一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法技术

本发明专利技术公开了一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，包括以下步骤：先采集入洗原煤数据，对所采集的数据统计先验可选性信息；再建立基于演化时间的床层密度动态模型，并形成稳定床层密度；然后计算获得分选密度模型，建立以分选密度模型、分选系统的可能偏差、边界控制参数的四参数为基础的经验分配函数模型，计算各密度级区间对应的产品分配率；最终通过先验可选性信息和各密度级区间对应的产品分配率，预测计算选煤系统的产品产率及灰分，并进行修正；本发明专利技术融合不同的干法重介质分选数学模型，增强模型对于分选过程稳态及动态特性的描述能力，提高精煤灰分及产率的预测精度，解决干法重介质领域缺乏理论模型难以实施动态控制的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及干法重介质煤炭分选技术，属于煤炭分选领域，具体涉及一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法。

技术介绍

1、传统煤炭分选工业中，生产工艺参数调节需通过人工决策，这种方式主观性强从而导致对分选过程工艺参数调控的滞后性大、可靠性差，使得分选出的精煤产品质量不稳定。对分选系统实施有效的智能控制能够有效提高选煤厂运行的稳定性和经济性。

2、干法重介质分选在煤炭分选过程中能够严格地按密度进行分选，使得它能够高效地分离出不同密度的煤炭颗粒，具有高分选精度和数量效率、以及适应性强、粒度范围宽、易于实现自动化等优点；

3、在对干法重介质分选进行适用于控制算法的动态模型时，其相关数学模型主要分为四类，即第一类为分配模型，常通过分配曲线统计，以保障精煤产品的质量，比如经验函数分布、正态分布、双曲正切分布等不同的分配曲线模型；第二类为过程参数模型，些关键的过程参数如分选密度和可能偏差，往往与操作条件、原煤和介质的性质等密切相关，需要通过颗粒运动学、流体动力学、多相流理论等进行建模并回归；第三类为计算仿真模型，比如计算流体力学、离散元分析、有限本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，所述矸石产率的计算公式为：

6.根据权利要求5所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，步骤S6中，所述修正后的精煤产率计算公式为：

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【技术特征摘要】

1.一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：董良，张赣苏，代伟，许轩，孙中彬，杨甲山，王子涵，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：

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