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智能化选煤厂建设思考 张荣瑞 中煤华晋集团山西华宁焦煤有限责任公司, 山西 乡宁 042100 摘 要 随着煤炭资源的日益减少和智能化技术的全球普及, 智能化选煤厂的建设具有十 分重大的意义; 针对传统选煤厂普遍存在的问题, 提出了建设智能化选煤厂的主要结构层次与 功能, 总结了智能化关键技术; 从经济、 安全和环保等方面入手, 重点阐述了智能化选煤厂的 效益和优势, 并对智能化选煤厂建设进行了总结和展望。 关键词 选煤厂; 智能化; 结构体系; 关键技术; 效益优势 中图分类号 TD948. 9 文献标识码 A 文章编号 1005-8397202010-0020-05 收稿日期 2020-08-25 DOI 10. 16200/ j. cnki. 11-2627/ td. 2020. 10. 005 作者简介 张荣瑞1973, 男, 山西运城人, 2011 年毕业于太原理工大学矿业工程专业, 工程硕士, 中煤华晋集团山西华宁焦煤有限 责任公司选煤厂厂长, 选煤高级工程师。 引用格式 张荣瑞. 智能化选煤厂建设思考 [J]. 煤炭加工与综合利用, 202010 20-24. 在 “工业 4. 0” 热潮从德国迅速涌向全世界 及 “中国制造 2025” 逐步实施的全球大环境下, 智能制造成为中国乃至世界认可的核心技术, 智 能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技 术深度融合, 具有自感知、 自学习、 自决策、 自 执行、 自适应等功能的新型生产方式[1]。 就选煤 行业来说, 建设智能化选煤厂是实现智能制造的 重要途径, 其主旨是打造生产透明化、 选煤信息 精细化和选煤决策智能化的高效、 安全、 绿色的 选煤厂, 同时此举能够促进我国煤炭工业供给侧 结构性改革, 提高我国选煤业竞争优势, 具备选 煤业智能化新特征, 使中国成为一个新型的选煤 强国[2]。 1 智能化选煤厂概述 智能化是指由现代通信与信息技术、 计算机 网络技术、 行业技术、 人工智能技术、 智能控制 技术汇集而成的针对某一个方面的应用[3]。 智能 化必须与行业技术相结合, 是应用一系列相关现 代技术, 解决行业问题的过程。 选煤智能化的内 涵是以现代信息技术和人工智能技术为手段, 以 集成和利用全流程信息资源为起点, 开发选煤智 能化工具, 全生产链依靠智能控制实现精准分 离, 依靠智能管理实现精细管理, 依靠智能装备 保障与提升生产系统的可靠性和智能程度, 最终 实现企业状态与效益最优[4]。 精准分离是依据分离情况, 实时分析生产状 况, 对关键参数进行精准预测, 根据结果对参数 进行合理优化, 达到全过程智能控制的目的。 精 细化管理利用大数据分析对生产过程中实时数据 和离线管理信息进行分析综合利用。 增量提效是 企业以降低成本、 提高效益、 增加产品竞争力为 目的, 以智能化的方式, 从生产、 管理和经营等 全方位业务流程提出协调统一的动态发展过程。 总之, 一个标准的智能化选煤厂应具备 3 个 重要特征 精准分离, 精细化管理, 增量提效。 2 智能化选煤厂内涵 选煤厂实现智能化、 智能生产, 其整体架构 体系如图 1 所示。 一般情况下, 智能化选煤厂主 要分为 4 部分, 分别为智能测控、 智能装备、 安 全监控和智能管理。 2. 1 智能测控 智能测控是智能化选煤厂的主体部分, 是采 制样分析、 工艺选择、 煤泥水处理、 配煤装车销 售等过程的智能化。 在各个工艺过程自动化基础 上, 在无人干预情况下, 智能化检测工艺环节的 关键参数, 实现各个工艺最优化, 如智能跳汰系 02 煤炭加工与综合利用 COAL PROCESSING 其次可以结合铁谱技 术、 网络技术、 油液分析、 测量磨损厚度等技术 手段确定相关参数; 再基于故障发生的先验概率 预测, 对故障的发生多因子分析, 提取故障发生 的决定性因子; 然后推断故障在未来一段时间的 发生概率; 最后确定检修和替换时间。 如选煤厂 中需要润滑油的机械设备, 可以通过在线检测传 感器定量测量润滑油金属屑末的尺寸、 数量、 属 性铁磁性或非铁磁性、 金属屑末出现速率等重 要参数, 再基于先验概率确定决定因子, 并对历 史趋势进行分析, 然后通过技术处理对之后发生 故障的时间进行预估, 并分析最佳维护时间。 因 此, 装备智能化能够有效延长设备的经济寿命。 2装备智能化制造。 装备智能化制造将智 能化与选煤厂关键工艺过程设备结合, 第一步是 单机智能化, 智能化煤矸分离设备, 智能化浮选 机等, 现阶段有研究人员利用核物理技术对煤矸 进行智能识别, 建立不同的煤质特征相适应的分 析模型[6], 借助大数据进行动态分析, 数字化识 别煤与矸石, 最终借助智能排矸系统将矸石排 出, 取得较好的效果。 智能装备不仅仅是单机智 能化, 更为关键的是构筑设备互联网络, 以各个 设备为单位, 构建整体的设备智能一体化网络, 提高效率, 减少操作人员的安全事故。 浓缩机、 加药机、 压滤机、 卧式离心机、 压风机等, 通过 以太网通信方式或串口与集控系统进行数据交 互, 实现远程集中控制[7]。 压滤机系统控制时操 作人员根据经验判断入料启停, 误差较大, 易引 起卸料困难或水分过高现象, 同时存在一台设备 操作而其他设备处于停滞状态的现象, 严重影响 生产效率。 针对这些问题, 高庄煤业有限公司[8] 2018 年对压滤机进行改造, 设计滤液微小流量检 测、 压滤 “谦让” 卸料自动控制程序的开发, 实 现了机电一体化, 同时联机自动化, 并达到了 “无人值守、 有人巡检” 的目的。 然而, 空压机、 压滤机、 浓缩机、 加药机、 浮选机等设备现阶段 只能单机控制, 尚未具备长距离智能化控制。 智 能化单机互联仍然是现阶段需要攻克的重点 问题。 2. 3 智能监控 智能监控是智能化选煤厂的必须保障, 安全 问题是所有选煤厂最基本的问题, 尽管安全风险 是无法消除的, 但是可以通过建设智能化监控系 12 2020 年第 10 期张荣瑞 智能化选煤厂建设思考 统将选煤厂发生各种事故的风险降到最低。 在现有安全监控的基础上, 通过智能传感器 的应用控制工厂区域的温度, 实时监控区域内高 温点温度、 火焰的静态和动态特征, 建立高压柜 无线测温分析系统; 基于智能人脸识别的监控系 统, 每个工位对应每个工作人员, 非指定人员不 可擅动相应设备; 工作区域尤其重要工作区域进 行视频监管, 人员进入非人员工作区域进行及时 检测和报警, 对危险区域的人员违章进入拒止和 报警, 对可能出现机械或人员伤害的其他情形进 行检测和预警, 最大限度地降低人为事故的 风险。 在生产过程中, 针对选煤厂的各类设备, 实 时监控监测设备流量, 当出现异常时自动采取措 施并发出警报。 而在选煤厂正常生产过程中, 胶 带机、 振动筛、 刮板机相对较容易出现问题, 在 监测过程中需要监测更多参数, 应对温度、 振 幅、 生产速率等各项指标进行重点监测, 并及时 预警进行相应处理。 视频分析监控周界报警, 降 低生产事故风险。 总之, 选煤厂智能监控的本质是建立无人值 守安全型全厂一体化监控系统。 2. 4 智能管理 智能管理系统是智能化选煤厂总领全局的关 键环节, 其实质是借助物联网、 互联网、 云计算 等技术, 逐步全面实现网络化生产管理过程, 打 造数字镜像场景, 实现虚拟和数字孪生的选煤 厂[9]。 智能管理的主要任务是建立智能管理系统, 实时上传更新选煤厂的人、 财、 物及相关数据, 建立一个体系完善的网络选煤厂。 人员智能化管 理通过人脸识别等技术自动上传更新人员的考 勤、 绩效等相关信息, 保证信息的公正、 公开和 准确。 选煤厂的物品智能化管理系统, 主要为设 备、 工具以及办公用品等, 基于设备运行状况和 损耗情况, 智能管理系统能够实时上传信息, 更 新数据, 针对数据进行预测决策, 而设备所需零 配件仓储、 物流、 采购、 供货商信息等重要决策 都可以一体化实现。 工具和办公用品也都实时录 入管理系统, 方便进行宏观调控。 自动采集数据 并逐步形成历史完备的数据库, 对每个工艺过程 点进行在线存储, 可以提供工厂模型, 生产运营 管理、 设备运行管理、 历史追忆、 生产报表等多 种调度管理模块。 主要实现了润滑管理、 设备台 账管理、 设备检修管理、 动静态点检管理、 生产 数据上报、 自查自检管理、 技术资料管理、 制度 管理、 岗位标准化作业流程管理等功能[10]。 借 助大数据、 云平台等技术手段, 最终实现智能一 体化管理系统。 3 智能化选煤厂关键技术 随着技术飞速发展, 智能化产品发展也与日 俱进。 选煤行业经过长期不懈地探索, 选煤厂的 智能化建设也逐渐步入新阶段。 在选煤厂中, 许 多高效、 先进、 安全的智能化技术如大数据、 云 平台、 数字图像处理等引起关注并逐步引进。 3. 1 煤矸石智能干选技术 智能干选技术是将原煤平铺, 采用传感器、 大数据等技术处理, 将煤与矸石进行智能化识 别, 最终实现煤与矸石分离如图 2。 目前, 自 动分选系统主要采用了双能 γ 射线透射法[11], 图像识别等方法解决对不同粒度煤和矸石的组分 识别问题, 而提高干选精度和分选速率是智能干 选技术不断研发的重点方向。 图 2 煤矸石自动干选系统 3. 2 智能化重介分选技术 重介质自动控制系统[12]如图 3已在选煤厂 取得较好的应用, 智能控制并不代表取代正常的 自动控制, 而是智能控制与自动控制之间构成主 从控制关系, 智能控制层面通常采用宽约束 控制。 当入料中含矸率在一定范围内波动时, 常规 的恒密度控制就可以保持产品质量的稳定; 但当 入料中矸石含量显著增加时, 在其它条件不变的 22 煤炭加工与综合利用2020 年第 10 期 图 3 重介控制系统 情况下, 重介旋流器底流口流动阻力会显著上 升, 导致实际分选密度提高, 就需要相应调整介 质密度或入口压力, 因此入选原煤的煤质分析十 分重要。 许多研究人员以此入手建立智能化系 统, 采用图像分析等方法建立煤质估计与重介参 数相联系模型, 实现智能化重介分选, 提高选煤 效率。 智能化重介选煤系统研究人员不断研发, 根据环境等影响因素通过回归方法寻找最优化的 参数, 在迭代过程中寻找最优解, 确定合理的系 统控制参数, 用迭代的方式持续性优化子系统。 3. 3 智能浮选技术 浮选系统的自动加药系统逐步成熟, 而智能 决策加药量和基于环境变化实时优化浮选各项参 数是智能化浮选技术的重点。 由于数字图像处理 具有响应快, 不受空间、 主观因素限制等优点, 它在智能化泡沫浮选中有较为广泛应用, 提取泡 沫的纹理熵、 惯性矩、 能量等、 尺寸形状等静 态特征以及速度等重要的动态特征, 优化算法建 立合理数学模型, 精确量化浮选中各项参数值, 进而指导浮选生产。 4 智能选煤厂效益分析 随着煤炭资源不断开采, 煤炭资源日益减 少, 提高资源的利用率迫在眉睫, 新阶段经济发 展进入 “新常态”, 国家对于资源开发利用高度 重视, 智能化选煤厂必然会成为未来发展的新动 向。 2020 年以来, 智能化相关技术不断发展, 智 能化选煤厂在经济、 安全、 环保等方面的优势日 益突出。 4. 1 经济效益 在选煤技术与信息化、 工业化不断融合过程 中, 传统的选煤厂通过创新管理、 引进新技术、 开发智能化管理系统等方法克服过去粗放式的发 展管理模式, 可实现降低成本、 增加效率、 提高 利润的目的。 选煤厂逐渐引进智能化技术, 装备智能化不 断发展, 对设备状态和各项参数实时监控, 可提 前预判最佳维护时间, 充分发挥每台设备的最大 使用价值。 智能监控系统也可以及早发现生产设 备过程的异常, 快速高效地定位故障原因, 解决 问题, 减少机组停运次数, 降低成本。 智能检测 系统自主根据原材料和不同的生产环境, 智能调 控, 实现每项工艺中各个参数最优化, 达到最少 的原材料生产最优质的产品的目的, 实现高产高 利润。 4. 2 安全方面 在选煤厂高危辐射区域, 智能机器人参与安 全巡检, 避免人员进入; 生产区域进行实时监 控, 同时智能报警、 三维定位以及电子围栏等技 术的应用, 对工作人员进入工作设备区域进行授 权, 杜绝非工作人员进入工作区域和非相应授权 人员进入生产区域进行错误操作的发生, 降低人 为事故的风险。 在设备的生产过程中, 实时监控 设备流量, 当出现异常时自动采取措施并发出警 报, 杜绝生产事故的发生, 实现安全型智能化选 煤厂的建设。 4. 3 环保优势 我国的煤炭资源越来越少, 更加需要充分发 挥煤炭资源利用率, 显然, 选煤厂的智能化建设 弥足重要。 当升级到智能化选煤厂后, 利用大数 据等科学技术, 可以精准地控制工厂的运营成 本, 有效地降低生产成本, 优化提高环保建设的 运行水平。 智能化技术运用优化系统促使机组保持最优 运行状态[13]。 对于国家发展来说, 环境保护与 经济发展是相辅相成的。 目前看来, 高要求的环 境保护准则正在促进技术的更新、 产业的升级。 智能选煤厂通过开发智能化系统, 提高产业的利 用率, 引进循环利用系统, 提高尾煤利用率并绿 色化处理, 在环保问题上, 智能选煤厂的优势会 得到充分体现, 促进国民经济的健康可持续 发展。 5 结 语 智能化选煤厂是选煤厂发展的新趋势, 选煤 32 2020 年第 10 期张荣瑞 智能化选煤厂建设思考 过程每一环节智能化都是十分重要的过程, 涉及 学科十分广泛, 需要储备十分庞大的知识。 选煤 人需要紧紧抓住核心技术, 把专业知识与实际经 验结合起来。 智能选煤厂得益于其智能化的选煤生产过 程, 利用众多有用可以信赖的新技术, 在生产和 管理环节中融入智能化技术, 进而达到全流程智 能一体化。 在智能测控、 智能装备、 智能监控和 智能管理 4 个方面重点突破, 保证了 “节能减 排、 减人增效、 实时监控、 安全维护、 精细管 理、 效益增长” 目标的实现。 目前, 智能化选煤 厂的建设过程中仍存在着智能化标准不完善、 理 念千篇一律墨守成规、 技术方法单调落后等问 题, 严重制约着选煤厂智能化的发展进程。 笔者 认为, 需要对选煤厂全流程生产结构不断进行升 级, 逐步实现生产和管理智能动态优化, 升级技 术, 完善结构, 降低造价, 最终达到智能化水平 逐步提升。 随着智能终端技术的发展, 结合三维 技术、 VR 技术, 更高级的智能选煤厂必将普及。 参考文献 [1] 匡亚莉. 智能化选煤厂的研究及展望 [C] / /2017 年全 国选煤学术交流会论文集. 北京 中国煤炭学会选煤专 业委员会, 2017. 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