【摘 要】
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人工智能技术作为一门新兴技术具有很好地处理非线性问题的优势,可以排除依赖人为经验操作所导致的稳定性低和可解释性差等问题,成为矿物加工领域新的研究方向.在对人工智能矿物加工技术的基本原理——计算机视觉技术和深度学习原理简单阐述的基础上,对人工智能在矿物鉴定、磨矿和浮选过程的预测和监控等工艺流程中的研究现状和应用前景进行了综述,对其优势与不足进行分析探讨,最后提出了建立统一标准的矿物数据集、增强人工智能算法模型在实际生产过程中的应用能力、加强矿物加工工艺全流程与人工智能技术相结合的应用研究、开发全流程的基于人
【机 构】
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华北理工大学矿业工程学院,河北 唐山063210;河北省矿业开发与安全技术重点实验室,河北 唐山063210;河北省矾山磷矿有限公司,河北 张家口075000
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人工智能技术作为一门新兴技术具有很好地处理非线性问题的优势,可以排除依赖人为经验操作所导致的稳定性低和可解释性差等问题,成为矿物加工领域新的研究方向.在对人工智能矿物加工技术的基本原理——计算机视觉技术和深度学习原理简单阐述的基础上,对人工智能在矿物鉴定、磨矿和浮选过程的预测和监控等工艺流程中的研究现状和应用前景进行了综述,对其优势与不足进行分析探讨,最后提出了建立统一标准的矿物数据集、增强人工智能算法模型在实际生产过程中的应用能力、加强矿物加工工艺全流程与人工智能技术相结合的应用研究、开发全流程的基于人工智能技术的矿物加工设备等研究方向,可为加速推进该领域发展提供参考.
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为降低溶洞等不良地质条件对于台阶爆破作业的负面影响,基于既有溶洞露天爆破作业工况,运用AU-TODYN数值仿真软件,建立二维有限元模型,针对孔身、孔底、孔间溶洞模型进行装药结构优化及仿真分析,重点对比分析了不同模型岩体损伤、孔壁压力和飞石速度差异.结果表明:对于孔身溶洞,相较于普通PVC管装药结构,采用尼龙编织袋装药爆破可有效提高爆炸冲击波对孔壁的压力,降低大块率,改善岩体松动效果;孔底溶洞采用底部填塞+上部装药外加台阶底部钻水平孔装药方式,可有效破除残留根底;对于贯通型孔间溶洞,采用底部装药+中间填塞+
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为获得具有与砂岩相近变形及脆性特征的类岩石材料配比,以骨料含量、水泥石膏比和重晶石含量为影响因素条件,采用正交试验配制了25组类岩石材料,并开展物理力学试验.由E/σc变形指标与σc/σt脆性指标对类岩石材料和原岩进行比较分析,确认符合原岩基本变形指标与脆性指标的试验方案.采用极差对类岩石材料进行敏感性分析.研究表明:试样密度的主要影响因素为水泥石膏比,且随水泥石膏比例下降而下降;试样单轴抗压强度、抗拉强度与弹性模量的主要影响因素为骨料含量,且随骨料含量的上升,均出现上升—下降—上升趋势.进一步对试验数据
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