刘玉龙,李广悦,张志军,胡 南,喻 清,丁德馨*

(1.南华大学 铀矿冶生物技术国防重点学科实验室,湖南 衡阳 421001;2.中广核铀业发展有限公司,北京 100029)

0 引 言

目前，我国硬岩型铀矿山多采用常规采矿-酸法堆浸工艺生产天然铀[1-3]。大部分铀矿山堆浸后的酸性尾渣采用尾矿库堆存的方法进行处理。实践表明，堆存在尾矿库的酸性尾渣具有潜在威胁或污染周边水体、土壤、植被及环境风险。将酸性铀矿尾渣中和后回填到地下采空区，不仅可以有效解决地表生态环境，而且可以改善围岩应力状态、维护采空区的稳定性[4]。

尾渣胶结充填工艺技术是解决上述问题的重要手段，该技术在国内外矿山已经得到广泛应用[5]。近年来，国内堆浸铀矿山也积极开展铀矿尾渣胶结充填体试验研究，并尝试将该工艺技术应用到生产实践中。

尾渣胶结充填工艺技术对充填料的流动性、可塑性和稳定性有较高要求，塌落度[6]是判别充填料上述特性的关键综合指标。影响塌落度的因素较多，且绝大多数因素与塌落度关系是复杂的、模糊的，难以定量去描述。在试验和生产实践中，可以定量描述和控制的影响因素主要是渣浆质量浓度和灰渣质量比。经验类比法、物理模拟法、弹性力学分析法等方法是解决工程模拟问题的重要方法，但存在预测结果精度不高、偏差较大等问题[7-8]。为此，作者把收敛速度快、预测模型稳定、网络训练结果精度高的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)引入该领域，采用自适应神经模糊推理系统模型预测不同条件下铀矿尾渣胶结充填体塌落度，以期解决矿山试验和生产实践中充填料流动性和稳定性相互匹配的问题。……