趙寶龍

（山西沁新能源集團(tuán)股份有限公司煤轉(zhuǎn)化技術(shù)研發(fā)中心，山西 長治 046500）

1 煤炭洗選行業(yè)的工藝概述

煤炭洗選行業(yè)主要通過重力選礦和浮游選礦的生產(chǎn)工藝將礦井開采出的原煤進(jìn)行洗選脫除無用礦物和雜質(zhì)，提升精煤產(chǎn)品價(jià)值和品味，實(shí)現(xiàn)煤炭的清潔高效利用。為了保障生產(chǎn)出的商品精煤產(chǎn)品合格穩(wěn)定，就需要在煤炭的洗選加工過程中對(duì)各環(huán)節(jié)中間產(chǎn)品進(jìn)行監(jiān)測化驗(yàn)和分析，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的管理多采用傳統(tǒng)的煤質(zhì)管理理念，重點(diǎn)抓生產(chǎn)過程的煤質(zhì)管理，通過控制生產(chǎn)過程實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的合格穩(wěn)定。但由于煤質(zhì)化驗(yàn)數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的滯后性和各級(jí)人員對(duì)數(shù)據(jù)處理的敏感性差異，在大型化和高效化的選煤廠尤為突出，特別是對(duì)于生產(chǎn)精煤直接外運(yùn)和客戶對(duì)煤質(zhì)指標(biāo)的要求越來越高的形勢下，發(fā)生質(zhì)量過剩和質(zhì)量超標(biāo)的問題越來越多，由于煤炭產(chǎn)品的價(jià)格直接與其質(zhì)量掛鉤，對(duì)生產(chǎn)企業(yè)造成了較大的影響，同時(shí)對(duì)下游焦化和煤炭深加工企業(yè)的生產(chǎn)管理也造成了質(zhì)量波動(dòng)的影響[1]。

近年來隨著工業(yè)檢測設(shè)備的不斷普及，特別是各類溫度、壓力、液位、灰分和水分等在線監(jiān)測儀器在選煤行業(yè)的應(yīng)用，對(duì)各類運(yùn)行設(shè)備參數(shù)的收集和分析已經(jīng)成為可能，在煤質(zhì)化驗(yàn)方面通過對(duì)化驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)在線分析儀器數(shù)據(jù)的對(duì)比標(biāo)定及儀器的自主學(xué)習(xí)修正，使得檢測設(shè)備的數(shù)據(jù)精確度不斷提高。通過將選煤關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)和煤質(zhì)在線檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析和大數(shù)據(jù)處理，在信息化功能發(fā)展的支持下，利用大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)煤炭質(zhì)量的預(yù)先管理，建立數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的超前預(yù)警和處理，并通過工業(yè)信息化技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速和高效交互，實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定生產(chǎn)過程和提高產(chǎn)品質(zhì)量合格率的目的[2]。

2 生產(chǎn)大數(shù)據(jù)庫的建立

2.1 設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)庫

在選煤廠對(duì)煤炭進(jìn)行分選的設(shè)備主要為重力和浮游分選設(shè)備，以山西沁新煤業(yè)有限公司選煤廠為例，該選煤廠洗選原煤的主要設(shè)備有跳汰機(jī)、重介旋流器、TBS 和浮選機(jī)四種，四種分選設(shè)備都有獨(dú)立的控制系統(tǒng)，其中重介旋流器的有較為精密的密控系統(tǒng)，TBS 和跳汰機(jī)為PLC 控制系統(tǒng)，包括主控制器以及擴(kuò)展模塊，浮選機(jī)有PID 加藥系統(tǒng)，通過將各設(shè)備控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)中繼器收集到數(shù)據(jù)終端后進(jìn)行相關(guān)性分析處理。按照不同洗選設(shè)備對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品質(zhì)量權(quán)重進(jìn)行分類，對(duì)各設(shè)備的主要參數(shù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)，通過數(shù)據(jù)傳輸器和標(biāo)準(zhǔn)化處理器生成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)時(shí)將數(shù)據(jù)傳輸至調(diào)度集控系統(tǒng)，數(shù)據(jù)在集控系統(tǒng)DCS 中通過預(yù)先編程的數(shù)學(xué)模型對(duì)各分選設(shè)備分選產(chǎn)生的中間產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測和異常檢測，將選煤的管理方式由“事件/事故驅(qū)動(dòng)型”的被動(dòng)管理方式轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型”的主動(dòng)管理方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高效和科學(xué)決策[3]。

2.2 煤質(zhì)檢測數(shù)據(jù)庫

煤炭洗選系統(tǒng)生產(chǎn)方式為連續(xù)性操作，系統(tǒng)開車運(yùn)行后跳汰機(jī)、重介質(zhì)旋流器和TBS 產(chǎn)品精煤經(jīng)過脫水后經(jīng)由子皮帶匯總后輸送至總皮帶，浮選產(chǎn)品精煤經(jīng)過壓濾脫水后經(jīng)由刮板輸送機(jī)輸送至總皮帶，各子系統(tǒng)的產(chǎn)品精煤經(jīng)均質(zhì)化混合后輸送至精煤產(chǎn)品倉成為商品精煤銷售和外送，通過在各子皮帶和總輸送皮帶安裝在線灰分測定儀和在線水分測定儀，每周對(duì)在線水分和灰分儀根據(jù)近期的化驗(yàn)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定方法進(jìn)行標(biāo)定。其中在線灰分儀是基于放射源的雙能γ 射線灰分儀，運(yùn)行工況較好的情況下檢測誤差通常可以達(dá)到0.5%以下。在線水分儀是采用微波透射原理，運(yùn)行工況較好的情況下檢測誤差通?？梢赃_(dá)到0.5%以下。

2.3 生產(chǎn)運(yùn)行中數(shù)據(jù)的預(yù)警和反饋機(jī)制

通過對(duì)生產(chǎn)過程系統(tǒng)各質(zhì)量控制節(jié)點(diǎn)的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)（水分和灰分）采集和對(duì)系統(tǒng)各分選主要設(shè)備運(yùn)行參數(shù)（液位、壓力和流量等）采集，后臺(tái)終端數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和判斷后過濾掉干擾數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)的特征值不符合規(guī)定范圍內(nèi)的正態(tài)分布時(shí)就確定可能發(fā)生了系統(tǒng)誤差，數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢和對(duì)照該質(zhì)量異常數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，按照預(yù)定的模型對(duì)分選設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行分析，并通過運(yùn)算后給出最終的可能性判斷，分析完成后對(duì)分析數(shù)據(jù)和實(shí)際發(fā)生的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行比較后進(jìn)行自主的修正和學(xué)習(xí)，達(dá)到進(jìn)一步提高分析預(yù)測能力，可以實(shí)現(xiàn)超前預(yù)防主要分選設(shè)備運(yùn)行故障和原煤分選過程中煤質(zhì)變化[4]。

下圖1 所示為山西沁新煤業(yè)有限公司選煤廠2021 年1—12 月份洗選15 號(hào)焦煤的商品精煤灰分波動(dòng)趨勢圖。

圖1 2021 年1—12 月份商品精煤灰分波動(dòng)趨勢圖

圖中在10 月份中出現(xiàn)較為嚴(yán)重的超標(biāo)準(zhǔn)上限的情況，通過系統(tǒng)預(yù)測發(fā)現(xiàn)是由于主洗分選設(shè)備中的重介旋流器的磁含量儀損壞，導(dǎo)致對(duì)懸浮液的磁含量檢測失真，造成密控系統(tǒng)的PID 目標(biāo)設(shè)定值為500，磁含量由于檢測儀器失真導(dǎo)致檢測結(jié)果為300，實(shí)際已經(jīng)達(dá)到500，但系統(tǒng)接收到300 的信號(hào)后自動(dòng)調(diào)整繼續(xù)向懸浮液中加入磁介質(zhì)，導(dǎo)致實(shí)際分選密度高于設(shè)定值，造成分選后的精煤產(chǎn)品灰分高于理論值，系統(tǒng)自動(dòng)排查預(yù)計(jì)事件僅有10 分鐘，同比類似事件采用人工排查需要2 h 以上，大大縮短了故障實(shí)際，為產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定起到了關(guān)鍵作用。

3 結(jié)語

通過將煤炭洗選加工過程中洗選設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行整合成為相關(guān)性的系列數(shù)據(jù)表，并與煤質(zhì)數(shù)據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)表建立相關(guān)性的數(shù)學(xué)模型，當(dāng)產(chǎn)品精煤灰分超標(biāo)時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)排查對(duì)應(yīng)洗選設(shè)備和相關(guān)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的異常情況。這種通過在設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與質(zhì)量檢測系統(tǒng)建立相關(guān)性的數(shù)學(xué)模型，并隨著應(yīng)用時(shí)間的延長可以自主的修正和學(xué)習(xí)煤質(zhì)預(yù)測的數(shù)據(jù)模型，在一定程度上提高了煤炭洗選加工的數(shù)量效率和提高了商品精煤的質(zhì)量穩(wěn)定性，并通過工業(yè)信息化技術(shù)在企業(yè)的集控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速和高效交互。