劉玉龍,李廣悅,張志軍,胡 南,喻 清,丁德馨*
(1.南華大學 鈾礦冶生物技術(shù)國防重點學科實驗室,湖南 衡陽 421001;2.中廣核鈾業(yè)發(fā)展有限公司,北京 100029)
目前,我國硬巖型鈾礦山多采用常規(guī)采礦-酸法堆浸工藝生產(chǎn)天然鈾[1-3]。大部分鈾礦山堆浸后的酸性尾渣采用尾礦庫堆存的方法進行處理。實踐表明,堆存在尾礦庫的酸性尾渣具有潛在威脅或污染周邊水體、土壤、植被及環(huán)境風險。將酸性鈾礦尾渣中和后回填到地下采空區(qū),不僅可以有效解決地表生態(tài)環(huán)境,而且可以改善圍巖應力狀態(tài)、維護采空區(qū)的穩(wěn)定性[4]。
尾渣膠結(jié)充填工藝技術(shù)是解決上述問題的重要手段,該技術(shù)在國內(nèi)外礦山已經(jīng)得到廣泛應用[5]。近年來,國內(nèi)堆浸鈾礦山也積極開展鈾礦尾渣膠結(jié)充填體試驗研究,并嘗試將該工藝技術(shù)應用到生產(chǎn)實踐中。
尾渣膠結(jié)充填工藝技術(shù)對充填料的流動性、可塑性和穩(wěn)定性有較高要求,塌落度[6]是判別充填料上述特性的關(guān)鍵綜合指標。影響塌落度的因素較多,且絕大多數(shù)因素與塌落度關(guān)系是復雜的、模糊的,難以定量去描述。在試驗和生產(chǎn)實踐中,可以定量描述和控制的影響因素主要是渣漿質(zhì)量濃度和灰渣質(zhì)量比。經(jīng)驗類比法、物理模擬法、彈性力學分析法等方法是解決工程模擬問題的重要方法,但存在預測結(jié)果精度不高、偏差較大等問題[7-8]。為此,作者把收斂速度快、預測模型穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)果精度高的自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)引入該領(lǐng)域,采用自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型預測不同條件下鈾礦尾渣膠結(jié)充填體塌落度,以期解決礦山試驗和生產(chǎn)實踐中充填料流動性和穩(wěn)定性相互匹配的問題。
試驗材料:中和劑為工業(yè)生石灰,膠結(jié)劑為325#普通硅酸鹽水泥,骨料為廣東某鈾礦山堆浸后酸性尾渣,采用質(zhì)量比為1%的生石灰中和至偏堿性,尾渣粒級組成如表1所示,尾渣物理性質(zhì)如表2所示。
表1 鈾礦堆浸尾渣粒級組成Table 1 Particle size composition of heap leaching uranium tailings
表2 鈾礦堆浸尾渣物理性質(zhì)Table 2 Physical character of heap leaching uranium tailings
鈾礦尾渣用編織袋裝送至實驗室,充分混勻,縮分出30 kg樣品進行破碎,破碎后再次混勻,縮分至15 kg,105 ℃條件下烘干,磨至0.074 mm進行化學分析,尾渣化學成分如表3所示。
表3 鈾礦堆浸尾渣化學成分Table 3 Chemical composition of heap leaching uranium tailings 單位:%
試驗中渣漿質(zhì)量濃度設(shè)計值分別為78%、80%、83%,每級渣漿質(zhì)量濃度對應的灰渣質(zhì)量比分別為1∶6、1∶8、1∶10、1∶15、1∶20、1∶25、1∶30,中和劑為工業(yè)生石灰,生石灰與鈾礦尾渣質(zhì)量比為1%。
鈾礦尾渣膠結(jié)充填體的塌落度采用塌落度儀測定,塌落度儀為一上、下底貫通的圓臺,高300 mm,上、下底直徑分別為100 mm和200 mm。塌落度測定儀見圖1。
圖1 塌落度測定儀Fig.1 Slump Tester
測試時,先用濕布把塌落度儀內(nèi)外壁擦干凈并潤濕,將攪拌好的鈾礦尾渣渣漿分層裝入塌落度儀,每層用搗棍插搗25次,最后刮平表面,垂直向上提起塌落度儀,立即測量塌落后的渣漿試件的高度,塌落度儀的高度與渣漿試件高度差即為渣漿試件的塌落度。每組配比試件測試3次,結(jié)果取平均值。
不同渣漿質(zhì)量濃度和灰渣質(zhì)量比組合試件的塌落度試驗結(jié)果見表4。試驗結(jié)果表明,鈾礦尾渣膠結(jié)充填體的渣漿質(zhì)量濃度越大,塌落度越小,說明渣漿流動性越差;當渣漿質(zhì)量濃度在同一數(shù)值時,渣漿的塌落度與灰渣質(zhì)量比值成反比,即水泥加入量一定,鈾礦尾渣加入量增大,渣漿膠結(jié)性能減弱,渣漿的流動性就增強;隨著渣漿質(zhì)量濃度變小,渣漿流動性能增強,如果再加大灰渣質(zhì)量比,渣漿會出現(xiàn)明顯的分層和離析現(xiàn)象。
表4 鈾尾渣膠結(jié)充填體塌落度試驗結(jié)果Table 4 Slump results of cemented uranium tailings backfill
采用ANFIS模型處理試驗數(shù)據(jù)[9-11],鈾礦尾渣膠結(jié)充填體試驗得出的18組數(shù)據(jù)作為模型的源數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)列于表4。將表4的16組數(shù)據(jù)對標準化處理,形成訓練數(shù)據(jù)對(第2組和第8組作為驗證數(shù)據(jù)對),即將渣漿質(zhì)量濃度和灰渣質(zhì)量比作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,對應的塌落度作為網(wǎng)絡(luò)輸出,建立網(wǎng)絡(luò)映射關(guān)系。采用減法類聚法建立模型結(jié)構(gòu),每個輸入變量賦予5個Gauss型隸屬函數(shù),其結(jié)構(gòu)如圖2所示。利用所組成的數(shù)據(jù)對,采用混合學習算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓練,當訓練誤差與預測誤差達到最佳時結(jié)束訓練,訓練總次數(shù)為3次,訓練數(shù)據(jù)最小均方根差為1.931×10-6。訓練過程中誤差的變化如圖3所示。
圖2 預測鈾尾渣膠結(jié)充填體塌落度的ANFIS結(jié)構(gòu)Fig.2 ANFIS model for predicting slump of cement uranium tailings backfill
圖3 ANFIS模型訓練誤差的變化Fig.3 Error variation of ANFIS model during the training
采用表4試驗編號為2和8實測數(shù)據(jù)對驗證ANFIS結(jié)構(gòu)模型的精度,把編號為2和8數(shù)據(jù)對中渣漿質(zhì)量濃度和灰渣質(zhì)量比輸入模型,輸出即為對應的塌落度預測結(jié)果。預測值與實際值比較情況如表5所示。
表5 預測值與實測值的比較Table 5 Comparison between the results of predictions and measure samples
從表5可以看出,采用ANFIS模型預測出塌落度值與實際測量值吻合度較高,相對誤差很低,滿足精度要求。
我國某鈾礦山采用膠結(jié)充填法-地表酸法堆浸工藝,堆浸鈾礦尾渣的物理參數(shù)為粒度-10 mm,容質(zhì)量1.634 g/cm3,密度2.79 g/cm3,含水狀態(tài)下的自然安息角39.6°,內(nèi)聚力0.058 kg/cm2,內(nèi)摩擦角38.6°。采用該模型對該鈾礦山尾渣膠結(jié)充填體的塌落度的預測值與實測值對比見表6。
表6 江西某鈾礦山鈾尾渣交結(jié)充填體塌落度 ANFIS模型預測值與實測值對比Table 6 Comparison between the results of predictions and measure samples for Jiangxi uranium mine
由表7可以看出,如果不同礦山堆浸尾渣粒度、容質(zhì)量、密度、含水狀態(tài)下的自然安息角、內(nèi)聚力、內(nèi)摩擦角等物理性質(zhì)相似,訓練后的ANFIS模型可以預測膠結(jié)充填體的塌落度,其誤差較小,精度較高,完全能滿足礦山試驗和工程實踐要求。
1)當鈾礦尾渣粒度小于10 mm,尾渣膠結(jié)充填體塌落度隨著渣漿質(zhì)量濃度增大而變小,即渣漿流動性變差;當渣漿質(zhì)量濃度在同一數(shù)值時,尾渣膠結(jié)充填體塌落度與灰渣質(zhì)量比值成反比,即渣漿的流動性隨著灰渣質(zhì)量比減少而增大;如果渣漿質(zhì)量濃度變小,同時減少灰渣質(zhì)量比,渣漿會出現(xiàn)明顯的分層和離析現(xiàn)象。
2)以廣東某鈾礦堆浸尾渣為試驗對象獲取源數(shù)據(jù),設(shè)計鈾尾渣渣漿質(zhì)量濃度和灰渣質(zhì)量比作為網(wǎng)絡(luò)輸入,對應的塌落度為網(wǎng)絡(luò)輸出,建立鈾尾渣膠結(jié)充填體塌落度的ANFIS模型具有較高的精度,且結(jié)果唯一、可靠,是一種可靠且實用的預測方法。
3)鈾礦尾渣的粒度、容重、比重、自然安息角和內(nèi)摩擦角等物理參數(shù)是衡量已建立鈾尾渣膠結(jié)充填體塌落度ANFIS模型能否推廣重要參數(shù),江西某鈾礦山尾渣的物理參數(shù)與廣東某鈾礦山尾渣的物理參數(shù)具有極大相似性,則已知鈾尾渣膠結(jié)充填體塌落度ANFIS模型即可推廣應用,其精度較高,完全能滿足礦山試驗和工程實踐的要求。