《Powder Technology》：Prediction of ultrafine tailings backfill strength using the BO-XGBoost model
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基于超细尾ings的充填体强度预测研究采用响应面法结合XGBoost优化模型，通过单轴抗压强度实验分析浆体类型、浆料比和养护龄期对强度的影响，发现BO-XGBoost模型预测精度最高（R2=95.3%）。关键因素作用顺序为养护龄期＞浆料比＞浆体浓度，最终确定最佳配比为64%浆体浓度、1:4浆料比及28天养护期。
朱振辉|周宗红|刘健|郑法平|穆慧文
昆明理工大学公共安全与应急管理学院，中国云南省昆明市彝二街文昌路68号，650093
摘要
利用超细尾矿进行回填采矿是一种高效回收采矿作业产生的固体废弃物的有效方法，其中尾矿与胶凝材料混合后用作填充地下矿体的骨料。因此，快速准确地确定最佳回填强度成为确保安全采矿实践的关键技术挑战。本研究采用响应面方法来确定影响单轴抗压强度（UCS）的关键因素，包括浆体浓度、胶凝剂与尾矿的比例以及养护时间。通过对不同参数的回填试样进行单轴压缩试验，阐明了强度发展规律。利用XGBoost及其优化模型对回填强度进行了回归预测，考虑了四个影响因素：胶凝材料类型（胶凝剂1、胶凝剂2和水泥）、浆体浓度、胶凝剂与尾矿的比例以及养护时间。比较分析表明，贝叶斯优化-XGBoost（BO-XGBoost）模型是最佳的回归预测器，其R2值为95.3%。响应面分析显示，养护时间对UCS的影响最大，其次是胶凝剂与尾矿的比例，然后是浆体浓度。实验结果表明，回填强度与浆体浓度、胶凝剂与尾矿的比例以及养护时间呈正相关。本研究为确定矿山中超细尾矿回填的有效混合比例提供了技术指导。
引言
矿产资源对国家经济发展至关重要，这需要持续开采并将采矿作业逐步扩展到更深的深度[1]。为了提高矿石回收率和提高矿石品位，必须将矿石磨碎到细小颗粒大小以实现矿物解离。然而，这一过程会产生大量的细粒尾矿，对生态环境构成威胁[2]。平均粒径低于15微米的尾矿被称为超细尾矿[3]。近年来，利用超细尾矿的水泥浆回填已被用于填充地下矿体，从而提高了固体废物的回收率。因此，使用超细尾矿作为回填材料的回填采矿方法具有重要意义。这种回填的强度受多种因素影响，包括浆体浓度和胶凝剂与尾矿的比例。在这些多因素条件下确定强度演变和最佳强度是回填采矿技术应用中的重大技术挑战[[4], [5], [6]]。
关于尾矿回填强度的研究已经非常广泛。刘伟等人[7]、赵康等人[8]和程爱萍等人[9]通过单轴压缩实验研究了水泥浆回填的力学性能。杨健等人[10]、蒋菲菲等人[11]和侯永强等人[12]探讨了养护时间和浆体浓度等各种条件对回填强度的影响。吴帆等人[13]和赵康等人[14]通过迭代调整胶凝剂与尾矿的比例来确定最佳混合比例，为矿山回填提供了依据。目前，开发有效回填成分的主要方法是基于实验室的比例测试。然而，这种方法不仅耗时，而且需要大量的人力和物力资源，导致确定最佳回填强度的成本显著增加。因此，研究高效实用的回填强度预测方法至关重要[15]。
值得注意的是，基于机器学习的非线性建模方法在尾矿回填研究中取得了突破性进展。这些方法擅长揭示多维参数之间的复杂关系，在处理多因素交互和非线性方面具有显著优势。刘恒亮等人[16]和杨吉光等人[17]使用反向传播神经网络（BP）进行强度预测。然而，单一模型的预测往往存在较大误差[18]，并且由于混合比例优化中需要考虑众多因素，单一模型难以实现有效的预测优化。这一限制促使研究人员转向集成学习和启发式算法，如随机森林（RF）和果蝇优化算法（FOA）[19]。然而，集成模型的“黑箱”特性使其机制难以解释，并且计算成本较高。
因此，研究人员将重点转向其他收敛速度更快、机制更清晰的算法。梯度提升回归树（GBRT）[20]、粒子群优化-提升回归树（PSO-BRT）[21]和鲸鱼优化算法-极端梯度提升（WOA-XGBoost）[22]等模型提高了水泥浆回填的单轴抗压强度预测准确性[23]。尽管这些算法有效减少了预测误差，但它们容易面临超参数空间搜索中的维数灾难和在高维数据处理时的过拟合问题，限制了其实际工程应用。相比之下，XGBoost算法结合了正则化策略[21]，提高了预测准确性，加快了收敛速度，并有助于避免局部最优解。
基于此背景，本研究通过单轴抗压强度实验研究了胶凝材料类型、浆体浓度和胶凝剂与尾矿比例对超细尾矿回填强度发展的影响。旨在提出最佳混合比例，并通过比较分析BO-XGBoost（贝叶斯优化-XGBoost）、ABC-XGBoost（人工蜂群-XGBoost）和PIO-XGBoost（鸽子优化-XGBoost）来确定最优预测算法，从而进一步支持矿山回填过程的优化。
原材料
原材料
实验室实验中使用的尾矿来自选矿厂。尾矿的基本物理参数见表1，颗粒大小分布曲线如图1所示。累积分布曲线表明90%的颗粒直径小于75微米。频率分布曲线在25至75微米之间显示出一个峰值。根据这种颗粒大小分布，这些尾矿被归类为超细尾矿。
所使用的胶凝材料和水泥
回填试样的制备
单轴抗压强度（UCS）测试是评估回填性能的标准方法[26]。测量回填的UCS可以验证回填设计，并帮助识别回填过程中的潜在问题[27]。试样的制备遵循实验设计协议。制备了尺寸为70.7毫米×70.7毫米×70.7毫米的立方体试样。模具填充后对表面进行了平整处理，以考虑浆体沉降和初始...
通过响应面方法分析回填中的交互效应
使用Design-Expert软件中的Box-Behnken模块，通过响应面方法（RSM）[28]分析了含有胶凝材料1的回填的压缩强度[29]。
图5中的响应面分析显示，养护时间和胶凝剂与尾矿的比例之间存在显著的协同作用。回填强度随着这些参数的增加而显著增强。相反，养护时间和浆体...
实验结果分析
实验回填数据的一个代表性子集汇总在表4以及图8、图9、图10、图11和图12中。这些图中的试样标识如下：J1、J2和S分别表示使用胶凝剂1、胶凝剂2和水泥制备的样品；标签3d、7d和28d表示养护时间为3天、7天和28天；测试的胶凝剂与尾矿的比例分别为1:4、1:6、1:8和1:10。
单轴压缩测试结果的分析表明...
结论
- (1)
在浆体浓度恒定的情况下，回填的单轴抗压强度（UCS）与胶凝剂与尾矿的比例呈正相关。随着养护时间的增加，胶凝剂对UCS的增强效果更加明显。使用胶凝剂1、胶凝剂2和水泥制备的回填试样的最大UCS值分别在浆体浓度为64%、养护时间为28天、胶凝剂与尾矿比例为1:4的条件下获得。
CRediT作者贡献声明
朱振辉：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，可视化，数据整理，概念化。周宗红：资金获取，数据整理。刘健：调查，正式分析。郑法平：软件，调查。穆慧文：方法论。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（资助编号：52264019和51864023）的支持。
