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MAPGIS自动化生成煤的简易可选性曲线方法

2020-09-18胡传文

陕西煤炭 2020年5期
关键词:纵坐标横坐标端点

胡传文,李 碧

(贵州省煤田地质局一四二队,贵州 贵阳 550011)

0 引言

近年来,资料馆为了网上统一管理及方便查阅汇交资料,要求汇交所有图片必须要有源电子文件(MAPGIS或AUTOCAD格式),那么,原有的Excel或其他方式生成的煤简易可选性曲线图片已不能满足上述要求。随着科学技术的发展,对于传统手工绘制煤的可选性曲线的复杂性问题,我国学者已经做了许多研究,提出了不少先进的方法。其中大部分都是基于Excel进行改进的方法,如范肖南等[1]利用Excel提供的将数据处理为图表的强大功能,提出了绘制可选性曲线的方法;冀飞等[2]和代敬龙等[3]研究出结合VBA与Excel绘制曲线的方法;李鹏等[4]提出利用AUTOCAD与Excel结合的方法自动绘制曲线;殷战稳等[5]研究出MATLAB与Excel混合编程的方法来绘制该曲线。还有朱新飞等[6]、周祥萍等[7]、吕一波等[8]及王品杰等[9]提出的基于其他手段绘制曲线的方法。但是,对基于MAPGIS软件自动化生成煤简易可选性曲线方法的研究较少。随着MAPGIS软件使用越来越广泛,对于这方面的研究显得尤为迫切。

通过分析各曲线的数据来源和形态特征,调整数据形式,结合Excel和MAPGIS的辅助软件Section的某些功能,提出了将煤的可选性各曲线的数据导入直接生成源电子图件的方法,满足了新要求,简化了工作流程,提高了工作效率。

1 数据来源

煤的可选性是一个概略的定性概念,它表示按要求的质量指标从原煤中分选精煤产品的难易程度[10]。可选性曲线是根据浮沉试验结果绘制的表示煤炭可选性的一组曲线,也可以说是密度组成的图示。

1.1 筛分、浮沉试验

首先,试验样品可以从生产矿井中采取的大样,也可以是从勘探巷道、小煤窑及钻孔中采取的煤样。在实际工作中,一般不具备采取大样的条件,可用简易可选性试验的方法来取得必需的资料。简易可选性样品一般重5~13 kg,试验简便,比大样投资少,但粒度只能从13 mm以下分级,不可能取得+13 mm各级的资料[11]。试验分为2部分[12-13]。

筛分试验:为了解原煤的粒度组成及其质量,需要将原煤或选后精煤筛分成13~6 mm、6~3 mm、3~0.5mm共3个粒度级别,并取得相应的资料。试验成果应包括原煤各粒度级小筛分试验,计算各级产率并测定水分、灰分、全硫及发热量。

浮沉试验:是测定上述各粒度级煤中各级比重物的产率和质量的一种方法。需特殊说明的是,分选密度级别的确定一般应根据煤的变质程度来选择[14]。试验成果应包括原煤各粒度级的单项试验成果和综合成果,计算各级产率和累计产率并测定各级的灰分和全硫。最后计算出13~0.5 mm各级综合的精、中、尾煤产率,作为评定可选性等级的依据。

评定原煤可选性的方法很多,在我国采用的是分选密度±0.1含量法,简称σ±0.1含量法。根据上述13~0.5 mm各级综合的精、中、尾煤产率计算出每个密度级的σ±0.1的产率[15]。结合浮沉试验综合成果与σ±0.1的产率数据,见表1。

表1 13~0.5 mm粒级原煤浮沉试验成果

1.2 煤的简易可选性曲线特征

为了直观地判别可选性的好坏,或需要知道特定的灰分产率时相应的比重和精煤回收率,以及为满足该灰分指标的分选难易程度问题,可将上述成果表1绘制成简易可选性曲线图[15](在下文中统称“可选性曲线”)。可选性曲线共有5条:沉物曲线(θ曲线)、浮物曲线(β曲线)、密度曲线(σ曲线)、密度±0.1曲线(ε曲线)和基元灰分曲线(γ曲线)。各曲线的数据来源、意义及端点说明如下。

沉煤曲线(θ曲线):表示各密度级沉物累计产率与其灰分的关系。按照表1的第6、7两列绘制,上端点交于上横坐标,横坐标值表示原煤灰分;下端点交于灰分坐标某点,该点表示煤中最高密度物(最纯的矿物质)的灰分,可根据该曲线和γ曲线的趋势来确定。

浮物曲线(β曲线):表示各密度级浮物累计产率与其灰分的关系。按照表1的第4、5两列绘制,下端点交于灰分坐标,横坐标值表示原煤灰分;上端点小于上横坐标某点,该点表示煤中最小密度物(最纯的煤)的灰分,可根据该曲线和γ曲线的趋势来确定。

密度曲线(σ曲线):表示各密度级浮物累计产率与分选密度的关系。按照表1的第1、4两列来绘制,上端点交于密度级坐标某点,该点表示原煤中最纯煤粒的密度级;下端点一般交于左边浮物累计产率坐标某点,上、下端点可以根据该曲线的趋势来确定。

密度±0.1曲线(ε曲线):表示分选密度±0.1产率与分选密度的关系。按照表1的第8、9两列绘制,上、下端点不于任何坐标轴相交。

基元灰分曲线(γ曲线):表示浮煤(或沉煤)产率与其分界灰分的关系。根据表1的第3、4两列的数据绘制,上端点与β曲线的上端点重合,下端点与θ曲线的下端点重合。

上述煤的可选性曲线特征及相互之间的关系的分析对下一步坐标系及各曲线的数据调整提供了理论基础。

2 调整数据

2.1 调整坐标系的数据

在MAPGIS绘图软件中以原始坐标点(0,0)为基点建立坐标系,图件比例大小可根据需要进行设置,这决定了横坐标的数据从左至右由小到大,纵坐标的数据从下至上由小到大。

但是,煤的可选性曲线各坐标轴名称及方向如下:左边纵坐标表示浮物产率,上端为0,下端为100%;右边纵坐标表示沉物产率,上端为100%,下端为0;上边横坐标表示密度级,从右至左由小到大;下边横坐标表示灰分,左端为0,右端为100%。那么,灰分和沉物产率坐标轴方向与其注释的方向一致,密度级和浮物产率坐标轴方向与其注释的方向相反。为了方便后续工作,导入的数据顺序均按纵坐标、横坐标、注释3项排列。导入的各坐标轴数据见表2。

表2 导入的各坐标轴数据

2.2 调整各曲线的数据

可选性曲线中只有沉物曲线的数据适合上述坐标系,其它4条曲线的数据都必须进行调整。具体方法如下。

沉煤曲线:纵、横坐标的数据直接来源于表1的第6、7两列。

浮物曲线:仅纵坐标的数据需按100-(表1的第4列的数据)的公式进行调整,横坐标的数据直接来源于表1的第5列。

密度曲线:纵坐标的数据需按100-(表1的第4列的数据)的公式进行调整,横坐标按表1的第1列数据将本密度级最大值由上至下依次换为灰分90、80、70等。

密度±0.1曲线:纵坐标的数据需按100-(表1的第8列的数据)的公式进行调整,横坐标按表1的第9列数据将密度级由上至下依次换为灰分90、80、70等。

基元灰分曲线:纵坐标的数据需调整两次,首先,以表1的第4列的数据为基础,按(本密度级的产率+上一密度级的产率)/2(除最小密度级一行没有上一密度级,按本密度级的产率/2)的公式进行计算,得出每一密度级的数据即为表3的第4′列的数据,然后再按100-(表3的第4′列的数据)的公式进行调整,横坐标的数据直接来源于表1的第3列的数据。

这一条曲线纵坐标数据第1次调整的原理比较复杂,具体如下:首先按表1第4列的数据绘出各累计产率的8条横线,最后一条与横坐标重合。然后再按表1第3列的数据依次在各横线上标出各密度级的灰分点1-8,从这8个点分别向上引垂线,与上一条横线相交共得出1′-8′8个点,标出1-1′—8-8′8条垂直曲线的中点,按照等积三角形的原则通过这8个中点连成的一条平滑曲线即是λ曲线[16-17]。简化上述方法,即得出上述第(5)点纵坐标数据的换算公式。

通过上述调整,各条曲线都可以在统一的纵、横坐标系下进行绘制。结合各条曲线特征及端点与调整的数据,综合整理出各曲线导入的数据见表3。

表3 导入的可选性曲线数据

3 导入数据生成曲线

3.1 操作方法

结合Excel和MAPGIS的辅助软件Section的功能,可以将上述坐标系和各曲线直接生成成果图。总原则是,先确定点的坐标(每一个点的坐标都是唯一的),再由点连成线。辅助软件Section系统默认的数据最多只有3列有效,且顺序为X、Y、注释,即纵坐标、横坐标、注释。具体步骤如下:

首先,在Excel表格中复制需导入的3列数据;再从Section系统进入绘图界面,新建点、线文件,以备储存坐标轴线及坐标注释。在任务栏上选中“1辅助工具”选项,从其下拉菜单中找到“表格数据投影”选项,再从其右侧菜单中选中“选择数据投影(Excel)”选项,弹出“数据投影”窗口,如图1所示。根据不同的需要在上述窗口中选择选项。最后保存上述点、线文件,刷新窗口,即显示成果图。

图1 数据投影窗口

3.2 生成成果图

坐标系图:需作说明的是,4条坐标轴线比较简单,为提高效率,一般建议一次性导入;坐标系名称只需绘制点,因此,单独导入。以表2为基础,将所有坐标轴及坐标轴名称的导入数据均按纵坐标、横坐标、注释排成3列,再按上述方法操作,调整“文字图元参数”“子图图元参数”及“线图元参数”,即生成坐标系图。

曲线图:各曲线的形态复杂,分次单独导入的方法较实用。以表3为基础,将各曲线纵、横坐标及曲线名称的导入数据按上述方法操作,但因各曲线不需闭合,所以无需选择“线闭合”选项,调整“文字图元参数”“子图图元参数”及“线图元参数”,即生成煤的可选性曲线图,如图2所示。

图2 生成的可选性曲线

4 结论

煤的简易可选性曲线的数据是筛分、浮沉试验成果综合整理的结果,其特征及相互之间关系的分析对下一步坐标系及各曲线的数据调整提供了理论基础。确定基础坐标系,调整各坐标轴导入数据,煤的简易可选性曲线中只有沉物曲线的数据适合该坐标系,其他4条曲线的数据都必须进行调整,结合各条曲线特征与调整的数据,综合整理出各曲线导入的数据,根据调整的数据表生成成果图。

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