• 论文
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
PGNAA多元素在线检测技术在选煤厂的应用
  • Title

    Application of the PGNAA multi-element online detection technique in coal preparation plant

  • 作者

    宋青锋赵龙李海柱

  • Author

    SONG Qingfeng;ZHAO Long;LI Haizhu

  • 单位

    丹东东方测控技术股份有限公司

  • Organization
    Dandong Dongfang Measurement & Control Technology Co. Ltd.
  • 摘要

    煤质在线检测技术可对煤中矿物元素进行直接检测,为煤炭洗选生产实现灰分自动回控提供关键数据支撑。文章在介绍并对比了用于煤质在线检测的X荧光分析(XRF)技术、激光诱导击穿光谱(LIBS)技术和瞬发γ射线中子活化分析(PGNAA)技术的基础上,详细阐述了PGNAA多元素在线检测技术的原理、检测设备的组成,重点介绍了PGNAA技术在矿井型选煤厂和中央型选煤厂的应用情况,并对PGNAA在线检测设备得到的煤质检测结果与实验室化验结果进行了对比。PGNAA在线检测设备在矿井型选煤厂和中央型选煤厂的应用表明:在不同的生产条件和产品需求下,PGNAA在线检测设备对灰分检测的标准偏差能够控制在0.15%以内,相关系数在0.91以上;对全硫检测的标准偏差为0.032%,相关系数达到0.995;对煤中Fe2O3含量检测的标准偏差仅为0.025%,相关系数为0.950;可见PGNAA多元素在线检测技术对于灰分、全硫、Fe2O3含量的检测结果与实验室化验结果之间有很好的相关性。随着选煤厂智能化建设的深入,对煤质在线检测设备的要求越来越高,未来PGNAA多元素在线检测技术以其高精度、强适用性等特点,将在原煤均质、分选控制、精准配煤、商品煤出厂快速检测等方面发挥作用。

  • Abstract

    Online detection of mineral elements contained in coal provides a crucial data support for realizing control of ash of products with feedback ash data. Following an introduction to and comparison of the XRF, LIBS and PGNAA techniques for online detection of mineral constituents contained in coal, the paper goes to elaborate on the working principle, make-up and structural design of the PGNAA online muti-element detection technique and particularly the effects obtained in field application of this technique in mine and central coal preparation plants, as well as the comparison of the actually measured and analysis data. Practice shows that under varying operating conditions and quality requirements of products, compared with the analytical data, the standard deviation of the ash values actually measured with the PGNAA technique can be controlled within 0.15%, with a correlation coefficient being over 0.91; and for the detection of total sulfur and Fe2O3, the standard deviations and correlation coefficients are 0.032% and 0.995, 0.025% and 0.950, respectively. It can be seen that the actually measured ash, total sulfur and Fe2O3 data are in good agreement with the analytical data. With the ongoing development of intelligent coal preparation plants, an ever stricter requirement is placed online coal analysis units. Looking ahead, the high-accuracy and high-adaptability PGNAA technology will play an ever bigger role in raw coal homogenization, separation control, accurate coal blending and rapid determination of quality of delivered commercial coal.

  • 关键词

    煤质在线检测PGNAA多元素在线检测技术煤质指标标准偏差相关系数

  • KeyWords

    online coal analysis;PGNAA online multi-element detection technique;coal quality indices;standard deviation;correlation coefficients

  • 文章目录
    1 用于煤质在线检测的多元素分析技术
    2 PGNAA多元素在线检测技术
    2.1 检测原理
    2.2 PGNAA在线检测设备组成
    3 PGNAA多元素在线检测技术在不同类型选煤厂的应用
    3.1 在矿井型选煤厂的应用
    3.2 在中央型选煤厂的应用
    3.3 应用效果评价
    4 结语及展望
  • DOI
  • 引用格式
    宋青锋,赵 龙,李海柱. PGNAA多元素在线检测技术在选煤厂的应用[J]. 选煤技术,2024,52(2):92−98. DOI: 10.16447/j.cnki.cpt.2024.02.014
  • Citation
    SONG Qingfeng, ZHAO Long, LI Haizhu. Application of the PGNAA multi-element online detection technique in coal preparation plant[J]. Coal Preparation Technology,2024,52(2):92−98. DOI: 10.16447/j.cnki.cpt.2024.02.014
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  • 图表

    Table1

    三种元素分析技术对比
    元素分析技术 检测结果代表性 分析元素种类 灰分检测精度 全硫检测能力 成本造价 技术成熟度
    XRF 近表面分析,
    料流方向1~2 cm
    检测区域
    可测Z > 10的元素,
    Z > 20的元素测量需要
    真空或氦气环境
    真空或氦气环境
    下,样品研磨压片
    可达到理想效果
    需在真空或氦气
    环境下进行检测
    较低 较为成熟
    LIBS 物料表面分析,
    分析频率1~10 Hz
    70余种元素,元素
    测量效果与原子的
    激发效率有关
    样品研磨压片测量
    可达到理想效果
    激发效率较低,
    检测效果较差
    一般 处于现场应用初期
    PGNAA 全深度、全物料分析 70余种元素,元素
    测量效果与中子俘获
    反应截面有关
    样品粗破、整形处理
    后可达到较高精度
    中子俘获反应截面
    大,检测灵敏度高
    较高 较为成熟

    Table2

    煤中主要矿物元素与中子作用的俘获反应截面和主要特征γ射线能量
    元素种类中子俘获反应截面/b主要特征γ射线能量/MeV
    Na0.5302.75,3.59,3.98,6.40
    Mg0.0672.83,3.92
    Al0.2313.03,3.47,4.13,4.26, 7.72
    Si0.1723.54,4.93,6.38
    S0.5342.38,2.93,3.22,4.87,5.42
    Ca0.4314.42,6.42
    Ti6.0806.42,6.76
    Fe2.5605.92,6.02,7.28,7.63,7.65

    Table3

    灰分和全硫在线检测值与化验值对比
    样品序号 灰分 全硫 灰分偏差 全硫偏差
    在线检测值 化验值 在线检测值 化验值
    1 10.61 10.38 1.28 1.19 0.23 0.09
    2 10.47 10.39 1.30 1.21 0.08 0.09
    3 10.76 10.77 1.28 1.17 −0.01 0.11
    4 10.63 10.72 1.36 1.24 −0.09 0.12
    5 10.56 10.48 1.36 1.29 0.08 0.07
    6 10.55 10.54 1.30 1.22 0.01 0.08
    7 10.60 10.83 1.30 1.21 −0.23 0.09
    8 10.37 10.31 1.27 1.18 0.06 0.09
    9 10.57 10.48 1.23 1.11 0.09 0.12
    10 10.48 10.57 1.28 1.15 −0.09 0.13
    11 10.59 10.46 1.31 1.21 0.13 0.10
    12 10.66 10.54 1.35 1.29 0.12 0.06
    13 10.72 10.76 1.31 1.23 −0.04 0.08
    14 10.56 10.53 1.41 1.33 0.03 0.08
    15 10.54 10.32 1.36 1.29 0.22 0.07
    16 10.66 10.63 1.22 1.11 0.03 0.11
    17 10.59 10.48 1.28 1.17 0.11 0.11
    18 10.51 10.32 1.29 1.18 0.19 0.11
    19 10.48 10.26 1.30 1.19 0.22 0.11
    20 10.45 10.22 1.35 1.26 0.23 0.09
    21 11.73 12.06 1.00 0.87 −0.33 0.13
    22 12.46 12.46 1.00 0.85 0 0.15
    23 13.13 12.91 0.96 0.83 0.22 0.13
    24 12.02 12.23 0.96 0.81 −0.21 0.15
    25 12.80 12.65 0.98 0.81 0.15 0.17
    26 12.60 12.49 1.00 0.82 0.11 0.18
    27 12.44 12.30 0.99 0.82 0.14 0.17

    Table4

    不同煤种灰分在线检测值与化验值对比
    序号煤种灰分序号煤种灰分
    在线检测值化验值在线检测值化验值
    1主焦煤10.1810.0229主焦煤9.619.86
    2主焦煤10.2910.1430主焦煤9.9110.13
    3主焦煤10.0110.0131肥煤10.039.85
    4主焦煤9.859.8132肥煤10.0410.00
    5主焦煤9.989.9533肥煤10.1710.09
    6主焦煤10.029.8634肥煤10.1810.06
    7主焦煤9.799.8135肥煤10.1610.19
    8主焦煤9.609.3836肥煤9.969.76
    9主焦煤10.1210.3337肥煤10.089.96
    10主焦煤10.2610.0238肥煤10.2010.41
    11主焦煤9.9210.0739肥煤10.2010.42
    12主焦煤9.729.6540肥煤10.1910.12
    13主焦煤10.0310.0641肥煤10.0710.05
    14主焦煤9.899.9342肥煤10.0910.03
    15主焦煤9.649.7643肥煤10.1010.20
    16主焦煤9.509.4644肥煤10.3010.40
    17主焦煤9.459.3245肥煤10.4710.61
    18主焦煤9.719.8846肥煤10.3510.62
    19主焦煤9.779.7747肥煤10.4210.64
    20主焦煤9.999.8348肥煤10.1710.34
    21主焦煤9.719.5949肥煤10.1510.28
    22主焦煤9.649.4250肥煤10.4010.32
    23主焦煤9.829.6951肥煤10.4310.43
    24主焦煤9.839.9252肥煤10.4010.35
    25主焦煤9.639.5353肥煤10.5610.37
    26主焦煤9.729.5654肥煤10.5410.68
    27主焦煤9.899.9855肥煤10.3810.38
    28主焦煤9.879.8856肥煤10.6410.85

    Table5

    焦煤与肥煤中Fe2O3含量在线检测值与化验值对比
    煤种 在线检测值 化验值 偏差
    主焦煤 0.29 0.29 0
    主焦煤 0.31 0.32 −0.01
    肥煤 0.42 0.39 0.03
    肥煤 0.44 0.47 −0.03

    Table6

    不同检测项目的标准偏差和相关系数
    选煤厂类型检测项目标准偏差/%相关系数
    矿井型灰分0.1460.986
    全硫0.0320.995
    中央型灰分0.1420.916
    Fe2O3含量0.0250.950
相关问题

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