分析了编制选煤厂建设项目节能评估报告中,全年电耗和热力消耗的计算及参数选取存在的问题,提出应设定标准的计算参数和计算方法。

为了提高经济及社会效益,龙山选煤厂紧紧围绕选煤厂生产工艺系统各个环节,在原煤仓、精块场地安装了螺旋溜槽,有效防止了块煤破碎;增加次中煤分选系统、块中煤分选系统及精小块分选系统,调整了产品结构,满足了客户需求,创造了良好的经济、社会效益。

近年来,随着煤炭洗选深度的增加和煤质赋存条件的变化,煤泥水中高灰细泥含量不断增加,用常规的方法回收煤泥越来越困难,常用的圆盘过滤机和板框压滤机在部分选煤厂不能满足生产的需要,一种新型脱水设备——带式压滤机在高灰细泥的煤泥水回收中显露头角。龙山选煤厂建厂15 a来,厂内煤泥由板框压滤机回收,循环水质量浓度一般在400 g/L以上,一直困扰正常的选煤生产。2010年经过技术改造,由带式压滤机代替板框压滤机回收煤泥,经过1 a的生产使用效果很好,洗水质量浓度降到10 g/L以下,真正实现了厂内选煤用水的闭路循环,提高了精煤产率,净化了周围环境。

针对传统煤矸石分拣机械臂控制算法如抓取函数法、基于费拉里法的动态目标抓取算法等依赖于精确的环境模型、且控制过程缺乏自适应性，传统深度确定性策略梯度（DDPG）等智能控制算法存在输出动作过大及稀疏奖励容易被淹没等问题，对传统DDPG控制算法中的神经网络结构和奖励函数进行了改进，提出了一种适合处理六自由度煤矸石分拣机械臂的基于强化学习的改进DDPG控制算法。煤矸石进入机械臂工作空间后，改进DDPG控制算法可根据相应传感器返回的煤矸石位置及机械臂状态进行决策，并向相应运动控制器输出一组关节角状态控制量，根据煤矸石位置及关节角状态控制量控制机械臂运动，使机械臂运动到煤矸石附近，实现煤矸石分拣。仿真实验结果表明：改进DDPG算法相较于传统DDPG算法具有无模型通用性强及在与环境交互中可自适应学习抓取姿态的优势，可率先收敛于探索过程中所遇的最大奖励值，利用改进DDPG算法控制的机械臂所学策略泛化性更好、输出的关节角状态控制量更小、煤矸石分拣效率更高。

以新汶矿业集团有限责任公司赵官矿选煤厂主厂房为研究对象,运用有限元分析软件AN-SYS对其创建有限元模型和进行模态分析,计算出了主厂房的前6阶固有频率和模态振型,并确定了其振动特性。模态分析结果表明:主厂房前6阶固有频率在1.725 2～5.133 2 Hz之间,远小于振动筛的工作频率15 Hz,所以在振动筛正常工作时主厂房不存在共振现象;随着主厂房前6阶固有频率的增大,主厂房的振型也越来越复杂,当变形达到一定程度时,主厂房将遭到损坏。主厂房的模态分析结果为该厂的振动分析提供了理论依据,同时,也为进一步的谐响应分析和结构优化提供了参考数据。

选煤厂改造建设块煤重介浅槽分选工艺系统的建议方案.zip

MT145-1986评定选煤厂重选设备工艺效果的计算机算法.doc

祥达煤矿选煤厂EPC总承包工程施工组织设计完整版.docx

精品教育教学资料

为了使浮选作业能够获得最佳的性能指标,提高加药的准确性和可靠性,设计了以PLC为核心的双人机接口自动加药控制系统;经马头选煤厂实地运行,该系统成功实现了药剂的自动添加,双人机操作极大地降低了生产成本,减轻了工人的劳动强度。