赵兴东 牛佳安 汪为平 肖益盖 孙国权 李连崇 吕祥锋

（1.东北大学采矿地压与控制研究中心，辽宁 沈阳 110819；2.中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司，安徽 马鞍山 243000；3.金属矿山安全与健康国家重点实验室，安徽 马鞍山 243000；4.华唯金属矿产资源高效循环利用国家工程研究中心有限公司，安徽 马鞍山 243000；5.北京科技大学土木与资源工程学院，北京 100083）

矿石贫化是矿山生产过程中的常见问题，非计划贫化是指采场设计以外的废石混入，导致回采的矿石产生贫化，致使矿石品位降低、生产成本增加，降低矿石质量。因此，准确高效地预测矿石非计划贫化，对于提高矿石回采质量、开采技术和管理水平，指导生产具有重要意义［1-3］。

目前，国内外许多学者采用了不同的方法来定量估算矿石贫化，CLARK［4］提出了等效线性超挖（ELOS）的概念，将实际工程中不规则的超挖体转化成平均超挖深度来表示非计划贫化值，并将等效线性超挖引入Mathews稳定性图表法中，提出了等效线性超挖经验图表法。刘兴国等［5］根据模拟放矿试验结果和Matlab统计分析箱，得到了无底柱分段崩落法矿石回收率和岩石混入率的回归方程。罗周全等［6］基于三维激光空区探测系统提出了矿石损失贫化的计算方法。TAIT［7］通过神经网络证明了采场围岩体质量、采场水力半径和各爆破因素与等效线性超挖的相关性较高。PAPAIOANOU等［8］利用逻辑回归和贝叶斯似然判别法两种统计分析方法，建立了能够定量预测贫化的稳定性图表。……