选煤产品结构优化软件的研究与应用

2020-03-16陈云峰邱广雷

煤炭加工与综合利用 2020年2期

陈云峰，邱广雷

(西山晋兴能源有限责任公司斜沟煤矿选煤厂，山西兴县 033602)

1 选煤厂概况

斜沟煤矿选煤厂是一座处理能力15 Mt/a的特大型现代化矿井型选煤厂，主要洗选矿井生产的8号煤和13号煤。8号煤高灰、低硫，13号煤低灰、高硫，二者煤质差异大。选煤厂由一期和二期2套系统组成，每套系统分别由2个块煤密度控制系统、3个主洗密度控制系统和3个再洗密度控制系统组成。一、二期系统镜像布置，除矸石和洗混煤产品共用胶带外，其余设备相互独立。生产工艺为：大于50 mm块煤采用重介浅槽分选；50～1.5 mm末煤采用两段两产品旋流器主再选；1.5～0.25 mm粗煤泥采用TCS分选机分选；小于0.25 mm细煤泥不分选，直接通过两段浓缩两段脱水工艺回收。选煤工艺流程见图1。

图1 斜沟选煤厂分选工艺流程

在选煤厂总收入中，税前利润约占50%，原煤成本约占43%，其他费用包括工资、材料、检修、电费、福利、利息等占比约为7%。虽然不同矿井、不同煤种时各项占比会有波动，但税前利润的占比远高于工资、材料等其他费用，特别是煤质较好的炼焦煤选煤厂，税前利润占比更大。对于大多数矿井型选煤厂来说，原煤成本一般不由选煤厂控制。所以要提高选煤厂的总收入，最容易、最有效的办法是提高税前利润。

大多数情况下，最大效益与精煤最大产率是一致的。但在副产品价格相对较高的情况下，如果把部分精煤转化为副产品，由于提高副产品产率所提高的价值大于降低精煤产率所降低的价值时，精煤产率的最大化并不是效益最大化。为此，前人在通过平移分配曲线，调整分选密度，进而调整各产品灰分和产率，提高选煤厂的经济效益方面做了大量的研究，而且技术也比较成熟。

2 存在的问题

斜沟选煤厂在进行效益分析时，除考虑分配曲线的平移外，其特殊之处在于：

(1)一、二期密度控制系统多，共16套密度控制系统，且一、二期相对独立，因此存在一、二期系统不同原煤煤质入洗、不同入洗量、不同分选密度和不同产品指标组合之间的效益最大化问题。

(2)洗混煤产品由浅槽排矸后的块精煤、末煤主再洗分选的粗精煤和末中煤、TCS分选精煤、沉降过滤离心机煤泥、压滤煤泥、未经分选的末原煤等7部分组成。由于矿井原煤产量大，且8号煤和13号煤时常出现出煤比例不均衡的现象，造成原煤煤质波动大，混煤各组成部分占比波动大。例如：在煤质条件差时需要粗精煤掺入洗混煤来稳定指标；在煤质条件好或精煤滞销时，需要末原煤掺入洗混煤提高产品产率；煤泥是在保证混煤指标的情况下尽可能多的掺入洗混煤，以提高副产品价值。因此，根据产品质量要求和煤质变化，确定洗混煤各组成部分的最佳比例也是影响效益最大化的因素。

(3)精煤产品数质量的制约。一是虽然气精煤价格整体高于动力煤，但由于国内气精煤产量较大，供过于求，会出现精煤销售困难或价格相对偏低的情况，而且精煤产量大时也伴随着洗混煤产量的降低，因此，精煤产率最大化并不意味着效益的最大化。二是气煤在炼焦配煤中主要发挥其低灰、低硫的作用，但随着矿井8号煤可采量越来越少，矿井原煤硫分将逐渐升高，寻求一个精煤硫分及产率最佳点也是需要考虑的问题。且为保证效益的最大化和可持续性，需要根据市场需求及矿井煤质储量探索一个8号煤和13号煤开采比例的平衡点。

斜沟选煤厂产量大，一个轻微的工艺或指标调整都会给经济效益造成巨大影响。为保证经济效益最大化，根据市场和原煤条件，研究一套产品结构优化软件，确定最佳洗选方式和工艺参数至关重要。

3 软件结构及原理

3.1 软件结构组成

该软件主要包含煤质资料、实用工具、预测基础、预测模型和设置5部分内容(表1)。

煤质资料包含产品结构优化可能涉及到的大样资料、月综合、月抽查、单机试验、临时资料等，其中各资料均能在录入基础数据后，自动完成后续资料的整理，自动绘制可选性曲线、分配曲线、特性曲线等，并生成最终报告表。

实用工具包含了选煤常规软件所具有的筛分浮沉资料整理及拟合绘制各种曲线，查找定位相关参数值。

预测基础是预测所需数据的提前汇总，既可以是从煤质资料中调取的数据，也可以是根据实际情况临时生成的独立数据。

预测模型分为单期(一期或二期)系统预测和全系统预测，全系统预测重点在一二期不同原煤配比、不同入洗量、不同分选密度和不同产品结构的最佳点寻找。

设置包括浮沉方案、筛分方案、用户管理及软件信息等内容。

表1 软件功能结构表

3.2 软件原理

产品结构优化问题涉及的影响因素很多也很复杂，对预测产品所要求达到的目标值也各不相同，该软件采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)进行优化求解。在PSO中，每个优化问题的解就像鸟群觅食中的1只鸟，称之为“粒子”。所有的粒子都有1个由被优化的函数决定的适应值(fitness value)，每个粒子还有1个速度决定他们飞翔的方向和距离。PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中，粒子通过跟踪2个“极值”来更新自己：第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解称为个体极值pbest；另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gbest。

在找到这2个最优值时，粒子根据如下公式来更新自己的速度和新的位置：

vi(t+1)=w·vi(t)+c1·rand1(t)·

(pbest(t)-xi(t))+c2·rand2(t)·

(gbest(t)-xi(t))

xi(t+1)=xi(t)+vi(t+1)

式中：i=1，2，…，n，n为粒子的数目；c1、c2为学习系数；w为惯性系数；rand1、rand2为[0，1]之间的单位随机数；v(t)是粒子的速度；x(t)是当前粒子的位置。

4 选煤工艺软件功能

4.1 煤质资料的整理与分析

(1)根据原始数据，自动整理筛分、浮沉资料，并画出可选性曲线。

(2)根据原始数据，自动整理筛分、分选、脱水等单机试验报告。

(3)具备选煤工艺分析所需的曲线绘制及拟合功能。

4.2 最大产率原则

在矿井出煤比例确定时，根据精煤和洗混煤的指标要求，按照最大精煤产率原则预测各工艺参数。

4.3 最大经济效益原则

(1)在矿井出煤比例确定时，根据煤质资料及产品价格体系，按照最大经济效益原则确定产品指标，并预测各工艺参数。

(2)根据煤质资料及产品价格体系，按照最大经济效益原则，在设定范围内给出矿井出煤比例和产品指标的建议，并预测各工艺参数。

5 典型应用实例

5.1 给定矿井出煤比例和精煤灰分及硫分，在精煤最大产率情况下预测其他各工艺参数

预设矿井8号煤与13号煤出煤比例为1∶4，精煤灰分不大于11.00%，硫分不大于1.0%，求此时的精煤最大产率及各工艺参数。效益分析见表2。

在上述条件下，精煤最大产率为30.76%，吨煤收入为207.6元。具体工艺参数为：一、二期系统均洗精煤，其中一期1∶4.56配洗，入洗量占比56%，精煤硫分0.97%，混煤发热量21.87 MJ/kg，末原煤旁路比例0，粗精煤掺混比例0，煤泥掺混比例65%；二期1∶3.43配洗，入洗量占比44%，精煤硫分0.94%，混煤发热量22.48 MJ/kg，末原煤旁路比例0，粗精煤掺混比例20%，煤泥掺混比例65%。

表2 精煤最大产率时效益分析表

5.2 给定矿井出煤比例，在固定精煤产率20%情况下预测最大经济效益时的各工艺参数

预设矿井8号煤与13号煤出煤比例为1∶4，在固定精煤产率20%的情况下，预测最大经济效益时的各工艺参数，详见表3。

在精煤产率为20%的条件下，吨煤收入最大为188.6元。具体产品规格及工艺参数为：精煤灰分为不大于11%，硫分不大于0.9%；一期1∶2配洗洗精煤，入洗量占比60%，精煤硫分0.89%，混煤发热量21.23 MJ/kg，末原煤旁路比例0，粗精煤掺混比例0，煤泥掺混比例84%；二期单洗13号煤洗混煤，入洗量占比40%，混煤发热量21.40 MJ/kg，末原煤旁路比例76%，煤泥掺混比例99%。

在分析过程中发现，混煤热值在21.32～22.90 MJ/kg，每418 kJ/kg混煤价差小于10元时，洗低热值混煤效益较好，同时也有利于生产不同产品规格的精煤，生产组织灵活性强，适应市场能力强。

5.3 不同出煤比例时最大经济效益下各工艺参数预测

(1)精煤产率固定时。在精煤产率固定20%时，经测算，最大经济效益的出煤比例为1∶4，各工艺参数同5.2。

(2)精煤产率不固定时。在精煤产率不固定时，经测算，最大经济效益下的出煤比例为1∶6，具体各工艺参数如表4。

表3 固定精煤产率情况下的最大效益分析表

表4 精煤产率不固定时最大经济效益下出煤比例为1∶6的预测表

在精煤产率不固定的条件下，经测算，最大经济效益下的出煤比例为1∶6，吨煤收入最大为220.4元。具体产品规格及工艺参数为：精煤灰分不大于11%，硫分不大于1.0%；一期1∶6配洗洗精煤，入洗量占比50%，精煤硫分0.98%，混煤发热量21.66 MJ/kg，末原煤旁路比例0，粗精煤掺混比例0，煤泥掺混比例84%；二期1∶6配洗洗精煤，入洗量占比50%，精煤硫分0.98%，混煤发热量21.81 MJ/kg，末原煤旁路比例0，煤泥掺混比例74%。

选煤厂的最大经济效益需要根据精煤市场形势分为精煤产率受限与不受限2种情况。在精煤产率受限时，最佳原煤入洗比例为1∶4，效益为188.6元/t；在精煤产率不受限时，最佳原煤入洗比例为1∶6，效益为220.4元/t。