郑金城,梁兴国,张 卿,张秀峰,张 楠,高会颖
(1.国电建投内蒙古能源有限公司,内蒙古 鄂尔多斯 017000; 2.天津美腾科技股份有限公司,天津 300380)
在煤炭洗选过程中,原煤洗选粒度控制是一项重要的生产指标。当前,受制于技术,煤炭加工过程中只能靠岗位工人巡检、调度室调节的方式调整毛煤下料时的粒度组成,以尽可能保证洗选质量稳定、处理量最大。这种传统的“人肉运维”模式存在以下缺点:原煤仓下粉尘、噪声大,影响工人身体健康;仓下无信号,传统对讲机传递和集控室操作的反应速度慢;仓下给煤机多,需要靠人巡检方式,故障发生率较高。在实际洗选加工过程中,加强原煤粒度控制、保证煤炭生产和加工的稳定,是国内外一直以来的研究重点[1-2]。同时,智能化的浪潮在工业界涌动。作为基础工业重要分支的煤炭行业,为适应未来工业的发展形势,国家对选煤厂的智能化提出更深层次的要求。基于以上背景,内蒙古地区某选煤厂进行了筛分系统原煤收集及转载运输环节数质量管控系统智能化建设,以降低生产成本、挖掘企业经济效益,实现煤炭洗选产率最大化和效益最大化[3-5]。
本文采用粒度体积仪实现毛煤粒度识别,将实时数据用于毛煤统配系统的逻辑执行,实现筛分系统原煤收集及转载运输环节数质量管控系统智能化建设,解决了现有生产原煤粒度波动大、配煤调整困难的难题。
内蒙古地区某选煤厂为毛煤入选,原煤暂储在3台直径为30 m的原煤仓中。原煤仓单仓储能2.5万吨。每台原煤仓安装有16台振动给煤机,合计48台给煤机。原料煤通过原煤仓中的153、154这2部皮带收集,再通过201皮带对153、154这2部皮带的原料煤进行汇集转载。常规原煤仓的给煤机投用在12~14台[4]。
生产过程中,选煤厂需视各仓煤质情况、给煤机投用时长、各给煤机大块煤及矸石比例不同、201皮带综合带量变化,调整给煤机投用台套数及具体投用编号。201皮带峰值处理量小于等于3 200 t/h。301皮带峰值处理量小于等于1 500 t/h。201皮带原煤经301原料煤收集皮带转载进入主洗系统。主洗系统进行洗选时,当来自201皮带的25 mm以上大块煤及矸石比例较大或者301入洗皮带超过入洗小时处理能力峰值时,选煤厂需及时调整给煤机投用编号或投用量。
实际生产启车时,需要优先开启运行时长较低的给煤机,通过管理制度让每个班组有固定使用的给煤机,以确保给煤机的运行时间相近。给煤机闸板为液压控制,由现场岗位工就地控制其开闭。下游皮带正常运行后,逐次手动开启给煤机。为使得153、154皮带运量均衡,一般对应开启相同数量的给煤机,且由岗位工实时调整给煤机频率。这使得201皮带瞬时带煤量稳定在3 200 t/h左右,301皮带瞬时带煤量稳定在1 500 t/h左右。
煤炭生产加工过程中,存在产品指标不稳定、洗选系统处理量不稳定等问题。受制于现有技术,煤炭加工过程中只能靠岗位工人巡检、调度室调节的方式来调节毛煤下料时的粒度组成,从而尽可能保证洗选质量稳定、毛煤处理量最大。
①入选原煤数质量、粒度波动较大。
内蒙古地区某选煤厂为毛煤直接入选,因煤矿多工作面开采地质构造时毛煤质量、粒度波动较大,导致选煤厂毛煤给煤、输送、转载、分选、洗选等过程中的质量和粒度不均。
②给煤机卡堵及流量不稳定。
不均匀质量、粒度的毛煤,在给煤过程中经常引发给煤机卡堵,导致给煤不畅,使给煤机不能稳定流量给煤。
③系统运行未达到最大能力。
由于给煤环节的流量波动,导致入选、洗选环节处理量短时波动严重,短时系统处理能力未达到设计值。
④系统故障停车风险。
毛煤中大块较多时,301皮带输送量增加。瞬时带煤量超过1 500 t/h时,有浅槽溜槽及脱泥筛下料溜槽堵塞引发故障停车的风险。
⑤压皮带事故风险。
在毛煤品质发生变化且排除矸石量大时,如果不能有效调整毛煤入洗量,主洗车间浅槽块矸石皮带存在因过载导致压皮带的事故风险。
⑥制约系统安全稳定运行。
毛煤的粒度不均会导致大颗粒物料集中上皮带,引发运输胶带集中受力冲击受损、各部转载溜槽经常卡堵、设备内部保护刮卡动作、刮煤棒受力不均刮卡变形、浅槽分选机刮板受力刮卡变形等风险,严重制约系统安全、稳定运行。
毛煤统配系统结构如图1所示。
图1 系统结构图
随着科学技术的进步,近年来机器视觉技术迅猛发展。针对内蒙古地区某选煤厂的毛煤特点,毛煤统配系统利用机器视觉技术,结合最先进的人工智能(artificial intelligent,AI)图像分析技术,实时检测给煤机下料粒度和重量。同时,毛煤统配系统利用机器视觉技术,集成设计粒度、体积检测,实现给煤机下料粒度和质量的识别。进一步通过毛煤统配系统,可实时调节毛煤粒度组成及运输量,保证洗选质量、处理量稳定与效率最大化。
3个原煤仓共安装24个粒度体积仪。仓下粒度体积仪的布置如图2所示。仓下粒度体积仪对振动给料机的下料粒度组成及体积进行监控。给煤机轮循开启后,仓下粒度体积仪能实现单一给煤机粒度和给料量的模糊计算,并输出信号值。同时,利用体积仪检测数据,能实时判断该该给煤机是否卡堵、给料量是否满足条件等,并输出信号至毛煤统配系统。
图2 仓下粒度体积仪的布置图
粒度体积仪主要包含物料体积检测和物料粒度检测这2个功能。体积检测的基本原理是激光三角法。激光三角法是通过对图像坐标系与激光平面坐标系之间的转换关系建立数学模型,完成对实际高度的测量;然后,利用时序积分,根据皮带的速度,得出固定时间内皮带运动的物料体积。物料体积检测原理如图3所示。
图3 物料体积检测原理图
在垂直于皮带的工业相机成像中,煤块以固定速度通过摄像机视场,成像的煤块与煤块之间存在间隙,故边缘信息比较清晰。首先通过图像增强技术,强化通过摄像机视场的煤块间的边缘梯度;然后利用图像分割与轮廓追踪方法,实现原煤粒度组成的识别[5-8]。
粒度识别精度如表1所示。
表1 粒度识别精度
毛煤统配系统平台架构如图4所示。
图4 毛煤统配系统平台架构图
毛煤统配系统平台通过大数据分析,结合机器学习算法、神经网络、预测控制、模糊控制、智能前馈等先进控制算法,实现毛煤统配过程各参数数据的联动逻辑运算。该算法可以给定毛煤的输送量、煤质及粒度分布等指标,自动选择给煤机的状态。通过以上方式调整工艺设备,可实现毛煤智能统配[9-12]。
(1)生产参数可配置。
为确保内蒙古地区某选煤厂301皮带瞬时带煤量稳定在1 500 t/h左右,同时将201皮带瞬时带煤量稳定在3 200 t/h左右,结合大样数据,毛煤统配系统自动设定粒度组成目标范围。同时,105~152共48台给煤机的启用台数、闸板开度、启停机及频率均接入毛煤统配系统,毛煤统配系统平台可根据实际生产适时调整。同时,系统生产中的201、301目标量,以及给煤机状态量均可配置。
(2)给煤机轮循启动。
毛煤统配系统平台中配置给煤机使用时间记忆算法。系统启动时,优先开启运行时长较低的给煤机。同时,生产过程中会依据时间规划算法自动切换给煤机。通过以上逻辑,确保各台给煤机的运行时间相近,原煤仓内的煤不会长时间处于静止状态,以避免原煤发热和仓内自燃的风险[13]。
给煤机采用轮循开启,正常生产时每个仓下给煤机开启4~5台,3个仓下共开启12~14台,设置给煤机开启上限为15台。
(3)毛煤统配逻辑。
基于201和301的带料量目标值,计算得到目标原煤粒度组成及块煤率。当目标带煤量突破区间时,触发调整逻辑。毛煤统配逻辑如下。
①当201皮带瞬时量和301皮带瞬时量均高于输送物料的瞬时量上限时,调整给煤机的开启数量或降低给煤机的给料频率。对此,应优先调整最接近目标粒度组成的给煤机,从而将201和301皮带的瞬时带料量稳定在目标区间内。
②当201皮带瞬时量高于目标瞬时量上限,而301皮带瞬时量低于目标瞬时量或在目标瞬时量区间时,说明原煤粒度组成块煤率过低。对此,应提高块煤率高的给煤机频率、降低块煤率低的给煤机频率、优化原煤粒度组成,从而将201和301皮带的瞬时带料量稳定在目标区间内。
③当201皮带瞬时量低于目标瞬时量上限,而301皮带瞬时量高于目标瞬时量或在目标瞬时量区间时,说明原煤粒度组成块煤率过高。对此,应提高块煤率低的给煤机频率、降低块煤率高的给煤机频率、优化原煤粒度组成,从而将201和301皮带的瞬时带料量稳定在目标区间内。
④当201皮带瞬时量和301皮带瞬时量均低于输送物料的瞬时量上限时,应调整给煤机的开启数量或提高给煤机的给料频率,并优先调整最接近目标粒度组成的给煤机,从而将201和301皮带的瞬时带料量稳定在目标区间内。
⑤当给煤机的开启数量已至上限,并且各给煤机频率无论如何调整,201皮带瞬时量均已至上限,而301皮带的瞬时量仍低于目标区间,说明此时系统块煤率偏低,无论如何调整均无法保证301皮带的目标瞬时量。此时,智能化系统给出相应的提示与报警。
⑥当给煤机的开启数量已至上限,并且各给煤机频率无论如何调整,301皮带瞬时量均已至上限,而201皮带的瞬时量仍低于目标区间,说明系统块煤率偏高,无论如何调整均无法保证201皮带的目标瞬时量。此时,智能化系统给出相应的提示与报警。
通过筛分原煤收集及转载运输环节数质量管控技术的研究与创新应用,为选煤厂生产系统高效、稳定运行提供了前提,有效促进了企业经济效益的稳步提升。
实现筛分原煤收集及转载运输环节数质量管控技术得到突破后,可在一定程度上控制毛煤转载运输工艺煤流的煤质、煤量及粒度分布,改进因毛煤煤质波动而导致的洗选工艺控制持续调整、洗选产品质量短时波动问题,可提升生产效率0.28%;改进因毛煤粒度不均而导致的系统带料量波动,可提升系统处理能力3.75万吨;改进因毛煤大颗粒煤及矸石集中运输导致的溜槽卡堵、设备刮卡等停机事件,可降低事故处理时间750 min。经济效益综合如表2所示。由表2可知,全年合计增加经济效益1 028万元。
表2 经济效益综合表
目前,国内大部分选煤厂都实现了自动化控制管理。选煤厂自动化控制程度得到明显提升,同时较为先进的大数据技术、机器学习技术等技术也在煤炭行业得到发展和应用。国内某些大型的选煤厂正在对建设智能化选煤厂进行探索,形成了智能化选煤厂建设方案,并且在某些生产工艺环节实现了智能化。由于信息的互联互达,跨行业的智能技术成果已经应用在选煤行业中,市场上新生的科技研发企业、高等院校、大型企业之间形成了初步的产学研用新格局[14-18]。
由于现代工业的发展和煤炭资源的有限性,使得煤炭分选的重要性越来越突出,需要进一步发展洗选系统的智能化。同时,毛煤统配的智能化需求也日益突出,只有实现了从入厂毛煤运输到洗后产品无人装车、配煤的全流程智能化,才能在真正意义上实现选煤厂的智能化。
毛煤统配系统基于大数据、机器视觉等算法开展研究。系统平台上线后,可实现筛分原煤粒度统配、收集、转载运输环节数质量管控的目标。同时,系统所研究的粒度识别装置可在一定程度上控制毛煤转载运输工艺煤流的煤质、煤量及粒度分布,避免因毛煤煤质波动导致洗选工艺控制持续调整、洗选产品质量短时波动问题。这将解决毛煤中粒度分布不均、大颗粒煤及矸石集中运输导致的溜槽卡堵、设备刮卡等停机问题,从而避免因给煤不均、给煤人工调控造成的毛煤运输量浮动严重或降量低负荷运行问题。系统上线后,为选煤厂生产系统高效、稳定运行提供了前提,有效促进了企业经济效益的稳步提升。