La tecnología de relleno de pasta cementada (CPB) se ha utilizado con éxito para el reciclaje de los residuos mineros en todo el mundo. Sin embargo, su aplicación en las minas de carbón es limitada debido a la falta de relaves mineros que puedan funcionar como agregados. En este trabajo, se investigó la viabilidad de utilizar limos del río Amarillo (YRS) como agregados en el CPB. Se seleccionaron como materiales cementantes el cemento Portland ordinario (OPC), la ganga de carbón OPC (CG) y las cenizas volantes de carbón OPC (CFA). Se realizó un gran número de experimentos de laboratorio para investigar la resistencia a la compresión no confinada (UCS) de las muestras de CPB. Tras la discusión de los resultados experimentales, se preparó un conjunto de datos después de la recopilación y el procesamiento de los mismos. Se empleó una red neuronal profunda (DNN) para predecir la UCS del CPB a partir de sus variables de influencia, a saber, la proporción de OPC, CG, CFA e YS, el contenido de sólidos y el tiempo de curado. Los resultados muestran lo siguiente (i) El contenido de sólidos, el contenido de cemento (relación cemento/arena) y el tiempo de curado presentan una correlación positiva con el UCS. El CG puede utilizarse como una especie de sustituto del OPC, mientras que la adición de CFA aumenta significativamente el UCS del CPB. (ii) El tamaño óptimo del conjunto de entrenamiento fue de 80
y el número de ejecuciones fue de 36 para obtener los resultados convergentes. (iii) El AG fue eficiente en el ajuste de la arquitectura de la DNN, encontrándose la arquitectura óptima de la DNN en la 17ª iteración. (iv) La DNN óptima tuvo un excelente rendimiento en la predicción del UCS del CPB basado en el limo (el coeficiente de correlación fue de 0,97 en el conjunto de entrenamiento y de 0,99 en el conjunto de prueba). (v) El tiempo de curado, la proporción de CFA y el contenido de sólidos fueron las variables de entrada más significativas para el CPB basado en limo y todas ellas se correlacionaron positivamente con el UCS.
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