21、胶结膏体充填材料优化设计与人工智能应用

胶结膏体充填材料优化设计与人工智能应用

1. 引言

在矿业工程中，胶结膏体充填（CPB）是一种重要的技术手段，它能够有效解决采空区处理、矿石贫化等问题。然而，CPB的性能受到多种因素的影响，如水泥用量、固体含量、尾矿和水泥的物理化学性质等。为了优化CPB的设计，提高其性能并降低成本，人工智能技术被引入到这一领域。本文将详细介绍CPB优化设计的相关方法和案例，以及人工智能在其中的应用。

2. 关键参数与预测模型

在CPB的设计中，屈服应力、抗压强度（UCS）和坍落度是重要的性能指标。据报道，在运输过程中，屈服应力应小于200Pa。屈服强度和坍落度之间存在一定的相关性，并且可以通过试验结果进行计算。

为了预测UCS、屈服应力和成本，基于关键设计参数水泥用量（CD）和固体含量（SD），建立了简单的多元回归模型。具体模型和调整后的R²值如下表所示：
| 预测模型 | 调整后的R² |
| — | — |
| Cost = -15.74 + 2.33CD + 0.203SD | 99.97 |
| Yield stress = -9138.48 - 15.94CD + 124.17SD | 86.81 |
| UCS = EXP(0.185CD + 0.153SD + 0.00388T - 6.7415) | 79.91 |

这些模型可以帮助工程师在设计CPB时，根据不同的需求和条件，预测各项性能指标，从而选择合适的设计参数。

3. 优化算法与案例分析

为了找到满足多个目标的CPB设计方案，采用了多目标粒子群优化（MOPSO）算法。由于很难找到一个能够同