褐煤反浮选试验研究

通过研究褐煤反浮选捕收剂种类、浮选溶液环境、捕收剂和起泡剂用量对褐煤反浮选的影响,探究了一种有效提高褐煤分选效果的方法。研究表明,由于褐煤孔隙度大、水分高、含氧官能团多等特点导致其可浮性较差,因此在使用大量捕收剂的条件下,直接浮选难以获得较好的浮选效果。相比之下,反浮选可以提高浮选的选择性和回收率,进而获得更好的精煤产品。试验结果表明,在合适的反浮选条件下,可获得产率为56.74%、灰分为25.17%的精煤产品。

选煤厂新型干法除尘技术研究与应用

本文着重探讨了选煤厂粉尘污染问题,以及干法除尘技术的应用状况、优点和局限性,以及应用的可行性和去尘效果与经济效益。综合分析表明,选煤厂在进行粉尘治理方面面临较大的挑战,而新型干法除尘技术则成为一种有潜力的解决方案。该技术具有结构简单、运行成本低、适用范围广、去尘效果好等诸多优点,但也存在着不少局限性,如设备维护困难、防爆要求高、粉尘易燃爆等问题。因此,针对不同的工况需求,选煤厂需综合考虑各种因素,在选择干法除尘技术时进行慎重的评估和决策,以达到最佳的除尘效果和经济效益。

选煤废渣资源化处理技术及其应用研究

本文对选煤废渣资源化处理技术及其应用研究进行了系统分析,选煤废渣是煤炭生产过程中不可避免的产物之一,其在大量堆放的过程中会占用大量土地资源,同时也会造成环境污染和安全隐患。为了解决选煤废渣带来的问题,越来越多的研究者开始探索选煤废渣资源化处理技术。首先介绍了选煤废渣资源化处理技术,在此基础上,进一步分析了该技术应用过程中存在的问题,并提出了相关改善措施。本文旨在为选煤废渣资源化的研究提供参考,并为实现资源化、无害化处理提供更好的保障。

基于分形分析的煤的颗粒度特征研究及在选煤中的应用

煤炭的颗粒度特征是煤的物理性质中一个重要的指标,其对煤的燃烧性能、磨煤性能等有着重要的影响。本文基于分形分析的理论,研究了不同煤炭样品的颗粒度分布特征,并探讨了分形维数和分形特征参数对煤炭颗粒度的反映和意义。同时,将分形分析应用于煤炭的选煤过程中,探讨了其在煤的分级、分选等方面的应用。本文将基于分形分析的理论,研究煤的颗粒度分布特征,并探讨分形分析在煤的选煤过程中的应用。

基于机器学习的选煤过程预测与控制方法研究

随着煤炭工业的不断发展,传统的选煤过程已经难以满足现代化生产的需求。本文提出了一种基于机器学习的选煤过程预测与控制方法,以提高选煤效率和准确性。首先,收集了煤炭的物理和化学参数,建立了一个预测模型,预测了煤炭的品位和含量。然后,通过调整选煤过程中的参数和设备,实现了选煤过程的控制。最后,使用实际数据进行了验证,证明了该方法在选煤过程中具有较高的可行性和实用性。

难浮煤泥浮选的捕收剂筛选试验研究

研究了生物柴油、煤油和植物油酸甲酯对难浮煤泥的捕收效果,筛选出适合该煤泥浮选的最优捕收剂,为现场药剂制度优化提供指导。试验结果表明:在药剂用量最佳、精煤灰分相当时,生物柴油做捕收剂比煤油精煤产率高3.37%,尾煤灰分高1.07%,浮选完善指标高2.82%;生物柴油做捕收剂比植物油酸甲酯精煤产率高7.85%,尾煤灰分高2.86%,浮选完善指标高6.87%;对该难浮煤泥而言,生物柴油捕收效果最优。