可选性曲线绘制方法分析与展望

可选性曲线是原煤分选的一个重要理论参考,对选煤有着重要的指导意义。曲线绘制的准确程度将直接影响实际分选效果,而绘制的便捷与否则关乎原煤的生产效率,故而高效准确地绘制可选性曲线是原煤分选前的重要一步。文章总结了目前有关可选性曲线绘制的方法原理,分析了各类方法的优势,并提出了思考与展望,以为原煤的高效分选和系统的学习研究相关知识提供基础的参考。     

利用Python软件绘制原煤可选性曲线的研究

可选性曲线在煤炭分选效果预测、运营管理、结果评价等各阶段都被重用，其准确高效绘制非常必要。为适应当前选煤智能化发展趋势，基于常用的智能算法平台，提出了一种利用Python软件绘制原煤可选性曲线的方法，借用国标煤炭浮沉试验数据，并结合NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas等第三方库，进行选煤生产中常用的HR可选性曲线的绘制。研究结果表明，利用Python软件可实现HR可选性曲线的自动绘制，且绘制结果满足选煤生产需求。利用Python软件绘制煤炭可选性曲线有助于实现煤炭重选效果预测优化决策与选煤智能化系统的无缝衔接。     

陕北张家峁矿井长焰煤的可选性研究

对陕北张家峁矿井长焰煤进行了筛分和浮沉试验分析,绘制了可选性曲线,并利用δ±0.1含量法对原煤进行了可选性分析研究,得到了块原煤(300～13 mm)和末原煤(13～0.5 mm)在理论分选密度分别为1.3、1.4 g/cm~3和大于1.5 g/cm~3时的可选性等级。这些研究结果为该矿区煤炭的加工利用、洗选工艺设计和煤炭产品的智能化定制生产提供了理论依据和参考方法。     

煤的可选性

正煤的可选性是指通过分选改善原煤质量的难易程度。狭义的可选性是指原煤的密度组成对重力分选难易程度的影响;广义的可选性还包括煤的粒度组成对重力分选过程的影响。然而,这种影响只可定性考虑,无法定量评价,通常所说的原煤可选性是指狭义可选性。     

煤炭三维可选性曲面绘制的研究

为了更全面地反映煤炭可选性的密度、粒度分布情况,文章在传统二轴可选性曲线的基础上,把粒度级及粒度组成作为第三个轴,利用MATLAB软件,采用二维插值(grad data)中的三次插值(cubic)方法,绘制了三维的浮物曲面、密度曲面和分选密度邻近物曲面。通过二维插值实现了按灰分查询和按产率查询任意粒度级的理论分选指标,对煤炭的可选性评定有一定借鉴作用。     

全量中煤法评定煤炭可选性的意义

什么是煤的可选性 ?“MT56 - 81《中国煤炭可选性评定标准》宣贯说明”和煤炭工业出版社《选煤手册》确定了如下的意义 :“煤的可选性是一个概略的定性的概念 ,它表示按要求质量指标从原煤中分选出精煤产品的难易程度”。并指出煤的可选性评定必须与分选效果相结合 ,可选性的好坏表现为分选后精煤数量效率的高低。根据这个定义 ,影响煤炭可选性难易程度的主要因素是密度组成和对产品的质量要求。一些国家 (包括我国 )采用分选密度±0 .1含量法 ( δ± 0 .1含量法 )评定某种煤在确定的精煤灰分 (即分选密度 )下的可选性。这种方法有 3个缺点…     

煤炭干选工艺效果常用评定指标

可选性曲线和重选分配曲线是计算干选机性能基础的指标,分选效率、可选性曲线偏差、排矸率、矸石带煤率和脱硫率等指标取决于设备分选性能、操作经验和原煤可选性。可能偏差(E_p)值为衡量分选机效率的指标,影响E_p值的主要因素包括原煤可选性、分选密度和入料粒度,结合干选厂的分选数据分析对常用干选机的性能评定指标进行探讨。由可选性曲线可判定原煤在某一分选密度下可选性的难易程度,并可提供精煤理论产率及方便分选数量效率的计算。通过分配曲线可反映干选的精确度,可能偏差(E_p)受原煤粒度、分选密度和颗粒形状等影响,可能偏差值越小说明分选精度越高,错配物越少。     

呼吉尔特纳林才登矿区煤炭洗选原则的确定

为提高煤炭分选加工效率，促进节能减排，基于煤质特征以及矿区附近煤炭用户的需求，呼吉尔特纳林才登矿区制定了相应的洗选产品结构。通过粒度组成分析、密度组成分析、可选性分析认为：该矿区末煤指标满足要求，不需要进行洗选，但块煤量大且指标不合格，必须进行分选加工；理论分选密度下，块煤可选性为易选。经选煤方法以及不同矿井原煤在不同分选下限时分选效果的简要对比，推荐采用分选效果更好、次生煤泥量更少、适应性更强的浅槽重介分选工艺；分选下限推荐采用6 mm,此时技术经济指标最佳。     

用Auto CAD软件绘制原煤可选性曲线

介绍如何使用Auto CAD命令绘制选煤生产中经常用到的原煤可选性曲线,以及使用这种方法绘制的可选性曲线的特点。     

可选性分析与重选效果评定专家系统

介绍了用VB语言编制的一套可选性分析与重选效果评定专家系统。该专家系统能够帮助用户对输入的基础数据进行计算,拟合可选性曲线,进行可选性分析;还可以根据输入的原煤和产品的筛分浮沉试验结果绘制分配曲线,查询重选分选参数,依据行业标准和专家知识评定重选效果。该系统可大大节约人力资源,提高选煤厂的管理水平。     

Application of fluidization to obtain washability data

There is considerable interest in developing new approaches to obtaining washability data, especially in coal preparation. Here, the traditional “sink float” method has been used for decades. Obtaining the data, however, is costly, and often the analysis time required is too long for the data to be useful as part of a feed-back control strategy. Further, the dense liquids used to conduct the analysis can be problematic, on health and environmental grounds.The purpose of this paper is to describe a new method for conducting washability analysis, using fluidization. Although we have used this method on coal particles smaller than 2 mm, the method may be applied to particles of any size or density. Although the process of fluidization is well established, its application to obtaining washability data appears to be novel. Narrow size fractions of the sample are obtained using conventional sieving. One of the narrow size fractions is placed into the fluidized column, where it segregates readily producing a pressure profile, with the less dense particles at the top and the progressively denser particles below. The pressure profile of the suspension is measured using differential pressure transducers. Samples of the suspension are removed from the vessel, the change in the suspension pressure profile measured, and the dry weight of the discharged sample determined. These data are then used to obtain the particle density.     

Development of a new coal washability index

A new coal washability index, termed as ‘near gravity material index (NGMI)’, has been developed based on the sink-float data. This new index incorporates the effect of ash distribution in the near gravity material at various specific gravities of separation. The optimum specific gravity of separation of a particular coal may be determined by plotting NGMI as a function of various specific gravities of separation or the desired clean coal ash content. The concept and the method of calculation of this index have been discussed in detail. Using some published float-sink analytical data, a quick comparison of the washability characteristics of several different coals is demonstrated utilizing the NGMI curves for these coals.     

煤炭可选性评定方法的探讨

分析了影响煤炭可选性的主要因素 ,提出用可选性指数评定煤炭可选性 ,更符合实际生产情况。并且 ,解决了其他评定方法的局限性和“失真”问题。可选性指数计算简单方便 ,易于掌握和使用     

应用粒子群算法快速拟合原煤可选性曲线

阐述了原煤可选性曲线的重要性,介绍了几种目前常用的可选性曲线绘制方法,并且应用粒子群算法进行了可选性曲线的拟合,拟合实例表明,粒子群算法拟合的曲线非常光滑,拟合效果非常好。     

七星洗煤厂跳汰机入选难选煤探讨

对七星洗煤厂在入选难选煤的实践中现状进行了介绍,并对跳汰机的分选原理进行了分析,通过对跳汰机部分结构的改造和对操作制度的调整,使利用跳汰机选难选煤的效益明显提高。     

越南与中国煤炭分类及可选性评定方法研究

详细阐述和对比了中国与越南煤炭分类方法、煤炭可选性曲线的绘制及可选性评定的方法,得出了两国煤炭资源分类方法与可选性评定方法的异同与技术特点。     

煤炭可选性评定新方法——特定数量效率法

文章提出了一种全新的评定方法——特定数量效率法 ,该方法普遍适用于不同分选密度原煤的可选性评定 ,科学性强 ,简单、方便、实用。     

简单实用的可选性曲线画法

可选性曲线是煤质分析和选煤厂设计的基础,因此,如何既简单又准确地画出可选性曲线 显得尤为重要。文章结合大家熟练掌握的计算机知识,介绍了可选性曲线的又一种简单画法。     

煤炭可选性的控制因素及其评价

介绍了影响煤可选性的因素 ,并以乌达矿区难选煤层 1 5煤层煤为例 ,对其中的黄铁矿和粘土矿物的赋存状态作了讨论 ,分析了其可选特性