基于粒度組成的毛煤統配系統研究

鄭金城,梁興國,張 卿,張秀峰,張 楠,高會穎

(1.國電建投內蒙古能源有限公司,內蒙古 鄂爾多斯 017000； 2.天津美騰科技股份有限公司,天津 300380)

0 引言

在煤炭洗選過程中，原煤洗選粒度控制是一項重要的生產指標。當前，受制于技術，煤炭加工過程中只能靠崗位工人巡檢、調度室調節的方式調整毛煤下料時的粒度組成，以盡可能保證洗選質量穩定、處理量最大。這種傳統的“人肉運維”模式存在以下缺點：原煤倉下粉塵、噪聲大，影響工人身體健康；倉下無信號，傳統對講機傳遞和集控室操作的反應速度慢；倉下給煤機多，需要靠人巡檢方式，故障發生率較高。在實際洗選加工過程中，加強原煤粒度控制、保證煤炭生產和加工的穩定，是國內外一直以來的研究重點[1-2]。同時，智能化的浪潮在工業界涌動。作為基礎工業重要分支的煤炭行業，為適應未來工業的發展形勢，國家對選煤廠的智能化提出更深層次的要求?；谝陨媳尘?，內蒙古地區某選煤廠進行了篩分系統原煤收集及轉載運輸環節數質量管控系統智能化建設，以降低生產成本、挖掘企業經濟效益，實現煤炭洗選產率最大化和效益最大化[3-5]。

本文采用粒度體積儀實現毛煤粒度識別，將實時數據用于毛煤統配系統的邏輯執行，實現篩分系統原煤收集及轉載運輸環節數質量管控系統智能化建設，解決了現有生產原煤粒度波動大、配煤調整困難的難題。

1 系統現狀

內蒙古地區某選煤廠為毛煤入選，原煤暫儲在3臺直徑為30 m的原煤倉中。原煤倉單倉儲能2.5萬噸。每臺原煤倉安裝有16臺振動給煤機，合計48臺給煤機。原料煤通過原煤倉中的153、154這2部皮帶收集，再通過201皮帶對153、154這2部皮帶的原料煤進行匯集轉載。常規原煤倉的給煤機投用在12～14臺[4]。

生產過程中，選煤廠需視各倉煤質情況、給煤機投用時長、各給煤機大塊煤及矸石比例不同、201皮帶綜合帶量變化，調整給煤機投用臺套數及具體投用編號。201皮帶峰值處理量小于等于3 200 t/h。301皮帶峰值處理量小于等于1 500 t/h。201皮帶原煤經301原料煤收集皮帶轉載進入主洗系統。主洗系統進行洗選時，當來自201皮帶的25 mm以上大塊煤及矸石比例較大或者301入洗皮帶超過入洗小時處理能力峰值時，選煤廠需及時調整給煤機投用編號或投用量。

實際生產啟車時，需要優先開啟運行時長較低的給煤機，通過管理制度讓每個班組有固定使用的給煤機，以確保給煤機的運行時間相近。給煤機閘板為液壓控制，由現場崗位工就地控制其開閉。下游皮帶正常運行后，逐次手動開啟給煤機。為使得153、154皮帶運量均衡，一般對應開啟相同數量的給煤機，且由崗位工實時調整給煤機頻率。這使得201皮帶瞬時帶煤量穩定在3 200 t/h左右，301皮帶瞬時帶煤量穩定在1 500 t/h左右。

2 原煤統配存在的問題

煤炭生產加工過程中，存在產品指標不穩定、洗選系統處理量不穩定等問題。受制于現有技術，煤炭加工過程中只能靠崗位工人巡檢、調度室調節的方式來調節毛煤下料時的粒度組成，從而盡可能保證洗選質量穩定、毛煤處理量最大。

①入選原煤數質量、粒度波動較大。

內蒙古地區某選煤廠為毛煤直接入選，因煤礦多工作面開采地質構造時毛煤質量、粒度波動較大，導致選煤廠毛煤給煤、輸送、轉載、分選、洗選等過程中的質量和粒度不均。

②給煤機卡堵及流量不穩定。

不均勻質量、粒度的毛煤，在給煤過程中經常引發給煤機卡堵，導致給煤不暢，使給煤機不能穩定流量給煤。

③系統運行未達到最大能力。

由于給煤環節的流量波動，導致入選、洗選環節處理量短時波動嚴重，短時系統處理能力未達到設計值。

④系統故障停車風險。

毛煤中大塊較多時，301皮帶輸送量增加。瞬時帶煤量超過1 500 t/h時，有淺槽溜槽及脫泥篩下料溜槽堵塞引發故障停車的風險。

⑤壓皮帶事故風險。

在毛煤品質發生變化且排除矸石量大時，如果不能有效調整毛煤入洗量，主洗車間淺槽塊矸石皮帶存在因過載導致壓皮帶的事故風險。

⑥制約系統安全穩定運行。

毛煤的粒度不均會導致大顆粒物料集中上皮帶，引發運輸膠帶集中受力沖擊受損、各部轉載溜槽經?？ǘ?、設備內部保護刮卡動作、刮煤棒受力不均刮卡變形、淺槽分選機刮板受力刮卡變形等風險，嚴重制約系統安全、穩定運行。

3 毛煤統配系統解決方案

毛煤統配系統結構如圖1所示。

圖1 系統結構圖

隨著科學技術的進步，近年來機器視覺技術迅猛發展。針對內蒙古地區某選煤廠的毛煤特點，毛煤統配系統利用機器視覺技術，結合最先進的人工智能(artificial intelligent,AI)圖像分析技術，實時檢測給煤機下料粒度和重量。同時，毛煤統配系統利用機器視覺技術，集成設計粒度、體積檢測，實現給煤機下料粒度和質量的識別。進一步通過毛煤統配系統，可實時調節毛煤粒度組成及運輸量，保證洗選質量、處理量穩定與效率最大化。

3.1 智能傳感

3個原煤倉共安裝24個粒度體積儀。倉下粒度體積儀的布置如圖2所示。倉下粒度體積儀對振動給料機的下料粒度組成及體積進行監控。給煤機輪循開啟后，倉下粒度體積儀能實現單一給煤機粒度和給料量的模糊計算，并輸出信號值。同時，利用體積儀檢測數據，能實時判斷該該給煤機是否卡堵、給料量是否滿足條件等，并輸出信號至毛煤統配系統。

圖2 倉下粒度體積儀的布置圖

粒度體積儀主要包含物料體積檢測和物料粒度檢測這2個功能。體積檢測的基本原理是激光三角法。激光三角法是通過對圖像坐標系與激光平面坐標系之間的轉換關系建立數學模型，完成對實際高度的測量；然后，利用時序積分，根據皮帶的速度，得出固定時間內皮帶運動的物料體積。物料體積檢測原理如圖3所示。

圖3 物料體積檢測原理圖

在垂直于皮帶的工業相機成像中，煤塊以固定速度通過攝像機視場,成像的煤塊與煤塊之間存在間隙，故邊緣信息比較清晰。首先通過圖像增強技術，強化通過攝像機視場的煤塊間的邊緣梯度；然后利用圖像分割與輪廓追蹤方法，實現原煤粒度組成的識別[5-8]。

粒度識別精度如表1所示。

表1 粒度識別精度

3.2 系統平臺

毛煤統配系統平臺架構如圖4所示。

圖4 毛煤統配系統平臺架構圖

毛煤統配系統平臺通過大數據分析，結合機器學習算法、神經網絡、預測控制、模糊控制、智能前饋等先進控制算法，實現毛煤統配過程各參數數據的聯動邏輯運算。該算法可以給定毛煤的輸送量、煤質及粒度分布等指標，自動選擇給煤機的狀態。通過以上方式調整工藝設備，可實現毛煤智能統配[9-12]。

3.3 算法邏輯

(1)生產參數可配置。

為確保內蒙古地區某選煤廠301皮帶瞬時帶煤量穩定在1 500 t/h左右，同時將201皮帶瞬時帶煤量穩定在3 200 t/h左右，結合大樣數據，毛煤統配系統自動設定粒度組成目標范圍。同時，105～152共48臺給煤機的啟用臺數、閘板開度、啟停機及頻率均接入毛煤統配系統，毛煤統配系統平臺可根據實際生產適時調整。同時，系統生產中的201、301目標量，以及給煤機狀態量均可配置。

(2)給煤機輪循啟動。

毛煤統配系統平臺中配置給煤機使用時間記憶算法。系統啟動時，優先開啟運行時長較低的給煤機。同時，生產過程中會依據時間規劃算法自動切換給煤機。通過以上邏輯，確保各臺給煤機的運行時間相近，原煤倉內的煤不會長時間處于靜止狀態，以避免原煤發熱和倉內自燃的風險[13]。

給煤機采用輪循開啟，正常生產時每個倉下給煤機開啟4～5臺，3個倉下共開啟12～14臺，設置給煤機開啟上限為15臺。

(3)毛煤統配邏輯。

基于201和301的帶料量目標值，計算得到目標原煤粒度組成及塊煤率。當目標帶煤量突破區間時，觸發調整邏輯。毛煤統配邏輯如下。

①當201皮帶瞬時量和301皮帶瞬時量均高于輸送物料的瞬時量上限時，調整給煤機的開啟數量或降低給煤機的給料頻率。對此，應優先調整最接近目標粒度組成的給煤機，從而將201和301皮帶的瞬時帶料量穩定在目標區間內。

②當201皮帶瞬時量高于目標瞬時量上限，而301皮帶瞬時量低于目標瞬時量或在目標瞬時量區間時，說明原煤粒度組成塊煤率過低。對此，應提高塊煤率高的給煤機頻率、降低塊煤率低的給煤機頻率、優化原煤粒度組成，從而將201和301皮帶的瞬時帶料量穩定在目標區間內。

③當201皮帶瞬時量低于目標瞬時量上限，而301皮帶瞬時量高于目標瞬時量或在目標瞬時量區間時，說明原煤粒度組成塊煤率過高。對此，應提高塊煤率低的給煤機頻率、降低塊煤率高的給煤機頻率、優化原煤粒度組成，從而將201和301皮帶的瞬時帶料量穩定在目標區間內。

④當201皮帶瞬時量和301皮帶瞬時量均低于輸送物料的瞬時量上限時，應調整給煤機的開啟數量或提高給煤機的給料頻率，并優先調整最接近目標粒度組成的給煤機，從而將201和301皮帶的瞬時帶料量穩定在目標區間內。

⑤當給煤機的開啟數量已至上限，并且各給煤機頻率無論如何調整，201皮帶瞬時量均已至上限，而301皮帶的瞬時量仍低于目標區間，說明此時系統塊煤率偏低，無論如何調整均無法保證301皮帶的目標瞬時量。此時，智能化系統給出相應的提示與報警。

⑥當給煤機的開啟數量已至上限，并且各給煤機頻率無論如何調整，301皮帶瞬時量均已至上限，而201皮帶的瞬時量仍低于目標區間，說明系統塊煤率偏高，無論如何調整均無法保證201皮帶的目標瞬時量。此時，智能化系統給出相應的提示與報警。

4 系統價值

通過篩分原煤收集及轉載運輸環節數質量管控技術的研究與創新應用，為選煤廠生產系統高效、穩定運行提供了前提，有效促進了企業經濟效益的穩步提升。

實現篩分原煤收集及轉載運輸環節數質量管控技術得到突破后，可在一定程度上控制毛煤轉載運輸工藝煤流的煤質、煤量及粒度分布，改進因毛煤煤質波動而導致的洗選工藝控制持續調整、洗選產品質量短時波動問題，可提升生產效率0.28%；改進因毛煤粒度不均而導致的系統帶料量波動，可提升系統處理能力3.75萬噸；改進因毛煤大顆粒煤及矸石集中運輸導致的溜槽卡堵、設備刮卡等停機事件，可降低事故處理時間750 min。經濟效益綜合如表2所示。由表2可知，全年合計增加經濟效益1 028萬元。

表2 經濟效益綜合表

5 展望

目前，國內大部分選煤廠都實現了自動化控制管理。選煤廠自動化控制程度得到明顯提升，同時較為先進的大數據技術、機器學習技術等技術也在煤炭行業得到發展和應用。國內某些大型的選煤廠正在對建設智能化選煤廠進行探索，形成了智能化選煤廠建設方案，并且在某些生產工藝環節實現了智能化。由于信息的互聯互達，跨行業的智能技術成果已經應用在選煤行業中，市場上新生的科技研發企業、高等院校、大型企業之間形成了初步的產學研用新格局[14-18]。

由于現代工業的發展和煤炭資源的有限性，使得煤炭分選的重要性越來越突出，需要進一步發展洗選系統的智能化。同時，毛煤統配的智能化需求也日益突出，只有實現了從入廠毛煤運輸到洗后產品無人裝車、配煤的全流程智能化，才能在真正意義上實現選煤廠的智能化。

6 結論

毛煤統配系統基于大數據、機器視覺等算法開展研究。系統平臺上線后，可實現篩分原煤粒度統配、收集、轉載運輸環節數質量管控的目標。同時，系統所研究的粒度識別裝置可在一定程度上控制毛煤轉載運輸工藝煤流的煤質、煤量及粒度分布，避免因毛煤煤質波動導致洗選工藝控制持續調整、洗選產品質量短時波動問題。這將解決毛煤中粒度分布不均、大顆粒煤及矸石集中運輸導致的溜槽卡堵、設備刮卡等停機問題，從而避免因給煤不均、給煤人工調控造成的毛煤運輸量浮動嚴重或降量低負荷運行問題。系統上線后，為選煤廠生產系統高效、穩定運行提供了前提，有效促進了企業經濟效益的穩步提升。