【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿山充填材料，特别涉及一种基于rsm的碳化硅相变充填体性能预测方法。
技术介绍
1、地热能作为一种绿色清洁且储量巨大的可再生能源，在降低矿产资源深部开采成本方面具有显著优势和发展潜力。充分利用深部岩体中蕴藏的地热能，不仅可以有效缓解矿产资源开采中的热害难题，而且有利于促进能源产业的绿色低碳和可持续发展。基于卤水法循环系统、开挖技术、充填采矿法的矿产-地热共采是目前最新的三种模式。
2、其中，充填采矿是在采空区进行采热管道的组装及敷设，建立特有的矿井充填体耦合热交换系统形式。充填料浆经过管道输送到采空区，使采热管道与充填材料固化形成热力学性能良好的一体性蓄热/储能功能性充填体，通过热传导和热交换实现采场降温和矿热资源共采。整个地热开采系统为封闭式，通过管道内的循环流体取热不取水，避免了常规地热开采污染地下水和地面沉降的问题。该技术方案除了能够在矿山运营期间解决深部矿井热害问题和降低采矿成本，而且在矿山开采完毕后，依旧可以继续开发地热资源，延续矿山的生命周期，提高矿区的长期可持续性。
3、矿山蓄热/储能功能性充填是指在满足传统充填体结构性和体积性的基础上，兼顾蓄热/储能功能的充填采矿方式。热能储存的基本方式有：显热蓄热、潜热蓄热、浓度差蓄热、化学反应蓄热。其中，潜热蓄热利用材料物相变化实现热能的储存和释放，具有比体积蓄热量大、相变温度广、蓄热/释热温度恒定等优点，受到广泛关注。因此可以通过添加具有良好蓄热/储能功能的相变材料，以改善传统充填材料的热学性能。相变材料应具有较大的相变潜热和比热容，以
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于rsm的碳化硅相变充填体性能预测方法，以解决无法预测充填体性能的问题，添加相变微胶囊改善充填材料蓄热储能能力的同时，又不影响相变微胶囊的相变能力，能够提升充填体的导热系数与力学强度，从而兼顾充填材料的强度、导热、蓄热。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了如下技术方案：
3、一种基于rsm的碳化硅相变充填体性能预测方法，用于深部与浅部矿山充填体、深部矿井以及矿山采空区的充填体增强蓄热储能性能，相变材料为掺入碳化硅的相变微胶囊，包括：
4、选取表征充填体性能的响应和影响充填体性能的因素；
5、对各个因素的单独变化和各个因素之间的相互作用，影响充填体各项性能的响应之间的关联进行试验设计和数据分析；
6、根据试验数据进行方差分析，采用多元二次多项式模型对各项相应性能的响应的试验结果进行多元线性回归和二项拟合分析，验证各项响应变量的回归模型与因素的显著性；
7、采用综合可取性来综合评估多个响应变量的性能，以预测优选的因素组合。
8、可选地，所述采用综合可取性来综合评估多个响应变量的性能，以预测最优的因素组合，包括：通过取各个可取性函数的几何平均来计算综合可取性d，其中，i为1、2、3...n，n为优化过程中包含的因素和响应的个数，ri每个因素和响应的相对重要性，di为因素和响应的个体期望度。
9、可选地，在所述选取表征充填体性能的响应和影响充填体性能的因素中，所述表征充填体性能的响应包括抗压强度、导热系数和比热容，所述影响充填体性能的因素包括灰砂比、料浆浓度、mpcm占比和碳化硅占比。
10、可选地，在所述对各个因素的单独变化和各个因素之间的相互作用，影响充填体各项性能的响应之间的关联进行试验设计中，采用design-expert软件中的box-behnkendesign进行实验设计和数据分析，按照包括灰砂比、料浆浓度、相变微胶囊占比和碳化硅占比在内的四个因素，包括抗压强度、导热系数和比热容在内的三个响应，以及三中心点的bbd配置，设计至少27组试验。
11、可选地，在所述对各个因素的单独变化和各个因素之间的相互作用，影响充填体各项性能的响应之间的关联进行试验设计中，采用中心复合设计进行实验设计和数据分析。
12、可选地，在所述根据试验数据进行方差分析，采用多元二次多项式模型对各项相应性能的响应的试验结果进行多元线性回归和二项拟合分析，验证各项响应变量的回归模型与因素的显著性中，包括：
13、运用design-expert软件试验数据进行回归模拟分析，得到抗压强度的回归模型，从而获得包括灰砂比、料浆浓度、相变微胶囊占比和碳化硅占比在内的四个因素，对抗压强度影响的显著性。
14、可选地，在所述根据试验数据进行方差分析，采用多元二次多项式模型对各项相应性能的响应的试验结果进行多元线性回归和二项拟合分析，验证各项响应变量的回归模型与因素的显著性中，还包括：
15、运用design-expert软件试验数据进行回归模拟分析，得到导热系数的回归模型，从而获得包括灰砂比、料浆浓度、相变微胶囊占比和碳化硅占比在内的四个因素，对导热系数影响的显著性。
16、可选地，在所述根据试验数据进行方差分析，采用多元二次多项式模型对各项相应性能的响应的试验结果进行多元线性回归和二项拟合分析，验证各项响应变量的回归模型与因素的显著性中，还包括：
17、运用design-expert软件试验数据进行回归模拟分析，得到比热容的回归模型，从而获得包括灰砂比、料浆浓度、相变微胶囊占比和碳化硅占比在内的四个因素，对比热容影响的显著性。
18、可选地，在所述采用综合可取性来综合评估多个响应变量的性能，以预测优选的因素组合之后，还包括：根据优选的因素组合进行试验，比对试验值和预测值，以验证预测方法的准确度。
19、上述实施例中，通过将碳化硅掺入相变充填体，增强相变充填体的换热能力，能够保证充填体的蓄热储能能力与力学性能，通过响应面法(rsm)预测在不同需求下的碳化硅的最佳配比，也能够预测影响充填体性能的各个因素，如灰砂比、料浆浓度、mpcm占比和碳化硅占比，根据预测值指导各种材料的配比试验，从而获得理想的充填体性能。
20、在一些实施例中，采用box-behnken进行试验设计和对试验数据进行分析，在因素数相同情况下，所需的试验次数少，能够评估因素的非线性影响，适用于所有因素均为计量值的试验，使用时无需多次连续试验，于是，利用box-behnken进行试验设计和数据分析，操作简单，利于快速建立回归模型。
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1.一种基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，用于深部与浅部矿山充填体、深部矿井以及矿山采空区的充填体增强蓄热储能性能，相变材料为相变微胶囊，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，所述采用综合可取性来综合评估多个响应变量的性能，以预测最优的因素组合，包括：通过取各个可取性函数的几何平均来计算综合可取性D，其中，i为1、2、3...n，n为优化过程中包含的因素和响应的个数，ri每个因素和响应的相对重要性，di为因素和响应的个体期望度。
3.如权利要求1所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述选取表征充填体性能的响应和影响充填体性能的因素中，所述表征充填体性能的响应包括抗压强度、导热系数和比热容，所述影响充填体性能的因素包括灰砂比、料浆浓度、相变微胶囊占比和碳化硅占比。
4.如权利要求1所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述对各个因素的单独变化和各个因素之间的相互作用，影响充填体各项性能的响应之间的关联进行试验设计中，采用Design
5.如权利要求1所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述对各个因素的单独变化和各个因素之间的相互作用，影响充填体各项性能的响应之间的关联进行试验设计中，采用中心复合设计进行实验设计和数据分析。
6.如权利要求4所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述根据试验数据进行方差分析，采用多元二次多项式模型对各项相应性能的响应的试验结果进行多元线性回归和二项拟合分析，验证各项响应变量的回归模型与因素的显著性中，包括：
7.如权利要求6所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述根据试验数据进行方差分析，采用多元二次多项式模型对各项相应性能的响应的试验结果进行多元线性回归和二项拟合分析，验证各项响应变量的回归模型与因素的显著性中，还包括：
8.如权利要求6所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述根据试验数据进行方差分析，采用多元二次多项式模型对各项相应性能的响应的试验结果进行多元线性回归和二项拟合分析，验证各项响应变量的回归模型与因素的显著性中，还包括：
9.如权利要求1所述的基于RSM的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述采用综合可取性来综合评估多个响应变量的性能，以预测优选的因素组合之后，还包括：根据优选的因素组合进行试验，比对试验值和预测值，以验证预测方法的准确度。
...【技术特征摘要】
1.一种基于rsm的碳化硅相变充填体性能预测方法，用于深部与浅部矿山充填体、深部矿井以及矿山采空区的充填体增强蓄热储能性能，相变材料为相变微胶囊，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于rsm的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，所述采用综合可取性来综合评估多个响应变量的性能，以预测最优的因素组合，包括：通过取各个可取性函数的几何平均来计算综合可取性d，其中，i为1、2、3...n，n为优化过程中包含的因素和响应的个数，ri每个因素和响应的相对重要性，di为因素和响应的个体期望度。
3.如权利要求1所述的基于rsm的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述选取表征充填体性能的响应和影响充填体性能的因素中，所述表征充填体性能的响应包括抗压强度、导热系数和比热容，所述影响充填体性能的因素包括灰砂比、料浆浓度、相变微胶囊占比和碳化硅占比。
4.如权利要求1所述的基于rsm的碳化硅相变充填体性能预测方法，其特征在于，在所述对各个因素的单独变化和各个因素之间的相互作用，影响充填体各项性能的响应之间的关联进行试验设计中，采用design-expert软件中的box-behnken design进行实验设计和数据分析，按照包括灰砂比、料浆浓度、相变微胶囊占比和碳化硅占比在内的四个因素，包括抗压强度、导热系数和比热容在内的三个响应，以及三中心点的bbd配置，设计至少27组试验。
...【专利技术属性】
技术研发人员：乔兰，尹雅，李庆文，董金水，苗淼，宋林波，罗安，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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