哈尔乌素选煤厂降低浅槽矸石带煤率的试验研究

刘利明，陈大明，柳 骁，李 昊

(1.哈尔乌素选煤厂；2准能选煤厂，内蒙古 鄂尔多斯 010300)

1 问题分析

哈尔乌素选煤厂为特大型露天矿选煤厂，加工能力达到30.0 Mt/a。选煤工艺为块煤重介浅槽分选，结合露天矿分优劣煤层开采，其中A系统主要洗选优煤，B、CD系统加工6上、6下劣煤。由于露天矿6上、6下原煤灰分波动较大，洗选系统分选密度难以适时调整，经常造成矸石带煤率超标。由于缺少煤质变化规律性分析，生产现场的分选密度调控一直没有具体指导方向与参数，未形成一套整体细化的理论体系，没有数据支撑，全凭经验进行调控，无法保证密度调节的准确性和指导性，存在资源浪费、生产能力利用不充分的问题。加之以往规定每月对矸中带煤比例进行一次化验检测，由于检测频率不高，无法随时利用矸中含煤指标指导现场实际生产，存在工艺调节不及时、洗选过程盲目的问题。基于以上问题，有必要通过试验研究，采用数理统计，建立数学模型，结合煤质特征，合理确定分选密度，用于指导实际生产。

2 利用数学模型建立函数关系解决问题

通过对B、CD系统不同原煤中的矸石进行采样化验，得出矸石带煤率。收集统计采样期间B、CD系统原煤发热量，制作原煤发热量分布柱状图，观察图示，总结试验原煤发热量的置信区间。利用多组采样试验数据分别绘制2条不规则平滑曲线，初步代表现场生产过程中矸石带煤率与生产密度的关系及趋势，利用试验中汇总的几组数据，计算出实际矸石带煤率与分选密度的函数关系，将此函数图像表示出来，应与手绘2条不规则曲线相吻合，其斜率以及曲线走向应该基本一致。最后令函数中的f(x)即矸石带煤率不超过5%，求x即分选密度的取值范围，得出试验最终结论。

3 试验介绍

哈尔乌素选煤厂共有3套洗选系统，其中A系统洗选1号破碎站的6中煤，属于优煤，发热量高、矸石含量低，密度要求长期保持在1.85±0.05 g/cm3，排矸较少，因此A系统不参与此次试验，不做采样。B系统、CD系统分别洗选6上、6下煤，煤质具有较高的不稳定性，属于劣煤，因此分别对B、CD系统进行采样化验。

为确保采样代表性，B系统和CD系统实行分系统单独运行停机采样方式。确定采样系统后，单系统单独运行30 min以后，整套系统重载停机，901矸石带式输送机物料全部来自单系统，且留样物料正常，符合现场采样条件，组织人员进行901矸石带式输送机多点断面采样，分别对901机头、机尾、机中部进行采样。采用停机采样法，从停止的胶带机上取出一全横截段作为子样，能够确保所有粒级都采到，横截段取自各部位俩托辊架中间部分。

由于露天矿原煤发热量高低会直接影响选煤厂矸石带煤率，原煤发热量越高，矸石带煤率越低，反之亦然。因此试验需要对矸石采样时间段的原煤发热量进行统计，最终给出试验结果对应原煤发热量试用范围。研究决定从煤质信息管理系统中查询对应时间段701原煤带式输送机上快样检测结果，作为试验期间的原煤发热量进行分析。

4 试验数据汇总分析

4.1 数据汇总

收集15组采样数据及毛煤发热量后分别制作“CD系统矸石带煤率检测结果表”、“B系统矸石带煤率检测结果表”、“原煤发热量统计结果表”。

CD系统矸石做7组采样，试验数据详见表1。

表1 CD系统矸石带煤率检测结果

B系统矸石做8组采样，试验数据详见表2。

表2 B系统矸石带煤率检测结果

原煤发热量统计结果见表3。

表3 原煤发热量统计结果

4.2 数据分析

表1中有4组矸石带煤数据超过5%，分选密度分别为1.704 g/cm3、1.689 g/cm3、1.648 g/cm3、1.604 g/cm3，观察发现，分选密度越低对应的矸石带煤率越高；有3组矸石带煤率未超过5%，其分选密度分别为1.707 g/cm3、1.752 g/cm3、1.801 g/cm3，说明分选密度越高对应矸石带煤率越低。分析表1可知，CD系统矸石带煤率在 5%时，实际生产密度应介于1.700～1.710 g/cm3之间。表2中有1组矸石带煤数据超过5%，其分选密度为1.612 g/cm3，有7组矸石带煤率未超过5%，其分选密度分别为1.713 g/cm3、1.723 g/cm3、1.740 g/cm3、1.742 g/cm3、1.752 g/cm3、1.762 g/cm3、1.803 g/cm3，观察发现，分选密度越高对应矸石带煤率越低。分析表2可知，B单双系统矸石带煤率在 5%时，实际生产密度应介于1.650～1.710 g/cm3之间。

表3中共有12组数据，其中原煤发热量处于14.23～15.06 MJ/kg之间有1组数据，原煤发热量处于15.06～15.90 MJ/kg之间有2组数据，原煤发热量处于15.90～16.74 MJ/kg之间有5组数据，原煤发热量处于16.74～17.57 MJ/kg之间有2组数据，原煤发热量处于17.57～18.41 MJ/kg之间有2组数据。观察发现，此次试验过程中原煤发热量大多在15.06～17.57 MJ/kg之间。

5 推导函数关系建立数学模型

5.1 推导关系曲线

通过观察不同煤种的试验数据发现，重介浅槽工艺中分选密度与矸中带煤率有密切关系，实际生产分选密度越低，矸石中夹杂精煤越多。为了研究这两项指标间的具体关系，结合试验结果绘制矸石带煤率与分选密度关系曲线图，见图1、图2。汇总原煤发热量绘制柱状图、曲线图见图3、图4。

图1 CD系统试验结果曲线

图2 B系统试验结果曲线

图4 原煤发热量推导曲线

通过图1可以看出，CD系统矸石带煤率与浅槽分选密度成类直线型增长，分选密度降低矸石带煤率逐步提升。

通过图2可以看出，B系统在浅槽分选密度由1.803 g/cm3降到1.762 g/cm3时矸石带煤率反而出现了轻微下降，当分选密度小于1.713 g/cm3时成指数型增长。

通过图3可以看出，试验过程中原煤发热量主要集中在15.06～17.57 MJ/kg，结合图4发现，当发热量处于15.06～17.57 MJ/kg时，曲线图符合正太分布，即满足日常原煤发热量规律。

总结图3、图4可以认定此次试验对原煤发热量在15.06～17.57 MJ/kg之间的分选密度调控具有指导意义。

总结发现，由试验数据绘制的2条矸石带煤率与浅槽分选密度关系曲线图基本满足实际原则，但还存在一定误差，不能作为指导生产的实际结论，因此需要计算矸石带煤率与浅槽分选密度的函数，给出函数关系建立数学模型。

5.2 建立数学模型

5.2.1 建立CD系统矸石带煤率与分选密度的函数关系

通过整理计算表1中各数据得出函数如下：

f(x)=P1x+P2

P1=-40.8

P2=74.6⟹f(x)=-40.8x+74.6

式中，x——浅槽分选密度，g/cm3；

f(x)——矸石带煤率，%。

由此函数绘制平滑曲线，见图5。

图5 CD系统试验结果推导曲线

“选煤厂煤质管理办法”中严格要求选煤厂洗选产品煤中夹矸率不得超过5%。即f(x)=-40.8x+74.6中令f(x)≤5%，解得：x≥1.71。

通过函数关系推导试验结论：CD系统分选密度在不低于1.71 g/cm3时，矸石带煤率不高于5%。

5.2.2 建立B系统矸石带煤率与分选密度的函数关系

通过整理计算表2中各数据得出函数如下：

f(x)=a×xb

a=2.384×106

b=-24.93⟹f(x)=2.384×106×x-24.93

式中，x——浅槽分选密度，g/cm3；

f(x)——矸石带煤率，%。

由此函数绘制平滑曲线图见图6。

图6 B系统实验结果推导曲线

“选煤厂煤质管理办法”中严格要求选煤厂洗选产品煤中夹矸率不得超过5%。即f(x)=2.384×106×x-24.93中令f(x)≤5%，解得：x≥1.69。

通过函数关系推导试验结论：B系统分选密度在不低于1.69 g/cm3时矸石带煤率不高于5%。

6 结 语

为保证哈尔乌素选煤厂分选劣质煤矸石带煤率不高于5%，在原煤发热量介于15.06～17.57 MJ/kg的置信区间时，要求B系统浅槽分选密度不得低于1.69 g/cm3，CD系统浅槽分选密度不得低于1.71 g/cm3。

针对B系统分选密度调节给出指导意见：采用降密度提高商品煤发热量方法时，由函数关系曲线图可知，B系统分选密度低于1.70 g/cm3后矸石带煤率将出现指数型增长，较小的分选密度变化就会导致矸石带煤率大幅度增加，分选密度高于1.70 g/cm3时，降低分选密度矸石带煤率缓慢增加并未超出指标。理论上可以最大提升发热量的分选密度为1.69 g/cm3。

针对CD系统分选密度调节给出指导意见：观察CD系统矸石带煤率与分选密度函数关系曲线图发现，矸石带煤率随分选密度的降低稳步提升，并未出现明显拐点，但是斜率较大，因此CD系统不建议大幅度的降低分选密度来达到提升发热量的目的。理论上可以最大提升发热量的分选密度为1.71 g/cm3。

此次试验原煤发热量置信区间为15.06～17.57 MJ/kg，当原煤发热量小于15.06 MJ/kg或大于17.57 MJ/kg时，试验结论将不具有指导性。

通过矸石带煤检测试验推导出的结论对哈尔乌素选煤厂的B、CD系统重介浅槽工艺的调节具有一定指导意义，浅槽分选密度的精准控制可保证矸石带煤率的稳定合格，最终实现生产过程中分选密度的合理调节，为分选密度下限设定了一个标准，保证精煤的充分回收，提高商品煤发热量。同时减少矸石带煤率，降低资源的浪费，为选煤厂提质增效做出有力的贡献。