在实验室内开展硫化矿石常温氧化实验.以样品粒度、初始含水率和预氧化时间这3个因素作为输入单元,质量增大率作为输出单元,建立样品质量增大率的神经网络预测模型.研究结果表明:硫化矿石在常温条件下质量变化趋势包括3个阶段,依次为快速增大阶段、增幅减小阶段和保持不变阶段;未被氧化的矿样表面比较光洁,粒度分布较均匀,氧化后的矿样表面有明显结块现象;样品质量增大率与粒度和环境pH均呈负相关关系;随着初始含水率和预氧化时间增大,样品质量增大率均呈先增大后减小趋势;高温高湿环境可促进硫化矿石氧化;3个因素对样品质量增大率的影响重要度从高至低依次为初始含水率、预氧化时间和粒度;建立的神经网络模型具有较高的预测精度,相对误差小于10％,可用于对实测样品质量增大率的可靠性进行验证.
硫化矿石 常温氧化 质量增大率 预测模型 神经网络