随着黑钨矿资源的不断开采，原矿逐渐趋于贫细杂，浮选已成为提高微细黑钨矿回收效率的有效手段，近些年来浮选技术的研究以浮选药剂开发为重点。以黑钨矿浮选药剂的发展脉络为切入点，介绍了黑钨矿浮选的捕收剂、活化剂及抑制剂等的发展情况，详述药剂之间的组合方式、优缺点及指标情况等，分析浮选药剂的浮选过程机制及固-药表面作用机理。结果表明，螯合类捕收剂选择性强，但药剂成本高、制造工艺复杂及稳定性较差，可应用在实际生产中的药剂较少；脂肪酸类捕收剂因捕收性强、价格低廉而应用广泛，但选择性会降低，常与其他药剂配合使用；胂酸类与膦酸类捕收剂的捕收性能均优于脂肪酸类捕收剂，但因其价格昂贵，对环境污染大，始终未能在实际工业生产中得到应用；捕收剂的组合使用不仅能够降低矿山生产成本，在一定程度上也减少了有毒药剂的使用；高选择性的活化剂和抑制剂可实现黑钨细泥与脉石矿物的高效分离。依照现存情况，应根据不同矿石性质，针对性地研发选择性高、用量低、环保无毒害的新型药剂。

针对当前湿法冶金领域现有技术在绿色环保方面的局限，探索甘氨酸浸出体系这一新型绿色湿法浸出工艺的应用价值与发展潜力。通过分析甘氨酸特有的物理化学特性及其在湿法冶金行业的应用优势，回顾甘氨酸湿法浸出工艺的发展历程，梳理该工艺处理不同类型矿产资源的研究现状与商业动态，并系统归纳工艺现存主要问题。研究结果表明，甘氨酸绿色湿法浸出工艺可拓展冶金行业现有技术，尤其在稀贵金属领域具备替代传统氰化提金工艺的潜力，同时从适用领域、目标金属浸出效果、次级资源普适性及协同浸出体系作用机制等方面，明晰了该工艺的发展方向。甘氨酸绿色湿法浸出工艺在绿色湿法冶金领域具有显著应用价值，可为金属资源化、稀贵资源回收及次级资源处理提供参考。

随着环保理念的深入和电池技术的不断进步，新能源汽车的发展进入爆发式增长期，同时也引发了退役电池的处理浪潮。为应对高效、绿色回收废旧膦酸铁锂电池的挑战，全面回顾了近年来国内外膦酸铁锂电池回收的主要文献，系统介绍了预处理、再生修复及火法、湿法等回收技术的最新进展。通过分析对比各类回收技术的主要特点及不足，指出了湿法选择性浸出在当前回收实践中的优势，并强调了其在未来全组分综合回收与多工艺协同方面发展的必要性。

针对深海富钴结壳复杂地形下采矿车平稳行驶的问题，提出了一种深海采矿车四履带全驱行驶机构方案和自适应地形的控制方法，建立了四履带行驶力学模型。基于Recurdyn软件构建多体动力学仿真模型，分析了四履带行驶机构的直线行驶、爬坡、越障和转向等特性，开展了行驶机构的实验室试验与海上试验验证。结果表明，试验结果与理论计算值接近，计算误差在10%以内；自适应控制方法有效地提升了行驶机构的行驶效果，降低了直线行驶的偏移量，在行驶速度为0.051 m/s时，采用车身调平控制可提升行驶平稳性2~3倍，而在行驶速度为0.198 m/s时，控制效果较差；整体上随着行驶速度的增加，自适应控制效果不断减弱。研究结果可为深海复杂地形下的行驶技术及装备的研发提供参考。

随着矿山开采深度的增加，空场采矿法面临着更大的安全隐患与环境压力。充填采矿法作为一种安全和绿色的采矿技术，已广泛应用于矿山开采中。以某大型铜矿为研究对象，结合理论分析和数值模拟方法，对上向分层点柱充填采矿法的采场结构参数进行优化研究，系统分析采场长度、点柱尺寸和点柱中心间距等参数对采场稳定性和矿山生产能力的影响。结果表明，当采场长度为65 m，点柱尺寸为5 m×5 m，点柱中心间距为15 m时，矿山采场的稳定性较高且生产效率最佳。该采场结构参数优化方案不仅能有效保障矿山的安全开采，还能提高资源利用率，为类似矿山的充填开采技术应用提供了科学依据。

为优化矿山废石–尾砂胶结充填体力学强度性能，采用响应面法中的Box-Behnken设计三因素三水平试验，系统探究废石粒径(0~−5 mm、+5~−10 mm、+10~−15 mm)、质量浓度(84%、86%、88%)与砂率(53%、60%、67%)三因素对充填体不同养护龄期(7 d和28 d)下单轴抗压强度的协同影响机制，同时引入传统正交试验，与响应面法进行预测精度及效率对比。响应面法试验结果表明：废石粒径对充填体的早期强度起主导作用，质量浓度对后期强度的影响较为显著，并且废石粒径与质量浓度的协同效应最为显著，二者共同调控充填体骨架稳定性及界面黏结性能。经过试验验证，基于响应面法获得的充填体强度预测模型的准确度(R²)为0.994 9(7 d)和0.983 7(28 d)，对应的充填材料最优配比为废石粒径+5~−10 mm、质量浓度85.5%、砂率58.6%；正交试验结果表明：废石粒径在早期及后期对充填体强度起主导作用。研究证实响应面法可有效解析多因素非线性耦合关系，预测精度较传统正交试验法显著提升。

为探究不同水胶比下黄土–矿渣基胶结充填材料细观结构特征及单轴压缩下的破裂演化规律，对黄土–矿渣基胶结充填材料进行扫描电子显微镜试验和声发射试验，进一步通过PFC2D深入探究不同水胶比胶结充填材料在单轴受压过程中的裂纹演化规律和颗粒破坏特征。结果表明：水胶比较小时，胶结充填材料可生成更多的水化产物，试样结构更致密；胶结充填材料的声发射振铃计数曲线可分为压密阶段、线弹性变形阶段、裂纹恒速扩展阶段、裂纹突增阶段、峰后阶段，且振铃计数特征与强度特征具有相关性；随着水胶比的增大，试样受压过程中的裂纹起裂应力、损伤应力均逐渐变小，起裂应力、损伤应力与峰值应力的比值不受水胶比大小的影响；胶结充填材料破坏时以剪切裂纹为主，随着水胶比的减小，裂纹数增加，力链最大值变大，改变水胶比对试样内部裂纹和力链的空间分布影响较小。

充填配料系统的计量误差是影响充填体质量的关键因素，为揭示由计量误差引起的质量分数和泵送剂掺量波动对充填料浆工作性能的影响，基于水泥水化机理和泵送剂作用原理，利用响应面和方差分析法开展力学性能、流动性能和流变性能试验，并进行工业试验，确定最优质量分数和泵送剂掺量。结果表明：（1）质量分数和泵送剂掺量在±1%的范围内波动时，主效应显著影响充填体28 d强度、稠度、坍落度、扩展度和平均黏度系数，交互效应显著影响28 d强度、稠度和平均黏度系数；（2）质量分数和泵送剂掺量波动会导致充填料浆内自由水比例发生变化，从而影响充填材料工作性能；（3）建议该矿质量分数波动范围应保持在78%~79%，泵送剂掺量波动范围应保持在1%~2%。研究结果可为充填配料系统建设和配料设备精度调校提供理论依据。

粗骨料充填体的刚度大、韧性差，局部储能积聚，易引发安全问题。掺加纤维有利于改善充填体的韧性和延性，增强其力学性能。以金川龙首矿的粗骨料、废石、棒磨砂、河砂为原材料，探究纤维掺加工艺对充填体单轴抗压强度的影响效应。运用Design-Expert软件分析各因素(料浆质量浓度、纤维体积率、水泥掺量)对充填体早期力学性能的影响并进行参数优选，建立早期单轴抗压强度值与各因素之间的非线性回归模型，揭示不同因素之间的交互效应，并对掺加纤维后的充填料浆材料成本进行核算。研究结果表明：掺加纤维能显著提高充填体的抗压强度，相较于不含纤维的空白组(3.03 MPa)，方案Ⅱ（先充填物料湿拌，再分3次掺加纤维)的充填体强度为4.35 MPa，增幅为43.56%，为最优方案；纤维增强充填体早期力学性能的显著性影响因素为料浆质量浓度>水泥掺量>纤维体积率，料浆质量浓度与水泥掺量之间交互效应最显著，验证了回归模型的可靠性；掺加纤维后充填料浆材料成本仅增长0.67%~15.6%，在满足充填体强度要求的前提下，可适当降低粗骨料含量和水泥用量，也可降低成本。

随着开采深度逐渐增大，充填体受到高地应力、开采扰动和地下水侵蚀等因素的影响。为探究地下水侵蚀效应对掺聚丙烯纤维尾砂胶结充填体力学性能的影响，对不同纤维掺量的试件进行单轴压缩试验和巴西劈裂试验，筛选出力学性能较优的试件，进而基于地下水侵蚀环境进行单轴压缩和声发射监测试验，研究聚丙烯纤维充填体在地下水作用下的损伤破坏演化特征。结果表明：随着聚丙烯纤维掺量的增加，充填体抗压强度先增大后减小，掺量为0.3%的试件峰值强度达3.82 MPa，表现最佳；经地下水侵蚀后，声发射累计振铃计数特征可以分为初始活跃、稳步增长及急剧增长3个阶段，并在稳步增长阶段出现较明显的破坏前兆特征；充填体试件的耐久性随不同pH的地下水侵蚀效应表现为：pH=9侵蚀的充填体>pH=7侵蚀的充填体>pH=5侵蚀的充填体>未侵蚀的充填体；随着地下水pH升高，RA-AF剪切裂纹信号持续下降，充填体的损伤破坏由剪切破环向张拉破坏转变。研究结果可为改善矿山充填体的力学性能和耐久性提供参考。

为更好地监测采空区充填形态效果，在电阻率参数的基础上，以极化率为目标开展注浆充填形态效果表征研究。选取7种不同类型水泥并配备5种不同石墨粉掺量，分析水泥基注浆充填材料电阻率、极化率的变化规律，研究了不同水泥类型和配比下注浆充填材料的电学特征及抗压强度，并进行应用试验验证。室内测试结果表明：试件的抗压强度随石墨粉掺量的增加而降低；极化率随石墨粉掺量的增加而升高，当水泥与石墨的比例小于10:1后，极化率快速增长；除硫铝酸盐水泥外，石墨粉掺量对水泥基注浆充填材料电阻率的影响较小。在采空区注浆充填前后电阻率差异不明显的情况下，可以通过极化率实现充填形态效果的可视化表征(充填材料极化率值大于围岩3倍以上时，表征效果明显)。研究成果对于拓宽注浆物探监测领域、提升监测效果具有重要意义。

为探究尾砂物理性质对固体通量的影响规律并优化浓密工艺参数，选取10座典型金属矿山全尾砂样本，系统研究了尾砂粒度、密度等参数与固体通量的定量关系。结合静态絮凝沉降与动态浓密试验数据，建立了基于粒径-密度复合参数的固体通量预测模型。结果表明：在静态絮凝沉降条件下，絮凝剂类型及单耗显著影响沉降速率与底流浓度，合理调控絮凝条件可有效提升沉降效率；固体通量与尾砂中值粒径平方根及密度修正值呈成著正相关（R²≥0.94），基于非线性回归建立的粒径-密度复合参数预测模型，可精准表征尾砂物理性质与固体通量的定量关联；在动态浓密条件下，尾砂浆给料速度与固体通量成线性正相关，且溢流水含固量对通量阈值形成双重约束机制。对比试验表明，动态浓密工艺较静态沉降可使底流质量浓度提升10%~15%，充分验证了深锥浓密机在高浓度料浆制备中的技术优势。研究成果为矿山尾砂高效浓密与智能化充填提供了理论依据和技术支撑。

空场嗣后充填采矿法二步骤回采时，爆破振动对一步骤采场的空区胶结充填后形成的人工矿柱的稳定性产生着显著影响。以司家营铁矿露天转地下开采为背景，采用FLAC数值模拟方法，建立了采场三维地质模型与数值计算模型，研究了盘区内二步骤采场“从一侧推向另一侧”“从中央推向两侧”和“从两侧推向中央”三种回采顺序下，二步骤采炮孔距充填体的距离分别为1.0 m和1.5 m时，爆破对人工矿柱稳定性的影响，反演了爆破作用对充填体的强度需求。结果表明：爆破振动荷载峰值压力为15 MPa时，随着炮孔距充填体的距离的增加，一步骤采场的充填体内的最大主应力下降，在“两侧推向中央”的回采顺序下，充填体的集中应力最小，塑性破坏范围最小，对充填体的稳定最为有利；二步骤采场的回采顺序为“两侧推向中央”时，炮孔距充填体的距离越远，充填体内的塑性破坏区越小，对充填体的稳定越有利，同时，二步骤采场的矿体中形成的剪切塑性区分布范围越大，越有利于二步骤采场的落矿；采用胶固粉与全尾砂制备的配比为1:6的充填料充填空区时，胶结充填体的强度能够满足人工矿柱的稳定性需求。

针对现有爆破振动速度预测公式在面对复杂地场环境时预测精度不高的问题，提出一种基于改进灰狼优化算法(I-GWO)的BP神经网络模型。通过改变神经网络收敛因子函数加强导优精度，混沌映射初始化狼群位置加快求解速度，基于步长欧式距离的比例权重动态调整权重、提升寻优效率来改进灰狼算法。结合李楼-吴集铁矿爆破振动速度监测数据，选取爆心距、最大单段装药量、总装药量作为输入参数建立I-GWO-BP模型。结果表明：I-GWO-BP模型的收敛速度以及收敛精度要优于GWO-BP模型及BP模型，优化效果明显；I-GWO-BP模型的预测值基本处于实测值±0.08 cm/s置信带内，平均绝对百分比误差为13.84%，预测效果显著优于其他预测方法，具有较高的预测精度。研究成果可为矿山的爆破振动速度预测提供一定的参考。

为实现地表保护区内金属矿的安全、高效开采，以排山楼金矿边坡下倾斜矿体开采为工程背景，系统研究了倾斜矿体采空区顶板冒落特性、冒落拱稳定条件及其控制利用技术，分析得出了排山楼金矿倾斜矿体服从拱形冒落模型的特征，建立了边坡下倾斜矿体临界冒落跨度和冒落高度的数学关系式，提出了以分区开采模型为核心的采空区冒落进程控制方案，研发了分区空场开采嗣后集中充填采矿工艺技术。现场实践结果表明：采用此采矿工艺后，采矿成本下降了26.8 元/t，产能提高了20%，矿石损失率降低了1.5%，贫化率下降了3%，采出金属量增加了427.5 kg，该方法既满足了排山楼金矿地表保护需求，又可达到低成本、安全、高效开采的目标。研究结果可为地表保护区内低品位矿体的开采提供技术参考。

针对金山店矿深部开采地下巷道松软粉矿岩无法现场取出完整试样的特点，探索采用回弹仪对松软矿岩体的抗压强度直接进行测试。以金山店矿东西采区−425 m、−455 m水平掘进巷道粉矿和矽卡岩破碎带为研究对象，采用回弹仪进行了回弹值测试；基于国家标准和行业标准中回弹仪检测混凝土抗压强度的测强公式，依据金山店矿矿岩工程地质特性，进行经验公式优选，构建回弹值和抗压强度的关联样本；采用数理统计方法，回归得到金山店矿松软粉矿岩的两个修正测强经验公式。结果表明，东西采区−425 m水平粉矿回弹值均值为19.35，抗压强度平均值为6.58 MPa，西采区−455 m水平软岩破碎带回弹平均值为21.92，抗压强度平均值为14.994 MPa，该结果与金山店矿松软粉矿岩巷道基于巷道收敛值反演出的结果基本一致。研究结果为地下工程中不良工程地质条件下无法现场取试样进行室内岩石抗压强度测试的情况提出了一种可行的解决方法。

采矿扰动引起的岩爆等动力灾害严重制约深部矿产资源的开发利用，探索岩石内部裂纹的扩展过程对揭示岩石破坏机制和灾害预警具有重要意义。基于此，对花岗岩在单轴加载作用下的声发射时空响应特征进行了监测。采用单链接聚类(SLC)方法，构造了声发射事件的SLC结构，并通过引入声发射事件的空间相关长度，分析了不同时间尺度下声发射事件之间的空间相关程度。结果表明，声发射事件的三维定位及能量属性可表征花岗岩试样中微裂纹的扩展及损伤演化过程。随着应力的增大，SLC结构中链路长度逐渐减小，裂纹集群内部的相关性增强。空间相关长度经历了“高位波动—平稳波动—突增”的三阶段。在接近花岗岩破裂时，由于应力在试样中的重新分布和传递导致空间相关长度突增，可作为花岗岩失稳预警点。SLC方法为研究岩石裂纹扩展演化过程提供了一种有效方法，可为岩爆等动力灾害预警及防治提供重要的参考。

针对地下矿山巷道复杂地质环境下裂缝检测精度不足、实时性受限等工程难题，提出一种融合多尺度特征感知与自适应注意力机制的地下矿山巷道裂缝分割网络(Underground Mine Tunnel Crack-segmentation network, UMTC-net)。该网络通过分层级联Swin Transformer模块群，实现裂缝图像从局部纹理到全局结构的跨尺度特征提取；同时，引入对数空间相对位置编码的缩放余弦注意力机制，有效抑制异常像素干扰；此外，构建基于补丁动态合并/扩展的编解码框架，解决了传统检测方法中细微裂缝边界定位模糊、复杂背景误检率高的问题。结果表明：UMTC-net在Crack500数据集中准确率达85.15%、平均交并比为85.78%、F1值达到83.27%，在MineTunnelCrack-2000数据集中准确率高达87.51%、平均交并比为79.98%、F1值达到86.95%，均高于其他4种主流网络，尤其在低光照、高粉尘环境下表现出更强的鲁棒性；该网络在RTX 3060移动显卡上实现38.9 ms的推理速度，显存占用仅5 230 MB，部署成本降低40%以上，满足便携式检测设备的实时性与低功耗需求，且适配性价比更高。现场测试中UMTC-net检测效率较人工巡检提升8倍，漏检率从18%降至3.2%。研究结果为地下矿山巷道裂缝检测提供了高效精准的新方案，有助于及时发现安全隐患，保障矿山生产安全与设备稳定运行。

湿喷纤维混凝土具有抗变形、抗裂性等优异性能。为研究湿喷纤维混凝土支护效果，开展了湿喷纤维混凝土单轴抗压试验、切口梁弯曲韧性试验和圆盘弯曲测试。试验结果表明，尽管纤维的掺入略微降低了湿喷混凝土的抗压强度，但显著提升了其抗弯强度和能量吸收能力。巷道支护试验结果表明，钢纤维湿喷混凝土的抗压强度可达到25 MPa，喷层厚度保持在100~150 mm，反弹量小，支护效果良好。

废弃矿井不仅残存大量可利用资源，而且潜藏诸多风险因素。为了科学决策出再利用模式，并兼顾治理诸多废弃矿井风险，构建了包含技术风险、安全风险、环境风险、社区风险、法律风险和金融风险6个维度的废弃矿井风险框架，并利用LEC风险评估法进行再利用风险评估。然后从风险管理角度出发，提出采用改进的层次分析法(IAHP)和TOPSIS相结合的方法决策出最佳的废弃矿井再利用模式。最后以京西矿区关闭矿井木城涧煤矿为例进行验证。结果表明：该关闭矿井高风险因素主要集中在安全风险和社会风险上，并通过计算优选出生态旅游的再利用模式。这种基于风险管理的方法可以为优选废弃矿井再利用模式提供参考，并能有效地减轻矿井关闭带来的负面效应。

为挖掘智能矿山建设过程中大量安全隐患数据的潜在价值，以山东某矿山为例，对其2014—2023年的安全隐患历史数据进行全面分析，构建了矿山安全管理的多维度分析模型。首先，采用多层感知器（MLP)构建隐患事故识别的人员、设备及环境分类模型；运用潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型，将设备隐患归类为照明、运输、支护、电气、消防、爆破、通风及杂物八大主题。然后，基于Apriori算法原理，从非结构化隐患文本中提取关键信息，挖掘分析不同隐患特征及隐患主题之间的关系。最后，利用多维度分析与数据可视化技术相结合的手段，对数据挖掘结果进行了深入分析。结果表明，设备类隐患是该矿山安全管理中需特别关注的高风险领域，顶板欠缺支护、斜坡道路面坑洼、安装开关接地等是显著的隐患主题和关联规则，S16181、S18165等区域是该类型隐患的聚集区。研究构建的多维度分析模型可为矿山安全隐患分析提供参考。

为了快速、无损监测植物叶绿素含量，通过设定两种不同的微生物复垦处理(接菌和对照)，并选取6种草本植物（沙打旺、紫花苜蓿、羊草、冰草、老芒麦、无芒雀麦)按4种豆禾混播比例(1∶1、1∶2、1∶3、2∶1)进行试验，分别测定试验小区内沙打旺的叶绿素含量及光谱反射率。采用原始光谱、原始光谱倒数的对数及一阶微分3种指标，结合BP神经网络回归、支持向量机(SVM)回归、随机森林(RF)回归3种建模方法，针对不同处理下的植物光谱特征曲线建立模型。结果表明：接菌处理提高了叶绿素含量，在不同混播比例下，叶绿素的含量也各有差异；与原始光谱曲线相比，其倒数的对数、一阶微分建模在精度上有不同程度的提升，其中一阶微分的建模精度最佳；在微生物复垦条件下，RF回归模型精度最高；在不同种植比例条件下，豆禾1∶2和1∶3区域使用BP神经网络回归建立的模型精度高，而1∶1和2∶1区域的光谱样本则更适合采用RF回归方法。

切割天井施工作为阶段空场嗣后充填采矿法中的关键工序之一，其施工质量直接关系后续爆破形成切割槽的效果，最终影响回采时大规模崩矿质量。针对传统人工视距操作天井钻机施工切割天井存在智能化程度低、安全风险高、职业伤害大等问题，结合山西紫金斑岩矿矿体开采现状和赋存条件，对现有切割天井施工方式进行了优化，实现切割天井施工智能化。提出了作业参数动态寻优控制技术，采用“爬山法”实现参数动态寻优，通过基于5G通信技术的远程智能控制系统实现自主高效连续钻进。工业应用结果表明：搭载远程智能控制系统的天井钻机在有破碎带的复杂岩层中也可以保持高精度的导孔、扩孔作业，导孔、扩孔平均进尺分别达1.75 m/h和1.375 m/h，偏斜率仅0.68%，可为其他场景中井筒的无人化施工提供参考。

针对现有摇床矿带目标检测算法存在检测精度和检测速度无法兼顾、计算成本高、模型大小难压缩和推理速度慢等问题，提出了一种摇床轻量化融合网络（YC-Lightweight Net）目标检测算法。YC-Lightweight Net模型首先采用重复视觉转换网络对摇床矿物分带图像进行特征提取，然后通过引入分组空间卷积、多尺度高效跨阶段融合模块并采用跳跃连接的方式设计了一种高效、轻量的颈部网络，最后采用基于权重的层自适应剪枝算法压缩模型大小。试验结果表明，YC-Lightweight Net模型精确度、召回率、平均精度均值和帧率指标分别为98.4%、97.9%、98.8%和333帧/s，检测精度和检测速度明显优于各对比模型；剪枝后参数量、浮点运算量和模型大小分别为原模型的13.9%、15.4%和17.5%，剪枝操作极大降低了模型的计算复杂度和模型大小。YC-Lightweight Net模型具有良好的检测精度和实时性能，满足摇床选矿厂的工业设备对模型轻量化的要求，可为摇床矿带分离点精准识别及选矿厂摇床设备智能化升级提供技术支持。

为探究振荡截盘不同截割参数对截割性能的影响，采用离散单元法对振荡截盘的截割过程进行模拟，研究了偏心距、振荡频率、进给速度和截割深度对截割性能的影响。结果表明，相比于无振荡截盘破岩，振荡截盘破岩的平均载荷明显降低，进给速度分别为60 mm/s、90 mm/s、120 mm/s、150 mm/s、180 mm/s时，相比于无振荡工况，有振荡工况下的截盘平均载荷分别降低了37.37%、44.19%、57.47%、60.32%、61.25%。相同工况下，随着偏心距的增大，平均载荷先减小、后趋于稳定；随着进给速度的增大，平均载荷逐渐减小，最大载荷先逐渐增大、后趋于稳定；进给速度小于等于90 mm/s时，平均载荷随振荡频率的增大而增大，进给速度大于90 mm/s时，振荡频率越大，平均载荷越小；截割深度为40 mm时，平均载荷和最大载荷均最小。振荡截盘的偏心距、振荡频率、进给速度和截割深度为3 mm、60 Hz、150 mm/s、40 mm时，截割性能最优。研究结果可为振荡截盘截割参数的确定提供参考。

为揭示不规则矿石颗粒冲击破碎能耗规律，采用自主改进的落锤冲击试验机，对6种不同性质的铁矿石开展单颗粒冲击破碎试验，分析不规则铁矿石破碎的分形特征，以及碎块平均粒度、分形维数和单位吸收能的尺寸效应，建立不规则单颗粒矿石冲击破碎的能耗模型。结果表明，在相同的冲击条件下，碎块平均粒度、分形维数、单位吸收能与等球直径均呈幂函数关系，随着颗粒等球直径的增大，碎块平均粒度逐渐增大，分形维数与单位吸收能逐渐降低；单位吸收能与碎块平均粒度呈幂函数增大的变化关系，单位吸收能对数与分形维数呈线性增长的关系；通过不规则单颗粒矿石破碎试验的方法，建立了不规则颗粒单位破碎能关于初始尺寸、碎块平均粒度与分形维数的关系模型，平均相关系数为0.789，较好地描述了矿石破碎能耗规律。

随着矿物资源勘探技术的不断进步，岩石矿物的智能识别在矿物成分分析领域变得日益重要。为分析岩石薄片图像复杂纹理结构和多变矿物形态对智能识别技术的影响，提出了一种基于改进YOLOv8算法的岩石矿物智能识别模型（Mineral-YOLO模型）。Mineral-YOLO模型创新性地集成了LSK模块，以增强模型对不同目标与背景信息差异的识别能力；引入ODConv技术，以减轻背景干扰的影响，从而提升卷积网络的性能；优化了损失函数，以提升边界框定位的准确性。在模型训练时，利用组合增强技术对自建数据集进行扩展，使数据集的样本更加丰富。利用验证集对训练好的模型进行验证，结果表明，所提出的矿物智能识别模型在识别6种矿物时，平均精度均值为83.3%，F₁为78%，相较于YOLOv8模型分别提升了3个百分点和1个百分点，证明了Mineral-YOLO模型在岩石矿物智能识别中的高效性和准确性。

随着锂离子电池在地下矿山的广泛应用，矿用电池安全问题日益突出。在不同过充电倍率(0.5 C、1 C、1.5 C)条件下对200 Ah的LiFePO₄/C电池单体以及电池模块进行过充电试验，研究了矿用大容量膦酸铁锂电池的热失控特性。结果表明：矿用膦酸铁锂电池的热失控行为分为壳体膨胀、缓慢烟气喷射、剧烈烟气喷射及后续自然降温等3个阶段；随过充电倍率增大，各阶段所需过充电电量逐渐减小；电池热失控后的温度最高可达400 ℃以上，且电池模块试验中的最高温度显著高于电池单体试验，高温将给地下矿山安全带来严峻挑战，需要进行相应的降温防护措施；电池模块中被过充电电池的热失控效应未引发相邻电池的热失控反应，矿用电池热失控连锁反应的临界条件还需进一步研究。

基于密度泛函理论的第一性原理，利用软件Materials Studio(MS)的CASTEP模块进行量子化学计算，模拟优化了菱镁矿和角闪石的晶体结构、解理面和与药剂发生作用的吸附模型，在此基础上分析了菱镁矿和角闪石的能带结构、态密度，并求得十二胺、新型捕收剂KDLX分别与菱镁矿(104)面和角闪石(110)面的吸附能。结果表明：菱镁矿和角闪石的禁带宽度分别为4.920 eV和3.962 eV，优化后的晶体结构具有更好的稳定性；十二胺、KDLX中的铵根氢原子与矿物的氧原子发生氢键作用和物理吸附作用，相比于十二胺，KDLX对角闪石具有更强的吸附能力，预测该捕收剂可用于浮选脱除菱镁矿石中的含硅脉石矿物。研究揭示了矿物的表面特性和药剂的吸附机理，对菱镁矿与角闪石的浮选分离和浮选药剂选择具有指导意义。

我国铁矿资源日益枯竭，其存在贫细杂等难选特质。传统阴离子捕收剂药剂用量大、药剂制度复杂、活性差。为解决这一问题，采用工业废胺经过加工后的表面活性剂(YTDB)作为阳离子捕收剂，对石英和赤铁矿进行了单矿物浮选试验以及矿物吸附机制的研究。结果表明，当十二胺(DDA)作为捕收剂时，在pH=7、捕收剂用量为20 mg/L的条件下，可以得到石英的回收率为78.36%，赤铁矿的回收率为12.57%，此时浮选差异性最大；当YTDB作为捕收剂时，在pH=7、捕收剂用量为15 mg/L的条件下可以得到石英的回收率为91.27%，赤铁矿的回收率为12.67%，此时浮选差异性最大，YTDB在浮选指标上明显优于DDA，并一定程度上节省了药剂用量。通过测试药剂与矿物作用前后的红外光谱、表面张力以及Zeta电位，发现YTDB在石英表面发生了吸附作用。

黑龙江某多金属矿的银、铅、锌、铁、锰和硫含量分别为330.52 g/t、0.57%、0.29%、25.77%、9.05%和3.38%，且碳含量高，矿物嵌布关系复杂，银、铅、锌部分包裹在铁锰矿物中，导致精矿品位和回收率难以保证。为了实现矿石中有价组分的综合回收，采取“银铅锌混浮-铁锰磁选”的工艺流程，开展了全流程闭路试验，试验获得的银铅锌混合精矿的银、铅、锌品位分别为3 010.80 g/t、5.39%和2.37%，回收率分别为83.35%、89.61%和77.55%；铁精矿的铁品位和回收率分别为60.97%和8.01%，铁总回收率为71.89%；锰精矿的锰品位和回收率分别为18.30%和76.38%；全流程尾矿产率为50.23%，尾矿的银、铅、锌品位分别为35.07 g/t、0.055%和0.068%。试验通过在银铅锌混合浮选中采用硫酸铜作为活化剂，丁黄药+丁铵黑药作为捕收剂，实现了银铅锌较高回收率的综合回收，同时有效地回收了铁和锰，且回水可以回用于生产。

为促进钙长石中Ca、Mg元素的浸出，从山西省吕梁市方山县架梁山的土壤中筛选出一株对钙长石具有较好适应性的菌株hzt-1′，经鉴定为紫金牛叶杆菌Phyllobacterium myrsinacearum，探究该菌株在察氏培养基中的最适生长条件及钙长石的最佳浸矿条件。菌株hzt-1′的最佳生长条件：pH=6，装液量80 mL，接种量7%，最佳碳源为葡萄糖(20 g/L)，最适氮源为NaNO₃(1 g/L)。菌株hzt-1′的最佳浸矿条件：pH=6，接种量3%，矿浆质量浓度20 g/L，装液量100 mL，在该条件下，钙长石中Ca²⁺、Mg²⁺的浸出率分别为50.38%和39.91%。该菌株通过质子交换、络合作用等促进钙长石的溶解，加速了Ca²⁺、Mg²⁺的浸出，提高了钙长石等矿物资源的利用率，为硅酸盐矿物高效浸矿提供了新型菌株。

金尾矿基混凝土作为一种环保型材料，具有广泛的应用潜力。然而，金尾矿基混凝土的材料组成复杂，传统的抗压强度预测方法往往难以捕捉材料内部的非线性关联和多变量耦合特性，导致预测精度不足。提出一种基于深度学习二元融合模型(DP)，融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和门控循环网络(Gated Recurrent Unit, GRU)的金属矿基混凝土强度预测模型。首先，对金尾矿的矿物、化学组成及粒度分布进行分析，并依据相关标准检测其浸出毒性，确保其作为混凝土材料的安全性及稳定性。随后，通过试验构建金尾矿混凝土数据集，用于模型的训练和验证。将该模型应用于实际工程案例中，进一步验证了模型的性能。结果表明：所提出的模型在训练和测试阶段均具有较高的精度和较低的误差，能够有效预测金尾矿基混凝土的抗压强度。实际工程案例表明，掺加20%~40%金尾矿的混凝土抗压强度预测值与实测值的误差在−4.1%至5.7%之间，进一步证明了模型在工程实践中的应用潜力。