北京華宇李偉教授級高工：勝利一號露天礦原位移動式智能干法分選技術研發與應用

2025年11月04日 16:27 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

摘要

為解決勝利一號露天礦極寒條件下原位分選及坑下分選系統移動不便問題，研究了極寒條件下智能干選機穩定運行技術、坑下智能干法分選系統移動方式及智能干選機處理能力提升技術。通過開發集裝箱內部熱循環系統與自適應溫控系統，建立了極寒環境設備保障方案;對比多種移動方式，確定了組合式移動方案;優化煤矸識別算法與設備結構，構建了高效處理系統。結果顯示，設備在極寒環境可穩定運行，坑下移動便捷，干選機輸送帶速度達3.2~3.6 m/s，煤矸識別準確率≥95%，提升了煤礦智能化水平與資源利用率。

文章來源：《智能礦山》2025年第10期“煤炭清潔高效利用智能化先進成果專欄”

作者簡介：李偉，教授級高級工程師，現任中煤科工集團北京華宇工程有限公司總包事業部設計所副所長，主要從事煤炭清潔高效利用及選煤廠的設計工作。E-mail：13681470390@163.com

作者單位：中煤科工集團北京華宇工程有限公司

引用格式：李偉.勝利一號露天礦原位移動式智能干法分選技術研發與應用[J].智能礦山，2025，6(10)：35-41.

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國能北電勝利能源有限公司勝利一號露天礦（簡稱勝利一號露天礦）位于蒙東缺水地區，生產規模為28.00 Mt/a，煤種為褐煤。主要開采煤層為5、5和6號煤層。5煤巖混雜，首采區平均煤層層數5，平均矸石層數6，純煤平均厚度2.3 m，矸石平均厚度2.48 m，含矸率52％。發熱量1 900～2 200 kcal/kg，灰分43.10％，夾矸層與煤層混雜。煤層頂板巖性以泥巖為主，局部為炭質泥巖、砂質泥巖、粉砂巖。因設備條件限制，僅能對0.5 m以上煤層進行有效選采。標志層上部煤層煤巖混雜，0.5 m厚度以下煤層選采效率差。

智能干法分選研究內容

1.1 極寒條件下智能干選機穩定運行研究

極寒運行條件對于電氣設備及元器件具有一定的挑戰。智能干選機內電氣元器件需要工作在一定的溫度范圍內，過低或過高溫度都影響設備正常運行。隔熱、保溫處理為在箱體內增加恒溫措施外，考慮集裝箱體隔熱保溫效果，結合當地氣候條件、集裝箱體結構特點，研究并使用熱導系數小的高效保溫隔熱材料，通過最小總熱阻計算，確定保溫構造與厚度，集裝箱外部結構如圖1所示。

圖1 集裝箱外部結構

（1）研制合理的集裝箱內部熱循環系統，滿足隔離外部超低氣溫的同時，實現內部合理有效的熱循環，設備基礎環境溫度有一定的提升，減少設備熱控系統運行壓力。具體方案為在安裝箱內同步進行合理的保溫材料處理，并在符合空氣熱控流向的合理節點加裝帶自反饋的加溫裝置，每個加溫節點可根據環境反饋溫度，自行實現加熱流程。

（2）減少通風除塵對設備運行溫度的影響，通風道與保溫器件分離，減少熱量損失。收集到設備運行產生熱量用，將空壓機安裝在單獨的集裝箱中，運行后產生的熱量，導入干選機集裝箱體內，充分利用余熱，除塵風道與入料口出料如圖2所示。

圖2 除塵風道與入料口出料

（3）開發自適應溫控系統，以確保核心器件以及整機在極寒環境下的自我保護能力。在設備待機和停運時，通過檢測環境溫度，若環境溫度低于閾值，則對核心器件啟動低溫保護。設備運行前，通過既定的溫控設置，設備各核心器件以設計好的加熱模式到達設定溫度后停止升溫。以上方案經過大量試驗驗證，設計合理的升溫曲線，雙向確保核心精密器件不受極寒影響，確保在加溫過程中不因為瞬時局部加熱導致器件受到損壞。X射線源光機箱中配置恒溫加熱器，當箱內溫度低于設定值時，自動加熱，當箱內達到設定溫度時，停止加熱，智能干選機系統運行實景如圖3所示。

圖3 智能干選機系統運行實景

1.2 坑下智能干法分選系統移動方式研究

為適應各種使用環境，研發出各種類型移動式礦山設備，包括輪胎站、履帶站、拖掛車、撬裝、集裝箱式等。因石油、煤炭、天然氣等能源行業開采區大多比較偏遠，催生出移動式設備組件工廠的概念。相較于傳統設備，移動式設備具有方便運輸、不依賴廠房基建、節省工時等特點。

歸納總結目前露天礦坑下設備的移動方式，對比分析輪胎式、履帶式、滑撬式、吊裝式等多種移動方式的使用環境優缺點，確定適用于勝利一號露天礦坑下原位移動方式，原位移動方式對比見表1，輪胎式移動方式如圖4所示，履帶式移動方式如圖5所示，滑撬式移動方式如圖6所示，吊裝式移動方式如圖7所示。

表1 原位移動方式對比

圖4 輪胎式移動方式

圖5 履帶式移動方式

圖6 滑撬式移動方式

圖7 吊裝式移動方式

破碎站是露天礦半連續開采工藝中的關鍵設備。露天礦大型電鏟挖掘的原煤由卡車運送至破碎站破碎后，轉運通過生產系統的帶式輸送機。破碎站鋼結構的作用是支撐設備，保證受料和為卡車的卸料創造條件；為實現半移動式破碎站的整體移設，必須實現其各設備的同步移設，鋼結構的設計要為破碎站的整體移設提供可能。

在露天礦半連續開采工藝中，地面生產系統中的破碎站和帶式輸送機的布置，必須在時間和空間上與露天礦的發展和采剝工藝相協調。因此，可移設的大型破碎站成為露天礦半連續開采工藝中的關鍵設備。大型半移動式破碎站相當于1個復雜的大型破碎車間，露天煤礦傳統破碎站布置如圖8所示，研發的刮板輸送滑撬破碎模塊如圖9所示。

圖8 露天煤礦傳統破碎站布置

圖9 研發的刮板輸送滑撬破碎模塊

常規礦用分選破碎系統已大量應用，其中篩分、破碎等設備主要以自行履帶站和依靠牽引車移動的輪胎站2種方式，滿足較高頻次的移動需求。但此類移動方式集成了車橋系統，增加了成本和故障點，更適用小型化生產作業。集裝箱式適用于相對中頻次的移動部署，可通過多種標準集裝箱運輸設備完成裝配、聯運、吊裝。

研究坑下智能干法分選系統移動方式以集裝箱式為主，其他移動為輔，完成系統整體可移動化設計。結合5煤開采計劃及露天礦破碎站坑下移設備，移動頻率基本保持在2年移動最多1次，通過全面對比分析，移動方案采用組合形式為：破碎站采用滑撬移動式破碎站；篩分單元采用模塊式布置形式；智能干選設備采用集裝箱吊裝式移動方式；智能干選輔助供氣設備采用輪胎移動方式進行移設，研發的坑下可移動式智能干法分選系統如圖10所示。

圖10 研發的坑下可移動式智能干法分選系統

1.3 智能干選機處理能力研究

光電智能干選機是基于先進成像和人工智能技術的干法選煤設備，主要由布料系統、識別系統、執行系統組成。近年來，智能光電干選技術已成為國內外的研究熱點之一，主要分為X射線、γ射線及色差智能識別3個部分。

在既定帶寬條件下，智能干選機整體產能受4大核心速度制約：煤塊在既定加速距離下能達到的最高穩定運行速度、成像環節可實現的最高采集速度、算法識別環節最快能實現的煤礦檢測識別速度、分離環節可實現的最高執行速度。

（1）高通過性帶式布料裝置設計及調速系統

采用整體式機架，設計驅動滾筒和改向滾筒的位置，保證滾筒垂直于帶式輸送機長度方向的中心線，設計輸送帶的張緊裝置，輸送帶滾筒兩側安裝限位跑偏輪，保證輸送帶張緊程度處于合理狀態；輸送帶設置托輥組和襯板，襯板采用特殊表面處理工藝，減小輸送帶運轉阻力，減少輸送帶運轉過程中的不穩定性。當布料電機輸出功率一定時，帶上物料越多電機運轉阻力越大、轉矩變大，相應的轉速也會存在一定變化，當帶上物料的承載量在不斷變化時，電機轉矩轉速變化不可避免，最終體現出輸送帶帶料速度波動大，物料噴吹不準的情況。

針對此問題，采用變頻器直接轉矩控制功能，對布料電機的轉速轉矩進行控制，減小因帶上物料質量突變造成的輸送帶速度的突發性波動。在布料系統下側較平坦位置裝2個增量式編碼器，通過編碼器實時監控帶速，通過內置算法半閉環控制布料電機，達到布料帶速在3.0～3.5 m/s相對穩定的目的。

（2）煤矸識別裝置和軟件系統

煤矸智能分選核心技術是煤矸識別算法，由X射線透射和機器視覺掃描煤矸獲取多維度圖像和點云信息，并設計基于多特征的煤矸識別系統。對X射線透射圖像進行閾值分割提取特征，對機器視覺使用坐標映射分割提取特征，通過機器學習模型進行特征分類，實現煤矸智能識別。

基于雙能X射線探測器實現雙能探測，獲取物料的高低能特征。雙能X射線探測器的基本原理過程為閃爍體將X射線能量轉換為可見光光子；由發光二極管將光信號轉換成電信號；經過積分放大、AD轉換等步驟處理后，再通過高速傳輸網絡完成各圖像數據采集。

為提高采樣速率，保證圖像質量，使用高性能芯片，最大限度提高X射線探測系統的精度和信噪比。覆蓋能量范圍為80~450 KeV。X射線探測系統采用千兆網絡接口，有效數據帶寬為600 Mbit/s；單系統最大支持64塊探測器，掃描速度最快為10 000 lines/s，最小積分時間100 us。由于物料運行速度（帶速）為3.2 m/s，為圖像尺寸比例與實物比例相符，實際項目中積分時間設置為0.644 ms，采樣穩定性測試數據見表2。長時間連續采樣試驗表明每512行采樣時間為329 ms和330 ms的出現概率達到99.2 533%，表明使用的雙能X射線探測系統采樣速率高且穩定。

表2 采樣穩定性測試數據

為保證成像質量、采樣速率，中使用由高穩定性的閃爍體、光電二極管、積分放大器、AD轉換器、FPGA等芯片組成雙能X射線線陣探測系統，成像系統長時間工作信號穩定、信噪比高，且在不同溫度成像質量穩定，成像系統信號穩定（橫坐標為干選機輸送帶上不同位置采樣點，縱坐標為反映能量強弱的灰度值，長時間采樣時，此曲線較穩定，雙能X射線探測系統如圖11所示。

圖11 雙能X射線探測系統

（3）算法優化

針對傳統算法在復雜場景下效果不佳的問題，使用基于深度學習的目標檢測技術，在成像環境變化（如光路中存在的粉塵）、X射線源衰減、傳感器溫漂等因素的干擾下，仍然具有較好的效果。

針對小目標難以檢測的問題，使用改進的殘差網絡作為特征提取網絡，將殘差網絡的網絡架構分解成多個均勻分支結構；特征融合網絡采用一種基于通道和空間注意力的模塊，并嵌入特征金字塔網絡中進行多尺度預測，實現目標實時精準定位分割。

為實現目標精準識別，從像素級、特征級和決策級3個層次，設計與開發多通道圖像融合算法。在像素級開發圖像變換算法，實現多通道圖像的精準融合；在特征級基于X射線、傳感器及物質在X射線下的特性，設計對應反映物質特性差異的特征進行多通道特征融合；在決策級通過設計開發神經網絡架構搜索算法，在定義的指數級搜索空間中實施特定搜索策略，尋找不可見數據上實現高預測性能的神經網絡架構，保證最終的決策準確性。使用基于人工智能的圖像識別技術，采樣煤與矸石樣本各3 000塊，累計獲取X射線圖像30 000張。基于人工智能深度學習方法，訓練算法模型，迭代數曲線如圖12所示，算法精度曲線如圖13所示。

圖12 迭代數曲線

圖13 算法精度曲線

在精度不變或少量降低的情況下，使用剪枝、量化等方法，優化網絡結構，提升算法性能。算法精度>98％，mAP達到98.5％，平均每張圖片的處理時間為3 ms。

主要研究結論和成果

（1）智能干法分選設備在極寒條件下正常運行

開發出合理的集裝箱內部熱循環系統，在隔離外部超低氣溫的同時，可實現內部合理有效的熱循環及自適應溫控系統，確保核心器件及整機在極寒環境下正常使用。設計合理的升溫曲線，雙向確保核心精密器件不受極寒影響，在加溫過程中不因為瞬時局部加熱導致器件損壞。

（2）研發出坑下可移動式智能干法分選系統

坑下可移動式智能干法分選系統移動方式以集裝箱式為主，移動方案采用組合形式：破碎站采用滑撬移動式破碎站；篩分單元采用模塊式布置形式；智能干選設備采用集裝箱吊裝式移動方式；智能干選輔助供氣設備采用輪胎移動方式進行移設。

（3）研發大處理能力智能干選機

根據露天礦的低階煤煤質特征，對比射線識別、圖像識別等多項干選識別技術，選出適用于低階煤的分選系統，優化算法程序，實現輸送帶速度為3.2～3.6 m/s，精煤、矸石檢測識別準確率≥95%。

總結

（1）依托國家能源集團與中國煤炭科工集團聯合成立的煤礦智能化協同創新中心的勝利一號露天礦坑下移動式智能干法分選關鍵技術研究項目開展科研攻關。該技術已在勝利一號露天礦投入使用近3年，經歷了2輪嚴寒酷暑考驗，每年為使用單位帶來直接經濟效益約22 584萬元。

（2）能耗數據統計表明節能減排效果明顯，與汽車運輸至地面生產系統相比，每年節能78.68萬t標準煤，減少CO排放211.54萬t；與帶式輸送機運輸至地面生產系統相比，每年節能94.40萬t標準煤，減少CO排放253.80萬t。

（3）目前，智能干選技術已經實現系統智能學習。坑下可移動式智能干法分選工藝代替選采工藝，提高了煤炭資源利用率和露天礦智能化水平。對于低變質程度的褐煤資源，節約資源并有效利用好褐煤資源，對于國家能源儲備及能源行業的可持續發展具有深遠意義。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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