陳宗輝，張林渠，茍進

(四川廣安發(fā)電有限責任公司，四川 廣安 638017)

0 引言

某電廠總裝機容量2 400 MW，由4臺300 MW和2臺600 MW燃煤機組組成。實行全方位、全過程和全員的煤質管理模式[1-3]。隨著燃煤精益化管理要求的提高，需實現煤炭科學堆放和入爐煤精益化摻配摻燒，但煤質在線分析技術難度大，國內發(fā)展較晚，設備多為進口，價格較高，多應用于煤礦選煤廠，在國內電廠的應用業(yè)績較少[4-8]。傳統(tǒng)的煤質預判管理是火車煤到廠后質檢人員爬上車廂，逐一對火車煤進行目測，依據目測結果初步判定煤質，以便堆放或摻燒，該方法受人員經驗和業(yè)務技能影響，預估偏差較大。

該電廠積極尋求更加科學的煤質預判方法，研究開發(fā)火車煤預判系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要通過紅外掃描獲取裝車三維數據，傳輸到燃料系統(tǒng)并計算出煤炭裝車高度、裝車體積和質量信息，與歷史數據的煤高、煤體積和煤質進行對比，可提前預判出煤質情況，發(fā)現煤質異常[9]。

1 煤質預判系統(tǒng)的開發(fā)

該電廠根據裝車高度與堆煤密度成反比的關系，建立數據模型模擬或預測煤質，提高煤質預判準確度。

1.1 建模分析

1.1.1 工作分析

火車運輸煤炭運用車廂裝運，其主要車型為C60和C70系列，一般載質量為60.0～70.0 t，車廂整體外形為長方體(如圖1、圖2所示)，車廂的長、寬、高因車型不同有所差異，C62型車內尺寸為12.49 m×2.80 m×2.00 m，自質量20.6 t；C70型車內尺寸為13.00 m×2.89 m×2.05 m，自質量23.7 t。

為及時獲取火車來煤的質量，需從來煤的信息中找到與質量相關的信息，從而判斷或推算出來煤質量。通過激光測距儀獲得車廂裝煤高度，通過車廂識別器獲得車廂型號和參數，火車煤煤質預判系統(tǒng)示意和火車煤煤質預判現場如圖3、圖4所示。

分析燃煤質量水平以煤炭發(fā)熱量指標為例進行，找到與發(fā)熱量變化相關的參數?；疖噥砻簳r，根據車廂型號，知道每節(jié)車廂車內尺寸，稱量后獲得每節(jié)車廂的質量，如果能夠建立來煤密度與發(fā)熱量間的關系，即可用煤密度測算出其質量，從而快速獲知來煤質量水平，火車煤煤質預判原理如圖5所示。

圖1 火車車廂側面Fig.1 Side of the train carriage

圖2 火車車廂內部Fig.2 Interior of the train carriage

圖3 火車煤煤質預判系統(tǒng)示意Fig.3 Sketch of the coal quality prediction system for trains

圖4 火車煤煤質預判現場Fig.4 Site of the coal quality prediction for trains

1.1.2 關系分析

火車衡有2種，一是軌道動態(tài)衡，火車進廠后可獲得每節(jié)車廂煤的質量，二是翻車機靜態(tài)衡，要在稱量翻卸后才能獲得。2種獲得質量方式不同，建立的預測模型有所區(qū)別，其主要目的是在煤炭到廠后未翻卸前獲得發(fā)熱量水平，故分別建立公式。

動態(tài)衡

Q=ρ(x) ，

(1)

靜態(tài)衡

Q=f(x) ，

(2)

式中：Q為收到基發(fā)熱量，MJ/kg；ρ(x)為密度函數；f(x)為數值函數。

該電廠采用翻車機靜態(tài)衡，應用式(2)對Q進行相關性分析。經過分析發(fā)現，鐵路為保障運輸安全，對每節(jié)車的載質量有硬性規(guī)定，車型的尺寸決定了裝載量的大小。根據理論分析，同一煤源在質量一定的情況下，體積與質量呈正相關關系，即質量相同的煤源，體積大的煤炭發(fā)熱量比體積小的煤炭發(fā)熱量高。同礦發(fā)煤的煤源相對穩(wěn)定，前后煤源不會相差太大，因此在車廂載質量限定條件下，裝載在車廂中的煤炭體積與質量好壞呈一定關系，公式如下

Q=V(x) 。

(3)

找到每節(jié)、每批煤與發(fā)熱量Q之間的對應關系，建立數據模型，據來煤體積即可預測出每節(jié)、每批煤的發(fā)熱量水平；為方便現場驗收，用車廂裝煤的高度來判定較為方便，于是將每節(jié)、每批煤體積轉換為煤的平均裝車高度進行比較，公式如下

V(x) =lbh，

(4)

式中：V(x)為車廂體積，m3；l為車廂長，m；b為車廂寬，m；h為車廂高，m。

通過火車車號識別系統(tǒng)，每節(jié)車廂的長和寬可從車廂型號中獲取，最后將體積直接置換為高度表示，即

h=V(x)/(l×b) 。

(5)

從而建立式(2)中Q=h(x)對應關系。

1.1.3 比重分析

車廂裝煤的體積與發(fā)熱量的關系是建立在假設供煤單位裝車習慣前后一致，每節(jié)、每批煤裝載量相對一致，前后變化不大基礎上的。但在實際工作中，要做到每節(jié)車裝載量穩(wěn)定，不太容易，因此反映裝車水平情況用密度指標比體積指標更具有代表性：

圖5 火車煤煤質預判原理Fig.5 Principle of trains coal quality prediction

ρ=m/V，

(6)

式中：ρ為密度，t/m3；m為質量，t；V為體積，m3。

從而建立式(1)中Q=ρ(x)對應關系。

1.2 體積算法

由于車廂裝煤并不規(guī)則，頂部不是平面，車廂四周不會全部填滿，現場不會出現完全的長方體形狀，有時還會遇到車廂前端、后端部分沒裝滿的情況。所以，用長方體公式無法準確計算出裝車體積，故對于車廂上頂和四周可能出現曲面的情況，可運用積分向量法計算出整體車廂體積，如圖6所示。

求車廂內不規(guī)則煤堆體積，先將其化為規(guī)則物體，然后求出每個子物體體積，最后累加得該物體總體積[10]。按圖6中x軸方向，將車廂中的煤堆分成若干個等距橫截面，先計算出每個橫截面面積，再運用棱臺公式計算出每個棱臺的體積，最后求和得出車廂內煤堆體積。由于圖6中上頂非平面，即圖中所示的線段：ad，df，fe，ea均為曲線，要計算橫截面面積，采用數學多邊形向量方法計算，如圖7所示。

圖6 火車裝煤車廂示意Fig.6 Sketch of a train carriage loaded with coal

圖7 橫截面示意Fig.7 The cross-section

,(7)式中：S為陰影部分面積，m2；h，g，f，e表示直角坐標系上的點；y，z表示各點在直角坐標系的坐標值。

依次計算出每個橫截面面積，相鄰2個橫截面包圍的圖形是不規(guī)則的棱臺，將圖6中abcd與ehgf包圍區(qū)域提出形成棱臺圖，如圖8所示(該圖非標準正棱臺，僅方便繪圖)。

一是加大了抗旱的指導力度。國家防總、水利部先后派出33個工作組深入旱區(qū)，積極配合地方黨委、政府做好抗旱救災工作。其中3位部領導帶領3個工作組分赴云南、貴州、廣西等重災區(qū)加強對抗旱工作的指導。

棱臺體積計算公式

(8)

式中：Vi為棱臺體積，m3；S1為棱臺上底面積，m2；S2為棱臺下底面積，m2；h為棱臺高(車廂長/均分份數)，m。

表1 同發(fā)站火車來煤信息Tab.1 Coal incoming information of trains from the the same departure

圖8 棱臺圖Fig.8 Sketch of shuttle table

將所有體積求和，即得總體積

(9)

式中：Vt為總體積，m3；n為車廂均分份數，由實際掃描份數確定。

1.3 密度算法

通過式(9)獲得每節(jié)車廂裝煤體積，結合每節(jié)車廂過衡的質量數據，用式(6)可計算出每節(jié)車的裝車密度。

1.4 質量預測

獲得每節(jié)、每批煤的體積和密度后，收集與之對應的質量數據，再分析體積與熱值、密度與熱值的關系，觀察變化趨勢，最后用最小二乘法擬合出曲線公式(10)，并可用此曲線預測來煤質量。

y=anxn+an-1xn-1+an-2xn-2+…+

a1x+a0，

(10)

式中：a為擬合系數；n為擬合階數。

1.5 裝車高度與熱值模擬

通過分析以上數據，發(fā)現煤高和密度的變化均很小，相對穩(wěn)定，剔除異常數據(表中帶*值)，運用Matlab軟件進行擬合，擬合密度與發(fā)熱量的關系見式(11)；同理，擬合煤高與發(fā)熱量的關系見式(12)；至此，通過建模分析和Matlab軟件擬合，實現由煤高對發(fā)熱量的預判[11]。

Q=-2.957 0ρ+20.794 4 ，

(11)

Q=11.650 2h+0.038 3 ，

(12)

式中：Q為發(fā)熱量，MJ/kg；ρ為密度，t/m3；h為煤高，m。

2 煤質預判系統(tǒng)的運用

火車來煤后，通過高度和密度回歸，對來煤質量進行預判，考慮到火車車號自動識別與激光測距儀2個設備存在共性及互補性，將2個設備整合到一起，并增加了1個圖像抓拍功能。把車號掃描儀、紅外測高裝置、抓拍攝像頭都安裝到一個垂直面上，火車通過此垂直面時3個裝置同時工作，并將各自獲取的數據、圖像生成到設定的表格中，值班人員可通過值班電腦查看此表及抓拍圖像，及時發(fā)現裝車異常，裝車異常電腦截圖如圖9所示。圖中表格第3列為掃描火車平均高度，第4列為發(fā)運煤炭質量，第3列設定報警值為1.50 m，低于該報警高度則顯示煤質異常，便于值班員提前發(fā)現并預警。

圖9 裝車異常圖(截圖)Fig.9 Abnormal loading(screenshot )

值班員通過此系統(tǒng)可提前了解來煤情況，當裝車高度明顯低于平均值，或來煤質量低于歷史值時，會自動報警，提醒質檢人員及時就地確認，及時發(fā)現煤質異常，并將預測值反饋給卸煤和上倉人員，指導卸煤區(qū)域科學堆煤和配煤上倉操作。為降低預判偏差，系統(tǒng)以每礦、每發(fā)站、每時間段數據為基礎，通過剔除異常數，收集有效數，對測量值和預測值進行自動修正，形成每個單位和發(fā)站新的預測函數，從面有效降低預測值偏差，提高準確度。當然，根據堆積體積來計算煤質密度，進而對煤質進行判斷是不嚴謹的，因為每次的堆密度之間，以及堆密度和實際密度之間均會有較大偏差，故存在誤判的可能性。

3 結束語

煤質全過程管理要求強化煤炭質量管理，實施全過程煤質管理創(chuàng)新。傳統(tǒng)火車煤煤質預判主要依靠質檢人工開展，工作量大且預判偏差大，本文通過摸索試驗，建立數學模型，找出煤質與裝車高度之間的關系，根據煤高對煤質粗略判斷，對火車煤煤質進行預判，為精益化燃煤管理提供依據和方法。