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    郭家灣選煤廠智能化建設(shè)規(guī)劃思考

    2021-12-05 08:02:05折小江
    煤炭加工與綜合利用 2021年9期
    關(guān)鍵詞:選煤廠智能化生產(chǎn)

    折小江

    (國(guó)能榆林能源有限責(zé)任公司,陜西 榆林 719000)

    1 智能化建設(shè)的必要性

    黨的十九大報(bào)告中指出,我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,堅(jiān)持質(zhì)量第一,效益優(yōu)先,以供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革為主線(xiàn),推動(dòng)煤炭產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,已成為主流共識(shí)。煤炭行業(yè)作為傳統(tǒng)高危行業(yè),發(fā)展不平衡、不充分、矛盾突出,更應(yīng)該先行一步,全方位、全鏈條實(shí)施智能化建設(shè),作為煤炭工業(yè)的重要環(huán)節(jié),選煤廠順應(yīng)國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃需求,從自動(dòng)化、信息化向智能化方向發(fā)展[1]。2020年2月,國(guó)家八部委聯(lián)合發(fā)文《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》,加快了推進(jìn)煤礦智能化發(fā)展步伐。

    2 郭家灣選煤廠基本情況

    郭家灣選煤廠隸屬于國(guó)能榆林能源有限責(zé)任公司,2015年7月建成并投產(chǎn),建設(shè)規(guī)模為10.0 Mt/a[1],為郭家灣煤礦的配套選煤廠。工藝流程為:200~25(13) mm塊煤采用3 mm濕法脫泥后重介淺槽分選,25(13)~6(0) mm末原煤采用不脫泥無(wú)壓三產(chǎn)品重介旋流器分選,粗煤泥采用濃縮旋流器+弧形篩+煤泥離心機(jī)脫水回收,細(xì)煤泥采用濃縮+加壓過(guò)濾+壓濾脫水回收??刂葡到y(tǒng)采用AB公司1756系列可編程邏輯控制器(PLC)作為控制核心,主站采用 1756-L75 系列 PLC冗余配置,主站與分站之間采用以太網(wǎng)進(jìn)行通訊。系統(tǒng)采用分布式控制方式,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備實(shí)現(xiàn)上位監(jiān)控主機(jī)、控制主站和I/O分站相互通訊。

    3 郭家灣選煤廠短板

    郭家灣選煤廠為新建選煤廠,自動(dòng)化程度較高,擁有較好的智能化改造基礎(chǔ),按照智能選煤廠的功能要求,現(xiàn)場(chǎng)主要存在以下短板。

    (1)現(xiàn)場(chǎng)絕大多數(shù)的閘板、閥門(mén)需要人工調(diào)整,滯后性大,員工勞動(dòng)強(qiáng)度大。

    (2)煤量控制、參數(shù)設(shè)定多依賴(lài)于人工經(jīng)驗(yàn),人為因素影響較大。

    (3)濃縮機(jī)、壓濾機(jī)、加藥系統(tǒng)、壓風(fēng)機(jī)等設(shè)備都為單機(jī)自動(dòng)化設(shè)備,需要人工在現(xiàn)場(chǎng)定崗操作。

    (4)攝像頭數(shù)量少,無(wú)法實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的視頻覆蓋,不滿(mǎn)足遠(yuǎn)程查看需求,需人工現(xiàn)場(chǎng)不斷巡視。

    (5)現(xiàn)有生產(chǎn)調(diào)度信息只能在調(diào)度室查看,崗位人員無(wú)法實(shí)時(shí)了解生產(chǎn)狀態(tài)。

    (6)在設(shè)備管理方面,現(xiàn)有設(shè)備數(shù)量較多,設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)較少,設(shè)備巡檢依賴(lài)崗位人員的責(zé)任心,人工巡視范圍和數(shù)量較為局限,人為因素影響較大。

    (7) 缺少統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái),生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、煤質(zhì)報(bào)表均通過(guò)紙質(zhì)記錄保存,線(xiàn)下電子備份,分析難度大,信息流通慢,指導(dǎo)生產(chǎn)存在較大的滯后性。

    4 建設(shè)思路及目標(biāo)

    (1)基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)。按照“萬(wàn)兆+千兆”雙環(huán)網(wǎng)設(shè)計(jì),千兆環(huán)網(wǎng)承載工控?cái)?shù)據(jù),萬(wàn)兆環(huán)網(wǎng)承載視頻傳輸,形成一條完善、安全、高效、實(shí)時(shí)的選煤廠數(shù)據(jù)傳輸通道。建立邊緣側(cè)數(shù)據(jù)中心,實(shí)現(xiàn)各類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析,保證各控制系統(tǒng)的穩(wěn)定、高可用、可遷移、可適應(yīng)未來(lái)的高負(fù)載運(yùn)行要求。建立生產(chǎn)指揮中心,集中展示選煤廠設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)、生產(chǎn)參數(shù)、監(jiān)控視頻。

    (2)基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)。升級(jí)關(guān)鍵環(huán)節(jié)閥門(mén)、閘板,為各項(xiàng)精準(zhǔn)控制提供硬件支撐。將各單機(jī)系統(tǒng)接入控制平臺(tái)并融合,消除信息孤島,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一集中控制。在45 kW以上關(guān)鍵電氣設(shè)備上安裝溫度振動(dòng)傳感器,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集,對(duì)關(guān)鍵設(shè)備故障分析系統(tǒng)進(jìn)行深度開(kāi)發(fā),提升診斷結(jié)果的預(yù)判性、靈敏度和準(zhǔn)確率,對(duì)高低壓配電柜進(jìn)行改造,實(shí)現(xiàn)停送電遠(yuǎn)程操作,減輕操作人員的工作強(qiáng)度。探索圖像識(shí)別技術(shù)與生產(chǎn)環(huán)節(jié)的結(jié)合,研究圖像監(jiān)測(cè)帶式輸送機(jī)的跑偏、堵料、撒煤,研究刮板機(jī)、淺槽分選機(jī)的斷鏈、掉鏈等故障識(shí)別,在帶式輸送機(jī)和桶箅子等關(guān)鍵環(huán)節(jié)上,結(jié)合工藝流程要求,實(shí)現(xiàn)粒度識(shí)別,在帶式輸送機(jī)上實(shí)現(xiàn)大型雜物識(shí)別等,為選煤廠高效巡檢提供保障

    (3)子系統(tǒng)智能化建設(shè)。建立重介密度智能控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)加介需求判定、加介環(huán)節(jié)自動(dòng)執(zhí)行、分選密度自動(dòng)調(diào)整。建立煤泥水系統(tǒng)智能控制系統(tǒng),采集入料濃度,檢測(cè)沉降效果,實(shí)現(xiàn)煤泥水系統(tǒng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集,建立數(shù)據(jù)模型,實(shí)現(xiàn)壓濾機(jī)、濃縮機(jī)、加藥系統(tǒng)的聯(lián)合運(yùn)行,提高各系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)性。探索壓風(fēng)系統(tǒng)、配倉(cāng)模塊、鐵器處理、裝車(chē)環(huán)節(jié)在廠內(nèi)的適用性創(chuàng)新建設(shè)。

    (4)管理平臺(tái)建設(shè)。運(yùn)用人工智能技術(shù)、科學(xué)算法,并同選煤專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)合,利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng),將選煤廠生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理工作的各種信息進(jìn)行分析整理,挖掘規(guī)律和知識(shí),發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,提出解決方案,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)、優(yōu)化、評(píng)價(jià)等,實(shí)現(xiàn)管理過(guò)程的智能化。

    5 結(jié) 語(yǔ)

    在當(dāng)前的技術(shù)條件下,智能化選煤廠建設(shè)還處在起步階段[3],存在諸多技術(shù)瓶頸,諸如選煤工藝、檢測(cè)傳感器以及裝備智能化等[4-5],距離真正的智能化尚有差距,選煤廠智能化建設(shè)任重道遠(yuǎn)[6]。郭家灣選煤廠智能化建設(shè)以降低職工勞動(dòng)強(qiáng)度,提高生產(chǎn)效率為目標(biāo),目前主要是提升現(xiàn)場(chǎng)基礎(chǔ)自動(dòng)化水平,建立安全高效傳輸通道,增加監(jiān)測(cè)手段,采集各類(lèi)數(shù)據(jù),將生產(chǎn)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化、可視化,通過(guò)對(duì)選煤廠生產(chǎn)過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、聯(lián)機(jī)處理和數(shù)據(jù)挖掘,實(shí)現(xiàn)管理決策的智能化[7]。

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