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题名废石掺量对胶结充填体强度及变形破坏的影响
被引量：6
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作者
于恩毅
黄旭东
王珍岐
黄晢航
龚甲桂
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机构
北京科技大学高等工程师学院
中国冶金地质总局山东正元地质勘察院
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出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2020年第8期44-48,共5页
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文摘
用一定量的粗骨料替代部分全尾砂进行胶结充填,不仅能够提高充填体的强度,还能减小充填体在载荷作用下的变形,满足了部分矿山较高的充填要求。胶结充填体的强度主要取决于充填料浆的配比,即骨料、胶凝材料、水的配比。本研究拟采用控制变量的试验方法,基于SEM电镜扫描和XRD试验,探究在废石—全尾砂混合骨料下胶结充填体强度及变形特性,探究废石掺量(≥40%)因素对胶结充填体强度以及变形破坏的影响规律和机理。研究表明:随着粗骨料的增加,充填体试样的单轴抗压强度逐渐减小。由于粗骨料含量太多,所形成的骨架太大,水化产物相对较少未能充分填满产生较多孔隙,对提高充填体强度产生了不利的影响。此外,随着废石掺量的增加,其强度有所下降,其破坏时的总应变量基本相同;其应力—应变曲线在初期基本重合,主要在端部裂隙闭合阶段之后逐渐分开。
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关键词
废石掺量
废石—全尾砂胶结充填体
SEM电镜扫描
XRD
微观结构
强度和变形
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Keywords
Waste rock-aggregate ratio
Waste rock-full tailings cemented backfill
SEM scan with electric mirror
XRD
Microstructure
Strength and deformation
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分类号
TD853.34
[矿业工程—金属矿开采]
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题名露天矿边坡裂隙智能识别与信息解算
被引量：2
- 2
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作者
赵怡晴
黄晢航
刘宏发
金爱兵
陆通
刘金博
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机构
北京科技大学土木与资源工程学院
金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室
湖南柿竹园有色金属有限责任公司
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出处
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1041-1053,共13页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFC2905102)
国家自然科学基金资助项目(52174106)。
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文摘
节理裂隙是影响露天矿边坡稳定性的重要因素之一,随着图像处理技术以及机器视觉技术的发展,采用智能算法进行识别已成为热点.为快速获取节理裂隙几何信息,通过ResNet系列算法对U-net的骨架构网络进行改进,提出了一种露天矿边坡裂隙识别及几何参数解译方法.利用无人机综合考虑视角、距离、重叠率以及飞行速度等因素对露天矿边坡裂隙航拍获取高清图像,使用全局阈值分割技术进行预处理,并运用随机旋转、随机亮度及对比度调整等方式进行数据增广形成裂隙图像数据集;采用残差网络(ResNet)对U-Net网络的骨架构网络进行改进,提出基于改进U-net网络的边坡裂隙识别模型,基于像素二分类问题采用准确率(Accuracy)、交并比(IoU)和F1分数(F1 Score)作为评价指标,结合裂隙图像数据集对提出模型进行训练和评估,输出裂隙二值图,并与传统裂隙识别方法识别结果进行对比;对裂隙二值图进行裂隙几何参数信息解算,获得裂隙长度、宽度统计分布规律和参数.结果表明:ResNet模型对U-net模型改进可以提高模型的评价指标,随着网络层数加深,评价指标有先增高,后趋于稳定的趋势,在网络层次达到101时评价指标达到最优,Res101-Unet模型的Accuracy、IoU、F1 Score分别为95.12%、60.13%、79.53%,对于简单和复杂裂隙的识别完整度都有提升;利用训练好的Res101-Unet模型对目标边坡上的裂隙进行识别,所得裂隙数量与现场测线方式所得结果一致,证明本模型识别结果与工程实际相符.
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关键词
露天矿山边坡
无人机
裂隙识别
深度学习
U-net
残差网络
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Keywords
open-pit slope
unmanned aerial vehicle
crack recognition
deep learning
U-net
ResNet
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分类号
TD166
[矿业工程—矿山地质测量]
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