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第 44 卷第 7 期 中南大学学报自然科学版 Vol.44 No.7 2013 年 7 月 Journal of Central South University Science and Technology July 2013 基于 BP 网络的某矿山充填料浆配比优化 张钦礼，李谢平，杨伟 中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙，410083 摘要针对目前某矿山残矿回采充填体质量所存在的问题，提出采用分级尾砂胶结充填的方案。分析分级尾砂的 物化特性，得出分级尾砂作为充填骨料的可行性。通过配比试验，初步确定影响料浆质量的因素。为了得到最优 配比，采用神经网络进行优化，以料浆浓度及各组分添加量作为输入因子，塌落度、7 d 抗压强度及 28 d 抗压强 度作为输出因子，并以配比实验数据为训练和检验样本来建立 BP 神经网络预测模型。对比隐含层节点数对模型 训练过程及预测精度的影响，选取最佳预测模型结构为 4−9−3。将配比参数细化输入到预测模型中，从而搜索出 优选样本，得到最优配比为 m水泥m粉煤灰m尾砂138。优化结果表明在保证强度的前提下，粉煤灰的 添加可有效地降低充填成本，经济效益显著。 关键词胶结充填；物化分析；料浆配比；BP 神经网络；优化选择 中图分类号TD853 文献标志码A 文章编号1672−7207201307−2867−08 Optimization of filling slurry ratio in a mine based on back-propagation neural network ZHANG Qinli, LI Xieping, YANG Wei School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha 410083, China Abstract Aiming at the existing problems of backfill quality in stopping of residual ore in a mine, it was proposed to adopt classified tailings in cemented tailings backfill. The feasibility of considering classified sailings as filling aggregate was established by analyzing physical and chemical properties of tailings. Influencing factors of slurry quality were preliminarily identified by ratio test. To obtain the optimal ratio, the neural network was used to optimize, taking the density of slurry and addition amount in each group as data, and slump, 7 d compressive strength as well as 28 d compressive strength as output data. Data from ratio test were used as samples of training and testing to build the prediction model for BP neural network. The optimal structure of prediction model was selected to be 4−9−3 by comparing the influences of hidden layer nodes on model training process and prediction accuracy. By means of entering the refined ratio parameters into prediction model, optimal samples are searched and the optimal ratio is 138 for cement-fly ash-tailing. The optimization indicates that adding fly ash can reduce filling cost effectively and increase economic benefit on the premise that the strength is maintained. Key words cemented tailings backfill; physical and chemical analysis; slurry ratio; back-propagation neural network; optimization 矿物是工业的重要基础材料，随着国民经济持续 快速发展，矿产这种不可再生资源被加速消耗，易于 开采的优质矿产资源日渐枯竭[1−2]。 为满足工业生产对 原材料日益增长的需求，保持经济社会可持续发展， 收稿日期2012−03−29；修回日期2012−06−11 基金项目 “十一五”国家科技支撑计划2008BAB32B03 通信作者 张钦礼1964−， 男， 山东临朐人， 教授， 博士生导师， 从事采矿、 充填及安全等技术研究； 电话 18373177242； E-mail zhangqinlicn 中南大学学报自然科学版 第 44 卷 2868 矿产资源开发除继续向地层深部推进外，还应充分回 收残矿资源[3−5]。某矿山目前正面临着储量消耗过大， 保有储量日益减少的困境，如北矿保有储量仅有 75 万 t，按现有生产能力，仅能维持 23 a。为了维持矿 山企业稳定生产，除加大深部和外围勘探力度，增加 保有储量外，还应加大残矿资源回收力度。该矿经过 100 余年的开采，特别是前期受采矿技术的局限，残 留了大量宝贵的锑矿资源，如北矿厚大矿体预留的矿 柱和及顶板冒落压矿达 10 余万 t，而南矿残矿量更高 达 1 297 160 t。 如能将这部分残留资源充分加以回收， 不仅能延长矿山服务年限，且可以提高矿山经济效益 和社会效益。残留资源二次开发中，安全技术条件极 为复杂。国内外残矿回收的工程实例研究表明在保 证回采作业安全的前提下，充填采矿法兼具提高矿石 回收率和环境保护的作用，对矿山残矿回收有着良好 的效用[6−8]。 残矿资源能否在确保安全的前提下， 实现 最大限度地回收，关键在于充填料浆质量，而充填料 浆质量取决于充填材料和充填技术参数[9−12]。充填料 浆的质量包括料浆的流动性和固结后的强度，即料浆 的管道输送性能和充填体的强度。且充填成本是矿山 采出矿石成本中占用较高的一项，在控制充填总成本 的前提下，选择合理的料浆配比，可以有效地保证充 填体强度，满足回采工艺要求。因此，确定合理的充 填料浆配比是保证安全、高效经济回采的重要前提。 本文针对该矿残矿回采存在的充填料浆质量分数低、 水泥消耗量高、采场充填脱水量大、充填体凝固时间 长等问题，提出分级尾砂胶结充填方案。通过对尾砂 的物理力学性能测试， 对分级尾砂充填性能作出评价， 以配比实验组为基础，使用神经网络进行配比优化， 得出最佳配比方案。 1 充填材料的选取及配比试验 1.1 分级尾砂充填性能评价 分级尾砂的物理力学性能， 对充填体的力学性质， 如充填体强度、渗滤水性能、管道输送特性等，有重 要影响，因此准确测定主要充填料物理力学性能，并 据此对充填料充填性能作出定性评价分析，是充填料 浆配比研究的首要基础工作。 分级尾砂主要物理力学性质测定结果见表 1，压 缩系数与压缩模量见表 2，沉降度包括不同压力下的 单位沉降量和孔隙比测定结果见图 1 和图 2，粒级组 成及其组成曲线分别见表 3 和图 3，尾砂样品主要化 学成分测定结果见表 4。 表 1 分级尾砂的物理、力学性质 Table 1 Physical and mechanical properties of classified tailings 密度/ gcm−3 松散干 密度/ gcm−3 渗透 系数/ m.s−11 水上 休止角/ 水下 休止角/ d502/ mm 不均匀 系数 3 2.67 1.54 5.7810−538.5 33.6 0.197.5 注1 渗透系数系水温 20 ℃时测得；2 中值粒径 d50粒 级组成曲线上累积含量 50时对应的颗粒粒径；3 不均匀 系数d60/d10，粒级组成曲线上累积含量 60时对应的颗粒 粒径与累积含量 10时对应的颗粒粒径之比。 表 2 分级尾砂压缩系数与压缩模量参数表 Table 2 Parameter table of compressibility and compression modulus of classified tailings 压力/kPa 压缩系数/MPa−1 压缩模量/MPa 050 0.732 2.3 50100 0.204 8.3 100200 0.127 13.3 200400 0.090 18.69 表 3 分级尾砂不同粒径mm组成 Table 3 Composition of classified tailings with different diameters 粒径/mm 质量分数/ 52 0.2 20.5 12.2 0.50.25 27.7 0.250.075 37.2 0.0750.05 9.7 0.050.005 9.0 ＜0.005 4.0 表 4 分级尾砂主要化学成分组成质量分数 Table 4 Main chemical constituents of classified tailings SiO2Ca Al2O3K Mg Pb Fe 70.072.073.052.09 0.13 0.0180.49 分析表 14 和图 13 可见 1 该矿分级尾砂的渗透系数较高208.1 mm/h， 第 7 期 张钦礼，等基于 BP 网络的某矿山充填料浆配比优化 2869 图 1 分级尾砂的压力与单位沉降量关系曲线 Fig.1 Relation curve between pressure and unit settlement of classified tailings 图 2 分级尾砂的压力与孔隙比关系曲线 Fig.2 Relation curve between pressure and void ratio of classified tailings 图 3 分级尾砂的颗粒级配曲线 Fig.3 Grading curve of classified tailings 大于 100 mm/h 的要求，进入充填采场后具有良好的 脱水性能，初凝速度快。 2 该矿分级尾砂单位沉降量随压力的增大而增 大，但增幅逐步减小，表明分级尾砂具有一定的沉降 量。 3 充填骨料的不均匀系数 Cu大于 5，表明其级 配良好，充填料浆体的密实程度较好，有助于提高充 填体的前期强度。 4 在尾砂中 SiO2的质量分数高达 70.7，Al2O3 的质量分数也较高，具有一定的散体强度。 综上所述，仅从物理力学性质来看，该矿的分级 尾砂是较为理想的充填骨料，但其充填体力学性能如 何，需通过充填配比试验加以确定。 1.2 充填料浆配比试验 将分级尾砂作为充填骨料，商用水泥作为胶凝材 料，同时在试验组的充填料中添加粉煤灰，以观察粉 煤灰对充填体强度的影响。根据试验计划，将称量好 的充填物料水泥、尾砂、粉煤灰倒入混合容器，充 分搅拌均匀，根据质量分数要求，将所需的水倒入已 混合均匀的充填物料中， 强力搅拌形成均匀充填料浆。 配置好不同配比和浓度的料浆，按照每组试验试块数 要求，将搅拌好的料浆注入 7.07 cm7.07 cm7.07 cm 标准三联试模。模具浇注满后，让其自然沉降，待 初凝后，将试块刮平，试块初步自立后，进行脱模处 理。恒温下进行养护，并在 7 d 和 28 d 后测试充填体 单轴抗压强度。料浆塌落度使用塌落度筒进行测试， 塌落筒筒高 300 mm， 上口直径 100 mm， 下口直径 200 mm，上、下口要保持平整光滑，以防止漏浆。试验 时，将塌落筒放置在平整平面上，用力压紧，将搅拌 好的充填料浆倒入筒中，灌满后将塌落度筒小心平稳 地垂直向上提起，提离过程在 510 s 内完成。将筒放 在试体一旁， 量出塌落后试体最高点与筒的高度差以 mm 为单位，读数精确至 5 mm，即为该料浆的塌落 度 S。 不同配比和浓度的料浆强度试验结果如表 5 所 示。分析表 5 可见 1 在相同灰砂比的条件下，料浆塌落度对料浆 质量分数非常敏感，料浆质量分数由 70增加到 76 时，塌落度减小很快。添加粉煤灰可以有效抑制尾砂 沉淀而引起的充填物料离析现象， 改善浆体流动性能， 提高泵送充填可靠性，从而减小管道的磨损。 2 水泥对充填体强度影响显著，粉煤灰的添加 对强度有一定的影响， 而在水泥添加量不变的情况下， 粉煤灰的添加可以提高充填体的强度及增加料浆的流 动性。 且粉煤灰的添加对 7 d 抗压强度影响不是很大， 中南大学学报自然科学版 第 44 卷 2870 表 5 充填料浆配比试验结果 Table 5 Rest results of filling slurry ratios 序号 m水泥m粉煤 灰m尾砂 w料浆/ w水泥/ w粉煤灰/ w尾砂/ 泌水率/ 塌落度/ cm 7 d 抗压 强度/MPa 28 d 抗压 强度/MPa 1 104 76 15.20 0 60.80 3.01 24.3 1.65 3.67 2 104 74 14.80 0 59.20 4.57 25.5 1.30 3.64 3 104 70 14.00 0 56.00 9.03 27.9 1.18 2.89 4 106 76 10.86 0 65.14 3.04 24.7 0.78 2.43 5 106 70 10.00 0 60.00 9.18 27.6 0.51 1.64 6 108 76 8.44 0 67.56 3.23 22.8 0.50 1.59 7 108 74 8.22 0 65.78 5.34 24.1 0.47 1.54 8 108 70 7.78 0 62.22 9.16 26.4 0.42 1.48 9 1010 76 6.91 0 69.09 3.47 22.1 0.37 1.14 10 1010 74 6.73 0 67.27 5.21 23.8 0.35 0.84 11 1015 75 4.69 0 70.31 3.61 21.7 0.18 0.54 12 1015 72 4.50 0 67.50 4.83 24.1 0.17 0.43 13 1015 70 4.38 0 65.63 9.27 25.3 0.16 0.43 14 126 70 7.78 15.56 46.67 4.32 27.9 0.57 1.85 15 126 76 8.44 16.89 50.67 3.17 23.6 0.69 2.13 16 126 78 8.67 17.33 52.00 2.18 22.2 0.76 2.21 17 128 70 6.36 12.73 50.91 4.69 26.1 0.42 1.49 18 128 76 6.91 13.82 55.27 3.27 22.5 0.54 1.67 19 1415 70 3.50 14.00 52.50 3.53 25.7 0.25 0.53 20 1415 76 3.80 15.20 57.00 3.31 21.9 0.35 0.67 21 106 74 10.57 0 63.43 5.23 25.3 0.73 2.28 22 1010 70 6.36 0 63.64 9.23 26.2 0.28 0.90 23 128 78 7.09 14.18 56.73 2.37 21.7 0.58 1.85 24 1415 78 3.90 15.60 58.50 2.87 20.4 0.39 0.74 但 28 d 强度显著提高， 说明粉煤灰主要在于提高充填 体的后期强度。 3 添加粉煤灰后，充填体固水性能明显提高， 泌水率仅为 24，与普通胶结充填泌水率一般为 49相比，降低 50左右。 2 料浆配比优化 根据该矿所使用的采矿方法，并结合回采条件， 为保证残矿回收作业的安全进行，充填体 7 d 抗压强 度应达到 0.5 MPa 以上， 28 d 强度达到 1.5 MPa 以上。 在充填体强度达到安全回采要求的情况下，通过优化 充填料浆配比，调整各种充填材料的添加量，可以有 效降低回采成本，提高矿山的经济效益。 2.1 BP 神经网络模型 BP 神经网络具有很强的多层次、非线性映射能 力，能较好地解决少数据、贫信息和不确定性问题， 且不受非线性模型的限制[13−15]，可用于充填质量的预 测。而最优的输入、输出因子以及学习、训练样本是 建立合理、 高效的 BP 神经网络预测模型的前提[16−17]。 以料浆浓度质量分数，、尾砂添加量质量分数， 、水泥添加量质量分数，、粉煤灰添加量质量 分数，作为输入因子，塌落度cm、7 d 抗压强度 MPa和 28 d 抗压强度MPa作为输出因子来建立 BP 网络模型。隐含层的节点数参考如下公式进行选择 1＜ 1 nl anml ＜ 2 nl 23 log 第 7 期 张钦礼，等基于 BP 网络的某矿山充填料浆配比优化 2871 式中n为输入层节点数；l为隐含层节点数；m为输 出层节点数；a为010之间的常数[18]。 根据以上公式， 隐含层的合理节点数为212。建立模型时，再根据网 络收敛速度和预测误差进行比较，确定最佳隐含层节 点数。 为避免输入输出数据数量级别相差较大而造成网 络预测误差较大，需要对样本数据进行归一化处理， 把所有的数据都转化为[0, 1]之间的数，以消除各维数 据 间 数 量 级 差 别 。 归 一 化 采 用 的 函 数 为 minmaxmin xxxxx kk ， 输出预测结果时， 对数据 进行反归一化。网络模型隐含层的神经元激励函数采 用 “S”型正切函数tansig，输出层激励函数采用线 性函数purelin。 充填料浆质量预测模型的训练及检验流程如图4 所示。 图 4 BP 神经网络预测模型算法流程图 Fig.4 Flow chart of arithmetic in prediction model of BP neural network 2.2 预测和优化 根据所确定的神经网络模型结构，建立BP神经 网络预测模型。首先对网络调试，确定最佳隐含层节 点数。以表5中的序号120为训练样本数据，2024 为检验样本，分别检查隐含层节点数为7，9和12时 的网络性能，得出网络模型训练误差、预测结果相对 误差曲线图，结果如图57所示。由图57可见当 隐含层节点数为7，9和12时，分别经23，9和6步 运算达到精度要求，后者的收敛速度高于前两者，而 三者预测结果的最大相对误差分别为0.094，0.061和 0.134。可见当隐含层节点数为9时，网络的预测误 差较其他两者相对较小。因此，经综合考虑，取隐含 层节点数为9，预测网络模型的收敛速度快，误差相 对较小。 为了搜索出最优的料浆配比，对料浆浓度及配比 进一步细化，将参数输入到训练好的网络模型中进行 预测，并以此为优选样本，部分结果见表6。预测及 a 训练精度曲线；b 预测结果相对误差曲线 图 5 BP 神经网络性能曲线隐含层节点数为 7 Fig.5 Capability curves of BP neural network Hidden layer node number is 7 a 训练精度曲线；b 预测结果相对误差曲线 图 6 BP 神经网络性能曲线隐含层节点数 9 Fig.6 Capability curves of BP neural network Hidden layer node number is 9 中南大学学报自然科学版 第 44 卷 2872 a 训练精度曲线；b 预测结果相对误差曲线 图 7 BP 神经网络性能曲线隐含层节点数 12 Fig.7 Capability curves of BP neural network Hidden layer node number is 12 优选结果表明 1 隐含层是BP神经网络的重要结构之一。 节点 数太少，网络不能很好地学习，需要增加训练次数， 训练的精度也受影响； 节点数太多， 网络容易过拟合， 导致容错性差，且误差不一定最小，不能识别以前没 有看到的样本。合理的隐含层节点数是保证BP网络 高速度、高精度预测、优化的必备条件；建立多种隐 含层结构隐含层节点数目，并对网络性能进行对比， 是获得最优BP网络结构的有效途径。 2 预测结果表明所建立的模型具有较强的预 测能力，能根据输入参数较精确的预测出塌落度、7 d 抗压强度、28 d抗压强度等目标值。本研究以配比试 验为依据，所选取的输入因子水平较合理，输出因子 也满足工程精度要求。 3 用训练好的BP神经网络对多水平输入因子 进行搜索，可以得出输出因子。由表6中的搜索结果 知在水泥添加量不变的情况下，通过调节粉煤灰和 尾砂的添加比例可以提高充填体的强度达到料浆配比 优化的目的。 综合以上分析选取该矿山的料浆配比m水泥 m粉煤灰m尾砂为138，质量分数为7476。 系统运行一段时间，积累了经验之后，如果粉煤灰供 应存在问题，在保证泵送可靠性的前提下，也可逐渐 表 6 配比优选搜索结果 Table 6 Search results of slurry ratio optimization 序号 m水泥m粉煤 灰m尾砂 w料浆/ w水泥/ w粉煤灰/ w尾砂/ 塌落度/ cm 7 d 抗压 强度/MPa 28 d 抗压 强度/MPa 1 128.5 72 6.26 12.52 53.22 26.01 0.37 1.37 2 128.5 76 6.61 13.22 56.17 22.56 0.46 1.54 3 128.5 78 6.78 13.57 57.65 21.82 0.54 1.59 4 129 72 6.00 12.00 54.00 26.19 0.28 1.22 5 129 76 6.33 12.67 57.00 22.89 0.36 1.37 6 129 78 6.50 13.00 58.50 21.35 0.44 1.39 7 12.58.5 72 6.00 15.00 51.00 25.83 0.46 1.51 8 12.58.5 74 6.17 15.42 52.42 24.30 0.49 1.60 9 12.58.5 76 6.33 15.83 53.83 22.02 0.53 1.72 10 138 70 5.83 17.50 46.67 26.93 0.47 1.58 11 138 74 6.17 18.50 49.33 24.90 0.53 1.75 12 138 76 6.33 19.00 50.67 22.53 0.57 1.88 13 139 70 5.38 16.15 48.46 26.16 0.43 1.41 14 139 74 5.69 17.08 51.23 24.16 0.49 1.59 15 139 78 6.00 18.00 54.00 20.71 0.55 1.79 第 7 期 张钦礼，等基于 BP 网络的某矿山充填料浆配比优化 2873 降低粉煤灰添加比例，直至取消粉煤灰，此时备选配 比为m水泥m尾砂16，质量分数为7074。 按水泥350元/t， 粉煤灰70元/t， 尾砂运输1元/t， 水0.8元/t计算，则m水泥m粉煤灰m分级尾砂 比例为138， 质量分数为76的充填料浆材料成本为 65.07元/m3或36.15元/t。 若采用16灰砂比的配比不 添加粉煤灰，则质量分数为74的材料成本为69.63 元/m3或37.84元/t。充填采矿法推广后，残矿回收率 可达到60。按矿山保有残矿储量129万t计算，可 回收77.4万t锑矿石，若采出矿石的品位为3，将 回采出锑金属2.322万t，经济效益显著。且尾砂充入 井下， 减少了尾砂地面堆放带来的占地、 尾矿库管理、 环境污染等问题，具有较高的间接经济效益和显著的 社会效益与环境效益。 3 结论 1 充填体强度影响因素的排序为水泥、粉煤 灰和尾砂，即水泥是充填体强度的决定性影响因素， 尾砂对充填体强度影响最小，粉煤灰可在一定程度上 提高充填体强度，其主要作用在于增加后期的强度和 充填料浆的流动性。 2 设计配比试验，产生理想的训练、检验样本； 通过对3种隐含层神经元的网络性能进行对比，选用 隐含层神经元数为9的模型；输入多水平因子，使用 训练好的网络搜索出优选样本， 确定最优配比为m水 泥m粉煤灰m尾砂138， 在确保残矿安全回采的 前提下，降低了充填成本。 3 BP神经网络作为一种输入输出的高度非线 性映射，通过对作用函数的多次复合，实现了充填质 量预测中输入输出之间的非线性映射；预测过程中不 需要建立数学方程，具有自适应性，学习能力及容错 性较强。可避免传统的充填料浆配比研究只能从现有 实验组中找出相对较优者的缺点，具有广阔的应用前 景。 参考文献 [1] 钱鸣高, 缪协兴, 许家林. 资源与环境协调绿色开采[J]. 煤 炭学报, 2007, 321 1−7. 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