王志凱，呂文生，楊 鵬, 2，王志軍，諸利一

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超聲波對充填料漿流變特性的影響及流變參數(shù)預(yù)測

王志凱1, 3，呂文生1，楊 鵬1, 2，王志軍1，諸利一1

(1. 北京科技大學 土木與資源工程學院，北京 100083；2. 北京聯(lián)合大學 北京市信息服務(wù)工程重點試驗室，北京 100101；3. 中國恩菲工程技術(shù)有限公司 恩菲研究院，北京 100038)

為了改善高濃度充填料漿的流變特性，降低充填系統(tǒng)中堵管現(xiàn)象發(fā)生的概率，將超聲波非接觸性地作用于充填料漿。采用高精度Brookfield R/S-SST軟固體測試儀，通過試驗檢測得到超聲波作用下不同濃度、不同灰砂比全尾砂充填料漿的流變參數(shù)。結(jié)果表明：超聲波可以顯著改善充填料漿的流變特性，降低充填料漿的塑性黏度和屈服應(yīng)力，超聲對料漿黏度值的降低效果可達4.32%~39.33%，對料漿屈服應(yīng)力的減小效果可達9.66%~34.27%。同時，借助支持向量機建立充填料漿流變參數(shù)預(yù)測模型。所得預(yù)測模型校驗結(jié)果顯示，該模型精度較高，具有較強的泛化能力，實現(xiàn)了功率超聲條件下充填料漿流變參數(shù)的預(yù)測。

超聲波；充填料漿；流變參數(shù)；支持向量機

為了滿足經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的需要，礦產(chǎn)資源的開發(fā)規(guī)模越來越大。隨著淺地表資源的消耗殆盡以及社會發(fā)展對礦產(chǎn)資源需求的日益增長，深井開采將是未來礦業(yè)的發(fā)展方向[1?2]。由于深部開采高應(yīng)力、高地壓、高地溫的特點，再加上建設(shè)綠色礦山和礦業(yè)可持續(xù)的發(fā)展趨勢，使充填采礦法成為深部開采的首選方法。在充填采礦中，又以高濃度尾砂充填法應(yīng)用的最多[3]。改善料漿在充填管道輸送過程中的流動性，是實現(xiàn)礦山高效充填，提高充填質(zhì)量的重要保證。充填料漿的流變特性是整個輸送環(huán)節(jié)的核心，直接關(guān)系到充填管路阻力的計算，影響管道參數(shù)的設(shè)計，同時料漿黏度及屈服應(yīng)力的減小將有助于降低管道堵管現(xiàn)象發(fā)生的概率[4]。目前，測量流變參數(shù)的方法有直接法和間接法兩種[5]。LIDDELL等[6]研究表明：同軸圓柱檢測法得到的屈服應(yīng)力明顯小于槳式轉(zhuǎn)子檢測法的結(jié)果；SAAK等[7]的研究表明，同一臺流變儀，不同的轉(zhuǎn)速下應(yīng)力結(jié)果也不同，轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速越快，檢測屈服應(yīng)力越大。SAAK等[8]在對新拌砂漿流變特性的測試中發(fā)現(xiàn)，槳式流變儀能夠有效降低壁面滑移效應(yīng)的影響。吳愛祥等[9]分別利用塌落度法和槳式流變儀對膏體的屈服應(yīng)力進行了測試，塌落度法所得結(jié)果為膏體動態(tài)屈服應(yīng)力，槳式流變儀的操作方法不同其屈服應(yīng)力檢測結(jié)果相差較大，采用控制剪切應(yīng)力法所得為靜態(tài)屈服應(yīng)力，控制剪切速率法所得為動態(tài)屈服應(yīng)力。劉同有[10]對比了幾種典型流變儀的測試效果，提出應(yīng)根據(jù)物料的性質(zhì)和粒度組成選擇流變特性的檢測方法，細物料可選用旋轉(zhuǎn)黏度計，摻入粗骨料時可選用兩點儀，對于復(fù)雜物料應(yīng)通過環(huán)管輸送試驗來測定。黃玉誠 等[11?12]采用NXS?11A型旋轉(zhuǎn)式黏度計對尾砂作骨料的似膏體充填料漿進行了系列試驗，得到了相應(yīng)的流變關(guān)系曲線，充填料漿適用于賓漢塑性體進行 回歸。

超聲技術(shù)是一門以物理、電子、機械以及材料為基礎(chǔ)的高新技術(shù)之一。隨著科學技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域相互滲透，超聲技術(shù)在工業(yè)、化工、醫(yī)學、石油化工等行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用[13]。DU等[14]提出濃密機結(jié)合超聲波處理，通過冷凍制樣掃描電鏡(Cryo-SEM)，從微觀結(jié)構(gòu)上分析了超聲波處理砂漿，顆粒絮體結(jié)構(gòu)的改變。LI等[15]提出利用超聲波處理可以改變水煤漿的流變特性，降低水煤漿的表觀黏度值。GUO等[16]提出了不同超聲處理時間對水煤漿黏度的影響原因，CHU等[17]利用超聲波處理污泥，發(fā)現(xiàn)多孔絮凝物容易重組為更緊湊的結(jié)構(gòu)，王志凱等[18]研究發(fā)現(xiàn)超聲波能快速促進尾砂漿濃密沉降，同時改善砂漿的流變特性，從而避免了添加絮凝劑致使砂倉壁細砂板結(jié)和延長濃密時間帶來的弊端。

充填料漿的流變特性涉及到眾多不確定性因素，各因素之間往往表現(xiàn)出非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的數(shù)學模型很難表達和揭示其內(nèi)在聯(lián)系。超聲波對漿體的作用機理尚停留在宏觀認識，目前還沒有具體的數(shù)學公式和模型可以對此進行計算。因此，有必要對超聲與充填料漿流變特性的響應(yīng)關(guān)系建立一個預(yù)測模型，來指導(dǎo)充填料漿的配比和制備，以滿足工程需要。

1 實驗

1.1 試驗材料

充填材料來源于充填站現(xiàn)場采集的全尾砂和水泥。在實驗室進行表觀相對密度和容重試驗可得水泥和尾砂的物理參數(shù)如表1和2所列。

表1 全尾砂物理參數(shù)

表2 水泥物理參數(shù)

對尾砂和水泥的粒級組成采用LMS?30激光粒度分布測定儀進行檢測。尾砂和水泥的粒級分布情況如圖1和2所示。

全尾砂的不均勻系數(shù)C=3.149，尾砂中顆粒粒徑的分布較為分散，大顆粒與小顆粒之間的粒徑相差 較大。

1.2 試驗裝置

超聲波發(fā)生器的頻率范圍為20~45 kHz，功率的變化范圍為0~900 W，可以通過安裝不同數(shù)目的換能器(振子)來實現(xiàn)最大功率的轉(zhuǎn)換。本次試驗最終所選用的超聲波發(fā)生器如圖3(a)所示。超聲波換能器單個振子功率范圍為0~100 W，如圖3(b)所示。

本試驗流變參數(shù)測量裝置采用美國Brookfield公司生產(chǎn)的R/S-SST軟固體測試儀，料漿測試容器使用防銹防磁的不銹鋼材料，容器的外形尺寸如圖4(a)所示，實物圖如4(b)所示。

圖1 尾砂粒級分布曲線圖

圖2 水泥粒級分布曲線圖

流變儀、測試容器、超聲波發(fā)生器，振子和電腦組成了整個測量系統(tǒng)。超聲波發(fā)生器通過換能器作用于測量容器內(nèi)的充填料漿，流變儀將槳式轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動測量的流變參數(shù)數(shù)據(jù)傳輸給Rheo2000軟件，Rheo2000軟件對數(shù)據(jù)進行分析擬合并得出流變參數(shù)測量結(jié)果。

1.3 試驗步驟

全尾砂充填料漿濃度配比分別為70%、72%、74%、76%和78%，灰砂比為1:6、1:8和1:10。為了降低試驗誤差，每種組別的料漿進行至少3次試驗，然后剔除異常數(shù)據(jù)取平均值。超聲波的頻率為20 kHz和40 kHz兩種，功率分別為0(不施加超聲波)、25、50、75和100 W?？疾斐暡üβ蕝?shù)對充填料漿流變參數(shù)黏度值和屈服應(yīng)力0的影響，本次流變試驗的充填料漿采用Bingham模型。

圖3 超聲波發(fā)生器與超聲波振子

圖4 黏度與屈服應(yīng)力測試容器

首先將配好的全尾砂料漿手動攪拌5 min。把鋼筒固定到合適的位置，料漿倒入到鋼筒中攪拌均勻后安裝V?3?60?30槳式轉(zhuǎn)子，操作Rheo2000軟件開始進行試驗，測定不同濃度、不同配比的充填料漿在各個超聲頻率和功率、各剪切速率下的剪切應(yīng)力值。預(yù)先將Brookfield R/S-SST軟固體測試儀的Rheo2000軟件將剪切時間設(shè)置為120 s，剪切速率范圍0~120 s?1，測試起始溫度為室溫(28 ℃)。

2 試驗結(jié)果及分析

2.1 超聲波對料漿黏度值的影響

2.1.1 20 kHz不同功率超聲波對料漿黏度的影響

在20 kHz超聲頻率下，不同超聲波功率對不同濃度、不同灰砂比的充填料漿黏度值的影響如下圖5 所示。

從圖5中可以看出，在20 kHz的超聲環(huán)境下，當灰砂比為1:6時，隨著超聲功率的增加，料漿的黏度值總體上呈緩慢的下降趨勢。料漿的黏度值在50~75 W功率范圍內(nèi)下降趨勢相對較大，在0~25 W功率范圍內(nèi)下降趨勢不明顯，在75~100 W功率范圍內(nèi)下降趨勢微弱。當充填料漿濃度為72%、74%和76%時，施加50 W功率的超聲波，充填料漿黏度值已經(jīng)表現(xiàn)出明顯的下降趨勢。當灰砂比為1:8時，隨著超聲功率的增加，料漿的黏度值呈線性下降趨勢，超聲波對灰砂比1:8的料漿降黏效果整體較好。當料漿灰砂比為1:10時，25~75 W的功率對料漿黏度值降低最為有效，并且在此功率范圍內(nèi)，黏度值的降低最為明顯，功率大于75 W后，黏度值的下降趨勢變緩慢，但總體上隨著超聲波功率的增大，黏度值趨于下降。經(jīng)計算，20 kHz功率為25 W的超聲波使不同灰砂比、不同濃度的充填料漿的塑性黏度平均減小了0.022 Pa?s，降低了4.32%；超聲波功率為50 W時，塑性黏度平均減小0.062 Pa?s，降低12.01%；超聲波功率為75 W時，塑性黏度平均減小了0.122 Pa?s，降低23.98%；超聲波功率為100 W時，塑性黏度平均減小了0.138 Pa?s，降低25.26%，降黏效果最優(yōu)。

2.1.2 40 kHz不同功率超聲對料漿黏度的影響

在40 kHz超聲頻率下，不同功率超聲波對不同濃度、不同灰砂比的充填料漿黏度值的影響如下圖6 所示。

圖5 黏度隨功率(20 kHz)的變化曲線

由圖6可以看出，在40 kHz超聲波作用下下，灰砂比為1:6時，隨著超聲功率的增加，料漿的黏度值總體上呈緩慢的下降趨勢。超聲波對濃度為78%的充填料漿降黏效果超過了濃度為76%的充填料漿。超聲功率為0~25 W時，降黏程度最高。當灰砂比為1:8時，超聲波對濃度分別為72%和74%的充填料漿降黏效果最優(yōu)。當料漿灰砂比為1:10時，濃度為70%的充填料漿的降黏程度最小，超聲波對濃度為74%的充填料漿降黏效果最佳。其中，功率為100 W時，黏度平均減小了0.201 Pa?s，降低39.33%。充填料漿的黏度值隨著超聲功率的增加而減小，不同超聲功率的降黏效果也隨著料漿灰砂比和濃度的不同而變化。與頻率為20 kHz的超聲波作用相比較，40 kHz的超聲波降黏效果更優(yōu)。

圖6 黏度隨功率(40 kHz)的變化曲線

2.2 超聲波對料漿屈服應(yīng)力的影響

2.2.1 20 kHz不同功率超聲對料漿屈服應(yīng)力的影響

在20 kHz超聲頻率下，超聲功率因素對充填料漿屈服應(yīng)力的影響如下圖7所示。

圖7 屈服應(yīng)力隨功率(20 kHz)的變化曲線

從圖7中可以看出，充填料漿屈服應(yīng)力也是隨著超聲功率的增加而減小。超聲的作用效果隨著灰砂比和濃度的增加而增強，隨著其功率的增大而增強。其中超聲功率在100 W屈服應(yīng)力平均降低了30.77%。

2.2.2 40 kHz不同功率超聲對料漿屈服應(yīng)力的影響

在40 kHz超聲頻率下，超聲功率因素對充填料漿屈服應(yīng)力的影響如下圖8所示。

從圖8中可以看出，頻率為40 kHz功率超聲對料漿屈服應(yīng)力的減小作用呈緩慢下降趨勢，料漿屈服應(yīng)力隨著超聲功率的增加而減小。100 W時，屈服應(yīng)力平均減小了10.424 Pa，降低34.27%。與20 kHz超聲波作用相比較，40 kHz超聲波作用對高濃度充填料漿屈服應(yīng)力的減小更有效果。

圖8 屈服應(yīng)力隨功率(40 kHz)的變化曲線

2.3 超聲波作用對充填料漿降黏機理分析

超聲波作用于尾砂充填料漿時，在分子鏈之間薄弱處或充填料漿與容器壁面接觸處產(chǎn)生超聲空化效應(yīng)。超聲空化效應(yīng)可以形成了微泡，并且在尾砂顆粒表面上富集，伴隨著空化氣泡的崩潰帶來的熱點、射流、沖擊波等效應(yīng)會對充填料漿在宏觀和微觀上產(chǎn)生一定的影響，如圖9所示。

宏觀上，超聲波作用相當于在穩(wěn)態(tài)剪切流動的充填料漿上施加了一個脈沖推動力，促使了充填料漿在整體沿流動方向運動。微觀上，超聲波在充填料漿中傳播時，由于耗散作用超聲波在較大的范圍內(nèi)作用于充填料漿，充填料漿吸收超聲波能量，加劇了分子在平衡位置的振動，增加了分子鏈的能量，同時增強了分子鏈的活動性，從而減弱了分子鏈之間相互作用，降低了對流動產(chǎn)生的黏性阻力，單個分子鏈的運動自由度和運動能量增加，使超聲作用下充填料漿分子鏈的構(gòu)象發(fā)生了改變。同時，超聲波的空化作用引起的熱效應(yīng)會在瞬間產(chǎn)生高溫高壓，雖然作用范圍較小，但仍然對周圍分子鏈產(chǎn)生了熱降解。微射流和沖擊波會剪斷部分分子鏈，使充填料漿的分子量降低，分子結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，表現(xiàn)為充填料漿黏度的降低。

3 基于SVM的料漿流變參數(shù)預(yù)測

3.1 模型的建立

基于支持向量機(SVM)方法建立功率超聲條件下漿體流變參數(shù)預(yù)測模型。按照獲取樣本、選擇條件屬性、數(shù)據(jù)歸一化處理、訓(xùn)練挖掘4個步驟建立模型。

3.1.1 模型影響因素的選擇

充填料漿流變特性的影響因素多而且影響特性復(fù)雜，各因素之間表現(xiàn)出非線性特征。影響充填料漿流變參數(shù)的自身因素主要有漿體濃度、灰砂比、尾砂物理化學性質(zhì)、粒級組成與級配、膠凝材料種類、細顆粒含量、溫度等，超聲對漿體流變特性影響的因素主要為功率和頻率。在研究多因素影響規(guī)律時，選擇可主動控制和調(diào)節(jié)的因素作為試驗因素。因此，確定濃度、灰砂比、功率、頻率、屈服應(yīng)力、黏度值為試驗因素。

在支持向量機回歸預(yù)測模型中，試驗樣本中的試驗因素分為條件屬性和決策屬性。最終，確定條件屬性為濃度、灰砂比、功率、頻率，決策屬性為屈服應(yīng)力、黏度值。

3.1.2 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理

選取訓(xùn)練樣本集是建立支持向量機回歸預(yù)測模型首要問題[19]。通過充填料漿的流變試驗所得試驗數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型的樣本數(shù)據(jù)。試驗數(shù)據(jù)經(jīng)過篩選共得到120組，其中110組作為訓(xùn)練樣本用于模型的訓(xùn)練學習，如表3所列，10組作為校驗樣本用來檢驗訓(xùn)練好的預(yù)測模型，如表4所列。

為了消除條件屬性中不同量綱的數(shù)據(jù)對結(jié)果的影響，加快訓(xùn)練網(wǎng)格的收斂性，使數(shù)據(jù)具有可比性的特點以及統(tǒng)計意義，需要對原始輸入變量值進行歸一化處理。

采用最大最小歸一化方法對樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理，如式1所示的。條件屬性和決策屬性的歸一化區(qū)間為[0，1]。

歸一化處理過后的樣本數(shù)據(jù)如表5所列。

3.1.3 模型及參數(shù)

在SVM中，映射函數(shù)、核函數(shù)、特征空間，三者一一對應(yīng)。因此，在構(gòu)造SVM模型時，必須合理選取核函數(shù)和懲罰參數(shù)。

選用徑向基核函數(shù)(RBF)作為回歸預(yù)測模型的核函數(shù)。最終支持向量機擬合函數(shù)的表達式可以寫為

圖9 超聲波對尾砂漿顆粒的作用

表3 部分訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)

表4 校驗樣本數(shù)據(jù)

懲罰因子和核函數(shù)的參數(shù)是影響支持向量機性能的主要參數(shù)。在支持向量機優(yōu)化過程中，懲罰系數(shù)和核函數(shù)參數(shù)的選擇對實現(xiàn)結(jié)構(gòu)風險最小化、選取支持向量子集、建立決策函數(shù)至關(guān)重要，參數(shù)值的不同所構(gòu)造的決策函數(shù)也不同。

3.2 模型的實現(xiàn)與結(jié)果校驗

得到模型粗略的選擇結(jié)果如圖10所示，精細的選擇結(jié)果如圖11所示。

經(jīng)過對模型參數(shù)的粗略選擇和精細選擇，最終確定參數(shù)=1，=0.7071。使用建立的模型對校驗樣本進行回歸預(yù)測，得到原始數(shù)據(jù)和回歸數(shù)據(jù)對比圖如圖12所示。對預(yù)測數(shù)據(jù)進行分析，可以得到SVM模型預(yù)測的平均誤差為7.26%，最大誤差為11.17%。對訓(xùn)練好的模型進行校驗，使用未參與預(yù)測模型訓(xùn)練的10個試驗數(shù)據(jù)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果如圖13所示。該模型預(yù)測結(jié)果的相對誤差為7.89%，相對誤差較小，精度較高，模型具有較強的泛化能力。

表5 歸一化后的校驗樣本數(shù)據(jù)

圖10 粗略選擇的結(jié)果圖

圖11 精細選擇的結(jié)果圖

圖12 原始數(shù)據(jù)和回歸預(yù)測數(shù)據(jù)對比

圖13 模型預(yù)測驗證結(jié)果圖

4 結(jié)論

1) 超聲波功率的變化對充填料漿的黏度值和屈服應(yīng)力產(chǎn)生了不同程度的影響。在超聲功率為0~100W范圍內(nèi)，超聲對料漿黏度值的降低效果達到了4.32%~39.33%，對料漿屈服應(yīng)力的減小效果達到了9.66%~34.27%，漿體的黏度值和屈服應(yīng)力隨著灰砂比和濃度的增大而增大，隨著超聲功率的增大而減小。

2) 超聲波的功率因素對漿體流變特性的影響最為顯著，并且存在超聲對料漿流變特性作用效果較佳的功率范圍，功率范圍因料漿灰砂比和濃度等因素的不同而變化。與20 kHz超聲波作用相比較，40 kHz超聲波作用對充填料漿黏度和屈服應(yīng)力的減小更有效果。

3) 基于SVM算法建立充填料漿流變參數(shù)預(yù)測模型。模型選用徑向基核函數(shù)，經(jīng)過網(wǎng)格搜索法確定模型參數(shù)選取懲罰參數(shù)=1，徑向基核函數(shù)參數(shù)=0.7071。所得預(yù)測模型校驗結(jié)果的平均誤差為7.26%，最大誤差為11.17%。使用該模型進行預(yù)測所得結(jié)果的相對誤差為7.89%，說明該模型預(yù)測精度較高，具有較強的泛化能力。

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Effect of ultrasonic waves on rheological properties of backfilling slurry and prediction of rheological parameters

WANG Zhi-kai1, 3, Lü Wen-sheng1, YANG Peng1, 2, WANG Zhi-jun1, ZHU Li-yi1

(1. School of Civil and Resource Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China; 2. Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering, Beijing Union University, Beijing 100101, China; 3. China Enfi Engineering Crop., Enfi Research Institute, Beijing 100038, China)

In order to improve the rheological properties of the high-concentration backfill slurry and reduce the probability plugging phenomenon occurred of backfilling system, the innovative non-contact effect of ultrasound on the backfilling slurry was studied. Using high-precision brookfield R/S-SST soft solid tester, the rheological parameters with different concentrations and different lime-sand ratios were obtained under different ultrasonic powers of backfill slurry. The results show that ultrasonic waves can significantly improve the rheological properties and reduce the plastic viscosity and yield stress of the backfilling slurry. The viscosity of backfill slurry can be reduced by ultrasonic waves from 4.32% to 39.33%, and the yield stress can be reduced from9.66% to 34.27%. At the same time, the prediction model of rheological parameters of backfilling slurry was established by using support vector machine. The results of the prediction model show that the model has high precision and strong generalization ability. The prediction of rheological parameters of backfilling slurry under ultrasonic is realized.

ultrasonic wave; backfill slurry; rheological parameters; support vector machine

Project(51641401) supported by the National Natural Science Foundation of China

2017-06-05;

2018-02-26

Lü Wen-sheng; Tel: +86-10-62333864; E-mail: sunluw@sina.com

10.19476/j.ysxb.1004.0609.2018.07.18

1004-0609(2018)-07-1442-11

TD853

A

國家自然科學基金資助項目(51641401)

2017-06-05；

2018-02-26

呂文生，副教授，博士；電話：010-62333864；E-mail：sunluw@sina.com

(編輯 何學鋒)