【摘 要】
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采用钢渣、矿渣和铁尾砂等固体废弃物制备矿渣基高水充填材料,通过对其正交试验样本建立BP神经网络强度预测模型,并结合实测强度预测出不同龄期15%和25%钢渣掺量高水充填材料
【机 构】
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北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点试验室,金川集团股份有限公司镍钴资源综合利用国家重点实验室
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采用钢渣、矿渣和铁尾砂等固体废弃物制备矿渣基高水充填材料,通过对其正交试验样本建立BP神经网络强度预测模型,并结合实测强度预测出不同龄期15%和25%钢渣掺量高水充填材料的抗压强度,分析了钢渣掺量对高水充填材料物理力学性能的影响,不同龄期高水充填材料水化产物的变化规律。研究表明：通过对正交试验样本建立的BP神经网络强度预测模型,可实现对各龄期不同钢渣掺量的高水充填材料抗压强度的预测;随着钢渣掺量的升高,高水充填材料的强度逐渐下降,吸水率逐渐增大,膨胀收缩率先减小后升高;随着养护龄期的延长,水化产物中的石英
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