选煤厂重介选煤技术工艺与质量管理研究

选煤厂作为现代煤炭生产业务中的核心技术服务环节,其地位举足轻重,对于提升生产效率与保障生产安全具有不可替代的作用。聚焦于重介选煤工艺这一关键技术。在众多选煤方法中,强磁选煤、脉冲选煤以及螺旋选煤等各具特色,它们不仅依据煤炭的物理化学性质进行精细区分,更通过创新的技术手段实现了煤炭性状的优化选择。这些方法不仅显著提高了煤炭的取得率,还极大地提升了产品的整体质量。从质量管理来看,参照ISO 9001:2015的标准进行改进和创新,形成了丰富完善的质量管理体系。通过这一管理体系,尽可能找出并解决问题,从而提升工艺效率,增进企业竞争力。研究发现,将重介选煤技术与质量管理相结合,能够进一步提升选煤厂的生产效率和产品质量,为煤炭生产企业带来显著效益。总体上,本研究为理解和应用现代选煤技术以及提高煤炭产业的质量管理提供了有益的指导。

新媒体时代下选煤厂政工工作的创新开展途径思考

新媒体时代,选煤厂政工工作面临新环境,传统模式难适新时代,为提成效与竞争力,需探索创新途径,运用多种研究方法,剖析新媒体影响与现状,阐述理论学习、互动交流等创新举措,提出制度、资源等保障措施并展示案例,构建起创新开展的系统框架与实践模式,为选煤厂提供全面参考,助力员工凝聚、企业形象与效益提升,推动可持续发展并为同行借鉴。

选煤厂控制自动化技术的研究与应用

在现代工业的快速进步中,利用先进的自动化技术已显著增强了选煤厂的控制能力,这种变革在显著提高选煤厂生产质量方面发挥了关键作用,更是将自动化技术融合到了选煤各关键环节中去。本文对自动化技术在选煤厂的实施内容进行探讨,涉及了预警系统的设计、测试过程的自动化以及控制层面的系统集成。对自动化实施系统进行了介绍,涵盖了自动化的配煤系统设计、控制液位的系统及浮选脱水的自动化技术等方面。文章最后就自动化控制技术在选煤厂生产过程中的应用情况进行了详细阐述,内容包括对电气设备合理化选择、运用视频监控及通信设备以实现远程控制,并构建了高效的信息系统。本文旨在为相关人员工作提供参考。

选煤厂压滤机自动控制系统设计研究

传统选煤厂压滤机控制系统因自动化程度低下、人工操作环节多,且不具备多台压滤设备协调控制等功能,导致压料、冒料等事故频发,影响正常生产。针对上述问题,采用自动控制及以太网通信技术对隔膜式压滤机控制系统进行改造设计,通过PLC(Programmable Logic Controller,可编程逻辑控制器)控制实现多台压滤设备的通信及联动控制,使多台压滤机工艺流程自动协调进行,有效提高选煤厂压滤质量及生产效率。

选煤厂厂房渗漏率控制与防震防水保护装置应用

哈尔乌素选煤厂 1000 万吨系统主厂房投产多年,围护结构和生产管道渗漏严重,渗漏率达 64%,经分析,管道与穿楼板接缝渗漏为主要症结,渗漏原因是缺少防震防水保护装置。小组确定装置材料尺寸并设计制作安装,将渗漏率降至 7%,在筛分厂房检验效果良好,改善了厂房环境,保障了职工健康且提升了企业形象,为后续厂房改造积累经验,未来将针对厂房外墙彩板围护结构安装合格率展开进一步研究。

选煤厂工艺流程优化与节能降耗策略研究

在国家“能耗双控”政策指导下,高质量的煤炭企业节能减排已成为必然趋势。然而,目前我国选煤厂的分选过程中,还存在着大量的物料损失,以及对生态环境的严重污染。只有对流程进行优化,才能提高生产效率,降低对环境的污染,所以要加强对流程优化的研究,以推动煤炭工业的高质量发展。文章详细地分析了选煤的工艺流程和特征,对目前的选煤生产状况进行了介绍,对各种洗选工艺进行了研究,并提出了工艺流程的优化和节能降耗的对策,力争使选煤工艺更加完善。

S-FHMC710型煤泥重介质旋流器在吕家坨选煤厂的应用

吕家坨矿选煤厂为了解决粗煤泥分选效果差的问题,采用S-FHMC710型超级煤泥重介质旋流器分选粗煤泥,并通过工业性试验对超级煤泥重介质旋流器进行工艺性能进行检测。试验结果表明:大于0.5 mm粒级可能偏差0.050 kg/L,数量效率99.64%;0.50~0.25 mm粒级可能偏差0.060 kg/L,数量效率98.76%;0.25~0.10 mm粒级可能偏差0.087 kg/L,数量效率96.99%,有效分选下限达到0.10 mm。该超级煤泥重介质旋流器应用效果良好,对于提高精煤质量、产率和选煤厂经济效益具有显著的效果。

重介分选密度智能控制系统在济二煤矿选煤厂的应用

阐述了济宁二号煤矿选煤厂针对重介分选密度控制问题,以数字化建设为基础,依托人工智能技术进行了智能化建设的探索。基于完善的生产传感器,采集原煤灰分、入洗煤量、磁性物含量、精煤灰分等生产数据入库保存,作为智能控制系统的数据基础。基于盘古大模型和优化求解技术构建重介分选密度设定值的智能推荐系统,并将推荐的分选密度自动下发到PLC系统执行,形成完整的生产闭环。生产实践表明,该系统控制得到的精煤产品灰分稳定性更高,精煤理论产率相比人工控制提升0.334%。

稀缺主焦煤高效重介分选工艺在吕家坨矿选煤厂的应用

针对吕家坨矿选煤厂原生产工艺存在的问题,分析了入选原煤煤质特性,采用超宽粒级原煤三产品重介质旋流器选煤工艺、新型煤泥重介质旋流器选煤技术-反分流分选工艺、粗精煤泥两段弧形筛组合脱泥回收技术进行技术改造。改造后工艺系统指标检测结果表明,改造可提高综合精煤产率1.78%,增加税前利润10573.2万元。

吕家坨选煤厂粗煤泥分选回收工艺改造

阐述了吕家坨选煤厂为解决原有粗煤泥分选与回收系统分选效果差、回收效率低的问题,采用超级煤泥重介质旋流器+两段弧形筛+煤泥离心机回收工艺,对原有粗煤泥分选系统进行技术改造。改造后超级煤泥重介质旋流器对0.25~0.10 mm粒级分选可能偏差E pm低至0.087 kg/L,分选下限低至0.10 mm,两段精煤泥弧形筛筛分效率高达80.55%,增加精煤产率约0.6%,每年可给选煤厂增加税前利润3600万元。

选煤厂大煤块智能图像识别方法研究

针对现有选煤厂大煤块识别受到大煤块与矸石线性不可分影响,导致识别效率低、识别精度差的问题,设计了一种选煤厂大煤块智能图像识别方法。首先,应用图像采集设备获取煤块混合图像,并对图像进行增强、去噪等操作,以完成图像预处理。然后,计算煤块的面积和厚度,以获取煤块与矸石的物质特征。最后,基于煤块与矸石的X射线衰减曲线完成识别阈值的设定,并结合最小二乘支持向量机解决煤块与矸石的线性不可分问题,从而完成大煤块图像的智能识别。对比试验结果表明,所提方法应用效果较好、识别率及识别精度较高、识别速度较快,总体性能优于对比方法。该方法可大幅提升大煤块图像识别效果,有较高的应用价值。

选煤厂生产线调度最优决策专家系统设计

为提升选煤工艺的运行效率、创造更多的企业效益,设计了一种生产线调度最优决策专家系统。采用多种终端等组件,构建网络连接子系统。采用传感器、采集器等不同设备,构建实时监测子系统。结合上位机与调度决策模块,组成移动调度子系统。以可编程逻辑控制器(PLC)控制程序与调度最优决策方案制定程序作为技术支持,根据最优决策的目标函数模型与约束条件,生成最优调度决策方案。试验结果表明,应用所设计系统,每吨煤炭的最长加工时间最小化至17.69 s,且用于调度的时间仅为17.13 s。由此证明:所设计系统运行速度较快;给出的决策方案完全符合调度目标;煤炭调度时间和加工时间均较短。该系统可行性与实时性优势显著。该设计能为企业创造较好的实践价值与经济效益。

选煤厂转载点多种控尘措施及智能排风效果分析

为研究选煤厂转载点不同控尘措施对粉尘污染的控制效果,提升选煤厂转载点降尘效率,初步实现选煤厂转载点除尘系统的智能化,采用数值模拟、物理相似模拟实验相结合的研究方法,分析了吸尘罩、挡尘帘、风幕等多种控尘措施的降尘效率与粉尘浓度的变化规律。数值模拟结果表明,最佳吸尘罩位置结合风幕的布置方式降尘效率高达92.0%;当吸尘罩排风量增大时,降尘效率提高,但需避免排风量过大对通风系统的不利影响;入口风速的增大会降低降尘效率,当风速为0.1 m/s时,效率降至74.8%,因此可通过适当减小入口风速以提高降尘效果。物理相似模拟实验验证了数值模拟的可靠性,结果表明:单一降尘措施的效果较为有限;通过将吸尘罩与风幕相结合,降尘效率可提高至90.5%;进一步结合使用挡尘帘,降尘效率可进一步提升至95.7%。基于此,引入智能调控技术,通过传感器与可编程控制器系统实现按需调节风量,从而使降尘效率稳定超过90.0%。

数字化工程设计在选煤厂设计中的应用思考

结合当前智能选煤厂的建设趋势,介绍了数字化工程设计内容及意义;数字化工程设计是建设智能选煤厂的重要基础技术,可以提升设计质量,增强企业竞争力;分析了在推广过程中可能存在数据难以收集使用、数据孤岛、缺少设计软件及对应标准、设计模式难以转变等问题;并从数据收集及利用、软件开发、管理措施等方面提出了推广数字化工程设计可采取的措施。

基于改进MobileNetV3的选煤厂实时火灾识别方法研究

选煤厂的早期火灾识别可以极大保障人员和财产的安全,然而现有的火灾识别方法往往存在误报率高、实时性差等问题,难以满足实际需求。为了解决选煤厂实时火灾识别效果不理想的问题,基于计算机视觉领域中网络结构、轻量级网络和注意力机制的研究现状,针对目前选煤厂等工业生产环境中火灾识别方法存在识别延迟、推理速度较慢、难以进行实时识别等问题,提出将注意力模块CBSAM(Convolutional Block Second-order Attention Module)集成到Mobile-NetV3网络中来增强模型的表示能力,解决选煤厂的实时火灾识别问题。为提升特征表示能力,CBSAM模块在平均池化和最大池化特征的基础上引入二阶池化特征,通过通道注意力模块生成通道注意力图,然后通过空间注意力模块生成空间注意力图。为验证该模型在选煤厂实时火灾识别中的有效性,数据集采用开源数据集Fire Dunning Dataset和选煤厂现场收集的数据,通过消融实验验证CBSAM模块的有效性,通过对比实验验证CBSAM模块与改进MobileNetV3网络的泛化性与有效性。结果表明:通过引入CBSAM模块与MobileNetV3网络相结合,实现了轻量级网络与高效特征提取的有机结合,提高了网络的分类效果;CBSAM-MobileNetV3收集到的选煤厂火灾识别数据集具有良好的识别准确率。在MobileNetV3网络的基础上通过集成CBSAM模块减少了冗余信息的干扰,网络分类效果明显优于其他轻量级网络架构,能够有效地提升火灾识别的准确率,可以应用于选煤厂火灾识别任务。

基于Python的选煤厂生产数据实时报送系统开发

传统的选煤厂生产数据报送方式耗时耗力,数据的时效性、准确性、完整性和真实性无法保障,且缺乏深入分析,无法与当下流行的即时通讯软件进行数据通讯。为此,在确定采集目标和数据需求的基础上,基于OPC协议和WebSocket协议,通过建立MySQL数据库、选择合适的Python库、编写数据采集代码,并选取合适的即时通讯软件,对选煤厂生产数据实时报送系统进行了开发。选煤厂生产数据实时报送系统可实现如下功能:自动采集和传输数据;提取数据中的关键信息和规律,并对数据进行处理和分析;自动生成生产报告和统计分析报告,并通过即时通讯软件将生产数据自动推送至相关人员,从而保证数据报送的实时性与共享性。该生产数据实时报送系统可为后续选煤厂的智能化升级改造提供数据支撑。

山西焦煤集团选煤厂智能化建设的实践与思考

为了顺应我国“双碳”背景下煤炭清洁高效利用的国家战略,介绍了山西焦煤集团有限责任公司(以下简称“山西焦煤集团”)选煤厂智能化建设规划、顶层设计与具体举措,梳理了山西焦煤集团通过学习、实践、再提高的螺旋式提升选煤厂智能化水平的建设经验,详细阐述了山西焦煤集团围绕重介智能分选、智能浮选、煤泥水健康保障、智能采制化、智能配煤、产供销智能管理等选煤核心环节的建设方案、技术路线与实施效果,并对智能化选煤厂建设实践中存在的主要问题进行了分析研究,进一步推进选煤厂智能化建设提出了具体建议。

选煤厂重介质分选工艺智能化改造及应用

针对陕西某选煤厂入选煤质变化较大、集成化不高、智能化程度底等问题,结合煤炭行业智能化应用与发展趋势,通过对选煤工艺流程和洗选装备进行分析,以自动化为基础,准确拾取底层数据,建立生产模型,主要针对重介系统、浓缩系统等环节进行改造,提高了选煤厂生产的科学性和稳定性,实现了降本增效、安全生产。

选煤厂智能巡检机器人的设计与应用

针对陕西某选煤厂运输系统复杂、环境因素影响大等,引起带式输送机频繁出现胶带跑偏、撕裂、打滑、堆煤等故障,造成洗选生产中断,甚至采掘工作或全矿井作业瘫痪等严重问题,本文设计了一种智能巡检机器人系统。该系统主要由巡检机器人本体、行走轨道、网络通信系统、后台操作软件以及人工智能识别与检测系统组成,通过视频监控、红外成像、声学阵列等手段,实现运输系统实时监测监控。经应用表明,该系统检测精准、运行可靠,取得了较好的应用效果。

汪家寨煤矿选煤厂介耗系统工艺技术改造与应用

针对汪家寨煤矿选煤厂介耗较高的问题,从煤质、磁铁矿粉质量、循环水质量和设备等方面分析产生问题的原因,进而采取介质质量管理、循环水水质管理、技术改造和生产管理等措施,解决关键技术问题,并持续改进,不仅介耗明显降低、重介分选系统运行良好,而且取得了节约成本、提高经济效益的效果。