优化煤种混合入选动态调控模型提升选煤效率

"该文主要探讨了如何解决不同煤种混合入选导致的选煤产品质量控制难题，通过分析燕子山选煤厂的实际生产数据，针对侏罗系煤和石炭系煤，构建了动态量化模型，以预测和优化选煤过程中的产品数质量指标。模型优化后，块煤的产率、灰分、全水分和发热量的预测准确度显著提升，实际应用中实现了产品质量的有效控制，产率增加，发热量提高，灰分降低。" 本文详细介绍了针对不同煤种混合入选问题的研究成果，旨在改进选煤过程中的产品质量控制。作者杨智文基于大同煤矿集团燕子山选煤厂的块煤生产指标和工艺参数，选择了大同矿区的侏罗系煤和石炭系煤作为研究样本。关键在于根据入选原煤中两种煤的混合比例变化，建立了一个动态量化模型，该模型能够预测分选产品的数量和质量，特别是块煤的分选密度的动态变化。 模型建立后，进行了优化处理，优化后的块煤生产指标动态调控模型表现出更高的预测精度。具体表现为：块煤产率、灰分、全水分和发热量的优化模型相关系数分别提高了0.07245、0.22410、0.15157、0.16059，这表明模型的优化效果显著。通过这种动态调控技术的应用，实际生产中发现，产品质量得到了明显的改善，块煤产率增加了1.10%，发热量提升了0.45 MJ/kg，同时灰分降低了1.28%，实现了对选煤产品质量的有效控制。 这项研究对于煤炭行业的选煤工艺具有重要意义，它提供了一种针对不同煤种混合的动态调控方法，可以更好地适应原煤成分的波动，保证选煤产品的稳定性，提高资源利用效率。这一技术的应用不仅有助于提升选煤厂的经济效益，也有利于环境保护，减少煤炭燃烧产生的环境污染。 关键词涵盖了混煤入选、动态调控、数学模型、分选密度和混煤率，这些都是选煤工艺中的关键技术点。中图分类号和文献标志码则表明了该研究的领域和学术价值，文章编号则为后续引用提供了便利。该研究为煤炭行业的精细化管理和技术升级提供了新的理论依据和实践指导。