本發(fā)明涉及干法重介質(zhì)煤炭分選技術(shù)，屬于煤炭分選領(lǐng)域，具體涉及一種干法重介質(zhì)選煤智能過(guò)程預(yù)測(cè)控制方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)煤炭分選工業(yè)中，生產(chǎn)工藝參數(shù)調(diào)節(jié)需通過(guò)人工決策，這種方式主觀性強(qiáng)從而導(dǎo)致對(duì)分選過(guò)程工藝參數(shù)調(diào)控的滯后性大、可靠性差，使得分選出的精煤產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定。對(duì)分選系統(tǒng)實(shí)施有效的智能控制能夠有效提高選煤廠運(yùn)行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

2、干法重介質(zhì)分選在煤炭分選過(guò)程中能夠嚴(yán)格地按密度進(jìn)行分選，使得它能夠高效地分離出不同密度的煤炭顆粒，具有高分選精度和數(shù)量效率、以及適應(yīng)性強(qiáng)、粒度范圍寬、易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn)；

3、在對(duì)干法重介質(zhì)分選進(jìn)行適用于控制算法的動(dòng)態(tài)模型時(shí)，其相關(guān)數(shù)學(xué)模型主要分為四類，即第一類為分配模型，常通過(guò)分配曲線統(tǒng)計(jì)，以保障精煤產(chǎn)品的質(zhì)量，比如經(jīng)驗(yàn)函數(shù)分布、正態(tài)分布、雙曲正切分布等不同的分配曲線模型；第二類為過(guò)程參數(shù)模型，些關(guān)鍵的過(guò)程參數(shù)如分選密度和可能偏差，往往與操作條件、原煤和介質(zhì)的性質(zhì)等密切相關(guān)，需要通過(guò)顆粒運(yùn)動(dòng)學(xué)、流體動(dòng)力學(xué)、多相流理論等進(jìn)行建模并回歸；第三類為計(jì)算仿真模型，比如計(jì)算流體力學(xué)、離散元分析、有限元分析等方法，通過(guò)模擬來(lái)捕捉實(shí)驗(yàn)測(cè)量難以獲取的動(dòng)力學(xué)參數(shù)；第四類為狀態(tài)空間模型，在數(shù)學(xué)上表示為隨時(shí)間演化的微分方程；

4、第一類分配模型、第二類過(guò)程參數(shù)模型往往是靜態(tài)的代數(shù)方程，與智能控制所需要的方程形式不符，第三類雖然為微分方程，但過(guò)于復(fù)雜難以求解，無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線預(yù)測(cè)并進(jìn)行反饋控制。第四類的狀態(tài)空間模型一般結(jié)合前三類模型特點(diǎn)的綜合模型，能夠減少第一類至第三類存在的問(wèn)題，但目前第四類狀態(tài)空間模型建立難度較高，缺乏準(zhǔn)確有效的狀態(tài)空間模型，無(wú)法滿足干法選煤過(guò)程精準(zhǔn)預(yù)測(cè)及智能控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的在于提供一種干法重介質(zhì)選煤智能過(guò)程預(yù)測(cè)控制方法，融合不同的干法重介質(zhì)分選數(shù)學(xué)模型，增強(qiáng)模型對(duì)于分選過(guò)程穩(wěn)態(tài)及動(dòng)態(tài)特性的描述能力，提高精煤灰分及產(chǎn)率的預(yù)測(cè)精度，實(shí)現(xiàn)分選過(guò)程的穩(wěn)定控制，解決干法重介質(zhì)領(lǐng)域缺乏理論模型難以實(shí)施動(dòng)態(tài)控制的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本一種干法重介質(zhì)選煤智能過(guò)程預(yù)測(cè)控制方法，具體包括以下步驟：

3、s1：采集入洗原煤數(shù)據(jù)，對(duì)所采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)可選性信息{ρi,λraw,i,γraw,i}i＝1:n；

4、其中，n為原煤分為密度級(jí)區(qū)間數(shù)量，ρi為第i個(gè)密度級(jí)區(qū)間的平均值，γraw,i為第i個(gè)密度級(jí)區(qū)間的產(chǎn)率，λraw,i為第i個(gè)密度級(jí)區(qū)間的灰分；

5、s2，建立基于演化時(shí)間的床層密度動(dòng)態(tài)模型并通過(guò)模型控制算法對(duì)床層密度動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，形成穩(wěn)定床層密度ρbed′；

6、s3，考慮分選系統(tǒng)內(nèi)氣體與顆粒之間的相互作用對(duì)于分選密度的影響，并結(jié)合分選試驗(yàn)修正經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，計(jì)算獲得分選密度模型ρ50；

7、s4，建立以分選密度模型ρ50、分選系統(tǒng)的可能偏差ep、邊界控制參數(shù)α和β的四參數(shù)為基礎(chǔ)的經(jīng)驗(yàn)分配函數(shù)模型，計(jì)算各密度級(jí)區(qū)間對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品分配率yi；

8、s5，利用步驟s1中先驗(yàn)可選性信息{ρi,λraw,i,γraw,i}i＝1:n、和步驟s4中各密度級(jí)區(qū)間對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品分配率yi，預(yù)測(cè)計(jì)算選煤系統(tǒng)的精煤產(chǎn)率及灰分、矸石產(chǎn)率及灰分；

9、s6，對(duì)步驟s5中精煤產(chǎn)率及灰分、矸石產(chǎn)率及灰分進(jìn)行修正，得到修正后的精煤產(chǎn)率及灰分、以及矸石產(chǎn)率及灰分。

10、在本發(fā)明的一些示例中，步驟s2中，所述基于演化時(shí)間的床層密度動(dòng)態(tài)模型的計(jì)算公式為：

11、

12、其中，γ為床層的煤粉含量，t表示演化時(shí)間；

13、為煤粉含量隨時(shí)間的演化方程，計(jì)算公式為：

14、

15、其中，wq為合格介質(zhì)的質(zhì)量通量，kq為合格介質(zhì)中的煤粉質(zhì)量比例，wh為高密度介質(zhì)的質(zhì)量通量，kh為高密度介質(zhì)中的煤粉質(zhì)量比例，wm為排出混合介質(zhì)的質(zhì)量通量，wgen為分選系統(tǒng)內(nèi)次生介質(zhì)的質(zhì)量通量，hbed為床層高度，a為分選機(jī)的有效表面積；

16、ρbed為以煤粉含量為單自變量的床層密度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停溆?jì)算公式為：

17、

18、為床層密度關(guān)于煤粉含量的演化方程，計(jì)算公式為：

19、

20、其中，b1和b2為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。

21、在本發(fā)明的一些示例中，步驟s3中，所述分選密度模型ρ50的計(jì)算公式為：

22、ρ50＝k1ρbed′+k2ρdrag

23、

24、其中，k1和k2為分選試驗(yàn)修正經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，ug為表觀氣速，μg為空氣粘度，dmed為系統(tǒng)內(nèi)混合介質(zhì)的平均粒徑，ρg為空氣密度，g為重力加速度。

25、在本發(fā)明的一些示例中，所述步驟s4中，各密度級(jí)區(qū)間對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品分配率yi的計(jì)算公式為：

26、

27、其中，xi＝ρi/ρ50為歸一化密度。

28、在本發(fā)明的一些示例中，所述矸石產(chǎn)率的計(jì)算公式為：

29、

30、其中，γd,i為各密度級(jí)區(qū)間的矸石產(chǎn)率；

31、矸石灰分λd的計(jì)算公式為：

32、

33、精煤產(chǎn)率γc的計(jì)算公式為：

34、γc＝1-γd

35、精煤灰分λc的計(jì)算公式為：

36、

37、其中，原煤灰分λraw的計(jì)算公式為：

38、

39、在本發(fā)明的一些示例中，步驟s6中，所述修正后的精煤產(chǎn)率計(jì)算公式為：

40、

41、其中，θ為質(zhì)量效率參數(shù)；

42、修正后的矸石產(chǎn)率計(jì)算公式為：

43、

44、修正后的矸石灰分計(jì)算公式為：

45、

46、修正后的精煤灰分計(jì)算公式為：

47、

48、在本發(fā)明的一些示例中，步驟s1中，在通過(guò)采集入洗原煤數(shù)據(jù)得到先驗(yàn)可選性信息{ρi,λraw,i,γraw,i}i＝1:n的過(guò)程中，包括兩種情況：

49、第一種情況，在檢測(cè)手段相對(duì)不足且原煤來(lái)源相對(duì)穩(wěn)定的情況下，可將入選原煤進(jìn)行采樣，并進(jìn)行自然篩分以及浮沉試驗(yàn)，得到原煤的先驗(yàn)可選性信息；

50、第二種情況，在檢測(cè)手段先進(jìn)的情況下，采用在線煤質(zhì)分析儀器，對(duì)入選原煤的性質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)性統(tǒng)計(jì)，并在一定的間隔時(shí)間內(nèi)，對(duì)原煤的先驗(yàn)可選性信息進(jìn)行更新，得到原煤的先驗(yàn)可選性信息。

51、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本一種干法重介質(zhì)選煤智能過(guò)程預(yù)測(cè)控制方法建立基于演化時(shí)間的床層密度動(dòng)態(tài)模型，避免采用靜態(tài)模型造成無(wú)法對(duì)選煤真實(shí)系統(tǒng)的模擬，解決干法重介質(zhì)領(lǐng)域缺乏理論模型難以實(shí)施動(dòng)態(tài)控制的問(wèn)題；建立以分選密度模型、分選系統(tǒng)的可能偏差、邊界控制參數(shù)的四參數(shù)為基礎(chǔ)的經(jīng)驗(yàn)分配函數(shù)模型，構(gòu)建過(guò)程預(yù)測(cè)智能控制框架，充分捕捉干法重介質(zhì)選煤系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)及動(dòng)態(tài)特性；并通過(guò)質(zhì)量效率參數(shù)對(duì)精煤產(chǎn)率及灰分、矸石產(chǎn)率及灰分進(jìn)行修正，提高精煤與矸石的產(chǎn)率及灰分的預(yù)測(cè)精度；本預(yù)測(cè)控制方法融合不同的干法重介質(zhì)分選數(shù)學(xué)模型，增強(qiáng)模型對(duì)于分選過(guò)程穩(wěn)態(tài)及動(dòng)態(tài)特性的描述能力，提高精煤灰分及產(chǎn)率的預(yù)測(cè)精度，通過(guò)模型預(yù)測(cè)控制算法實(shí)現(xiàn)分選過(guò)程的穩(wěn)定控制。