一种矿山采空区充填体智能混合制备方法技术

本发明专利技术涉及采空填充技术技术领域，具体公开了一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，准备矿山采空区充填体的制备材料，将制备材料通过神经网络计算得出填充体最佳状态对应制备材料和水的质量比例；将得到的浆料通过弹性约束优化算法进一步对浆料浓度进行控制，将稳定浓度的浆料进行充分混合搅拌后泵送至充填区域。本发明专利技术解决了现有制备方法制备的填充体强度差，填充体成分控制精准度较差的问题。填充体成分控制精准度较差的问题。填充体成分控制精准度较差的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种矿山采空区充填体智能混合制备方法


[0001]本专利技术涉及采空填充技术
，尤其涉及一种矿山采空区充填体智能混合制备方法。

技术介绍

[0002]随着经济的发展，社会对矿产品的需求大幅度增加，加之可利用矿产的品位日益降低，矿产开发规模随之加大，产生的尾矿量不断增加。尾矿堆存占地大、环境污染严重、安全隐患多等问题日益突出。其中，尾矿充填采空区的存在使得矿山的安全生产面临很大的安全问题，人员与机械设备都可能掉入采空区内部收到伤害。
[0003]对于采空区进行的处理多采用填埋的方式，但是使用砂料填埋，成本太高难以承受；使用石块填埋会出现滚动现象，无法有效的固定石块。所以现在亟需一种可以进行填埋的材料。我国专利技术专利申请号CN201710692437.X，公开了一种矿山采空区充填浆料的制备方法，包括：将磷石膏、黄土、矿渣和钢渣混合搅拌，得到预混料；将预混料与减水剂混合搅拌，得到胶凝剂；将胶凝剂、水泥和水混合搅拌，得到充填浆料。该专利技术针对矿山充填的要求，开发出了以磷石膏和黄土为原料的矿山充填浆料，与现用水泥相比，该专利技术浆料的强度整体比现用的水泥要好，能完全满足矿山充填所要求的流动性。
[0004]但在实现上述申请实施例的技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：制备的填充体强度差，填充体成分控制精准度较差。

技术实现思路

[0005]本专利技术通过提供一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，解决了现有制备方法制备的填充体强度差，填充体成分控制精准度较差的问题。
>[0006]本专利技术提供了一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，具体包括以下技术方案：一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，包括以下步骤：S1. 准备矿山采空区充填体的制备材料，将制备材料通过神经网络计算得出填充体最佳状态对应制备材料和水的质量比例；S2. 将得到的浆料通过弹性约束优化算法进一步对浆料浓度进行控制，将稳定浓度的浆料进行充分混合搅拌后泵送至充填区域。
[0007]进一步，所述步骤S1包括：将采空区进行分区域划分，并对每个采空区区域的压强，温度，湿度，时间以及环境因素进行采集，并将采集到的上述信息组成条件向量以及所选择的制备材料种类集合作为输入层输入，通过神经网络中隐含层以及输出层作用得到每种制备材料在各影响因素构成的条件向量对充填体的影响特征矩阵，根据适度调整配比、各影响因素以及影响特征向量M，进一步计算充填体强度变化率；最后，利用现有技术最优算法计算得到最高充填体强度时对应的充填材料的配比，将充填材料通过给料机送至称量斗称量，将充填材
料按照所述配比加水送入搅拌机搅拌均匀，得到质量浓度为的浆料。
[0008]进一步，所述步骤S2包括：通过影响充填过程中浆料浓度的因素，约定浆料浓度的弹性约束条件，定义浆料浓度控制目标函数，根据模型的计算求得的最优解对相关设备进行控制。
[0009]进一步，所述步骤S2包括：通过构建条件约束模型，得到浆料浓度的弹性约束条件，具体过程如下：其中，F表示影响因素向量，QF表示影响因素的权重向量，由矿区根据实际情况确定，R表示各因素计算关系式集合，D表示各影响因素的限定门限集合，Out表示条件约束模型的输出，即浆料浓度的弹性约束条件；最终，通过影响因素的权重向量，各因素计算关系式集合，各影响因素的限定门限集合计算得到弹性约束条件：，表示所有门限最低门限值。
[0010]进一步，所述步骤S2包括：创建浆料浓度弹性约束控制优化模型：创建浆料浓度弹性约束控制优化模型：创建浆料浓度弹性约束控制优化模型：其中，Y表示充填过程完成度，F表示影响因素集合，，C表示各影响因素控制参数，A表示约束矩阵，，p表示约束条件的个数，q表示影响因素的个数，AF表示满足约束条件的函数表达式， D表示约束函数AF的限定条件门限，；表示所有变量满足的最低门限，；在求解最优解时，看作求解微分方程组，对约束矩阵A利用现有技术（简化矩阵处理）进行简化处理，求得上述微分方程的解，最后根据求得的解对应的C进行各个设备的调整控制。
[0011]本专利技术至少具有如下技术效果或优点：1、本专利技术通过充填体制备材料的物理性能、化学性能以及颗粒结构和形貌特征，结合矿山采空区的特性，自适应地选择制备材料，建立充填模型，同时结合试验来进行初步制备材料配比，为增加充填体的强度提供初步依据。
[0012]2、本专利技术通过利用神经网络学习得到各影响因素对充填体的影响特征向量，进一步通过利用最优算法计算充填体最高强度得到充填体制备材料的配比，从而获得具有更大
强度的充填体制备材料的配比。
[0013]3、本专利技术通过构建条件约束模型，利用影响因素更准确的获取浆料浓度影响约束条件，为进一步对浆料浓度控制提供基础，提高矿山采空区充填体制备的控制精确度。
[0014]4、本专利技术通过利用浆料浓度影响因素以及充填过程完成度构建浆料浓度弹性约束控制优化模型， 进一步对输送设备以及部分制备设备进行控制调整，增加了控制的准确性，提高了制备的充填体的强度。
附图说明
[0015]图1为本专利技术所述的一种矿山采空区充填系统框图；图2为本专利技术所述的一种矿山采空区充填智能混合制备步骤图。
具体实施方式
[0016]本申请实施例通过提供一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，解决了现有制备方法制备的填充体强度差，填充体成分控制精准度较差的问题。
[0017]本申请实施例中的技术方案为解决上述问题，总体思路如下：首先，准备矿山采空区充填体的制备材料，将制备材料通过人工智能计算得出填充体最佳状态对应制备材料和水的质量比例；最后，将得到的浆料通过最优算法进一步对浆料浓度进行控制，将稳定浓度的浆料进行充分混合搅拌后泵送至充填区域。通过充填体制备材料的物理性能、化学性能以及颗粒结构和形貌特征，结合矿山采空区的特性，自适应地选择制备材料，建立充填模型，同时结合试验来进行初步制备材料配比，为增加充填体的强度提供初步依据；通过利用神经网络学习得到各影响因素对充填体的影响特征向量，进一步通过利用最优算法计算充填体最高强度得到充填体制备材料的配比，从而获得具有更大强度的充填体制备材料的配比；通过构建条件约束模型，利用影响因素更准确的获取浆料浓度影响约束条件，为进一步对浆料浓度控制提供基础，提高矿山采空区充填体制备的控制精确度；通过利用浆料浓度影响因素以及充填过程完成度构建浆料浓度弹性约束控制优化模型， 进一步对输送设备以及部分制备设备进行控制调整，增加了控制的准确性，提高了制备的充填体的强度。
[0018]为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
[0019]参照附图1，本专利技术所述的一种矿山采空区充填体智能混合制备方法包括以下部分：通过控制室监控整个运作过程，将现场工作的每一台机器设备和工作参数传输给PLC，所述PLC中的CPU存储着所有的系统控制程序，控制着程序的运行，运行参数会被储存在CPU当中，PLC再与监控站交换数据，将每一台机器的工作状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，其特征在于，包括以下步骤：S1. 准备矿山采空区充填体的制备材料，将制备材料通过神经网络计算得出填充体最佳状态对应制备材料和水的质量比例；S2. 将得到的浆料通过弹性约束优化算法进一步对浆料浓度进行控制，将稳定浓度的浆料进行充分混合搅拌后泵送至充填区域。2.如权利要求1所述的一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，其特征在于，所述步骤S1包括：将采空区进行分区域划分，并对每个采空区区域的环境因素进行采集，并将采集到的上述信息组成条件向量以及所选择的制备材料种类集合作为输入层输入，通过神经网络中隐含层以及输出层作用得到每种制备材料在各影响因素构成的条件向量对充填体的影响特征矩阵，根据适度调整配比、各影响因素以及影响特征向量M，进一步计算充填体强度变化率；最后，利用最优算法计算得到最高充填体强度时对应的充填材料的配比，将充填材料通过给料机送至称量斗称量，将充填材料按照所述配比加水送入搅拌机搅拌均匀，得到质量浓度为的浆料。3.如权利要求1所述的一种矿山采空区充填体智能混合制备方法，其特征在于，所述步骤S2包括：通过影响充填过程中浆料浓度的因素，约定浆料浓度的弹性约束条件，定义浆料浓度控制目标函数，根据模型的计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：周新林，段海瑞，蔡冀奇，郭会明，王宏图，尹红卫，邓敢平，刘海龙，
申请(专利权)人：北京首钢矿山建设工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：