太西洗煤厂二次清洗型水力分级旋流器的试验研究

为解决分级旋流器底流夹细的问题,太西洗煤厂对二次清洗型水力旋流器进行了工业试验;通过3因素7水平的均匀实验,探索了底流管直径、给料压力和清洗水压力对旋流器分级效率的影响;最佳工况条件为:底流管直径50 mm,给料压力250 kPa,清洗水压力40 kPa时,水力旋流器的分级效率达到了75.97%,此结果可作为工业生产的首选条件。

金凤选煤厂加工“洗混煤”、适应煤制油改造方案的研究与实践

阐述了为解决煤制油气化装置气化炉运行负荷不稳定、工艺指标合格率不高、工艺报警数多等问题,通过分析影响“洗混煤”直供存在的弊端,结合现场实际,提出改造方案,增加洗混煤入仓及筛末原煤配掺通道,完全实现系统内配煤直供,各项参数指标明显提升,“洗混煤”装车时间显著减少,年可产生经济效益2046.63万元。

金凤洗煤厂全级入洗劣质煤探讨

分析了金凤洗煤厂提高劣质煤入洗率的必要性,通过制定措施和方案,积极落实各项措施,并对实施情况进行跟踪,取得了一定效果,经济效益显著。

以党建创新融入企业中心工作激发管理效能探析

适合新要求,顺应新期待,坚持以创新精神不断丰富党建工作新思路,探索融入中心工作激发管理效能新途径和新方法,充分发挥企业党组织政治核心作用,以党建工作激发管理效能,助力企业又好又快新发展。

宁东矿区洗煤厂降低重介浅槽入洗下限的试验研究

为满足宁东能源化工基地煤制油化工企业的需求,提高动力煤洗煤厂精煤产率,拟将洗煤厂重介浅槽分选下限由25mm降低到6mm;在宁东矿区某洗煤厂进行了半工业化试验,对下限降低后的筛分、分选、煤泥水处理环节进行了试验分析比对,为后续的技术改造提供了数据支持和改造思路。

锂电池内部低温加热方法的研究

针对锂电池在低温下充放电性能迅速恶化的问题,文中在分析电池等效电路模型和温升模型的基础上,通过低温放电产生的内阻热加热电池。以加热过程的时间和容量衰减为优化目标,采用动态规划算法求解目标函数。通过仿真分析,对该加热方法的有效性和灵活性进行验证。仿真结果表明,该加热方法具有一定的优越性,可以满足锂电池在低温环境下的使用要求。该研究为我国锂电池低温加热方法的发展提供了参考和借鉴。

基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障程度诊断

针对滚动轴承性能退化状态的识别问题,提出了基于一维卷积神经网络的故障诊断方法。以轴承原始振动信号为输入,利用一维卷积神经网络自适应学习特征和分类的能力,实现由数据到识别结果的“端到端”诊断,避免了人为因素的干扰。通过凯斯西储大学不同故障尺寸的滚动轴承故障数据(模拟不同故障程度)加以验证,所建立python-Keras深度学习模型的诊断正确率达到98.2%。用辛辛那提大学滚动轴承全寿命周期数据对退化全过程进行诊断,根据轴承原始信号时域指标变化将全周期分为正常、轻微退化、中度退化、严重退化和失效5种程度,通过一维卷积神经网络对轴承原始数据进行有监督学习,所建立python-Keras深度学习模型的故障诊断平均准确率为93%。

煤结构与可浮性的关系

从煤的组成与结构角度简述了煤的变质程度、元素组成、含氧官能团类型、表面电性等因素对煤可浮性的影响,概括了煤的结构特征与可浮性的关系;指出煤的孔隙率、煤中矿物与有机质的结合状态等物理结构亦是影响其可浮性的重要因素,应在今后的研究中予以考虑。

基于三维图像特征的矸石含煤率在线检测方法

矸石含煤率是选煤生产的关键指标之一,目前还不能在线检测。因此,提出一种基于机器视觉和粒子群支持向量机的新方法来检测矸石含煤率。首先将采集到的矸石胶带上的单目图像进行分割,识别出属于煤和矸石类别的各个区域。从各区域中提取出尺寸特征参数和密度特征参数,分别得到煤和矸石的特征参数,再将矸石的特征参数除以煤的特征参数,得到样本图片的二维特征参数。同时在胶带上采集双目图像,获取图像的高度信息,计算高度比三维图像特征,通过计算Pearson相关系数筛选出八个最优特征,最后利用支持向量机预测矸石含煤率并通过粒子群优化算法对模型进行优化。建立平面特征模型与三维特征模型,对比分析两个模型的预测结果,三维特征模型的性能明显优于平面特征模型,平均相对误差为7.57%。

TDS智能干选机分选宁东矿区低变质烟煤的研究应用

为解决宁东矿区低变质烟煤采用水洗工艺后煤泥水处理投资运营成本高、煤泥产品处理困难的现状,通过对国内外干法选煤技术和装备进行比选,以灵新选煤厂作为试点,建设了1套TDS智能干选系统,实现200~40 mm原煤的一次完全分选,产品质量指标达到了预期目标,经济效益显著。

基于EMD包络谱特征与PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障状态识别问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)、包络谱、主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的方法。首先利用EMD把轴承振动信号分解得到多个本征模函数(IMF)和残余项,并选取适当的IMF提取6个时域、5个频域指标构建无量纲故障特征集,然后通过PCA对高维故障特征集降维获取主成分,结合PNN实现故障状态识别。SKF6203轴承正常、外圈故障、滚动体故障以及内圈故障4种状态识别实验结果表明,故障识别准确率为91.25%,且诊断过程解释性强。

宁东矿区选煤厂降低介耗的分析与对策

为了降低宁东矿区选煤厂的介质消耗,采用技术抽查和统计分析的方法,对介耗偏高的原因进行了分析。结果表明:磁选机入料浓度高且磁性物含量高,磁选机负荷过大,是造成磁选机尾矿跑介的直接原因;选前脱泥环节不是磁选机入料浓度高的直接原因;固定筛及脱介筛合格介质段脱介性能不达标,磁性物大量进入稀介质中,从而造成磁选机工况差是导致各厂介耗偏高的根本原因。通过强化悬浮液在固定筛和脱介筛上的脱介效果,设置脱介筛下导流翻板,应用带分流功能的磁选机入料集料箱,使矿区选煤厂平均介耗降低0.19kg/i,效果明显。

梅花井选煤厂智能化改造实践

梅花井选煤厂根据现代选煤工艺特点及要求实施了一系列智能化改造,原煤给煤量的调节、絮凝剂的配制、煤泥水浓度的监测、现场阀门及闸板的切换等全部实现了自动控制,减少了操作工人,降低了员工劳动强度,减少了药耗,提高了生产效率、安全管理水平和经济效益。

宁东矿区选煤厂精益化管理探索与实践

本文以宁东矿区选煤厂为背景,阐述精益化管理的过程与实践。

灵新矿高含粉化工用煤干法分选可行性研究

基于灵新矿原煤易泥化的特点采用ZM矿物高效分选机进行干法分选提质。分析了灵新矿原煤粒度与灰分分布规律,对-50mm原煤进行了分选试验,根据不同粒级煤炭分选过程中的迁移、分层规律,确定了入选原煤粒度组成结构与最佳分选条件。结果表明,灵新矿原煤中粉煤含量大、灰分高,由于其重力效应弱,运动行为受分选床气速影响显著。当分选床气速达到2.2m/s时,气流驱动煤炭颗粒完全松散,在振动作用下翻转、滑移,实现梯级分离。当-50mm入选原煤中-3mm粉煤含量宜控制在15%左右时,粉煤颗粒容易流化,可以起到填充孔隙、均匀布风、强化分选的作用。原煤3mm脱粉后分选,精煤灰分相较于原煤灰分降低17.37%,干选降灰提质效果显著,得到满足化工煤要求的优质精煤。

利用智能仪表实现磨粉机的自动给料分析

介绍利用磨粉机主电机电流互感器与电流变送器得到的电流值,再通过智能仪表调节变频器频率给定,形成的闭环控制。给料机给料全过程根据磨粉机主电动机电流大小线性自动调整,即磨粉机主电动机电流上升,给料机的变频器频率降低,给料机给料量随之减少。磨粉机主电动机电流下降,给料机的变频器频率升高,给料机给料量随之增大。从而实现了给料机的自动、稳定给料,本系统稳定可靠、成本低廉、使用方便、操作简单、便于维护。同时,有效地提高了磨粉机有效产率,也降低了磨辊、磨环及其他机件的无效磨损,大大降低了操作人员的劳动强度与设备维修费用。

宁东矿区选煤厂专业化管理浅谈

宁东片区动力煤选煤厂主要承担宁东矿区动力煤矿井的原煤洗选加工及商品煤装车任务,近年来,宁东矿区各选煤厂为"香砟子"民用煤、"神宁1号"优质动力煤的质量控制、品牌效益提升发挥了重要的作用.在十年的发展历程中,宁东矿区动力煤选煤厂不断吸收国内优质高效选煤厂管理经验和洗选加工技术,加之自我创新,形成了成套的管理体系和独特的"精干高效"管理模式.