基于无线通信的智能选煤检测系统

为提高选煤装置点巡检效率,设计了一种基于无线通信的智能选煤检测系统,该系统通过采集与分析选煤设备中对应的参数,实现对选煤效果的实时监控。本文在J2EE架构的基础上,利用B/S结构的煤矿选煤装置,构建了无线智能化点巡系统,设计了节点系统结构。实验分析引入无线通信控制算法前后的振动特性,验证了系统的可行性,优化后系统振动波动从16.8mm/s降至2.8mm/s。

智能选煤系统煤矸检测问题的研究

针对煤在传送带传送过程中会夹杂着一些煤矸,利用视觉机器人检测传送带上的煤,判断煤矸位置,结合传送带速度确定煤矸到达机器人所在位置所需时间,当煤和煤矸的混合物经过机器人时,机器人把煤矸分离出来,剩下的煤随传送带送到指定位置。机器人之间利用无线模块实现信息共享,将摄像头拍摄的信息反馈到机器人之间,可避免多块煤矸经过机器人时把煤矸漏掉,从而提高煤的纯度。

我国智能化选煤厂技术发展与展望

作为煤炭行业数字化转型的重要环节,选煤厂智能化建设已经从单一设备自动化向整体智能化、数字化、网络化方向发展,正在推动行业逐步实现从传统劳动密集型到新质生产力的跨越。当今智能化选煤厂技术的发展主要体现在自动化、信息化、智能化三方面,通过采用先进技术和设备,如自动化控制技术、物联网技术、新型智能设备与技术、大数据与人工智能技术、智能选煤生产管理平台等,显著提升了选煤过程部分环节的高效、精准控制,提高了选煤效率和产品质量。经过多年的发展,煤炭行业在智能化道路上取得了显著的成就,但同时也暴露出一些问题:部分基础设备难以满足智能化生产管理需求,部分技术实用性不足,工艺技术管理普遍缺乏重视,智能化技术可复制性差、应用深度不足,而且面临人才短缺的问题和技能提升的挑战。下一步智能化选煤厂的技术研发和建设方向主要是实现“透明工厂”“黑灯工厂”和高效工厂,为选煤产业升级提供可靠保证。为实现这些目标,智能化技术需从服务于选煤厂的机电运维、工艺管理和安全保障三方面入手,在以下几个方面进行突破:利用智能感知技术,实现选煤生产系统的全方位参数采集和分析;开发设备全生命周期管理技术在煤炭行业的应用,包括设备故障诊断模型、智能巡检系统、AI图像识别技术监测装置、智能供配电系统和设备管理平台等;在传感器技术和智能控制技术方面加大研发力度,建立高可靠智能过程控制系统;打造选煤专家系统,利用计算机技术和大数据分析,对生产进行智能监控与优化。我国的智能化选煤厂已经完成了从无序扩张到以评分为核心的转变,目前正处于一个新的发展阶段。只要能够把握当前机遇,妥善应对各种挑战,并且持续进行技术的革新和应用的精细化,相信智能化选煤厂的发展必将为我国煤炭行业的发展作出贡献。

基于CNN−BP的浮选尾煤灰分智能检测方法

尾煤灰分是浮选系统的重要生产指标,不仅可以反映当前浮选系统运行工况和精煤采出率,对浮选智能化控制也有重要意义。针对现有基于图像的浮选尾煤灰分检测方法特征提取不全面、模型精度不足的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)−反向传播(BP)的浮选尾煤灰分智能检测方法。构建了CNN初步预测与BP神经网络补偿预测相结合的浮选尾煤灰分智能检测模型。通过CNN提取矿浆图像特征数据,初步预测尾煤灰分,然后将图像灰度特征数据和彩色特征数据作为BP补偿模型的输入,以初步预测值与真实值的差值为输出,最终将初步预测值与补偿预测值相加,得到浮选尾煤灰分。实验结果表明:磁力搅拌器的转子为小转子、转速为500 r/min、光照强度为12750 Lux条件下矿浆搅拌充分,图像质量最好;与CNN模型及极限学习机(ELM)模型相比,CNN−BP模型预测精度最高,误差波动范围最小,预测误差范围为−2%~+2%;CNN−BP模型的均方根误差(RMSE)为0.7705,决定系数为0.9974,平均绝对误差(MAE)为0.5572%,表明其精度高、效果好、泛化性强,可以满足现场生产检测要求。

选煤场浓缩池溢流浓度控制方法研究

浓缩池溢流浓度的监测与控制方法是选煤厂实现智能化选煤的关键之一,针对仅采用传感器的溢流浓度监测与控制方式会导致絮凝剂调节滞后的问题。搭建一套浓缩池自动加药系统,该系统采用BP神经网络与模糊自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)相结合的监测与控制方法,实现浓缩池溢流浓度的稳定控制,避免因絮凝剂添加量问题直接影响浓缩反应,进而影响絮凝沉降效果。通过仿真对比,该方法比采用PID控制的自动加药系统稳定性更高,可有效应对絮凝剂调节的滞后问题,为选煤厂浓缩池溢流浓度控制提出了新的方案。

司马选煤厂块煤智能干选改造实践

针对司马选煤厂300~50 mm块原煤动筛跳汰分选存在分选精度低、矸石带煤率高等问题,从选择块煤排矸方法、改造工艺流程、主要设备选型等方面探究了块煤智能干选改造策略。生产实践表明,块煤智能干选改造降低了矸石带煤率,且节省了人力、物力,具备良好的经济效益和社会效益。

煤炭智能重介分选技术进展与探索

重介分选作为应用最广泛的选煤工艺,正在从自动化、信息化向智能化方向迈进。目前重介选煤厂智能化建设只是实现局部智能化,在整体智能化建设上还存在欠缺,在核心生产设备(重介质旋流器、浅槽等)智能化上发展不足。针对上述问题,从智能感知、智能控制与智能优化决策3个方面阐述了重介分选智能化研究现状,并剖析了重介分选在从自动化向智能化发展的过程中面临着诸多挑战性难题,包括原煤品质波动导致工况难以稳定运行、重介分选自身具有极高的复杂性、重介选煤厂智能化建设局限性等。为推进重介分选行业的智能化与绿色化,实现全场设备自主控制,减少运营人员甚至实现无人化,指出重介选煤厂应建设一套“智能感知、智能控制、智能优化决策”一体化的智能优化生产系统:智能感知作为智能化的基础实现选煤工艺数据的感知获取;智能控制获取传感器等数据对选煤工艺进行智能修正,确保对设定值的跟踪;智能优化决策分析智能控制模块中分选过程的运行状态、调整工艺指标设定值,实现工艺指标设定值的动态优化。感知、控制与决策相互协同,促进选煤厂智能化水平与生产效益提高,为未来实现重介分选生产全流程智能协同优化控制提供了一条新思路。

基于CNN-Transformer融合模型的选煤厂振动筛上杂物语义分割研究

为了智能、高效分离选煤厂原煤中的杂物,促进选煤工艺智能化发展,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的语义分割模型,专门针对振动筛上复杂环境中的杂物进行像素级分割。首先,将Transformer结构应用到选煤厂振动筛的杂物分割任务上,实验结果表明其能更准确地识别杂物边缘。其次,详尽对比分析了不同的上采样方法和Transformer模块,增强了模型的可解释性和适用性。最后,通过与其他先进模型(如ResNet和Swin-Transformer)的综合比较,证实了提出模型在处理振动筛上杂物分割问题上的优越性能。

智能化选煤厂展望

目前我国选煤厂的主要选煤工艺是重介质选煤工艺,大多数选煤厂自动化程度偏低,员工劳动强度大,选煤厂生产成本偏高。在工业4.0与智能工厂发展变革的大背景下,煤炭企业必然向降本增效的智能化方向发展。本文将先进的现代电子信息技术为支撑,利用计算机技术、网络技术和数据库技术与现有的选煤自动化生产系统相整合,综合阐述了智能化选煤厂的设计理念、系统构造,进而规划了智能化选煤厂的智能化化控制、智能化配电等主要功能,初步探索出一条符合选煤行业国情的智能化升级方案,实现选煤厂的精干高效运行,最大幅度的降低生产成本。

重介浅槽分选系统智能化建设实践

以哈尔乌素选煤厂重介浅槽分选系统智能化改造为例,介绍重介浅槽分选系统智能化建设实践,系统阐释了重介浅槽分选系统感知及其性能优化、原煤系统与重介浅槽分选系统协同、重介浅槽分选工艺过程智能控制、重介浅槽生产过程智控系统预警4方面建设内容。通过智能化改造,构建重介浅槽分选系统对煤、水、介、工艺参数的全面智能感知体系,可最大限度地实现系统智能操控,减少人工对分选过程的干预,实现生产效率和品质双提升。

选煤智能化建设的几点思考

结合国家“双碳”战略、国家行业部门及煤炭企业集团对选煤智能化建设宏观政策及规划要求,梳理近年霍州煤电集团选煤智能化建设项目指导思想、实施情况及效果。从选煤厂及各矿井排矸选煤实际情况、选煤厂日常三项管理活动及山西焦煤“六定”改革精益化管理要求三方面提出建议与思考,指出目前选煤智能化建设的不足与问题,以期推动选煤智能化建设更快更好发展。

浅谈智能化选煤厂建设

介绍了智能化选煤的内涵,阐述了智能化选煤厂的构架并探讨了智能化信息云平台、智能控制与管理、智能装备3大构架要素,指出了目前智能化选煤厂建设面临的困境,提出建设智能化选煤厂必须重视选煤技术的建议。

选煤厂智能化发展阶段思考

介绍了国家对煤矿智能化和选煤厂智能化的产业引导情况,《智能化选煤厂建设通用技术规范》的制定颁布以及正在制定的选煤厂智能化建设的标准。根据中国煤炭工业协会征集的选煤行业智能化技术和装备,分析判断了我国选煤厂智能化的发展阶段,结合我国选煤厂,尤其是炼焦煤选煤厂实际情况,提出了智能化选煤厂建设建议。

乌兰木伦选煤厂降本增效技术改造

针对乌兰木伦选煤厂目前煤泥含量较大、生产成本较高等问题,结合现场煤质、产品结构要求和生产现状,采用脱粉技术和块煤智能化干选技术对现有生产工艺进行技术改造,从技术指标和经济指标角度出发,对改造前后的生产工艺进行综合评价。结果表明,改造后的工艺降低生产成本、提高产品回收率、煤泥减量和降低生产管理劳动强度,达到降本增效目的,具有良好的社会和经济效益。

斜沟煤矿选煤厂构建智能工厂的探索与实践

为了探究智能工厂构建的内涵、核心架构、建设内容和建设成效,以斜沟煤矿选煤厂建设智能工厂的实践为例,提出:现场环境及底层设备硬件升级、网络平台搭建,以及与智能化相匹配的厂房环境、网络环境的建设,是支撑选煤智能决策体系的载体;全方位全覆盖的信息化网络安全防护体系的构建,为智能决策提供强大数据支撑;数据建模和分析,研究开发各种智能决策算法与程序,以确保产品在生产过程中完全受控,持续提升生产系统的可靠性,是智能工厂构建的核心;数据可视化呈现及交互协同、在线灰分检测技术、大数据深度学习技术、机器视觉故障预警技术,是选煤厂构建智能工厂的关键技术。同时指出,智能工厂的构建可为企业降本增效和减员减负奠定基础,但距离其成熟应用还有很长的路要走。

大海则选煤厂智能化建设实践

为了推进选煤厂智能化建设,大海则选煤厂从智能一体化平台、BIM三维可视化管理、重介分选精准控制模型、介质智能添加、煤质智能化验等关键环节入手,并结合智能浓缩、智能装车、智能视频、智能配电等智能化技术,建成了能够自主运行、自动调节、自主决策的具有国际先进水平的智能化选煤厂示范工程,实现了日常生产无需人工干预,全流程无人值守。

灰分在线检测对选煤智能化建设作用的思考

为厘清灰分在线检测对选煤智能化建设的作用,在解读国家、行业相关政策的基础上,从智能化选煤厂建设目标、传统灰分检测存在的问题、灰分在线检测技术及设备研发、选煤生产组织原则、选煤产品质量智能决策五个方面展开了论述,明确了智能化选煤厂建设的最终目标实际上是为最大产率原则服务;指出灰分检测结果严重滞后于生产是制约选煤厂产品质量控制的瓶颈;基于灰分在线检测技术现状,提出了灰分在线检测设备研发需考虑的问题;分析了选煤生产组织中的最大产率原则及实现条件;阐述了选煤产品质量智能决策的组成要素、控制对象、控制策略和目标。通过关联性分析,得出灰分在线检测是选煤智能化建设的必要条件,但不是充分条件,并提出了夯实选煤智能化建设基础的几点建议。

重介质选煤过程先进控制:研究进展及展望

基于传统控制方法的重介质选煤过程自动控制存在能耗高、灰分含量波动大等问题,而先进控制能够改善过程动态性能,使系统运行接近最优状态。首先介绍了重介质选煤工艺流程,分析了重介质选煤过程的多时间尺度、多速率特性,并基于重介质选煤过程强非线性、多变量耦合、时变性、多干扰等因素,分析了重介质选煤过程先进控制在数学建模、运行指标跟踪控制、稳定性、关键参量精确感知等方面的难点;然后从重介质选煤过程建模、重介质悬浮液密度控制、精煤灰分控制等方面,综述了重介质选煤过程先进控制的研究进展;最后展望了重介质选煤过程先进控制未来的研究方向:基于大数据的重介质选煤可视化平台建设,面向重介质选煤过程的知识和数据混合驱动的智能优化与控制,产品质量与效率预测方法研究,重介质选煤虚拟实验平台搭建。

基于激光技术的智能化选煤系统研究与应用

为了解决中煤华晋集团有限公司王家岭选煤厂(以下简称“王家岭选煤厂”)现有选煤过程效率低、煤炭资源浪费等问题,结合王家岭选煤厂实际生产现状,研究了一种基于激光选煤法的智能化选煤技术。通过激光检测装置分析计算原煤入料灰度值,将精煤与矸石进行精确识别,由PLC系统控制气压分离装置实现物理分离,对煤矸石进行智能循环分选。通过在王家岭选煤厂进行30 d的工程试验表明,与传统选煤技术相比,应用智能选煤技术不仅选煤效率提高了18.3%,而且节约了20.38%的煤炭资源,同时减少了人工投入21人次,综合考虑建厂成本直接创造84元/t的净利润,取得了良好的社会效益和经济效益。

干法选煤技术创新进展及其节能节水降污效果分析

分析了在加快推进煤炭清洁高效利用政策形势下采用干法选煤技术的必要性;介绍了煤炭干选发展的重要意义,并总结了干法选煤技术的发展现状及其创新进展:目前的干法选煤设备具有系列化和大型化的特点,在设计规模、分选精度、除尘效果、节能节水及分选工艺流程设计等方面已取得较大进展;提出,未来干法选煤技术的发展趋势是亟需加快核心设备的智能化、降低分选粒度下限、开发小于6 mm煤粉分选设备、进一步研发井下干法排矸技术、应用干法选煤技术分选煤矸石等;最后,针对干法选煤技术发展的现存问题进行了简要的分析总结。