为积极响应绿色矿山建设，多数矿山均采用废石尾砂膏体充填，一方面可降低充填成本，另一方面能有效处理矿山固体废弃物。充填体抗压强度是评价充填体性能的重要指标，对确保井下采矿作业安全进行具有重要作用。文献研究表明，影响充填体抗压强度因素主要有物料级配、浓度、水泥添加量等。

本文采用二矿区全尾砂、废石作为研究材料，通过室内实验、理论分析以及数值模拟等方法，研究了级配、浓度以及水灰比对充填体抗压强度的影响分析，主要研究内容与研究结果如下：

（1）开展了料浆凝结实验。通过对物料的理化性质进行分析测试，开展了全尾砂胶结料浆凝结时间与废石一全尾砂胶结料浆凝结时间测定，经分析比较废石一全尾砂料浆的初凝、终凝时间均优于全尾砂胶结料浆的初凝、终凝时间。废石—全尾砂初凝时间高出全尾砂料浆初凝时间的 40%～50%左右。

（2）开展了废石—尾砂配比实验。基于单轴抗压强度测试，对实验结果进行分析，分析各影响因素对抗压强度的影响，通过极差一方差分析知级配对抗压强度影响较大，进行 SEM电镜扫描实验，在微观层面解释级配对充填体抗压强度的影响。

（3）用分形维数表征充填物料级配。通过分析现有级配理论模型，得出最大密度曲线理论与堆积密实度在表征充填物料级配时存在局限，最大密度曲线理论易受粗颗粒（废石）的影响，容易忽略细颗粒（尾砂）对级配的影响;通过对分形理论的表述，分形维数可对充填物料粒径分布进行表征，因此建立了用分形维数表征充填物料级配的公式，通过拟合分析知，该级配模型可较准确的表征充填物料级配。

（4）基于废石—尾砂配比实验，获取了抗压强度值。分析了现有级配模型在预测抗压强度，存在局限性。基于 MATLAB 软件建立了膏体抗压强度与分形维数（级配）、浓度与水灰比的神经网络，经遗传算法优化后，固定权值与阈值，结果表明神经网络强度模型显著程度高。最后基于分形维数与级配，提出充填物料最优级配。