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。

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。

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。

低阶煤煤泥浮选技术研究现状

浮选是根据颗粒表面性质的差异将不同矿物颗粒分离的方法,是选煤厂细粒煤泥处理的重要方法。文章综述了低阶煤煤泥浮选技术研究现状,包括浮选前预处理阶段的细泥夹带、罩盖问题研究和超声波预处理,煤泥表面改质方面的研究以及浮选药剂的研究,并介绍了目前煤泥浮选用到的主流浮选设备的研究现状,最后对煤泥浮选相关技术及设备的发展趋势进行了展望。

涡北选煤厂煤泥浮选系统工艺诊断与优化研究

针对浮选尾煤泥发热量高的问题,对涡北选煤厂的一次浮选、二次浮选工艺进行了分析,通过分步释放浮选试验、浮选条件试验,对入料可浮性条件进行探索,并考察了“一次粗选”、“一粗一精”、“一粗两精”三种浮选工艺流程的分选效果。结果表明:该厂浮选尾煤存在一定程度的跑粗;一次浮选入料具有较好的可浮性,现场浮选系统具有进一步优化提升的潜力;采用“一粗两精”的浮选工艺可以得到产率为71.42%、灰分为11.36%的合格精煤,尾煤灰分和产率分别为75.53%,10.36%,精煤与尾煤指标均达到选煤厂的要求。

ZJF30智能一体化浮选机的研制及工业应用

采用修正的相似放大方法设计ZJF30浮选机的关键技术参数,利用气—液两相流方法模拟该浮选机的三维流动状态和气相分布状况,结果表明:槽内流动状态呈立体循环运动,流场分布均匀,无死区,浮选槽容积利用率高;流场底部的流速和湍流强度大,流场上部的流速和湍流强度低,符合浮选过程的要求;气泡在整个槽体中弥散均匀,矿浆中矿粒与气泡接触碰撞概率高。介绍了ZJF30浮选机的集成矿浆表面改质装置和智能浮选控制系统为一体、槽体前后段阶梯配置和高效率刮泡机构等特点。该浮选机在燕家河选煤厂的工业应用表明,浮选精煤产率提高7%以上,浮选尾矿灰分自65%提高至75%以上,浮选效果良好。

基于计算机视觉的煤矸智能分选关键技术的研究

针对露天煤矿传统人工选矸存在效率低、大块矸石处理不及时、劳动强度大、危险系数高、劳动力成本较高等问题,本文提出了一种新型智能选矸机器系统,通过搭建矿用图像采集装置,采集大量具有标识信息的煤矸图像数据,建立图像数据库。在大量数据的基础上,利用深度学习网络自动提取识别分类特征,建立检测模型,实现煤矸的同步在线检测。针对不同粒径矸石的特点,设计专属末端执行机构(推拨装置+机械手),形成大负载、宽行程、高速、复杂拣选系统,并优化设计拣选系统,实现基于计算机视觉的煤矸在线识别、定位与智能分选。试验结果表明,智能选矸机器人能够准确识别矸石并进行分拣,代替工人完成矸石的分拣,并且将其直接安装在露天矿坑,实现原地排矸,可大大缩短矸石运距,取得了显著的经济效益。

选煤厂机械搅拌式浮选机智能控制系统的研究

阐述了选煤厂机械搅拌式浮选机的基本结构和工作原理,分析了其控制系统目前存在的问题。提出机械搅拌式浮选机智能控制系统的概念,并介绍了该控制系统的组成和原理,展望该控制系统的发展方向,采用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、专家知识和经验等与煤炭开发技术装备进行深度融合,形成自主感知、实时高效互联、自主学习、智能分析决策、动态预测预警、协同控制的智能系统。希望该控制系统能够得到行业和市场的认可,促进智能化选煤厂的发展。

降低XJM—(K)S浮选机制造成本的方案研究

介绍了XJM-(K)S系列机械搅拌式浮选机结构及工作原理,分析了加工制造浮选机的现状。提出采用产品标准化、增加生产设备及优化设计等方案减少生产成本,节约材料,提高制造效率,从而达到提质增效、提高经济效益的目的。

ZWF系列射流微泡浮选机的研制及工业应用

针对低价动力煤煤泥和选择性差的煤泥,采用射流空化原理,应用三物料分配器、多喷嘴气泡发生器、双精矿收集槽、反射锥、整流格栅和喷淋水环网等关键技术,开发了ZWF系列射流微泡浮选机。ZWF6500型射流微泡浮选机在葫芦素选煤厂的工业应用表明,浮选系统生产稳定,入料灰分平均33.08%,浮选精煤灰分7.50%~9.88%,浮选尾矿灰分75%以上,可燃体回收率86%以上,浮选效果良好。

TDS射线智能选矸技术在车集选煤厂应用的可行性研究

车集煤矿随着开采时间增长,原煤煤质变差,大于50 mm块原煤含矸率大幅升高,占比近14.76%,而人工拣矸效率低、劳动强度大,块原煤排矸成为当前亟需解决的难题。介绍了TDS射线智能干选机工作原理、特点及适用范围,从技术及经济效益方面研究了原煤中大于50 mm块原煤预排矸方案,并进行了工业性试验。试验结果表明,采用大于50 mm块原煤TDS预排矸系统,排矸率平均达到了98.21%,排矸效果良好,具有较好的经济和社会效益,可取代繁重的人工拣矸工艺。

煤气化细渣浮选脱碳分析

对煤气化细渣的浮选脱碳进行了研究。因煤气化细渣含残炭量高,制约了煤气化细渣的应用;而煤气化细渣的矿物组成和润湿性能与粉煤灰的指标大体相似,粉煤灰浮选已经工业化,气化细渣也具有浮选脱碳的可行性。通过分析论证发现,浮选脱碳是煤气化细渣脱碳的合适方法;气化细渣粒度微细,分布范围广,应采用分级浮选方法脱碳;对于40μm以下的颗粒,适合采用旋流-微泡浮选柱,而对于40μm以上的颗粒,适合采用机械搅拌式浮选机进行浮选。

低阶煤泥浮选的研究

用现代浮选理论对低阶煤难浮问题进行了探讨 ,通过对次烟煤和风化煤表面性质的分析 ,提出改善低阶煤的浮选效果的措施 ,这些措施主要包括低阶煤的表面改性和浮选机性能的改进。实验室试验和工业应用的结果表明 ,这些措施大大地改善了低阶煤的浮选效果 ,浮精产率提高16 %～ 33% ,浮精灰分降低 0 3%～ 0 7% ;对于风化煤泥浮选 ,其浮选完善指标达 5 1%。

利用废弃无烟煤煤泥生产冶金喷吹料

利用浮选柱回收凤凰山矿废弃无烟煤煤泥，突破了无烟煤不浮选的传统，把浮选柱新技术、新工艺应用于废弃资源回收，既充分利用煤泥资源、增加经济效益，又减少煤泥外排对环境的污染．

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。

新型煤泥浮选自乳化捕收剂SEC的应用研究

为了查看SEC具体的浮选效果,以大屯选煤厂煤泥为研究对象,在对其性质分析基础上,采用捕收剂SEC、柴油、CLM1#、CLM2#、纳尔科及起泡剂GF进行浮选对比试验,并对SEC、GF的最佳用量进行探索。试验结果表明:SEC的捕收性能优于其他试验捕收剂,对于大屯煤泥来说,在SEC用量为300 g/t、GF用量为75 g/t时,浮选精煤产率为74.63%,灰分为8.51%,浮选完善指标为57.91%;与柴油相比,在相同浮选指标下,SEC可节省2/3的药剂用量。

MRMR和SSGMM联合分类模型的煤泥浮选系统药况图像识别

为解决煤泥浮选过程依靠工人肉眼识别泡沫特征来调节药剂用量,造成药剂浪费,产品质量不合格的问题,提出一种MRMR和SSGMM联合分类模型的药况图像识别方法.针对泡沫图像的形态、纹理、颜色特征与泡沫类别具有不同程度的相关性.将精煤灰分作为泡沫的类别信息,利用最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选最优特征;针对传统的高斯混合模型(GMM)在聚类时,存在结果需人为判断实现分类的问题,通过引入少量已知加药状况下的泡沫图像特征样本对其改进,构建半监督高斯混合模型(SSGMM)泡沫图像聚类器.将优选的且具有少量先验标签信息的多维泡沫图像特征融合到SSGMM聚类模型中,利用少量的标记样本引导聚类,并将其标签信息映射给聚类结果实现自动分类.实验表明,这种联合分类模型提高了泡沫识别的准确性,为药剂用量的准确控制与精煤产品质量提供了关键技术支持.

煤气化细渣特性对其浮选脱碳过程的影响

含残炭量高严重影响煤气化细渣的处理和应用。煤气化细渣灰分容易黏附,但灰分和残炭之间并不发生灰熔融聚合,残炭以絮状无定型形态存在,并不和灰分形成小球体,这使得煤气化细渣中的残炭有可能通过浮选方法脱出。煤气化细渣的灰分亲水疏油,而残炭疏水亲油,有利浮选。煤气化过程中,残炭表面反应活性增大,零电位变化,因此煤气化细渣浮选适合的p H值与普通煤泥和粉煤灰不同。由于煤气化细渣的平均粒度一般小于40μm,不适合直接采用普通浮选机进行浮选,应采取改善微细粒浮选的有效途径,如保持微细粒悬浮体、增强残炭的疏水性、通过选择性聚团增大残炭的有效浮选粒径以及采用高效的微细粒浮选设备等方法。煤气化细渣浮选研究,需要针对具体的煤种和气化工艺。

高灰氧化煤的浮选试验研究

针对高灰氧化煤存在的细粒级含量大、灰分高、难浮选等问题,研究了浮选机、浮选柱对高灰氧化煤浮选效果的影响,考察了脂肪醇(乙醇和丁醇)对氧化煤的去氧化作用。浮选机试验表明:经促进剂处理后,煤样浮选效果明显改善,与空白试验相比,丁醇处理后煤样的可燃体回收率提高了12.99%,精煤灰分降低了16.63%;丁醇改善氧化煤浮选效果的能力要强于乙醇,可燃体回收率提高了1.30%～11.43%,精煤灰分降低了0.21%～1.46%。浮选柱试验表明:丁醇对高灰氧化煤的浮选柱分选效果较乙醇好,在循环泵压力为0.16 MPa时,煤泥浮选效果最好,可燃体回收率为38.55%,精煤灰分为19.49%,比相同药剂条件下浮选机试验的可燃体回收率提高了6.26%,精煤灰分降低了3.32%。因此,经脂肪醇预处理后,煤泥浮选效果明显提高,且浮选柱的分选效果要好于浮选机。