煤炭洗选信息模型标准研究及应用

煤炭洗选信息模型标准研究及应用

王海刚

山东鲁中能源集团有限公司  山东省肥城市  271612

摘要：从原煤中去除矸石与其他杂质的过程被称之为煤炭洗选，通过煤炭洗选可大幅度提高煤炭质量，改善煤炭使用、燃烧所产生的环境问题，并提高煤炭利用率，节约能源。加强对煤炭洗选技术的研究有助于提高我国煤炭工业产品竞争力，促进我国可持续发展战略的进一步实现。但是当前许多选煤厂受基础条件限制，仍旧采用人工的方式操作煤炭洗选设备，导致统一调度及管理显得比较困难。但目前信息技术的迅猛发展，大数据技术已被广泛应用在各个领域，为煤炭洗选设备的运转数据监控提供了有力的支持，为煤炭洗选设备的数据分析创造了一个全新的角度，更是为煤矿管理人员创造了一个更安全、高效、便捷的运营模式。

关键词：煤炭洗选;BIM标准;信息模型;选煤厂

引言

在矿井和选煤厂逐步扩大生产规模的发展趋势下，洗选煤种的方式和煤炭行业的生产模式发生了改变。在煤炭洗选加工中，结合质量管控的要点，要将粒度控制的重要性体现出来，结合未来的发展趋势，加强了对粒度控制问题的深入研究，提高煤炭洗选加工的质量，从而促进我国煤炭生产活动的顺利实施。

1煤炭洗选工艺

传统煤炭洗选方案中，各个工序相互独立，相互之间缺少衔接，在进行生产时通常采用非连续作业。本文首先对煤炭洗选工艺流程进行优化，对各个工序之间的相互联系进行分析，确定了能够满足自动化连续生产的洗选工艺流程，在洗选时按照煤炭破碎—煤炭分级—洗煤—煤炭分选的顺序依次进行，在进行自动洗选时，首先带式输送机将大直径的煤炭传输到一次筛分固定条筛上进行初次破碎和分筛，煤炭经过对辊破碎机的破碎后传输到洗矿机内进行清洗，然后经过重型振动筛进行分选后最终传输到原料仓和火车皮内。经过重型筛筛分后筛下的煤炭经过细碎破碎机再次破碎后进入到小料堆场。经过固定条筛筛分后，筛下的煤炭经过螺旋洗矿机进行洗选，再经过一个分支的输送机传输到自动分选筛内进行自动振动分选，被分选下来的煤炭直接进入小料堆场。在筛上的煤炭经过圆锥破碎机的破碎后进入到小料堆场。

2煤炭行业BIM标准现状

通过在“国家标准化管理委员会”官网搜集整理发现，截至2021年，我国煤炭行业现行及即将实施的国家标准共有四十余项。标准对规范煤炭产业起到了直接的作用，各地区和行业也以我国煤炭相关国家标准为基础，系统性、针对性地规划编写了相应的行业统一标准体系。按照类型分类，可分为基础标准、设备与试验方法标准、安全环保及能效标准三类，现阶段选煤行业的大部分标准为评价方法标准，这些标准涵盖了煤炭输送、破碎、筛分、浮选、洗选、煤泥回收等各工艺环节的设备与效果评价，有利于进一步提高洗选行业整体水平。尽管现阶段已有的BIM标准及煤炭行业基础标准较多，但是煤炭洗选行业信息化标准却极少，煤炭洗选行业信息模型标准更是处于空白。设计、管理、科研等不同单位在研究煤炭产业发展方向时，会重点关注煤炭可选性的评定情况、先进技术装备的研制、互联网+及大数据的应用，以提高选煤厂“四化”(机械化、自动化、信息化、智能化)建设，然而产业技术升级过程中成套标准建设力度也需同步加大。煤炭洗选行业信息模型标准的出台将为企业终端用户提供可融合交互的数字化成果，对选煤厂工程设计施工、生产运维管理、选煤效果模拟、经济技术评估等都有重要的现实指导意义。有利于加快我国选煤厂智能化建设进程。

3煤炭洗选加工过程中粒度控制的问题

随着我国煤炭企业经济产值的不断上升，要在煤炭开采的质量管控中加强力度，满足煤炭的高质量要求，在洗选技术的应用过程中，最终的目的是要将煤矿中的杂质去除，提高生产质量。以煤质为洗选加工的目标，对机械设备和专业人员的技术操作能力有着较高的要求，目前在煤炭洗选加工中使用的设备设施质量有待进一步的提高，选择设备不合理的现象时有发生。质量管控工作落实不到位，对煤炭洗选加工中的粒度控制成果产生了直接的不利影响。要将粒度控制作用充分发挥出来，在煤炭洗选加工环节，保证选煤厂生产活动粒度控制的有效性，立足于现状，加强对质量管理的高度重视，革新技术手段，提高洗选加工的技术水平和有效性。

4信息模型标准研究方法

4.1设计阶段单体信息模型管理应用

信息模型技术的核心理念是结构化、模块化、参数化建模，其直接体现就是元件的应用。元件是一个包含图形、属性(称作参数)集的图元组，贯穿于项目整个设计阶段中。建立数字化模型库(元件库)，将企业的模型元件按照CPIM标准中的专业、层级关系进行细化，通过物理模型(*.dev)与元件对应，组合模型(*.pcm)与部件对应，实现元件可视化管理，完成大海则选煤厂信息模型设计后，实现了300多种模型入库，改变了以往文件夹存放模型的模式，满足选煤厂设计阶段信息模型管理应用要求。

4.2洗煤质量控制

在煤炭洗选过程中，加强对洗煤过程的质量控制，需要遵循着一定的原则来展开洗煤，生产系统要具备一定的性能，满足矿井生产的具体需求，实现生产效益最大化。洗煤能力要匹配井下铲煤的能力，在井下生产出的原煤处理中，要经过粗筛选，保证筛选之后的原煤粒度不超过50mm，而且要借助泥煤水回收处理系统的功能，进行后续的处理工作，对洗煤加工环节的质量控制，需要借助动筛和跳汰机的功能，对精煤灰分进行管控，使其保持在14%以下，对矸石量进行控制，保证其低于3%。

4.3传感器选型

在选择传感器时，应考虑现场环境、电压、测量精度、可靠性和稳定性等多方面因素。系统采集的设备信息包括振动加速度和位移数据、转子转速数据以及设备某些部位的温度数据。因此，选择了加速度传感器、位移传感器、温度传感器和转速传感器作为测量工具。在该系统内，因为要测破碎机等设备具有一定的振频和力度，并且现场应用环境较为恶劣，所以测量敏感度需维持在100mV/g以下。为了满足以上条件，选取PCB公司生产的608A11型加速传感器。此传感器常用于测量仪器振动和冲击，其测量范围±50g，测量辨析率350μg，能够在－54～121℃的环境温度内正常运转，具有很高的抗冲击性和精确度。

4.4能化控制逻辑

在智能化洗选控制的过程中，不可避免地会遇见设备故障现象，一旦自动控制逻辑无法对故障进行及时识别和规避，将导致整个洗选过程的瘫痪。因此，本文提出了一种新的集控流程逻辑，既能够对所有设备进行集中控制，又能够对单个设备的运行状态进行独立分析，当出现故障后及时反馈给主控系统，便于系统及时采取控制方案，满足系统控制安全性的需求。

结束语

在大数据时代，开发一个煤炭洗选设备的运行数据监测系统，利用计算机技术和大数据技术，大幅提高选煤厂的数据化、智能化和信息化水平，提高工作效率。由于各部门在选煤工艺中都有自己的管理系统或生产系统，这就要求数据库设计更加简洁、安全，并且对异构互联也提出了更高的要求。因此，数据融合将成为下一步重点关注的领域。

参考文献

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