| 基于BP网络的某矿山充填料浆配比优化 |
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| 引用本文： | 张钦礼,李谢平,杨伟.基于BP网络的某矿山充填料浆配比优化[J].中南大学学报(自然科学版),2013,44(7). |
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| 作者姓名： | 张钦礼 李谢平 杨伟 |
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| 作者单位： | 中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙,410083 |
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| 基金项目： | "十一五"国家科技支撑计划 |
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| 摘 要： | 针对目前某矿山残矿回采充填体质量所存在的问题,提出采用分级尾砂胶结充填的方案.分析分级尾砂的物化特性,得出分级尾砂作为充填骨料的可行性.通过配比试验,初步确定影响料浆质量的因素.为了得到最优配比,采用神经网络进行优化,以料浆浓度及各组分添加量作为输入因子,塌落度、7d抗压强度及28 d抗压强度作为输出因子,并以配比实验数据为训练和检验样本来建立BP神经网络预测模型.对比隐含层节点数对模型训练过程及预测精度的影响,选取最佳预测模型结构为4-9-3.将配比参数细化输入到预测模型中,从而搜索出优选样本,得到最优配比为所(水泥)∶m(粉煤灰)∶m(尾砂)=1∶3∶8.优化结果表明:在保证强度的前提下,粉煤灰的添加可有效地降低充填成本,经济效益显著.
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| 关 键 词： | 胶结充填 物化分析 料浆配比 BP神经网络 优化选择 |
Optimization of filling slurry ratio in a mine based on back-propagation neural network |
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| ZHANG Qinli
,
LI Xieping
,
YANG Wei.Optimization of filling slurry ratio in a mine based on back-propagation neural network[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2013,44(7). |
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| Authors: | ZHANG Qinli LI Xieping YANG Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cemented tailings backfill physical and chemical analysis slurry ratio back-propagation neural network optimization |
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