跳汰床层密度分布规律的研究

文章在对跳汰机进行床层局部全高采样分析的基础上,对床层密度分布特性进行了具体描述,找到了跳汰机床层密度分布规律服从乘幂规律,并确定了其数学模型。     

实验室小浮选机流态优化对浮选效率影响的试验研究

为解决实验室小浮选机浮选效率不佳,叶轮转速高导致的产品质量波动大,试验结果精度低的问题,采用Fluent软件对小浮选机内部流场进行了数值模拟,从速度场和湍流度等方面研究了小浮选机内部流场存在的问题,并对其结构进行了优化研究.研究结果表明:在实验室小浮选机叶轮上部加装合适的稳流装置可使矿浆流态得到优化.加装稳流装置前后的...     

跳汰机自动控制的途径

阐述跳汰机洗矸中－１．８含量与洗矸灰分之间的关系，找出其数学模型，依据此模型，利用ＰＩＤ调节器，通过洗矸的在线灰分精确控制跳汰机的排料，通过模型计算排料组成，对风水进行优化，实现分层的自动控制。     

浮选试验标准不适应性讨论

浮选试验标准的根本作用是确定浮选“参数”与浮选“效果”的对应关系。为分析现行浮选试验标准的适应性问题,通过对新老浮选标准进行解读,并结合试验,指出了现行浮选标准存在的不适应性,如系统性较差、存在互相矛盾以及不适应生产实际的情况,从而使浮选效果评定缺乏整体性,主要体现在两方面:一是将无法获得理想分选误认为煤炭可浮性既包含内在特性又受浮选工艺、参数的影响;二是传统的浮选效果评价指标—数量效率和完善指标意义不明确。为此,在阐明理想分选条件下获得的产率-灰分关系曲线就可反映可浮性这一观点后,从现行的三个可浮性试验标准分析入手,对如何获得理想分选效果进行了一系列探索试验,得出了一些重要的结论,明确了需要遵循的原则,并给出了可浮性试验的流程和操作条件。在此基础上,进一步分析了现行浮选工艺效果仅依据数量效率或完善指标评定的不足,提出了应对浮选入料、浮选精煤、浮选尾矿分别进行“理想分选试验”得到各自的灰分组成,从而获得“基元灰分”“精煤灰分误差”"数量效率”“总错配物含量”“精煤污染”“尾矿损失”等综合评价指标。此外,为实现对煤粉可浮性以及浮选工艺效果的客观评定,还提出了采用“邻近灰分±1.0含量”“最高灰分物含量”“高于基元灰分物含量”等指标来表征煤粉可浮性。最后,对现行标准提出了修订意见。     

井下跳汰排矸技术的应用研究

对煤矿企业而言,大量矸石的无效提升、无效运输以及地面洗选造成了资源的极大浪费和对环境的污染,而充填开采又需要大量的充填材料从井上运至井下,直接作为充填材料,因此,成为首选。在对筛分、破碎、洗选、运输、脱水、储存等井下选煤各环节进行充分研究的基础上,成功实现了井下30 mm以上块煤的跳汰排矸,取得了巨大的经济效益和社会效益。     

邢台矿选煤厂浮选机结构优化研究与实践

为提高浮选机的浮选效率,在实验室小浮选机结构优化的基础上,邢台矿选煤厂对在用浮选机结构进行了优化,通过在浮选机叶轮上部加装合适的稳流装置,提高浮选机叶轮搅拌速度,在稳定浮选机矿浆流体形态的同时,增强了矿化效果,提高了浮选效率.生产实践表明:在浮选精煤灰分保持不变的情况下,浮选尾矿灰分提高了5.48个百分点,浮选精煤产率...     

选煤重介质悬浮液稳定性分析

通过对选煤重介质悬浮液各组分构成之间关系的理论推导,在分析固体体积浓度与煤泥含量关系的基础上,绘制不同密度下煤泥含量与固体体积浓度的关系曲线簇,指出同一密度下悬浮液中的煤泥含量可以有很大不同,且存在一个煤泥含量的最佳值,而煤泥含量在密度一定、固体物性质一定的情况下代表了悬浮液的黏度,而分选过程中悬浮液的稳定应包括密度的稳定和黏度的稳定,并对悬浮液密度稳定性试验方案进行研究和分析.     

跳汰机矸石段过程状态的智能识别

根据神经网络训练函数的具体试验训练，可得出跳汰控制过程中的基础信息，根据这些信息可推断跳汰机矸石错配物情况与跳汰床层的分层状态。这种智能识别技术对提高和稳定跳汰选煤的数量效率和质量效率有十分重要的意义。     

用递归人工神经网络实时检测跳汰过程

跳汰系统是一个典型的复杂非线性时变系统，运用BP算法对跳汰系统进行适当描述，是跳汰控制的第一步。简单介绍了人工神经网络系统中的信息系统，并介绍了人工神经网络系统中的Sigmoid函数，在BP算法中引入该函数，可对跳汰选煤工艺中的床层进行实时控制，同时也分析了人工神经网络系统的优点和局限性。     

跳汰机自动控制的途径

阐述跳汰机洗矸中－１．８含量与洗矸灰分之间的关系，找出其数学模型，依据此模型，利用ＰＩＤ调节器，通过洗矸的在线灰分精确控制跳汰机的排料，通过模型计算排料组成，对风水进行优化，实现分层的自动控制。