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期刊信息/Journal information
矿业研究与开发
矿业研究与开发

周爱民

双月刊

1005-2763

kyyk81@263.net

0731-88670962 88631209

410012

湖南省长沙市麓山南路343号

矿业研究与开发/Journal Mining Research and Development北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是经国家科技部和新闻总署批准国内外公开发行的矿业技术类期刊，由中国有色金属学会和长沙矿山研究院主办。主要刊载采矿、地压选矿、爆破、矿山机电与自动化、矿山计算机应用、矿山环保、资源综合利用、特殊采矿及经营管理等方向的内容。主要面向矿山企业、科研设计、高等院校、矿业经营管理等部门的工程技术人员、管理干部和师生。
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收录年代

    基于絮凝强化浮选的无烟煤深度脱灰技术研究

    陈乐邓小伟吴锦文侯迎港...
    237-243页
    查看更多>>摘要：煤的附加值随灰分的降低而升高,然而煤炭深度脱灰技术尚未得到工业应用.以无烟煤为研究对象,使用絮凝强化浮选法对其进行深度脱灰.根据粒径、XRD和接触角等试验结果探讨了絮凝机理,采用单一变量法探究矿浆浓度、捕收剂用量、起泡剂用量和絮凝剂用量对浮选效果的影响.结果表明:当矿浆浓度为80 g/L、捕收剂用量为2 kg/t、起泡剂用量为1 kg/t、分散剂用量为2 kg/t和聚氧化乙烯用量为5 g/t时,浮选效果最佳;与传统浮选方法相比,絮凝强化浮选法可获得较高的精煤可燃体回收率和较低的精煤灰分,原煤的灰分由10.15％降低至1.98％,提高了浮选效率.研究结果可为煤炭高附加值利用提供一定参考.

    浮选超纯煤絮凝剂无烟煤

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    基于IDE算法的金属矿山技术指标整体动态优化研究及应用

    王训洪胥孝川王昌敏
    244-251页
    查看更多>>摘要：为更好地利用金属矿产资源,对矿山技术指标进行整体动态优化研究.首先,分别采用核密度估计方法、BP神经网络和指数回归方法拟合技术指标关系模型;然后,在此基础上,构建了整体动态优化模型,并提出相应的改进差分进化算法;最后,将所建立的关系模型、优化模型和优化算法应用于银山铜矿.结果表明:所建立的关系模型拟合效果好,具有较高应用价值;优化结果符合矿山实际情况,验证了模型和算法的有效性,且对矿山生产和计划具有指导作用.

    金属矿山技术指标整体动态优化IDE算法核密度估计方法BP神经网络

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    基于LSTM-SVR组合模型的山西动力煤价格预测

    樊园杰睢祎平张磊郝尚凯...
    252-258页
    查看更多>>摘要：煤炭是重要的基础能源,特别是动力煤在我国占有极高的战略地位,但煤炭价格的预测却十分困难.引入循环神经网络(RNN)对动力煤价格进行预测,在此基础上针对动力煤价随时间变化起伏大的特点,通过优化RNN模型,建立了长短期记忆模型(LSTM),引入支持向量回归机模型(SVR),通过串联的方式形成LSTM-SVR组合模型,以减少单一模型进行预测的风险,提高预测结果的精度.同时采用滑动平均法,以提高特征数据与动力煤价格的相关性.结果表明,经LSTM-SVR组合模型预测的2023年上半年山西动力煤价发展趋势与实际煤价有着较高的线性拟合性,预测准确率达到95.69％.该模型预测2024年山西动力煤价格将逐渐降低,从最高约1200元/t降低至700元/t.研究成果对煤炭企业调整经营战略、优化内部资本结构、维持整个行业长期稳定发展具有重要意义.

    动力煤价格预测循环神经网络长短期记忆模型LSTM-SVR组合模型

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