兗礦能源鮑店煤礦范旭陽：重介分選智能控制關鍵技術研發與示范

2025年11月11日 17:01 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

摘要

針對重介質分選過程中精煤灰分波動大、調控滯后性強、人工依賴度高的問題，提出了一種基于生產過程大數據的重介分選灰分閉環智能控制系統。重介分選智能控制系統通過多煤種原煤智能識別技術，結合γ射線在線測灰儀參數自適應機制(斜率/截距動態修正)與灰分數據清洗算法，提升灰分檢測精度;創新性構建“密度內環?灰分外環”雙回路控制架構，采用模糊推理與PID協同算法，并通過泵前補水快調與桶內慢調的雙密度調控策略，實現懸浮液密度的快速調整;同時提出了基于物質容量和傳遞的重介控制時間滯后解決方案，達到了重介精煤灰分的實時管控。

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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”

第一作者：范旭陽，現任兗州能源集團股份有限公司鮑店煤礦洗選發運中心技術主管，主要從事選煤生產工藝管理等相關研究工作。E-mail： fxy9617@163.com

作者單位：兗礦能源集團股份有限公司鮑店煤礦；北京航天石化技術裝備工程有限公司；安徽理工大學

引用格式：范旭陽，張翔宇，江雨堯，等.重介分選智能控制關鍵技術研發與示范[J].智能礦山，2025，6(10)：57-64.

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重介分選作為煤炭洗選加工的關鍵工藝，對提高煤炭質量、實現煤炭資源的高效清潔利用具有重要意義。然而，重介分選過程涉及多變量耦合、非線性動態特性及復雜工況，傳統控制方法難以滿足精準調控需求。為此，筆者提出基于生產過程大數據的智能控制系統，涵蓋煤種智能識別、在線測灰儀工況研究及其參數自適應、灰分閉環控制、控制時間滯后研究等主要內容。

重介分選智能控制系統概述

重介分選智能控制系統通過多參數協同優化，實現介精煤灰分精準控制與經濟效益最大化。系統首先通過入洗煤種自動識別模塊，實時識別入洗煤種、配比及原煤量；同時，利用密度和磁性物含量傳感器持續監測直接影響精煤灰分和懸浮液穩定性的關鍵參數。分選后，γ射線在線測灰儀結合灰分數據再處理模塊實時測量并精確計算精煤灰分；精煤輸送帶秤監測流量，結合產率智能計算與設備預警模塊得出實際精煤回收率。基于此數據，密度智能調控模塊綜合分析懸浮液狀態、灰分、回收率及原煤特性（如入洗量、粒度組成），通過PLC自動調節泵前補水閥門、自動補介閥門及自動分流執行器，動態優化懸浮液密度與穩定性。最終通過各模塊協同計算與PLC集中控制，有效應對原煤特性變化、懸浮液參數耦合干擾及煤種差異，實現重介分選過程的精細化、智能化閉環調控。重介分選智能控制系統技術路線如圖1所示。

圖 1 重介分選智能控制系統技術路線

煤種自動識別模塊

2.1 多煤種的原煤倉儲及配洗

目前，煤的混合是煤炭加工廠的常見方法，以淮北礦業集團有限責任公司臨渙選煤廠（簡稱臨渙選煤廠）西區為例，洗選8個煤礦的煤種。原煤倉12個，編號11#、12#、13#、14#、15#、16#、21#、22#、23#、24#、25#、26#。11#存電煤供附近電廠，不參與洗選。其余11個原煤倉存儲煤種見表1，16#存淮北礦業股份有限公司童亭煤礦（簡稱童亭煤礦）原煤或臨渙煤礦的肥煤，22#存淮北礦業股份有限公司青東煤礦（簡稱青東煤礦）原煤或臨渙礦焦煤，通過上位機確認煤種，原煤倉存儲煤種見表1。

表1 原煤倉存儲煤種

臨渙選煤廠西區有3套工藝流程相同的生產系統，均采用新型原煤重介旋流器，每套系統正常處理量850 t/h，入洗的9種原煤見表1。為生產滿足市場需求的多元化精煤產品，1#、2#、3#生產系統均采用洗選前配煤入洗方式，共有21種配洗方式，例如袁一、青東、童亭、臨渙焦等。生產系統煤種配洗方式見表2。

表2 生產系統煤種配洗方式

2.2 洗選煤種自動識別

不同煤種的化學成分差異，導致 γ 射線在線測灰儀的測量參數（斜率、截距）需動態修正。煤種識別后，依據煤種化學組分特性，配合灰分數據清洗算法，針對性調整測灰儀參數，提升灰分檢測精度。選煤廠各原煤倉下給煤機、中轉輸送帶及煤流方向分布的生產系統煤種流程選擇如圖2所示。為識別1#、2#、3#生產系統分選的煤種，采用給煤機、帶式輸送機運行信號及翻板狀態進行邏輯計算。

圖2 生產系統煤種流程選擇

（1）給煤機運行狀態監測

每個原煤倉倉下均安裝有多臺給煤機，給煤機運行狀態（運行或停止）實時反饋到控制系統。系統將運行狀態信號轉換為邏輯信號，例如，A01表示11#原煤倉倉下2128輸送帶上給煤機的運行狀態，A01為1（真）表示正在給料，為0（假）表示停止運行。同理，A02、A03、A04、A05、A06分別表示12#、13#、14#、15#、16#原煤倉倉下2128輸送帶上方的給煤機運行狀態。通過監測信號，系統實時控制原煤倉參與供煤。

（2）輸送帶運輸狀態監測

帶式輸送機的運行狀態是煤種識別的重要依據之一。系統通過監測每條輸送帶的運行狀態（如B01、B11、B21等），判斷輸送帶運行狀態。例如，B01為1（真）時，表示2128輸送帶正在運行；B01為0（假）時，表示2128輸送帶停止運行。通過監測輸送帶的運行狀態，系統確定原煤輸送狀態。

（3）翻板狀態監測

翻板狀態決定原煤進入生產系統進行洗選的狀態。系統通過監測翻板狀態（如C01、C11、C21等），判斷物料進入某個特定生產系統。例如，C01表示2128輸送帶上的物料經過翻板進入1#系統的3101輸送帶上，C01為1（真）時表示物料全部進入1#系統，C01為0（假）時表示物料沒有進入1#系統。通過監測翻板狀態，系統確定原煤流向。

（4）真值表邏輯判斷

通過構建真值表，系統根據給煤機運行狀態、輸送帶運行狀態及翻板狀態等輸入條件，輸出對應的煤種識別結果。以2128輸送帶為例，真值表涵蓋了所有輸入組合及對應的輸出結果，2128輸送帶上物料進入1#生產系統的煤種判別真值見表3。2128帶式輸送機運轉1#生產系統的煤種判別邏輯表達式為

表3 2128輸送帶上物料進入1#生產系統的煤種判別真值

在線灰分析儀參數自動調整模塊

3.1 在線測灰儀測量工況研究

為提升在線測灰精度，針對關鍵干擾因素采取應對措施。針對煤炭粒度多變、堆密度不穩及輸送帶上煤層厚度不均導致測量誤差大的問題，采用均質等厚測量裝置，均勻煤流方向與厚度以減小波動影響，帶式輸送機均值穩厚裝置示意如圖3所示；針對重介分選精煤中殘留鐵磁介質（增加鐵元素）導致灰分測量值偏大且不穩定的問題，工藝上降低介耗以減少殘介量；同時，針對水分變化（尤其對高灰分煤）影響測量而雙能量γ射線補償法效果有限的問題，應將測灰儀安裝于離心脫水機后，確保被測煤樣水分穩定。

圖 3 帶式輸送機均值穩厚裝置示意

3.2 在線測灰儀測量參數自適應

選煤廠常規采用灰分儀在線煤炭質量監測，在線測灰儀測量參數自適應研究顯示，不同煤種化學成分存在差異，需調整單源或雙源γ射線灰分儀的斜率和截距參數。測試各氧化物衰減系數，定義氧化物影響因子，可反映γ射線灰分儀測量變化。

單一煤種可確定斜率和截距，多煤種混合配煤時需快速分析確定混合比例參數，通過計算混合煤樣值和實測灰分，擬合得到新的斜率和截距。研究表明，與機測值及實測灰分%線性相關性較好，能實現測量參數自適應，提高精度。

（1）單煤種校正

測試不同氧化物（如Al、SiO等）的衰減性能，發現相同灰分的不同礦種煤在γ射線灰分儀下測量結果差異大。用雙能γ放射源和灰分儀探測器系統測試高純度化學分析用材料的衰減系數，結果顯示各氧化物衰減系數存在差異。綜合考慮不同氧化物含量及其吸收系數，氧化物影響因子為各組成灰分元素的氧化物與其吸收系數乘積和，反映γ射線灰分儀測量變化。研究發現與機測值有較好線性關系，可表示為：=0.010 88×＋0.512 34，利用此關系計算灰分：%=KZ+D為斜率，為截距。

（2）多煤種校正

多煤種混合配煤時，通過計算混合煤樣的值和實測灰分，擬合得到新的斜率和截距。以孫疃8.62和許疃10.45兩種煤混合配煤為例，根據混合比例計算混合煤樣化學成分分析值，得到推測機測數據和實測灰分%的關系，混煤后得到新參數的方法見表4。與機測值關系（混合煤）如圖4所示，與實測灰分值關系（混合煤）如圖5所示，展示了孫疃和許疃不同混配條件下的機測、實測均有較好線性相關性，表明對灰分有較好預測精度。

表 4 混煤后得到新參數的方法

圖4 與機測值關系（混合煤）

圖5 與實測灰分值關系（混合煤）

（1）X混合指孫瞳、許瞳的2種已知灰分煤樣任意比例混合，求混合煤任意比例下斜率和截距參數計算方法。

（2）步驟：計算兩礦化學成分分析值；由值與計測數據回歸方程得推測計測數據，再用推測計測數據和實測灰分回歸擬合，得出混煤情況下的斜率、截距。

臨渙選煤廠西區，在1#、2#、3#生產系統的精煤輸送帶3117A、3217A、3317A上各安裝1臺雙探測器煤灰分檢測儀，通過RS485通信將3條精煤輸送帶上灰分儀數據傳至煤灰分檢測儀系統服務器，實現1#、2#、3#生產系統介精煤灰分的測量顯示。因重介質分選控制系統和煤灰分檢測儀系統相互獨立，通信硬件不兼容，為使洗選不同煤種配比時，灰分檢測儀內的斜率和截距參數能隨煤種配比自動改變，采取了間接方式，重介質分選控制系統和雙探測器煤灰分檢測儀系統信息流程如圖6所示。

圖6 重介質分選控制系統和雙探測器煤灰分檢測儀系統信息流程

“密度內環-灰分外環”雙回路控制模塊

4.1 密度內環

密度內環采用模糊推理與PID協同控制結構，模糊推理模塊作為主控制器，根據密度偏差及其變化率動態調整PID控制器的參數，以適應系統的非線性和時變特性。PID控制器作為副控制器，根據模糊推理模塊輸出的優化參數，快速調節泵前補水閥門的開度，實現懸浮液密度的精準控制。灰分控制系統流程如圖7所示。

圖 7 灰分控制系統流程

（1）模糊推理

模糊推理算法具有較強的魯棒性和適應性，能夠在系統模型不確定、參數時變的情況下，根據操作人員的經驗和現場實際情況，快速給出控制決策。系統含有人工經驗、浮沉理論、歷史大數據3種模式。

人工經驗模式是崗位司機根據生產系統的工況，結合自己的生產經驗手動輸入灰分偏差，不為零時設定密度偏移量。浮沉理論模式為

式中：為某種配比下2種不同煤種混合后某密度級對應的產率，為煤種1在某一密度級對應的產率，為煤種2在某一密度級對應的產率，為種不同煤種中煤種1所占的比重，為2種不同煤種中煤種2所占的比重。計算得出產率為

式中：為某種配比下2種不同煤種混合后某一密度級對應的灰分，為煤種1在某一密度級對應的灰分，種為煤種2在某一密度級對應的灰分。

計算得出灰分。然后采用3次樣條插值對浮沉數據進行擬合，根據所設定精煤灰分通過擬合后的函數計算出當前理論的設定密度偏移量。歷史大數據模式根據當前生產系統洗煤種配比及設定精煤灰分值，查詢數據庫近期洗選煤種配比相同、設定精煤灰分在±0.2%內所有反饋密度值的平均值，再根據當前設定密度值計算設定密度偏移量。

3種模式的協同配合策略主要體現在分層決策、動態優先級管理和反饋閉環優化3個方面。分層決策上，啟動階段優先用歷史大數據模式，借歷史最優值初始化設定密度以縮短調試時間；偏差（如灰分偏差>1%）時，觸發人工經驗模式快速修正，防系統失控；小幅偏差（如偏差0.2%～0.5%）時，切換至浮沉理論模式精細調節，提升精度。動態優先級管理方面，若歷史數據缺失，自動采用浮沉理論模式；若浮沉數據不完整，啟用人工經驗規則；灰分進入死區（偏差<0.2%）后，暫停調節防振蕩，由密度內環維持穩定。反饋閉環優化中，每次調控結果反饋至數據庫，更新歷史模式數據池，長期運行，歷史大數據模式將覆蓋更多工況，減少人工干預。

（2）PID協同控制

為兼顧響應速度與穩定性，提出了泵前補水快調+桶內補水慢調的雙密度調控策略。當密度偏差較大（Δ≥0.02 g/cm3）時，優先啟用泵前補水電動閥進行快速調節。通過快速補加清水，在短時間內改變懸浮液密度，響應時間<30 s，控制邏輯為

式中：Δ為調節器輸出變化量；為快速調節的比例參數；Δ為密度偏差；為快速調節的積分參數。

當密度偏差較小（|Δ|<0.02 g/cm3），切換至桶內補水閥進行微調。通過小流量補水，消除穩態誤差，調節周期為2～3 min，控制邏輯同式（4）。

4.2 灰分外環

灰分外環控制是在重介質懸浮液密度控制的基礎上進行，此時密度控制系統是控制的內環，灰分控制是控制的外環，灰分控制系統流程如圖7所示。

在密度控制系統基礎上加灰分控制外環，在灰分控制模型下，系統啟動前初始密度設定為2種方式。

（1）依據可選性數據構建分選密度和精煤灰分的函數關系，設定精煤灰分設定值后，自動計算當前應設定的密度值。

（2）系統自動記錄以往洗選煤種、設定密度、反饋密度、精煤灰分等數據，通過大數據查詢和歷史數據庫自動計算，得出精煤灰分設定值對應的密度設定值。同時，通過可選性數據構建分選密度與精煤灰分變化的函數關系，根據此關系由灰分偏差變化自動計算設定密度的變化量。

容量和傳遞重介控制時間滯后模塊

重介質分選工藝中，時間滯后對控制系統的實時性和及時性構成挑戰。控制系統時間總滯后由容量滯后和傳遞滯后組成，主要包括密度控制系統的滯后、磁性物控制系統的滯后以及精煤灰分傳遞滯后，重介分選智能控制系統滯后如圖8所示。

圖8 重介分選智能控制系統滯后

密度控制系統的滯后源于補水傳遞滯后（泵前補水位置與密度計安裝位置存在物理空間距離，導致密度計檢測到懸浮液密度變化有延遲）和密度容量滯后（改變后的重介質懸浮液需充滿管道和旋流器才能參與分選，因物理空間容量產生滯后），密度控制系統反應曲線如圖9所示。

圖9 密度控制系統反應曲線

磁性物控制系統的滯后包括磁性物傳遞滯后（磁鐵礦粉循環利用過程中，經弧形篩、磁選機處理后回流至合格介質桶的傳遞存在時延）和合格介質桶容量滯后（合格介質桶容量大，回流的磁性物無法立即均勻分散和被再次泵入旋流器）；精煤灰分傳遞滯后則是由于精煤從旋流器分選后，需經弧形篩、振動篩、離心脫水等過程到達帶式輸送機，而灰分在線測灰儀安裝在輸送帶上，物理傳遞過程帶來檢測延遲，灰分控制系統反應曲線如圖10所示。

圖10 灰分控制系統反應曲線

針對系統中的時間滯后問題，在設計重介灰分閉環控制系統時，需要將系統執行周期設計為大于等于整個系統的滯后時間，避免因灰分未及時變化時頻繁調整設定密度，導致系統振蕩、超調或飽和。在閉環控制系統中根據整理的大量生產數據和生產經驗，將灰分的模糊推理邏輯運算劃分3個等級，分別為設定灰分和反饋灰分偏差為>1%、1%～0.5%、0.5%～0.2%。灰分控制系統反應曲線如圖11所示的控制算法方案。

圖 11 灰分控制系統反應曲線

首次操作進入灰分閉環控制系統時，重介灰分閉環控制系統根據前期生產反饋的灰分和密度數據得出當前設定灰分的初始化設定密度。

（1）當灰分偏差>1%時，系統在初始化設定密度基礎上偏移0.01，設定灰分大于反饋灰分，偏移量為正，反之則為負。

（2）灰分偏差為 1%～0.5%，偏移量為0.005，方向同上。

（3）灰分偏差為 0.2%～0.5%，偏移量為當前設定密度乘以0.008。灰分偏差較高，系統慢速調節灰分，保證穩定性和可靠性，讓灰分盡快穩定在設定值。

為避免系統在設定灰分上下小范圍振蕩，設定0.2%為死區，偏差< 0.2%系統不起作用，> 0.2%才起作用，提高了系統可靠性、穩定性、抗干擾能力和響應快速性。

重介分選智能控制系統應用效果

重介分選精煤灰分閉環控制以精煤灰分為目標值應用到選煤廠后，系統工作穩定，目標值跟蹤良好，達預期要求。

鮑店、臨渙、渦北三家選煤廠的實踐充分表明，識別－校正－清洗－調控的一體化方案成效顯著。通過多煤種智能識別為在線測灰儀提供精準參數并修正其斜率和截距，結合數據清洗算法減少干擾，將灰分檢測/測量偏差均降至±0.3% ，提升了精煤產品合格率與重介快灰合格率，穩定了精煤灰分。

鮑店選煤廠重介懸浮液密度波動為±0.005 g/cm，重介精煤灰分控制在指標中值±0.25%，介耗降低0.2 kg/t；臨渙選煤廠精煤產品合格率提高7.12%、浮選處理量降低7.12%，節約浮選生產成本；取消分級旋流器組工藝環節，減少裝機容量；渦北選煤廠焦煤、肥煤的重介快灰合格率均提升，中煤產率提高約6%，每年混精煤產率約提升0.2%。

總結

（1）基于生產過程大數據的重介分選灰分閉環智能控制系統，針對重介質分選過程中存在的精煤灰分波動大、調控滯后性強、人工依賴度高等問題，通過多煤種原煤智能識別技術，實現了煤種-煤倉-分選系統的精準匹配，結合γ射線在線測灰儀參數自適應機制與灰分數據清洗算法，提升了灰分檢測精度。

（2）重介分選智能控制系統構建的“密度內環－灰分外環”雙回路控制架構，采用模糊推理與PID協同算法，實現了分選密度的快速響應；提出的基于物質容量和傳遞的重介控制時間滯后解決方案，有效應對了系統滯后問題。

（2）在多家選煤廠的生產實踐表明，重介分選智能控制系統實現了重介系統灰分的實時管控，降低人工干預，保證產品質量的穩定性，提升精煤產率，提高生產的自動化水平，為重介分選過程的智能化調控提供了新的思路和方法，具有重要的理論意義和實際應用價值。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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