最小孔隙比模型建立了从尾矿和确定最佳的孔隙比

文摘

尾矿的最小孔隙比和其值变化与细内容和尾矿固结和渗透稳定性的关键设计参数。基于尾矿颗粒的分布与沉积海滩,我们建立一个最小孔隙比模型二进制尾矿颗粒的大小,只需要两个参数(和 )。模型的校准使用168组测试(22种粒度比率与7 - 9种好内容)显示两个参数为幂函数拟合,与占主导地位的粒度和指数的值增加扩大。此外,相关指数的值等效粒径比,占主导地位的粒度和形状特征。最小空隙率与细内容预计在派生模型。良好之间的协议是获得预测和测量,平均差异小于10%。和最佳的孔隙比和最优好的内容可以预测,并与实验值有很好的一致性。此外,基于预测的最佳的孔隙比,最佳的孔隙比之间的指数关系和等效粒径比可能没有影响派生的占主导地位的粒度和形状特征。对尾矿,进一步的工作是需要验证派生指数最佳的孔隙比之间的关系和等效粒径比是有效的。

1。介绍

在过去的几十年里,对矿物和金属的需求的增加,大量的矿山尾矿与矿产资源开发已经生成。特别是,尾矿坝的高度和存储容量不断增加了在过去几十年,以满足日益增长的矿山开发需求,从而不可避免地导致尾矿坝失败的风险的增加(1- - - - - -7]。沙子和浆尾矿通常放电,形成小颗粒,孔隙比大,含水量高,压缩性(8,9]。由于不同的采矿技术和矿石分离方法,在不同的矿区尾矿粒度分布有很大的不同。例如,超过60%的尾矿位于宝钢铁矿在包头市最大粒度的0.5毫米和小于0.075毫米10]。辽宁省水沟尾矿,也来自铁矿石,基本上有一个粒度分布在0.075 - 2毫米的范围;尾矿的晶粒尺寸2毫米只占0.97%,尾矿的粒径小于0.075毫米占不到15% (11]。从调查等尾矿铜、铅锌、钼、钨、磷石膏,发现尾矿粒度的一般不超过2毫米。大部分的跟踪调查发现,尾矿颗粒大小和分布不均,这也是一个重要因素影响尾矿固结和渗透的安全12- - - - - -15]。

最小孔隙比是一种使用最广泛的指标在工程实践和建设16],它已经被很好地记录下来了,可以提供一个可靠的物理指标加速固结和排水尾矿(14,17,18]。一些早期的研究发现,最小孔隙比影响显著的粒度分布和颗粒形状,和这两个空隙率增加和降低平均粒径(19,20.]。在调查不同自然土壤的孔隙率和人工sand-silt混合物使用JIS方法,Cubrinovski和石原21)表明,最小孔隙比强烈受颗粒形状的影响,好的内容,平均粒径和粒度分布。后,盐含量、饱和度和温度变化是建立影响干密度和孔隙比([17,22- - - - - -25])。,也发现,沉积环境和土壤混合的过程不同的细内容在沙滩上可以影响最小孔隙比(26,27]。为尾矿沉积和粒度组成是由原矿石矿物,选矿过程中,和放电模式,从理论上讲,这些不会改变为同一矿区([10,28])。同时,尾矿的沉积主要是处于饱和状态,它是由温度和盐度的影响较小。基于上述研究,粒形和细内容将成为重要的因素确定尾矿的最小孔隙比。

在自然和碎砂的研究,观点提出了土体的宏观行为,如包装密度、刚度和强度会影响粒形(26]。Ng et al。29日)离散元法用于描述孔隙比之间的关系和内容和证明了细晶粒形状系数对初始模量有影响但孔隙比和细内容之间的关系。然而,粒形有一个值得注意的影响最小孔隙比的值,通常低球形颗粒和高少球形(或多个角)谷物30.]。可以看出,如果在粒形有很大的区别,对孔隙比的影响将是巨大的。

的另一个重要因素,即细内容,在工程实践中,混凝土领域的广泛研究混合进行了展示好内容的影响最早最小孔隙比的大小(31日]。随后,它也已经证实,孔隙比的变化会影响土壤中细内容基础,斜坡,粗粒(27,32- - - - - -34]。Kuerbis [35)发现,孔隙比之间存在非线性关系和细内容,和土壤力学行为的影响。Thevanayagam [36),Thevanayagam和汉37),Thevanayagam et al。38],Thevanayagam [39]研究细内容与孔隙比的关系,分析了应力-应变响应的关系,抗剪强度和抗液化粉土。Chaney et al。40和张等。41)发现内容扮演重要的角色在决定细沙结构和随之而来的最小和最大孔隙率,并验证了空隙率最大值和最小值之间的线性关系的sand-silt混合物。Chang et al。30.)建立了一个数学模型来预测sand-silt混合物的最小孔隙比任何数量的内容。针对这一点,一个扩展模型从binary-sized混合物multisized混合物是由Chang和邓42]。和Zhang et al。15),基于上述研究成果,建立了一个非线性模型预测的粒状土壤的孔隙比与任意粒度分布。夏et al。43]发现剪切应力-应变曲线的砂粘土混合物逐渐从应变软化行为转向加工硬化行为随着含砂量的增加,而横波速度降低了连续与含砂量的增加,直到砂骨架已经形成。

鉴于尾矿粒度分布的特殊性,这是无序的,有必要了解晶粒尺寸之间的定量关系和尾矿的孔隙比,从而为尾矿的安全运行提供保障。针对这一点,建立尾矿颗粒的最小孔隙比模型以二进制大小,结合尾矿颗粒形状和粒度分布,我们将开始与线性模型的分析。然后,该模型将扩展到包括的概念最佳的孔隙比和最优好内容。基于这一要求,我们制定一个非线性控制方程的最小孔隙比考虑尾矿颗粒混合的两种机制。最后,开发了新的模型验证其准确性和适用性进行比较预测和测量结果的最小孔隙比对应不同的尾矿粒度比率。除此之外,另一个非线性模型预测尾矿的最佳孔隙比与一个任意粒度比。结果表明,测量和预测结果之间的协议是很好的提出的非线性模型。

2。开发尾矿颗粒的最小孔隙比模型的二进制文件的大小

2.1。模型假设基于尾矿的沉降和特征

正如我们所知,尾矿口供大多有一个松散的状态和无序粒度分布,和大多数饱和44]。迎合不同的粒度尾矿,单位体积,我们假定尾矿沉积物组成的简化是两粒大小、粗和细,表示和 。根据尾矿沉积物的粒度分布的文献和本文的粒度分布范围0和2毫米之间15,17,45- - - - - -47]。尾矿涵盖一系列的沙子,淤泥,粘土的大小。在同一矿区,选矿过程是相同的,颗粒的形状是相似的,和尾矿在形状上的差异只有沙子和土之间。为了方便起见,假定尾矿颗粒循环两种不同尺寸,和尾矿的体积来标示粗粮和细颗粒。正如我们所知,土壤是由风化和地质过程和沉积物的运输,它由固体颗粒和颗粒之间的空隙。尾矿在池塘里主要是饱和松散,和土壤的沉积模式相似,因此可以简化为尾矿孔隙空间的两阶段系统( )和固体颗粒( ),和 。固体颗粒的体积分数,分别粗粮和对于细颗粒( )。和单粒度颗粒的最小空隙率分数表示(粗粮)和(细颗粒)。基于上面的分析和假设,尾矿由coarse-fine谷物和孔隙可分为两种类型:粗component-dominated尾矿和细component-dominated尾矿。

2.2。粗Component-Dominated尾矿

定义和开发最小孔隙比,一种无量纲体积的关系,适合coarse-grain-dominated尾矿(图1)。首先,考虑尾矿组成的纯粗粮和空洞,孔隙比是表示如下:

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)

图1

图粗grain-dominated尾矿存款。(a - c)示意图。(d-f)相图。(a, d)纯粗粒尾矿。(b, e)混合尾矿有限体积。(c、f)混合尾矿量。

然后,粗粒有限状态形成的细颗粒进入空白不改变尾矿体积,和最小孔隙比可以计算如下:

然而,尾矿量与添加细颗粒,改变和最小孔隙比如下:

实际上,空白空间改变而形成的粗粒一般状态。

针对细粒尾矿,最小孔隙比改变由于空白空间减少和固体体积扩大。Chang et al。30.给出了材料常数来描述这些变化,计算如下: 。

最后,最小孔隙比可以表示如下:(1)当 ,我们通过表达它纯粹的粗粒状态 (2)当 ,我们通过表达它粗粒有限状态 (3)当 ,我们通过表达它粗粒一般状态

2.3。细Component-Dominated尾矿

如果纯粹的尾矿由细颗粒,空隙率如下:

的粗粮,尾矿改变两种不同类型的状态。一个状态是微粒包体,分离的粗粮作为嵌入式的身体,命名的细晶粒有限状态,孔隙比是表示如下:

靠近尾矿坝,粗粒含量的增加,原始状态改变,单一粗糙的倾向于成为集群,和额外的粗颗粒之间的孔隙, ,创建,形成另一状态,命名为细粒度总体状态。孔隙比是表示如下

同样,另一个参数假设之间的关系来描述孔隙体积和细晶粒体积的增加(30.),而 。

为每个状态,最小孔隙比如下:(1)当 (数据2(一个)和2 (d)),我们有纯细晶粒状态 (2)当 (数据2 (b)和2 (e)),我们有细晶粒有限状态 (3)当 (数据2 (c)和2 (f)),我们有细粒度总体状态

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)

图2

图fine-grain-dominant尾矿混合物。(a - c)原理图。(d-f)相图。(a, d)纯细粒尾矿。(b, e)混合尾矿有限体积。(c、f)混合尾矿量。

理论上,coarse-grain-dominated尾矿和细grain-dominated尾矿可以转换,以及尾矿混合物具有任意内容,可以计算出最小孔隙比的方程类型。

通过改变细内容 ,两个值的最小孔隙比可以从方程(估计6)和方程(12),分别如图3,更大的价值,需要更少的能量达到国家采用。和最小孔隙比可以由以下方程:

图3

特征的孔隙比与细尾矿混合内容。是最小孔隙比。细内容(%)。是最佳的孔隙比。是最优好内容。是左线的斜率,代表方程(6)。直线的斜率,代表方程(12)。锰是上限。议员和NP是较低的边界。

有人指出最小孔隙比应该的三角形区域内MP,行PN和纳米线。莫和线没有表达的最小孔隙比与尾矿的好内容,理论上符合规则倒三角形的规则,和和线的斜率表示为密苏里州和行不。

相交点给出了最佳的孔隙比的最小值表示为最小孔隙比, ,细内容对应最优好内容, 。

细内容小于最优时,粗粒度尾矿主要组件,当好的内容大于最优好的内容,细粒尾矿的主要组成部分。

它指出,除了单粒度的最小孔隙比谷物,和 ,最优好内容对应的参数和 。根据方程(6)和方程(12),当最小孔隙比的分布的边界线上议员和PN, 。否则,最大限度上的最小孔隙比分布纳米线, , 。的价值是0到 和是0到 。

规范的参数和 ,两个新的变量和设置在0和1之间,在哪里 和 。与方程(6)和方程(12)可以重新安排如下:

的两个参数是函数的几何特征两个成分;因此,方程的导数(15)和方程(16),变量和表示如下: 在哪里 代表或 ,从实验结果可以获得,(或 )和 有一个明显的线性关系。因此,的趋势或类似于或 ,和的值的范围或是在0和1之间。

3所示。模型的验证

3.1。材料和方法

基于上述理论分析,选择一个从Zhenan钨尾矿,陕西,中国,作为测试材料,它们都是来自尾矿混合和尾矿粒度分布的图所示4。测试尾矿粒度(GS)被渗进8粒度范围:0 - 0.075毫米,0.075 - -0.1毫米,0.1 - -0.15毫米,0.15 - -0.25毫米,0.25 - -0.3毫米,0.3 - -0.5毫米,0.5 - 1毫米,1 - 2毫米。评估的影响最小孔隙比、粒度和细内容8种粒度范围混合,其中7种是细颗粒(0 - 0.075毫米,0.075 - -0.1毫米,0.1 - -0.15毫米,0.15 - -0.25毫米,0.25 - -0.3毫米,0.3 - -0.5毫米,0.5 - 1毫米,命名,B, C, D, E, F, G,分别)和4种粗粮(1 - 2毫米,0.5 - 1毫米,0.3 - -0.5毫米,0.25 - -0.3毫米,命名,B, C, D,分别)。然后,22粒度模式设置和方案的实验结果如表所示1。最后,最小空隙率从168年开始组织在不同的内容。这些最小空隙率为22粒度模式是由中国的标准岩土工程技术代码的尾矿路堤(gb50547 - 2010)和土工试验方法标准(GB / T 50123 - 2019)。

图4

颗粒级配曲线的四个原尾矿存款用于实验。

对于每个粒度范围,计算的等效尺寸颗粒几何平均: 在哪里表示相当于尾矿颗粒的大小,尾矿的最大粒径,尾矿的最小粒度。和细和粗粒尾矿混合22模式, 显示了等效比值大小细颗粒和粗粒尾矿存款(48,49]。

3.2。实验结果

为了看到最小孔隙比之间的关系( )和优良的内容( ,%)尾矿,168组的最小孔隙比的数据绘制在图5。虚线是安装单粒度测量最小空隙率的颗粒通过分析如图3。22粒度模式,最小孔隙比应该在一个三角形的虚线区域有界的理论。作为观察测量结果的最小孔隙比和细内容,虽然最小孔隙比的值符合三角形法则,结果外面好内容下的倒三角形范围超过60% silt-clay-sand尾矿(数据的模式5(一个)- - - - - -5 (d))。fine-coarse砂尾矿的模式,测量结果在倒三角形范围内(数字5 (e)- - - - - -5 (v))。的数据点的边界可以归因于土砂的粒度分类。

(一)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(我)

(j)

(k)

(左)

(m)

(n)

(o)

(p)

(问)

(右)

(年代)

(t)

(u)

(v)

(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(h)
(我)
(j)
(k)
(左)
(m)
(n)
(o)
(p)
(问)
(右)
(年代)
(t)
(u)
(v)

图5

测量最小孔隙比与尾矿细内容混合在22个粒度模式和相应的孔隙比边界。(一)粗粒尾矿大小是0 - 0.075毫米,和细粒尾矿大小是1 - 2毫米。(b)粗粒尾矿大小是0 - 0.075毫米,和细粒尾矿大小是0.5 - 1毫米。(c)粗粒尾矿大小是0 - 0.075毫米,和细粒尾矿大小是0.3 - -0.5毫米。(d)粗粒尾矿大小是0 - 0.075毫米,和细粒尾矿大小是0.25 - -0.3毫米。(e)粗粒尾矿大小是0.075 - -0.1毫米,和细粒尾矿大小是1 - 2毫米。(f)粗粒尾矿大小是0.075 - -0.1毫米,和细粒尾矿大小是0.5 - 1毫米。(g)粗粒尾矿大小是0.075 - -0.1毫米,和细粒尾矿大小是0.3 - -0.5毫米。(h)粗粒尾矿大小是0 - 0.075毫米,和细粒尾矿大小是0.25 - -0.3毫米。(我)粗粒尾矿大小是0.1 - -0.15毫米,和细粒尾矿大小是1 - 2毫米。 (j) Coarse grain tailing size is 0.1-0.15 mm, and fine grain tailing size is 0.5-1 mm. (k) Coarse grain tailing size is 0.1-0.15 mm, and fine grain tailing size is 0.3-0.5 mm. (l) Coarse grain tailing size is 0.1-0.15 mm, and fine grain tailing size is 0.25-0.3 mm. (m) Coarse grain tailing size is 0.15-0.25 mm, and fine grain tailing size is 1-2 mm. (n) Coarse grain tailing size is 0.15-0.25 mm, and fine grain tailing size is 0.5-1 mm. (o) Coarse grain tailing size is 0.15-0.25 mm, and fine grain tailing size is 0.3-0.5 mm. (p) Coarse grain tailing size is 0.15-0.25 mm, fine grain tailing size is 0.25-0.3 mm. (q) Coarse grain tailing size is 0.25-0.3 mm, and fine grain tailing size is 1-2 mm. (r) Coarse grain tailing size is 0.25-0.3 mm, and fine grain tailing size is 0.5-1 mm. (s) Coarse grain tailing size is 0.25-0.3 mm, and fine grain tailing size is 0.3-0.5 mm. (t) Coarse grain tailing size is 0.3-0.5 mm, and fine grain tailing size is 1-2 mm. (u) Coarse grain tailing size is 0.3-0.5 mm, and fine grain tailing size is 0.5-1 mm. (v) Coarse grain tailing size is 0.5-1 mm, and fine grain tailing size is 1-2 mm.

测试结果的最小孔隙比和细内容不同的晶粒大小显示不同的倒三角形法则。例如,如果1 - 2毫米,粗粒度和混合的细粒度较大的粮食,最小孔隙比是接近上限的倒三角形如图5(一个),5 (e),5(我),5(米),5(问),5 (t)。在相反的位置,最小孔隙比的值是接近底部边界的倒三角形如图5(米)- - - - - -5 (p)如果细晶粒大小是0.15 - -0.25毫米,我们将从小型到大型粗粒。这表明,对二元颗粒尾矿粗占主导地位,和变得不那么陡峭的混合微粒的大小减少;否则,和成为高混合二进制粒径的粗粒度较小的尾矿细主导(表1)。另一方面,这个图清晰地显示了等效粒径的影响比( )在最小孔隙比的趋势。越低 ,是越接近倒三角形的底部边界(数字5(一个)- - - - - -5 (c),5 (e));然而,方法更大的下的上边界 (数据5 (o),5 (p),5(年代)- - - - - -5 (v))。测量结果表明,最佳的孔隙比值相对应的最小孔隙比细内容在20% - -40%的范围,和这些值降低 减少。

不同的颗粒大小对应于不同的最小空隙率。如图6单粒度尾矿颗粒,尾矿粒度越小,值越大的最小孔隙比;这已经被证实是由Chang et al。30.]sand-silt土壤的研究。和的范围 大约是0.8 - -1.4的sand-silt土壤由Chang et al。(30.)有足够的覆盖所有测试结果的范围22晶粒尺寸从0.99到1.3(图模式7)。

图6

最小孔隙比和当量尾矿颗粒的大小。

图7

最小孔隙比和当量大小的比例比尾矿颗粒。

指出,不同大小的粗粒和细粒度大小可以匹配的比例是相同的和 。的比例和不同比例的不同和 ,如图7。例如,对于测试样品没有∙d d和∙英汉,0.25 - -0.3毫米,0.3 - -0.5毫米粗粒,分别-0.3和0.15 - -0.25毫米和0.25毫米的细粒度,分别如蓝色圈如图所示7。的价值 是0.708,的值 很近分别为1.07和1.04,。然而,对于测试样品没有∙数字-模拟和∙模拟,1 - 2毫米,0.25 - -0.3毫米粗粒,分别为-0.25和0.15毫米和0 - 0.075毫米的细粒度,分别。的值 变化很大的价值 几乎是0.138;如红圈,如图所示7,他们分别是0.999和1.205。造成差异的原因是粗粒度砂为两个测试样品,但对细粒度,沙子一粒类型,另一个是土。的价值 较高的土比砂粒粒径大小。这是协议,常观察到是什么等。30.),常和邓42,刘等人。33]sand-silt土壤和土壤颗粒。造成这种现象的原因是晶粒形状的差异,在发现颗粒的形状变化与圆形或减少大小角板或针状。

作为尾矿的预期,土颗粒通常是板状,针状(针),或片岩,而沙粒通常次棱角状或角,很少或subrotund形状,如图8。Chang et al。41)验证,粒形值得注意的影响最小孔隙比,次棱角状或角谷物和值高于球形颗粒。这是合乎逻辑的最小孔隙比是单粒度在0.76 - 1粒尾矿相比土壤(图6)。此外,比较两种模式silt-clay-sand尾矿和fine-coarse砂尾矿,不同形状的颗粒可能是另一个原因的值最小孔隙比的倒三角形。这意味着粒形值得注意的影响最小孔隙比的值,而不是三角形法则的孔隙比之间的关系和内容,研究结果是一致的裁判。29日]在那些常et al。30.]。

(一)

(b)

(c)

(d)

(一)
(b)
(c)
(d)

图8

一粒一粒形状不同大小的图像的尾矿存款。(一)尾矿沙的大小0.5 - 1毫米。(b)尾矿沙大小的0.1 - -0.15毫米。(c)尾矿淤泥和粘土在扫描电镜放大5000倍。(d)尾矿淤泥和粘土在扫描电镜放大10000倍。

因此,我们可以得出这样的结论:等效粒径比例和形状特征的主要影响因素的值最低为尾矿孔隙比,此外,最小孔隙比的趋势尾矿在不同细内容(和 )也受到主导粒度和等效粒径比( )。

3.3。参数标定

从方程(17)和方程(18),这个词 代表和 ,分别与莫并没有如图的斜率3。他们可以直接从实验结果图确定5;因此,的值和在22个粒度模式可以获得如符号在图所示9。的平均趋势和与等效粒径比( )标记为短点线路图吗9。的值范围等效粒径比( )是在0和1之间。根据方程(17)和方程(18),数据点的趋势和类似于和 ;只有水平和垂直轴的值都是在0 - 1(图10)。绘画的发展趋势和图中的虚线10,值高(大幅)小 。的增加 ,两个斜坡下降值变得平缓。的数据和由幂函数拟合的 ,给出如下:

(一)

(b)

(一)
(b)

图9

从实验结果测量斜坡25尾矿沉积物粒度的模式。(一) ;(b) 。

(一)

(b)

(一)
(b)

图10

系数和25尾矿沉积物的粒度模式。(一) ;(b) 。

这两个参数和是二进制的晶粒尺寸的函数粒度尾矿,指数和分别是-0.42和-0.63。

然而,正如在前一节中所讨论的,类似和 ,除了 ,参数和也可以由占主导地位的晶粒尺寸。

评估主要粒度参数的影响和 ,所选尾矿被分为两类:第一是二进制粒度粗主导的尾矿,第二是二进制粒度尾矿细占主导地位。

对于不同的主要谷物,使用方程(20.)和方程(21),参数的值和通过最佳拟合校准的值和与不同的等效粒径比值( )。最好的拟合曲线如图11和12和表2介绍了结果系数和和确定系数 。

(一)

(b)

(一)
(b)

图11

系数的结果和对coarse-grain-dominant二进制粒度尾矿存款。(一) ;(b) 。

(一)

(b)

(一)
(b)

图12

系数的结果和对fine-grain-dominant二进制粒度尾矿存款。(一) ;(b) 。

对于二进制粒度粗主导的尾矿,指数的值和增加与扩张的主要粒度和确定系数 。拟合曲线如图所示的二元颗粒尾矿中细占主导地位的人物12指数的值和增加与占主导地位的晶粒尺寸变得更大fine-coarse砂尾矿(E - ,D - ,C - ,和B - )。我们可以观察到指数较小和更大的当有更多的对比度之间的不同粗糙和细晶粒形状对二元颗粒尾矿,清楚地显示在“-”图的拟合曲线12( , )。已经解释了在图的差异8silt-clay-sand尾矿有更多的对比度之间的不同其板状,针状,或片岩谷物,比fine-coarse砂尾矿的不同,由subrotund或稍有棱角的沙子。

显然,除了占主导地位的影响尾矿混合粒径和等效粒径比,指数的值意味着利率的变化和当不同颗粒形状的影响。为两个类别的尾矿,主要粒度意味着小值指数(和 )。silt-clay-sand尾矿的指数是唯一的例外;指数似乎改变不拟合上述法律由于尾矿颗粒形状的差异。这个解释似乎是一致的测试结果silt-sand土壤混合物常et al。30.]。

3.4。模型验证

使用这些值,参数和对于不同的主要粒度可由方程(20.)和方程(21)。因此,所有二进制的最小孔隙率大小可以计算尾矿。预测和测量孔隙率比较图13。可以看出,预测与测量的值是在良好的协议。之间的平均差异预测和测量孔隙率不超过10%。这表明一个好的性能不同粒度的尾矿的预测指数(和 )。

(一)

(b)

(一)
(b)

图13

比较测量和预测结果23粒度的尾矿沉积模式。(一)Coarse-grain-dominant尾矿存款。(b) Fine-grain-dominant尾矿存款。

的拟合值,预测最优好内容值( ,%),正如所料,基本上在30% - -42.3%的范围,测量的范围内(20% - -40%)。和最佳的孔隙率对应这些预测值是绘制在图14两类尾矿(罚款主导的粗主导)。

(一)

(b)

(一)
(b)

图14

预测结果的最佳好内容和优化最小孔隙比25尾矿沉积物粒度的模式。(一)Coarse-grain-dominant尾矿存款。(b) Fine-grain-dominant尾矿存款。

它可以观察到,无论差异指数对于不同大小的主要粮食,粮食形状,和等效粒径比,最佳的孔隙率的趋势也可以由相同的指数函数描述的等效粒径比,如下:

因此,最重要的参数在确定最佳的孔隙率的等效粒径比例。最佳的孔隙率增加,等效粒径比例上升,这一个值0.35到-0.8之间。查看图的最小孔隙比6,单粒度不大于0.76。和尾矿如图的混合物5、最小孔隙比不小于0.4。最佳的孔隙比,正如所料,基本上符合测量结果。

4所示。结论

粒尾矿分布在库区无序大孔隙比和落后的排水系统。在这篇文章中,我们简化粒度成分分成两类,粗和细,认为减少最小孔隙比是由于晶粒重排。尾矿颗粒的最小孔隙比模型建立在二进制大小来预测最小孔隙比,最佳的孔隙比,和最优好内容,只需要两个参数,和 。使用数据规律性22粒度的模式尾矿(约168样品各种好内容),我们观察到,尾矿,最小孔隙比的值与细内容符合三角规则预测的模型,和测量基准等效粒径影响比,占主导地位的粒度和形状特征。的数据和通过测量结果由幂函数拟合,与占主导地位的粒度和指数的值增加扩大。

与上面的结果函数,该模型验证了尾矿。比较表明,预测结果与实验值吻合良好。平均差异小于10%。预测最优好内容的值在30% - -42.3%的范围内测量的范围。预测最优孔隙比变化指数等效粒径比,完全不受主要粒度和形状特征。预测的值(在0.35和0.8之间)是在良好的协议与实验的(0.4 - -0.76)。因此,对于不同的粒径比,最佳的孔隙比可能为进一步预测尾矿的安全。

缩写

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(41907255号,41602359,41702298,41807190),陕西省自然科学基础研究计划(2017号jq4019),中国的重点实验室和青藏高原北部地质过程与矿产资源(2019 - ky - 01)。

引用

1. 阿扎姆和李问:“尾矿坝失败:回顾过去的一百年里,“岩土工程新闻,28卷,不。4,50-53,2010页。视图:谷歌学术搜索
2. m·p·戴维斯,“尾矿蓄水失败:岩土工程师在听吗?“在岩土工程新闻页,31-36 Bi技术出版商,里士满,公元前,加拿大,2002。视图:谷歌学术搜索
3. b . Ferdosi m·詹姆斯和m . Aubertin“矸石夹杂物对上游的地震稳定性提出了尾矿蓄水:一个数值调查,“加拿大岩土期刊,52卷,不。12日,第1944 - 1930页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. e . j . Klohn“尾矿坝在加拿大,”岩土工程新闻科技出版社,页117 - 123,Bi,里士满,公元前,加拿大,1997。视图:谷歌学术搜索
5. p . n . Psarropoulos和y Tsompanakis尾矿坝稳定性静态和地震载荷作用下,“加拿大岩土工程》杂志上。,45卷,不。5,663 - 675年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. m . Rico g .贝尼托·a·r·萨尔格里罗a . Diez-Herrero h·g·佩雷拉,”报道尾矿坝失败:回顾欧洲事件在全球背景下,“《有害物质,卷152,不。2、846 - 852年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. l·h·席尔瓦生搬硬套,大肠阿尔坎塔拉,大肠公园et al .,“2019年Brumadinho尾矿坝崩溃:可能的原因和影响最严重的人类和环境灾难在巴西,“国际期刊《应用地球观测和地质信息第102119条,卷。90年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. l·l·胡h . Wu,张平,问:温,“岩土矿山尾矿的性质,”土木工程材料》杂志上卷,29号2,04016220条,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. m·刘·m·肖,s·刘,d . Rudenko“原位地震调查评价岩土性质和液化细煤尾矿的潜力,”工程,卷146,不。5,04020014条,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. s . t .锅宝钢尾矿坝的稳定性研究,硕士论文),中国地质大学,北京,2010。
11. y . j . Mi试验研究渗透率水沟尾矿沙及其渗流模拟、[硕士论文)辽宁科技大学。阜新市,2018年。
12. x, t·欧门z, t . Wang和j·w·金”固结沉降盐湖县尾矿蓄水揭示了来自多个雷达的时序InSAR观测卫星,“遥感的环境。卷,202年,第209 - 199页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. j . x, c . g .歌曲,梁,y . Chen和m .苏”尾矿水库地震载荷下的动态特性,”环境地球科学。,卷77,不。18日,654.1 - -654.11,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. x z Yu”,应用三维固体水渗流方法细分数尾矿坝建设,“中国岩土工程杂志》上,38卷,不。S1, 74 - 78年,2016页。视图:谷歌学术搜索
15. c, c . k .妈,c·h·杨问:l . Chen和z . k .锅”粒径对剪切强度的影响尾矿和尾矿坝的稳定性,”中国岩土工程杂志》上,41卷,补充1,第148 - 145页,2019年。视图:谷歌学术搜索
16. j·金、t·卡瓦依和m . Kazama“最小孔隙比土壤的特征包含无塑性的罚款,”土壤和基础。卷,59号6,1772 - 1786年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. 王y s . Liu, d .冯”试验研究新的复合排水管道的排水特点在尾矿池,“中国岩土工程杂志》上第41卷。。12日,第2366 - 2360页,2019年。视图:谷歌学术搜索
18. x p .彭、x c·杨和l . j .郭”试验研究回填尾矿的受阻沉降过程,”中国煤炭学会杂志》上,44卷,不。5,1521 - 1526年,2019页。视图:谷歌学术搜索
19. Maeda k三浦,k . m .古河道,s .岐”砂体的物理特性与不同的主要属性,“土壤和基金会,37卷,不。3,53 - 64年,1997页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. k .实在m .藤原h . Ochi, m .井上”扩张的最大粒径限制值在测试的最大和最小密度金沙集团”Doboku Gakkai Ronbunshu,卷1999,不。638年,11-27,1999页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. m . Cubrinovski和k .石原“最大和最小孔隙比金沙的特征。”土壤和基金会,42卷,不。6,65 - 78年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. x张e·c·翟d . a .太阳和陆y . t . y . j . Wu”理论和数值分析hydro-thermal-salt-mechanical交互不饱和盐渍土壤受到典型的单向冻结过程中,“国际地质力学杂志,21卷,不。7,04021104条,2021年。视图:谷歌学术搜索
23. z .问:张先生,问:吴b, g . l .江高,j . Chen和y z . Liu“冻土温度的变化从2003年到2015年在青藏高原上,“寒冷地区科学技术第102904条,卷。169年,2020年。视图:谷歌学术搜索
24. z .问:张先生,问:吴,m·t·侯b . w . Tai和y . k .一个“冻土变化在中国东北在1950年代- 2010年代,“气候变化研究进展》,12卷,不。1,18-28,2021页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. z夏,r·p·陈,x Kang”实验室表征和建模的胎面和二进制土壤混合物的性能”土壤和基金会卷,59号6,2167 - 2179年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
26. g·c·曹、j·多兹和j . c . Santamarina”颗粒形状的影响包装密度、刚度和强度:自然和碎砂”岩土和Geoenvironmental工程杂志》上,卷132,不。5,591 - 602年,2006页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
27. y Yilmaz”研究的极限孔隙比的特点中细粒级砂混合,”工程地质,卷104,不。3 - 4、290 - 294年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
28. f . Weishui尾矿坝的稳定性,研究[博士。论文)土木工程和建筑学院。昆明科技大学,2012。
29. T.-T。Ng, w .周、g . Ma和X.-L。常,“二元混合物的宏观和微观行为不同的粒子形状和粒子大小,”国际期刊的固体和结构卷,135年,第84 - 74页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
30. c . s . Chang j.y.王,l . Ge”建模sand-silt混合物的最小孔隙比。”工程地质卷,196年,第304 - 293页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
31. f . Larrard混凝土混合料配比:科学方法,泰勒和弗朗西斯。CRC出版社,伦敦,1999年。
32. z段,w . c . Cheng j·b·彭m·m·拉赫曼和h . Tang”互动的滑坡与阶地沉积物沉积:视角从沉积速度运动和明显的摩擦角,“工程地质第105913条,卷。280年,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
33. w·m·z . r . Liu, z,问:Wang y . g . Chen,崔y . j .,”一个非线性粒子包装模型multi-sized粒状土壤,“建筑和建筑材料卷,221年,第282 - 274页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
34. m . m . Monkul g·奥兹登,“粘质砂土的压缩行为和过渡罚款内容,“工程地质,卷89,不。3 - 4、195 - 205年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
35. r·h·Kuerbis分级的影响和罚款内容不排水负荷响应的沙子。[博士。论文)英属哥伦比亚大学,温哥华,加拿大,1989。
36. s . Thevanayagam”罚款和围压应力对不排水抗剪强度的影响的粉砂质砂,”岩土和Geoenvironmental工程杂志》上,卷124,不。6,479 - 491年,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
37. s Thevanayagam和美国汉”,粉砂质砂晶间状态变量和应力-应变行为,”岩土工程,50卷,不。1,1,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
38. s . Thevanayagam t Shenthan、美国汉和j .梁”不排水的脆弱性干净的砂、粉砂和砂质淤积,”岩土工程与地质环境工程杂志》上,卷128,不。10日,849 - 859年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
39. s . Thevanayagam“Intergrain密度指数颗粒混合接触,”地震工程与工程振动》第六卷,没有。2、123 - 146年,2007页。视图:谷歌学术搜索
40. r·c·Chaney k . r . Demars p v .装货,c, d . Liggio和j·a . Yamamuro”的影响无塑性的罚款在最小和最大孔隙比沙子,“岩土测试日报。,21卷,不。4、336 - 347年,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
41. c . s . Chang j.y.王,l . Ge”sand-silt混合物最大和最小空隙率,”工程地质,卷211,7 - 18,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
42. c . s . Chang和y邓multi-sized粒子混合物,非线性包装模型”粉技术卷,336年,第464 - 449页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
43. 夏z、x刘和j .顾”实验室调查和建模的胎面和浅层矿化地下水地区土壤性能”Geofluids卷,2019篇文章ID 5121740, 21页,2019。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
44. 张,动态属性的饱和尾矿和动态尾矿坝的稳定性分析,硕士论文)史,中国Tiedao大学出版社,2013年。
45. l·乔,c . l ., m .崔”尾矿的罚款内容对工程的影响特点,“岩石和土力学,36卷,不。4、923 - 927 + 945,2015页。视图:谷歌学术搜索
46. 张问:g . y . m . Wang g . z李et al .,“模拟技术的尾矿坝的变形粒子流动机制的代码,“重庆大学学报,38卷,不。3、71 - 79年,2015页。视图:谷歌学术搜索
47. c . s . w . Wu h·杨,c .张“粒度分布基于威布尔分布的细粒度的尾矿,”重庆大学学报,39卷,不。3、1 - 12,2016页。视图:谷歌学术搜索
48. s .鲍起静c . Dazon o . Rastoix, n . Bardin-Monnier”构成粒子效果polydispersion VSSA-based等效粒径:理论的基本原理和应用与组成一组八个粉末粒子平均直径从9到130海里,“先进的粉技术,32卷,不。5,1369 - 1379年,2021页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
49. s . b . j .问:妈,h . Peng, z段,x,和d·马”探索堵塞的发生在高度渗透粗大坝基础的土壤,“土木工程的发展,卷2020,不。3,16页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2021年世博李等。这是一个开放分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。