智选专题：“选煤厂智能化建设探索与实践” （《智能矿山》）

分析了现阶段选煤厂智能化建设中存在的主要问题,包括提质增效目标不明确、干法智能分选工艺重视不够、管理决策处于初级阶段和选煤智能化建设标准严重匮乏等方面,提出了需要重点突破干法智能分选、全局协同优化、选煤流程数字孪生、选煤智能管理与决策等关键技术,制定并构建科学完善的选煤智能化标准体系,在新质生产力助推下,选煤厂智能化建设必将迈入新阶段,建成具有显著提质增效的高级智能化选煤厂,实现真正意义上的数字化转型和高质量发展。

行业视野: 加工
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关键词; 16位
专家; 5篇
论文; 153IP
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数字孪生选煤厂仿真模拟应用研究

作者(Author)：张贵民, 徐海洋, 王际伟, 杨曦, 段沁廷, 赵晶辉

摘要：以煤炭生产加工和交易流通过程中的选煤厂为试点,将BIM、大数据、人工智能等信息技术融合到生产运营中。具体以王家岭和大海则选煤厂为试点单位,采用2 种BIM建模方式,王家岭选煤厂利用三维激光点云建模技术,通过数字化重建全厂级BIM 模型;大海则选煤厂利用正向建模,将BIM、大数据等融合到选煤厂设计、施工、运营过程中,打通业务阶段数据共享通道。2 个试点单位都将BIM技术与厂区现有信息系统深度融合,形成与物理工厂设备生产运行状态高度一致的数字孪生选煤厂。研究结果表明,BIM、三维数字化、人工智能等技术的集成应用,推动了数字化与全业务链的深度融合,着力提高了BIM技术覆盖率,创新管理模式和手段,强化了现场环境监测和智慧调度等,有效提高了人均劳动效能。

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选煤厂磅房智能装车系统研发与应用

作者(Author)：佘晓帆, 孙涛, 权淑娟, 马浩

摘要：为研究解决选煤厂磅房装车时存在装车自动化水平低、装车精度不高、放料位置与车斗位置不协同等问题,采用二维激光雷达生成三维点云建模、滤波算法过滤点云场景噪点、向量计算去除点云测量误差噪点、点云切片计算和聚类分割等方法,研究了基于二维激光雷达识别车斗尺寸和位姿并实现三维建模以及车斗均衡装料。通过在贵州林华矿业选煤厂的应用表明:每班可减少装车员3 人,单车装料时间缩短5~ 6 min,效率提升约30%,避免了一线员工暴露煤尘装车现场。研究结果表明:采用二维激光雷达结合多种点云算法,可实现磅房高效、精准的无人化自动装车,提高了流程透明度,同时有效降低了磅房装车系统升级改造成本。本系统的应用场景不局限于选煤厂,可延展于港口装船、火车车皮装料、水泥装车等场景,为企业的转型升级迈向了新的台阶。

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选煤厂智能化建设的挑战与思考

作者(Author)：高建川, 王然风

摘要：分析了现阶段选煤厂智能化建设中存在的主要问题,包括提质增效目标不明确、干法智能分选工艺重视不够、管理决策处于初级阶段和选煤智能化建设标准严重匮乏等方面,提出了需要重点突破干法智能分选、全局协同优化、选煤流程数字孪生、选煤智能管理与决策等关键技术,制定并构建科学完善的选煤智能化标准体系,在新质生产力助推下,选煤厂智能化建设必将迈入新阶段,建成具有显著提质增效的高级智能化选煤厂,实现真正意义上的数字化转型和高质量发展。

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选煤厂数据标准化及标准数据平台建设方案

作者(Author)：林喆, 匡亚莉, 王章国

摘要：数据标准化是选煤厂智能化建设的基础。针对选煤厂的生产和管理数据意义不明、通用性差和信息孤岛等问题,提出了选煤数据标准化及标准数据平台的建设方案。以建立和完善行业通用又兼容企业个性化的选煤标准数据字典为基础,以分类建构结构化和标准化的选煤生产和管理元数据为核心,基于数据特点分类采用时序数据库和关系数据库进行数据存储,以API接口模式建立基于权限管理基础上的安全、灵活、高效的数据输入、查询和供给服务。通过数据标准化和标准数据管理平台建设,实现选煤厂大数据的规范化、易识别、可携带和全面共享。

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选煤厂智能化建设方案探索

作者(Author)：张珂

摘要：智能化技术逐渐成为选煤厂转型升级的关键,本文对国内外研究现状进行了汇总,提出了选煤厂智能化关键技术,列举了当前智能化建设在提高选煤效率、降低能耗、保障安全等方面的实际应用案例,并探索性地提出了选煤厂智能化建设的路径,以期为选煤厂智能化的进一步研发、应用和推广提供借鉴。

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