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        淺談極細(xì)粒煤粉的分選技術(shù)

        2021-10-11 12:16:42田艷玲
        2021年10期
        關(guān)鍵詞:入料細(xì)粒精煤

        田艷玲

        (潞安化工集團(tuán) 營(yíng)銷總公司煤質(zhì)洗選中心,山西 長(zhǎng)治 046204)

        選煤作為潔凈煤技術(shù)的源頭技術(shù),是實(shí)現(xiàn)煤炭潔凈、高效利用的最為經(jīng)濟(jì)有效的方法,它可以優(yōu)化煤炭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高利用效率、排除大量矸石,從而節(jié)約運(yùn)輸成本。目前選煤廠建設(shè)趨于采用三段分選工藝:粒度>1 mm的煤炭采用跳汰或重介質(zhì)分選方法,1~0.25 mm粗煤泥采用螺旋分選機(jī)以及干擾床分選機(jī)等方法,0.25~0 mm煤泥采用浮選方法。

        目前細(xì)粒-極細(xì)粒煤粉的分選效果不盡理想,其主要原因是:①1~0.25 mm細(xì)粒煤分選技術(shù)的分選精度較低,依據(jù)GB50359-2016 干擾床的E值為0.11~0.14,比重介質(zhì)分選技術(shù)低一半;②煤泥可浮性下降,逐漸呈現(xiàn)出貧(灰分高)、細(xì)(極細(xì)顆粒含量大)、雜(煤粒表面官能團(tuán)及脈石成分復(fù)雜)的特點(diǎn),對(duì)浮選入料顆粒的表面物性特征缺乏認(rèn)識(shí)。本文通過實(shí)驗(yàn),對(duì)極細(xì)粒煤粉分選技術(shù)進(jìn)行研究,以提高分選回收率和經(jīng)濟(jì)效益。

        1 試驗(yàn)過程

        通過分析極細(xì)粒煤粉分選技術(shù)的主要特點(diǎn),對(duì)某礦選煤廠原料浮選實(shí)驗(yàn)過程中極細(xì)粒煤粉分選試驗(yàn)進(jìn)行了研究。表1、表2分別為試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本參數(shù)和試驗(yàn)設(shè)計(jì),捕收劑為廠家提供、起泡劑為仲辛醇。

        表1 分選試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本參數(shù)

        2 試驗(yàn)結(jié)果分析

        1) 精煤產(chǎn)率。表3對(duì)各種模型進(jìn)行了方差分析,結(jié)果表明,線性模型適用于試驗(yàn)結(jié)果分析,表4對(duì)各種模型的進(jìn)行了綜合分析。分析結(jié)果表明,三次方模型為混淆模型,不可用。在余下的模型中,線性模型的標(biāo)準(zhǔn)偏差較小,其R2值最大,同時(shí)預(yù)測(cè)殘差平方和最小,最適合于試驗(yàn)結(jié)果分析。對(duì)推薦模型進(jìn)行了方差分析,見表5。結(jié)果表明,模型的F值為7.46,僅有0.12%的概率能達(dá)到此值,因此,該模型是顯著的。

        表6為推薦模型的綜合分析??梢钥闯觯琑2的校正值和預(yù)測(cè)值有良好的一致性。模型預(yù)測(cè)的精確度等于信號(hào)與噪聲的比值,該值大于4時(shí)是令人滿意的,而該模型的精確度達(dá)到9.012,因此,精確度較高。在此基礎(chǔ)上,對(duì)各因素進(jìn)行了系數(shù)估計(jì),見表7。

        表2 分選試驗(yàn)設(shè)計(jì)(某礦)

        表3 各種模型的方差分析(精煤產(chǎn)率)

        表4 R2綜合分析(精煤產(chǎn)率)

        表5 推薦模型的方差分析(精煤產(chǎn)率)

        表6 推薦模型綜合分析(精煤產(chǎn)率)

        通過以上分析,得出了描述精煤產(chǎn)率與各參數(shù)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型:

        以因素代碼表示:精煤產(chǎn)率=67.27+2.14A+3.35B+0.82C。

        以實(shí)際因素表示:精煤產(chǎn)率=45.376 11+8.568 89E-003×捕收劑用量+0.111 54×起泡劑用量+0.041 111×入料濃度。

        基于該模型,得出了精煤產(chǎn)率的預(yù)測(cè)結(jié)果,并對(duì)預(yù)測(cè)精度進(jìn)行了分析,圖1為殘差的正態(tài)分布圖,圖2為預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果比較??梢钥闯觯A(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值有較好的一致性。

        表7 各因素的系數(shù)估計(jì)(精煤產(chǎn)率)

        圖1 精煤產(chǎn)率預(yù)測(cè)殘差的正態(tài)分布

        圖2 精煤產(chǎn)率預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值對(duì)比

        2) 尾煤產(chǎn)率。尾煤產(chǎn)率所用的預(yù)測(cè)模型與精煤產(chǎn)率相似,得出了描述尾煤產(chǎn)率與各參數(shù)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型:

        以因素代碼表示:尾煤產(chǎn)率=32.73-2.14A-3.35B-0.82C。

        以實(shí)際因素表示:尾煤產(chǎn)率=54.623 89-8.568 89E-003×捕收劑用量-0.111 54×起泡劑用量-0.041 111×入料濃度。

        基于該模型,得出了尾煤產(chǎn)率的預(yù)測(cè)結(jié)果,預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值有較好的一致性。

        可以看出,與精煤產(chǎn)率的變化趨勢(shì)類似,在本試驗(yàn)的入料濃度范圍內(nèi),入料濃度并不是影響精煤產(chǎn)率的顯著因素。此外,隨著捕收劑及起泡劑用量的加大,尾煤產(chǎn)率逐漸降低,最低值達(dá)24.59。在不同的入料濃度下,尾煤產(chǎn)率降低的速率及幅度不同。

        3 結(jié) 語(yǔ)

        通過分析試驗(yàn)的取值范圍,入料濃度不是影響精煤產(chǎn)率的顯著因素,隨著捕收劑及起泡劑用量的加大,捕收劑用量越大,精煤灰分有所降低,隨著起泡劑用量的加大,精煤灰分逐漸升高。

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