礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采下的質(zhì)量控制研究

在當(dāng)前煤炭市場競爭日益激烈、環(huán)保要求愈發(fā)嚴(yán)格的背景下，實(shí)現(xiàn)礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采與質(zhì)量控制已成為煤炭行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。精準(zhǔn)配采能夠根據(jù)不同煤層的煤質(zhì)特性，科學(xué)規(guī)劃開采方案，使煤炭產(chǎn)品更好地滿足市場多樣化需求。而有效的質(zhì)量控制則可確保煤炭在開采、運(yùn)輸、洗選等全過程中的質(zhì)量穩(wěn)定性，避免因質(zhì)量問題造成的經(jīng)濟(jì)損失與市場信譽(yù)損害。然而，多煤層開采條件下煤質(zhì)的復(fù)雜性與動態(tài)變化性，給精準(zhǔn)配采與質(zhì)量控制帶來了諸多挑戰(zhàn)，亟需創(chuàng)新技術(shù)手段與管理模式予以應(yīng)對。因此，開展礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采下質(zhì)量控制的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義與應(yīng)用價值[]。

1.礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采下質(zhì)量控制的重要性

1.1提升經(jīng)濟(jì)效益與穩(wěn)固市場地位

煤炭市場遵循“質(zhì)優(yōu)價高”的基本規(guī)律，煤質(zhì)直接決定產(chǎn)品的市場價值。通過精準(zhǔn)質(zhì)量控制，構(gòu)建多煤層動態(tài)配采模型，依據(jù)各煤層的灰分、硫分、發(fā)熱量等核心指標(biāo)，科學(xué)規(guī)劃開采順序與比例，能夠有效降低商品煤灰分、提升發(fā)熱量，使煤炭產(chǎn)品滿足高端市場的嚴(yán)格需求[2]。這不僅可以避免因質(zhì)量不達(dá)標(biāo)導(dǎo)致的價格折扣，更能憑借優(yōu)質(zhì)特性獲取顯著的溢價空間，直接轉(zhuǎn)化為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的增長。

1.2促進(jìn)資源高效利用與踐行綠色發(fā)展

煤炭作為不可再生資源，其高效利用關(guān)乎行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。而優(yōu)先開采價值高、易開采的煤層，合理規(guī)劃低品位煤層的開采時機(jī)與方式，能夠避免優(yōu)質(zhì)資源的過度開采和劣質(zhì)資源的棄采浪費(fèi)，有效提高煤炭資源的整體回收率，延長礦井服務(wù)年限，為企業(yè)的長期發(fā)展夯實(shí)資源基礎(chǔ)。并且在環(huán)保政策日益嚴(yán)格的背景下，煤炭質(zhì)量與企業(yè)的合規(guī)運(yùn)營、綠色轉(zhuǎn)型息息相關(guān)。低硫分、低灰分的煤炭在燃燒過程中能夠大幅減少二氧化硫、氮氧化物、粉塵等污染物的排放，符合國家對清潔能源的發(fā)展要求。企業(yè)通過精準(zhǔn)配采生產(chǎn)符合環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的煤炭產(chǎn)品，既能滿足下游用戶對清潔能源的需求，又能有效規(guī)避因污染物超標(biāo)面臨的罰款、限產(chǎn)停產(chǎn)等處罰，降低經(jīng)營風(fēng)險。

2.礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采下質(zhì)量控制策略分析

2.1構(gòu)建多煤層動態(tài)配采模型，實(shí)時調(diào)控入洗煤質(zhì)波動范圍

隨著煤炭市場對煤質(zhì)要求的日益嚴(yán)格，礦井煤質(zhì)波動已成為制約煤炭企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵因素。尤其在多煤層開采的復(fù)雜條件下，不同煤層煤質(zhì)差異顯著，傳統(tǒng)靜態(tài)配采方式難以應(yīng)對煤質(zhì)動態(tài)變化。為此，礦井企業(yè)需構(gòu)建多煤層動態(tài)配采模型，通過實(shí)時調(diào)控手段精準(zhǔn)控制入洗煤質(zhì)波動范圍，實(shí)現(xiàn)煤炭資源的高效利用與質(zhì)量穩(wěn)定輸出。礦井企業(yè)應(yīng)以地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用三維建模技術(shù)構(gòu)建多煤層地質(zhì)模型。該模型集成各煤層的煤質(zhì)參數(shù)，包括灰分、硫分、發(fā)熱量等。同時，結(jié)合開采進(jìn)度、采掘設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等動態(tài)信息，形成多煤層動態(tài)配采基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)可引入智能算法構(gòu)建動態(tài)配采模型，該模型能夠根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃和煤質(zhì)目標(biāo)，對各煤層的開采順序、開采強(qiáng)度進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。例如，當(dāng)要求商品煤發(fā)熱量穩(wěn)定在4800大卡時，模型可自動調(diào)整高發(fā)熱量煤層（如5500大卡）與低發(fā)熱量煤層（如4200大卡）的開采比例；當(dāng)?shù)V井回采工作面發(fā)生地質(zhì)構(gòu)造變化時，模型可自動調(diào)整每個回采工作面生產(chǎn)量和生產(chǎn)時間差實(shí)現(xiàn)配采合理性。同時，模型應(yīng)具有結(jié)合實(shí)時采集的煤層厚度、灰分、硫分等數(shù)據(jù)的功能，通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷迭代優(yōu)化算法參數(shù)。若遇地質(zhì)條件突變導(dǎo)致某煤層煤質(zhì)波動，系統(tǒng)能在15分鐘內(nèi)生成新的配采方案，避免人工調(diào)整的滯后性。此外，該模型可聯(lián)動井下開采設(shè)備，直接向綜采工作面下達(dá)產(chǎn)量調(diào)節(jié)指令，實(shí)現(xiàn)“自標(biāo)設(shè)定一算法優(yōu)化一執(zhí)行反饋”的閉環(huán)管理，既保障煤質(zhì)穩(wěn)定性，又能最大化資源回收率。

2.2建立采面煤質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，聯(lián)動調(diào)整割煤參數(shù)保障配采精度

礦井生產(chǎn)單位在煤質(zhì)管理過程中，面臨煤層賦存條件復(fù)雜、開采擾動導(dǎo)致煤質(zhì)波動等難題。傳統(tǒng)粗放式煤質(zhì)管理模式已難以滿足市場對煤炭質(zhì)量的精細(xì)化需求。為實(shí)現(xiàn)煤炭資源高效利用與經(jīng)濟(jì)效益最大化，礦井生產(chǎn)單位需建立科學(xué)完善的煤質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，并通過聯(lián)動調(diào)整割煤參數(shù)，保障配采精度，提升煤質(zhì)綜合管理水平。

煤礦企業(yè)應(yīng)構(gòu)建采面煤質(zhì)實(shí)時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)對煤炭質(zhì)量的動態(tài)感知與精準(zhǔn)把控。在硬件部署層面，煤礦在采煤工作面沿煤層走向與傾向，間隔5至10米安裝高精度在線煤質(zhì)分析儀。在線煤質(zhì)分析儀集成近紅外光譜、γ射線等多種檢測技術(shù)，可實(shí)時測定煤炭的灰分、硫分、發(fā)熱量等關(guān)鍵指標(biāo)，采樣頻率達(dá)每分鐘1次，確保數(shù)據(jù)更新的及時性與連續(xù)性。同時，在轉(zhuǎn)載點(diǎn)、運(yùn)輸皮帶等關(guān)鍵位置部署激光粒度分析儀，實(shí)時監(jiān)測煤炭粒度分布，為后續(xù)洗選加工提供數(shù)據(jù)支撐。

2.3優(yōu)化運(yùn)輸環(huán)節(jié)分儲分運(yùn)流程，降低不同煤種混摻污染風(fēng)險

在礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采體系中，運(yùn)輸環(huán)節(jié)的分儲分運(yùn)流程直接影響煤質(zhì)穩(wěn)定性。當(dāng)前，部分礦井因運(yùn)輸設(shè)備銜接不暢、倉儲管理粗放，導(dǎo)致不同煤種在運(yùn)輸、存儲過程中頻繁混摻，造成煤質(zhì)降級與經(jīng)濟(jì)損失。煤炭企業(yè)亟需構(gòu)建系統(tǒng)化的分儲分運(yùn)優(yōu)化策略，通過設(shè)備升級、流程再造與智能管控，實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)精準(zhǔn)控制。

企業(yè)應(yīng)依托物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在儲煤場、轉(zhuǎn)載點(diǎn)、運(yùn)輸車輛等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署智能傳感器，實(shí)時采集煤流信息、設(shè)備運(yùn)行參數(shù)及環(huán)境數(shù)據(jù)。例如，在儲煤場頂部安裝紅外溫度傳感器，可實(shí)時監(jiān)測煤堆溫度變化，當(dāng)數(shù)值超過60^°C 時自動觸發(fā)噴淋降溫系統(tǒng)，預(yù)防自燃風(fēng)險。通過搭建大數(shù)據(jù)分析平臺，企業(yè)可整合地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)、開采進(jìn)度數(shù)據(jù)、煤質(zhì)化驗(yàn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建煤質(zhì)預(yù)測模型，精準(zhǔn)預(yù)判不同開采區(qū)域煤質(zhì)特性，為分儲分運(yùn)方案提供數(shù)據(jù)支撐。平臺能實(shí)時采集煤層厚度、地質(zhì)構(gòu)造等勘探數(shù)據(jù)，結(jié)合開采設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、掘進(jìn)深度等進(jìn)度數(shù)據(jù)，以及灰分、硫分、發(fā)熱量等化驗(yàn)結(jié)果，形成動態(tài)更新的數(shù)據(jù)庫。

2.4制定配采質(zhì)量預(yù)警機(jī)制，動態(tài) 修正生產(chǎn)計(jì)劃實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控質(zhì)

在礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采的實(shí)踐中，煤質(zhì)受地質(zhì)條件、開采工藝等多種因素影響，存在較大不確定性。煤炭企業(yè)若缺乏有效的質(zhì)量預(yù)警與動態(tài)調(diào)整機(jī)制，難以應(yīng)對煤質(zhì)波動，易導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，影響銷售與企業(yè)效益。因此，煤炭企業(yè)需制定科學(xué)的配采質(zhì)量預(yù)警機(jī)制，依據(jù)實(shí)時煤質(zhì)數(shù)據(jù)動態(tài)修正生產(chǎn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)精準(zhǔn)控制，保障煤炭產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定，提升企業(yè)市場競爭力。

煤礦企業(yè)應(yīng)整合地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)、實(shí)時開采數(shù)據(jù)、煤質(zhì)化驗(yàn)數(shù)據(jù)，搭建多源數(shù)據(jù)融合的煤質(zhì)預(yù)警平臺，并利用傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時采集煤礦企業(yè)在采掘工作面煤層厚度、灰分、硫分等煤質(zhì)參數(shù)，將數(shù)據(jù)傳輸至預(yù)警平臺數(shù)據(jù)庫。同時，企業(yè)可將地質(zhì)勘探階段獲取的煤層結(jié)構(gòu)、煤巖類型等靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建完整的煤質(zhì)數(shù)據(jù)資源池，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建煤質(zhì)預(yù)測模型?；跉v史煤質(zhì)數(shù)據(jù)與生產(chǎn)參數(shù)，訓(xùn)練LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型，挖掘煤質(zhì)變化規(guī)律與影響因素之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)未來24至48小時煤質(zhì)指標(biāo)的精準(zhǔn)預(yù)測。當(dāng)預(yù)測煤質(zhì)灰分超過合同要求上限或硫分接近環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)臨界值時，預(yù)警平臺自動觸發(fā)三級預(yù)警機(jī)制，通過短信、系統(tǒng)彈窗等方式向生產(chǎn)調(diào)度中心、礦長辦公室等相關(guān)部門發(fā)送預(yù)警信息。

3.結(jié)束語

綜上所述，礦井煤質(zhì)精準(zhǔn)配采下的質(zhì)量控制是煤炭企業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益提升、資源高效利用與綠色可持續(xù)發(fā)展的核心環(huán)節(jié)。本文提出的構(gòu)建多煤層動態(tài)配采模型、建立采面煤質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化分儲分運(yùn)流程及制定質(zhì)量預(yù)警機(jī)制等策略，可以進(jìn)一步降低煤質(zhì)波動，提升產(chǎn)品質(zhì)量，滿足市場與環(huán)保要求，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與資源回收率。能

參考文獻(xiàn)：

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[2]朱源、穆國君。礦井煤質(zhì)管理與煤炭洗選加工協(xié)作探討[J].選煤技術(shù)，2022，50 （02）：54-58.作者單位：國家能源集團(tuán)寧煤公司質(zhì)檢計(jì)量中心