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为研究低阶烟煤煤岩显微组分的分选,以高惰质组含量的神东长焰煤为研究对象,利用偏光显微镜Leica DM4500P,分析了不同破碎程度下煤岩显微组分的分布形态和解离规律,确定了煤岩组分的最佳解离粒度,并对比了不同破碎程度下煤岩显微组分的重力分选结果。煤岩显微组分的解离特性表明,随着破碎粒度的降低,镜质组含量先基本不变,后逐渐降低,而惰质组含量先基本不变,后逐渐增加;当破碎粒度为0.125 mm时,镜质组单体解离度为91.77%,惰质组单体解离度为86.77%,连生体含量为8.05%;不同破碎程度下的煤岩显微组分重力分选结果表明,将煤样破碎至-0.125 mm,当分选密度为1.33 kg/L时,可获得镜质组含量为89.05%、镜质组回收率为58.72%的富镜质组富集物。 相似文献
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为揭示浮选分离过程中煤岩组分的可浮性差异及其与药剂的相互作用机制,研究了AlCl3对煤岩组分浮选分离的影响,探讨了AlCl3添加量对分离效果的影响,通过表面润湿性、表面Zeta电位、沉降性能等的测试,揭示了AlCl3对镜质组和惰质组在浮选分离过程中的作用机制。结果表明,当AlCl3添加量为200 mg/L时,浮选分离效果较好,浮物镜质组含量可达82.68%,沉物惰质组含量达到64.55%;AlCl3可增大镜质组和惰质组表面润湿性差异,且两组分表面Zeta电位到达零电点时,所对应的AlCl3添加量不同,当AlCl3用量介于两者之间时,浮选效果较好;AlCl3扩大了镜质组和惰质组的沉降速率和可浮性差异。 相似文献
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侏罗纪烟煤是一种理想的动力用煤和化工原料,但由于其惰质组含量高(多数>35%),严重制约了侏罗纪煤的转化利用效率,并且由此产生严重的资源浪费和环境污染。煤炭精细加工与分质转化是提高侏罗纪烟煤转化效率与产品质量、减少废渣与二氧化碳排放的重要举措。针对该煤精细加工(煤岩组分分离富集)中存在的问题,从煤岩组分的表面结构和性质、选择性解离、常规分离富集方法等方面综述了近年的研究进展,分析了主要煤岩组分之间的表面结构和性质差异、最佳解离粒度的选择、常规分离富集方法的局限性,指出了基于油泡表面性质调控的油泡浮选方法可能成为煤岩组分高效分离富集的新方法。 相似文献
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煤中惰质组含量较高会影响煤的加工利用性能,煤岩组分分选是促进煤炭综合、高效利用的有效途径。以新疆煤为原料,用浮选槽对煤岩组分的富集和选别进行研究,并进行煤岩组分浮选富集的单因素和正交试验,并对浮选结果进行表征。结果表明:当进气量140 L/h、起泡剂0.08 g/L、捕收剂1.3 g/L、转速1 800 r/min、十六烷基三甲基溴化铵0.16 g/L时为最佳工艺条件,能较好地分选出壳质组和镜质组,此时浮物产率为64.35%,其中镜质组含量接近70%,比原煤中镜质组含量提高了将近34%。沉物中惰质组含量接近85%,比原煤中惰质组含量提高了近20%。 相似文献
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根据矿物学定量分析结果论述了微波预处理对南非一种碳酸盐铜矿石经棒磨后解离情况的影响.被处理的矿石在一台单模式微波加热器中按每批1 kg、在微波功率为10.5 kW的条件下处理0.5 s.为进行微波预处理选用的这种矿样是从给人棒磨机的第三段破碎产品中采集的.然后将经微波预处理的和未经处理的矿石磨细到80%-800 μm.经微波处理后的矿石显示出在较粗的粒度范围(106-300 μm)内明显地提高了单体解离的铜矿物数量.对该矿石中的所有的矿物来说,也都发现了类似的解离度变化.可以认为,微波预处理后能使那些对微波敏感的矿物,在较粗的粒度中达到解离. 相似文献
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为探究微波预处理对炼焦中煤磨矿性质的影响,采用颚式破碎机及棒磨机对炼焦中煤进行破碎试验。预处理前、后煤样的背散射图像分析结果表明:微波诱导煤样产生微米级裂缝,煤样的可磨性显著提高。挤压破碎条件下,经不同时间微波预处理煤样的破碎产物具有近似的粒度分布,微波预处理并没有改善煤样的破碎特性。磨矿试验结果表明:微波预处理可以显著的改善煤样的细磨效果,微波预处理时间、给矿量及磨矿时间对磨矿细度的交互作用明显,建立了3种因素对磨矿细度的模型关系。在相同的粒度要求条件下,微波预处理可以显著的降低磨矿时间。能耗分析结果表明:预处理时间为3 min时,磨矿过程综合能耗可以降低31.24%。磨矿产物密度分析结果表明:磨矿时间相同时,由于微波助磨作用及选择性加热作用,磨矿产物的解离度随预处理时间的延长而增大,预处理时间为3 min时,精煤灰分为10%条件下,精煤产率提高9个百分点。 相似文献
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在分析煤岩镜质组显微组分特点的基础上,针对其结构复杂、特征量多且相互交织从而影响分类准确性等问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的煤岩显微组分镜质组分类方法。首先根据镜质组显微图像中各组分呈现的条状、团块、颗粒等纹理特点和亮度差异,采用基于灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、局部平稳性等纹理特征量和基于灰度分布统计的亮度比、均值、均方差、三阶矩偏度等亮度相关特征量对其进行描述,构成初始特征量集;再采用主成分分析法对初始特征量集进行进一步的抽取;最后构建基于径向基函数的支持向量机(RBF-SVM),采用积累贡献率较大的主成分作为分类参量实现镜质组的自动分类。实验结果表明:纹理和灰度统计特征可有效刻画煤岩镜质组显微组分;采用PCA对初始特征进行抽取之后,用于分类的特征空间维数大幅度降低,分类算法的泛化能力增强,分类的准确率显著提高。 相似文献
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