基于时间序列对齐和TCNformer的重介精煤灰分多步预测

由于在重介分选过程中各个传感器位置不同,导致重介分选主要工艺参数与灰分存在时间滞后,影响了精煤灰分结果。基于回归模型的灰分预测方法缺乏对时间序列信息的利用,无法捕捉重介生产过程随时间变化的动态特性;基于时间序列的灰分预测方法未能充分考虑灰分和重介分选主要工艺参数之间的时间依赖关系。针对上述问题,提出了一种基于时间序列对齐和TCNformer的重介精煤灰分多步预测方法。通过滞后相关性分析来量化灰分与重介分选主要工艺参数之间的滞后步长,依此对重介分选主要工艺参数在时间维度上进行移动,使得灰分和重介分选主要工艺参数时间序列对齐,消除灰分和重介分选主要工艺参数之间的时间滞后。在Transformer模型的基础上,引入时间卷积网络(TCN)提取特征,并将单向编码器扩展为双向编码器,构建了TCNformer模型来实现精煤灰分多步预测。将时间序列对齐得到的与未来时刻灰分数据对应的过程变量序列作为解码器的输入,以提升模型预测精度。实验结果表明:该方法的平均绝对误差为0.1579%,均方根误差为0.2152%,平均皮尔逊相关系数为0.5051,能有效提升精煤灰分预测精度。

基于EMD-LSTM的重介分选精煤灰分时间序列预测方法研究

针对重介分选的智能化发展需求,根据重介精煤灰分数据噪声特征及灰分过程控制对灰分预测精度、预测时长的要求,提出了基于EMD-LSTM的重介精煤灰分时间序列预测方法。首先,通过经验模态分解(EMD)算法将重介精煤灰分时序数列中的不同尺度分量逐级分解出来,生成一系列具有相同特征尺度的本征模函数,从而去除一定噪声影响;其次,进一步借助于长短期记忆(LSTM)神经网络可解决数据的长期依赖问题,从而在长时间视野预测方面表现更为突出。该方法应用于实际数据集的短期预测,实验结果表明,对LSTM神经网络进行参数寻优后,基于EMDLSTM的重介分选精煤灰分指标时间序列预测方法中,去除IMF1分量的模型所得的预测结果具有最小的标准差σ(0.1481)和平均绝对误差λ(0.1184),去除噪声后的EMD-LSTM模型可使预测准确性显著提高,能够有效解决精煤灰分预测的问题。

基于浮选泡沫图像识别的精煤灰分预测系统

为实现浮选过程的实时监测,柳湾煤矿选煤厂安装了一套智能浮选泡沫图像识别系统,通过在浮选机第1槽和第3槽安装图像拍摄系统,采集浮选机第1槽和第3槽泡沫图像,提取气泡颜色、气泡坍塌度、气泡尺寸及形状、气泡移动速度等特征,采用支持向量回归算法,建立了灰分预测模型。结果表明,第1槽和第3槽预测灰分与实际灰分的误差绝对值分别为0.34%和0.37%。

应用神经网络对精煤灰分含量进行实时预报

针对具有不确定性、时变性和复杂非线性关系的跳汰选煤过程,提出了精煤产品灰分含量的新型实时多步预测方法.本文基于Jordan神经网络构造了具有多作用因素输入和灰分含量动态时间序列反馈的实时动态建模预测模型,提出了BP算法和TD法相结合的网络学习新算法.该方法比传统预测方法具有更好的收敛性和适应性.应用结果表明,预测命中率和预测精度较高.

基于径向基神经网络的浮选精煤灰分预测

鉴于精煤灰分的测量对煤泥浮选自动化的生产有着重要的意义,然而传统的燃烧法测量灰分的办法无法满足自动化生产的需求,设计了一种基于泡沫图像的浮选精煤灰分预测模型。首先对泡沫图像进行去噪声处理,然后用MIV值评价法对影响精煤灰分的特征进行筛选,最后建立基于径向基神经网络的精煤灰分预测模型,并通过与BP神经网络预测结果的对比,说明该网络在预测精煤灰分的优越性。

天然射线灰分仪在精煤灰分检测中的应用

针对涡北选煤厂人工采样化验混精煤灰分时存在的数据滞后、效率低的弊端,在全面分析天然射线灰分仪工作原理和结构的基础上,提出将NGAM-2008天然射线灰分仪应用于混精煤灰分的检测。生产现场应用结果表明,NGAM-2008天然射线灰分仪精密度达0.16%,满足煤样灰分小于15%时的要求,且能实时显示数据,人工劳动强度低,可及时、准确地指导选煤生产,经济、社会效益显著。

关于选煤厂精煤灰分批合格率和批稳定率的研究

精煤灰分批合格率和批稳定率是评价选煤厂生产技术管理水平的重要指标,随着选煤技术的发展,洗选精煤灰分能够得到精确控制,精煤灰分批合格率和批稳定率的计算方法已不能适应选煤技术的发展需要和煤炭市场对精煤灰分的要求。在对两项指标分析的基础上,指出其在实际应用中存在的问题,并结合实际情况对二者的计算方法提出了修正建议。

精煤灰分控制与经济效益

通过对6#肥煤和5#、6#主焦煤配洗精煤灰分的控制。

基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分在线检测技术研究与应用

针对目前选煤厂智能化建设过程中遇到的浮选精煤灰分难以在线快速精准检测的问题,进行了基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分在线检测技术研究,通过多源异构信息融合,将实时浮选尾矿图像与浮选过程变量数据融合为11种特征作为输入变量,并使用IGWO-BP模型对浮选精煤灰分进行预测。通过对GWO算法中收敛系数和指导权重的优化,实现了对GWO算法的改进,并使用IGWO算法对BP神经网络的权值和阈值进行了优化。预测结果表明,与传统BP神经网络和GWO-BP模型相比,IGWO-BP模型的RMSE分别降低66%和44%,MAPE分别降低66%和47%,具有更高的预测精度。并进行了现场应用,通过检测流程的设计与开发,可以实现每3 min对精煤灰分进行1次检测,使用工业现场数据验证,检测结果RMSE=0.2473,MAPE=2.0832%,检测快速精准,为实现浮选过程透明化和浮选系统智能化提供了新方法。

基于精煤灰分预测的重介悬浮液密度自动设定系统设计

为了使重介悬浮液密度及时适应选煤生产的需要,设计出重介悬浮液密度自动设定系统。根据重介选煤厂实际操作情况,先设计训练精煤灰分预测的BP神经网络,再采用Wincc、Matlab编写程序实现重介悬浮液密度的自动设定。该系统可以对一系列密度数据下的精煤灰分进行预测,根据预测结果选择最佳密度设定值,有利于提高精煤灰分的可控性。生产结果表明:在该系统设定的密度值下,精煤灰分在要求的范围内,说明系统运行效果良好。

NGAM-2008天然射线(无源)灰分仪在精煤灰分在线检测中的应用

阐述了有源灰分仪在选煤厂精煤灰分在线检测中存在的问题,介绍了无源在线灰分仪的探测原理,分析了无源灰分仪用于精煤灰分检测的可行性,并评价了无源灰分仪在涡北选煤厂精煤灰分在线检测的应用情况。现场应用表明:无源灰分仪的检测结果不受选煤厂重介工艺中残介量的影响,测量精度优于EJ/T1078—1998《γ辐射煤灰分仪》的要求。

NGAM-2008无源灰分仪在高阳选煤厂精煤灰分检测中的应用

介绍了NGAM-2008无源灰分仪的工作原理、结构特征、技术特点及日常管理注意事项,分析了该设备在高阳选煤厂精煤灰分检测中的应用情况;生产实践表明,该设备满足高阳选煤厂精煤灰分测定需求,检测结果误差小,维修、维护方便,可有效指导洗选生产,确保产品指标稳定;该设备不用放射源,安全可靠,提升了选煤厂职工的健康管理水平。

确定获最大经济产值的炼焦精煤灰分方法的探讨

我国炼焦精煤灰分比国际水平高2％左右,国家曾提出要求降低炼焦精煤灰分为8％左右,但因无确实可行的科学方法,未能实现。长期以来以协商方式确定精煤灰分,造成能源浪费严重。供需不协调,为此本文针对煤炭调价和要求降低精煤灰分的新情况,本着合理利用资源,同时又照顾到供需双方的经济效益,提出了炼焦煤洗煤厂获得最大经济效益的精煤灰分,供有关单位和洗煤厂参考。

降低洗精煤灰分是炼铁节能的重要措施

洗精煤是炼焦的主要原料,其质量的好坏直接影响钢铁的质量和产量。洗精煤灰分又是洗精煤的重要质量指标。实践证明,洗精煤灰分每增加1%,焦炭灰分就要增加1.33%,焦炭灰分每增1%。

精煤灰分超标原因分析及应对措施

一段时间,马兰矿选煤厂精煤生产灰分连续超标,灰分波动大,洗水系统紊乱,循环水浓度持高不下,洗水系统不平衡。由于生产灰分不稳定为装车配煤带来很大困难,产品质量一时难以保证,为此,该厂从原煤质量、工艺技术、设备等方面分析查找原因,并采用质量管理、技术工艺管理等方法逐步解决问题,取得了良好效果。

贵州某选煤厂产销精煤灰分超差原因探索

精煤灰分是影响煤炭计价的一个重要指标,对选煤厂的生产具有指导意义。本文主要针对贵州某选煤厂产销精煤灰分差异大的具体问题,从采样、制样、化验、设备及煤质检验人员水平等方面进行分析探索,提出建议。生产中加强采制化管理,确保煤样代表性、规范制样、准确化验。加强培训,提高质检人员水平,建立奖惩制度,以技术检查结果指导生产,保证外销精煤质量,降低产销精煤灰分误差,最终实现经济效益。

SCL2000B型γ-射线测灰仪快速测定洗精煤灰分的应用及影响因素分析

水分控制在6％～18％之间、粒度在3毫米以下缩分均匀的不同煤种的不同灰分的洗精煤按同一标准装入同一样桶，使用SCL2000B型γ-射线测灰仪对其灰分进行快速测定，测量结果与化验结果误差均在±0．5％之内。

用精煤最高产率原则确定精煤灰分指标

根据选煤厂实际情况,参考某月月综合筛分浮沉试验资料,对洗精煤产率组成进行了定性、定量分析,并利用相关资料确定了精煤综合产率最高时,各组成部分的灰分范围。

影响重介质旋流器精煤产品灰分自动稳定控制的因素探讨

分析了影响重介质旋流器精煤产品灰分自动稳定控制的影响因素,指出实现精煤产品灰分稳定控制是一项系统工程,悬浮液密度自动控制要与入选原煤均质化、完善的工艺系统和操作条件、合理的设备配置、合格的介质相结合,才能实现预期的目标。

禾草沟选煤厂粗精煤泥分选系统优化改造

针对禾草沟选煤厂粗精煤分选效果差、影响精煤灰分指标的问题,采用增加TBS顶水泵、改造弧形筛参数等措施对工艺进行改造;改造后有效降低了粗精煤泥中的细泥含量,降低了粗精煤灰分,提高了经济效益。