基于射線透射技術的干法智能煤矸分選系統的應用

陳 巖，陳田佳，陳光林，李 雷，李志強

(1.平煤股份煤炭開采利用研究院，河南 平頂山 467000；2.對外經貿大學，北京 100013；3.中平信息技術有限責任公司，河南 平頂山 467000)

1 概 述

平煤股份五礦產能190萬t/a，是集團主力生產礦井之一。開采的煤炭發熱量大，主要用于煉焦。五礦目前產出的煤炭灰分高，達到40%以上，篩分后的50 mm以上的塊原煤中矸石含量通常在70%～85%，甚至更高。從塊原煤中人工挑選出煤炭，分選效率受人為因素影響大，不可避免地造成部分原煤的損失；另外現場條件較差，用工人數較多，崗位工人工作量繁重。在此種形式下，使用綠色環保、選煤效率高的分選技術(設備)替代人工手選將成為煤炭企業長遠發展的必然選擇。因此集團組織調研分選技術(設備)，主要包括跳汰、重介質、風選及干法分選等。調研發現，各煤礦、選煤廠均有采用機械化選煤方法替代人工手選的需求，目前，替代人工手選一般采用動篩跳汰、重介淺槽、重介立輪等選煤方法，但這些選煤方法相對人工手選，均存在投資高、工藝復雜、運行成本高、后期水污染處理難度大等缺點；通過調研發現，在干法選煤工藝中，有一種基于γ射線透射技術的干法智能煤矸分選技術不僅結構更加簡單，而且不用水或其他介質，同時投資更少、運維成本更低、場地適應性更強。因此平煤股份集團決定引進γ射線干法選煤技術，并結合平煤的煤質要求，進行技術創新研發，研發出平煤自己的干法選煤設備，用以全集團推廣使用。

2 γ射線透射技術的行業發展

(1)20世紀60年代，前蘇聯科學家提出射線分選物料的構思；

(2)20世紀70年代，我國煤炭部成立專門課題組進行射線分選構思實驗，先后委托太原院、武漢院進行研究；

(3)20世紀90年代，國家關閉課題組，將實驗停止，武漢院自行研發；

(4)2005年，武漢院在梁北煤礦進行雙源射線檢測物料測試，但結果失敗了；

(5)2009年，巨龍融智機電技術(北京)有限公司在前期研究基礎上，獨力研發γ射線分選技術；

(6)2013年，巨龍融智機電技術(北京)有限公司在昊華能源京城木城澗煤礦使用第一套射線干法選煤設備，獲得成功；

(7)2013年，巨龍融智機電技術(北京)有限公司申請并獲得干法射線選煤發明專利；

(8)2013年至今，巨龍融智機電技術(北京)有限公司的GDRT智能干選機在國內多地應用，實現工業化；

(9)2017年，平煤集團引進射線干法選煤技術，結合平煤集團的煤質情況，在平煤五礦開發適合平煤的智能干法選煤設備。

3 干法智能煤矸分選系統結構

系統主要由給料系統、排隊系統、檢測及控制系統、執行系統四大部分構成。傳送帶上設有若干個物料排隊通道，每一通道獨立運行，提高了整機的運行可靠性。如圖1所示。

圖1 干法智能煤矸分選系統結構

系統對煤和矸石的識別機理：經篩分后30～400 mm粒度范圍的塊狀原煤由進料斗落到傳送膠帶上。測量信號由計算機依據識別數學模型進行運算，然后將此值與經預先標定的比較閾值進行比較，若大于該閾值，則被判定單位厚度衰減量過大，即為矸石，反之判斷為煤。如為矸石，則經一定時段延時后，當矸石脫離膠帶端點下落時，控制程序瞬時打開高壓氣閥，用高壓氣流擊打矸石，使矸石在拋落過程中改變原軌跡，落入矸石料斗。若被測物單位厚度衰減量小于比較閾值，則被判定為煤，氣閥不動作，使之自然拋入煤料斗。

4 技術創新

4.1 分散型、動態線接觸式機械排隊機構

對基于射線透射技術的干法智能分選系統，物料準確的通過檢測點是實現分選的前提，既是待檢測物料能夠被檢測和識別的基礎，也是矸石能夠被準確擊打的保證。排隊效果對系統的分選率有直接的影響。在實際生產中，物料在傳送帶上是無序投放和排列的。生產線上來料的無序性和檢測的精準性兩者為矛盾體的存在。傳統物料排隊基本上是基于固定通道的彈簧片撥動的排隊方式，一方面由于物料大小不一、形狀各異，導致排隊效率極低且不夠準確；另一方面由于彈簧片固定通道隔板上，導致片狀物料容易卡進固定通道板與運輸傳送帶的縫隙中，從而劃破運輸傳送帶。通過大量實際物料運行與排隊實驗的分析和研究，最終采用分散型、動態線接觸式機械排隊機構。排隊機構位于傳送帶表面上方，在傳送帶連續運行的過程中，排隊機構大小不一、形狀各異物料移動到檢測中線，使其精準有序地通過檢測點。當有物料夾入傳送帶與排隊機構縫隙時，排隊器可自動抬起，既保護了傳送帶，也最大限度地實現了對物料的精確排隊。其原理示意如圖2所示。

圖2 排隊原理示意

4.2 復合傳感器修正式核物理單光子輻射檢測技術

以往射線檢測方式僅僅使用的是雙能γ射線衍射方式，這種方式在整體可靠性、穩定性及抗惡劣環境上有極大的優勢，但由于被檢測物料處在運動狀態下，對物料的檢測時間非常短。而核輻射光子的發射是隨機發射，這樣在短時間內接收到的光子數目會有較大的隨機浮動，通常誤差在10%左右。并且光子衍射情況不僅與物料性質有關，而且與物料厚度及形狀都有一定關系。這就導致了利用單一檢測傳感器檢測γ射線的衍射狀況也必然存在較大的誤差，特別是不同性質(例如純煤、純矸石、夾矸煤、硫含量較高的煤等)、不同形狀的物料均對單一傳感器檢測產生很大的影響，這樣的原因產生的測量誤差有20%左右，所以綜合誤差大概達到30%。而煤和矸石，特別是硬質煤和夾矸煤的理想光子衍射衰減差只有20%左右。這樣，單一傳感器檢測方式往往區分不出矸石和煤快，特別是外形不一的矸石和煤。通過采用復合傳感器在線檢測方式，利用主傳感器檢測衰減強度，利用輔助傳感器檢測衍射角度和衍射強度，建立以衰減強度、衍射角度、衍射強度、物料形狀及密度等級為自變量和函數的全新數學模型，克服單一傳感器檢測產生的誤差，實現煤和矸石的準確區分，使系統實現了實用化。

5 樣機測試

經過技術論證后，集團決定在原五礦手選車間改造測試設備，對干法智能分選系統進行現場工業性試驗，考察樣機的配套性、關鍵技術指標、關鍵元部件的性能、適應性、可靠性、安全性水平等，保障樣機功能的實現。且要求安裝、調試期間不影響原生產系統正常運行。

經五礦、平煤信息充分現場論證后確定實施方案，并經15 d緊張施工、調試，基于射線透射技術的干法智能煤矸分選系統于2018年調試完畢。

基于射線透射技術的干法智能煤矸分選系統在五礦安裝調試完畢后，集團、中平信息、五礦聯合對分選效果進行了測試并記錄，如表1、表2。

表1 30～80 mm系統實測數據

表2 80～200 mm系統實測數據

測試結果小結：

(1)30～80 mm系統，選后矸石含煤率最低達到0.54%，平均含煤率1.36%；矸石選凈率最高達到99.96%，平均矸石選凈率98.41%。

(2)80～200 mm系統，選后矸石含煤率最低達到0.00%，平均含煤率0.42%；矸石選凈率最高達到99.95%，平均矸石選凈率99.33%。

從測試數據上可以看出，基于射線透射技術的干法智能煤矸分選系統在五礦的技術創新改進是完全成功的。30～200 mm階段的最終分選結果遠高于預期值的選后矸中含煤3%、矸石選凈率90%；并在噸煤分選成本、分選精度上具有水選及其他干選方式無可比擬的綜合優勢。

6 結 語

應用基于射線透射技術的干法智能煤矸分選系統對原手選車間進行改造，不需要新增廠房，同時該系統施工方便快捷、工期短，可結合煤礦工作特點，利用強制檢修時間開展安裝，對生產幾乎不造成影響，有利于企業提高生產效率和經濟效益。