
2017年11月18日-19日,全国动力煤分选工艺技术研讨会在安徽省合肥市隆重召开,来自全国选煤厂的管理人员、大专院校专家教授、选煤装备制造企业代表等260余名代表参加了本次会议。各位报告人从不同的角度,对我国动力煤分选工艺相关的技术发展和成果做了精彩的主题演讲报告。
会后,五六选煤的众多读者纷纷致电或在公众号后台留言,希望五六选煤能把各位专家的精彩发言做一个集锦,让全行业共同学习这次会议的前沿技术和先进经验。既然战友们有要求,五六选煤就义不容辞地策划了这一系列的演讲集锦。同时,五六选煤希望战友们能积极转发,以让更多的同行受益。当然,您的转发是对五六最好的鼓励。
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战友们,精彩继续……
报告三:高效简化动力煤重介质分选新技术
赵树彦
(国华科技集团董事长)

目前,尽管我国对动力煤质量的要求远低于炼焦煤,但多数块末煤均入选的动力煤分选工艺的复杂程度却直逼炼焦煤。国华科技19年来主要致力于高端炼焦煤分选技术的研究与设计,但近几年也加强了对动力煤的分选技术的研究,提出了高效、简化的动力煤重介质分选新技术,并逐步得到实施。
1、取消预排矸
设置选前预排矸,无论是采用高精度的重介浅槽,还是低精度的动筛和所谓“智能”干法分选设备等等,均会使选煤厂生产系统复杂化,投资和生产成本增加;而简单、高效的无压给料重介质旋流器,特别是国华科技最新研发成功的入料粒度上限成倍提高的双段超级重介质旋流器,排矸量可达70%,根本不需要预排矸。
在高效、简化的重介质旋流器技术已高度发达的今天,连高精度的重介浅槽排矸都在逐步退出市场,再采用高投资、低分选精度,且系统复杂化的预排矸系统,就显得太不合理。因此,应该取消预排矸工艺。
2、不脱泥入选
动力煤选前尽量“脱粉”已达成共识,但重介质旋流器是否需要脱泥入选,一直是我国选煤界争论的焦点。
脱泥入选的坏处:
⑴脱泥增加了工艺环节,加大了投资和生产成本。
⑵脱泥增加了次生煤泥量,加大了煤泥水系统负荷,提高了成本。根据淮南矿业集团潘三选煤厂提供的数据,次生煤泥量增加1.6个百分点。
⑶丧失了重介质旋流器分选粒度下限低的优势。按我国煤炭行业标准,国华科技所有重介质旋流器的有效分选下限均早达到0.25mm。即便是大直径原煤重介质旋流器,对小于0.25mm级的分选效果虽未达标,但也优于所有水介质设备。
3、采用双段重介质旋流器
单段重介质旋流器适合于低密度分选。当工作介质密度大于1.6kg/L,特别是大于1.7kg/L时,由于高密度系统维稳困难,往往造成矸石带煤比较严重,故应该采用双段两产品重介质旋流器。
4、采用无压给料
无压给料重介质旋流器系统简单、高效,操作简便,深受用户欢迎。但相对于有压给料,它多了一个“口”,对研发和工程设计人员技术水平的要求很高,至今仍受到一些抵制。在先进的无压给料技术已高度发达的今天,必须严格限制落后的有压给料方式的采用,特别是动力煤选煤厂。
相对于有压给料,无压给料方式的原煤不经泵打,矸石泥化现象和次生煤泥量大为减少。淮南矿业集团顾桥、淮北矿业集团临涣等选煤厂证明,次生煤泥量至少分别减少了5-7个百分点。淮南矿业集团顾桥选煤厂的试验验数据还表明,仅有压给料旋流器给料泵一项,就产生了4.64%的次生煤泥量。
5、采用不分级混合入选
动力煤选煤厂厂型一般都很大,特别是新建厂,一般都超过600万吨/年,甚至是1000万吨/年的超大型。最新的大型超级重介质旋流器入料粒度上限已超过250mm,有效分选粒度下限也低于0.25mm、甚至0.1mm,除特殊情况外,无需再分级入选。
混合重介的实际分选效果与分级重介相当,但前者的投资和成本却大为降低。
混合重介必将淘汰分级重介,就像混合跳汰淘汰了分级跳汰一样,是不以技术和观念落后者的意志为转移的。
明年,国华科技的高效简化重介质选煤技术将在美国、土耳其、蒙古等国投入使用,标志着我国即将被公认为世界选煤强国。
报告四:神华集团动力煤选煤厂煤泥减量化实践与发展
张文辉
(神华集团生产部处长)

截至2016年底,神华集团共有生产煤矿62座,生产商品煤4.3亿吨,其中动力煤占90%以上。坚持煤矿建设同步配套建设选煤厂,选煤厂44座,洗选加工能力近3亿多吨。动力煤选煤厂主要洗选工艺为13mm干法分级,筛上物入重介浅槽分选机分选。
一、神华煤泥减量化途径探索
在井下工作面实施精细化开采,避免矸石的混入,开采的原煤直接破碎筛分后作为商品煤销售;减少煤炭分选过程中煤炭颗粒的摩擦和碰撞产生新的细煤粉;选用干法选煤工艺,如果选择湿法洗选,应首先选择块煤洗选工艺,如:浅槽重介工艺或跳汰洗选等工艺。
二、神华煤泥减量化实践
两种煤泥减量化工艺:一是湿法选煤中的高效干法深度筛分洗选工艺,可以减少煤泥量,但仍有煤泥产生;二是干法选煤工艺,此工艺不产生煤泥。
宁东洗煤厂红柳分厂是宁东矿区第一个全粒级入洗的选煤厂(块煤浅槽,末煤旋流器)。为了减少煤泥量,减少煤泥水处理系统的压力,使生产系统连续、高效运行,在红柳分厂试用弛张筛,减少末煤进入旋流器入洗量。弛张筛6mm分级筛分效率达70%-80%,与国内组合筛相比,减少了煤泥量,节省电能、维护工作量小、检修用人少、用时短、维护成本低、噪音低、防尘效果好等优点。
包头矿业公司李家壕选煤厂为矿井型选煤厂,位于鄂尔多斯北部矿区,设计能力12.00Mt/a,选煤工艺为200mm-13mm块煤重介浅槽分选,13mm以下末煤不分选,0.5-0mm煤泥加压过滤、压滤回收的工艺流程,试验6mm筛分直接浅槽入洗。实现6mm干法深度筛分直接浅槽入洗的关键是筛分效率,李家壕选煤厂选用德国高效弛张筛,一般情况下,筛分效率在90%以上。单台驰张筛符合设计处理能力600吨/小时的要求,满足特大型动力选煤厂生产运行的需要。选后精煤发热量稳定在4800kcal/kg左右,试验阶段精煤产率45-50%,满足商品煤外运的要求。矸石产率升高。矸石产率较13mm筛分增加3.16%。经济效益显著,当年产生直接经济效益4000多万元,神华煤泥减量化取得初步成效。
三、煤泥减量化发展趋势
矿井实施精细智能开采,减少煤中矸石含量,减少煤炭入洗量,减少煤泥产量。
采用湿法选煤技术,也应首先选择低煤泥洗选工艺,如:浅槽重介工艺、无压旋流器或跳汰洗选工艺,如果提高煤炭入洗率,应选用高效驰张筛等设备,降低煤炭洗选颗粒下限,增加入洗量,提高选煤效率。
研究选择不产生煤泥的干法选煤工艺,矿井产出固体产品,在选煤厂进行应分选加工的同时,矸石在坑口就地发电;矿井水在选煤厂水处理中进行净化加工处理;抽排的瓦斯、地热用于发电或供热等综合利用。
报告五:智能化选煤厂的研究及展望
匡亚莉
(中国矿业大学教授)

一、信息化的关键
选煤厂的智能化工作在进展中,取得了不少成绩,但进展较为缓慢,尤其是选煤厂的核心关键部位,远不如其他行业和专业的发展速度和规模。
各大集团公司都在花大力气推进信息化的工作,但生产外围做得多,生产核心关键部位的信息化工作开展得比较缓慢。
二、选煤人要做什么
转变观念,领导要重视煤矿企业创利润关键的是选煤厂,以提高选煤厂生产效率、经营效益为出发点,建设智能化选煤厂;
系统建设,将与选煤相关的各个工序,纳入以选煤关键生产过程为核心的智能化系统中,以大系统的思想,建设大系统。
抓住生产核心关键部位,这是选煤人自己要做的事情。重点做好大数据系统建设、智能控制、智能管理和智能装备。
三、大数据系统建设
目标:全面的数据融合与集成--建立选煤大数据系统。这是智能化的基础,也是避免各部门重复建设的有效措施。
选煤大数据要从历史、全面、动态三个维度考虑,即要有选煤厂长期积累的数据,全厂各专业、各环节的数据,新生的、在线的数据。
研究的理论和基础:选煤厂基础数据采集与交换;选煤厂多源信息融合;基于大数据的知识挖掘;选煤海量数据在选煤厂级别的具体应用;矿业集团和选煤行业大数据具体应用。
大数据的融合与集成已完成的项目:早期有冀中能源股份(6个厂,2007年);宁煤集团(3个厂,2003-2006年);淄矿集团(2个厂);淮北矿业集团(3个厂)等;近期有淮北矿业集团(2个厂)、兖矿集团(7个厂)、神东集团选煤技术中心初级(12厂)等。
四、关键工序的智能控制
智能控制(intelligentcontrols)指的是,在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标。选煤过程智能控制指的是,在无人干预的情况下,根据生产原料的性质和硬件条件,自主地调节操作参数,实现控制目标。
最近较火的智能选矸、重介分选智能控制研究、浮选智能控制研究、煤泥水系统研究、跳汰系统控制、粗煤泥系统控制、配煤系统控制、全厂的优化配合协同控制等。
五、智能管理
智能管理的主要工作简单说,就是要利用计算机技术、人工智能技术、科学算法等与专业知识结合,数据分析、知识挖掘。将人工凭经验、拍脑袋、决定事情,变为依靠大数据、云计算、科学计算给出决策方案。
在选煤厂中包括日常生产数据分析;历史数据的知识挖掘;在线数据分析与挖掘;井下毛煤、原煤的质量分析与动态预测;产品结构优化、预测与决策支持。
六、智能装备
装备智能化考虑两方面的问题:①设备故障诊断与智能修复;②智能化装备的制造。
设备故障诊断与智能修复,首先要智能故障诊断。目前很多设备都有自己的状态信息,但利用率不高,人没有时间去分析这些信息。要建设智能分析系统,至关重要。
关于智能化装备制造,需要多专业联合,未来的发展还拭目以待。智能选矸是一个尝试。
七、结束语
选煤过程智能化的工作任重道远,关键问题在于选煤人对自己的专业需求要有足够认识。
选煤人要系统考虑我们自己想要做什么,抓住最关键核心技术。
选煤知识挖掘与决策支持,把我们的专业核心知识、规律挖掘出来,通过数据集成---数据分析与知识挖掘---智能决策----实现智能控制。
存在的瓶颈:检测手段、专业控制规律不成熟。
重要理念:选煤界全民动员,积跬步行千里。