申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117782937A

主分类号：G01N15/08

分类号：G01N15/08;G01N15/0205;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明提供一种基于冻融循环作用粒径变化的金属矿山尾矿砂土体渗透系数变化预测方法，其能够获取冻融循环作用下尾矿砂颗粒粒径分布，同时对金属矿山尾矿砂土体渗透系数变化进行预测，该预测方法切实可行且成本低。

主权项：1.一种基于冻融循环作用粒径变化的金属矿山尾矿砂土体渗透系数变化预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1选取试验土样，开展土工试验确定粒径级配曲线和初始渗透系数参数；S2依据选取的试验土样尺寸，制备多个性质相同的试验土样；S3选取冻融设备，设置冻融循环参数，进行冻融循环实验；S4在不同冻融循环次数下，测试粒径特征，获得新粒径级配曲线；S5重复步骤S1-S4，并测试相应的土体渗透系数，从而获得多组试验数据，将多组试验数据划分为训练集和预测集，基于训练集构建基于冻融循环作用导致的金属矿山尾矿砂土体粒径变化的金属矿山尾矿砂土体渗透系数变化预测模型；并采用预测集对预测模型的预测准确度进行验证，获得符合预测准确率要求的模型；S6采用步骤S5得到的预测模型，对冻融循环后粒径变化的金属矿山尾矿砂土体，预测土体渗透系数变化；具体的，步骤S1具体为：S101选取试验土样；S102依据《土工试验方法标准》GBT50123-2019，选取筛分法和激光粒度分析仪测试选取土样的初始粒径级配曲线，确定各粒径范围内土颗粒质量分数；小于某粒径的试验土样质量占试验土样总质量百分数按下式计算： 其中，X为小于某粒径的试验土样质量占试验土样总质量的百分数％，mA为小于某粒径的试验土样质量g，mB为当细筛分析时或用激光粒度分析仪时所取试验土样质量g，dx为粒径小于2mm或粒径小于0.075mm的试验土样质量占总质量的百分数％；S103依据《土工试验方法标准》GBT50123-2019，选取变水头渗透试验测试选取土样的初始渗透系数，变水头渗透试验渗透系数应按式2和3计算： 其中，kT为水温T℃时试验土样的渗透系数cms，a为变水头截管面积cm2，L为渗流路径cm，A为试验土样的断面积cm2，Hb1为开始时水头cm，Hb2为终止时水头cm，ηT为T℃时水的动力黏滞系数，η20为20℃时水的动力黏滞系数；具体的，步骤S2具体为：S201依据《土工试验方法标准》GBT50123-2019，确定单个土样的尺寸，包括直径和高度；S202根据每个土样的尺寸，制成多个标准土样；具体的，步骤S3具体为：S301确定冻融循环装置；S302确定冷冻温度和时间，融化温度和时间，从而确定一个冻融循环周期；S303基于S302确定的冻融循环周期，开展不同循环次数的冻融循环试验；具体的，S4具体为：S401获取某个冻融周期下的土样；S402采用激光粒度分析仪对基于S401获得的土样进行粒径分析，获得新粒径级配曲线；其中，步骤S5具体为：S501重复步骤S1-S4，并测试相应的土样渗透系数；基于S402，将土样新粒径级配曲线与初始粒径级配曲线对比；为进一步确定土体组分的动态变化，使用质量变化参数ΔM量化每一个粒组在冻融过程中的含量增减，如式4所示：ΔMi,n＝Ai-Bi,n4其中，A为冻融循环试验前的百分含量，B为冻融循环试验后的百分含量，i为不同的粒组，n为冻融循环的次数；S502、在步骤S501中，冻融循环后金属矿山尾矿砂土样渗透系数变化评价指标为砂粒、粉砂和粘粒含量变化；S503、利用MultiExpressionProgrammingMEP,多表达式编程对多组实验数据进行训练，得到基于冻融循环后颗粒粒径变化的金属矿山尾矿砂土样渗透系数变化预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于冻融循环作用粒径变化的金属矿山尾矿砂土体渗透系数变化预测方法

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