鈾礦尾渣膠結充填體塌落度影響因素及預測模型

劉玉龍,李廣悅,張志軍,胡 南,喻 清,丁德馨*

(1.南華大學 鈾礦冶生物技術國防重點學科實驗室,湖南 衡陽 421001;2.中廣核鈾業發展有限公司,北京 100029)

0 引 言

目前，我國硬巖型鈾礦山多采用常規采礦-酸法堆浸工藝生產天然鈾[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、植被及環境風險。將酸性鈾礦尾渣中和后回填到地下采空區，不僅可以有效解決地表生態環境，而且可以改善圍巖應力狀態、維護采空區的穩定性[4]。

尾渣膠結充填工藝技術是解決上述問題的重要手段，該技術在國內外礦山已經得到廣泛應用[5]。近年來，國內堆浸鈾礦山也積極開展鈾礦尾渣膠結充填體試驗研究，并嘗試將該工藝技術應用到生產實踐中。

尾渣膠結充填工藝技術對充填料的流動性、可塑性和穩定性有較高要求，塌落度[6]是判別充填料上述特性的關鍵綜合指標。影響塌落度的因素較多，且絕大多數因素與塌落度關系是復雜的、模糊的，難以定量去描述。在試驗和生產實踐中，可以定量描述和控制的影響因素主要是渣漿質量濃度和灰渣質量比。經驗類比法、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、預測模型穩定、網絡訓練結果精度高的自適應神經模糊推理系統(ANFIS)引入該領域，采用自適應神經模糊推理系統模型預測不同條件下鈾礦尾渣膠結充填體塌落度，以期解決礦山試驗和生產實踐中充填料流動性和穩定性相互匹配的問題。

1 試驗部分1.1 試驗材料

試驗材料：中和劑為工業生石灰，膠結劑為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：%

1.2 物料配比

試驗中渣漿質量濃度設計值分別為78%、80%、83%，每級渣漿質量濃度對應的灰渣質量比分別為1∶6、1∶8、1∶10、1∶15、1∶20、1∶25、1∶30，中和劑為工業生石灰，生石灰與鈾礦尾渣質量比為1%。

1.3 塌落度測定

鈾礦尾渣膠結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，結果取平均值。

1.4 試驗結果

不同渣漿質量濃度和灰渣質量比組合試件的塌落度試驗結果見表4。試驗結果表明，鈾礦尾渣膠結充填體的渣漿質量濃度越大，塌落度越小，說明渣漿流動性越差；當渣漿質量濃度在同一數值時，渣漿的塌落度與灰渣質量比值成反比，即水泥加入量一定，鈾礦尾渣加入量增大，渣漿膠結性能減弱，渣漿的流動性就增強；隨著渣漿質量濃度變小，渣漿流動性能增強，如果再加大灰渣質量比，渣漿會出現明顯的分層和離析現象。

表4 鈾尾渣膠結充填體塌落度試驗結果Table 4 Slump results of cemented uranium tailings backfill

2 充填體塌落度的ANFIS模型建立

采用ANFIS模型處理試驗數據[9-11]，鈾礦尾渣膠結充填體試驗得出的18組數據作為模型的源數據，其數據列于表4。將表4的16組數據對標準化處理，形成訓練數據對(第2組和第8組作為驗證數據對)，即將渣漿質量濃度和灰渣質量比作為網絡的輸入，對應的塌落度作為網絡輸出，建立網絡映射關系。采用減法類聚法建立模型結構，每個輸入變量賦予5個Gauss型隸屬函數，其結構如圖2所示。利用所組成的數據對，采用混合學習算法對網絡進行訓練，當訓練誤差與預測誤差達到最佳時結束訓練，訓練總次數為3次，訓練數據最小均方根差為1.931×10-6。訓練過程中誤差的變化如圖3所示。

圖2 預測鈾尾渣膠結充填體塌落度的ANFIS結構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

3 充填體塌落度的ANFIS模型檢驗與應用

3.1 ANFIS模型檢驗

采用表4試驗編號為2和8實測數據對驗證ANFIS結構模型的精度，把編號為2和8數據對中渣漿質量濃度和灰渣質量比輸入模型，輸出即為對應的塌落度預測結果。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。

3.2 ANFIS模型在其它礦山中應用

我國某鈾礦山采用膠結充填法-地表酸法堆浸工藝，堆浸鈾礦尾渣的物理參數為粒度-10 mm，容質量1.634 g/cm3，密度2.79 g/cm3，含水狀態下的自然安息角39.6°，內聚力0.058 kg/cm2，內摩擦角38.6°。采用該模型對該鈾礦山尾渣膠結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、容質量、密度、含水狀態下的自然安息角、內聚力、內摩擦角等物理性質相似，訓練后的ANFIS模型可以預測膠結充填體的塌落度，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。

4 結 論

1)當鈾礦尾渣粒度小于10 mm，尾渣膠結充填體塌落度隨著渣漿質量濃度增大而變小，即渣漿流動性變差；當渣漿質量濃度在同一數值時，尾渣膠結充填體塌落度與灰渣質量比值成反比，即渣漿的流動性隨著灰渣質量比減少而增大；如果渣漿質量濃度變小，同時減少灰渣質量比，渣漿會出現明顯的分層和離析現象。

2)以廣東某鈾礦堆浸尾渣為試驗對象獲取源數據，設計鈾尾渣渣漿質量濃度和灰渣質量比作為網絡輸入，對應的塌落度為網絡輸出，建立鈾尾渣膠結充填體塌落度的ANFIS模型具有較高的精度，且結果唯一、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、自然安息角和內摩擦角等物理參數是衡量已建立鈾尾渣膠結充填體塌落度ANFIS模型能否推廣重要參數，江西某鈾礦山尾渣的物理參數與廣東某鈾礦山尾渣的物理參數具有極大相似性，則已知鈾尾渣膠結充填體塌落度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。