北京华宇李伟教授级高工：胜利一号露天矿原位移动式智能干法分选技术研发与应用

抖音热门 2025年11月04日 19:12 3 aa

摘要

为解决胜利一号露天矿极寒条件下原位分选及坑下分选系统移动不便问题，研究了极寒条件下智能干选机稳定运行技术、坑下智能干法分选系统移动方式及智能干选机处理能力提升技术。通过开发集装箱内部热循环系统与自适应温控系统，建立了极寒环境设备保障方案;对比多种移动方式，确定了组合式移动方案;优化煤矸识别算法与设备结构，构建了高效处理系统。结果显示，设备在极寒环境可稳定运行，坑下移动便捷，干选机输送带速度达3.2~3.6 m/s，煤矸识别准确率≥95%，提升了煤矿智能化水平与资源利用率。

国能北电胜利能源有限公司胜利一号露天矿（简称胜利一号露天矿）位于蒙东缺水地区，生产规模为28.00 Mt/a，煤种为褐煤。主要开采煤层为5上、5和6号煤层。5上煤岩混杂，首采区平均煤层层数5，平均矸石层数6，纯煤平均厚度2.3 m，矸石平均厚度2.48 m，含矸率52％。发热量1 900～2 200 kcal/kg，灰分43.10％，夹矸层与煤层混杂。煤层顶板岩性以泥岩为主，局部为炭质泥岩、砂质泥岩、粉砂岩。因设备条件限制，仅能对0.5 m以上煤层进行有效选采。标志层上部煤层煤岩混杂，0.5 m厚度以下煤层选采效率差。

01、智能干法分选研究内容

1.1 极寒条件下智能干选机稳定运行研究

极寒运行条件对于电气设备及元器件具有一定的挑战。智能干选机内电气元器件需要工作在一定的温度范围内，过低或过高温度都影响设备正常运行。隔热、保温处理为在箱体内增加恒温措施外，考虑集装箱体隔热保温效果，结合当地气候条件、集装箱体结构特点，研究并使用热导系数小的高效保温隔热材料，通过最小总热阻计算，确定保温构造与厚度，集装箱外部结构如图1所示。

图1 集装箱外部结构

（1）研制合理的集装箱内部热循环系统，满足隔离外部超低气温的同时，实现内部合理有效的热循环，设备基础环境温度有一定的提升，减少设备热控系统运行压力。具体方案为在安装箱内同步进行合理的保温材料处理，并在符合空气热控流向的合理节点加装带自反馈的加温装置，每个加温节点可根据环境反馈温度，自行实现加热流程。

（2）减少通风除尘对设备运行温度的影响，通风道与保温器件分离，减少热量损失。收集到设备运行产生热量用，将空压机安装在单独的集装箱中，运行后产生的热量，导入干选机集装箱体内，充分利用余热，除尘风道与入料口出料如图2所示。

图2 除尘风道与入料口出料

（3）开发自适应温控系统，以确保核心器件以及整机在极寒环境下的自我保护能力。在设备待机和停运时，通过检测环境温度，若环境温度低于阈值，则对核心器件启动低温保护。设备运行前，通过既定的温控设置，设备各核心器件以设计好的加热模式到达设定温度后停止升温。以上方案经过大量试验验证，设计合理的升温曲线，双向确保核心精密器件不受极寒影响，确保在加温过程中不因为瞬时局部加热导致器件受到损坏。X射线源光机箱中配置恒温加热器，当箱内温度低于设定值时，自动加热，当箱内达到设定温度时，停止加热，智能干选机系统运行实景如图3所示。

图3 智能干选机系统运行实景

1.2 坑下智能干法分选系统移动方式研究

为适应各种使用环境，研发出各种类型移动式矿山设备，包括轮胎站、履带站、拖挂车、撬装、集装箱式等。因石油、煤炭、天然气等能源行业开采区大多比较偏远，催生出移动式设备组件工厂的概念。相较于传统设备，移动式设备具有方便运输、不依赖厂房基建、节省工时等特点。

归纳总结目前露天矿坑下设备的移动方式，对比分析轮胎式、履带式、滑撬式、吊装式等多种移动方式的使用环境优缺点，确定适用于胜利一号露天矿坑下原位移动方式，原位移动方式对比见表1，轮胎式移动方式如图4所示，履带式移动方式如图5所示，滑撬式移动方式如图6所示，吊装式移动方式如图7所示。

表1 原位移动方式对比

图4 轮胎式移动方式

图5 履带式移动方式

图6 滑撬式移动方式

图7 吊装式移动方式

破碎站是露天矿半连续开采工艺中的关键设备。露天矿大型电铲挖掘的原煤由卡车运送至破碎站破碎后，转运通过生产系统的带式输送机。破碎站钢结构的作用是支撑设备，保证受料和为卡车的卸料创造条件；为实现半移动式破碎站的整体移设，必须实现其各设备的同步移设，钢结构的设计要为破碎站的整体移设提供可能。

在露天矿半连续开采工艺中，地面生产系统中的破碎站和带式输送机的布置，必须在时间和空间上与露天矿的发展和采剥工艺相协调。因此，可移设的大型破碎站成为露天矿半连续开采工艺中的关键设备。大型半移动式破碎站相当于1个复杂的大型破碎车间，露天煤矿传统破碎站布置如图8所示，研发的刮板输送滑撬破碎模块如图9所示。

图8 露天煤矿传统破碎站布置

图9 研发的刮板输送滑撬破碎模块

常规矿用分选破碎系统已大量应用，其中筛分、破碎等设备主要以自行履带站和依靠牵引车移动的轮胎站2种方式，满足较高频次的移动需求。但此类移动方式集成了车桥系统，增加了成本和故障点，更适用小型化生产作业。集装箱式适用于相对中频次的移动部署，可通过多种标准集装箱运输设备完成装配、联运、吊装。

研究坑下智能干法分选系统移动方式以集装箱式为主，其他移动为辅，完成系统整体可移动化设计。结合5上煤开采计划及露天矿破碎站坑下移设备，移动频率基本保持在2年移动最多1次，通过全面对比分析，移动方案采用组合形式为：破碎站采用滑撬移动式破碎站；筛分单元采用模块式布置形式；智能干选设备采用集装箱吊装式移动方式；智能干选辅助供气设备采用轮胎移动方式进行移设，研发的坑下可移动式智能干法分选系统如图10所示。

图10 研发的坑下可移动式智能干法分选系统

1.3 智能干选机处理能力研究

光电智能干选机是基于先进成像和人工智能技术的干法选煤设备，主要由布料系统、识别系统、执行系统组成。近年来，智能光电干选技术已成为国内外的研究热点之一，主要分为X射线、γ射线及色差智能识别3个部分。

在既定带宽条件下，智能干选机整体产能受4大核心速度制约：煤块在既定加速距离下能达到的最高稳定运行速度、成像环节可实现的最高采集速度、算法识别环节最快能实现的煤矿检测识别速度、分离环节可实现的最高执行速度。

（1）高通过性带式布料装置设计及调速系统

采用整体式机架，设计驱动滚筒和改向滚筒的位置，保证滚筒垂直于带式输送机长度方向的中心线，设计输送带的张紧装置，输送带滚筒两侧安装限位跑偏轮，保证输送带张紧程度处于合理状态；输送带设置托辊组和衬板，衬板采用特殊表面处理工艺，减小输送带运转阻力，减少输送带运转过程中的不稳定性。当布料电机输出功率一定时，带上物料越多电机运转阻力越大、转矩变大，相应的转速也会存在一定变化，当带上物料的承载量在不断变化时，电机转矩转速变化不可避免，最终体现出输送带带料速度波动大，物料喷吹不准的情况。

针对此问题，采用变频器直接转矩控制功能，对布料电机的转速转矩进行控制，减小因带上物料质量突变造成的输送带速度的突发性波动。在布料系统下侧较平坦位置装2个增量式编码器，通过编码器实时监控带速，通过内置算法半闭环控制布料电机，达到布料带速在3.0～3.5 m/s相对稳定的目的。

（2）煤矸识别装置和软件系统

煤矸智能分选核心技术是煤矸识别算法，由X射线透射和机器视觉扫描煤矸获取多维度图像和点云信息，并设计基于多特征的煤矸识别系统。对X射线透射图像进行阈值分割提取特征，对机器视觉使用坐标映射分割提取特征，通过机器学习模型进行特征分类，实现煤矸智能识别。

基于双能X射线探测器实现双能探测，获取物料的高低能特征。双能X射线探测器的基本原理过程为闪烁体将X射线能量转换为可见光光子；由发光二极管将光信号转换成电信号；经过积分放大、AD转换等步骤处理后，再通过高速传输网络完成各图像数据采集。

为提高采样速率，保证图像质量，使用高性能芯片，最大限度提高X射线探测系统的精度和信噪比。覆盖能量范围为80~450 KeV。X射线探测系统采用千兆网络接口，有效数据带宽为600 Mbit/s；单系统最大支持64块探测器，扫描速度最快为10 000 lines/s，最小积分时间100 us。由于物料运行速度（带速）为3.2 m/s，为图像尺寸比例与实物比例相符，实际项目中积分时间设置为0.644 ms，采样稳定性测试数据见表2。长时间连续采样试验表明每512行采样时间为329 ms和330 ms的出现概率达到99.2 533%，表明使用的双能X射线探测系统采样速率高且稳定。

表2 采样稳定性测试数据

为保证成像质量、采样速率，中使用由高稳定性的闪烁体、光电二极管、积分放大器、AD转换器、FPGA等芯片组成双能X射线线阵探测系统，成像系统长时间工作信号稳定、信噪比高，且在不同温度成像质量稳定，成像系统信号稳定（横坐标为干选机输送带上不同位置采样点，纵坐标为反映能量强弱的灰度值，长时间采样时，此曲线较稳定，双能X射线探测系统如图11所示。

图11 双能X射线探测系统

（3）算法优化

针对传统算法在复杂场景下效果不佳的问题，使用基于深度学习的目标检测技术，在成像环境变化（如光路中存在的粉尘）、X射线源衰减、传感器温漂等因素的干扰下，仍然具有较好的效果。

针对小目标难以检测的问题，使用改进的残差网络作为特征提取网络，将残差网络的网络架构分解成多个均匀分支结构；特征融合网络采用一种基于通道和空间注意力的模块，并嵌入特征金字塔网络中进行多尺度预测，实现目标实时精准定位分割。

为实现目标精准识别，从像素级、特征级和决策级3个层次，设计与开发多通道图像融合算法。在像素级开发图像变换算法，实现多通道图像的精准融合；在特征级基于X射线、传感器及物质在X射线下的特性，设计对应反映物质特性差异的特征进行多通道特征融合；在决策级通过设计开发神经网络架构搜索算法，在定义的指数级搜索空间中实施特定搜索策略，寻找不可见数据上实现高预测性能的神经网络架构，保证最终的决策准确性。使用基于人工智能的图像识别技术，采样煤与矸石样本各3 000块，累计获取X射线图像30 000张。基于人工智能深度学习方法，训练算法模型，迭代数曲线如图12所示，算法精度曲线如图13所示。

图12 迭代数曲线

图13 算法精度曲线

在精度不变或少量降低的情况下，使用剪枝、量化等方法，优化网络结构，提升算法性能。算法精度>98％，mAP达到98.5％，平均每张图片的处理时间为3 ms。

02、主要研究结论和成果

（1）智能干法分选设备在极寒条件下正常运行

开发出合理的集装箱内部热循环系统，在隔离外部超低气温的同时，可实现内部合理有效的热循环及自适应温控系统，确保核心器件及整机在极寒环境下正常使用。设计合理的升温曲线，双向确保核心精密器件不受极寒影响，在加温过程中不因为瞬时局部加热导致器件损坏。

（2）研发出坑下可移动式智能干法分选系统

坑下可移动式智能干法分选系统移动方式以集装箱式为主，移动方案采用组合形式：破碎站采用滑撬移动式破碎站；筛分单元采用模块式布置形式；智能干选设备采用集装箱吊装式移动方式；智能干选辅助供气设备采用轮胎移动方式进行移设。

（3）研发大处理能力智能干选机

根据露天矿的低阶煤煤质特征，对比射线识别、图像识别等多项干选识别技术，选出适用于低阶煤的分选系统，优化算法程序，实现输送带速度为3.2～3.6 m/s，精煤、矸石检测识别准确率≥95%。

03、总结

（1）依托国家能源集团与中国煤炭科工集团联合成立的煤矿智能化协同创新中心的胜利一号露天矿坑下移动式智能干法分选关键技术研究项目开展科研攻关。该技术已在胜利一号露天矿投入使用近3年，经历了2轮严寒酷暑考验，每年为使用单位带来直接经济效益约22 584万元。

（2）能耗数据统计表明节能减排效果明显，与汽车运输至地面生产系统相比，每年节能78.68万t标准煤，减少CO2排放211.54万t；与带式输送机运输至地面生产系统相比，每年节能94.40万t标准煤，减少CO2排放253.80万t。

（3）目前，智能干选技术已经实现系统智能学习。坑下可移动式智能干法分选工艺代替选采工艺，提高了煤炭资源利用率和露天矿智能化水平。对于低变质程度的褐煤资源，节约资源并有效利用好褐煤资源，对于国家能源储备及能源行业的可持续发展具有深远意义。

文章来源：《智能矿山》2025年第10期“煤炭清洁高效利用智能化先进成果专栏”

作者简介：李伟，教授级高级工程师，现任中煤科工集团北京华宇工程有限公司总包事业部设计所副所长，主要从事煤炭清洁高效利用及选煤厂的设计工作。E-mail：13681470390@163.com

作者单位：中煤科工集团北京华宇工程有限公司

引用格式：李伟.胜利一号露天矿原位移动式智能干法分选技术研发与应用[J].智能矿山，2025，6(10)：35-41.

编辑丨李莎

审核丨赵瑞

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