選煤廠智能化建設(shè)成果專欄

針對付村選煤廠在實際洗選工藝流程中，重介洗煤處理工藝存在處理效果不穩(wěn)定、運行成本高、操作復(fù)雜等問題，研究了洗選知識圖譜與決策支持關(guān)鍵技術(shù)，通過智能化系統(tǒng)實現(xiàn)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)和智能化子系統(tǒng)的融合協(xié)同，引入自動化控制系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)分析，全面優(yōu)化重介分選工藝，建立了智能控制系統(tǒng)，提高了重介分選的穩(wěn)定性和精度，降低運行成本和操作復(fù)雜度，提高了選煤廠的生產(chǎn)效率、經(jīng)濟效益和智能決策水平。

文章來源：《智能礦山》2025年第9期“選煤廠智能化建設(shè)成果專欄”

作者簡介：郭瑩，現(xiàn)任棗莊礦業(yè)集團付村選煤廠主任工程師，主要從事選煤生產(chǎn)技術(shù)管理相關(guān)工作。E-mail：guosuying5821@126.com

作者單位：棗莊礦業(yè)（集團）付村煤業(yè)有限公司

引用格式：郭瑩.付村選煤廠洗選知識圖譜與工藝參數(shù)決策研發(fā)與應(yīng)用[J].智能礦山，2025，6(9)：33-40.

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選煤作為煤炭現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，既是潔凈煤技術(shù)的源頭，又是綜合利用資源、提高煤炭企業(yè)經(jīng)濟效益和社會效益的重要途徑和手段的環(huán)節(jié)。因此，煤炭洗選加工技術(shù)的發(fā)展是提高經(jīng)濟效益、節(jié)約資源、促進節(jié)能減排、實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境和諧發(fā)展的關(guān)鍵。

棗莊礦業(yè)（集團）付村煤業(yè)有限公司選煤廠（簡稱付村選煤廠）設(shè)計規(guī)模為3.0 Mt/a，于2001年正式投產(chǎn)，經(jīng)過多次技術(shù)改造，現(xiàn)主選設(shè)備為無壓三產(chǎn)品重介質(zhì)旋流器。為進一步優(yōu)化生產(chǎn)，圍繞煤質(zhì)在線預(yù)測、選煤知識圖譜構(gòu)建、智能精煤軟測量等方面，分析了煤炭分選環(huán)節(jié)智能決策和控制的研究現(xiàn)狀，提出知識與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的重介選煤工藝優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)，為質(zhì)量管控提供更為準(zhǔn)確的檢測依據(jù)，為集約生產(chǎn)管理提供更為可靠的數(shù)據(jù)支持，為洗煤提供更為高效穩(wěn)定的生產(chǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)洗選加工的優(yōu)質(zhì)高效。

選煤廠智能化發(fā)展現(xiàn)狀

現(xiàn)階段國內(nèi)選煤廠基本實現(xiàn)自動化控制，信息化處于初步的報表、流程階段，自動化滿足工業(yè)生產(chǎn)流程效率層面的要求。應(yīng)進一步探索產(chǎn)能、成本、效益、效率、安全等方面的潛在特性，研發(fā)選煤決策控制系統(tǒng)，實現(xiàn)選煤廠的分析判斷、指導(dǎo)調(diào)控的智能生產(chǎn)功能。

重介洗煤是變量多、非線性、時變性且參數(shù)關(guān)聯(lián)性強的復(fù)雜系統(tǒng)，當(dāng)某個參數(shù)發(fā)生變化時，需要同時調(diào)整多個關(guān)聯(lián)參數(shù)，人為調(diào)整存在不及時和不準(zhǔn)確的問題。

當(dāng)前選煤過程的運行優(yōu)化控制主要采用了基于人工和機理模型的控制方法，此類方法存在較大局限性。運行過程的動態(tài)特性未知，機理復(fù)雜難以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，且易受到多種不確定性因素影響，嚴重阻礙了當(dāng)前選煤控制系統(tǒng)的設(shè)計，導(dǎo)致實際工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用效果較差。

為了提高重介洗煤處理工藝的效率和可靠性，通過綜合利用豐富的領(lǐng)域知識和大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)工藝參數(shù)的精確優(yōu)化，提高洗選效率和產(chǎn)品質(zhì)量。雙驅(qū)動模式實時監(jiān)測和分析原煤性質(zhì)、設(shè)備狀態(tài)及環(huán)境因素等多維數(shù)據(jù)，輔助制定智能決策，確保分選效果優(yōu)化，增強分選設(shè)備配套能力，提高產(chǎn)能和智能化水平。

洗選知識圖譜與決策支持整體概況

2.1 付村選煤廠生產(chǎn)現(xiàn)狀

付村選煤廠主要生產(chǎn)環(huán)節(jié)包括原煤初選運輸存儲、無壓三產(chǎn)品重介質(zhì)旋流器分選、精煤浮選壓濾、煤泥濃縮壓濾、產(chǎn)品運輸存儲等。雖然智能化建設(shè)方面取得了一些成果，但生產(chǎn)過程控制方面存在以下3個方面的問題。

（1）原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)監(jiān)測不及時，數(shù)據(jù)缺失量大。原煤煤質(zhì)依賴人工浮沉試驗，化驗周期長，原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)滯后嚴重；長時間間隔采樣，存在當(dāng)下煤質(zhì)情況嚴重缺失；根據(jù)生產(chǎn)狀況不均勻采樣，導(dǎo)致不規(guī)則采樣煤質(zhì)數(shù)據(jù)。

（2）精煤產(chǎn)品灰分測量實時性差?？焖贉y灰法測量周期長，精煤灰分化驗數(shù)據(jù)滯后，無法及時反饋到工藝參數(shù)調(diào)整；在用的測灰儀設(shè)備檢測精度不滿足需求。

（3）工藝參數(shù)調(diào)整不科學(xué)，無法更好地指導(dǎo)重介生產(chǎn)。原煤煤質(zhì)檢測不及時，工藝參數(shù)調(diào)整依據(jù)不足；滯后的精煤灰分反饋與變化的煤質(zhì)疊加，導(dǎo)致工藝參數(shù)人工決策難度大；依靠人工經(jīng)驗調(diào)整工藝參數(shù)，調(diào)節(jié)過程不科學(xué)，介質(zhì)消耗大、產(chǎn)品指標(biāo)不穩(wěn)定。

2.2 智能化控制模型設(shè)計原則

針對付村選煤廠重介智能分選所面臨的問題，引入先進的自動化控制系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)分析手段，全面優(yōu)化重介分選工藝。整合、梳理來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)池化管理，并通過實時監(jiān)測和分析各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立智能化控制模型，提高重介分選穩(wěn)定性和精度，降低運行成本和操作復(fù)雜度，提高選煤廠的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。

2.3 智能決策系統(tǒng)架構(gòu)技術(shù)路線

針對原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)采集頻率低的問題，利用歷史原煤浮沉實驗室數(shù)據(jù)和精煤灰分數(shù)據(jù)，預(yù)測性優(yōu)化原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)；基于優(yōu)化后的原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)，利用目標(biāo)精煤灰分計算理論分選密度，根據(jù)當(dāng)前分選密度計算理論精煤灰分；精煤灰分軟測量模型結(jié)合理論精煤灰分、當(dāng)前工藝參數(shù)和優(yōu)化后的煤質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)測精煤灰分；重介分選工藝決策模型結(jié)合預(yù)測的精煤灰分反饋、理論分選密度和優(yōu)化后的煤質(zhì)數(shù)據(jù)，智能決策分選密度等工藝參數(shù)；在此基礎(chǔ)上，結(jié)合選煤工藝優(yōu)化知識圖譜，實現(xiàn)知識與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的重介選煤工藝優(yōu)化，洗選知識圖譜與智能決策系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 洗選知識圖譜與智能決策系統(tǒng)架構(gòu)

洗選知識圖譜與決策支持關(guān)鍵技術(shù)

3.1 選煤大數(shù)據(jù)采集與整合

（1）選煤相關(guān)數(shù)據(jù)的全面采集和整合，包括抽取和轉(zhuǎn)換原有生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一和標(biāo)準(zhǔn)化；利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集，并推送至數(shù)據(jù)中心。

（2）建立選煤大數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)，通過引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，搭建高效數(shù)據(jù)存儲和計算平臺，實現(xiàn)對選煤大數(shù)據(jù)的高速存儲和實時處理；借助分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫等技術(shù)手段，提高數(shù)據(jù)存儲和訪問的效率和可靠性。

（3）構(gòu)建選煤大數(shù)據(jù)集成與共享平臺，通過引入開放接口和標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源之間的互聯(lián)和交流；搭建數(shù)據(jù)共享平臺，將選煤大數(shù)據(jù)對外發(fā)布，以便其他應(yīng)用和機構(gòu)利用數(shù)據(jù)進行研究和分析，超融合服務(wù)器平臺用于數(shù)據(jù)采集與整合界面如圖2所示。

圖2 超融合服務(wù)器平臺用于數(shù)據(jù)采集與整合界面

3.2 入選原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)實時優(yōu)化與重構(gòu)

（1）建立基于密度的原煤灰分預(yù)測模型。開發(fā)了1種基于原煤密度的回歸模型，用于預(yù)測原煤灰分含量。利用易于獲取的原煤密度數(shù)據(jù)作為預(yù)測灰分的基礎(chǔ)，提高了原煤灰分數(shù)據(jù)的測量效率，原煤灰分與密度線性關(guān)系如圖3所示。

圖3 原煤灰分與密度線性關(guān)系

（2）填補基于精煤快灰反饋的原煤數(shù)據(jù)。針對原煤浮沉數(shù)據(jù)中的缺失值，采用一種基于精煤快速灰分反饋的填補技術(shù)?？紤]到精煤快灰的采樣頻率遠高于原煤，結(jié)合原煤密度級灰分和產(chǎn)率的概率分布，實現(xiàn)了對入選原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)的高效填補，基于精煤快灰反饋的原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)優(yōu)化與重構(gòu)如圖4所示。

圖4 基于精煤快灰反饋的原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)優(yōu)化與重構(gòu)

（3）實現(xiàn)圖引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的原煤數(shù)據(jù)填補。開發(fā)出一種基于圖引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于填補不規(guī)則時間采樣的原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)。在此方法中，每個數(shù)據(jù)樣本被構(gòu)建成1張圖，其中節(jié)點代表重介分選工藝參數(shù)和原煤煤質(zhì)指標(biāo)，邊表示指標(biāo)間的依賴關(guān)系。通過神經(jīng)消息傳遞和時間自注意力算法，計算指標(biāo)間的相互依賴性，并利用高依賴邊通過相鄰未缺失節(jié)點填補缺失節(jié)點值。此方法考慮了跨樣本指標(biāo)間的共享依賴關(guān)系，并捕捉了每個樣本中指標(biāo)隨時間變化的特定關(guān)系，實現(xiàn)了對不規(guī)則時間采樣缺失煤質(zhì)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)填補，引導(dǎo)的煤質(zhì)數(shù)據(jù)優(yōu)化與重構(gòu)如圖5所示。

圖5 引導(dǎo)的煤質(zhì)數(shù)據(jù)優(yōu)化與重構(gòu)

3.3 精煤灰分在線軟測量技術(shù)

（1）原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)的多通道線圖化表示。設(shè)計了1種針對不規(guī)則時間采樣原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)的多通道線圖化表示方法。將原煤煤質(zhì)指標(biāo)（如密度級產(chǎn)率或灰分）隨時間變化以多維度折線圖的形式直觀展示。通過組合所有密度級的煤質(zhì)指標(biāo)，形成多通道折線圖，每個通道代表1個指標(biāo)的變化軌跡。此方法提升了數(shù)據(jù)的可讀性，并完整保留了數(shù)據(jù)原始特征，使得數(shù)據(jù)的分析和理解更為直觀和高效，針對不規(guī)則采樣的多通道線圖法如圖6所示。

圖6 針對不規(guī)則采樣的多通道線圖法

（2）以多通道線圖為輸入，結(jié)合分選工藝數(shù)據(jù)和“分選密度-精煤灰分”理論回歸模型獲得的理論灰分值。通過構(gòu)建復(fù)合損失函數(shù)，結(jié)合物理損失與傳統(tǒng)經(jīng)驗損失監(jiān)督模型訓(xùn)練。物理損失通過調(diào)整部分輸入數(shù)據(jù)生成反事實樣本，并與原始數(shù)據(jù)進行對比分析，根據(jù)精煤灰分預(yù)測結(jié)果變化計算得到。此模型實現(xiàn)連續(xù)測量，并通過生產(chǎn)情況矯正預(yù)測值，增強模型在各類工況下的自適應(yīng)能力，基于深度學(xué)習(xí)的精煤實時灰分軟測量模型如圖7所示。

圖7 基于深度學(xué)習(xí)的精煤實時灰分軟測量模型

3.4 選煤工藝分析與控制變量調(diào)節(jié)算法

（1）建立精煤灰分-分選密度理論回歸模型。利用原煤浮沉試驗數(shù)據(jù)，確定了精煤灰分與分選密度之間的離散映射關(guān)系，通過插值方法平滑處理離散點，建立了兩者間的連續(xù)值理論映射模型，為精煤灰分的預(yù)測提供了科學(xué)依據(jù)，動態(tài)原煤可選性曲線如圖8所示。

圖8 動態(tài)原煤可選性曲線

（2）定義融合物理知識的復(fù)合損失函數(shù)。提出了1種面向重介分選密度決策的復(fù)合損失函數(shù)，由傳統(tǒng)經(jīng)驗損失和物理損失2部分組成。物理損失計算通過調(diào)整部分輸入數(shù)據(jù)，生成反事實對照樣本，并與原始數(shù)據(jù)對比分析。根據(jù)調(diào)整前后分選密度預(yù)測結(jié)果的物理變化計算物理損失，實現(xiàn)對模型性能的準(zhǔn)確評估，深度學(xué)習(xí)與物理引導(dǎo)的分選密度模型決策如圖9所示。

圖9 深度學(xué)習(xí)與物理引導(dǎo)的分選密度模型決策

3.5 選煤工藝分析與決策支持系統(tǒng)

（1）鑒于選煤生產(chǎn)數(shù)據(jù)多樣，建立工藝分析與決策支持平臺，通過引入開放接口和標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，與現(xiàn)有集控系統(tǒng)對接，將各類重介生產(chǎn)工藝參數(shù)接入現(xiàn)有系統(tǒng)，實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源之間的互聯(lián)，集中管理、統(tǒng)一調(diào)度和智能分析選煤數(shù)據(jù)功能。支持多數(shù)據(jù)源接入、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化處理，具備高效的數(shù)據(jù)存儲和檢索能力，能夠處理和分析海量實時數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)可讀性并保留原始特征；同時將密度決策、重介灰分軟測量、洗選知識圖譜等整合到平臺中，平臺支持TPC/IP，OPC，MOTT，HTTP以及用戶自定義接口協(xié)議，為選煤行業(yè)提供強有力的數(shù)據(jù)支持，重介智能決策支持平臺界面如圖10所示。

圖10 重介智能決策支持平臺界面

（2）基于理論與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的重介分選密度決策模式。基于精煤快灰反饋和圖引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，雙重填補策略優(yōu)化的原煤煤質(zhì)為前饋尋優(yōu)控制，以“精煤灰分-分選密度”理論回歸模型優(yōu)化的理論分選密度為第2前饋，以面向不規(guī)則時間采樣原煤煤質(zhì)數(shù)據(jù)多通道線圖化表示的產(chǎn)品灰分在線軟測量為反饋控制，優(yōu)化模型復(fù)合損失函數(shù)為物理引導(dǎo)，形成物理引導(dǎo)的“雙前饋+反饋閉環(huán)控制”智能化控制新模式，實現(xiàn)對目標(biāo)精煤灰分分選密度的精準(zhǔn)調(diào)控，“雙前饋＋反饋”閉環(huán)控制智能決策新模式如圖11所示。

圖11 “雙前饋＋反饋”閉環(huán)控制智能決策新模式

3.6 洗選知識圖譜平臺

（1）選煤領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和經(jīng)驗的整合和抽象，包括對選煤生產(chǎn)過程中涉及的各環(huán)節(jié)、設(shè)備、工藝參數(shù)等進行知識提取和建模，形成領(lǐng)域知識圖譜基礎(chǔ)；利用自然語言處理和專業(yè)領(lǐng)域分析技術(shù)，對信息進行結(jié)構(gòu)化處理和語義抽取，構(gòu)建知識表示的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

（2）建立選煤相關(guān)數(shù)據(jù)與領(lǐng)域知識關(guān)聯(lián)關(guān)系，關(guān)聯(lián)選煤生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)與領(lǐng)域知識，建立數(shù)據(jù)與知識的映射關(guān)系。通過數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中潛在特性和價值信息，并與領(lǐng)域知識融合，為選煤過程優(yōu)化，提供理論支撐和實踐指導(dǎo)，洗選知識圖譜模型構(gòu)建如圖12所示。

圖12 洗選知識圖譜模型構(gòu)建

（3）構(gòu)建選煤過程優(yōu)化知識表示模型，基于整合的選煤數(shù)據(jù)和領(lǐng)域知識，設(shè)計并構(gòu)建知識圖譜的表示模型，包括知識結(jié)構(gòu)化表示、關(guān)聯(lián)關(guān)系建模、實體屬性描述等。通過統(tǒng)一的知識表示模型，實現(xiàn)選煤過程涉及的各類知識和數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和表達，為后續(xù)知識推理和應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持，洗選知識圖譜平臺問答界面如圖13所示。

圖13 洗選知識圖譜平臺問答界面

洗選知識圖譜與決策支持系統(tǒng)應(yīng)用效果

（1）提高了選煤廠生產(chǎn)工藝系統(tǒng)的智能化水平，降低了操作工人工作強度，實現(xiàn)了工藝參數(shù)的精確優(yōu)化，減少了人為因素的影響，降低了生產(chǎn)成本，全員工效提高10%。

（2）通過綜合利用領(lǐng)域知識和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實時監(jiān)測和分析原煤性質(zhì)、設(shè)備狀態(tài)以及環(huán)境因素等多維數(shù)據(jù)，實現(xiàn)工藝參數(shù)的精確優(yōu)化，提高洗選效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

（3）保證了生產(chǎn)過程中的各項指標(biāo)穩(wěn)定在最佳范圍內(nèi)，精煤灰份控制偏差在0.4%以內(nèi)，灰分波動范圍下降10%，綜合精煤回收率提高0.5%。

結(jié) 語

付村選煤廠面向生產(chǎn)過程控制的洗選知識圖譜與決策支持關(guān)鍵技術(shù)研究，通過綜合利用豐富的領(lǐng)域知識和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實時監(jiān)測和分析原煤性質(zhì)、設(shè)備狀態(tài)以及環(huán)境因素等多維數(shù)據(jù)，并通過硬件系統(tǒng)構(gòu)建和軟件平臺開發(fā)，研發(fā)了工藝及精煤質(zhì)量控制的智能決策系統(tǒng)，實現(xiàn)工藝參數(shù)的精確優(yōu)化，保障了選煤廠產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

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