浅谈极细粒煤粉的分选技术

收稿日期:2021-06-01
作者简介:田艳玲(1984-),女,河北保定人,工程师,从事煤质化验工作。

doi:10.3969/j.issn.1005-2798.2021.010.031
浅谈极细粒煤粉的分选技术
田艳玲
(潞安化工集团营销总公司煤质洗选中心,山西长治 046204)
摘 要:在选煤过程中,由于采煤地质条件的变化和采煤机械化程度的提高,原煤中细颗粒含量逐渐增大,小于3mm 粗煤泥的含量一般为20%~45%。

大型重介质分选设备对小于1mm 或小于0.5mm 粒级分选效果较差。

故对细粒、极细粒煤粉的分选技术研究尤为重要。

关键词:洁净煤技术;极细粒煤粉、分选技术、高效利用。

中图分类号:TD94 文献标识码:B 文章编号:1005-2798(2021)10-0097-03
选煤作为洁净煤技术的源头技术,是实现煤炭
洁净、高效利用的最为经济有效的方法,它可以优化煤炭产业结构、提高利用效率、排除大量矸石,从而节约运输成本。

目前选煤厂建设趋于采用三段分选工艺:粒度>1mm 的煤炭采用跳汰或重介质分选方法,1~0.25mm 粗煤泥采用螺旋分选机以及干扰床分选机等方法,0.25~0mm 煤泥采用浮选方法。

目前细粒-极细粒煤粉的分选效果不尽理想,
其主要原因是:①1~0.25mm 细粒煤分选技术的分
选精度较低,依据GB50359-2016干扰床的E 值为0.11~0.14,比重介质分选技术低一半;②煤泥可浮性下降,逐渐呈现出贫(灰分高)、细(极细颗粒含量
大)、杂(煤粒表面官能团及脉石成分复杂)的特点,对浮选入料颗粒的表面物性特征缺乏认识。

本文通过实验,对极细粒煤粉分选技术进行研究,以提高分选回收率和经济效益。

1 试验过程
通过分析极细粒煤粉分选技术的主要特点,对某矿选煤厂原料浮选实验过程中极细粒煤粉分选试验进行了研究。

表1、表2分别为试验设计基本参数和试验设计,捕收剂为厂家提供、起泡剂为仲辛醇。

表1 分选试验设计基本参数
要素名称单位最低值最大值代码标准平均值标准差A 捕收剂用量g /t 7501250FALS E 1.000=12501000204.12B 起泡剂用量g /t 60120FALS E 1.000=1209024.49C 入料浓度g /l 60100FALS E 1.000=1008016.33参数名称
单位最低值最高值平均值
标准差
比例
反式1精煤产率%55.8975.4167.27224.807111.34926无2尾煤产率%24.5944.11
32.72784.807111.79382无
3
精煤灰分%
9.34
13.1211.40850.96831.40471无4尾煤灰分%42.0259.17
50.47934.018961.40814无
2 试验结果分析
1) 精煤产率。

表3对各种模型进行了方差分析,结果表明,线性模型适用于试验结果分析,表4对各种模型的进行了综合分析。

分析结果表明,三次方模型为混淆模型,不可用。

在余下的模型中,线性模型的标准偏差较小,其R 2值最大,同时预测残差平方和最小,最适合于试验结果分析。

对推荐
模型进行了方差分析,见表5。

结果表明,模型的F 值为7.46,仅有0.12%的概率能达到此值,因此,该模型是显著的。

表6为推荐模型的综合分析。

可以看出,R 2的校正值和预测值有良好的一致性。

模型预测的精确度等于信号与噪声的比值,该值大于4时是令人满意的,而该模型的精确度达到9.012,因此,精确度较高。

在此基础上,对各因素进行了系数估计,见表7。

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总第266期
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表2分选试验设计(某矿)
序号要素A:捕收剂
用量/(g·t-1)
要素B:起泡剂
用量/(g·t-1)
要素C:入料
浓度/(g·L-1)参数1:精
煤产率/%
参数2:尾
煤产率/%
参数3:精
煤灰分/%
参数4:尾
煤灰分/%
1750606055.8944.119.3443.18
2750608062.3137.6910.8746.64
37506010064.9335.0711.3248.22
4750906063.336.711.4747.34
5750908061.2538.7511.5845.86
67509010056.4143.5912.0942.02
77501206070.9929.0112.2154.62
87501208070.8829.1212.2854.69
975012010070.7629.2412.3554.75
101000606066.5233.4811.9548.29
111000608066.4133.5910.6350.43
1210006010066.333.710.3652.73
131000906066.5433.469.8251.68
141000908069.5630.4410.8550.56
1510009010072.6127.3912.2548.79
1610001206068.1731.8311.547.77
1710001208072.8327.1712.0350.93
18100012010075.4124.5912.4652.99
191250606067.2132.799.9251.83
201250608065.3234.6810.0450.21
2112506010062.5737.4310.9847.34
221250906066.8933.1111.1746.98
231250908071.1628.8412.8655.79
2412509010073.4826.5213.1259.17
2512501206070.5329.4712.0355.73
2612501208069.7530.2511.5853.13
27125012010068.3731.6310.9751.27
表3各种模型的方差分析(精煤产率)
来源平方和自由度均方F值假定值P备注平均数vs总数1.22E+0511.22E+05
线性vs平均值296.313.00E+0098.777.460.0012Suggested
2FI vs线性21.6237.210.510.6803
二次方程式vs2FI65.24321.751.70.2051
三次方程vs二次方程115.02716.431.60.2409Aliased 残差102.631010.26
总计1.23E+05274547.8
表4R2综合分析(精煤产率)
来源标准偏差Adjusted R2Predicted R2R2P RE SS备注
线性3.640.49320.42710.2858429.07Suggested
2FI3.760.52920.38790.0426575.2
二次方程3.580.63770.446-0.0253616.01
三次方程3.20.82920.5559-1.15561295.09Aliased
表5推荐模型的方差分析(精煤产率)
来源平方和自由度均方F值假定值P结论
模型296.31398.777.460.0012显著
A-捕收剂用量82.6182.66.240.0201
B-起泡剂用量201.541201.5415.220.0007
C-入料浓度12.17112.170.920.3477
残差304.512313.24
总和600.8226
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表6推荐模型综合分析(精煤产率)
要素结果要素结果
标准差3.64R20.4932
平均值67.27Adj R-Squared0.4271 C.V.%5.41Pred R-Squared0.2858
P RE SS429.07Adeq Precision9.012通过以上分析,得出了描述精煤产率与各参数之间关系的数学模型:
以因素代码表示:精煤产率=67.27+2.14A+
以实际因素表示:精煤产率=45.37611+ 8.56889E-003×捕收剂用量+0.11154×起泡剂用量+0.041111×入料浓度。

基于该模型,得出了精煤产率的预测结果,并对预测精度进行了分析,图1为残差的正态分布图,图2为预测结果与试验结果比较。

可以看出,预测值与试验值有较好的一致性。

表7各因素的系数估计(精煤产率)
要素系数估计自由度标准误差95%CI低值95%CI高值V IF 截距67.2710.765.8268.72
A-捕收剂用量2.1410.860.373.921 B-起泡剂用量3.3510.861.575.121 C-入料浓度0.8210.86-0.952.61
图1精煤产率预测残差的正态分布图2精煤产率预测值与试验值对比
2)尾煤产率。

尾煤产率所用的预测模型与精煤产率相似,得出了描述尾煤产率与各参数之间关系的数学模型:
以因素代码表示:尾煤产率=32.73-2.14A-3.35B-0.82C。

以实际因素表示:尾煤产率=54.62389-8.56889E-003×捕收剂用量-0.11154×起泡剂用量-0.041111×入料浓度。

基于该模型,得出了尾煤产率的预测结果,预测值与试验值有较好的一致性。

可以看出,与精煤产率的变化趋势类似,在本试验的入料浓度范围内,入料浓度并不是影响精煤产率的显著因素。

此外,随着捕收剂及起泡剂用量的加大,尾煤产率逐渐降低,最低值达24.59。

在不同的入料浓度下,尾煤产率降低的速率及幅度不同。

3结语
通过分析试验的取值范围,入料浓度不是影响精煤产率的显著因素,随着捕收剂及起泡剂用量的加大,捕收剂用量越大,精煤灰分有所降低,随着起泡剂用量的加大,精煤灰分逐渐升高。

[责任编辑:常丽芳]
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