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数字化煤炭站台中的煤炭智能采制化系

统的开发

摘要：目前中国煤矿开采已经开启了智能化模式，煤矿智能化开采是将人工

智能、物联网、大数据分析、云计算等先进技术与煤矿井下生产设备、地质情况

等进行融合，形成了生产设备全面感知、自主学习、及时预测、动态决策的机器

智能系统，实现了煤矿采煤工作面生产流程全自动化，在这种情况下，必须在煤

炭检测工作中融合智慧模式，以此来保障样品安全的同时，可以在一定程度上帮

助企业缩减开支，强化经济效益，促进行业可持续发展。系统将标准化、智能化

和信息化的建设理念和传统管理以及煤炭站台现状相结合，在符合企业质量效益

的需求下改进煤炭检测设施。本文主要论述了数字化煤炭站台中的煤炭智能采制

化系统的开发，仅供参考。

关键词：数字化；煤炭站台；智能开采

引言

煤炭是中国工业发展的基础能源，对促进中国国民经济发展具有重要作用。

煤碳检测是个有连续性的系统工作，长期以来，传统检测工作误差因素多，工作

量大。故煤炭检测应该率先进行自动化、智能化升级改造，以适应安全生产的需

要。

1煤炭采制样简介

1.1煤炭采样

煤的采样，无论是手动还是机械采样，必须采取数量与原始批次非常相似但

质量成比例相同的煤。但煤质并不总是均匀的，而且可变性使其难以具有代表性。

在对煤炭进行化验之前，必须获得具有代表性的样品。煤炭采样应严格依据GB

475—2008“商品煤样人工采取方法”进行现场操作。输煤设施的变化使得几乎

不可能发布一套适用于每种人工取样情况的规则。采样方法的选择取决于抽样目

的、所需精度、场地的可行性以及技术、经济和时间限制等因素。从静止的物料

中手动采集代表性样品涉及非常大的困难，自动取样系统，肯定会在质量和成本

方面产生具有代表性的样品。当进入采样区域后，PLC判断位置，给机器人一个

动作指令，机器人抓取煤样放入接料胶带入料口，通过胶带将煤样输送至破碎机，

破碎完后进入缩分器缩分，缩分的子样流入收集器中，弃样流入斗提机中，然后

通过斗提将弃样返回到弃料胶带，弃料胶带将弃料输送至弃料斗中，通过机器人

抓取把弃料放入车中，尽管可能存在与人为判断相关的错误，但可以避免，可以

有效地收集可定义数量的样品。

1.2煤炭制样

煤炭制样应依据CB474—2008“煤样的制备方法”进行操作。在取样过程

的每一步都存在破碎、研磨和均匀混合的问题。在煤中发现的不同密度的材料很

容易导致其离析，尤其是当颗粒尺寸范围较大时。在一次操作中，将煤从大颗粒

破碎到非常小的颗粒，或同时破碎和研磨煤，往往会产生大范围的颗粒尺寸和高

浓度的非常细的颗粒。考虑到煤的起始粒度和性质，破碎、研磨和粉碎应包括合

理数量的步骤。应注意进料尺寸、破碎机类型、破碎机容量、进料速率和产品尺

寸的均匀性、筛分和大气平衡的步进尺寸减小、破碎机清洁度。任何可能影响煤

炭物理化学性质的此类变量应在实验室进行监测和记录，其影响应量化为测量误

差或不确定度。

2煤炭制样阶段存在的问题

2.1留样量过大

在制样阶段理论上是需要按照严格的规范进行操作的，但是因为实际操作中

会受到一些因素的影响，所以很难按照真正的流程进行，特别是在使用破碎缩分

联合制样机时，出现的问题会更加明显，因为对于出料粒度和留样量的规定，不

能很好的规范，这样就会造成留样量过大的问题。

2.2取全水方法不统一

根据相关规定显示，对于粒度在一定范围中必须选用取全水样，但是对于一

些量比较少的情况下，就不能使用这样的操作进行，因此，这样就出现了取全水

方法不统一的情况，这样就会对制样有很严重的影响，对最后的结果的准确性有

着严重的影响。

2.3空气干燥煤样实现过程不统一

一般是采用自然晾干法，并且按照相关标准在一定温度的烘箱中进行烘烤，

并且要按照时间的规定进行，但是因为使用的方法操作不正确，这样就会使得过

程出现了不统一的问题。自动制样一般采用机器人实现，机器人按照预先设定的

操作流程、制样方案完成制样工作。现阶段自动制样仍存在下述问题：（1）自

动制样适用于含水率较低的煤样。（2）自动制样功能仍有较大的提升空间，如

自动分拣、制样数据制动传输等。（3）稳定性仍需进一步提升，如：自动制样

设备断电复位后无法自动启动，仍需要人工复杂操作完成制样。

3数字化煤炭站台中的煤炭智能采制化系统的开发

3.1煤炭智能采制化系统目标

(1)一个管控中心。