基于浮沉数据的精煤快灰预测方法的研究与应用

殷宪文，纪玉琴，单 勇，黄 猛，姜 楠

(枣庄矿业集团 高庄煤业有限公司，山东 枣庄 277605)

基于浮沉数据的精煤快灰预测方法的研究与应用

殷宪文，纪玉琴，单 勇，黄 猛，姜 楠

(枣庄矿业集团 高庄煤业有限公司，山东 枣庄 277605)

为了提高精煤快灰预测的客观性，正确指导生产，通过对高庄选煤厂两年来的原煤上浮物产率与灰分数据、精煤上浮物产率与灰分数据分析，研究出了基于浮沉数据的精煤快灰预测方法，并通过现场应用检验了该方法的可靠性。现场应用实践表明：该方法能够实现精煤快灰的有效预测，且操作简单，预测速度快，指导性强，为其他选煤厂的精煤快灰预测提供了新思路。

原煤上浮物灰分；精煤上浮物产率；浮沉数据；精煤快灰

高庄选煤厂是一座洗选能力为3.30 Mt/a的矿井型炼焦煤选煤厂，洗选工艺为块煤动筛跳汰机排矸、末煤无压给料三产品重介质旋流器分选、粗煤泥TBS干扰床分选机分选、细煤泥浮选的联合工艺。该选煤厂入选原煤主要为气煤，可通过井下配采使入选原煤成为低灰、低硫、高发热量、强结焦性、成焦率较高的1/3焦煤。主导产品为灰分<8%、水分<8%的冶炼精煤。由于配采的毛煤灰分、硫分相差大，入选原煤煤质波动较大，精煤产品指标不稳定，且控制难度大，精煤产品灰分超标的现象经常发生。

在煤炭市场竞争越来越激烈的今天，煤炭产品质量的优劣成为竞争胜败的关键。探究客观预测精煤快灰的方法，正确指导选煤生产，稳定精煤产品质量指标，已成为提高精煤产品质量的重要手段[1-3]。高庄选煤厂在对两年来的原煤与精煤浮沉数据研究的基础上，探索出了一种新的精煤快灰预测方法。

1 煤质统计分析

高庄选煤厂历年生产快速检查的原煤上浮物产率与灰分统计数据显示：原煤灰分在18%～30%之间，上浮物(即≤1.45 g/cm3密度级产物)产率在60%～80%之间，灰分在5.50%～6.70%之间。另外，中间物(即1.45～1.80 g/cm3密度级产物)产率在8%～11%之间，灰分在24%～32%之间；下沉物(即>1.80 g/cm3密度级产物)产率在18%～33%之间，灰分在70%～80%之间。

历年的精煤上浮物产率与灰分统计数据为：精煤灰分在6%～8%之间，上浮物产率在88%～96%之间。此外，中间物产率在4%～12%之间，下沉物基本不会出现在精煤中。

该选煤厂2014年5月的精煤日常生产检查结果如表1所示，同时期相应的精煤灰分分布直方图如图1所示。

由图1可知：该选煤厂的精煤灰分集中在6.53%～8.03%之间，标准差为0.71。当要求精煤灰分在7.50%～8%之间时，精煤产品指标波动较大。

表1 精煤灰分分布直方表

图1 精煤灰分分布直方图

2 相关性分析

通过对高庄选煤厂两年来的原煤上浮物产率与灰分数据、精煤上浮物产率与灰分数据分析，划分原煤上浮物灰分区间，研究该区间内的精煤上浮物产率与灰分的关系，建立回归方程，并进行显著性分析[4-8]。

该选煤厂两年来的统计数据表明：原煤上浮物灰分在5.50%～6.70%之间，极差为1.20%，中间物灰分在28%左右。将原煤上浮物灰分分成三组，每组的差值为0.50%，即第一组原煤上浮物灰分在5.50%～6%之间、第二组的灰分在6%～6.50%之间、第三组的灰分在6.50%～7%之间，在各个原煤上浮物灰分区间内研究对应组别的精煤上浮物产率与灰分的关系。

2.1 第一组精煤上浮物产率与灰分的关系

第一组研究对象共有5 640个，多数上浮物的产率在90%～96%之间，灰分在6.59%～7.29%之间。该组精煤上浮物产率与灰分统计结果如表2所示，二者的关系曲线如图2所示。由图2可知：当原煤上浮物灰分在5.50%～6%之间时，精煤上浮物产率与灰分基本成线性关系。

表2 第一组精煤上浮物产率与灰分统计结果

图2 第一组精煤上浮物产率与灰分的关系曲线

第一组精煤上浮物产率与灰分的关系散点图如图3所示。

根据精煤上浮物产率与灰分数据，结合一元线性方程公式y=a+bx，建立线性回归方程。计算得到的线性回归方程为y=-0.182x+23.78，当显著水平为5%时，通过相关系数检查表查到的临界值R0.05=0.361。根据统计结果计算出的︱R︱=0.991>R0.05，说明x与y的线性关系显著。

图3 第一组精煤上浮物产率与灰分的关系散点图Fig.3 Yield-Ash scatter diagram of floats in the first clean coal

2.2 第二组精煤上浮物产率与灰分的关系

第二组研究对象共有1 980个，多数上浮物的产率在92%～96%之间，灰分在7.04%～8.68%之间。该组精煤上浮物产率与灰分统计结果如表3所示，相应的精煤上浮物产率与灰分的关系曲线如图4所示。

由图4可知：当原煤上浮物灰分在6%～6.50%之间时，对应的精煤上浮物产率与灰分基本也成线性关系。

表3 第二组精煤上浮物产率与灰分统计结果

图4 第二组精煤上浮物产率与灰分的关系曲线

第二组精煤上浮物产率与灰分的关系散点图如图5所示。

图5 第二组精煤上浮物产率与灰分的关系散点图

采用与第一组相同的分析方法确定的线性回归方程为y=-0.262x+31.95，当显著水平为5%时，临界值R0.05=0.361。由统计结果计算出的︱R︱为0.946，且大于R0.05，这说明x与y的线性关系显著。

2.3 第三组精煤上浮物产率与灰分的关系

第三组研究对象共有690个，多数上浮物的产率在94%～98%之间，灰分在6.80%～7%之间。该组精煤上浮物产率与灰分统计结果如表4所示，二者的关系曲线如图6所示。由图6可知：当原煤上浮物灰分为6.50%～7%时，精煤上浮物产率与灰分基本也成线性关系。

图6 第三组精煤上浮物产率与灰分的关系曲线Fig.6 Yield-Ash curve of floats in the third clean coal

指标精煤上浮物产率区间≤90%90.01%～92%92.01%～94%94.01%～96%96.01%～98%≥98.01%精煤上浮物产率/%091.693.0595.397.2398.65精煤灰分/%07.947.5176.86.61研究对象数量/个06012030018030

采用与前两组相同的分析方法确定的线性回归方程为y=-0.185x+24.74，当显著水平为5%时，临界值R=0.361。由统计结果计算出的︱R︱为0.982，且大于R0.05，这说明x与y的线性关系显著。第三组精煤上浮物产率与灰分的关系散点图如图7所示。

图7 第三组精煤上浮物产率与灰分的关系散点图Fig.7 Yield-Ash scatter diagram of floats in the third clean coal

综上分析，当原煤上浮物灰分区间<0.5%时，精煤上浮物产率与灰分具有显著的线性相关关系。

3 精煤快灰预测系统的完善与应用

3.1 精煤快灰预测系统的完善

在确定精煤上浮物产率与灰分关系的基础上，将各个线性回归方程输入计算机。在日常技术检查中，将原煤快速浮沉的上浮物灰分和精煤快速浮沉的上浮物产率输入计算机，即可得知精煤快灰，充分发挥了精煤浮沉的预测、预报作用。

根据精煤快灰预测方法，划分原煤上浮物灰分区间，直接确定精煤上浮物产率的最小值，确保精煤快灰不超标。此外，在精煤快灰预测系统中增加中煤上浮物(1.45～1.80 g/cm3密度级)产率、矸石上浮物(<1.80 g/cm3密度级)产率，这样可以有效控制“跑煤”现象的发生。精煤快速浮沉的上浮物产率标准如表5所示。

表5 精煤快速浮沉的上浮物产率标准

3.2 应用效果

基于浮沉数据的精煤快灰预测方法已投入应用，2014年12月的精煤日常生产检查数据(表6)表明：当精煤灰分在7%～7.8%之间时，精煤上浮物产率在90%～95%之间。 同月份的精煤灰分分布直方图如图8所示。

表6 12月的精煤灰分分布直方表

图8 精煤灰分分布直方图

由图8可知：精煤灰分集中在7.03%～8.28%之间，标准差为0.42。当要求精煤灰分在7.50%～8%之间时，对于产品灰分的预测较之前有了较大提高。

3.3 注意事项

应用一段时间后发现，通过该方法预测的精煤快灰与实际化验的快灰之间存在误差，但误差基本在0.5%以内。当误差大于0.5%时，说明原煤上浮物灰分突然发生了变化，此时要适当调整分选密度[9-10]。

当精煤浮沉中的下沉物(>1.80 g/cm3密度级)产率为零时，以精煤快灰预测方法表征的精煤上浮物产率与快灰之间存在线性关系；如果精煤浮沉中存在下沉物(>1.80 g/cm3密度级)，预测的精煤快灰与化验的快灰之间的误差较大。

4 结语

高庄选煤厂通过对原煤、精煤上浮物产率与灰分数据的分析，结合详细、科学的数据处理方法，研究出了精煤快灰预测方法，拓展了快速浮沉在选煤厂中的应用。该方法操作简单，检测速度快，指导性强，具有很强的推广性。

[1] 王根红.如何充分发挥精煤快浮在重介选煤中的作用[J]. 科学之友，2008(B).

[2] 匡亚莉.选煤厂管理(第三版)[M].徐州：中国矿业大学出版社，2011.

[3] 宋 斌.快浮检查在指导选煤生产中的应用[J]. 煤质技术，2004(6).

[4] 路迈西,刘 旌.原煤灰分和原煤浮沉组成关系的研究[J]. 选煤技术，1996(5) .

[5] 周慧宾.原煤灰分与原煤浮沉组成关系的分析及应用[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含量的相关性探析[J]. 煤，2007(4) .

[7] 李根保,张 平.快浮指标与快灰数据的关系及在选煤中的应用[J]. 煤质技术，1998(3) .

[8] 王传真,匡亚莉,齐振鹏,等.基于灰分补偿的原煤浮沉试验灰分校正方法研究[J].选煤技术，2012(1) .

[9] 李玉双.选煤厂生产检查煤样采样准确度影响因素分析[J]. 选煤技术，2009(3) .

[10] 揭春娟,冯 永,殷宪文,等.选煤生产技术检查误差控制的研究与实践[J].选煤技术，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

殷宪文(1975—)，男，山东省枣庄市人，工程师，从事选煤厂技术管理工作。

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