田艷玲

(潞安化工集團(tuán) 營銷總公司煤質(zhì)洗選中心，山西 長治 046204)

選煤作為潔凈煤技術(shù)的源頭技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)煤炭潔凈、高效利用的最為經(jīng)濟(jì)有效的方法，它可以優(yōu)化煤炭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高利用效率、排除大量矸石，從而節(jié)約運(yùn)輸成本。目前選煤廠建設(shè)趨于采用三段分選工藝：粒度>1 mm的煤炭采用跳汰或重介質(zhì)分選方法，1～0.25 mm粗煤泥采用螺旋分選機(jī)以及干擾床分選機(jī)等方法，0.25～0 mm煤泥采用浮選方法。

目前細(xì)粒-極細(xì)粒煤粉的分選效果不盡理想，其主要原因是：①1～0.25 mm細(xì)粒煤分選技術(shù)的分選精度較低，依據(jù)GB50359-2016 干擾床的E值為0.11～0.14，比重介質(zhì)分選技術(shù)低一半；②煤泥可浮性下降，逐漸呈現(xiàn)出貧(灰分高)、細(xì)(極細(xì)顆粒含量大)、雜(煤粒表面官能團(tuán)及脈石成分復(fù)雜)的特點(diǎn)，對(duì)浮選入料顆粒的表面物性特征缺乏認(rèn)識(shí)。本文通過實(shí)驗(yàn)，對(duì)極細(xì)粒煤粉分選技術(shù)進(jìn)行研究，以提高分選回收率和經(jīng)濟(jì)效益。

1 試驗(yàn)過程

通過分析極細(xì)粒煤粉分選技術(shù)的主要特點(diǎn)，對(duì)某礦選煤廠原料浮選實(shí)驗(yàn)過程中極細(xì)粒煤粉分選試驗(yàn)進(jìn)行了研究。表1、表2分別為試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本參數(shù)和試驗(yàn)設(shè)計(jì)，捕收劑為廠家提供、起泡劑為仲辛醇。

表1 分選試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本參數(shù)

2 試驗(yàn)結(jié)果分析

1) 精煤產(chǎn)率。表3對(duì)各種模型進(jìn)行了方差分析，結(jié)果表明，線性模型適用于試驗(yàn)結(jié)果分析，表4對(duì)各種模型的進(jìn)行了綜合分析。分析結(jié)果表明，三次方模型為混淆模型，不可用。在余下的模型中，線性模型的標(biāo)準(zhǔn)偏差較小，其R2值最大，同時(shí)預(yù)測殘差平方和最小，最適合于試驗(yàn)結(jié)果分析。對(duì)推薦模型進(jìn)行了方差分析，見表5。結(jié)果表明，模型的F值為7.46，僅有0.12%的概率能達(dá)到此值，因此，該模型是顯著的。

表6為推薦模型的綜合分析。可以看出，R2的校正值和預(yù)測值有良好的一致性。模型預(yù)測的精確度等于信號(hào)與噪聲的比值，該值大于4時(shí)是令人滿意的，而該模型的精確度達(dá)到9.012，因此，精確度較高。在此基礎(chǔ)上，對(duì)各因素進(jìn)行了系數(shù)估計(jì)，見表7。

表2 分選試驗(yàn)設(shè)計(jì)(某礦)

表3 各種模型的方差分析(精煤產(chǎn)率)

表4 R2綜合分析(精煤產(chǎn)率)

表5 推薦模型的方差分析(精煤產(chǎn)率)

表6 推薦模型綜合分析(精煤產(chǎn)率)

通過以上分析，得出了描述精煤產(chǎn)率與各參數(shù)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型：

以因素代碼表示：精煤產(chǎn)率=67.27+2.14A+3.35B+0.82C。

以實(shí)際因素表示：精煤產(chǎn)率=45.376 11+8.568 89E-003×捕收劑用量+0.111 54×起泡劑用量+0.041 111×入料濃度。

基于該模型，得出了精煤產(chǎn)率的預(yù)測結(jié)果，并對(duì)預(yù)測精度進(jìn)行了分析，圖1為殘差的正態(tài)分布圖，圖2為預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果比較?？梢钥闯?，預(yù)測值與試驗(yàn)值有較好的一致性。

表7 各因素的系數(shù)估計(jì)(精煤產(chǎn)率)

圖1 精煤產(chǎn)率預(yù)測殘差的正態(tài)分布

圖2 精煤產(chǎn)率預(yù)測值與試驗(yàn)值對(duì)比

2) 尾煤產(chǎn)率。尾煤產(chǎn)率所用的預(yù)測模型與精煤產(chǎn)率相似，得出了描述尾煤產(chǎn)率與各參數(shù)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型：

以因素代碼表示：尾煤產(chǎn)率=32.73-2.14A-3.35B-0.82C。

以實(shí)際因素表示：尾煤產(chǎn)率=54.623 89-8.568 89E-003×捕收劑用量-0.111 54×起泡劑用量-0.041 111×入料濃度。

基于該模型，得出了尾煤產(chǎn)率的預(yù)測結(jié)果，預(yù)測值與試驗(yàn)值有較好的一致性。

可以看出，與精煤產(chǎn)率的變化趨勢(shì)類似，在本試驗(yàn)的入料濃度范圍內(nèi)，入料濃度并不是影響精煤產(chǎn)率的顯著因素。此外，隨著捕收劑及起泡劑用量的加大，尾煤產(chǎn)率逐漸降低，最低值達(dá)24.59。在不同的入料濃度下，尾煤產(chǎn)率降低的速率及幅度不同。

3 結(jié) 語

通過分析試驗(yàn)的取值范圍，入料濃度不是影響精煤產(chǎn)率的顯著因素，隨著捕收劑及起泡劑用量的加大，捕收劑用量越大，精煤灰分有所降低，隨著起泡劑用量的加大，精煤灰分逐漸升高。