矿业研究与开发

重要性标度	含义(针对i,j两个元素相比)
1	前者i和后者j具有同等重要性
3	前者i比后者j稍重要
5	前者i比后者j明显重要
7	前者i比后者j强烈重要
9	前者i比后者j极端重要
2,4,6,8	表示上述判断的中间状态对应的标度值
1~9的倒数	若元素i与元素j的重要性之比为a_ij，则元素j与元素i的重要性之比为A_ji=1/a_ij

重要性标度	含义(针对i,j两个元素相比)
1	前者i和后者j具有同等重要性
3	前者i比后者j稍重要
5	前者i比后者j明显重要
7	前者i比后者j强烈重要
9	前者i比后者j极端重要
2,4,6,8	表示上述判断的中间状态对应的标度值
1~9的倒数	若元素i与元素j的重要性之比为a_ij，则元素j与元素i的重要性之比为A_ji=1/a_ij

阶数n	RI值	阶数n	RI值
1	0.520	8	1.490
2	0.890	9	1.520
3	1.120	10	1.540
4	1.260	11	1.560
5	1.360	12	1.580
6	1.410	13	1.590
7	1.460	14	1.594

阶数n	RI值	阶数n	RI值
1	0.520	8	1.490
2	0.890	9	1.520
3	1.120	10	1.540
4	1.260	11	1.560
5	1.360	12	1.580
6	1.410	13	1.590
7	1.460	14	1.594

方案1	方案2	方案3
4个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。	1个直径为18 m的深锥浓密机和2个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。	2个膏体仓储浓密机。

方案1	方案2	方案3
4个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。	1个直径为18 m的深锥浓密机和2个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。	2个膏体仓储浓密机。

目标(A)	准则层(B)	元素层(C)
尾砂浓密装置优选	经济指标(B₁)	造价(C₁)
运行成本(C₂)
条件指标(B₂)	场地要求(C₃)
尾砂性质适应度(C₄)
技术指标(B₃)	放砂质量浓度(C₅)
溢流水澄清度(C₆)
浓缩工艺繁简度(C₇)
有效容积利用率(C₈)
故障率(C₉)
检修难易程度(C₁₀)
清洗难易程度(C₁₁)
尾砂淤积难易程度(C₁₂)
工作效率(C₁₃)

目标(A)	准则层(B)	元素层(C)
尾砂浓密装置优选	经济指标(B₁)	造价(C₁)
运行成本(C₂)
条件指标(B₂)	场地要求(C₃)
尾砂性质适应度(C₄)
技术指标(B₃)	放砂质量浓度(C₅)
溢流水澄清度(C₆)
浓缩工艺繁简度(C₇)
有效容积利用率(C₈)
故障率(C₉)
检修难易程度(C₁₀)
清洗难易程度(C₁₁)
尾砂淤积难易程度(C₁₂)
工作效率(C₁₃)

准则层(B)	权重	元素层(C)	层级内权重	全局权重
经济指标(B₁)	0.297 0	造价(C₁)	0.750 0	0.222 7
运行成本(C₂)	0.250 0	0.074 3
条件指标(B₂)	0.163 4	场地要求(C₃)	0.333 3	0.054 5
尾砂性质适应度(C₄)	0.666 7	0.108 9
技术指标(B₃)	0.539 6	放砂质量浓度(C₅)	0.301 0	0.162 4
溢流水澄清度(C₆)	0.055 8	0.030 1
浓缩工艺繁简度(C₇)	0.146 0	0.078 8
有效容积利用率(C₈)	0.089 1	0.048 1
故障率(C₉)	0.139 5	0.075 3
检修难易程度(C₁₀)	0.065 1	0.035 1
清洗难易程度(C₁₁)	0.035 6	0.019 2
尾砂淤积难易程度(C₁₂)	0.032 9	0.017 8
工作效率(C₁₃)	0.135 1	0.072 9

准则层(B)	权重	元素层(C)	层级内权重	全局权重
经济指标(B₁)	0.297 0	造价(C₁)	0.750 0	0.222 7
运行成本(C₂)	0.250 0	0.074 3
条件指标(B₂)	0.163 4	场地要求(C₃)	0.333 3	0.054 5
尾砂性质适应度(C₄)	0.666 7	0.108 9
技术指标(B₃)	0.539 6	放砂质量浓度(C₅)	0.301 0	0.162 4
溢流水澄清度(C₆)	0.055 8	0.030 1
浓缩工艺繁简度(C₇)	0.146 0	0.078 8
有效容积利用率(C₈)	0.089 1	0.048 1
故障率(C₉)	0.139 5	0.075 3
检修难易程度(C₁₀)	0.065 1	0.035 1
清洗难易程度(C₁₁)	0.035 6	0.019 2
尾砂淤积难易程度(C₁₂)	0.032 9	0.017 8
工作效率(C₁₃)	0.135 1	0.072 9

方案	C₁	C₂	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈	C₉	C₁₀	C₁₁	C₁₂	C₁₃
方案1	5	2	3	5	6	2	7	6	5	5	6	4	3
方案2	4	5	4	4	5	6	5	5	4	3	5	7	5
方案3	7	8	5	7	6	6	5	6	7	6	4	4	7

方案	C₁	C₂	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈	C₉	C₁₀	C₁₁	C₁₂	C₁₃
方案1	5	2	3	5	6	2	7	6	5	5	6	4	3
方案2	4	5	4	4	5	6	5	5	4	3	5	7	5
方案3	7	8	5	7	6	6	5	6	7	6	4	4	7

项目	C₁	C2	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈	C₉	C₁₀	C₁₁	C₁₂	C₁₃
方案1	0.074 3	0.000 0	0.000 0	0.036 3	0.162 4	0.000 0	0.078 8	0.048 1	0.025 1	0.023 4	0.019 2	0.000 0	0.000 0
方案2	0.000 0	0.037 1	0.027 2	0.000 0	0.000 0	0.030 1	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.009 6	0.017 8	0.036 5
方案3	0.222 8	0.074 3	0.054 5	0.108 9	0.162 4	0.030 1	0.000 0	0.048 1	0.075 3	0.035 1	0.000 0	0.000 0	0.072 9
正理想解	0.222 8	0.074 3	0.054 5	0.108 9	0.162 4	0.030 1	0.078 8	0.048 1	0.075 3	0.035 1	0.019 2	0.017 8	0.072 9
负理想解	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0

项目	C₁	C2	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈	C₉	C₁₀	C₁₁	C₁₂	C₁₃
方案1	0.074 3	0.000 0	0.000 0	0.036 3	0.162 4	0.000 0	0.078 8	0.048 1	0.025 1	0.023 4	0.019 2	0.000 0	0.000 0
方案2	0.000 0	0.037 1	0.027 2	0.000 0	0.000 0	0.030 1	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.009 6	0.017 8	0.036 5
方案3	0.222 8	0.074 3	0.054 5	0.108 9	0.162 4	0.030 1	0.000 0	0.048 1	0.075 3	0.035 1	0.000 0	0.000 0	0.072 9
正理想解	0.222 8	0.074 3	0.054 5	0.108 9	0.162 4	0.030 1	0.078 8	0.048 1	0.075 3	0.035 1	0.019 2	0.017 8	0.072 9
负理想解	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.166 0	0.074 3	0.309 0	2
方案2	0.225 8	0.037 1	0.141 2	3
方案3	0.000 0	0.234 8	1.000 0	1

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.166 0	0.074 3	0.309 0	2
方案2	0.225 8	0.037 1	0.141 2	3
方案3	0.000 0	0.234 8	1.000 0	1

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.090 8	0.036 3	0.285 7	2
方案2	0.112 3	0.027 2	0.195 2	3
方案3	0.000 0	0.121 8	1.000 0	1

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.090 8	0.036 3	0.285 7	2
方案2	0.112 3	0.027 2	0.195 2	3
方案3	0.000 0	0.121 8	1.000 0	1

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.095 9	0.190 9	0.665 6	2
方案2	0.207 9	0.051 4	0.198 2	3
方案3	0.083 0	0.204 5	0.711 3	1

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.095 9	0.190 9	0.665 6	2
方案2	0.207 9	0.051 4	0.198 2	3
方案3	0.083 0	0.204 5	0.711 3	1

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.212 1	0.208 0	0.495 1	2
方案2	0.326 8	0.069 0	0.174 3	3
方案3	0.083 0	0.334 3	0.801 1	1

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.212 1	0.208 0	0.495 1	2
方案2	0.326 8	0.069 0	0.174 3	3
方案3	0.083 0	0.334 3	0.801 1	1

评价项目	方案排名
经济指标B₁	方案3>方案1>方案2
条件指标B₂	方案3>方案1>方案2
技术指标B₃	方案3>方案1>方案2
整体情况	方案3>方案1>方案2

评价项目	方案排名
经济指标B₁	方案3>方案1>方案2
条件指标B₂	方案3>方案1>方案2
技术指标B₃	方案3>方案1>方案2
整体情况	方案3>方案1>方案2

基于AHP-TOPSIS评判模型的尾砂浓密装置优选

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吴灿 ¹^,² , 江科 ¹^,² , 刘立辉 ³ , 邱镜煌 ⁴ , 仵锋锋 ⁵ , 彭亮 ¹^,² , 胡凡 ³ , 龚永超 ¹^,²

矿业研究与开发 | 采矿与矿山充填 2025,45(5): 79-85

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矿业研究与开发 |采矿与矿山充填 2025 , 45 (5) : 79 -85

基于AHP-TOPSIS评判模型的尾砂浓密装置优选

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吴灿¹^,², 江科¹^,², 刘立辉³, 邱镜煌⁴, 仵锋锋⁵, 彭亮¹^,², 胡凡³, 龚永超¹^,²

作者信息

^1.长沙矿山研究院有限责任公司，湖南　长沙　410012

^2.金属矿山安全技术国家重点实验室，湖南　长沙　410012

^3.四川黄金股份有限公司，四川　成都　610041

^4.塞尔维亚紫金矿业有限公司，塞尔维亚波尔市　19210

^5.紫金（长沙）工程技术有限公司，湖南　长沙　410036

通讯作者:

江科（1992—），男，湖北天门人，硕士，高级工程师，主要从事充填采矿方面的研究工作。E-mail:Jiangk92@163.com

作者简介:

吴灿（1989—），男，湖南涟源人，工程师，主要从事充填采矿方面的研究工作。E-mail:397919217@qq.com

Optimal Selection of Tailings Thickening Devices Based on the AHP-TOPSIS Evaluation Model

Can WU¹^,², Ke JIANG¹^,², Lihui LIU³, Jinghuang QIU⁴, Fengfeng WU⁵, Liang PENG¹^,², Fan HU³, Yongchao GONG¹^,²

Affiliations

^1.Changsha Institute of Mining Research Co., Ltd., Changsha, Hunan 410012, China

^2.State Key Laboratory of Safety Technology of Metal Mine, Changsha, Hunan 410012, China

^3.Sichuan Gold Corporation Limited, Chengdu, Sichuan 610041, China

^4.Serbia Zijin Mining Co., Ltd., Bor 19210, Serbia

^5.Zijin(Changsha) Engineering Technology Co., Ltd., Changsha, Hunan 410036, China

出版时间: 2025-05-25

文章导航

摘要

收起

为解决尾砂浓密装置多样性给矿山选择符合实际的尾砂浓密装置带来困难的问题，提出一种基于AHP-TOPSIS评判模型的浓密装置优选方法。结合某多金属矿山的充填实际情况，从经济、场地条件、技术等方面选取13个评判指标，通过专家打分的方式对3种浓密装置方案(立式砂仓、深锥浓密机、膏体仓储浓密机)进行综合评判优选。通过计算分析，得出了3种方案的综合优越度分别为49.51%、17.42%、80.11%，因此判定膏体仓储浓密机方案为最佳方案。该结果与现场实际应用情况相符，某多金属矿山采用基于膏体仓储浓密机的充填工艺，单台膏体仓储浓密机尾砂处理能力超过100 t/h，尾砂存储能力超过1 600 t，浓密机最高底流质量浓度达74%，充填效果良好。该评判模型为尾砂浓密装置的选择提供一种新方法。

关键词

尾砂浓密装置 / 尾砂充填 / 方案优选 / AHP-TOPSIS 评判模型

Abstract

收起

To address the challenges of selecting suitable tailings thickening devices for domestic mines due to the diversity of available options, a thickening device optimization method based on the AHP-TOPSIS evaluation model was proposed. Based on the actual filling situation of a certain polymetallic mine, 13 evaluation indicators were selected from aspects such as economy, site conditions, and technology. Three thickening device schemes, including vertical sand silo, deep cone thickener, and paste storage thickener, were comprehensively evaluated and optimized through expert scoring. By calculation and analysis, the comprehensive superiority of the three schemes is found to be 49.51%, 17.42% and 80.11%, respectively. Therefore, the paste storage thickener scheme is determined to be the best scheme. The result is consistent with the actual application situation on site in a certain polymetallic mine, which adopts a filling process based on paste storage thickener. The tailings processing capacity of a single paste storage thickener exceeds 100 t/h, and the tailings storage capacity exceeds 1 600 t. The highest bottom flow mass concentration of the thickener reaches 74%, with a good filling effect. This evaluation model can provide a new method for optimal selection of tailings thickening devices.

Key words

Tailings thickening device / Tailings filling / Optimal selection of scheme / AHP-TOPSIS evaluation model

引用本文

吴灿, 江科, 刘立辉, 邱镜煌, 仵锋锋, 彭亮, 胡凡, 龚永超. 基于AHP-TOPSIS评判模型的尾砂浓密装置优选. 矿业研究与开发, 2025 , 45 (5) : 79 -85 .

Can WU, Ke JIANG, Lihui LIU, Jinghuang QIU, Fengfeng WU, Liang PENG, Fan HU, Yongchao GONG. Optimal Selection of Tailings Thickening Devices Based on the AHP-TOPSIS Evaluation Model[J]. Mining Research and Development, 2025 , 45 (5) : 79 -85 .

正文

收起

0　引言

收起

近年来，随着国家和社会对矿山安全、环保方面的重视程度不断提高，充填采矿法在地下矿山开采领域的应用越来越普遍^[1-3]。按照充填材料和充填方式的不同，充填采矿经历了干式充填、水砂充填、低浓度胶结充填、高浓度胶结充填、全尾砂膏体充填等阶段^[4]。其中，全尾砂膏体充填技术因在安全、环保、经济、高效等方面具备明显优势而逐渐成为矿山充填技术的主要发展方向^[5-7]。尾砂浓密装置作为膏体充填系统的核心装备，用于将大流量尾砂浆液中的固体颗粒快速从水中分离出来，同时将水回收利用，这是矿山生产和膏体充填中不可或缺的环节。

王章等^[8]系统地梳理了马钢矿业集团几座地下矿山的尾砂浆浓密、充填料浆制备与输送、充填采场管理三个环节的主要问题，对各项问题作出了总结，各矿山实现了浆料充分搅拌、满管结构流输送，减轻了管道磨损。江科等^[9]针对某矿立式砂仓尾砂利用率低等问题，提出了降低溢流浓度的措施，使溢流质量浓度从7%降低到1%以下。徐刚等^[10]采用三度标AHP法计算各指标权重，构建通风管道模型，结果表明，改进的AHP法使得评价结果更加接近实际情况。李翠平等^[11]为分析细尾砂粒径对浓密机内料浆沉降脱水效果的影响规律，开展了实验室规模的细尾砂浓密脱水过程模拟试验，试验结果表明，当尾砂颗粒粒径增大时，底流固相体积分数和最小固体通量均呈线性增大。罗才严等^[12]选用膏体仓储浓密机装置作为核心设备，较深锥浓密机成本降低了10%，充填效果更好。赖伟^[13]采用膏体仓储浓密机，解决了矿山采矿-选矿-充填突出的时空矛盾关系，通过系列组合可以适用于各种情况下的矿山。赵晶莹^[14]以某矿山充填系统与设备选型分析为例，介绍了设计思路，从工艺设计，浓密机、搅拌机选型，水泥仓、输送管道及充填站设计等方面入手，研究了充填系统的设计和设备选型。魏正坤^[15]根据磷矿沉降试验得到的参数，优化了浓密机结构尺寸，取得了较好的经济效益。

选择合适的浓密装备并确定最佳的工作参数是复杂的多准则决策问题，涉及到多个因素和目标的权衡。上述研究成果均未采用数字化计算方式对不同浓密装置进行定量评价。层次分析法(AHP)可用于建立多准则决策的层次结构，确定各个因素的权重，逼近理想解排序法(TOPSIS)能够根据相关评价对象和理想化解的接近程度进行排序。AHP-TOPSIS能够考虑多个目标和因素，使工程师能够更科学地做出决策，以选择最适合特定条件的装备。

1　构建AHP-TOPSIS综合评判模型

收起

1.1　AHP原理

AHP的基本原理：将待评价系统的有关替代方案的各种要素分解成若干层次，并对同一层次的各种要素进行两两比较，计算出各要素的权重，最后根据综合权重确定最优方案。

该方法构建判断矩阵时用1~9标度法对各要素重要性判断结果进行量化，要素的相对重要性标度见表1。用指标之间的两两比值作为矩阵中元素构造判断矩阵。

判断矩阵的最大特征值和特征向量采用几何平均近似法(方根法)计算，计算步骤如下。

（1）计算矩阵各行各元素乘积。

（1）

式中：i,j=1,2,3,…,n。

（2）计算n次方根。

（2）

（3）对向量

进行规范化处理。

（3）

得到

，为所求特征向量近似值，即各因素权重。

（4）计算矩阵的最大特征值λ_max。

（4）

式中，(

)_i为向量(

)的第i个元素。

（5）计算判断矩阵一致性指标，并检验其一致性。

为检验矩阵的一致性，定义

。当CI=0时，判断矩阵具有完全一致，CI愈大，矩阵的一致性愈差。对于1~14阶矩阵，平均随机一致性指标RI见表2。

根据CI、RI值求解CR：

（5）

当阶数不超过2时，矩阵始终完全一致；当阶数超过2时，若CR<0.1，则表明判断矩阵表现出满意的一致性；若CR≥0.1，则需要对矩阵进行调整，直至通过一致性检验。

1.2　结合AHP的TOPSIS算法原理

传统TOPSIS法默认指标权重相等，评估结果可能与实际出现偏差，鉴于此，提出一种基于AHP计算出的权重改进待评估对象的正、负理想解，从而构建带权重的AHP-TOPSIS模型的方法。该方法的步骤如下：

（1）数据标准化处理。

设各待评价方案的指标数据矩阵为：

（6）

式中：m为待评价方案的个数；n为指标个数。

利用式（7）和式（8）消除各指标的量纲影响，得到标准矩阵X′，具体公式如下：

（7）

（8）

式中，X′_ij为第i个方案第j项指标标准化后的值；max(X_j)表示第j项指标的最大值；min⁡(X_j)表示第j项指标的最小值。

（2）建立加权决策评价矩阵。

由AHP计算得出的指标权重w_j组成权重向量W，基于标准化X′_ij，得到标准化加权矩阵V，计算公式为：

（9）

（3）确定正负理想解V⁺和V⁻。

（10）

（11）

式（10）和式（11）是针对正向型指标的计算公式，如存在负向型指标，则计算相反，V⁺取指标的最小值，V⁻取指标的最大值，因在标准化数据处理时已经对负向型指标进行处理，故在确定正负理想解的时候按正向型指标处理即可。

（4）计算贴近度。

分别计算各待评价方案与正理想解V⁺、负理想解V⁻的距离

和

。

（12）

（13）

一般只需要计算评价对象与正理想解的贴近度

的取值介于[0,1]，其值越大，表示越靠近最优水平。

（14）

2　尾砂浓密装置优选实例

收起

某多金属矿设计采选规模为7　500t/d，设计采用的采矿方法为大直径深孔阶段空场嗣后充填采矿法和分段凿岩阶段空场嗣后充填采矿法。为满足充填采矿法及采空区治理需求，该矿充填系统设计生产能力为8.0×10⁵ m³/a，充填主材料为该矿选厂产出的全尾砂及充填胶固粉，全尾砂粒径分布为—200 目占比约75%。经物料平衡计算，该充填系统日均浓密处理尾砂量为3 200 t/d，日最大浓密处理尾砂量为3 840 t/d。

根据目前国内外尾砂浓密技术发展现状，可供该多金属矿山充填系统选择的尾砂浓密装置主要有3种，分别为立式砂仓、深锥浓密机和膏体仓储浓密机。这3种浓密装置的尾砂浓缩脱水工艺与原理各不相同，立式砂仓主要采用自然沉降与高泥层压缩的脱水工艺，深锥浓密机主要采用絮凝沉降与耙架扰动相结合的脱水工艺，膏体仓储浓密机主要采用絮凝沉降与高泥层压缩脱水工艺。根据该多金属矿山的充填系统设计规模，初步确定3种浓密装置方案的选型和数量见表3。

2.1　基于AHP计算的方案优选评价体系及指标权重

影响尾砂浓缩装置选择的因素众多，如造价、运营成本、浓缩工艺繁简度、有效容积利用率、检修难易程度、工作效率等，本研究选择的评价因素指标见表4。通过向10名业内专家发放调查问卷的方式构建尾砂浓密装置方案优选评价指标的判断矩阵。根据10名专家在问卷中对3项一级指标下的13项二级指标之间两两相对重要性的打分，综合考虑每项指标的大部分专家勾选的相对重要性等级，构造各层级的判断矩阵如下。

（15）

（16）

（17）

（18）

利用SPSSU软件计算出各层级判断矩阵的权重，并进行一致性检验。以一级指标A为例，其判断矩阵D_A的最大特征根λ_max=3.009，通过将矩阵归一化后计算得出特征向量如下：

（19）

对矩阵进行一致性检验如下：

（20）

（21）

根据上文所描述的判断标准，一致性指标CI<0.1，且一致性比率CR<0.1，因此矩阵D_A通过一致性检验。类似地，对上述各层级的指标进行权重计算和一致性检验，各层级的判断矩阵均通过一致性检验，可得出各指标对于总目标的组合权重，具体数据见表5，指标的权重分布如图1和图2所示。

2.2　尾砂浓密装置方案优选

邀请行业专家对3种尾砂浓密装置方案的13项指标按7级量表进行打分，具体打分情况见表6。

为了使得表6中的得分变化更加具象化，将表6中的数据进行绘制折线图，如图3所示。

利用极差法对3种方案的指标值进行标准化处理，将上文AHP计算出的指标权重进行加权得到加权规范化矩阵以及正负理想解，见表7。

根据各方案3个一级指标及整体指标与正负理想解距离，计算出各维度相对贴近度及排名，见表8至表11。3种尾砂浓密装置方案各维度及整体评价排名情况见表12。

通过以上分析确定上述尾砂浓密装置方案1、方案2和方案3的综合优越度分别为49.51%、17.42%、80.11%，可知方案3（膏体仓储浓密机方案)为最佳方案。

3　结论

收起

（1）通过向多名业内专家发放调查问卷打分的方式，基于AHP建立了尾砂浓密装置方案评价指标的判断矩阵，使得判断矩阵更加科学和贴近实际，可以有效避免决策失衡的现象。

（2）利用AHP-TOPSIS评判模型对尾砂浓密装置方案进行了综合评价和优选。通过对某多金属矿山的3种浓密装置备选方案进行计算和分析，得出了各方案的综合优越度排序，其中方案3（膏体仓储浓密机方案)综合优越度最高，达到80.11%，因此可以判定该方案为最佳方案。该结果在工程实践中得到了验证，某多金属矿山的充填系统于2024年4月建成，采用基于膏体仓储浓密机的充填工艺方案，经过调试运行，单台膏体仓储浓密机的尾砂处理能力达到100 t/h以上，尾砂存储能力超过1 600 t，浓密机底流质量浓度在68%以上，最高底流质量浓度达74%，充填效果良好。

（3）膏体仓储浓密机采取无耙架设计，采用絮凝沉降与高泥层压缩脱水工艺，可以将尾砂高效浓缩后存储在仓内，可实现尾砂边进边出、只进不出、只出不进、不进不出4种放砂充填工况。该尾砂浓缩装备具有占地面积小、底流质量浓度波动小、运行成本低、故障率低等特点。

（4）通过实践案例验证了基于AHP-TOPSIS评判模型的尾砂浓密装备优选方法是可行的。该方法不仅能够全面考虑经济、条件、技术等多维度的因素，还能根据生产实际需求量化各评价指标的权重，具有灵活性和普遍适用性，可为决策者提供客观科学的评价结果。

基金

收起

国家重点研发计划项目(2023YFC2907203; 2022YFC2904003)

参考文献

收起

文献

收起

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2025年第45卷第5期

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接收时间：2024-07-22
首发时间：2026-10-30
出版时间：2025-05-25

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收稿日期：2024-07-22

基金

国家重点研发计划项目(2023YFC2907203; 2022YFC2904003)

作者信息

^1.长沙矿山研究院有限责任公司，湖南　长沙　410012

^2.金属矿山安全技术国家重点实验室，湖南　长沙　410012

^3.四川黄金股份有限公司，四川　成都　610041

^4.塞尔维亚紫金矿业有限公司，塞尔维亚波尔市　19210

^5.紫金（长沙）工程技术有限公司，湖南　长沙　410036

通讯作者:

江科（1992—），男，湖北天门人，硕士，高级工程师，主要从事充填采矿方面的研究工作。E-mail:Jiangk92@163.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

重要性标度	含义(针对i,j两个元素相比)
1	前者i和后者j具有同等重要性
3	前者i比后者j稍重要
5	前者i比后者j明显重要
7	前者i比后者j强烈重要
9	前者i比后者j极端重要
2,4,6,8	表示上述判断的中间状态对应的标度值
1~9的倒数	若元素i与元素j的重要性之比为a_ij，则元素j与元素i的重要性之比为A_ji=1/a_ij

重要性标度

含义(针对i,j两个元素相比)

前者i和后者j具有同等重要性

前者i比后者j稍重要

前者i比后者j明显重要

前者i比后者j强烈重要

前者i比后者j极端重要

2,4,6,8

表示上述判断的中间状态对应的标度值

1~9的倒数

若元素i与元素j的重要性之比为a_ij，则元素j与元素i的重要性之比为A_ji=1/a_ij

阶数n	RI值	阶数n	RI值
1	0.520	8	1.490
2	0.890	9	1.520
3	1.120	10	1.540
4	1.260	11	1.560
5	1.360	12	1.580
6	1.410	13	1.590
7	1.460	14	1.594

阶数n

RI值

阶数n

RI值

0.520

1.490

0.890

1.520

1.120

1.540

1.260

1.560

1.360

1.580

1.410

1.590

1.460

1.594

方案1	方案2	方案3
4个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。	1个直径为18 m的深锥浓密机和2个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。	2个膏体仓储浓密机。

方案1

方案2

方案3

4个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。

1个直径为18 m的深锥浓密机和2个直径为12 m、高度为20 m的立式砂仓。

2个膏体仓储浓密机。

目标(A)	准则层(B)	元素层(C)
尾砂浓密装置优选	经济指标(B₁)	造价(C₁)
运行成本(C₂)
条件指标(B₂)	场地要求(C₃)
尾砂性质适应度(C₄)
技术指标(B₃)	放砂质量浓度(C₅)
溢流水澄清度(C₆)
浓缩工艺繁简度(C₇)
有效容积利用率(C₈)
故障率(C₉)
检修难易程度(C₁₀)
清洗难易程度(C₁₁)
尾砂淤积难易程度(C₁₂)
工作效率(C₁₃)

目标(A)

准则层(B)

元素层(C)

尾砂浓密装置优选

经济指标(B₁)

造价(C₁)

运行成本(C₂)

条件指标(B₂)

场地要求(C₃)

尾砂性质适应度(C₄)

技术指标(B₃)

放砂质量浓度(C₅)

溢流水澄清度(C₆)

浓缩工艺繁简度(C₇)

有效容积利用率(C₈)

故障率(C₉)

检修难易程度(C₁₀)

清洗难易程度(C₁₁)

尾砂淤积难易程度(C₁₂)

工作效率(C₁₃)

准则层(B)	权重	元素层(C)	层级内权重	全局权重
经济指标(B₁)	0.297 0	造价(C₁)	0.750 0	0.222 7
运行成本(C₂)	0.250 0	0.074 3
条件指标(B₂)	0.163 4	场地要求(C₃)	0.333 3	0.054 5
尾砂性质适应度(C₄)	0.666 7	0.108 9
技术指标(B₃)	0.539 6	放砂质量浓度(C₅)	0.301 0	0.162 4
溢流水澄清度(C₆)	0.055 8	0.030 1
浓缩工艺繁简度(C₇)	0.146 0	0.078 8
有效容积利用率(C₈)	0.089 1	0.048 1
故障率(C₉)	0.139 5	0.075 3
检修难易程度(C₁₀)	0.065 1	0.035 1
清洗难易程度(C₁₁)	0.035 6	0.019 2
尾砂淤积难易程度(C₁₂)	0.032 9	0.017 8
工作效率(C₁₃)	0.135 1	0.072 9

准则层(B)

权重

元素层(C)

层级内权重

全局权重

经济指标(B₁)

0.297 0

造价(C₁)

0.750 0

0.222 7

运行成本(C₂)

0.250 0

0.074 3

条件指标(B₂)

0.163 4

场地要求(C₃)

0.333 3

0.054 5

尾砂性质适应度(C₄)

0.666 7

0.108 9

技术指标(B₃)

0.539 6

放砂质量浓度(C₅)

0.301 0

0.162 4

溢流水澄清度(C₆)

0.055 8

0.030 1

浓缩工艺繁简度(C₇)

0.146 0

0.078 8

有效容积利用率(C₈)

0.089 1

0.048 1

故障率(C₉)

0.139 5

0.075 3

检修难易程度(C₁₀)

0.065 1

0.035 1

清洗难易程度(C₁₁)

0.035 6

0.019 2

尾砂淤积难易程度(C₁₂)

0.032 9

0.017 8

工作效率(C₁₃)

0.135 1

0.072 9

方案	C₁	C₂	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈	C₉	C₁₀	C₁₁	C₁₂	C₁₃
方案1	5	2	3	5	6	2	7	6	5	5	6	4	3
方案2	4	5	4	4	5	6	5	5	4	3	5	7	5
方案3	7	8	5	7	6	6	5	6	7	6	4	4	7

方案

C₁

C₂

C₃

C₄

C₅

C₆

C₇

C₈

C₉

C₁₀

C₁₁

C₁₂

C₁₃

方案1

方案2

方案3

项目	C₁	C2	C₃	C₄	C₅	C₆	C₇	C₈	C₉	C₁₀	C₁₁	C₁₂	C₁₃
方案1	0.074 3	0.000 0	0.000 0	0.036 3	0.162 4	0.000 0	0.078 8	0.048 1	0.025 1	0.023 4	0.019 2	0.000 0	0.000 0
方案2	0.000 0	0.037 1	0.027 2	0.000 0	0.000 0	0.030 1	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.009 6	0.017 8	0.036 5
方案3	0.222 8	0.074 3	0.054 5	0.108 9	0.162 4	0.030 1	0.000 0	0.048 1	0.075 3	0.035 1	0.000 0	0.000 0	0.072 9
正理想解	0.222 8	0.074 3	0.054 5	0.108 9	0.162 4	0.030 1	0.078 8	0.048 1	0.075 3	0.035 1	0.019 2	0.017 8	0.072 9
负理想解	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0

项目

C₁

C₃

C₄

C₅

C₆

C₇

C₈

C₉

C₁₀

C₁₁

C₁₂

C₁₃

方案1

0.074 3

0.000 0

0.036 3

0.162 4

0.000 0

0.078 8

0.048 1

0.025 1

0.023 4

0.019 2

0.000 0

方案2

0.000 0

0.037 1

0.027 2

0.000 0

0.030 1

0.000 0

0.009 6

0.017 8

0.036 5

方案3

0.222 8

0.074 3

0.054 5

0.108 9

0.162 4

0.030 1

0.000 0

0.048 1

0.075 3

0.035 1

0.000 0

0.072 9

正理想解

0.222 8

0.074 3

0.054 5

0.108 9

0.162 4

0.030 1

0.078 8

0.048 1

0.075 3

0.035 1

0.019 2

0.017 8

0.072 9

负理想解

0.000 0

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.166 0	0.074 3	0.309 0	2
方案2	0.225 8	0.037 1	0.141 2	3
方案3	0.000 0	0.234 8	1.000 0	1

方案

D⁺

D^–

E⁺

排名

方案1

0.166 0

0.074 3

0.309 0

方案2

0.225 8

0.037 1

0.141 2

方案3

0.000 0

0.234 8

1.000 0

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.090 8	0.036 3	0.285 7	2
方案2	0.112 3	0.027 2	0.195 2	3
方案3	0.000 0	0.121 8	1.000 0	1

方案

D⁺

D^–

E⁺

排名

方案1

0.090 8

0.036 3

0.285 7

方案2

0.112 3

0.027 2

0.195 2

方案3

0.000 0

0.121 8

1.000 0

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.095 9	0.190 9	0.665 6	2
方案2	0.207 9	0.051 4	0.198 2	3
方案3	0.083 0	0.204 5	0.711 3	1

方案

D⁺

D^–

E⁺

排名

方案1

0.095 9

0.190 9

0.665 6

方案2

0.207 9

0.051 4

0.198 2

方案3

0.083 0

0.204 5

0.711 3

方案	D⁺	D^–	E⁺	排名
方案1	0.212 1	0.208 0	0.495 1	2
方案2	0.326 8	0.069 0	0.174 3	3
方案3	0.083 0	0.334 3	0.801 1	1

方案

D⁺

D^–

E⁺

排名

方案1

0.212 1

0.208 0

0.495 1

方案2

0.326 8

0.069 0

0.174 3

方案3

0.083 0

0.334 3

0.801 1

评价项目	方案排名
经济指标B₁	方案3>方案1>方案2
条件指标B₂	方案3>方案1>方案2
技术指标B₃	方案3>方案1>方案2
整体情况	方案3>方案1>方案2

评价项目

方案排名

经济指标B₁

方案3>方案1>方案2

条件指标B₂

方案3>方案1>方案2

技术指标B₃

方案3>方案1>方案2

整体情况

方案3>方案1>方案2