硫化矿石常温氧化模拟及基于神经网络的氧化活性预测

刘正洲; 潘伟; 吴爱祥; 吴超; 邓舵; 冯宴熙; 杨奉龙

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cqvip:在实验室内开展硫化矿石常温氧化实验。以样品粒度、初始含水率和预氧化时间这3个因素作为输入单元,质量增大率作为输出单元,建立样品质量增大率的神经网络预测模型。研究结果表明:硫化矿石在常温条件下质量变化趋势包括3个阶段,依次为快速增大阶段、增幅减小阶段和保持不变阶段;未被氧化的矿样表面比较光洁,粒度分布较均匀,氧化后的矿样表面有明显结块现象;样品质量增大率与粒度和环境pH均呈负相关关系;随着初始含水率和预氧化时间增大,样品质量增大率均呈先增大后减小趋势;高温高湿环境可促进硫化矿石氧化;3个因素对样品质量增大率的影响重要度从高至低依次为初始含水率、预氧化时间和粒度;建立的神经网络模型具有较高的预测精度,相对误差小于10%,可用于对实测样品质量增大率的可靠性进行验证。

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来源
《中南大学学报（自然科学版）》 |2020年第4期|863-871|共9页
作者
刘正洲; 潘伟; 吴爱祥; 吴超; 邓舵; 冯宴熙; 杨奉龙;
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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;

北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室北京100083;

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正文语种 chi
中图分类矿山防火;
关键词
硫化矿石; 常温氧化; 质量增大率; 预测模型; 神经网络;

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