基于正交试验和神经网络的新型充填胶凝材料配比优化

作者：李立涛; 杨志强; 高谦

来源：矿产综合利用, 2018, (03): 114-120.

• 矿渣微粉
• 正交试验
• 极差分析
• 神经网络
• 最优配比
• 充填采3矿

针对南洺河铁矿超细全尾砂,利用高炉矿渣、生石灰、芒硝和无机盐材料,进行了全尾砂充填胶凝材料优化配方正交试验。根据极差分析确定生石灰添加量6%的基础上,以试验数据为学习样本,建立了新胶凝材料配方的神经网络模型,开展激发材料掺量对充填体强度预测与影响规律研究。结果表明,对充填体28d强度影响最大因素是生石灰,其次是半水石膏,芒硝最小。综合考虑胶凝材料成本以及南洺河铁矿采矿方法对充填体强度要求,确定了南洺河全尾砂充填胶凝材料的优化配方是:生石灰6%,半水石膏18%,芒硝1.2%,NaCl 0.6%,CaCl2 0.4%和矿渣微粉73.8%。采用优化配方进行验证试验,得到胶结充填体28 d的抗压强度达到2.873MPa,与正交试验中充填体强度试验的误差仅为5%,由此证明,南洺河铁矿全尾砂充填胶凝材料优化配方具有一定的可靠性。

• 单位
  土木与环境工程学院; 北京科技大学; 金川集团股份有限公司