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金属矿山
金属矿山

刘效良

月刊

1001-1250

jsks@vip.163.com

0555-2404796 2404666 2309833

243000

安徽省马鞍山市经济开发区西塘路666号

金属矿山/Journal Metal Mine北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由中国金属学会主办国内外公开发行的矿业工程类专业技术刊物，主要报道国家矿业方针政策、冶金、有色、黄金、煤炭、化工、核工业、非金属、建材等矿山采选工艺、理论、研究成果与技术实践，介绍国内外先进技术与发展动态。《金属矿山》是美国Ei数据库Page One收录期刊，列全国中文核心期刊，矿业工程类首位，国家及省部优秀期刊。
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    鞍山式贫赤铁矿尾矿预先分级-再选试验研究

    马艺闻张伦旭刘杰金丹...
    88-93页
    查看更多>>摘要：为提高鞍山某铁尾矿的综合利用率,在工艺矿物学研究基础上进行了选矿试验研究.结果表明,铁尾矿试样中的主要成分SiO2 含量为 79.77%,TFe品位为 9.05%,有害成分S、P含量极低;试样中的主要铁矿物赤铁矿含量为 9.47%,次要铁矿物为磁铁矿、褐铁矿,主要脉石矿物石英含量高达 73.02%,其他脉石矿物少量;试样中的铁主要以赤褐铁的形式存在,分布率高达 72.55%,磁性铁分布率仅为 14.72%;试样粒度较粗,-0.074 mm 产率仅44.68%,铁在细粒级有明显的富集现象.试样经脱粗(+0.074 mm)—1粗 1 精磁选—1粗 2 精 2 扫、中矿顺序返回流程反浮选,获得了TFe品位为 60.56%、回收率为 41.76%的再选铁精矿,产率为 55.48%的+0.074 mm高硅粗砂,TFe品位为 7.33%、回收率为 31.02%的磁浮选综合尾矿产率仅 38.28%,达到了较好的选铁、提粗砂、尾矿减量化的高效综合利用目标.

    贫赤铁矿尾矿分级-再选磁-浮联合分选

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    乌干达某铁铌多金属矿石中铌与重晶石的回收试验

    张丽军熊文良陈达郭姚...
    94-99页
    查看更多>>摘要：乌干达某铌多金属矿原矿风化严重,矿石性质复杂,属极难选多金属矿,矿石TFe品位为 39.78％,REO品位为1.79％,Nb2O5 品位为0.62％,BaO品位为7.68％;主要脉石矿物为石英、长石和高岭石等.为了高效回收利用该矿石资源中伴生的铌和重晶石,以现场磁选铁尾矿为对象,采用重磁联合预富集、反浮选分离铌与重晶石的工艺流程进行了选矿试验.试验结果表明:现场磁选铁尾矿采用 1 次摇床重选、1 次弱磁选、1 粗 4 精 1 精扫 2 扫闭路浮选流程处理,最终可获得Nb2O5 品位7.33％、回收率41.94％的铌精矿,BaSO4 品位94.23％、回收率50.98％的重晶石精矿.研究结果可作为现场开展伴生铌和重晶石回收工艺改造的依据.

    铌矿重磁联合预富集反浮选

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    菱铁矿磁化焙烧冷却氧化过程研究

    纪振明周廷波高鹏李杰...
    100-105页
    查看更多>>摘要：菱铁矿作为我国复杂难选铁矿石的代表之一,资源储量巨大.实现菱铁矿资源的有效开发利用,对我国钢铁工业的可持续发展具有重要的战略意义.在对菱铁矿开展悬浮磁化焙烧试验及冷却氧化试验基础上,通过X射线衍射分析(XRD)及振动样品磁强计(VSM)等手段重点研究了冷却氧化过程中的物相转化和磁性转变规律.结果表明:氧化温度和氧化时间对氧化过程有显著的影响,O2 浓度的影响较小.随着氧化温度的升高,焙烧产物的氧化程度不断加深,氧化产物饱和单位质量磁矩不断减小.在氧化温度为 200℃至 400℃时氧化反应剧烈,不断生成γ-Fe2O3 和α-Fe2O3.焙烧产物氧化过程中,磁铁矿主要以Fe3O4→γ-Fe2O3→α-Fe2O3 顺序发生氧化,氧化产物磁性不断减弱,氧化反应基本完成的时间为 6 min.

    菱铁矿磁化焙烧冷却氧化物相转化磁性转变

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    球磨整形提高石墨固废基电热板力学性能研究

    秦国兴任子杰宋昱晗李达...
    106-110页
    查看更多>>摘要：为改善电热板的力学性能,利用石墨矿开采废石为骨料,经过球磨整形,在添加球形石墨尾料、水泥、减水剂等的情况下制备了电热板材,试验研究了磨矿条件对试块力学性能的影响.结果表明:① 石墨废石骨料经研磨,颗粒表面棱角性降低,堆密度提高;球磨整形骨料的粒度与原料相似,符合板材制备的基材配比要求.② 磨矿整形骨料制备的电热板试块的抗压强度得到有效提高,抗折强度变化不大.③ 适宜的球磨整形条件为磨矿浓度 60%、磨矿时间 15 min、球磨机转速 100 r/min,对应的 28 d试块的抗压、抗折强度分别达 53.30、8.60 MPa,与原料制备的电热板试块相比分别提高 12.90、1.43 MPa.

    石墨固废球磨颗粒整形电热板材

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    基于VMD及能量熵的隧道爆破振动信号降噪方法

    叶海旺钟航周汉红欧阳枧...
    111-117页
    查看更多>>摘要：为从监测信号中获得真实的隧道爆破振动信号,引入一种基于变分模态分解(Variational Mode Decom-position,VMD)及能量熵的隧道爆破振动信号降噪方法.首先,在不同K值条件下对监测信号进行变分模态分解,得到一系列本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各模态分量与原信号的相关系数,根据相关系数确定最优K值;然后,对原信号进行变分模态分解,得到一系列中心频率由高到低的本征模态分量,计算每个模态分量的能量熵,确认噪声与信号的分界;最后将信号分量进行重构,得到降噪后的隧道爆破信号.将该信号降噪方法应用于实际爆破振动信号处理,结果表明:与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪法相比,信噪比更高,剩余能量百分比更高,均方差更低,反映出所提降噪方法在隧道爆破振动信号处理中具有一定的适用性.

    隧道爆破振动信号变分模态分解能量熵降噪

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    基于震动波干扰叠加优选合理孔间微差时间的试验研究

    褚夫蛟王作鹏李铭涵丁明海...
    118-124页
    查看更多>>摘要：为解决某地下矿山深孔爆破震动过大影响地表村庄的问题,采用爆破震动半周期干扰叠加方法减小爆破震动.依据地震波干扰叠加减震原理,采集不同药量对应下的单孔爆破震动波形图,得到逐孔起爆震动图像,并求得5 个孔的爆破震动半周期分别为13.7、14.1、8.3、14.5、12.1 ms,由此取8、10、12、14 ms作为后续试验的孔间微差时间,再选取18 ms作为对比原爆破与新爆破设计的中间值参与后续孔间微差爆破试验,100 ms作为排间微差时间的爆破方案进行试验.为评价爆破震动衰减程度,对采集的原爆破设计的爆破震动信号进行了萨道夫斯基公式回归分析,求得与爆破条件、岩石特性等有关的场地系数k=222.09、震动衰减系数α=1.47.试验结果表明:采用 12 ms孔间微差间隔时间起爆时,爆破震动无震动增大点,平均减震率 30.8%,最大减震率达到了 74.19%,震动半周期较集中的14 ms孔间微差时间爆破数据中,虽然有效减震点的平均减震率达到了 50.31%,但是出现了 44.44%的震动增大点,通过对比发现,12 ms减震效果最好.基于改变微差时间使震动波干扰叠加实现减震的方法原理简单、实用性强,在工程施工方面具有一定的推广优势.

    矿山爆破爆破减震干扰叠加半周期孔间微差

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    基于D-InSAR技术的矿区地表沉降规律分析与趋势预测

    朱权洁谷雷刘晓云尹永明...
    125-131页
    查看更多>>摘要：井工煤矿开采会导致地表沉陷,损坏地表建筑物、影响生态环境,甚至诱发滑坡、泥石流等灾害,对地表沉陷发展规律的准确分析和预测具有重要的现实意义.以东滩煤矿 6306 工作面为试验对象,选取覆盖该区域的 19景Sentinel-1A影像数据,开展了基于D-InSAR技术的地表沉降规律分析与预测研究.基于"二轨法"获取了试验区域的时间序列数据,构建了SAR影像数据分析方法与处理流程;结合矿区实测数据和Sentinal-1A影像数据,验证分析了6306 工作面对应的地表沉降规律;构建了基于 LSTM 算法的地表沉降预测模型,对比分析了 LSTM、SVR 和灰色GM(1,1)3 种方法预测的准确性和有效性.结果表明:D-InSAR技术的监测精度高(最大误差为 18.3 mm,平均差值为 5.4 mm),区域广,可有效获取地表形变的时空演化规律;此外,相较于传统SVR、灰色GM(1,1)预测模型,所提出的LSTM模型平均误差约为 2.98 mm,具有更高精度.

    开采沉陷D-InSARLSTM水准监测趋势预测

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    一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法

    孙志豪徐良骥刘潇鹏
    132-141页
    查看更多>>摘要：概率积分法作为一种通用的采煤沉陷预计方法,在厚松散层矿区应用中存在边缘收敛过快、沉陷预计失准等问题,给厚松散层矿区"三下"采煤及环境保护带来了一定的困难.为此,在概率积分法基础上提出了一种基于分段加权赋参的厚松散层矿区沉陷预计方法,将监测点根据工作面位置划分为内、外 2 个区段,分别获取相应预计参数,利用建立的自适应赋权模型对其预计结果进行加权组合;在此基础上,为提升参数反演精度,分别基于标准粒子群算法和自适应模拟退火粒子群算法进行参数反演研究;同时,为提升赋权模型性能,建立了 2 种自适应赋权模型进行模型优选.试验结果表明:与概率积分法相比,基于分段加权赋参的沉陷预计方法计算的下沉预计值与实测数据更接近,2 种赋权模型计算结果的残差平方和分别为 0.007 1 m2、0.005 8 m2,小于概率积分法的0.020 3 m2;2 种赋权函数模型相比,模型 2 精度更高、效果更好;相同条件下,自适应模拟退火粒子群算法精度优于标准粒子群算法.试验结果验证了矿区分区段预计的可行性,反映出该方法能够有效解决概率积分法在厚松散层矿区应用中边缘收敛过快的问题,对厚松散层矿区的沉陷预计有一定的参考意义.

    开采沉陷厚松散层概率积分法参数反演分区段预计粒子群算法

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    基于峰谷能耗成本的露天矿新能源矿卡调度优化

    顾清华彭一凡王倩白昌鑫...
    142-150页
    查看更多>>摘要：随着国家"双碳"战略目标的实施和传统矿山向绿色化智能化矿山转型,针对新能源矿卡可进行能量回收、不同时间充电成本差异的特性,提出了一种考虑电价峰谷因素的露天矿新能源矿卡调度优化方法.首先,考虑矿卡充电电价波动、道路坡度变化等因素,构建了以能耗成本最小化、等待时间最小化、矿石运量最大化的多目标优化模型,更合理地规划了新能源矿卡的峰谷充电时间,并通过能量的再生制动与回收利用节约了能耗成本.其次,根据新能源矿卡调度模型复杂、优化参数多的特点,改进了基于非支配排序的反向学习差分进化算法.在快速求解多目标模型调度方案的同时,提高了算法最优解的收敛能力.最后,以华北某大型露天矿山为例进行了仿真应用,并与经典的智能进化模型求解算法进行了调度方案对比分析.应用结果表明:该方法能够快速得到当前班次车辆调度的满意方案,并大幅降低了新能源矿卡生产运输的能耗成本,实现了降本增效目的,也为新能源矿卡推广提供了理论依据和应用方案.

    露天矿调度新能源矿卡电价峰谷差分进化能量回收

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    基于注意力增强YOLOv5l的矿粉品位识别算法优化研究

    丁鹏益徐振洋郭连军王雪松...
    151-157页
    查看更多>>摘要：现阶段传统化学分析方法获取品位存在费时费力等问题,通过图像识别分析块状矿石品位又存在形状干扰严重的问题,为此提出了一种基于YOLOv5 针对矿石矿粉特征的图像识别方法.同时,在训练过程中添加卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)、挤压和激发模块(Squeeze and Excitation Module,SENet)进入训练网络,通过注意力机制增强学习矿粉具体特征的能力,将注意力聚焦于矿粉明显细节,忽略矿粉图中无用信息,提高识别精度;其次通过修改损失函数增强其分类效果,研究损失函数对矿粉识别效果的影响.研究表明:在铁矿粉品位识别中,添加CBAM注意力模块的网络模型识别矿粉的训练精度达到 86%,使用SENet注意力模块的网络训练精度为 80%,均略高于原有模型的 79%,修改损失函数的网络模型训练精度降低了 5%,得出YOLOv5l+CBAM且损失函数设置为 0.5 的网络模型最佳.研究结果反映出所提方法对矿粉特征图像识别具有一定的适用性.

    铁矿矿石品位YOLOv5图像识别卷积注意力模块挤压和激发模块

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