宛 鶴,周坤強(qiáng),趙林楓,胡祥琳,衛(wèi) 龍

(西安建筑科技大學(xué) 資源工程學(xué)院,陜西 西安 710200)

0 引言

我國(guó)是煤炭生產(chǎn)大國(guó),煤炭是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要保障,且在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)其作為第一能源供給的地位仍無(wú)法動(dòng)搖[1]。煤的儲(chǔ)量豐富,但焦煤資源稀缺,并且很多焦煤煤質(zhì)較差,其中含有很多雜質(zhì),如石英、方解石、高嶺石等,浮選是分選雜質(zhì)最有效的方法之一。焦煤浮選是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)過(guò)程,其影響因素很多,包括密度、灰分、浮選藥劑等,而在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)很難實(shí)現(xiàn)對(duì)浮選各環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確控制,導(dǎo)致最終的精煤產(chǎn)率和灰分含量難以預(yù)測(cè)[2-3]。

目前,對(duì)浮選精煤產(chǎn)率和灰分含量的預(yù)測(cè)研究已取得了很多成果。丁建軍等[4]對(duì)浮選機(jī)泡沫圖像進(jìn)行了研究,通過(guò)提取氣泡顏色、尺寸及形狀等特征,采用支持向量回歸算法,建立了灰分預(yù)測(cè)模型;孫友森等[5]以焦煤浮選泡沫為分類(lèi)對(duì)象進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究,發(fā)現(xiàn)單一的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)模型沒(méi)有復(fù)合模型精度高;陳鵬等[6]對(duì)分級(jí)精煤浮選產(chǎn)率進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究,發(fā)現(xiàn)不同粒級(jí)的浮選精煤灰分含量不同,粒級(jí)為-0.25 mm時(shí),浮選精煤產(chǎn)率最高,與預(yù)測(cè)結(jié)果基本相同。綜合而言,關(guān)于密度和浮選藥劑對(duì)浮選精煤產(chǎn)率和灰分含量的影響研究較少。

焦煤浮選捕收劑常采用煤油和柴油[7],烷烴是這些捕收劑的重要組成成分,其中碳鏈長(zhǎng)度為8～16的烷烴在煤油和柴油中占比超過(guò)50%,研究這一部分碳鏈長(zhǎng)度的烷烴對(duì)于焦煤浮選的影響具有重要意義。烷烴的碳鏈長(zhǎng)短會(huì)影響其浮選活性,浮選藥劑的反應(yīng)活性-選擇性原理認(rèn)為反應(yīng)活性低的藥劑對(duì)礦物的選擇性較好,而活性高的藥劑選擇性較差[8]。鑒于此,本文以4種焦煤為研究對(duì)象,研究了其在8～16碳鏈長(zhǎng)度烷烴捕收劑作用下的浮選規(guī)律,并通過(guò)MATLAB建立4種焦煤連生度和捕收劑的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于預(yù)測(cè)不同灰分含量和密度的焦煤浮選結(jié)果,進(jìn)而控制浮選流程,指導(dǎo)工業(yè)生產(chǎn)。

1 試樣與藥劑

1.1 試驗(yàn)煤樣

1.1.1 灰分含量檢測(cè)

焦煤煤樣采自鄂爾多斯。對(duì)4種煤樣依次編號(hào)為J1、J2、J3和J4,分別取1 g煤樣按照GB/T 212—2008《煤的工業(yè)分析方法》的要求進(jìn)行灰分含量檢測(cè),結(jié)果見(jiàn)表1。由表1可知,4種煤樣的灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)均不相同,最低為J1的16.71%,最高為J4的42.19%。

表1 煤樣灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)

1.1.2 密度檢測(cè)

煤樣的密度是衡量煤泥可浮性的重要指標(biāo),分別稱(chēng)取2 g煤樣,按照GB/T 217-2008《煤的真相對(duì)密度測(cè)定方法》的要求進(jìn)行密度測(cè)定,結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可知,煤樣密度隨著灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)的升高而增大,J4的密度最大,為1.62 g/cm3。

表2 煤樣密度測(cè)定結(jié)果

1.2 試劑

在浮選試驗(yàn)中,己烷、辛烷、癸烷、十二烷、十四烷和十六烷均為分析純,起泡劑為工業(yè)仲辛醇。

2 浮選試驗(yàn)

浮選試驗(yàn)按照GB/T 4757-2013《煤粉(泥)實(shí)驗(yàn)室單元浮選試驗(yàn)方法》的要求進(jìn)行,每次稱(chēng)取100 g煤樣,在XFD 1.0L單槽式浮選機(jī)中浮選,浮選機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min,調(diào)漿時(shí)間為1 min,捕收劑作用時(shí)間為2 min,起泡劑作用時(shí)間為1 min,刮泡時(shí)間為3 min。浮選試驗(yàn)流程見(jiàn)圖1。

圖1 煤樣浮選試驗(yàn)流程

浮選試驗(yàn)捕收劑為己烷、辛烷、癸烷、十二烷、十四烷和十六烷,捕收劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)設(shè)為50、150、300 g/t,起泡劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)為75 g/t。浮選試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可知,對(duì)于同一濃度同種藥劑,隨著原煤灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)和密度的增大,精煤產(chǎn)率呈降低趨勢(shì),精煤灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)呈升高趨勢(shì)。捕收劑己烷質(zhì)量分?jǐn)?shù)為50 g/t時(shí),精煤產(chǎn)率逐漸降低,由J1產(chǎn)率30.64%降至J4產(chǎn)率17.37%;精煤灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)逐漸升高,由J1灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)6.91%升至J4灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)25.01%。對(duì)于同一煤樣同種藥劑,浮選的精煤產(chǎn)率和灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)均隨捕收劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)的升高而升高。己烷質(zhì)量分?jǐn)?shù)由50 g/t升至300 g/t,J1精煤產(chǎn)率由30.64%升至64.28%,精煤灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)由6.91%升至10.22%。對(duì)于同一種礦物,當(dāng)捕收劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)相同時(shí),浮選精煤產(chǎn)率隨著捕收劑碳鏈長(zhǎng)度由8增至16呈先升高后降低的趨勢(shì),在碳鏈長(zhǎng)度為14時(shí)達(dá)到最大值,如J1樣品,當(dāng)捕收劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)為50 g/t時(shí),十四烷的浮選精煤產(chǎn)率最高為36.67%。

表3 煤樣浮選試驗(yàn)結(jié)果

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建及預(yù)測(cè)

3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

通過(guò)單因素試驗(yàn)和查閱相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),影響焦煤浮選過(guò)程的主要因素[9-10]有:密度、氧化程度、灰分含量、捕收劑性質(zhì)、捕收劑用量等,其中焦煤的氧化程度不同會(huì)導(dǎo)致焦煤表面含氧官能團(tuán)含量不同,從而造成疏水性產(chǎn)生差異,故采用接觸角來(lái)表征焦煤的氧化程度[11-15]。使用接觸角測(cè)量?jī)x器測(cè)得不同密度的煤樣接觸角(見(jiàn)表4)。

表4 煤樣接觸角測(cè)量結(jié)果

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋多層網(wǎng)絡(luò),由輸入層、隱含層和輸出層組成,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用原理為輸入信息的正向傳播和誤差信息的反向傳播,通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練修正權(quán)值和閾值,使得最終誤差函數(shù)值達(dá)到預(yù)定精度。設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)模型利用平方差作為損失函數(shù),選取Sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)。輸入層對(duì)應(yīng)4種焦煤的密度、接觸角、灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)、捕收劑碳鏈長(zhǎng)度、捕收劑用量,輸出層對(duì)應(yīng)浮選精煤產(chǎn)率和灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型示意圖見(jiàn)圖2。對(duì)隱藏層數(shù)據(jù)作歸一化處理,依據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式算得隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)在4～14[16-19]。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到不同隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的R值分別為0.960 48、0.971 21、0.999 03、0.994 12、0.993 67、0.917 34、0.896 37、0.894 67、0.971 64、0.981 62、0.992 37;當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6時(shí),R值最大,為0.999 03,故隱含層單元數(shù)取6。R值計(jì)算結(jié)果對(duì)比見(jiàn)圖3。

圖2 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

圖3 R值計(jì)算結(jié)果對(duì)比

在浮選試驗(yàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過(guò)MATLAB建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)4種焦煤浮選試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行深度學(xué)習(xí),研究4種焦煤在8～16碳鏈長(zhǎng)度烷烴捕收劑條件下的浮選規(guī)律,并進(jìn)行了模擬預(yù)測(cè)[20-21]。精度設(shè)定為0.001,最大訓(xùn)練步數(shù)設(shè)置為500次,從60組浮選結(jié)果中,用Randperm函數(shù)隨機(jī)選取10組作為訓(xùn)練集,模型訓(xùn)練誤差曲線分別見(jiàn)圖4、圖5。由圖4和圖5可知,精煤產(chǎn)率模型和灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)模型收斂速度快,分別在迭代16次和7次后達(dá)到了設(shè)定精度0.001,且模型誤差小,最大誤差為0.159 79%,由此獲得滿足條件的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖4 精煤產(chǎn)率訓(xùn)練誤差曲線

圖5 精煤灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)訓(xùn)練誤差曲線

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可靠性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性,對(duì)實(shí)際煤樣進(jìn)行浮選,對(duì)比分析浮選結(jié)果和預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差。選取的焦煤煤樣來(lái)自神華某煤礦,用J5表示,其密度、灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)和接觸角見(jiàn)表5。

表5 J5煤樣基本參數(shù)

將J5煤樣的密度、灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)、接觸角、捕收劑碳鏈長(zhǎng)度和用量導(dǎo)入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,得到預(yù)測(cè)值;將J5煤樣按照?qǐng)D1的浮選流程進(jìn)行浮選,浮選捕收劑種類(lèi)和濃度均與煤樣浮選試驗(yàn)保持一致。實(shí)際浮選數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 J5煤樣試驗(yàn)結(jié)果和預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差

由表6可知,建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)J5煤樣浮選產(chǎn)率和灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)效果良好,兩者誤差均小于5%。

5 結(jié)論

a.通過(guò)浮選試驗(yàn)研究了碳鏈長(zhǎng)度為8～16的烷烴捕收劑與4種焦煤之間的浮選關(guān)系,對(duì)于同一種煤樣當(dāng)捕收劑濃度相同時(shí),浮選精煤產(chǎn)率隨著捕收劑碳鏈長(zhǎng)度由8增至16呈先升高后降低的趨勢(shì),在碳鏈長(zhǎng)度為14時(shí)取得最大值。

b.J5煤樣的實(shí)際浮選結(jié)果和模型預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比結(jié)果表明,精煤產(chǎn)率和灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)誤差均小于5%,說(shuō)明該模型可靠性較高。通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了8～16碳鏈長(zhǎng)度的烷烴與4種焦煤的密度、接觸角、原煤灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)和浮選精煤產(chǎn)率、灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)之間的關(guān)系,在已知原煤密度、接觸角和灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)后,可以通過(guò)模型來(lái)預(yù)測(cè)碳鏈長(zhǎng)度為8～16時(shí)的烷烴對(duì)原煤的浮選效果,從而可以根據(jù)精煤產(chǎn)率和灰分質(zhì)量分?jǐn)?shù)來(lái)選擇合適的捕收劑,這為焦煤浮選藥劑的選擇提供了一條新思路。