MATLAB在原煤浮沉试验建模及理论指标计算中的应用

"郭德与张浩发表的文章‘原煤浮沉资料的MATLAB建模及应用’探讨了在处理原煤可选性曲线数据时所遇到的问题，如绘图复杂、查图误差大、无法直接获取中煤产率等，并提出了解决方案。他们利用MATLAB软件对0.5~50mm粒级原煤的浮沉试验数据建立了数学模型，以计算重力选煤的各种理论指标，包括分选密度、精煤产率、分选密度±0.1含量、分界灰分、中煤产率和矸石产率。模型方法与传统可选性曲线法相比，具有更广泛的应用和更高的实用性。该研究被归类于行业研究领域，具有一定的技术深度和实践意义。" 在原煤的浮沉试验中，通常会得到一系列关于煤炭颗粒浮沉特性的数据，这些数据对于评估煤炭的可选性和优化选煤工艺至关重要。然而，传统的分析方法依赖于人工绘制可选性曲线，这可能导致绘图复杂、查图误差以及数据处理不便等问题。郭德和张浩的研究引入了MATLAB这一强大的数值计算和可视化工具，通过对浮沉试验数据进行建模，有效地解决了这些问题。 他们构建的数学模型能够直接关联浮物的累计产率与浮物的累计灰分，以及密度与浮物累计灰分的关系。这种模型可以快速准确地计算出选煤过程中的关键指标，如分选密度，即煤炭在选煤过程中分离的最佳密度值；精煤产率，表示选煤后获得的高质量煤炭的比例；分选密度±0.1含量，指的是在分选密度两侧0.1g/cm³范围内的煤含量；分界灰分，定义了精煤与中煤或矸石的灰分界限；中煤产率，代表中等质量煤炭的产出量；以及矸石产率，即选煤后废弃的低质量部分。 通过与可选性曲线法对比，郭德和张浩的模型法显示出了较高的精度和一致性。这种方法的优势在于简化了数据处理流程，降低了人为误差，并且更容易实现计算机自动化，从而提高了工作效率。此外，由于模型可以直接应用于各种粒级的原煤数据，因此在实际操作中具有更强的适应性和通用性，对于煤炭行业的选煤工艺优化和技术提升具有显著的价值。 这项研究不仅提供了一种新的处理原煤浮沉试验数据的方法，还为煤炭行业的数据分析和模型建立开辟了新的路径。MATLAB建模的应用展示了现代计算技术在解决传统行业问题上的潜力，也反映了科技进步对提高资源利用效率和降低环境污染的积极影响。