基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究

为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能。试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力。通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警。该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义。

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。

洗煤厂智能密度控制系统研究与应用

为改善洗煤厂精煤灰分稳定性,降低人工干预带来的不确定性,提高模块采集精度,实现介质密度动态控制,需对传统重介系统工艺进行改造,应用稳定性更强、精准化程度更高的智能密控系统。本文以钱家营矿业分公司洗煤厂智能密控系统应用及智能改造为例,对智能密度控制系统原理、设计内容及系统操作进行了阐述。应用结果表明,智能密度控制系统极大地提升了洗煤厂生产、决策的智能化水平,在确保精煤质量的同时,能充分满足客户需求,值得进一步推广。

基于机器视觉的带式输送机高精度煤流检测研究

针对现有基于机器视觉的带式输送机煤流检测方法存在的图像细节缺失、在多处断裂或断裂间距较大区域拟合效果较差的问题,基于直射斜收式激光三角测量原理,提出了一种基于机器视觉的带式输送机高精度煤流检测系统,将线激光发射器布置在带式输送机测量位置正上方并垂直照射煤堆,煤堆随带式输送机匀速运动,利用相机在斜上方实时拍摄包含激光条纹的煤堆表面图像。对煤流检测系统进行标定,包括相机内参数标定和激光平面标定,得到煤堆的高度信息;对煤流截面激光条纹图像进行处理,从提取精度、算法实时性等角度对比分析了灰度重心法和区域骨架法,根据对比结果选用区域骨架法提取激光条纹中心;针对利用图像膨胀操作进行激光条纹断裂修补拟合效果较差的问题,提出采用最小二乘法作为激光条纹断裂修补算法,相较于闭运算,最小二乘法拟合处理的平滑效果更好,精度较高;建立煤流截面积计算模型,通过计算每一帧上煤堆的横截面积,即可得出不同带速下的煤流体积。实验结果表明,当带速分别为0.25,0.5,1 m/s时,煤流检测系统误差均较小,最大误差分别为2.78%,3.61%和3.89%,验证了煤流检测系统具有较高的准确性。

蒙新选煤厂浮选系统优化改造

为了解决蒙新选煤厂煤泥水处理效果差,细粒级精煤回收率低的问题,对该选煤厂原有生产系统进行了分析,发现该厂入选原煤煤质差异较大且缺少粗颗粒煤泥处理工艺,浮选入料粒度控制效果较差,造成浮选效果差的问题,而且入浮物料存在不均匀现象。因此决定增设高频叠筛与矿浆预处理器,以完善原厂浮选选前截粗工艺,增加两次浮选选前预处理环节;针对原煤煤质变化造成的浮选入料煤泥性质变化大的问题,选用对煤泥性质有更强适应性的机械搅拌式浮选机替代原喷射式浮选机。改造完成后,浮选精煤回收率得到了显著提高,经济效益也随之提高。

翟镇选煤厂二次浮选工艺改造实践

翟镇选煤厂为解决细粒煤泥可浮性差、浮选精煤灰分高、精煤产品均质性差的问题,采用“浮选机+浮选机”、“高压穿流压榨压滤机+沉降过滤离心脱水机+煤泥混破机”联合分选回收工艺,创新使用沉降过滤式离心机用于二次浮选精矿脱水技术,对原浮选系统进行改造。改造完成后,各项指标达到预期要求,浮选精煤水分降低10%,浮选精煤回收率提高5.38%,取得了明显的经济效益。

煤矿掘进机智能诊断与维修方法分析

由于煤矿井下工作环境复杂多样、施工环境较为恶劣且工作强度较大,在运行期间极易出现安全问题。掘进机是煤矿挖掘过程中必不可少的机器设备,但长时间的使用极易出现各类电气以及机械故障,严重影响了煤矿井下作业。因此,对煤矿掘进机进行智能诊断研究并提出相应的维修方案,以便进一步地对煤矿掘进机的运行状态进行分析;明确关键部位参数的变化情况,对故障类型进行统计,提出具有针对性的排除策略,能够保障煤矿掘进机安全高效运行。

孔庄选煤厂粗煤泥分选系统效果评价及改进建议

分析了孔庄选煤厂粗煤泥分选系统运行情况,重点对TBS煤泥分选机单机分选效果和粗精煤泥回收工艺效果进行评定,分析分选过程中存在的问题,并提出改进措施,为全面掌握粗煤泥系统运行情况提供可靠依据,对后续持续改进优化提供指导;研究成果可为其他选煤厂粗煤泥分选系统改进工作提供参考。

基于三维重建技术及人工智能的堵煤预警系统应用

燃煤电厂输煤系统落煤管堵煤影响系统正常运行,目前国内外普遍采用传感器技术进行堵煤检测,存在误报和漏报的现象,不能实时准确反映落煤管堵煤情况。本文提出了一种基于三维重建技术及人工智能的堵煤预警方法,通过在现场环境下进行应用实测,验证了该方法的可行性。

燃煤发电厂输煤筛碎系统改造实践

煤电企业“三改联动”中不应忽视针对公用系统的节能降耗改造。在燃煤发电厂中,输煤系统是整个发电系统中重要的组成部分,具有分布范围广、粉尘较多的特点,输煤系统节能环保改造具有较强的潜力和意义。基于此,对王曲电厂输煤筛碎系统的实际运行现状进行分析,研究改造方案,通过设计研发和应用高度较小的1 000 t/h高效筛碎一体机,完成碎煤系统与煤场封闭气膜隔离,避免气膜压差而导致的粉尘发生,减少了环境污染,避免了车辆二次倒运、二次输送和运输污染,节约了转运费和厂用电,达到节能环保的目的;筛上物不占用煤场面积,提高了煤场利用率;避免了不同煤种混合的筛上物再次进入输煤系统,提高了掺配精度;由单路破碎布置,改为双路破碎直接上煤,提高了设备可靠性。

瑞盛选煤厂煤泥水系统问题分析及改进措施

针对瑞盛选煤厂生产过程中出现的粗煤泥分选效果差、粗煤泥泵电机超负荷及煤泥离心机产品水分高等问题,通过综合分析,找出问题出现的原因,并实施了调整浓缩旋流器底流循环水加入量、减少煤泥量、更换底流口等改进措施,实现了选煤厂正常运转。

基于LSSVM的火力发电厂燃煤发电机组碳排放测算方法

为解决燃煤发电机组在投产使用后存在的碳排放过大等问题,降低机组运行对大气环境的负面影响,作者以某火力发电厂为例,引入最小二乘支持向量机(LSSVM),开展燃煤发电机组碳排放测算方法的设计研究。以LSSVM中的径向基(RBF)函数核,构建燃煤发电机组碳排放相关数据样本集合,根据样本集合容量,进行数据的非线性映射,实现对发电机组碳排放相关数据的筛查;建立火力发电厂碳排放强度计算模型,对火力发电厂燃煤发电机组在运行过程中煤耗综合情况进行系统化分析。考虑到火力发电厂燃煤发电机组在投产使用后会不可避免地存在损耗,在碳排放强度已知的情况下,对考虑网损的发电机组碳排放进行测算。实验结果表明:设计的测算方法应用效果良好,规范使用该方法进行火力发电厂燃煤发电机组碳排放测算,测算结果更加贴合实际。

煤机制修企业全面质量管理体系的建立与实施

煤机制修企业作为各大煤业集团的下属单位,其煤机质量管控能力与煤矿安全生产息息相关。结合煤机制修企业生产特点,在ISO9001质量管理体系认证的基础上,总结多项实用质量管理方法,对促进煤机制修企业产品质量稳步提升具有良好效果。

选煤厂浮选机自动控制装置的应用研究

为了解决选煤厂浮选自动化程度低、精度差的问题,设计了一种新的智能浮选控制系统。该系统能够智能控制液位、加药量、吸气量及运行参数,实现无人值守作业。实际应用表明,智能浮选控制系统可使精煤产率提高1.4%,减少3个浮选作业人员,有效提升选煤厂的浮选效率和浮选质量。

双/四焊枪堆焊设备研发及三机槽体再制造应用

刮板机、破碎机和转载机的槽体作为综采设备的核心过煤部件,经受着苛刻的磨损损伤,其服役寿命直接影响煤矿的安全和稳定生产。然而以单焊枪堆焊设备为主体的三机槽体中板、底板、W形侧槽帮处磨损的再制造维修存在焊接工作量大、劳动强度高、操作环境恶劣等问题,亟需进行提升改造。通过升级双/四焊枪设备及相匹配的控制系统,实现了三机槽体中板、底板4条耐磨带的同时焊接再制造,大幅提升三机槽体的焊接再制造效率。通过焊枪定位系统还实现了底板耐磨带的自动补焊,显著改善了“口”字型槽体底板的焊接再制造加工质量。双/四焊枪堆焊设备在彬长生产服务中心的实践表明,单班维修槽体效率较原单焊枪模式提高4倍,助力了煤矿装备大修质量提升以及再制造产品转型升级。

三种牧草对煤矿废弃地土壤重金属的修复效应

应用原子吸收法对九台营城煤矿废弃地修复前后土壤中五种重金属元素(Cu、Ni、Pb、Cd、Zn)含量进行了测定,并利用内梅罗综合污染指数法评价其重金属污染强度,比较了三种牧草(黄花草木樨,Melilotus suaveolens;紫花苜蓿,Medicago sativa;白花三叶草,Trifolium repens)的适应能力、修复效应及富集特征。结果表明,引进品种黄花草木樨"斯列金1号"修复效应较好,适应能力较强,种植两年后土壤由重度污染降为轻度污染,污染严重的镉(Cd)降为中度污染,生物量增长较大,其次是紫花苜蓿,白花三叶草不能生长;黄花草木樨、紫花苜蓿对5种重金属的富集转移规律不尽相同,且随着种植时间的变化而变化,其中黄花草木樨的富集能力及转移能力均大于紫花苜蓿,并随着种植时间的延长而增强,对五种重金属元素中镉(Cd)、铜(Cu)的富集能力和转移能力较强;紫花苜蓿的富集能力和转移能力随着种植时间的延长而降低,其对Cd的富集能力较强,种植第一年对Pb转移能力强,种植第二年对Cu的转移能力较强。

不同植物对煤矿废弃地土壤重金属富集转化规律

于2008～2009年采取吉林省九台营城煤矿废弃地的复垦土和矸石土作为种植土壤,分别于试验小区内种植黄花草木樨（Melilotus officinalis Lam.）和紫花苜蓿（Medicago sativa L.）,研究植物不同营养器官对煤矿废弃地土壤重金属的富集转化规律.结果表明,两种植物对不同土壤重金属的富集能力不同.复垦土种植条件下,黄花草木樨的叶和茎、紫花苜蓿的根和叶对Zn、Cd、Ni和Cu富集能力较强;矸石土种植条件下,黄花草木樨的叶对Ni、Cd及Cu的富集能力较强,根对Zn的富集能力较强,紫花苜蓿的叶对4种重金属的富集能力均较强,且茎对Cu和Ni、根对Zn也存在一定的富集能力.

北方煤矸石山生态修复植物筛选初报

煤矸石山的露天堆存导致了严重的社会和环境问题,对矸石山的生态治理已成为当前刻不容缓的任务。植物修复具有处理成本低,不破坏场地,对周围环境的扰动小,不易引起次生污染、环境友好等优点。优选植物显示出它的重要性。通过对矸石山生境的了解,筛选出适宜的植物,以便为进一步实验研究提供依据,缩小筛选范围。

电站锅炉省煤器受热面的积灰监测

为了实现电站锅炉省煤器受热面的污染情况在线监测,采用支持向量机算法对省煤器的清洁吸热量进行预测,使用灰狼算法(GWO)和遗传算法对模型进行参数寻优并进行预测精确度的对比。再由清洁吸热量计算清洁因子,根据清洁因子的变化来判断省煤器的积灰状态。以某660MW机组为例,将短吹后的数据作为清洁数据样本进行训练和验证,结果表明灰狼算法比遗传算法预测精度更高,所需训练时间更短。最后利用上述模型来预测长吹前省煤器的清洁吸热量,绘制出清洁曲线图。该模型能较好表现省煤器的积灰情况,为受热面积灰在线监测提供依据。

基于PLC的浮选自动化双人机接口加药控制系统在马头选煤厂的应用

为了使浮选作业能够获得最佳的性能指标,提高加药的准确性和可靠性,设计了以PLC为核心的双人机接口自动加药控制系统;经马头选煤厂实地运行,该系统成功实现了药剂的自动添加,双人机操作极大地降低了生产成本,减轻了工人的劳动强度。