智能化选煤厂建设的内涵与框架

匡亚莉

(中国矿业大学 化工学院，江苏 徐州 221116)

智能化的热潮在工业界涌动，同样也波及到了选煤行业。

2018年1月18日,山西焦煤集团出台了“智能化选煤厂五年规划”，目标是要达到选煤生产透明化、选煤信息精细化和选煤决策智能化，为此规划了4个板块、多个层次的内容，分步实施。

2018年1月16日,中国煤炭网[1]报道：亚洲最大的炼焦煤智能化选煤厂全面开工建设，报道淮北临涣选煤厂计划分步实现原煤系统、重介系统、浮选系统、压滤系统、储装运系统五大模块的智能化，以及设备管理、人员定位系统等。

2017年9月26日，中国招标网[2]公布了斜沟煤矿选煤厂智能化建设项目招标信息，进行从原煤仓下开始至铁路快速装车站及至矸石仓为止的准备、主洗、运销系统的智能化建设工作。涵盖智能经营、智能生产、智能资产三大功能，拟构建全方位的智慧决策体系，效益最优的智能执行体系以及全过程的精细化管理体系。

可以看出，选煤智能化的热情已经高涨。业内人士已经认识到，发展选煤过程智能化，顺应国际发展潮流及国家战略规划，具有重要战略意义。同时也可以看出，各家的着眼点与目的有所不同。

更多的业内人士提出问题：智能化选煤厂到底长什么样？智能化选煤厂的内涵是什么，目标是什么，从哪里入手建设？这些问题表现出大家积极探讨与思考的热情，也带动业内掀起了关于“什么是智能化选煤厂建设的方向与内涵”的研讨热潮。

笔者就自己多年来研究的体会提出一些观点，希望抛砖引玉,引起选煤同仁们的关注与思考。

1 选煤智能化的相关概念

当下流行的、与过程智能化相关的概念，常常被选煤专业人士追捧，但又分辨不清楚其相关性和本质，在此有必要花一点篇幅集中阐述一下。

1.1 常用术语

“中国制造2025”规划提出[3]：到2020年，中国制造业信息化水平大幅提升；到2025年，制造业两化(工业化和信息化)融合迈上新台阶。

(1)什么是信息化？专家给出的定义为：信息化是指培育、发展以智能化工具为代表的新的生产力，并使之造福于社会的历史过程[4]。从定义可以看出，信息化囊括智能化，智能化是信息化的核心。将数据管理和信息管理叫做信息化是狭隘的理解，而将信息化与智能化分割开来当然也不对。

(2)什么是智能化？智能化是指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、人工智能技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用[5]。从定义可以看出，智能化必须与行业技术相结合，是应用一系列相关现代技术，解决行业问题的过程。

(3)什么是“人工智能(Artificial Intelligence，AI)”？人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[6]。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也有可能超过人的智能。

(4)什么是大数据？大数据(big data)，或称巨量资料，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合[7]。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从定义可以看出，大数据不止是数据量大，还表明其处理难度增加、结构复杂、需要进行专业化处理。

(5)神经网络是什么？神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)和之间相互联接关系构成[8]。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。它的构筑理念是受到生物(人或其他动物)神经网络功能的运作启发而产生的。神经网络就是众多算法中的一种，在人工智能技术中得到广泛应用。

(6)什么是机器学习[9]？机器学习是一个新热词，是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”指的就是计算机。机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，包括神经网络、遗传算法和大量的统计学理论。采集大量的数据，构建大数据系统，是使用机器学习算法的基础条件。

现代信息技术[10]是一个内容十分广泛的技术群，它包括微电子技术、光电子技术、通信技术、网络技术、感测技术、控制技术、显示技术等。

1.2 相关术语辨析

层出不穷的信息技术新词汇，使人应接不暇，也常常辨识不清。这里对一些容易混淆的词汇进行辨析。

1.2.1 云平台与云计算

所谓云平台[11]是基于行业领先技术搭建的，由一堆硬件、软件、网络基础设施、数据中心集成为一体的应用导向性服务平台，也可以说是数据存储和处理中心，它将企业的各类信息化需求按功能拆分成不同的模块，以标准化组件的形式集成在这一平台之上，可以通过客户端进行操作，发出指令，这里的“云”，即指互联网络。

云计算[12]就是将复杂的计算问题分布到云平台上进行计算，解决自己的客户端效率与计算复杂性问题。数据的处理会在云端服务器进行，然后将结果反馈给客户，而云端平台数据可以共享，可以在任意地点对其进行操作，这样可以节省大量资源。

1.2.2 智能与智慧的区别[13]

对于智能，《新华词典》给出的解释为：智能就是智慧和能力。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果就产生了行为和语言，将行为和语言进行表达的过程称为“能力”，两者合称“智能”。由此可以理解，智慧+能力=智能，意味着“想”和“做”的结合，所以智能比智慧更进一步。

1.2.3 数字化与信息化

所谓数字化，就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字和数据[14]，一般是指利用计算机信息处理技术[15]，把声、光、电、磁等信号转换成数字信号，或把语音、文字、图像等信息转变为数字编码，用于传输与处理的过程。

信息化已经在前面进行了定义。

数字化与信息化的关系密切，数字化是基础，是信息化的起步，信息化是终极目标。

1.2.4 自动化与智能化

自动化[16](Automation)是指机器设备、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现预期目标的过程。

智能化的定义在前面已经给出。

智能化与自动化的区别在于[17]，智能化是采用人工智能和现代算法，使机器设备、系统或过程通过感知、记忆、思维、机器学习和智能控制方法，实现预期的目标。智能工具一般必须具备信息获取、信息传递、信息处理、信息再生和信息利用的功能。可以认为，自动化是智能化的执行工具。

从这些相关的定义，我们可以看到，智能化的支撑技术一直在发展和成熟，也带来了选煤智能化发展的机遇。

2 选煤智能化的目标与内涵

2.1 关于选煤智能化目标的讨论

说到智能化的目标，很多选煤厂提出的口号是“减人提效”，并以此为准则来衡量科技项目的取舍。

提高经济效益是企业的核心目标，选煤厂也不例外，一直在孜孜不倦地追求经济效益最大化。因此，从经济效益出发，来讨论一下选煤厂智能化的目标。

选煤厂最大经济效益的数学表达式是：

max[f(x)] =∑RiPi-c1-c2(i=l，… ，n)，

(1)

式中：Ri为第i种产品的产率；Pi为第i中产品的售价；n为方案中产品总数；c1为加工费；c2为原煤费；f(x)为效益函数。

从式(1)可以看出，增加经济效益可以从以下几方面入手：增加产品产率，提高售价，降低加工费，降低原煤费。图1和图2以一个选煤厂的实例，详细说明了这几方面的内涵。该实例是在2011—2012年特定市场情况下的真实数据。

2.1.1 从降低加工费看提高经济效益

首先单独讨论加工费的影响。图1是该选煤厂的成本构成和各项所占比例，从图1左半边可以看出，成本中的绝大部分是原料煤费，除此之外的小部分是加工费。图1的右半部分是加工费的构成，可以看出加工费各项所占比例从大到小依次为材料费、工资、电力、其他费用、折旧等，其中工资、折旧是固定成本部分。

先不考虑原煤费，单从加工费看，“减人”是提效的较有力措施之一。

另外，还应该重视占比例较大的材料费的使用情况分析，合理降低材料消耗，也是提高效益的较有力措施之一。

图1 成本与加工费的比例

图2 提高分选精度前后销售收入中成本各项的占比Fig.2 Proportions of various costs in sales incomes before and after increase of separation precision

2.1.2 从提高产品产率看提高经济效益

下面观察成本在销售收入中所占的比例。图2左半边为在特定的价格条件下，各项成本在整个销售收入中所占的比例。可以看出，原煤费占51.91%，仍然是占比最大的一块，其次是税前利润部分，比例为41.67%，也是相当可观的。而成本中的加工费各项，依然是材料费所占比例最大，为2.19%，工资占比则为0.94%。

当价格不变、入选原料煤量一定的情况下，原料煤费的绝对量是改变不了的。但是，如果能够尽量增加产品产率，从固定的原料煤中挖出更多的产品，是很有可能的。产品产率增加，销售总额增加，原煤费和加工费占比就会缩小，利润比例就会增加。这些通过改善分选效果，提高分选精确度，优化产品结构等手段，是有可能实现的。图2右半边说明了这个道理，在与左边同样生产条件下，提高分选精度，增加了4个百分点的产品产率(包括各种品种)，销售收入则增加5.2个百分点，全部转化为税前利润，相应地原煤费和成本占比都下降明显，其中原煤费降低4.62个百分点。可以看出，提高分选精确度，可提高产品产率，增加销售收入，同时相对降低了成本，降低了原煤费。

由此可见，加工费各项在成本中所占比例远远低于原料煤的比例。要降低成本，除了降低加工费之外，更要重视提高分选精确度，充分挖掘原料煤的潜力，提高产品产率，降低原料煤费在销售收入中的占比。因此提高分选精确度是最大的增效环节。

另外，还要尽可能地提高原煤质量，这也是增收的一个途径。

当然，提高售价能最直接提高经济效益，但这是可遇不可求的。

2.1.3 选煤厂智能化的目标

根据上述讨论和式(1)中几个变量的分析可知，增加产品产率是提高经济效益的重要手段。

增加产品产率的重要方法有：提高分选精确度，提高设备的性能，优化分选条件和工艺参数，优化产品结构。这些工作都要求实现精细化的生产管理，科学利用和分析生产数据，随时发现和解决生产中的问题。这些要依靠提高智能化程度，减少人工干预来实现。

综上所述，选煤厂智能化的目标应为精准分离、精细管理、增量提效。

2.2 关于选煤智能化的内涵讨论

围绕选煤厂智能化的目标，下面来分析一下智能化需要作什么，能够做什么，以及怎么做。

“精准分离”是指无论是分选、分级、脱水、澄清，都是分离过程，都要精准。精准分离的结果就能够提高作业效率。虽然已有的检测与控制系统能够达到一定自动化效果，但除了精度问题外，最大的缺陷是缺乏分析系统，不能实现生产情况实时分析和优化控制。而智能控制恰恰是在分析和优化决策的基础上进行控制，可以超越人工操作。因此智能化的内涵之一就是要根据分离条件和状态，对生产过程能实时分析，精准预测及优化分离参数，达到智能控制。

“精细管理”是建立在实时分析和模拟、预测与优化决策的基础上。精细化管理的基础是大数据分析。选煤过程有大量在线实时数据和离线管理信息。面对海量数据，人手和精力都面临“江郎才尽”的境地，只有在建立大数据平台的基础上，采用智能技术，才可能用各种分析和计算手段，帮助人类实现对生产过程的实时分析、模拟、预测与优化决策，实现精细化管理。

“增量提效”则明确提出要增加产品产率，提高经济效益。这是对企业从生产、管理和营销等业务流程提出整体协调的要求，以经济效益和竞争力为目标，以智能化为手段的动态发展过程。

综上所述，选煤智能化的内涵应该是：以现代信息技术和人工智能技术为手段，以集成和利用全流程信息资源为起点，开发选煤智能化工具，全生产链依靠智能控制实现精准分离，依靠智能管理实现精细管理，依靠智能装备保障与提升生产系统的可靠性和智能程度，最终实现企业状态与效益最优。

3 智能化选煤厂的构架

明确了选煤厂智能化的目标与内涵，设计出的智能化选煤厂的框架如图3所示。其主体要素为大数据、云平台、智能控制、智能管理与智能装备。以大数据为基础，以各种技术作为支撑，由此衍生出各种专用模块，承载发展的多种可能。云平台则是各要素和模块的载体。

3.1 大数据系统研究

大数据系统研究的目标是：全面的数据融合与集成，即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。

图3 智能化选煤厂的构架

大数据系统要考虑三种功能：无间隙融合、大数据分析与数据挖掘。无间隙融合是将各种异构网络或多个系统之间的数据按照一定规则和要求加以联合、相关、规范、组合，形成规范的数据源；大数据分析是要实现多源、海量数据的优化、规整和动态分配，供不同用户使用，并以专业视角，发现问题，评价效果，指明趋势；数据挖掘是利用各种算法和工具，特别是运用机器学习方法，从海量数据中挖掘出面向选煤智能化需求的数据、规律和新知识，作为智能化的依据。

3.2 智能控制

从选煤人的角度考虑，选煤过程智能控制的定义是，在无人干预的情况下，系统中各生产单元能根据分选原料的性质、用户需求和硬件条件，自主地分析和调节操作参数，并能实现各生产环节整体协调，优化控制目标。

智能控制的研究内容是系统的。下面以重介系统控制(图4)为例进行说明。

选煤过程智能控制需要将原煤或入料性质研究、密度控制、生产参数的预测优化、系统的评价等联合考虑。浮选智能控制研究、煤泥水系统研究、跳汰系统控制等也都可以这样做。

智能控制有很多成熟的理论，如专家控制、神经网络、机器学习、模糊控制、遗传算法等，但是真正成熟用于工业控制的还不多。

目前，选煤厂也有很多号称智能控制的项目，但都是从某一个小问题着手，而且多数是选煤核心生产环节以外的内容，主要原因是选煤人暂时还没能认真考虑自己专业的需求，没有认真总结面向控制需求的选煤规律。

图4 重介系统控制研究内容示例

3.3 智能管理

智能管理的目标是：管理部门数据采集、处理、分析与决策的全过程实现智能化。

智能管理(Intelligent Management,简称IM)是人工智能与管理科学、知识工程与系统工程、计算技术与通信技术、软件工程与信息工程等多学科、多技术相互结合、相互渗透而产生的一门新技术、新学科。智能管理是现代管理科学技术发展的新动向。

选煤厂管理是选煤工作的重要内容，强调管理出效益，因而历来受到重视。

选煤智能管理就是要将计算机技术、人工智能技术、科学算法与选煤专业知识结合起来，利用大数据系统，将选煤厂生产和经营管理工作的各种信息进行分析整理，挖掘规律和知识，发现问题和提出解决方案，对系统进行预测、优化、评价等，实现管理过程的智能化。

图5为智能生产管理中产品结构和生产参数优化示例的示意图，图中展示了用专业知识与人工智能算法对产品结构和生产参数优化计算和分析评价的过程。

3.4 智能装备

装备智能化要考虑两方面的问题：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，主要是技术人员没有时间去分析这些信息。因此建设智能分析系统，可以实时了解设备工况，提出解决办法，这对正常生产至关重要。

关于智能化装备制造，需要多专业联合，对于未来的发展，我们还将翘首以待。

图5 智能生产管理系统中产品结构和生产参数优化示例

4 结语

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尚缺乏足够的认识与思考，多数情况下都是在听其他专业人士推销理念。因此，今后需要选煤人系统地考虑我们自己想要做的工作，建议：

(1)转变观念，重视煤炭企业创利润的最关键部位——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。

(2)智能化选煤厂的建设，要总体规划，分层次或分等级逐步实现。首先建立大数据系统，通过数据集成、数据分析与知识挖掘，建立智能化理论体系。

(3)在上述基础上，抓住最关键核心环节的智能化建设，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。

(4)选煤设计的相关规范内容、相关设计思想要有所改变，以适应智能化建设的需要。

(5)在线检测仪表的研究重点在于提高精度，要认真进行现场应用情况测试。

需要关注的是：在选煤厂向智能化迈进的过程中，选煤界一定要全民动员，积跬步以行千里，才会让选煤厂智能化的步伐迈得更扎实。

参考文献：

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