RESEARCH ON THE QUALITY PRICE RATIO OF COKING COAL

If assortment priee parity of Clase coking coal and its qtalty price danrcnee is nonreasonable, it deren’t gulde in Anprotrig tbe quallry metaliurgical coking coal and may be influence theeconomic benefit of metallurgical enterprises. This paper propose the principles and mathematicmodel for determination aseortment party of clean cokingcoal and its quality difference of ash content in clean coking coal in order to urge wasbenes into producing superior clean coking cleal whichis under condition of consideration both interest waskeries and interest metallurgicai industry. It canbe used as a method in theory to make price strategies under condition of socialism maket economicfor washeries of clean coking

基于数据生命周期的煤泥浮选智能控制技术研究进展

随着国家政策和新一代人工智能技术的持续牵引,矿山智能化研究取得突破,其中,选煤厂智能化建设受到高度关注,煤泥浮选智能控制技术一直是阻碍选煤厂智能化建设的关键瓶颈之一。以煤泥浮选数据生命周期为主线,从浮选精煤/尾煤灰分在线预测、浮选药剂智能添加和煤泥浮选系统智能决策3个角度综述了煤泥浮选智能控制技术的研究进展,并展望未来煤泥浮选智能控制技术发展趋势。浮选精煤灰分在线预测困难重重,单一视觉特征信息并不可靠,尾矿灰分的预测技术相对更加成熟可靠;浮选药剂添加量受多个过程变量同时制约,模型性能在整个工况区间的自适应性和泛化能力还需进一步提升;当前浮选工业系统智能控制技术的进一步发展严重受限于浮选精煤/尾煤灰分等指标的预测精度、传感器检测精度、药剂添加精度等因素。浮选过程数据集维度更高,难以建立可靠的知识库,以深度学习为代表的新一代人工智能技术能适应这类数据结构。此外,已有浮选监测系统只针对特定矿物,唯一性较高。未来浮选智能控制系统应集中攻克指标预测、传感器检测精度等方面限制,建立多煤种、模板化的煤泥浮选智能控制资料大数据集和大模型。

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。

煤泥深度浮选脱灰提质增值化利用试验研究

炼焦煤煤泥经深度脱灰提质后的高品质精煤产品可作为1种优质的炼焦原料,从而有效实现对炼焦煤煤泥的增值化利用。拟以内蒙古某洗煤厂的炼焦煤煤泥为试验对象并进行浮选试验研究,探究不同磨矿细度、捕收剂和抑制剂对浮选试验结果的影响规律,以期优化浮选流程结构。结果表明,控制磨矿细度为<0.074 mm占97.12%,以M231作为捕收剂、D8211作为抑制剂,采用带有精扫选的“一粗-一扫-三精”浮选试验流程,针对煤泥特点与性质进行全流程闭路浮选试验而得到精煤和尾煤产品,其精煤灰分在12%以内,尾煤灰分在82%以上。精煤产品达到炼焦原料的要求,尾煤可以用作建材原料,可实现炼焦煤煤泥深度脱灰提质的增值化利用与高效回收。

预先脱泥-精选工艺的应用效果分析

为解决当前针对高灰分、高泥化煤泥在实际分选操作中很难保证精煤的产率和质量的问题,在对选煤厂当前浮选工艺现状及其所存在的问题进行详细分析的基础上,对预先脱泥-精选工艺中的粗选浮选机类型进行确定,并对单独精选的分选效果进行分析。通过工业性试验验证了预先脱泥—粗选—精选—脱水等环节组成的浮选工艺对高灰分、高泥化煤泥的浮选效果和产品质量,达到了预期的目标。

西曲矿选煤厂浮选系统改造可行性研究

针对西曲选煤厂煤泥量过大、浮选尾煤灰分过低的问题,对浮选系统进行改造,使用第一段精选,第二段扫选的工艺代替现有一段浮选工艺。根据实验数据,结果显示新工艺有效缓解了煤泥量大的问题,并且在保证浮选精煤灰分的前提下将浮选尾煤灰分提高至70.39%,浮选精煤产量提高1.77%,增加浮选中煤产品,显著提高选煤厂的经济效益。

基于BP神经网络的焦煤浮选模型研究

为实现对不同焦煤浮选精煤产率和灰分质量分数的预测,以鄂尔多斯地区4种焦煤为研究对象,选取碳链长度8~16的烷烃为捕收剂,对4种焦煤进行浮选试验;以密度、接触角、灰分质量分数、捕收剂碳链长度和捕收剂用量为输入量,精煤产率和灰分质量分数为输出量,结合MATLAB构建BP神经网络模型,对模型预测误差进行了分析,发现精煤产率模型和灰分质量分数模型收敛速度快,分别在迭代16次和7次后达到了设定精度0.001,且模型误差小,最大误差为0.15979%。以神华某煤矿的焦煤为样本,对其浮选产率和灰分质量分数的实际结果和预测结果进行了对比,结果表明:浮选产率和灰分质量分数预测效果良好,两者误差均小于5%,模型可靠性较高。研究成果为焦煤浮选指标调控提供了一种新方法。

潘集选煤厂脱泥两次浮选工艺的应用研究

针对潘集选煤厂2#原煤煤泥含量大、矸石易泥化,浮选入料中高灰细粒级含量大的问题,分析了原煤粒度组成和高灰细泥对浮选的危害,提出脱泥两次浮选工艺流程,介绍了浮选入料脱泥池的结构、原理和工艺效果。实践表明,经脱泥两次浮选工艺,可得到平均灰分为10.66%、产率为55.70%的浮选精煤,尾煤灰分、可燃体回收率和浮选完善指标分别为70.84%、79.40%和63.50%,生产指标良好,浮选精煤灰分符合要求,避免重介精煤“背灰”,总精煤产率进一步提高。

基于深度残差网络的煤泥浮选泡沫图像分类方法研究

针对浮选精煤灰分在线检测困难、识别效率低和主观性强等问题,研究了一种基于深度残差网络的浮选精煤泡沫图像分类方法。以6种不同灰分级别的精煤泡沫图像为数据集,对数据集进行了数据增强,采用基于Pytorch框架的ResNet18,ResNet50,ResNet152神经网络模型进行训练分类,通过训练过程的损失值和准确率判断模型的性能。结果表明深度残差网络具有良好的准确度,现场应用效果良好,随着网络层数的加深,模型的分类效果越好。深度残差网络能有效地识别泡沫图像,在煤泥浮选图像分类中具有很大的应用潜力。

高灰细粒煤泥正交优化浮选实验

这是一篇矿物加工工程领域的论文,研究了内蒙古鄂尔多斯市凯达煤样的粒度特征和矿物组成,并在前期单因素实验结果的基础上,采用正交实验考查了叶轮转速、充气量、捕收剂和起泡剂的用量对浮选完善指标和可燃体回收率的影响。最终采用“一粗一精”浮选工艺流程对正交实验的较优方案进行进一步研究,结果表明:各因素主次顺序为起泡剂用量>捕收剂用量>叶轮转速>充气量;正交实验所得的较优方案为A_(2)B_(2)C_(3)D_(3),即起泡剂用量800 g/t、捕收剂用量1600 g/t、矿浆浓度60 g/L、叶轮转速1800 r/min、充气量0.175 m^(3)/(m^(2)/min);在较佳条件下,经过“一粗一精”浮选工艺流程,最终得到了产率49.41%、灰分8.70%的精煤和产率50.59%、灰分74.15%的尾煤。

华阳二矿选煤厂射流浮选柱分选试验研究

煤泥分选是影响精煤产率提高的主要瓶颈。华阳二矿选煤厂针对浮选环节中高灰细泥含量高、精煤产量低等问题,设计了新型射流浮选柱,并通过工艺试验,确定了新型射流浮选柱的最佳工艺参数。实践结果表明,新型射流浮选柱运行效果稳定,煤泥的分选效果好,浮选精煤灰分达标,有效解决细粒煤浮选灰分高、产率低的技术难题,体现出显著社会与经济效益。

难浮煤泥的浮选提质试验研究

山东能源新汶矿业集团中心选煤厂近期受六矿三层原煤煤质变化影响,浮精产率降低明显,且精煤灰分升高。为了降低精煤灰分,提高精煤回收率,对六矿三层浮选入料进行实验室药剂试验。试验药剂分为现场捕收剂和起泡剂,试验捕收剂、起泡剂和浮选调整剂。试验主要包括在用现场药剂及试验药剂浮选单元试验、分步释放试验、浮选调整剂试验及二次精选降灰试验。结果表明:2号捕收剂相比现场捕收剂捕收性更佳,精煤产率可提高10.74个百分点;试验起泡剂相比现场起泡剂可降低精煤灰分3.87个百分点;分步释放试验发现,试验药剂组合比现场药剂组合在合格精煤灰分前提下,精煤产率可提高24.96个百分点;浮选调整剂的加入可提高精煤产率的同时降低精煤灰分;二次精选后精煤灰分可降低至11.40%。试验药剂可以有效降低精煤灰分的同时提高精煤产率,提高浮选效率。

华阳二矿选煤厂二次浮选工艺改造研究

煤炭洗选是煤炭清洁能源利用的源头,是提高煤炭质量的关键。本文针对常规浮选工艺在处理高灰、高细泥含量煤泥时,普遍存在分选精度不高、精煤灰分偏高、分选效果稳定性较差的问题,以华阳二矿选煤厂为研究对象,对该选煤厂进行二次浮选工艺改造。通过对比改造前后技术指标,结果表明,经过改造后,可有效降低浮选精煤灰分,提高精煤出产率,有助于提高企业技术水平和经济效益。

煤泥直接回收与煤泥重介质旋流器回收工艺效果对比

针对当前煤炭洗选过程中粗煤泥在分选环节中效果不佳从而影响精煤产率和质量的问题,在对原煤及煤泥分选性和粒度分布进行研究的基础上,分别通过试验方式对比了粗煤泥直接回收和粗煤泥重介质旋流器回收工艺效果,并重点对比了两种回收工艺对应的精煤产率、灰分等指标,得出采用粗煤泥重介质旋流器回收工艺比直接回收工艺每年可直接增加收益1 080万元。

煤泥浮选中抑制剂的应用研究

针对选煤厂煤泥浮选精煤灰分高的问题,通过一系列浮选试验,研究了浮选流程、抑制剂等工艺条件对浮选精煤灰分的影响,提出了改善浮选效果、降低浮选精煤灰份的可行性方案。采用粗选、一次精选的浮选流程,在精选过程中添加抑制剂(羧甲基纤维素),可使精煤灰分从12.10%降低到9.87%,明显改善和提高了浮选效果。

难浮煤泥浮选工艺研究

阐述了难浮煤泥的特点及改善浮选效果的主要方法。以庞庞塔5号煤泥为浮选试样,研究了一次浮选、精煤再选、分支浮选3种不同浮选流程对难浮煤泥浮选效果的影响,从而找到了适合难浮煤泥浮选的工艺流程。结果表明,分支浮选流程可以在满足精煤灰分的要求下,提高精煤产率。

小锥角水力旋流器在煤泥预先抛尾中的应用

分析了临江选煤厂煤泥性质,说明煤泥中大量细粒、高灰非煤矿物进入浮选系统,是高灰煤泥难以浮选的主要原因。为降低煤泥灰分,减小浮选处理量,通过理论计算和试验应用研究了小锥角水力旋流器在煤泥预先抛尾工艺中应用的可行性。结果表明:150 mm小锥角水力旋流器在给料质量分数15%,给料压力0.25 MPa的条件下,可实现-0.038 mm煤泥的初步分级分选;煤泥经150、75、50 mm小锥角水力旋流器底流串联预处理后,可实现连续降灰。与原煤泥直接浮选相比,煤泥经150 mm小锥角水力旋流器预先抛尾后,其合格精煤泥产率、可燃体回收率和浮选完善指标分别提高6.03%、7.28%和9.99%;入浮煤泥可浮性等级也由难浮提至中等可浮。因此150 mm小锥角水力旋流器用于选煤厂预先抛尾具有可行性。

脱泥浮选与精煤精选工艺试验研究

针对上海庙中心型选煤厂3层煤泥高灰细泥含量高,浮选精煤灰分不达标的问题,探索脱泥浮选工艺与精煤精选工艺对高灰细泥含量大煤泥的适用性,将煤泥中-0.045mm粒级按不同占比与+0.045mm混合模拟脱泥浮选工艺,与精煤精选工艺进行试验对比,结果表明,脱泥浮选工艺与精煤精选工艺均可降低浮选精煤灰分,但脱泥浮选工艺的实质是增加了较粗粒级煤泥的入浮占比,对较细粒级煤泥的浮选效果没有明显改善;而精煤精选工艺在保证了精煤灰分合格的情况下,提高了较细粒级煤泥的浮选效果,得到了较高的精煤回收率。

旋流微泡浮选柱在涡北选煤厂的应用

分析了涡北选煤厂煤泥粒度组成,发现煤样矸石存在泥化现象,高灰细泥含量较高,对浮选不利。进行了浮选机的单因素浮选试验、两因素三水平正交试验以及最优药剂条件下的分步释放试验,同时进行了浮选柱的煤泥浮选试验。结果表明,当煤泥矿浆质量浓度为45 g/L,复合药剂为1.10 kg/t时,精煤灰分为10.97%,精煤产率为72.62%,浮选完善指标最高为53.43%,浮选机煤泥浮选效果最好;浮选柱可以分选出各种质量的精煤,精煤灰分可调性大,可以适应市场变化。最后进行了浮选机和浮选柱的综合对比试验,在精煤灰分相近的情况下,浮选柱不同程度地提高了精煤回收率和浮选完善指标,具有明显优势。

兴隆庄选煤厂煤泥浮选参数优化

为使兴隆庄选煤厂的煤泥浮选参数处于最优状态,以该厂煤泥为研究对象,进行浮选药剂种类和用量选择试验,并确定最佳入浮矿浆浓度和加药方式,在最佳试验条件基础上进行浮选速度试验。试验结果表明:捕收剂选用TDS,用量为800 g/t,起泡剂选用HL-03A,用量为100 g/t,且采用一次加药方式,浮选效果最好;在最佳试验条件下,可获得产率为42.93%、灰分为9.83%的浮选精煤,浮选完善指标为42.48%,满足实际生产需求。