基于浮沉數據的精煤快灰預測方法的研究與應用

殷憲文，紀玉琴，單 勇，黃 猛，姜 楠

(棗莊礦業集團 高莊煤業有限公司，山東 棗莊 277605)

基于浮沉數據的精煤快灰預測方法的研究與應用

殷憲文，紀玉琴，單 勇，黃 猛，姜 楠

(棗莊礦業集團 高莊煤業有限公司，山東 棗莊 277605)

為了提高精煤快灰預測的客觀性，正確指導生產，通過對高莊選煤廠兩年來的原煤上浮物產率與灰分數據、精煤上浮物產率與灰分數據分析，研究出了基于浮沉數據的精煤快灰預測方法，并通過現場應用檢驗了該方法的可靠性。現場應用實踐表明：該方法能夠實現精煤快灰的有效預測，且操作簡單，預測速度快，指導性強，為其他選煤廠的精煤快灰預測提供了新思路。

原煤上浮物灰分；精煤上浮物產率；浮沉數據；精煤快灰

高莊選煤廠是一座洗選能力為3.30 Mt/a的礦井型煉焦煤選煤廠，洗選工藝為塊煤動篩跳汰機排矸、末煤無壓給料三產品重介質旋流器分選、粗煤泥TBS干擾床分選機分選、細煤泥浮選的聯合工藝。該選煤廠入選原煤主要為氣煤，可通過井下配采使入選原煤成為低灰、低硫、高發熱量、強結焦性、成焦率較高的1/3焦煤。主導產品為灰分<8%、水分<8%的冶煉精煤。由于配采的毛煤灰分、硫分相差大，入選原煤煤質波動較大，精煤產品指標不穩定，且控制難度大，精煤產品灰分超標的現象經常發生。

在煤炭市場競爭越來越激烈的今天，煤炭產品質量的優劣成為競爭勝敗的關鍵。探究客觀預測精煤快灰的方法，正確指導選煤生產，穩定精煤產品質量指標，已成為提高精煤產品質量的重要手段[1-3]。高莊選煤廠在對兩年來的原煤與精煤浮沉數據研究的基礎上，探索出了一種新的精煤快灰預測方法。

1 煤質統計分析

高莊選煤廠歷年生產快速檢查的原煤上浮物產率與灰分統計數據顯示：原煤灰分在18%～30%之間，上浮物(即≤1.45 g/cm3密度級產物)產率在60%～80%之間，灰分在5.50%～6.70%之間。另外，中間物(即1.45～1.80 g/cm3密度級產物)產率在8%～11%之間，灰分在24%～32%之間；下沉物(即>1.80 g/cm3密度級產物)產率在18%～33%之間，灰分在70%～80%之間。

歷年的精煤上浮物產率與灰分統計數據為：精煤灰分在6%～8%之間，上浮物產率在88%～96%之間。此外，中間物產率在4%～12%之間，下沉物基本不會出現在精煤中。

該選煤廠2014年5月的精煤日常生產檢查結果如表1所示，同時期相應的精煤灰分分布直方圖如圖1所示。

由圖1可知：該選煤廠的精煤灰分集中在6.53%～8.03%之間，標準差為0.71。當要求精煤灰分在7.50%～8%之間時，精煤產品指標波動較大。

表1 精煤灰分分布直方表

圖1 精煤灰分分布直方圖

2 相關性分析

通過對高莊選煤廠兩年來的原煤上浮物產率與灰分數據、精煤上浮物產率與灰分數據分析，劃分原煤上浮物灰分區間，研究該區間內的精煤上浮物產率與灰分的關系，建立回歸方程，并進行顯著性分析[4-8]。

該選煤廠兩年來的統計數據表明：原煤上浮物灰分在5.50%～6.70%之間，極差為1.20%，中間物灰分在28%左右。將原煤上浮物灰分分成三組，每組的差值為0.50%，即第一組原煤上浮物灰分在5.50%～6%之間、第二組的灰分在6%～6.50%之間、第三組的灰分在6.50%～7%之間，在各個原煤上浮物灰分區間內研究對應組別的精煤上浮物產率與灰分的關系。

2.1 第一組精煤上浮物產率與灰分的關系

第一組研究對象共有5 640個，多數上浮物的產率在90%～96%之間，灰分在6.59%～7.29%之間。該組精煤上浮物產率與灰分統計結果如表2所示，二者的關系曲線如圖2所示。由圖2可知：當原煤上浮物灰分在5.50%～6%之間時，精煤上浮物產率與灰分基本成線性關系。

表2 第一組精煤上浮物產率與灰分統計結果

圖2 第一組精煤上浮物產率與灰分的關系曲線

第一組精煤上浮物產率與灰分的關系散點圖如圖3所示。

根據精煤上浮物產率與灰分數據，結合一元線性方程公式y=a+bx，建立線性回歸方程。計算得到的線性回歸方程為y=-0.182x+23.78，當顯著水平為5%時，通過相關系數檢查表查到的臨界值R0.05=0.361。根據統計結果計算出的︱R︱=0.991>R0.05，說明x與y的線性關系顯著。

圖3 第一組精煤上浮物產率與灰分的關系散點圖Fig.3 Yield-Ash scatter diagram of floats in the first clean coal

2.2 第二組精煤上浮物產率與灰分的關系

第二組研究對象共有1 980個，多數上浮物的產率在92%～96%之間，灰分在7.04%～8.68%之間。該組精煤上浮物產率與灰分統計結果如表3所示，相應的精煤上浮物產率與灰分的關系曲線如圖4所示。

由圖4可知：當原煤上浮物灰分在6%～6.50%之間時，對應的精煤上浮物產率與灰分基本也成線性關系。

表3 第二組精煤上浮物產率與灰分統計結果

圖4 第二組精煤上浮物產率與灰分的關系曲線

第二組精煤上浮物產率與灰分的關系散點圖如圖5所示。

圖5 第二組精煤上浮物產率與灰分的關系散點圖

采用與第一組相同的分析方法確定的線性回歸方程為y=-0.262x+31.95，當顯著水平為5%時，臨界值R0.05=0.361。由統計結果計算出的︱R︱為0.946，且大于R0.05，這說明x與y的線性關系顯著。

2.3 第三組精煤上浮物產率與灰分的關系

第三組研究對象共有690個，多數上浮物的產率在94%～98%之間，灰分在6.80%～7%之間。該組精煤上浮物產率與灰分統計結果如表4所示，二者的關系曲線如圖6所示。由圖6可知：當原煤上浮物灰分為6.50%～7%時，精煤上浮物產率與灰分基本也成線性關系。

圖6 第三組精煤上浮物產率與灰分的關系曲線Fig.6 Yield-Ash curve of floats in the third clean coal

指標精煤上浮物產率區間≤90%90.01%～92%92.01%～94%94.01%～96%96.01%～98%≥98.01%精煤上浮物產率/%091.693.0595.397.2398.65精煤灰分/%07.947.5176.86.61研究對象數量/個06012030018030

采用與前兩組相同的分析方法確定的線性回歸方程為y=-0.185x+24.74，當顯著水平為5%時，臨界值R=0.361。由統計結果計算出的︱R︱為0.982，且大于R0.05，這說明x與y的線性關系顯著。第三組精煤上浮物產率與灰分的關系散點圖如圖7所示。

圖7 第三組精煤上浮物產率與灰分的關系散點圖Fig.7 Yield-Ash scatter diagram of floats in the third clean coal

綜上分析，當原煤上浮物灰分區間<0.5%時，精煤上浮物產率與灰分具有顯著的線性相關關系。

3 精煤快灰預測系統的完善與應用

3.1 精煤快灰預測系統的完善

在確定精煤上浮物產率與灰分關系的基礎上，將各個線性回歸方程輸入計算機。在日常技術檢查中，將原煤快速浮沉的上浮物灰分和精煤快速浮沉的上浮物產率輸入計算機，即可得知精煤快灰，充分發揮了精煤浮沉的預測、預報作用。

根據精煤快灰預測方法，劃分原煤上浮物灰分區間，直接確定精煤上浮物產率的最小值，確保精煤快灰不超標。此外，在精煤快灰預測系統中增加中煤上浮物(1.45～1.80 g/cm3密度級)產率、矸石上浮物(<1.80 g/cm3密度級)產率，這樣可以有效控制“跑煤”現象的發生。精煤快速浮沉的上浮物產率標準如表5所示。

表5 精煤快速浮沉的上浮物產率標準

3.2 應用效果

基于浮沉數據的精煤快灰預測方法已投入應用，2014年12月的精煤日常生產檢查數據(表6)表明：當精煤灰分在7%～7.8%之間時，精煤上浮物產率在90%～95%之間。 同月份的精煤灰分分布直方圖如圖8所示。

表6 12月的精煤灰分分布直方表

圖8 精煤灰分分布直方圖

由圖8可知：精煤灰分集中在7.03%～8.28%之間，標準差為0.42。當要求精煤灰分在7.50%～8%之間時，對于產品灰分的預測較之前有了較大提高。

3.3 注意事項

應用一段時間后發現，通過該方法預測的精煤快灰與實際化驗的快灰之間存在誤差，但誤差基本在0.5%以內。當誤差大于0.5%時，說明原煤上浮物灰分突然發生了變化，此時要適當調整分選密度[9-10]。

當精煤浮沉中的下沉物(>1.80 g/cm3密度級)產率為零時，以精煤快灰預測方法表征的精煤上浮物產率與快灰之間存在線性關系；如果精煤浮沉中存在下沉物(>1.80 g/cm3密度級)，預測的精煤快灰與化驗的快灰之間的誤差較大。

4 結語

高莊選煤廠通過對原煤、精煤上浮物產率與灰分數據的分析，結合詳細、科學的數據處理方法，研究出了精煤快灰預測方法，拓展了快速浮沉在選煤廠中的應用。該方法操作簡單，檢測速度快，指導性強，具有很強的推廣性。

[1] 王根紅.如何充分發揮精煤快浮在重介選煤中的作用[J]. 科學之友，2008(B).

[2] 匡亞莉.選煤廠管理(第三版)[M].徐州：中國礦業大學出版社，2011.

[3] 宋 斌.快浮檢查在指導選煤生產中的應用[J]. 煤質技術，2004(6).

[4] 路邁西,劉 旌.原煤灰分和原煤浮沉組成關系的研究[J]. 選煤技術，1996(5) .

[5] 周慧賓.原煤灰分與原煤浮沉組成關系的分析及應用[J]. 西山科技，2000(5) .

[6] 梁望莉.快灰浮沉中原煤灰分和原煤-1.4含量的相關性探析[J]. 煤，2007(4) .

[7] 李根保,張 平.快浮指標與快灰數據的關系及在選煤中的應用[J]. 煤質技術，1998(3) .

[8] 王傳真,匡亞莉,齊振鵬,等.基于灰分補償的原煤浮沉試驗灰分校正方法研究[J].選煤技術，2012(1) .

[9] 李玉雙.選煤廠生產檢查煤樣采樣準確度影響因素分析[J]. 選煤技術，2009(3) .

[10] 揭春娟,馮 永,殷憲文,等.選煤生產技術檢查誤差控制的研究與實踐[J].選煤技術，2013(4) .

Research and application of rapid ash forecasting method for clean coal based on float-and-sink analysis

YIN Xian-wen, JI Yu-qin, SHAN Yong, HUANG Meng, JIANG Nan

(Gaozhuang Coal Co., Ltd., Zaozhuang Mining Group, Zaozhuang, Shandong 277605, china)

In order to conduct rapid ash forecasting for clean coal objectively, perform better production, analyzing yield and ash of floats in raw coal and clean coal respectively, the rapid ash forecasting method for clean coal based on float-and sink analysis is developed, reliability of which is tested through application in coal preparation plant. The application shows that this simple method can quickly forecast ash of clean coal, which is instructed, and can be reference for other plants.

ash of floats in raw coal; yield of floats in clean coal; float-and-sink data; rapid ash of clean coal

1001-3571(2015)05-0031-05

TQ533

A

2015-07-13

10.16447/j.cnki.cpt.2015.05.008

殷憲文(1975—)，男，山東省棗莊市人，工程師，從事選煤廠技術管理工作。

E-mail:gzmkyxw@163.com Tel：0632-4068676