兖矿能源鲍店煤矿范旭阳：重介分选智能控制关键技术研发与示范

2025年11月11日 17:01 智能矿山杂志责编：戚金荣作者：智能矿山杂志

摘要

针对重介质分选过程中精煤灰分波动大、调控滞后性强、人工依赖度高的问题，提出了一种基于生产过程大数据的重介分选灰分闭环智能控制系统。重介分选智能控制系统通过多煤种原煤智能识别技术，结合γ射线在线测灰仪参数自适应机制(斜率/截距动态修正)与灰分数据清洗算法，提升灰分检测精度;创新性构建“密度内环−灰分外环”双回路控制架构，采用模糊推理与PID协同算法，并通过泵前补水快调与桶内慢调的双密度调控策略，实现悬浮液密度的快速调整;同时提出了基于物质容量和传递的重介控制时间滞后解决方案，达到了重介精煤灰分的实时管控。

该成果在煤炭清洁高效利用智能化成果发布暨选煤厂智能化建设论坛上进行了发布点击此处链接查看详情

文章来源：《智能矿山》2025年第10期“煤炭清洁高效利用智能化先进成果专栏”

第一作者：范旭阳，现任兖州能源集团股份有限公司鲍店煤矿洗选发运中心技术主管，主要从事选煤生产工艺管理等相关研究工作。E-mail： fxy9617@163.com

作者单位：兖矿能源集团股份有限公司鲍店煤矿；北京航天石化技术装备工程有限公司；安徽理工大学

引用格式：范旭阳，张翔宇，江雨尧，等.重介分选智能控制关键技术研发与示范[J].智能矿山，2025，6(10)：57-64.

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重介分选作为煤炭洗选加工的关键工艺，对提高煤炭质量、实现煤炭资源的高效清洁利用具有重要意义。然而，重介分选过程涉及多变量耦合、非线性动态特性及复杂工况，传统控制方法难以满足精准调控需求。为此，笔者提出基于生产过程大数据的智能控制系统，涵盖煤种智能识别、在线测灰仪工况研究及其参数自适应、灰分闭环控制、控制时间滞后研究等主要内容。

重介分选智能控制系统概述

重介分选智能控制系统通过多参数协同优化，实现介精煤灰分精准控制与经济效益最大化。系统首先通过入洗煤种自动识别模块，实时识别入洗煤种、配比及原煤量；同时，利用密度和磁性物含量传感器持续监测直接影响精煤灰分和悬浮液稳定性的关键参数。分选后，γ射线在线测灰仪结合灰分数据再处理模块实时测量并精确计算精煤灰分；精煤输送带秤监测流量，结合产率智能计算与设备预警模块得出实际精煤回收率。基于此数据，密度智能调控模块综合分析悬浮液状态、灰分、回收率及原煤特性（如入洗量、粒度组成），通过PLC自动调节泵前补水阀门、自动补介阀门及自动分流执行器，动态优化悬浮液密度与稳定性。最终通过各模块协同计算与PLC集中控制，有效应对原煤特性变化、悬浮液参数耦合干扰及煤种差异，实现重介分选过程的精细化、智能化闭环调控。重介分选智能控制系统技术路线如图1所示。

图 1 重介分选智能控制系统技术路线

煤种自动识别模块

2.1 多煤种的原煤仓储及配洗

目前，煤的混合是煤炭加工厂的常见方法，以淮北矿业集团有限责任公司临涣选煤厂（简称临涣选煤厂）西区为例，洗选8个煤矿的煤种。原煤仓12个，编号11#、12#、13#、14#、15#、16#、21#、22#、23#、24#、25#、26#。11#存电煤供附近电厂，不参与洗选。其余11个原煤仓存储煤种见表1，16#存淮北矿业股份有限公司童亭煤矿（简称童亭煤矿）原煤或临涣煤矿的肥煤，22#存淮北矿业股份有限公司青东煤矿（简称青东煤矿）原煤或临涣矿焦煤，通过上位机确认煤种，原煤仓存储煤种见表1。

表1 原煤仓存储煤种

临涣选煤厂西区有3套工艺流程相同的生产系统，均采用新型原煤重介旋流器，每套系统正常处理量850 t/h，入洗的9种原煤见表1。为生产满足市场需求的多元化精煤产品，1#、2#、3#生产系统均采用洗选前配煤入洗方式，共有21种配洗方式，例如袁一、青东、童亭、临涣焦等。生产系统煤种配洗方式见表2。

表2 生产系统煤种配洗方式

2.2 洗选煤种自动识别

不同煤种的化学成分差异，导致 γ 射线在线测灰仪的测量参数（斜率、截距）需动态修正。煤种识别后，依据煤种化学组分特性，配合灰分数据清洗算法，针对性调整测灰仪参数，提升灰分检测精度。选煤厂各原煤仓下给煤机、中转输送带及煤流方向分布的生产系统煤种流程选择如图2所示。为识别1#、2#、3#生产系统分选的煤种，采用给煤机、带式输送机运行信号及翻板状态进行逻辑计算。

图2 生产系统煤种流程选择

（1）给煤机运行状态监测

每个原煤仓仓下均安装有多台给煤机，给煤机运行状态（运行或停止）实时反馈到控制系统。系统将运行状态信号转换为逻辑信号，例如，A01表示11#原煤仓仓下2128输送带上给煤机的运行状态，A01为1（真）表示正在给料，为0（假）表示停止运行。同理，A02、A03、A04、A05、A06分别表示12#、13#、14#、15#、16#原煤仓仓下2128输送带上方的给煤机运行状态。通过监测信号，系统实时控制原煤仓参与供煤。

（2）输送带运输状态监测

带式输送机的运行状态是煤种识别的重要依据之一。系统通过监测每条输送带的运行状态（如B01、B11、B21等），判断输送带运行状态。例如，B01为1（真）时，表示2128输送带正在运行；B01为0（假）时，表示2128输送带停止运行。通过监测输送带的运行状态，系统确定原煤输送状态。

（3）翻板状态监测

翻板状态决定原煤进入生产系统进行洗选的状态。系统通过监测翻板状态（如C01、C11、C21等），判断物料进入某个特定生产系统。例如，C01表示2128输送带上的物料经过翻板进入1#系统的3101输送带上，C01为1（真）时表示物料全部进入1#系统，C01为0（假）时表示物料没有进入1#系统。通过监测翻板状态，系统确定原煤流向。

（4）真值表逻辑判断

通过构建真值表，系统根据给煤机运行状态、输送带运行状态及翻板状态等输入条件，输出对应的煤种识别结果。以2128输送带为例，真值表涵盖了所有输入组合及对应的输出结果，2128输送带上物料进入1#生产系统的煤种判别真值见表3。2128带式输送机运转1#生产系统的煤种判别逻辑表达式为

表3 2128输送带上物料进入1#生产系统的煤种判别真值

在线灰分析仪参数自动调整模块

3.1 在线测灰仪测量工况研究

为提升在线测灰精度，针对关键干扰因素采取应对措施。针对煤炭粒度多变、堆密度不稳及输送带上煤层厚度不均导致测量误差大的问题，采用均质等厚测量装置，均匀煤流方向与厚度以减小波动影响，带式输送机均值稳厚装置示意如图3所示；针对重介分选精煤中残留铁磁介质（增加铁元素）导致灰分测量值偏大且不稳定的问题，工艺上降低介耗以减少残介量；同时，针对水分变化（尤其对高灰分煤）影响测量而双能量γ射线补偿法效果有限的问题，应将测灰仪安装于离心脱水机后，确保被测煤样水分稳定。

图 3 带式输送机均值稳厚装置示意

3.2 在线测灰仪测量参数自适应

选煤厂常规采用灰分仪在线煤炭质量监测，在线测灰仪测量参数自适应研究显示，不同煤种化学成分存在差异，需调整单源或双源γ射线灰分仪的斜率和截距参数。测试各氧化物衰减系数，定义氧化物影响因子，可反映γ射线灰分仪测量变化。

单一煤种可确定斜率和截距，多煤种混合配煤时需快速分析确定混合比例参数，通过计算混合煤样值和实测灰分，拟合得到新的斜率和截距。研究表明，与机测值及实测灰分%线性相关性较好，能实现测量参数自适应，提高精度。

（1）单煤种校正

测试不同氧化物（如Al、SiO等）的衰减性能，发现相同灰分的不同矿种煤在γ射线灰分仪下测量结果差异大。用双能γ放射源和灰分仪探测器系统测试高纯度化学分析用材料的衰减系数，结果显示各氧化物衰减系数存在差异。综合考虑不同氧化物含量及其吸收系数，氧化物影响因子为各组成灰分元素的氧化物与其吸收系数乘积和，反映γ射线灰分仪测量变化。研究发现与机测值有较好线性关系，可表示为：=0.010 88×＋0.512 34，利用此关系计算灰分：%=KZ+D为斜率，为截距。

（2）多煤种校正

多煤种混合配煤时，通过计算混合煤样的值和实测灰分，拟合得到新的斜率和截距。以孙疃8.62和许疃10.45两种煤混合配煤为例，根据混合比例计算混合煤样化学成分分析值，得到推测机测数据和实测灰分%的关系，混煤后得到新参数的方法见表4。与机测值关系（混合煤）如图4所示，与实测灰分值关系（混合煤）如图5所示，展示了孙疃和许疃不同混配条件下的机测、实测均有较好线性相关性，表明对灰分有较好预测精度。

表 4 混煤后得到新参数的方法

图4 与机测值关系（混合煤）

图5 与实测灰分值关系（混合煤）

（1）X混合指孙瞳、许瞳的2种已知灰分煤样任意比例混合，求混合煤任意比例下斜率和截距参数计算方法。

（2）步骤：计算两矿化学成分分析值；由值与计测数据回归方程得推测计测数据，再用推测计测数据和实测灰分回归拟合，得出混煤情况下的斜率、截距。

临涣选煤厂西区，在1#、2#、3#生产系统的精煤输送带3117A、3217A、3317A上各安装1台双探测器煤灰分检测仪，通过RS485通信将3条精煤输送带上灰分仪数据传至煤灰分检测仪系统服务器，实现1#、2#、3#生产系统介精煤灰分的测量显示。因重介质分选控制系统和煤灰分检测仪系统相互独立，通信硬件不兼容，为使洗选不同煤种配比时，灰分检测仪内的斜率和截距参数能随煤种配比自动改变，采取了间接方式，重介质分选控制系统和双探测器煤灰分检测仪系统信息流程如图6所示。

图6 重介质分选控制系统和双探测器煤灰分检测仪系统信息流程

“密度内环-灰分外环”双回路控制模块

4.1 密度内环

密度内环采用模糊推理与PID协同控制结构，模糊推理模块作为主控制器，根据密度偏差及其变化率动态调整PID控制器的参数，以适应系统的非线性和时变特性。PID控制器作为副控制器，根据模糊推理模块输出的优化参数，快速调节泵前补水阀门的开度，实现悬浮液密度的精准控制。灰分控制系统流程如图7所示。

图 7 灰分控制系统流程

（1）模糊推理

模糊推理算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够在系统模型不确定、参数时变的情况下，根据操作人员的经验和现场实际情况，快速给出控制决策。系统含有人工经验、浮沉理论、历史大数据3种模式。

人工经验模式是岗位司机根据生产系统的工况，结合自己的生产经验手动输入灰分偏差，不为零时设定密度偏移量。浮沉理论模式为

式中：为某种配比下2种不同煤种混合后某密度级对应的产率，为煤种1在某一密度级对应的产率，为煤种2在某一密度级对应的产率，为种不同煤种中煤种1所占的比重，为2种不同煤种中煤种2所占的比重。计算得出产率为

式中：为某种配比下2种不同煤种混合后某一密度级对应的灰分，为煤种1在某一密度级对应的灰分，种为煤种2在某一密度级对应的灰分。

计算得出灰分。然后采用3次样条插值对浮沉数据进行拟合，根据所设定精煤灰分通过拟合后的函数计算出当前理论的设定密度偏移量。历史大数据模式根据当前生产系统洗煤种配比及设定精煤灰分值，查询数据库近期洗选煤种配比相同、设定精煤灰分在±0.2%内所有反馈密度值的平均值，再根据当前设定密度值计算设定密度偏移量。

3种模式的协同配合策略主要体现在分层决策、动态优先级管理和反馈闭环优化3个方面。分层决策上，启动阶段优先用历史大数据模式，借历史最优值初始化设定密度以缩短调试时间；偏差（如灰分偏差>1%）时，触发人工经验模式快速修正，防系统失控；小幅偏差（如偏差0.2%～0.5%）时，切换至浮沉理论模式精细调节，提升精度。动态优先级管理方面，若历史数据缺失，自动采用浮沉理论模式；若浮沉数据不完整，启用人工经验规则；灰分进入死区（偏差<0.2%）后，暂停调节防振荡，由密度内环维持稳定。反馈闭环优化中，每次调控结果反馈至数据库，更新历史模式数据池，长期运行，历史大数据模式将覆盖更多工况，减少人工干预。

（2）PID协同控制

为兼顾响应速度与稳定性，提出了泵前补水快调+桶内补水慢调的双密度调控策略。当密度偏差较大（Δ≥0.02 g/cm³）时，优先启用泵前补水电动阀进行快速调节。通过快速补加清水，在短时间内改变悬浮液密度，响应时间<30 s，控制逻辑为

式中：Δ为调节器输出变化量；为快速调节的比例参数；Δ为密度偏差；为快速调节的积分参数。

当密度偏差较小（|Δ|<0.02 g/cm³），切换至桶内补水阀进行微调。通过小流量补水，消除稳态误差，调节周期为2～3 min，控制逻辑同式（4）。

4.2 灰分外环

灰分外环控制是在重介质悬浮液密度控制的基础上进行，此时密度控制系统是控制的内环，灰分控制是控制的外环，灰分控制系统流程如图7所示。

在密度控制系统基础上加灰分控制外环，在灰分控制模型下，系统启动前初始密度设定为2种方式。

（1）依据可选性数据构建分选密度和精煤灰分的函数关系，设定精煤灰分设定值后，自动计算当前应设定的密度值。

（2）系统自动记录以往洗选煤种、设定密度、反馈密度、精煤灰分等数据，通过大数据查询和历史数据库自动计算，得出精煤灰分设定值对应的密度设定值。同时，通过可选性数据构建分选密度与精煤灰分变化的函数关系，根据此关系由灰分偏差变化自动计算设定密度的变化量。

容量和传递重介控制时间滞后模块

重介质分选工艺中，时间滞后对控制系统的实时性和及时性构成挑战。控制系统时间总滞后由容量滞后和传递滞后组成，主要包括密度控制系统的滞后、磁性物控制系统的滞后以及精煤灰分传递滞后，重介分选智能控制系统滞后如图8所示。

图8 重介分选智能控制系统滞后

密度控制系统的滞后源于补水传递滞后（泵前补水位置与密度计安装位置存在物理空间距离，导致密度计检测到悬浮液密度变化有延迟）和密度容量滞后（改变后的重介质悬浮液需充满管道和旋流器才能参与分选，因物理空间容量产生滞后），密度控制系统反应曲线如图9所示。

图9 密度控制系统反应曲线

磁性物控制系统的滞后包括磁性物传递滞后（磁铁矿粉循环利用过程中，经弧形筛、磁选机处理后回流至合格介质桶的传递存在时延）和合格介质桶容量滞后（合格介质桶容量大，回流的磁性物无法立即均匀分散和被再次泵入旋流器）；精煤灰分传递滞后则是由于精煤从旋流器分选后，需经弧形筛、振动筛、离心脱水等过程到达带式输送机，而灰分在线测灰仪安装在输送带上，物理传递过程带来检测延迟，灰分控制系统反应曲线如图10所示。

图10 灰分控制系统反应曲线

针对系统中的时间滞后问题，在设计重介灰分闭环控制系统时，需要将系统执行周期设计为大于等于整个系统的滞后时间，避免因灰分未及时变化时频繁调整设定密度，导致系统振荡、超调或饱和。在闭环控制系统中根据整理的大量生产数据和生产经验，将灰分的模糊推理逻辑运算划分3个等级，分别为设定灰分和反馈灰分偏差为>1%、1%～0.5%、0.5%～0.2%。灰分控制系统反应曲线如图11所示的控制算法方案。

图 11 灰分控制系统反应曲线

首次操作进入灰分闭环控制系统时，重介灰分闭环控制系统根据前期生产反馈的灰分和密度数据得出当前设定灰分的初始化设定密度。

（1）当灰分偏差>1%时，系统在初始化设定密度基础上偏移0.01，设定灰分大于反馈灰分，偏移量为正，反之则为负。

（2）灰分偏差为 1%～0.5%，偏移量为0.005，方向同上。

（3）灰分偏差为 0.2%～0.5%，偏移量为当前设定密度乘以0.008。灰分偏差较高，系统慢速调节灰分，保证稳定性和可靠性，让灰分尽快稳定在设定值。

为避免系统在设定灰分上下小范围振荡，设定0.2%为死区，偏差< 0.2%系统不起作用，> 0.2%才起作用，提高了系统可靠性、稳定性、抗干扰能力和响应快速性。

重介分选智能控制系统应用效果

重介分选精煤灰分闭环控制以精煤灰分为目标值应用到选煤厂后，系统工作稳定，目标值跟踪良好，达预期要求。

鲍店、临涣、涡北三家选煤厂的实践充分表明，识别－校正－清洗－调控的一体化方案成效显著。通过多煤种智能识别为在线测灰仪提供精准参数并修正其斜率和截距，结合数据清洗算法减少干扰，将灰分检测/测量偏差均降至±0.3% ，提升了精煤产品合格率与重介快灰合格率，稳定了精煤灰分。

鲍店选煤厂重介悬浮液密度波动为±0.005 g/cm，重介精煤灰分控制在指标中值±0.25%，介耗降低0.2 kg/t；临涣选煤厂精煤产品合格率提高7.12%、浮选处理量降低7.12%，节约浮选生产成本；取消分级旋流器组工艺环节，减少装机容量；涡北选煤厂焦煤、肥煤的重介快灰合格率均提升，中煤产率提高约6%，每年混精煤产率约提升0.2%。

总结

（1）基于生产过程大数据的重介分选灰分闭环智能控制系统，针对重介质分选过程中存在的精煤灰分波动大、调控滞后性强、人工依赖度高等问题，通过多煤种原煤智能识别技术，实现了煤种-煤仓-分选系统的精准匹配，结合γ射线在线测灰仪参数自适应机制与灰分数据清洗算法，提升了灰分检测精度。

（2）重介分选智能控制系统构建的“密度内环－灰分外环”双回路控制架构，采用模糊推理与PID协同算法，实现了分选密度的快速响应；提出的基于物质容量和传递的重介控制时间滞后解决方案，有效应对了系统滞后问题。

（2）在多家选煤厂的生产实践表明，重介分选智能控制系统实现了重介系统灰分的实时管控，降低人工干预，保证产品质量的稳定性，提升精煤产率，提高生产的自动化水平，为重介分选过程的智能化调控提供了新的思路和方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。

编辑丨李莎

审核丨赵瑞

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