硫化矿石自燃倾向性Fisher判别分析及其应用

"硫化矿石自燃倾向性等级分类的Fisher判别分析法" 本文介绍了利用Fisher判别分析法（FDA）对硫化矿石自燃倾向性进行等级分类的研究。Fisher判别分析是一种统计学方法，旨在寻找能够最大化类别间差异并最小化类别内差异的线性组合，从而实现对数据的有效分类。在本研究中，选择的主要判别因子包括：主要矿物及含量、吸氧速度常数平均值、自热点和自燃点这4项指标。这些指标与硫化矿石自燃的可能性密切相关，可以反映矿石的氧化性和热稳定性。 首先，研究人员选取了新桥硫铁矿13个矿样的实验数据作为学习样本，通过FDA构建了一个线性判别函数。这个函数基于选定的四个判别因子，可以对新的硫化矿石样本进行自燃倾向性的分类。接着，使用训练好的模型对天马山高硫金矿-55m中段以上的矿石进行预测和分类。 实验结果显示，Fisher判别分析模型在硫化矿石自燃倾向性等级分类上表现出良好的性能。模型的分类结果具有显著的统计意义，表明该方法对于区分硫化矿石的自然发火潜势具有较高的准确性和实用性。这意味着，Fisher判别分析法可以作为一个有效的工具，用于评估和预测硫化矿石的自燃风险，有助于矿山安全生产和火灾预防。 关键词的设置反映了文章的核心内容：“硫化矿石”涉及研究的对象，“自燃倾向性”是研究的主题，“等级”指的是矿石自燃风险的程度划分，“Fisher判别分析法”是采用的分析工具，“分类”则指明了研究的目标——将矿石根据其自燃倾向性分为不同等级。 这项研究提供了一种科学的方法，通过对硫化矿石的物理化学特性进行量化分析，来预测其潜在的自燃风险。这对于矿业企业来说具有重要意义，因为及时准确地评估矿石自燃倾向性有助于制定有效的防火措施，防止矿山火灾的发生，保障矿工的生命安全和矿产资源的可持续利用。