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【智能化标准-4】选煤厂智能控制

时间:2021-02-05     【原创】

1.1 基本要求

a)能自主分析加工对象的性质,建立生产组织模型。

b)采用大数据分析方法进行数据建模,利用机器学习算法自主地分析、预测工艺参数。

c)通过多种控制方法,自主调节操作参数,实现各工艺环节智能控制。

d)通过对典型选煤工艺的智能控制,实现精准分选,稳定产品质量,提高精煤产率,增加经济效益。

e)根据产品和工艺要求,按照智能决策的控制策略自行调节各工艺环节生产参数。

1.2 生产过程智能控制

1.2.1 智能排矸

针对大块毛(原)煤排矸,应选用适合煤质条件的、高效、环保、智能的排矸设备,逐步取消人工选矸。

对已有的重介、跳汰排矸系统,可增加原料煤与产品在线测灰仪,以便根据煤质,智能调节设备操作参数。具体调节方法见8.2.2和8.2.3两个章节。

1.2.2 智能重介

在原煤皮带可配置在线测灰仪,或根据原煤浮沉资料,并通过对原煤煤质的历史和实时数据进行分析,建立原煤数学模型,根据原煤密度组成与粒度组成,自动生成可选性曲线,自主预测分选密度;建立重介悬浮液密度设定模型,实现悬浮液密度随原煤煤质变化自动设定;在产品线可配置在线灰分仪,根据产品实时灰分反馈调节循环悬浮液密度设定值。

检测并分析循环悬浮液密度、各介质桶液位、磁性物含量、压力等参数,建立补水、补介、分流、密度之间的智能控制模型与策略,实现智能补水、分流和加介,实现循环悬浮液密度、液位、煤泥含量、压力的稳定控制。悬浮液密度波动范围不超过±0.005g/cm3

利用在线数据的自学习功能自动修正循环悬浮液密度预测数学模型,使得重介生产过程控制更加精准。

应实现自动加介,减少人工操作和干预,完善智能控制。

应采用重介分选效果评价工具,按照国家与行业标准对所预测的各种指标及分选效果进行评价。

1.2.3 智能跳汰

在原煤皮带可配置在线灰分仪,或根据原煤浮沉资料,并通过对原煤煤质、产品煤质、给料、风水、排料等实时历史数据进行分析并建立跳汰数学模型,根据原煤密度与粒度组成、产品指标自主预测跳汰环节的工艺参数。

可在产品线配置在线灰分仪,根据模型实时调节给料、风水、排料等参数,稳定产品质量,提高数量效率。

利用在线数据的自学习功能自动修正跳汰环节的预测数学模型,使得跳汰环节的预测更加精准。

应对跳汰系统的排料与输送装置、给风给水系统进行在线监控。应具有实时分析运行状况、事故预警等功能。

应采用跳汰分选效果评价工具,按照国家与行业标准对所预测的各种指标及分选效果进行评价。

1.2.4 智能浮选

实时检测浮选药剂加药量、入浮浓度、流量、煤泥粒度、有效泡沫层厚度、浮精灰分,尾矿浓度与灰分,结合入料性质和产品指标,建立浮选加药数学模型,自主预测浮选环节加药量、加药比例、充气量、精煤或尾煤灰分等各工艺参数。

根据预测参数以及在线检测参数,实时调整加药量、加药比例、充气量和液位,实现浮选效果及产品数质量指标的智能控制,稳定精煤灰分,提高精煤产率。

利用在线数据的自学习功能自动修正浮选环节的预测数学模型,使得浮选环节的预测更加精准。

应采用浮选效果在线评价工具,按照国家与行业标准对所预测的各种指标及分选效果进行评价。

1.2.5 智能粗煤泥分选

对粗煤泥分选过程粒度组成、分选入料浓度、流量、精煤灰分、尾煤灰分、冲水量、尾矿口开度、分选床密度等信息进行全过程在线监测与可视化。

建立粗煤泥产品质量的数学模型,实现基于粗煤泥精煤产品质量指标的粗煤泥分选过程优化控制,应对现场煤质的波动和变化,使粗煤泥分选过程优化运行。

1.2.6 智能浓缩 

对入料和底流浓度、流量、药剂添加量、溢流水浊度、澄清水高度等工艺参数进行检测与分析。

根据实时与历史数据、入料性质等建立浓缩加药数学模型,自主预测浓缩环节的药剂添加量;根据溢流水浊度、澄清水层厚度实时调节加药量及加药比例。

利用在线数据的自学习功能自动修正浓缩环节的预测数学模型,使得浓缩环节的预测更加精准。

应采用浓缩效果在线评价工具,按照国家与行业标准对所预测的各种指标及浓缩效果进行评价。

1.2.7 智能过滤与压滤

对过滤与压滤系统及上下游设备信息、控制信息、煤泥水浓度、流量等信息进行分析,建立控制模型,自动生成控制策略,通过对压滤机单机控制系统进行组网,实现压滤机群组智能排队、协同作业。

对于细粘物料的过滤与压滤作业,应设置滤布智能清洗、滤饼智能卸料装置,降低工人劳动强度,提高安全水平。

应设置滤布状态智能监测装置,及时发现滤布粘料、破损等等不完好状态,及时采取相应措施。

1.2.8 智能脱粉

对于采用脱粉入洗工艺的选煤厂,应设置脱粉量在线调整机构。脱粉量调整应遵循优先入洗较大粒度原煤的原则进行。

依据最大产率原则或最大经济效益原则,建立脱粉量、分选密度关系优化模型,实现智能优化脱粉量和分选密度等生产运行参数组合。

可在最终产品(洗精煤和粉煤混合产品)皮带上设置在线质量检测装置,使最终产品质量稳定在预设区间内。

1.2.9 智能干选

通过对原煤煤质、产品煤质、工艺参数等实时与历史数据进行分析,建立光电干法分选、干法重介、复合干法分选的预测数学模型,自主预测干法分选的控制参数。

利用在线数据的自主学习功能,自动修正预测数学模型,使得预测更加精准。

应对干法分选的设备状况、环境参数等进行在线监控,实时分析系统的运行状况,进行事故预警。

应采用分选效果评价工具,按照国家与行业标准,对所预测的各种指标及分选效果进行评价。

1.3 辅助环节智能控制

1.3.1 智能仓储与配煤

a)智能仓储:应实现煤质、煤量、仓位等信息的自动检测与实时显示,并能根据检测信息自动调节配仓设施与放料装置,为智能配煤创造条件。

b)原煤配煤:根据各原煤粒度组成、密度组成、煤质、入洗需求和精煤煤质的实时与历史数据分析,建立原煤配煤数学模型,自动生成最优配煤方案;在原煤混煤线上安装在线灰分仪和皮带秤,根据在线灰分或在线重量实时调整给煤机变频器的频率,实现原料煤的入洗的均质化配煤;利用在线数据的自学习功能自动修正原煤配煤数学模型,使得原煤配煤控制更加精准。

c)产品煤配煤:根据产品煤煤质、产品煤成本、用户需求和煤质的实时历史数据进行分析并建立产品配煤数学模型,依据效益最大化原则自动生成配煤方案;在产品混煤线上安装灰分仪和皮带秤,根据在线灰分或在线重量实时调整给煤机变频器的频率,实现产品效益最大化;利用在线数据的自学习功能自动修正产品配煤数学模型,使得产品配煤控制更加精准。

1.3.2 智能装卸车

装卸车系统应实现数据采集、计算、统计、分析以及为其它系统提供集成功能。

a)火车装卸车系统应具有车号自动识别、车辆精准定位、自动装卸、自动称重、装卸车效果评价、车辆引导等功能,实现装卸车过程无人值守、远程监控。火车装车系统所配套的防冻液、抑尘剂喷洒系统应接入整体控制系统,实现自动喷洒控制,减少人工操作和干预,提高喷洒量控制的准确性和有效性。

b)汽车装卸车系统应实现无人值守、远程监控,通过汽车车牌号、射频卡进行车辆身份标识,通过汽车衡全自动称重系统实现自动语音指挥、称重图像即时抓拍、红绿灯控制、防作弊、道闸控制、远程监管。在称重的整个过程中做到计量数据自动可靠采集、自动判别、自动指挥、自动处理、自动控制。

1.4 生产保障智能化

1.4.1 智能集控

根据工艺及生产需要,在生产流程的调整、工艺参数的自动调节、物料流量匹配、节能降耗、综合指标最优等方面,所有环节能够自动调整,实现生产过程最优。优化设备连锁启停控制、分组控制,视频信号和电气信号共享联动,生产故障快速诊断及故障自动应对,对主要工艺参数的精准测量,从而支撑主要分选环节的智能决策与控制,减少设备空运转时间,降低故障处理时间,提高运行效率。

应建立控制系统的故障诊断系统,应涵盖生产控制网络及设备,实现系统故障的自诊断功能。

1.4.2 智能视频

   智能视频应具备区域智能侦测、视频智能联动、状态智能识别等主要功能。

a)区域智能侦测:重要生产区域所装摄像机应具有区域入侵、越界报警等功能。实现重点区域安全布防、岗位巡查监督等功能。

b)视频智能联动:选煤厂工艺流程中的设备在系统集控顺序启停车时,当其中关键设备启动的同时,大屏幕应自动切换到该设备最近的监控点;当设备在运行过程中出现故障,应在大屏幕上能自动切换为该设备最近的摄像头的视频信息,并且摄像机自动转向该设备,同时上位机监控画面应有对应的报警信息。

c)状态智能识别:宜充分利用图像识别技术,通过智能视频分析算法,识别现场物料、设备、环境、人员的异常状态,发出报警信号,并将信号传送至集中控制系统。

1.4.3 智能停送电

利用智能终端和无线网络,进行停送电业务的流程化管理,实现电子停电牌、数字化审批。

对经过审批的停送电业务,通过控制系统和电操装置,实现远程/就地分合闸。

在分合闸过程中,根据配电回路的状态参数、环境参数和视频信息,对准确性和安全性进行实时判断,提高检修作业的安全性和停送电作业的效率。


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