黃 志 昆

(湖南三德科技股份有限公司，湖南 長沙 410205)

0 引 言

煤炭智能制樣系統(tǒng)通過破碎、縮分、干燥、制粉、封裝等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)煤樣制備的全過程自動(dòng)化，制粉前煤樣干燥是煤炭智能制樣系統(tǒng)中最重要的環(huán)節(jié)之一。在實(shí)際應(yīng)用中因煤樣水分、煤種的差異導(dǎo)致干燥時(shí)間無法準(zhǔn)確判斷、干燥效果無法有效保證等問題，直接影響煤樣的代表性、煤炭制樣系統(tǒng)的可靠性及制樣效率[1-14]。因此,如何提高對煤樣水分、煤種差異的適應(yīng)性，研究1種可自動(dòng)判斷煤樣干燥結(jié)束條件的方法是整個(gè)煤炭制樣行業(yè)一直探索的重點(diǎn)課題之一。

李興旺等[15]研究提出不同煤種的干燥時(shí)間、冷卻時(shí)間是影響煤樣達(dá)到空氣干燥狀態(tài)的主要影響因素,即內(nèi)水較低的煤樣通過鼓風(fēng)干燥箱 50 ℃下干燥 60 min、再冷卻約45 min使其達(dá)到空氣干燥狀態(tài);內(nèi)水較高的煤樣在50 ℃下的干燥時(shí)間不宜超過 60 min,冷卻時(shí)間至少超過 30 min。高正陽等[16]通過 4 種煤樣在熱天平空氣氣氛下的干燥試驗(yàn)以分析含水量和干燥溫度對煤樣干燥特性的影響,采用薄層干燥模型對煤樣等溫干燥過程進(jìn)行數(shù)學(xué)解析,得出不同煤樣、不同溫度的干燥速率曲線趨勢在等溫干燥過程中基本一致,并經(jīng)歷升速干燥、恒速干燥和降速干燥階段。張仲燾等[17]提出了1種干燥結(jié)束判斷方法，即采用在煤樣干燥過程中實(shí)時(shí)采集低溫風(fēng)透干燥設(shè)備出風(fēng)口處空氣的水分再通過曲率判斷、預(yù)設(shè)閥值比較判斷、積分做差比較等方式結(jié)束干燥，表明通過對不同煤種的干燥結(jié)束判斷,可適時(shí)結(jié)束干燥,避免煤樣干燥不徹底和過干燥等問題。

目前，雖已對煤樣干燥設(shè)備或干燥方法[17-20]進(jìn)行廣泛深入的研究，但在煤樣干燥時(shí)間與干燥效果的自動(dòng)判斷方法上少有研究。張仲燾等[17]提出的1種干燥結(jié)束判斷方法，因空氣中水分含量與空氣溫度有非常大的相關(guān)性，其實(shí)際應(yīng)用效果值得商榷。在實(shí)際應(yīng)用中，煤炭制樣系統(tǒng)煤樣干燥環(huán)節(jié)一般采取定時(shí)結(jié)束干燥的方式，此種方式通常靠人的經(jīng)驗(yàn)形成模糊控制的手段，判斷并不準(zhǔn)確。時(shí)間設(shè)置不夠則干燥不徹底導(dǎo)致后續(xù)制粉環(huán)節(jié)不通暢、殘留多，影響整體性能及煤樣的代表性；時(shí)間設(shè)置過長則樣品過干燥導(dǎo)致后續(xù)制粉環(huán)節(jié)煤樣損失大、制樣效率不高[21]?；谏鲜鰡栴}，筆者研發(fā)了1種基于實(shí)時(shí)分析FDR水分傳感器[22]采集的煤樣容積含水率數(shù)據(jù)并經(jīng)過特定算法自動(dòng)判斷干燥結(jié)束條件的技術(shù)，提高了對煤樣水分、煤種差異的廣泛適應(yīng)性，為煤炭制樣系統(tǒng)煤樣干燥的全自動(dòng)化提供1種有效的解決辦法。

1 結(jié)構(gòu)組成與工作原理

筆者研發(fā)的自動(dòng)判斷干燥結(jié)束條件的技術(shù)，結(jié)構(gòu)組成如圖1所示。其主要由風(fēng)透干燥機(jī)[23]、攤平裝置、FDR水分傳感器、水分傳感器運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等組成。煤樣進(jìn)入干燥設(shè)備后，經(jīng)攤平裝置進(jìn)行煤樣攤平，再通過水分傳感器運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)將FDR水分傳感器插入煤樣中。在煤樣干燥的過程中，F(xiàn)DR水分傳感器實(shí)時(shí)采集煤樣的容積含水率數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與計(jì)算判斷煤樣干燥結(jié)束條件，當(dāng)達(dá)到設(shè)定基準(zhǔn)條件時(shí)則結(jié)束干燥，F(xiàn)DR水分傳感器從煤樣中移出，進(jìn)行煤樣的自動(dòng)卸料至后續(xù)制粉環(huán)節(jié)。

圖1 自動(dòng)判斷干燥結(jié)束條件技術(shù)的結(jié)構(gòu)組成Fig.1 Structure composition of automatic judgment drying end condition technology

技術(shù)采用的FDR水分傳感器原為用于測量土壤容積含水率的傳感器，其測量原理為采用FDR頻域法[24]測量，利用電磁脈沖原理、根據(jù)電磁波在介質(zhì)中傳播頻率來測量土壤的表觀介電常數(shù)(ε),從而得到土壤容積含水量(θv)。因土壤與煤樣具有一定的相似性，在被利用來測量煤樣的水分以建立判斷結(jié)束煤樣干燥過程的條件具有極高的可行性。針對FDR水分傳感器測量煤樣含水量進(jìn)行特定的研究與測試，利用其測得數(shù)據(jù)與干燥過程中水分損失有較強(qiáng)的趨勢相關(guān)性，從而建立數(shù)據(jù)分析與控制模型算法。通過此對煤樣干燥過程數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、計(jì)算，得到判斷結(jié)束煤樣干燥過程的條件，從而實(shí)現(xiàn)干燥時(shí)間的判斷可靠性，有效提升干燥效率并滿足制粉的要求，間接保證煤樣的代表性。FDR水分傳感器主要技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 FDR水分傳感器的主要技術(shù)參數(shù)Table 1 Main technical parameters of FDR moisture sensor

2 數(shù)據(jù)分析與控制算法模型的建立

2.1 技術(shù)研究思路

基于煤炭智能制樣系統(tǒng)的相關(guān)研究，為確保自動(dòng)判斷干燥結(jié)束條件的可靠性與廣泛的適應(yīng)性，特制定技術(shù)研究思路如下:① 測試FDR水分傳感器采集煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性，判斷其可靠性；② 測試FDR水分傳感器采集不同煤種、不同水分含量的煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)關(guān)系；③ 測試FDR水分傳感器在煤炭自動(dòng)制樣系統(tǒng)中制粉前干燥中動(dòng)態(tài)測量數(shù)據(jù)的變化趨勢；④ 根據(jù)測量數(shù)據(jù)，摸索建立合適的控制算法模型并進(jìn)行驗(yàn)證。

2.2 研究過程與分析

2.2.1煤樣水分的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性測量

FDR水分傳感器采集的煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性測量:分別選取1種標(biāo)稱最大粒度≤3 mm的煙煤、無煙煤、褐煤各約700 g，在107 ℃烘箱中均勻攤薄干燥6 h，充分干燥去除煤樣中的水分，然后分別加入不同質(zhì)量的水混勻并密封靜置48 h，再采用FDR水分傳感器測量以上煤樣在不同位置的值，結(jié)果見表2。測試結(jié)果表明，同一煤種在同一位置測量的數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定，同一煤種在不同位置的結(jié)果值存在差異，但能較為客觀地反映加入不同質(zhì)量的水時(shí)容積含水率的變化趨勢。根據(jù)FDR測試原理及數(shù)據(jù)對比分析判斷其測量結(jié)果可能與煤樣的緊實(shí)程度、煤樣本身的特性狀態(tài)有關(guān)。

表2 煙煤、無煙煤和褐煤在加入不同質(zhì)量水時(shí)的容積含水率測定結(jié)果Table 2 Measurement results of volumetric moisture content of bituminous coal、anthracite and lignite when adding different mass of water %

2.2.2壓緊狀態(tài)下煤樣水分的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性測量

FDR水分傳感器采集壓緊狀態(tài)下煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性測量。為研究測試數(shù)據(jù)的差異因素，采用上述同樣的測試過程并將煤樣壓緊，分別測得煙煤、無煙煤和褐煤的水分結(jié)果見表3。

通過對不同煤種的煤樣壓緊后不同位置的重復(fù)測量，表明不同位置的測試結(jié)果差異顯著縮小。分析表3中的測試結(jié)果可知，采用FDR水分傳感器采集煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性良好，可進(jìn)行進(jìn)一步測試。

2.2.3觀察煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)的變化趨勢

FDR水分傳感器在煤炭智能制樣系統(tǒng)制粉前干燥中動(dòng)態(tài)采集煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)，并觀察其變化趨勢?；谝陨?次測量結(jié)果，可確定采用FDR水分傳感器測量容積含水率時(shí)具有快速、穩(wěn)定、準(zhǔn)確之特點(diǎn)，而其測定值在不同煤種、不同水分測量時(shí)存在差異，不能直接作為制粉前干燥結(jié)束條件的判斷依據(jù)，但基于煤樣在制粉前干燥過程中保持相對穩(wěn)定的狀態(tài)，采用此技術(shù)進(jìn)行煤樣干燥結(jié)束條件的判斷成為可能。

為進(jìn)一步驗(yàn)證測試，特根據(jù)煤炭制樣系統(tǒng)制粉前干燥流程要求進(jìn)行動(dòng)態(tài)測量檢測其變化趨勢。測試方案為將FDR水分傳感器插入煤樣中保持固定采集煤樣干燥過程中的實(shí)時(shí)水分?jǐn)?shù)據(jù)，部分煤種測試情況如圖2～圖3所示。

圖2 1號煤種3次實(shí)時(shí)測試數(shù)據(jù)曲線Fig.2 Three real time test data curve of No.1 Coal

圖3 2號煤種3次實(shí)時(shí)測試數(shù)據(jù)曲線Fig.3 Three real time test data curve of No.2 Coal

通過測試顯示，在煤樣干燥過程中，其FDR水分傳感器的測值存在明顯一致的趨向性，即在干燥一段時(shí)間后，其值變化基本趨于平緩并最終達(dá)到較為穩(wěn)定的狀態(tài)。

2.2.4數(shù)據(jù)歸一處理

根據(jù)多煤種實(shí)時(shí)測試數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，在前期干燥過程實(shí)時(shí)測試數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，一段時(shí)間后測試數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯一致的趨勢。經(jīng)對比大量不同煤樣水分、不同煤種的實(shí)時(shí)測試數(shù)據(jù)分析，為排除不同煤種或同一煤種含水量、狀態(tài)不同導(dǎo)致初始值的差異，特進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一(即斜率)，即排除初始值的影響，以自身的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，部分煤種測試數(shù)據(jù)歸一處理后如圖4～圖5所示。

圖4 1號煤種的3次斜率測試數(shù)據(jù)變化曲線Fig.4 Three real time test data(slope) curve of No.1 Coal

圖5 2號煤種的3次斜率測試數(shù)據(jù)變化曲線Fig.5 Three real time test data(slope) curve of No.2 Coal

通過數(shù)據(jù)分析與處理后，不同煤種、不同水分含量的干燥過程曲線已基本趨于一致，變化差值具有同比性。

2.2.5控制算法模型的建立

通過以上數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)驗(yàn)證，可通過比較水分?jǐn)?shù)據(jù)變化斜率的差值，當(dāng)?shù)陀谠O(shè)定值時(shí)則判斷可結(jié)束干燥，如圖6所示。

圖6 控制算法模型流程Fig.6 Flow chart of control algorithm model

2.2.6控制算法模型的優(yōu)化

根據(jù)測試過程數(shù)據(jù)情況，為避免水分傳感器偶爾采集異常數(shù)據(jù)、煤樣初始干燥時(shí)狀態(tài)不穩(wěn)定對結(jié)果干燥判斷造成影響，特進(jìn)行以下處理:基礎(chǔ)值A(chǔ)的取值可在干燥一段時(shí)間后再進(jìn)行，為避免異常值的影響，某段時(shí)間范圍內(nèi)采集的數(shù)據(jù)在剔除最大值、最小值后按式(1)求平均值，確定基礎(chǔ)值A(chǔ)。

(1)

固定周期內(nèi)的數(shù)據(jù)在剔除最大值、最小值后按式(2)求平均值，從而確定比較值B。

(2)

比較值B的間隔取值周期可根據(jù)干燥機(jī)本身的干燥效率進(jìn)行設(shè)置。比較值D值可根據(jù)大量不同煤種進(jìn)行測試標(biāo)定，確定合適的值。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

控制算法模型建立后，根據(jù)智能制樣系統(tǒng)的制樣流程要求，采用此控制算法模型進(jìn)行煤樣制粉前干燥結(jié)束條件自動(dòng)判斷。干燥后的煤樣進(jìn)行制粉環(huán)節(jié)的通暢性檢驗(yàn)，同時(shí)依據(jù)GB/T 211《煤中全水分的測定方法》進(jìn)行測試煤種干燥前全水分(Mt)測定，對比自動(dòng)判斷干燥結(jié)束后的煤樣水分損失率(B)與在溫度不高于40 ℃的環(huán)境下干燥到質(zhì)量恒定的水分損失率(A)之差值，判斷其水分損失率是否接近，復(fù)核煤樣制樣的代表性要求。

經(jīng)測試大量不同煤種不同水分含量的煤樣，即基于控制算法模型對部分煤樣進(jìn)行制粉前干燥測試驗(yàn)證，其結(jié)果見表4。

表4 基于控制算法模型進(jìn)行制粉前煤樣干燥測試驗(yàn)證的結(jié)果Table 4 Test results of coal sample drying before pulverization based on control algorithm model

結(jié)果表明通過此控制算法模型自動(dòng)判斷干燥結(jié)束條件的技術(shù)能夠有效保證煤炭智能制樣系統(tǒng)制粉環(huán)節(jié)的通暢性，同時(shí)縮短了煤樣干燥時(shí)間，提升煤炭制樣系統(tǒng)制樣效率。因煤種種類繁多，此實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證雖通過大量不同煤種的測試驗(yàn)證了其可靠性，但無法保證能夠適應(yīng)所有的煤種，還需在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行大量的驗(yàn)證。

4 結(jié) 語

通過實(shí)時(shí)分析FDR水分傳感器采集的煤樣水分?jǐn)?shù)據(jù)并經(jīng)過特定算法判斷干燥結(jié)束條件的技術(shù)通過上述測試與驗(yàn)證證明:

(1)此種FDR水分傳感器測定煤樣中容積含水率的方法在煤樣的測試應(yīng)用中穩(wěn)定、可靠。

(2)通過此技術(shù)應(yīng)用，不同水分含量、不同煤種在自動(dòng)判斷結(jié)束干燥后可順利通過制粉環(huán)節(jié)制粉，滿足煤炭智能制樣系統(tǒng)自動(dòng)化的要求。

(3)通過此技術(shù)應(yīng)用以自動(dòng)判斷煤樣干燥結(jié)束條件，可有效縮短干燥時(shí)間及提升智能制樣系統(tǒng)制樣效率，煤樣的代表性得到保障。