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“智能化选煤厂建设关键技术”专题

来源:工矿自动化

随着以物联网、工业互联网、移动互联网、云平台、大数据、人工智能为代表的信息技术不断与各行业深度融合并成为经济增长的新引擎,全球步入以智能制造为主导的时代。作为煤炭工业的重要环节,选煤厂顺应国家战略规划需求,从自动化、信息化向智能化方向发展。通过建设智能化选煤厂,可实现选煤生产透明化、选煤信息精细化和选煤决策智能化,有力促进煤炭洗选行业由劳动密集型向技术密集型转变,实现选煤行业转型升级和提效降本。

行业视野

智能化

类别

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专家

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  • 作者(Author): 袁鹏涛, 王然风, 付翔

    摘要:针对选煤厂配煤入选过程中通过理论计算的原煤定值配比难以满足现场生产要求,而依据人工经验调节原煤配比随机性大、精煤质量难以保证、人工劳动强度大等问题,设计了一种选煤厂原煤智能配比控制系统。利用最小二乘支持向量机建立原煤智能配比预测模型,并采用粒子群优化算法进行模型参数优化。该系统以原煤灰分实测值、原煤硫分实测值、每小时原煤平均入选量、分选密度、精煤灰分实测值、精煤灰分目标值、精煤硫分实测值和精煤硫分目标值作为模型输入变量,经模型计算得出相应的原煤配比预测值;通过胶带秤测量给煤机的给煤量得到原煤配比实测值,并与预测值比较得出原煤配比偏差量;PID控制器根据偏差量控制给煤机的变频器频率,实现原煤配比精准调节。该系统应用后精煤灰分和硫分波动范围明显减小,精煤质量稳定性良好;精煤灰分与灰分目标值差值控制在±0.2%,精煤硫分与硫分目标值差值控制在±0.15%,提高了精煤质量。
  • 作者(Author): 曹文艳, 王然风, 樊民强, 付翔, 王宇龙

    摘要:针对选煤厂煤泥浮选过程加药量依靠人工干预存在主观性、滞后性和粗放性的问题,提出了一种基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法。首先,采集已知加药比例与未知加药比例下的煤泥浮选泡沫图像样本,并对泡沫图像进行预处理,提取泡沫的气泡个数、气泡面积、气泡周长等形态特征;然后,对已知加药比例下泡沫图像形态特征样本进行标志,对未知加药比例下泡沫图像形态特征样本不做标志,并将已标志泡沫图像形态特征样本与未标志泡沫图像形态特征样本进行混合;最后,利用基于高斯混合模型的半监督聚类方法对混合样本进行聚类后得到各类簇,将各类簇内已标志泡沫图像形态特征样本的信息映射到未标志泡沫图像形态特征样本。应用结果表明,该方法可为煤泥浮选生产过程加药量调整提供指导,降低了药剂消耗量,提高了选煤厂浮选自动化水平和经济效益。
  • 作者(Author): 邱佳楷, 王然风, 付翔

    摘要:为满足原煤煤质变化对重介质悬浮液密度大范围调节的需求,在重介质分选过程中采用反分流工艺,设计了一种重介质悬浮液密度宽域智能控制系统。利用BP神经网络建立了合格介质桶液位预测模型,以悬浮液密度实际值与设定值的偏差、合格介质桶液位实际值、分流阀开度及补水阀开度作为模型输入变量,经模型计算得出合格介质桶液位预测值;依据合格介质桶液位偏差与密度偏差,通过基于支持向量机的一对一多分类算法实现加介质、稳态、密度阶跃上升、密度阶跃下降控制模式切换,并依据控制模式自动调整分流阀、补水阀、加水阀开度及浓介质泵、反分流泵开启时间,从而实现密度大范围调节。该系统应用后密度波动范围稳定在±0.005 g/cm3,密度调节时间短。
  • 作者(Author): 王然风, 高建川, 付翔

    摘要:针对智能化选煤厂内涵,从物联网层、控制层、管理层和决策层方面介绍了智能化选煤厂架构;重点阐述了智能化选煤厂建设采用的关键技术,包括重介质分选过程智能化、浮选过程智能化、煤泥水健康保障系统智能化及选煤生产制造执行系统智能化,为将选煤厂从自动化、信息化向智能化方向发展奠定了技术基础。
  • 作者(Author): 付翔, 王然风, 庞亮

    摘要:针对目前选煤设备故障预测存在设备监测数据转换方法不统一、单一的故障分类模型难以满足多种故障类型预测要求、故障分类模型无法在线更新和修正等问题,基于远程运维模式,设计了一种选煤设备远程故障预测系统。通过对选煤设备传感器数据进行预处理,生成规范的全信息并输入至多种故障分类模型,通过加权计算总体故障指标,并利用综合决策获得故障预测结果,可为智能化选煤厂设备全生命周期管理提供技术支撑。应用结果验证了该系统的有效性。

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