浅谈大地选煤厂分选粒级及选煤方法的确定

根据霍州煤电集团大地煤业有限公司矿井选煤厂的煤源及煤质,确定其选煤厂的分选粒级及选煤方法为：200mm～50mm原煤采用重介浅槽分选机分选,50mm～1mm原煤采用重介旋流器分选,1mm～0.25mm原煤采用TBS粗煤泥分选机分选,-0.25mm煤泥采用加压过滤机脱水回收。     

VBA在选煤厂原煤分选预测中的应用

通过 Excel和 Visual Basic for Applications两种强大应用程序的结合 ,使得对选煤厂原煤数据的处理十分方便 ;充分利用这两者的优点分别实现数据处理的各种不同需求 ,从而提供了一种预测分选产品数量和质量的十分便捷的手段     

TBS干扰床分选机在选煤厂的应用评价

阐述了TBS分选的基本原理及分选过程,评价了TBS干扰床分选机在选煤厂工艺改造后粗煤泥分选环节的分选效果。     

浅谈选前脱泥工艺的应用

针对因内选煤行业广泛采用末煤或混煤不脱泥，直接入旋流流分选的传统，新一选煤厂率先在东北地区采用选前脱泥的重介旋流器分选工艺，实施效果良好。     

浅谈4.0Mt/a选煤厂技术改造

该文针对一个4.0Mt/a选煤厂生产工艺现状,提出对末煤分选系统、自动控制系统、浮选尾煤处理系统、外来原煤受煤系统、原煤准备作业等进行技术改造,以适应煤质变化和市场需求,以提高经济效益.     

钱家营矿选煤厂重选方案优化

在对钱家营矿原煤特性分析的基础上,利用选煤优化软件进行计算机优化,得出钱家营矿选煤厂重力分选最佳方案:各层煤单独分选出不同的精煤产品或采用选后配煤的方法将单独分选出的产品混合,以获得用户要求的产品.该方案比混合分选或混合后分级入选精煤产率高,可为选煤厂带来更好的经济效益.     

重介旋流器分选效果分析

介绍了马脊梁选煤厂的工艺,结合重介旋流器在马脊梁选煤厂的使用情况,对重介旋流器分选效果的影响因素进行了分析。     

关于隆安选煤厂产品方向及选煤工艺的思考

介绍了隆安选煤厂所选煤的煤质特征和其产品方向定位,着重论述了选煤方法,结论为：产品方向宜作为动力电煤,原煤采用脱泥有压两产品重介旋流器分选,采用TBS煤泥分选机分选;细煤泥经浓缩机浓缩后,由快开式隔膜压滤机脱水回收。     

极难选煤洗选工艺的技术改造

西曲选煤厂原分选工艺为跳汰主选、中煤重介旋流器再选、煤泥浮选联合流程。2001年后，根据原煤性质的变化，采用国内新研制的大直径无压三产品旋流器作为主要重选设备、煤泥重介旋流器作为辅助分选设备，在原有厂房的基础上，对选煤工艺进行了大规模技术改造，显著提高了选煤效率；大型加压过滤机、在线测灰仪的使用，降低了产品水分，保证了产品质量。     

TKX-Ⅳ型跳汰机自动控制技术在晓明矿选煤厂的应用

晓明矿选煤厂应用TKX-Ⅳ型跳汰机自动控制系统技术，对老式跳汰机进行改造．实现了对跳汰机的“给煤／排料／灰分闭环综合优化控制”、在上位机上建立了“洗产品质量统计分析系统”、构建“局域网联网”的三大步跨越，达到了改善分选效果、提高经济效益的目标，为老厂设备改造走出了一条新路。     

基于生态遗传算法的煤矸石自适应模糊模式识别

给出煤矸石组分模式识别的模糊神经网络模型，提出一种实用生态算子，同时将此基础上构建的生态遗传算法用于模糊神经网络的离线学习，能有效避免传统BP算法学习速度慢、易陷入局部极小的缺陷和基本遗传算法的遗传滑脱现象．仿真和实验结果显示新算法使离线训练的网络具有良好的收敛性能，而且从训练好的定量网络中提取模糊规则用于原煤的在线自动分选，不仅能提高煤中矸石的识别率，而且有效解决了系统识别精度与实时分选之间的矛盾．     

粉煤灰旋风分选器分选性能的计算

从动力学的基本原理出发，分析了含煤灰气流在旋风分选器中的运动规律，给出了分选效率的计算公式及计算实例，并分析了旋风分离器结构参数对分选效率的影响，理论结果与实验结果有较好的符合。     

调整浮选入料组成提高精矿回收率

<正>钱营孜选煤厂年入洗能力240万吨,主要工艺流程为:50~300mm块煤动筛分选,0.75~50mm有压两产品重介旋流器组再选,粗粒煤泥RC1800煤泥分选机分选,细煤泥浮选,浮选精煤加压过滤机回收,浮选尾煤压滤机回收。钱营矿选煤厂总煤泥含量占总入洗原煤量的13%左右,由于浮选入料浓度偏高且细粒含量较多,导致加压过滤机排料时间长,浮选精矿桶溢流,精矿回收率较低,尾矿跑煤,煤     

东峰选煤厂原煤系统改造方案探讨

简述了东峰选煤厂地面生产系统现状,分析了东峰选煤厂原煤系统生产中存在的问题,对东峰选煤厂原煤系统改造方案进行了比较。     

水流分选回收废玻璃的研究

介绍了一种废玻璃的水选回收方法，并论述了分选装置及其工作原理。从理论上阐述了分选效果与被选物的物理力学性质的关系。最后给出了玻璃回收试验结果，结果表明，利用该方法可使玻璃回收率达９０％以上。     

汞在不同粒度、密度煤炭中分布规律

测试了河南田庄、河北邯郸、内蒙古(公乌素、平沟、老石旦)选煤厂原煤中的汞含量。发现田庄选煤厂原煤属于特低汞煤,邯郸和内蒙古的三个选煤厂原煤都属于低汞煤;通过对田庄、邯郸两个选煤厂原煤的筛分浮沉实验,研究了汞在不同粒度、密度煤炭中的分布规律。结果显示随着密度增加,汞含量增加,而且汞主要分布在1.8的高密度级脉石中,通过洗选可以分别减少这两个选煤厂煤炭中的汞含量50%和60%左右;并且发现两个选煤厂中汞含量与灰分有较好的线性相关性,也说明了原煤中汞的赋存与矿物质密切相关。此研究进一步证明了,煤炭燃烧前洗选不但可以提高发热量,降低无机硫含量,也可以大幅度降低汞含量。     

Kohonen神经网络在雷达多目标分选中的应用

雷达多目标分选是电子侦察的重要内容之一，也是实施有效电子战的前提，神经网络在雷达多目标分选中的应用是电子侦察的一个新领域。目标的时域、频域、空域参数是多目标分选常用的分选参数。Kohonen神经网络具有自组织能力和识别聚类中心的能力，采用一维Kohonen神经网络对雷达信号进行分选试验，取得了很好的效果，并给出了确切的聚类中心值。     

XHSS采样机在田庄选煤厂原煤系统的应用

本文阐述了XHSS输煤皮带采样机在田庄选煤厂原煤系统的应用，通过一系列技术改造，确保原煤采样系统设备运行的可靠性。提高采样精度，使所采样品更具有代表性，为科学配洗原煤提高科学依据。     

煤矸石在线识别与自动分选系统的研究

煤矸石是影响煤炭质量的重要因素，传统的煤矸石分选方法生产效率低，劳动强度大，容易造成环境污染。本文探讨了一种采用模式识别技术进行煤矸石在线识别与分选的新方法，介绍了煤矸石识别的基本原理，论述了系统的构成，讨论了图像处理的方法。     

降低选煤介质消耗 提高煤厂经济效益

一、概述钱营孜选煤厂设计能力为240万吨/年,是炼焦配煤与动力煤兼顾的双系统选煤厂,2009年10月开始运营生产。工艺流程为:300～50mm块煤动筛分选,50～0(6)mm有压两产品重介旋流器主再选,粗粒煤泥RC煤泥分选机分选,细煤泥浮选,浮选精煤加压过滤机回收,浮选尾煤压滤机回收。2011年1~4月份,洗选平均介耗达4.2kg/t,远超过设计指标2.5kg/t。本文针对如何降低介耗这个课题开展研讨。