[发明专利]一种基于线性回归建立细粒尾矿工程性质指标估算经验公式的方法

摘要

一种基于线性回归建立细粒尾矿工程性质指标估算经验公式的方法，包括以下步骤1）细粒尾矿资料物理力学指标样本数据收集与整理；2）采用μ±3σ异常值取舍原则对样本数据初步筛选；3）基于数理统计对样本数据二次筛选；4）建立线性回归数学模型；5）确定模型参数；6）模型优度检验；7）建立细粒尾矿工程性质指标估算经验公式。其优点是以大量试验数据信息为数据回归分析结果的科学性和可靠性提供有力支撑，为今后细粒尾矿库稳定性评价与设计提供可靠的参数取值，大大节约工程投资成本及土工试验投入，避免造成不必要的工程建设费用，使得研究成果更具推广应用价值。同时该方法兼有简单实用、结果可靠、计算高效等优点。

主权项

一种基于线性回归建立细粒尾矿工程性质指标估算经验公式的方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：1)获取细粒尾矿物理力学指标参数的样本数据：通过收集整理尾矿坝工程地质勘察报告、土工试验成果资料，收集统计不同矿种不同介质类型细粒尾矿的物性指标、强度指标、压缩指标、渗透指标、取样深度作为样本数据；所述收集统计不同矿种不同介质类型的细粒尾矿的样本数据包括：所述细粒尾矿包括尾粉砂、尾粉土、尾粉质粘土、尾粘土四种介质类型；所述物性指标包括比重、含水量、天然密度、干密度、天然孔隙比、饱和度、液限、塑限、塑性指数、液性指数；所述强度指标包括直接快剪粘聚力、内摩擦角，固结快剪粘聚力、内摩擦角，固结不排水剪CU粘聚力、内摩擦角，不固结不排水剪UU粘聚力、内摩擦角，固结排水剪CD粘聚力、内摩擦角；所述压缩指标包括压缩系数、压缩模量；所述渗透指标包括水平渗透系数、垂直渗透系数；2)对样本数据进行初步筛选：对步骤1)获得的样本数据采用常用的μ±3σ异常数据取舍原则剔除异常数据；3)对样本数据进行二次筛选：对步骤2)的样本数据进行数理统计分析、建立细粒尾矿物理力学参数的最优概率分布模型，并依此最优概率分布模型按照95％的置信概率得到细粒尾矿物理力学指标的合理建议范围值；4)建立线性回归数学模型：通过确定细粒尾矿工程性质指标与基本物理指标的关系曲线来建立数学模型；所述基本物理指标包括：细粒尾矿的取样深度、含水量、比重、天然密度、干密度、孔隙比、液限、塑限、塑性指数、液性指数；5)采用最小二乘法原理确定模型参数；6)预测模型拟合优度检验；7)建立细粒尾矿工程性质指标估算经验公式：根据相关性系数大小，遴选出细粒尾矿工程性质指标最优的线性回归经验公式，作为细粒尾矿工程性质指标的最终估算经验公式。