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長城一礦選煤廠智能濃縮應用方案

2022-11-02 09:03侯宗波余家輝王宇昊
煤炭加工與綜合利用 2022年8期
關鍵詞:煤泥絮凝劑濁度

侯宗波,余家輝,王宇昊,郭 通

(1.新礦內蒙古能源有限責任公司 洗煤分公司,內蒙古 鄂爾多斯 016299;2.新汶礦業集團有限責任公司 洗煤分公司,山東 泰安 271219)

煤泥水處理作為選煤廠洗選流程中的一個重要環節,關系到洗選循環水的質量,影響選煤廠生產效率以及產品質量[1]。新礦集團洗煤分公司內蒙古區域公司長城一礦選煤廠位于內蒙古自治區鄂爾多斯市鄂托克前旗上海廟鎮經濟開發區,采用的生產工藝為:大于1 mm塊煤通過重介旋流器分選,1~0.25 mm粗煤泥通過TBS分選機分選,小于0.25 mm細煤泥通過浮選柱分選。目前長城一礦選煤廠煤泥濃縮系統采用的依然是人工手動控制,系統循環煤泥量變化時,崗位工需對濃縮系統絮凝劑加藥量及時進行調整,不僅職工勞動強度大,也存在調節過程滯后的問題,影響循環水水質和重介生產效率。煤泥濃縮系統中各項工藝指標不透明、不具體,其中加藥方式為人工控制加藥量和加藥管閥門開度,缺少藥劑計量設施,全憑崗位司機根據個人經驗進行加藥,需定時觀測循環水水質,并根據循環水水質變化情況調整絮凝劑加藥量和藥劑出料閥的開度[2]。由于其無法在集控室電腦上實現遠程控制,且崗位職工技能水平及責任心直接影響循環水的水質,存在調節過程滯后的問題,也影響煤泥濃縮效率的進一步提升;此外控制元件老化和系統落后也帶來了一定的安全隱患,易引發壓耙事故,造成經濟損失。為解決上述問題,對選煤廠濃縮系統提出智能化改造方案,實現煤泥濃縮的智能化控制,減輕工人的勞動強度。

1 智能濃縮原理及改造內容

1.1 智能加藥控制方案

1.1.1 改造內容

將入料濃度計、底流濃度計、流量計、溢流水濁度計連接到網絡中,便于集控室實時監控入料濃度、底流濃度、流量、溢流水濁度、澄清水高度等數據。

根據接入到網絡中的數據設計控制程序,能夠依據智能加藥數學模型實現自主預測濃縮環節的藥劑添加量,可以根據溢流水濁度、澄清水高度自動對加藥量、加藥比例進行調整,實現濃縮系統的自動化和智能化[3]。

1.1.2 工作原理

智能加藥系統主要是根據濃縮池入料流量和濃度數據來完成絮凝劑自動添加啟停程序控制,通過現場PLC處理后上傳至集控室[4]。集控室作為上位機,可以實時監控入料濃度、底流濃度、流量、溢流水濁度數據,根據建立的數學模型公式,通過這些數據可以計算出合適的藥劑添加量,集控室可以根據溢流水濁度對自動加藥機絮凝劑流量進行智能調節,達到實時檢測和實時控制的目的。為保證系統的靈活性與可靠性,藥劑添加系統設置智能、就地控制2種操作方式。集控室的濃度調節、流量調節、藥劑泵開停等操作在后臺控制電腦上進行。智能加藥數學計算模型公式如下:

式中:R為計算后的投藥量,m3/h;K為修正系數,0.5~2.0;Q為進水流量,m3/h;L為該濁度范圍內藥耗,g/m3;D為沉淀出水濁度反饋對投藥量的校正(0.5~1.5);λ為藥液密度,g/cm3;N為藥液百分比(0~100%)。

K值的確定:在公式中設置K值是為了便于操作人員可以通過上位機干預投藥量;

Q值的確定:實際進煤泥水流量計的瞬時流量;

L值的確定:L值代表該濁度范圍內的藥耗,是建立數學模型和運用的關鍵,需根據實驗確定;

D值的確定:由于在選煤廠工藝中從入料口到沉淀出口反應時間較長,所以用沉淀出口濁度信號反饋必須調整好其PID參數,并設定調整范圍,以保證系統的平穩運行;

N值確定:可以在配藥時計算得出,也可由人工經驗得出,但需保證準確[5]。

1.1.3 系統組成

數學模型+自動投藥系統由入料濃度計、底流濃度計、流量計、溢流水濁度計和智能加藥控制終端組成[5],如圖1所示。

圖1 控制系統流程

智能加藥改造必要性分析:原有煤泥濃縮加藥系統主要是依靠人工經驗手動添加藥劑,加藥量和加藥系統存在很大的不穩定性,不僅會影響循環水質量,影響整個洗選的效率,有時也會造成絮凝劑藥劑浪費,增加生產成本;改造完成后,智能加藥系統將主要根據濃縮池入料流量和濃度數據,來完成絮凝劑自動添加啟停程序控制。煤泥水智能加藥系統的運行,使得溢流水的濁度降低,可以實現清水洗煤。循環水系統可以有效關聯選煤廠的分選環節,高效的加藥以及循環水濁度的降低,可以減少分選系統中細粒煤及藥劑的含量,降低分選介質的粘度,提高重介分選精度,降低錯配率[6]。另一方面也可以降低藥劑消耗,節約生產成本。

1.2 智能提耙控制方案

智能提落耙系統采用PLC可編程控制器控制濃縮機,通過檢測耙架運行阻力,反饋控制信號,實現智能提耙、落耙控制[7]。

1.2.1 工作原理

改造完成后的控制系統依然采用采用PLC可編程控制器控制,當煤泥絮凝后由于自身重力沉降到濃縮池底部,這時耙式濃縮機耙子開始運轉,利用底部刮泥板將池底煤泥刮集至濃縮池底部中心,然后經由排泥口排出。當煤泥量大時,耙子運行阻力就會增加,為保證刮泥板的正常運行,耙子濃縮機傳動電流就會增大來提供更大的動力。這時傳動機電流增大,電流變送器將電流的變化狀況傳送到CPU處理器,CPU通過分析輸入信號,指揮排泥機運轉。當電流變送器傳輸的信號顯示耙式濃縮機傳動機電流增加達到額定電流的90%時,CPU開始發出指令,液壓泵和卸荷電磁閥同時啟動,卸荷1 min后結束,提耙電磁閥啟動,開始提耙,隨著耙位緩慢增高。耙子行走負荷減小,電流逐漸減小,當電流減小至額定電流的70%時,液壓泵停止運轉,提耙電磁閥斷電,提耙結束[3]。

隨著刮板不斷刮集污泥到濃縮池底部中心,行走負載減小,當電流減到額定電流的70%以下時,液壓泵、卸荷電磁閥啟動,1 min后,卸荷停止,落耙電磁閥動作,落耙開始,隨著耙位下降,負荷加大,當負荷增大到額定電流的85%時,落耙結束。

1.2.2 保護系統

智能提落耙系統由集控室設定一個上限位和一個下限位,當耙位已經到達上限位時,保護系統自動啟動,提耙操作不能進行,耙位在下限位,則落耙操作不能進行;上下限位設置可以避免耙位越線,造成惡性事故。

上下限位控制原理:

改造后的系統具有手動、自動2種操作方式,并且這2種操作模式可以在現場由操作選擇按鈕進行切換。

手動操作模式一般用于開機前試車和自動控制故障時,一般情況下不使用此功能。

自動操作檢查機械設備、動力設備無異常后,手動提耙、落耙各一次,注意機械工作狀況,無異常后,將手動操作切換為自動操作。

智能提落耙系統改造方案分析:智能提落耙系統改造完成后,將由PLC可編程控制器控制取代手動控制來進行提落耙操作,自動化程度提高,有利于減少工人工作量,此外也可以在極大程度上避免壓耙事故,提高生產效率。

1.3 實現功能

(1)改造完成后集控室能夠對入料濃度、底流濃度、流量、藥劑添加量、溢流水濁度、澄清水高度等工藝參數自動進行檢測和分析,同時根據對上述數據分析自主預測濃縮環節的絮凝劑藥劑添加量,并且可以根據溢流水濁度和澄清水高度數據對藥劑添加量和加藥比例進行自動調整,實現智能加藥系統的自動化和智能化。

(2)在停止入料的情況下,系統能夠根據濃縮池內各參數情況自主判斷,適時停止加藥。

(3)在煤泥量大時,耙子運行阻力增大,耙子電流增加,能夠依據耙式濃縮機耙壓和澄清層高度數據反向調整加藥量,并及時向集控室發出報警信息。在耙壓較高時,能夠依據濃縮機耙壓反向調整加藥量,將耙式濃縮機耙壓數據接入,在耙壓較高時,結合澄清層高度,適當調整加藥量。并及時向集控室發出報警信息[8]。

(4)改造后系統可實現耙式濃縮機運行參數的自動采集與檢測,方便運行人員監視,實現提耙、落耙的自動化控制,系統可以根據電機負荷大小,自行控制提耙和落耙,保證濃縮機不會超負荷運行,可以有效避免壓耙事故的發生,提高設備運行效率。

(5)當系統出現故障時,能夠及時將加藥系統的故障信息及運行參數顯示在上位機,能夠及時查看加藥機自身設備相關提示信息。

2 預期效果

2.1 節支降耗

長城一礦選煤廠絮凝劑單耗為4 g/t,按長城一礦選煤廠洗選能力為3.60 Mt/a,智能濃縮改造完成后,每噸煤可以減少約10%的藥劑損耗,即每噸煤可以節約0.4 g絮凝劑。每年可節約藥劑用量為:3.60 Mt ×0.4 g/t=1.44 t。

絮凝劑的價格為1.29 萬元/t,智能濃縮系統改造完成后,每年節約的絮凝劑藥劑費用為:1.44×1.29=1.86 萬元。

2.2 減人提效

減少了崗位人員數量,大大降低了人為因素影響,減少了職工的勞動強度[9]。智能濃縮系統改造完成后,可以實現一二期濃縮機、絮凝劑加藥器的在線檢測和智能控制,大幅減少重介巡檢工作量,從而減少1名重介巡檢工,按三班計可減少用工人數3人,每年可減少用工成本36 萬元,同時也有利于緩解職工老齡化帶來的用工緊張問題。

2.3 環境保護

國內選煤廠在過去的一些年對于煤泥水的處理工藝一直不太重視,但隨著對環境保護的重視,如何更加環保的處理煤泥水也逐漸引起關注。煤泥智能濃縮系統的應用有助于實現選煤廠洗水閉路循環和重復利用,既能減少煤泥水的外排避免環境污染,又能提高工業用水的利用率,節約水資源。

3 結 語

通過煤泥水處理智能控制技術的工業應用,絮凝劑的藥劑添加從手動添加到現在的自動添加,從人工經驗判斷添加量到現在結合理論和現場的計算機優化算法得出合理的藥劑添加量。智能濃縮系統的應用在一定程度上能夠降低工人的勞動強度,減少藥劑的消耗量,提高煤泥回收效率,改善產品質量,帶來一定的經濟效益,同時有利于更好地實現選煤廠內部洗水閉路循環和重復利用,從而提高工業用水的利用率,達到選煤廠環境保護和節約水資源的目的,是新礦集團打造智能化、現代化選煤廠的重要手段,直接關系到產品的質量和資源的利用效率,值得大力發展。

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