利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化低活性礦渣基膠凝材料配方

袁國斌, 楊志強(qiáng),, 高 謙, 把多恒

(1.北京科技大學(xué) 金屬礦山高效開采與安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100083; 2.金川集團(tuán)股份有限公司,甘肅 金昌 737100)

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利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化低活性礦渣基膠凝材料配方

袁國斌1, 楊志強(qiáng)1,2, 高 謙1, 把多恒2

(1.北京科技大學(xué) 金屬礦山高效開采與安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100083; 2.金川集團(tuán)股份有限公司,甘肅 金昌 737100)

針對金川鎳礦充填法采礦,文章利用酒鋼低活性水淬渣對早強(qiáng)新型充填膠凝材料進(jìn)行了研究,并對酒鋼水淬渣進(jìn)行物化特性分析,選擇生石灰、脫硫灰渣、粉煤灰和芒硝作為復(fù)合激發(fā)劑進(jìn)行膠凝材料配方正交試驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上,建立BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對試驗(yàn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,獲得激發(fā)劑配方與膠凝材料特性之間的隱含知識(shí)。并借助隱含知識(shí)進(jìn)行不同激發(fā)劑配方膠凝材料特性預(yù)測,揭示膠凝材料特性隨激發(fā)劑摻量的變化規(guī)律,由此確定了新型充填膠凝材料最優(yōu)配方生石灰、脫硫灰渣、粉煤灰、芒硝、亞硫酸鈉、酒鋼渣粉的摻量分別為3%、5%、5%、1%、2%、84%。對該最優(yōu)配方進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),獲得3 d和7 d的強(qiáng)度分別達(dá)到1.735 MPa和2.876 MPa,完全滿足金川礦山下向膠結(jié)充填法采礦對膠凝材料的強(qiáng)度要求。

礦渣微粉;低活性;膠凝材料;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);配比優(yōu)化

0 引 言

將固體廢棄物和工業(yè)廢料作為充填料充填空區(qū)的充填法采礦,能實(shí)現(xiàn)貧礦及難采資源的安全、環(huán)保開發(fā)和固體廢棄物資源化綜合利用,是礦山企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必由之路[1-4]。近年來,利用粉煤灰、水淬渣等工業(yè)廢料研發(fā)充填膠凝材料,已經(jīng)成功在礦山獲得工業(yè)化應(yīng)用[5-7]。金川鎳礦是我國乃至世界上不多見的大型硫化銅鎳礦床,礦床所固有的埋藏深、礦巖破碎和礦區(qū)地應(yīng)力高等特點(diǎn),是國內(nèi)外難采礦床之一[8-9]。通過大量的采礦技術(shù)攻關(guān)和工程實(shí)踐,選擇了采礦成本最高和生產(chǎn)能力最低的下向分層進(jìn)路充填采礦法,自建礦以來,金川鎳礦一直致力于提高充填生產(chǎn)能力和降低采礦成本的采礦技術(shù)研究[10]。結(jié)合金川礦區(qū)所在位置,開展了利用酒泉鋼鐵集團(tuán)低活性水淬渣,開發(fā)出滿足金川礦山所要求的早強(qiáng)型充填膠凝材料。

針對酒鋼低活性酸性渣,開展低活性酸性渣激發(fā)劑配方的正交試驗(yàn),利用BP(back propagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有自學(xué)習(xí)、自組織和強(qiáng)大

的容錯(cuò)性能,對試驗(yàn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)[11-13],建立激發(fā)劑配方與膠凝材料性能的隱含知識(shí)模型,并進(jìn)行不同配比條件下的膠結(jié)充填體強(qiáng)度預(yù)測,獲得膠凝材料力學(xué)特性與激發(fā)劑配比的變化關(guān)系,從而為低活性酸性渣激發(fā)劑配比優(yōu)化決策奠定了基礎(chǔ)[13-16]。

1 試驗(yàn)材料物化特性

1.1 酒鋼水淬渣

酒鋼水淬渣是金川礦山附近酒泉鋼鐵集團(tuán)冶煉鋼鐵所產(chǎn)生的高爐礦渣,水淬渣的主要化學(xué)成分見表1所列。根據(jù)渣粉的化學(xué)成分,計(jì)算得其堿性系數(shù)為0.935、質(zhì)量系數(shù)為1.41、活性系數(shù)為1.01。由此可見,酒鋼水淬渣屬于活性低的酸性礦渣粉[17]。

實(shí)驗(yàn)渣粉是對水淬渣經(jīng)過粉磨1.5 h的細(xì)渣粉,粒徑分布為:d10=3.65 μm,d50=7.26 μm,d90=29.99 μm,d平均=12.26 μm,比表面積為577.2 m2/kg,是超細(xì)礦渣粉。渣粉的粒度越小(比表面積越大),其活性越高,對于膠凝材料早期強(qiáng)度提高越大。

表1 各種渣料的化學(xué)成分 %

1.2 沖積河砂集料

金川是以沖積河砂作為充填骨料,對沖積河砂進(jìn)行現(xiàn)場取樣,烘干。測得沖積河砂的比重為2.66 t/m3,容重為1.59 t/m3,孔隙率為40.11%。沖積河砂的主要化學(xué)成分見表1所列,沖積河砂粒徑分布見表2所列。

表2 沖積河砂粒徑分布

1.3 激發(fā)劑材料

激發(fā)劑材料的選取首先利用金川集團(tuán)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的廢棄物,從而有效降低充填膠凝材料成本,提高金川集團(tuán)廢棄物資源的綜合利用。

(1) 石灰是金川集團(tuán)鐵廠生產(chǎn)的高鈣石灰,相對密度為2.26 g/cm3,平均粒徑為20.82 μm,比表面積為280 m2/kg。該石灰的CaO質(zhì)量分?jǐn)?shù)為85.86%,MgO質(zhì)量分?jǐn)?shù)為11.92%,兩者合計(jì)達(dá)到96.78%,高鈣石灰為優(yōu)等品。

(2) 粉煤灰是火山灰活性材料,具有潛在活性,對充填體的后期強(qiáng)度能發(fā)揮一定的作用。粉煤灰呈大多球狀顆粒,有利于提高料泵的流動(dòng)性。試驗(yàn)用的粉煤灰是金川熱電廠在發(fā)電過程中排放的廢棄物,相對密度為2.2 g/cm3,容重為0.6～0.8 g/cm3,孔隙率為59.72%,主要化學(xué)成分見表1所列。

(3) 脫硫灰渣對礦渣的潛在活性具有激發(fā)作用,加入適量的脫硫灰渣有助于提高礦渣的早期活性[18-19]，是金川熱電發(fā)電廠干法脫硫的副產(chǎn)品,其主要化學(xué)成分見表1所列。

2 低活性水淬渣激發(fā)劑配方正交試驗(yàn)

2.1 試驗(yàn)方法

將膠結(jié)材料(以生石灰、脫硫灰渣、粉煤灰和芒硝等為復(fù)合激發(fā)劑,主要材料為酒鋼渣粉)、水、骨料按設(shè)計(jì)的質(zhì)量比混合,使用JJ-5型行星式水泥膠砂攪拌機(jī)設(shè)置60 s慢速+30 s快速連續(xù)攪拌2次。制成砂漿后將其均勻倒入70.7 mm×70.7 mm×70.7 mm標(biāo)準(zhǔn)三聯(lián)試模中,在振實(shí)臺(tái)上將試塊振搗密實(shí)成型。將三聯(lián)試模編號(hào)后放入YH-40B型標(biāo)準(zhǔn)恒溫恒濕養(yǎng)護(hù)箱中以養(yǎng)護(hù)溫度為(20±1) ℃、濕度不低于90%的條件下進(jìn)行養(yǎng)護(hù)。經(jīng)養(yǎng)護(hù)48 h后進(jìn)行脫模,將脫模后的試塊繼續(xù)放置在養(yǎng)護(hù)箱內(nèi)以同等養(yǎng)護(hù)條件下養(yǎng)護(hù)直到養(yǎng)護(hù)齡期(3、7 d)。

采用SANS數(shù)顯固定位移壓機(jī)以0.5 mm/s勻速對試塊施加荷載,測定試塊單軸抗壓強(qiáng)度。每齡期測試3塊,取其平均值,作為該齡期充填體的單軸抗壓強(qiáng)度值。

2.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

以沖積河砂為骨料,采用料漿質(zhì)量分?jǐn)?shù)為80%,膠砂比(膠凝材料與沖積河砂的質(zhì)量比)為1∶4。選取生石灰、脫硫灰渣、粉煤灰和芒硝的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為試驗(yàn)因素,各因素設(shè)置3個(gè)水平,酒鋼渣粉的質(zhì)量分?jǐn)?shù)由以上4個(gè)因素決定,亞硫酸鈉具有早強(qiáng)效果,提高早期強(qiáng)度添加2%。試驗(yàn)為四因素三水平的正交試驗(yàn),試驗(yàn)方案及3、7 d強(qiáng)度見表3所列。

表3 酒鋼渣粉配比正交試驗(yàn)方案及結(jié)果

由表3可知，利用酒鋼渣粉開發(fā)的膠凝材料膠結(jié)充填體強(qiáng)度,一般只能達(dá)到相同濃度水泥膠結(jié)充填體強(qiáng)度的70%左右,3 d最高強(qiáng)度為1.32 MPa、7 d僅為2.20 MPa,不能滿足金川下向分層水平進(jìn)路膠結(jié)充填采礦法對于膠結(jié)充填體早期強(qiáng)度的要求(3 d強(qiáng)度>1.5 MPa,7 d強(qiáng)度>2.5 MPa),需要進(jìn)一步開展膠凝材料配比優(yōu)化研究。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與預(yù)測

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

利用上述正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對試驗(yàn)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,由此獲得膠凝材料配方與其強(qiáng)度的隱含知識(shí),從而進(jìn)行不同配方的激發(fā)劑膠凝材料特性預(yù)測。

由Kolmogorov定理可知,3層前向網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù),所以選取模型總層數(shù)為3層。以生石灰、脫硫灰渣、粉煤灰、芒硝和酒鋼渣粉為輸入因子,分別研究3、7 d的強(qiáng)度,以強(qiáng)度為輸出因子建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。隱含層神經(jīng)元數(shù)進(jìn)行選擇時(shí)采用的公式如下:

(1)

(2)

l3=lbn

(3)

其中,n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù);l為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù);a為0～10 之間的常數(shù)[15,22]。

根據(jù)(1)～(3)式可得隱含層合理節(jié)點(diǎn)數(shù)為2～12。選用了區(qū)間(2,12)內(nèi)的各個(gè)神經(jīng)元數(shù)目,分別建立模型,比較網(wǎng)絡(luò)收斂速度和預(yù)測誤差,當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為8時(shí)網(wǎng)絡(luò)性能最優(yōu)。3 d樣本和7 d樣本的訓(xùn)練曲線和訓(xùn)練結(jié)果如圖1所示。圖1表明,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為8時(shí),預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步數(shù)合理,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際強(qiáng)度匹配精度高,誤差相對較小,所建立的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型可以很好地進(jìn)行試驗(yàn)預(yù)測。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試樣本的訓(xùn)練誤差曲線

為了使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練一開始就給各輸入分量以同等重要地位,加快網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和計(jì)算收斂效率,將輸入層數(shù)據(jù)歸一化至[0,1],歸一化函數(shù)為:

同理對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行反歸一化處理,輸出強(qiáng)度預(yù)測數(shù)值。本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

3.2 正交試驗(yàn)樣本訓(xùn)練與精度檢驗(yàn)

對建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用A1～A7組試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練,利用A8、A9組試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為模型精度的檢驗(yàn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的檢驗(yàn)結(jié)果見表4所列。

表4 測試樣本及預(yù)測結(jié)果

從檢驗(yàn)結(jié)果來看,充填體3、7 d強(qiáng)度相對誤差最大為3.570%、最小為0.005%,平均為1.302%。說明預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果精度高,相對誤差小,完全滿足工程實(shí)際5%的容許誤差。從而證明了應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測充填料強(qiáng)度的方法是合理有效的。

4 低活性水淬渣激發(fā)劑配比分析

利用建立的低活性酒鋼水淬渣激發(fā)劑配方的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行不同配比的膠凝材料特性的預(yù)測和分析,由此揭示膠凝材料與激發(fā)劑配比的變化規(guī)律。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行激發(fā)劑配比的優(yōu)化決策。

4.1 激發(fā)劑摻量對膠凝材料強(qiáng)度的影響分析

本試驗(yàn)共有4個(gè)變量,考慮到數(shù)據(jù)分析單一變量分析可觀性,選取其中2個(gè)變量同時(shí)變化分析的方法。首先固定芒硝和粉煤灰摻量,通過對初始試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行DPS回歸分析,生石灰以及脫硫灰渣的增加均會(huì)對充填體3 d強(qiáng)度起到降低作用。芒硝摻量固定為3%,粉煤灰摻量固定為18%,生石灰和脫硫灰渣摻量的預(yù)測范圍選取在DPS最優(yōu)值偏低方向進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果見表5所列。由表5可知,在粉煤灰和芒硝摻量固定時(shí),膠結(jié)充填體3 d強(qiáng)度隨著脫硫灰摻量的減少而提高；在其摻量為4%～6%時(shí)達(dá)到最大值后逐漸降低;生石灰摻量無論脫硫灰渣如何變化,最優(yōu)值基本都在3%水平,高于或者低于3%的生石灰摻量,膠結(jié)充填體3 d強(qiáng)度都會(huì)降低。

表5 生石灰和脫硫灰渣不同摻量條件下充填體3 d強(qiáng)度預(yù)測結(jié)果 MPa

通過對生石灰和脫硫灰渣摻量變化對膠結(jié)充填體3 d強(qiáng)度影響規(guī)律的分析,基本確定生石灰的最佳摻量為3%,脫硫灰渣的最佳摻量為4%～6%,考慮下一步對粉煤灰和芒硝摻量變化的預(yù)測分析時(shí)其他變量的固定性,故選脫硫灰渣最佳摻量的中間值5%。通過對初始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,粉煤灰摻量的增加會(huì)降低充填體3 d強(qiáng)度,粉煤灰18%摻量過高,對其分析采用與脫硫灰渣相同的選取原則,從18%摻量逐漸降低研究,芒硝由于其價(jià)格較高和具有較好的早強(qiáng)效果,故對其在0.5%～4%范圍內(nèi)進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果見表6所列。由表6可知,在生石灰摻量為3%、脫硫灰摻量為5%時(shí),膠結(jié)充填體3 d強(qiáng)度隨著芒硝摻量的增加呈現(xiàn)先提高后降低趨勢,最高強(qiáng)度出現(xiàn)在芒硝摻量1%處,浮動(dòng)范圍為1%～2%,而粉煤灰摻量的增加也對膠結(jié)充填體3 d強(qiáng)度起到先增加后降低作用,最優(yōu)水平為8%,浮動(dòng)范圍為4%～10%。膠結(jié)充填體3 d強(qiáng)度較第1步預(yù)測結(jié)果普遍提高,最高值達(dá)到了1.695 MPa,此時(shí)芒硝和粉煤灰摻量分別為1%和8%。

表6 粉煤灰和芒硝不同摻量條件下充填體3 d強(qiáng)度預(yù)測結(jié)果 MPa

4.2 激發(fā)劑最優(yōu)配比決策

對激發(fā)劑影響規(guī)律綜合分析,經(jīng)過3 d強(qiáng)度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合預(yù)測分析,得到一個(gè)3 d強(qiáng)度最高的最優(yōu)配比見表7所列。通過實(shí)驗(yàn)可得,在最優(yōu)配比下激發(fā)劑3 d強(qiáng)度為1.695 MPa>1.5 MPa,滿足3 d強(qiáng)度的要求。由3 d強(qiáng)度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測配比再回代到7 d強(qiáng)度數(shù)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,得到其7 d強(qiáng)度為2.834 MPa>2.5 MPa,也滿足7 d強(qiáng)度的要求。

表7 最優(yōu)預(yù)測配比

膠凝材料的強(qiáng)度主要是具有活性的SiO2、Al2O3發(fā)生水化反應(yīng)生成C—S—H(水化硅酸鈣)及C—A—H(水化鋁酸鈣)凝膠物質(zhì)。SiO2、Al2O3主要來自礦渣微粉,但是活性較低,需要激發(fā)活性才能發(fā)生水化反應(yīng)。生石灰和脫硫灰渣的主要成分CaO反應(yīng)生成Ca(OH)2,而Ca(OH)2能與SiO2、Al2O3發(fā)生水化反應(yīng)生成C—S—H及C—A—H?；瘜W(xué)反應(yīng)方程式如下:

SiO2+Ca(OH)2+H2O →CaO·SiO2·xH2O，

Al2O3+Ca(OH)2+H2O →CaO·Al2O3·xH2O，

Al2O3+Ca(OH)2+2SiO2+3 H2O →

CaO·Al2O3·2SiO2+4H2O。

Na2SO3發(fā)生水解生成NaOH,提高OH-濃度,在OH-作用下破壞Si—O和Al—O,使具有活性的SiO2、Al2O3增加,促進(jìn)水化反應(yīng)生成C—S—H及C—A—H。Na2SO4的作用是在Ca2+和SO42-作用下與AlO2-反應(yīng)生成AFt(水化硫鋁酸鈣),還能與Ca(OH)2生成NaOH,增加體系中OH-的濃度,OH-濃度越高,礦渣釋放出活性SiO2、Al2O3越多。粉煤灰中的主要成分SiO2、Al2O3也參與水化反應(yīng)生成C—S—H和C—A—H,加入粉煤灰可以提高料漿流動(dòng)性,能對后期強(qiáng)度有所提高。

4.3 膠凝材料最優(yōu)配方試驗(yàn)驗(yàn)證

按照最優(yōu)配比進(jìn)行充填膠凝材料室內(nèi)驗(yàn)證試驗(yàn),采用與之前相同的試驗(yàn)方法。助磨劑有明顯提高早期強(qiáng)度作用[23],為更好地提高充填體早期強(qiáng)度,會(huì)在充填材料中加入一定量的助磨劑。驗(yàn)證試驗(yàn)時(shí)外加0.15%(質(zhì)量分?jǐn)?shù))的助磨劑，試驗(yàn)結(jié)果見表8所列。在該配比下3 d強(qiáng)度為1.735 MPa,與預(yù)測結(jié)果的3 d強(qiáng)度相對誤差為2.3%；7 d強(qiáng)度為2.876 MPa,相對誤差為1.4%,結(jié)果表明建立的預(yù)測模型是可靠的。

表8 最優(yōu)預(yù)測配比

金川礦山32.5增強(qiáng)水泥價(jià)格為345元/t,而利用酒鋼水淬渣開發(fā)的充填膠凝材料僅為214元/t,因此,膠凝材料成本降低40%左右。由此可見,本研究開發(fā)的充填膠凝材料在金川礦山推廣應(yīng)用,由此可以有效降低充填成本,從而獲得顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

5 結(jié) 論

建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行膠凝材料配比優(yōu)化是一種新的方法。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明建立的預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果可靠,也表明運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對膠凝材料的強(qiáng)度預(yù)測和配比優(yōu)化是可靠和有效的,可以應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測為開發(fā)新型膠凝材料試驗(yàn)設(shè)計(jì)提供參考和科學(xué)指導(dǎo)。

以正交試驗(yàn)為基礎(chǔ),獲取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本,這樣既減少了試驗(yàn)次數(shù)又能保證學(xué)習(xí)樣本的代表性。運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以跳出正交試驗(yàn)的水平限制,能在大范圍內(nèi)對新型膠凝材料的強(qiáng)度進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬以及預(yù)測,分析出各種激發(fā)劑對于膠結(jié)充填體強(qiáng)度的影響規(guī)律,并獲得最優(yōu)配比。為膠凝材料配比優(yōu)化和強(qiáng)度預(yù)測提供一種有效實(shí)用的手段。

新型充填膠凝材料與金川水泥廠生產(chǎn)的礦山32.5增強(qiáng)水泥相比,其3 d和7 d的充填強(qiáng)度都較高,并且成本較低,性價(jià)比十分優(yōu)越,是一種非常好的水泥充填膠凝材料替代品,能夠?yàn)榻鸫ㄦ嚨V降低充填成本和改善礦區(qū)環(huán)境提供有利的技術(shù)支持,獲得顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

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(責(zé)任編輯 閆杏麗)

Optimization of the formula of low activity slag cementitious materials using BP neural network

YUAN Guobin1, YANG Zhiqiang1,2, GAO Qian1, BA Duoheng2

(1.Key Laboratory of High Efficient Mining and Safety of Metal Mine of Ministry of Education, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China； 2.Jinchuan Group Co., Ltd., Jinchang 737100, China)

Considering the filling mining of Jinchuan nickel mine, the development of early strong cementitious material by using low activity slag of Jiuquan steel was studied. Firstly, the physicochemical characteristic of water quenching slag was analyzed, and the quicklime, desulfurization ash, fly ash and mirabilite were selected as composite activator and the orthogonal test of cementitious materials was finished. On this basis, the back propagation(BP) neural network model was established for the learning and training of the test sample, and the implied knowledge between the activator and cementitious materials properties was gotten. The characteristic of different activator formulations of cementitious materials was predicted by using the implied knowledge, and the change rules of cementitious material properties with the activator content were revealed. The optimal ratio of new filling cementitious material was as followed： the quicklime, desulfurization ash, fly ash, mirabilite, sodium sulfite and slag powder were 3%, 5%, 5%, 1%, 2% and 84%, respectively. The results of verification test showed that the compressive strength of 3 d and 7 d was 1.735 MPa and 2.876 MPa, respectively, which fully meets the strength requirements of downward filling mining with cementitious material in Jinchuan mine.

slag powder; low activity; cementitious material; back propagation(BP) neural network; ratio optimization

2015-07-15；

2015-08-27

國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(SS2012AA062405)

袁國斌(1992-),男,湖南婁底人,北京科技大學(xué)碩士生;

高 謙(1956-),男,江蘇徐州人,北京科技大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師.

10.3969/j.issn.1003-5060.2016.09.008

TD853;X773

A

1003-5060(2016)09-1189-07