對沼氣計量表制造過程進行優化設計
摘要：為進一步提升選煤廠對細煤顆粒的浮選效果，減少環境污染，對原有沼氣計量表制過程進行優化設計。在簡要介紹浮選原理的基礎上，給出優化后的沼氣計量表制造工程系統設計，并重點對加藥量控制、給礦濃度控制以及給礦量控制進行重點設計與分析。優化后的沼氣計量表制造方案在原選煤廠進行工業試驗，應用結果表明，優化方案的浮選指標（藥劑消耗、抽出率、灰分）均有明顯提升，系統運行穩定可靠，*大地降低了工人的勞動強度，具有較好的經濟價值，值得推廣。
引言
國內選煤廠設備大型化以及采煤機械化的不斷發展，使得細粒煤粉不斷增多。粉煤的粒度越細，給選煤工作帶來的難度也 就 越 大，對選煤方法也就提出更高的要求。浮選法主要用于細顆粒煤泥的分選，根據礦物原料表面性質的差異，調節加藥量、給礦量、給礦濃度等參數，將細顆粒礦物礦漿分離成滿足控制要求的精礦和尾礦，實現礦物分 選。傳統選煤廠的浮選工作停留在人工手動操作階段，工人依據經驗，對浮選過程進行觀察和操作，并達到一個滿意的浮選效 果。國內外對礦物浮選的研究較多，如國外對浮選柱的研究起源于１９１５年，到２０世紀８０年代各種新型浮選柱層出不窮，并在浮選藥劑、空氣發生器等方面有較大改善和發展。國內對浮選柱的研究于２０世紀５０年代開始，并研制出自己的浮選柱，高度越來越低、充氣方式逐步完善、礦化方式多樣化。浮選過程具有滯后性和慣性，且是一個時變系統，控制過程中需要協調的變量較多，單純依靠人工經驗無法達到浮選指標。為進一步提高細煤顆粒的分選效果，減少環境污染，必須對現有的沼氣計量表制造進行優化設計。
１浮選原理簡介
浮選是依據礦物原料表面的化學性質，向待浮選的礦漿中加入浮選藥劑和空氣，使其與礦漿充分融合，并根據各礦物原料的黏附程度的不同，分選出不同的礦物。浮選過程一般分為礦漿碰撞、黏附、上浮以及精煤溢出四個階段。礦物原料在浮選藥劑的作用下，與 空氣發生器產生的小氣泡發生充分碰撞，進行礦物捕集。利用礦物間的疏水特性，礦物粘附于氣泡表面，氣泡不斷上浮，形成精礦泡沫層，精礦溢出浮選柱；由于尾礦的親水特性，尾礦沉入底部并排出。浮選流程如圖１所示。
２系統設計
沼氣計量表制造過程系統設計如圖２所示，由上位機、 ＰＬＣ控制器以及外部元器件組成。上位機用于顯示沼氣計量表制造過程狀態參數、系統參數以及故障信息的顯示；ＰＬＣ控制器是該系統的核心，以通信方式將浮選過程各數據信息傳送給上位機，與系統外接的各傳感器、流量計、泵以模擬量輸入／輸出擴展模式進行數據采集。
外部元器件中的用于模擬量輸入信號采集的壓力傳感器測量泡沫層液位高度，泡沫層厚定義為液位低，泡沫層薄定義為液位高；科氏質量流量計用于檢測礦漿的濃度，其原理是根據科里奧利效應，即礦漿流經管子時會產生科里奧利力使其發生形變，根據礦漿質量流量和密度可得到礦漿濃度。為彌補科氏質量流量計安裝的不足，增加超聲波流量計和電磁流量計共同檢測礦漿濃度。用于模擬量輸出信號采集的外部元器件有變頻泵、離心式渣漿泵以及隔膜計量泵，分別用于尾礦控制、給礦控制以及給藥控制。
３自動控制過程分析
３．１ 加藥量控制
加藥量控制過程是一個隨機動態過程，給定藥劑加藥量與礦漿流量以及礦漿濃度的關系如下：
Ｇ ＝Ｋ·Ｑ·ｑ（Ａ －Ｂ·ｑ） （１）
式中：Ｇ為原給定藥劑加藥量，ｋｇ／ｔ；Ｑ為礦漿流量， ｍ３／ｈ；ｑ為礦漿濃 度，ｇ／Ｌ；Ｋ為噸 煤 油 耗 量，ｋｇ／ｔ，Ａ 與 Ｂ 為經驗系數。
圖３中的礦漿流量與礦漿濃度分別由科氏質量流量計和超聲波流量計測得，并 以４～２０ｍＡ 電流信號傳送給 ＰＬＣ控制器。由 ＰＬＣ控制器根據電流信號值計算出實際的礦漿濃度和礦漿流量值，對上述兩個值進行邏輯處理以及運算，得出實時加藥量。ＰＬＣ 控制器將計算出的實時加藥量數據以４～２０ｍＡ 的電流信號發送給隔膜計量泵，由其控制并實現加藥量過程的自動控制。
３．２ 給礦濃度控制
給礦濃度控制策略采用常規的ＰＩＤ調節器實現，如圖４所示。在該控制系統中，給礦濃度設定值以及反饋的給礦濃度檢測值為ＰＩＤ調節器的輸 入，ＰＩＤ 調節器的輸出為變頻泵的頻率。該頻率可進行自動與手動兩種控制模式。以變頻控制方式對濃密機的底流泵進行精密轉速控制，即可控制濃密機排出的底流礦漿的濃度。
以式（２）為基礎，對礦濃度進行 ＰＩＤ調節控制，實時控制濃密機底流泵轉速，保證濃密機排出的底流礦漿濃度在合理區間。
３．３ 給礦量控制
由于給礦量控制過程沒有滯后性干擾，因此其控制策略可用 ＰＩ調節器控制完成，如圖５所示。ＰＩ調節器的輸入為給礦量設定值以及反饋的給礦量檢測值，其輸出為調節閥的輸入。對調節閥的控制分為自動和手動兩種操作模式，即調節閥的開度既可以自動控制，也可以手動控制。
以式（３）為基礎，對給礦量進行 ＰＩ調節，實時控制調節閥的開度，并對給礦量進行精確控制。
４ 應用情況
沼氣計量表制造過程優化設計完成后，在原選煤廠進行為期三個月的工業試驗，并對優化前后的浮選關鍵指標參數進行統計和分析。應用情況數據表明，經過優化設計的浮選自動控制系統，各關鍵浮選指標參數都有明顯提升，詳見表１
５ 結語
提升并加快選煤廠浮選過程的自動化、智能化進程迫在眉睫，是進一步提升細煤分選效果、減少環境污染的必由之路。浮選過程的藥劑控制、給礦量流量／濃度檢測、空氣發生器控制、液位控制等方面都需要進一步展開研究。在后續的工作中，需要在硬件設備選 型、控 制 模型／算法優化、全過程的自動化／智能化以及遠程監控等方面進行更深入的研究。
引言
國內選煤廠設備大型化以及采煤機械化的不斷發展，使得細粒煤粉不斷增多。粉煤的粒度越細，給選煤工作帶來的難度也 就 越 大，對選煤方法也就提出更高的要求。浮選法主要用于細顆粒煤泥的分選，根據礦物原料表面性質的差異，調節加藥量、給礦量、給礦濃度等參數，將細顆粒礦物礦漿分離成滿足控制要求的精礦和尾礦，實現礦物分 選。傳統選煤廠的浮選工作停留在人工手動操作階段，工人依據經驗，對浮選過程進行觀察和操作，并達到一個滿意的浮選效 果。國內外對礦物浮選的研究較多，如國外對浮選柱的研究起源于１９１５年，到２０世紀８０年代各種新型浮選柱層出不窮，并在浮選藥劑、空氣發生器等方面有較大改善和發展。國內對浮選柱的研究于２０世紀５０年代開始，并研制出自己的浮選柱，高度越來越低、充氣方式逐步完善、礦化方式多樣化。浮選過程具有滯后性和慣性，且是一個時變系統，控制過程中需要協調的變量較多，單純依靠人工經驗無法達到浮選指標。為進一步提高細煤顆粒的分選效果，減少環境污染，必須對現有的沼氣計量表制造進行優化設計。
１浮選原理簡介
浮選是依據礦物原料表面的化學性質，向待浮選的礦漿中加入浮選藥劑和空氣，使其與礦漿充分融合，并根據各礦物原料的黏附程度的不同，分選出不同的礦物。浮選過程一般分為礦漿碰撞、黏附、上浮以及精煤溢出四個階段。礦物原料在浮選藥劑的作用下，與 空氣發生器產生的小氣泡發生充分碰撞，進行礦物捕集。利用礦物間的疏水特性，礦物粘附于氣泡表面，氣泡不斷上浮，形成精礦泡沫層，精礦溢出浮選柱；由于尾礦的親水特性，尾礦沉入底部并排出。浮選流程如圖１所示。
２系統設計
沼氣計量表制造過程系統設計如圖２所示，由上位機、 ＰＬＣ控制器以及外部元器件組成。上位機用于顯示沼氣計量表制造過程狀態參數、系統參數以及故障信息的顯示；ＰＬＣ控制器是該系統的核心，以通信方式將浮選過程各數據信息傳送給上位機，與系統外接的各傳感器、流量計、泵以模擬量輸入／輸出擴展模式進行數據采集。
外部元器件中的用于模擬量輸入信號采集的壓力傳感器測量泡沫層液位高度，泡沫層厚定義為液位低，泡沫層薄定義為液位高；科氏質量流量計用于檢測礦漿的濃度，其原理是根據科里奧利效應，即礦漿流經管子時會產生科里奧利力使其發生形變，根據礦漿質量流量和密度可得到礦漿濃度。為彌補科氏質量流量計安裝的不足，增加超聲波流量計和電磁流量計共同檢測礦漿濃度。用于模擬量輸出信號采集的外部元器件有變頻泵、離心式渣漿泵以及隔膜計量泵，分別用于尾礦控制、給礦控制以及給藥控制。
３自動控制過程分析
３．１ 加藥量控制
加藥量控制過程是一個隨機動態過程，給定藥劑加藥量與礦漿流量以及礦漿濃度的關系如下：
Ｇ ＝Ｋ·Ｑ·ｑ（Ａ －Ｂ·ｑ） （１）
式中：Ｇ為原給定藥劑加藥量，ｋｇ／ｔ；Ｑ為礦漿流量， ｍ３／ｈ；ｑ為礦漿濃 度，ｇ／Ｌ；Ｋ為噸 煤 油 耗 量，ｋｇ／ｔ，Ａ 與 Ｂ 為經驗系數。
圖３中的礦漿流量與礦漿濃度分別由科氏質量流量計和超聲波流量計測得，并 以４～２０ｍＡ 電流信號傳送給 ＰＬＣ控制器。由 ＰＬＣ控制器根據電流信號值計算出實際的礦漿濃度和礦漿流量值，對上述兩個值進行邏輯處理以及運算，得出實時加藥量。ＰＬＣ 控制器將計算出的實時加藥量數據以４～２０ｍＡ 的電流信號發送給隔膜計量泵，由其控制并實現加藥量過程的自動控制。
３．２ 給礦濃度控制
給礦濃度控制策略采用常規的ＰＩＤ調節器實現，如圖４所示。在該控制系統中，給礦濃度設定值以及反饋的給礦濃度檢測值為ＰＩＤ調節器的輸 入，ＰＩＤ 調節器的輸出為變頻泵的頻率。該頻率可進行自動與手動兩種控制模式。以變頻控制方式對濃密機的底流泵進行精密轉速控制，即可控制濃密機排出的底流礦漿的濃度。
以式（２）為基礎，對礦濃度進行 ＰＩＤ調節控制，實時控制濃密機底流泵轉速，保證濃密機排出的底流礦漿濃度在合理區間。
３．３ 給礦量控制
由于給礦量控制過程沒有滯后性干擾，因此其控制策略可用 ＰＩ調節器控制完成，如圖５所示。ＰＩ調節器的輸入為給礦量設定值以及反饋的給礦量檢測值，其輸出為調節閥的輸入。對調節閥的控制分為自動和手動兩種操作模式，即調節閥的開度既可以自動控制，也可以手動控制。
以式（３）為基礎，對給礦量進行 ＰＩ調節，實時控制調節閥的開度，并對給礦量進行精確控制。
４ 應用情況
沼氣計量表制造過程優化設計完成后，在原選煤廠進行為期三個月的工業試驗，并對優化前后的浮選關鍵指標參數進行統計和分析。應用情況數據表明，經過優化設計的浮選自動控制系統，各關鍵浮選指標參數都有明顯提升，詳見表１
５ 結語
提升并加快選煤廠浮選過程的自動化、智能化進程迫在眉睫，是進一步提升細煤分選效果、減少環境污染的必由之路。浮選過程的藥劑控制、給礦量流量／濃度檢測、空氣發生器控制、液位控制等方面都需要進一步展開研究。在后續的工作中，需要在硬件設備選 型、控 制 模型／算法優化、全過程的自動化／智能化以及遠程監控等方面進行更深入的研究。