细粒煤分选（精选3篇）
细粒煤分选 篇1
0 引言
大型机械化采煤技术的推广增加了煤炭产量, 提高了劳动生产率, 但同时也对原煤的粒度组成造成了影响, 使得原煤中细粒煤含量越来越多。另外, 在后续的煤炭洗选过程中产生的次生煤泥进一步增加了细粒煤的含量。随着细粒煤产量的增加, 以及整体煤价的不断攀升, 作为采选加工的一个产品, 对细粒煤处理的好坏直接影响到企业的经济效益和生态环境的控制。
1 发展现状
细粒煤分选技术的研究及相关设备的开发在近年成为选煤技术的热点课题之一, 国内外的选煤工作者在细粒煤分选领域进行了大量的研究。目前, 我国工业生产中应用较多的细粒煤分选设备有:螺旋分选机、水介质旋流器、TBS干扰床、浮选机 (柱) 、煤泥重介质旋流器等等[1,2,3,4,5]。
螺旋分选机是一种依靠液流特性, 在重力和离心力的作用下实现不同密度矿物分离的分选设备, 其缺点是机身高度大, 煤质变化时参数不易调节, 当分选密度较低时, 分选效果较差。由于螺旋分选机的有效分选密度多在1.6 kg/L以上, 因此主要用在动力煤的分选, 尤其是中等可选的煤炭中使用比较广泛。
水介质旋流器分选原理是在一定压力下, 物料以切线或渐开线给料方式进入旋流器筒体, 形成螺旋运动。水介质旋流器结构简单, 布置方便, 分选细粒煤生产成本低。但其分选精度远不如小直径重介质旋流器, 而且, 一般入料的粒级范围比较窄, 分选下限高, 产品质量不能保两头, 溢流不经过脱泥达不到精煤灰分要求。
TBS干扰床的分选原理是基于颗粒在流态化床层中的干扰沉降。但该设备本身还不成熟, 工业应用还不广泛。
浮选是细粒煤分选中应用比较广泛的分选方法。但生产实践证明其有效分选上限一般在0.3 mm以下, 此外浮选设备脱硫效果不是很明显。最后, 浮选过程中由于需要使用捕收剂和起泡剂, 使得浮选的生产成本居高不下, 这也是浮选生产中一直需要解决的问题。
相比之下, 小直径重介旋流器分选煤泥以其分选效率高、对煤质适应性强、可实现低密度分选、操作方便和易于实现自动控制等优点而深受重视并在多家选煤厂得以应用, 在我国细粒煤分选中拥有广阔的发展前景。煤泥重介旋流器是利用离心沉降原理进行分选的设备, 本身没有运动部件, 结构简单。目前, 煤泥重介旋流器分选细粒煤工艺在国内外已有很多应用范例。
2 发展历史[6,7,8]
早期所用的重介质选煤设备是各种形状的分选槽, 或叫重力分选机, 通常只用于分选块煤。选煤用的重介质旋流器是在分级旋流器的基础上发展起来的。1945年荷兰开发出分选末煤的重介质旋流器, 称之为DSM重介质旋流器, 如图1所示。其中间试验装置处理能力为15 t/h。虽然当时的块煤、末煤需要在不同的设备中分选, 但这一发明仍然使重介质选煤技术实现了突破性的发展。随后, 美国、联邦德国等相继购买了制造专利, 在工艺生产中推广DSM型重介旋流器。
1956年, 美国Dynawhirlpool公司研制成了中心给料的圆筒型重介旋流器 (DWP型重介质旋流器) ;在此基础上, 1985年英国开发出直径1.2 m的中心给料圆筒型重介质旋流器 (LARCODEMS) , 单台通过能力达250~300 t/h。更重要的是使重介质选煤入料粒度上限达到100 mm, 这样就实现了全粒级原煤 (块煤和末煤) 不分级分选。
1967年, 前苏联研制成功了三产品重介旋流器, 它利用第一段旋流器的余压将其重产物送入第二段进行再次分选。重介质悬浮液经过了一段浓缩, 提高了密度, 所以能在第二段旋流器选出较纯的矸石。这样, 可以用一套重介质系统, 单一密度的合格介质分选出三个产品。可使传统的分粒级、多密度的复杂重介质分选工艺简化为单密度全粒级重介质分选工艺, 大大简化了重介质分选的工艺流程。
1976年, 日本研制了倒立型旋流器, 它是将一般圆锥型旋流器的圆锥部分倒立 (向上) 安装, 重产物从顶部排出, 轻产品从下部排出。
20世纪50年代我国开始对重介质选煤方法的研究, 至80-90年代, 先后推出重介质旋流器分选50~0 mm不脱泥原煤的工艺。1998年推出了大型简化工艺重介质选煤技术, 旋流器直径达到1 200 mm/850 mm, 2003年旋流器直径达到1 400 mm/1 000 mm。
三产品重介质旋流器虽然是由前苏联研制成功, 但是在我国得到了较大的改进并迅速得以发展。1992年煤炭科学研究总院唐山分院与黑龙江鸡西滴道矿选煤厂合作试验成功我国第一台无压给料三产品重介质旋流器 (NWSX700/500型) 。“九五”期间, 重介质旋流器选煤技术取得了突破性的进展, 煤炭科学研究总院唐山分院和贵州盘江老屋基选煤厂合作试验成功了我国第一台大型无压给料三产品重介质旋流器 (3NWX1200/850A型) 。近年来, 重介质选煤发展迅速, 其配套设备也均取得了长足的进步, 使我国重介质选煤技术进入国际先进水平行列。
比利时的Tertre选煤厂是世界上第一个使用重介质旋流器工艺分选细粒煤的选煤厂。在早期, 南非、美国和澳大利亚对粉煤重介选也都进行过深入研究。南非Greenside煤矿曾建设了正式生产厂, 并成功地生产出灰分为7%的精煤。美国的Homer市选煤厂和澳大利亚的Curragh选煤厂也曾成功采用过该项工艺。20世纪80年代末, 美国研究开发了微细磁铁矿粉重介质旋流器选煤工艺, 采用的磁铁矿粉粒度为小于10μm占50%。
我国选煤工作者在“八五”期间对小直径重介质旋流器做了工业试验研究, 主要研究内容为重介质旋流器结构参数选择、入料压力调整、入选煤泥与加重质配比及悬浮液流变特性变化等。结果表明, 采用小直径重介质旋流器分选不同牌号和性质的粉煤都可获得高质量精煤, 脱硫率优于常规浮选。随后成功开发了煤泥重介质旋流器选煤技术, 使重介有效分选下限降低到0.044 mm。
3 存在问题与发展趋势[9,10]
可以看出, 重介质旋流器虽然效果较好, 并且也得到了较多的应用, 但由于种种原因其应用效果差异较大, 尤其是在国内, 还存在一些迫待解决的问题, 这些问题同时也表明了今后的发展趋势。总的来说, 工业应用中的主要问题有:
(1) 入料来源。现有的煤泥重介旋流器, 其入料来源主要是精煤脱介筛筛下水及合格介质的分流。其优点是可以利用大型旋流器在分选的同时产生的细粒介质使部分粗煤泥在煤泥重介旋流器中得到分选, 但同时这部分来料的数、质量极不稳定。
(2) 加重质。国外煤泥重介质旋流器有单独的介质系统, 而我国煤泥重介质旋流器是与大型重介旋流器共用一套介质系统, 虽然简化了煤泥重介工艺, 但加重质的粒度不易控制, 使得煤泥重介质旋流器的悬浮液流变性不稳定, 对粗煤泥的分选效果造成一定影响。
(3) 自动控制。大型重介质旋流器系统的自动控制已经发展得较为成熟, 而关于煤泥重介旋流器的自动控制研究和应用鲜有报道。
(4) 煤泥重介旋流器直径的选择。较大直径的煤泥重介质旋流器处理能力大, 对使用的磁铁矿粉的粒度要求较低, 但其入料压力高, 增加了功耗和旋流器的磨损;小直径的煤泥重介质旋流器入料压力相对低, 但在同样处理能力条件下, 需要配备的数量多, 使得入料压力和入料量不容易均匀而影响分选效果。
4 结语
重介质旋流器选煤工艺在我国得到了迅速发展, 并得到了一定的工业应用, 但仍有一些问题需要解决。因此, 如何保证在工艺简化的条件下, 更好地改善粗煤泥重介质分选效果, 具有非常实用的研究价值和重要的研究意义, 也是我国科研工作者义不容辞的责任。
参考文献
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[3]吕文舵, 刘珊.螺旋分选机在选煤厂中的应用[J.]选煤技术, 2006 (8) :24-26
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[10]杨俊利.我国选煤技术现状及其发展方向[C.]//第十届全国煤炭分选加工学术研讨会论文集, 徐州:中国矿业大学出版社, 2004:16-18
细粒煤分选 篇2
随着我国采煤技术的发展及机械化、自动化水平的逐年提高, 选煤厂入选原煤中的细粒煤含量越来越高, 因此细粒煤分选技术及设备已日益成为选煤行业的讨论热点, 受到选煤界的高度重视。为了促进细粒煤分选技术的发展, 加快交流推广国内外先进适用的细粒煤分选技术、设备和工艺, 2009年6月3日, 中国煤炭加工利用协会在南京组织召开了全国细粒煤分选技术及设备交流研讨会议。本次会议共收到交流论文31篇, 并于会前编印出版了《全国细粒煤分选技术会议论文集》。
本论文集汇集了国内外有关公司、专家学者、设计研究和应用单位对细粒煤分选技术的观点和各选煤厂的生产管理经验, 包括的主要内容有:3GDMC 1500/1100A大型无压给料三产品重介质旋流器的应用;动力煤重介质旋流器分选;XJM- (K) S系列浮选机研究与展望;带有浸没式充气搅拌装置的FJCA-20型煤用喷射式浮选机;浮选机的发展与FWX浮选柱的研制及应用;YJ系列大型煤用浮选机的介绍;德国PNEUFLOT (普浮乐) 新型充气式浮选机及EKOFOL (易可浮) 高效浮选复合药剂的研制及应用;XGR系列干扰床分选机的研制与应用;TBS/2100干扰床分选机的应用分析;英国MEP公司的干扰床分选机的应用;煤泥分选机应用中应注意的问题;ZK-LX 1100螺旋分选机的研究;细粒煤泥浮选柱高效分选技术;微泡浮选柱的应用和改进;新型双流态微泡浮选机在生产实践中的应用;KZG型高效节能快速隔膜压滤机的技术发展及应用;BSB型卧式筛网沉降过滤式离心机的研制;DMI筛网沉降离心机技术特点及其应用;美国KRS公司细粒煤筛分设备的主要特征及应用情况;煤泥、褐煤干燥技术。
本论文集由《煤炭加工与综合利用》编辑部编辑出版, 大16开, 内文80克胶印214页, 封面250克铜版纸彩色塑封, 目前尚有部分剩余 (数量有限) , 每本收取工本费100元 (含邮费) 。
细粒煤泥分选回收环节优化探讨 篇3
近年邢台矿洗煤厂的技术改造主要围绕着重介选煤和粗粒煤分选展开, 而对应的细粒煤分选环节和煤泥水处理系统只进行了简单的扩能改造, 导致最终尾煤灰分均在40%左右, 严重制约了选煤厂经济效益的提高, 煤泥水处理系统亟待进一步完善。
2 细粒煤泥分选回收环节分析
2.1 细粒煤泥分选回收系统工艺流程介绍
邢台矿选煤厂双系统主选设备均采用大直径脱泥无压三产品重介质旋流器, 与之配合的粗煤泥回收系统采用CSS粗煤泥分选机分选, 与A系统浮选系统中采用的机械搅拌式浮选机+加压过滤回收工艺不同的是新建B系统中采用旋流微泡式浮选柱+快开式隔膜压滤机回收, 而共用的煤泥水处理系统经过扩能后仍采用两段浓缩两段回收的尾煤泥水处理流程, 煤泥水进入一段浓缩机浓缩后, 一段浓缩底流采用卧式沉降离心机回收后直接混入洗混煤中做为洗混煤产品, 而溢流进入三台二段浓缩机浓缩后至压滤车间, 由压滤机回收作为煤泥产品。
2.2 尾煤浓缩回收系统入料分析
由上述可知煤泥水处理系统来料组成较为复杂, 因此要想找到造成尾煤泥灰分偏低的原因, 必须对煤泥水系统各环节进行检查分析 (见表1) 。
由表1看出, 煤泥水系统入料的综合灰分仅40.75%, 灰分偏低。A、B系统浮选尾矿及A系统中煤磁尾这三部分物料, 灰分较低均在40%左右, 所占比例较高, 由此推测其相应环节可能是导致尾煤泥灰分偏低的主要环节。
2.3 细粒煤泥分选环节分析
针对上述分析, 为了找到致使尾煤泥灰分偏低的根源环节, 分别对A、B系统浮选尾矿及A系统中煤磁尾相应环节的细煤泥分选效果进行了分析, 如下所述:
2.3.1 A系统中煤磁尾
通过对中煤磁尾小浮沉发现, 虽然中煤磁尾灰分偏低, 但其-1.45含量仅为1.42%, 灰分16.33%, 并不存在精煤损失, 由此可知三产品旋流器分选精度高, 使细粒级物料得到了有效分选。
2.3.2 A、B系统浮选尾矿
从表2可以看出, -1.50密度级含量较高, A系统38.02%, B系统高达45.23%, 而对应的累计灰分都在7.5%左右, 这说明了两系统浮选效果均不理想, 大量低灰物料损失在尾矿中。
而从对两系统浮选尾矿的小筛分实验 (见表3) 看出, 灰分偏低的粒级主要集中在0.25-0.045mm之间, 这部分物料灰分均低于20%, 其中A系统累计产率25.75%, 累计灰分仅为9.58%;B系统累计产率41.69%, 累计灰分13.63%。
由以上分析得出:A、B系统的浮选环节为细粒煤分选的薄弱环节。而在该环节造成低灰物料损失的主要粒度级为0.25mm-0.045mm这一部分, 通过浮选尾矿进入尾煤浓缩回收系统, 造成了压滤煤泥产品灰分偏低。
3 可能解决措施
由于两系统的浮选设备不同, 理论上浮选柱与机械搅拌式浮选机相比具有效率高、药剂用量少、更适于微细粒的分选等特点。但由于邢台矿煤质变差高灰难选细粒煤泥含量大导致其对微细粒级煤泥的分选优势不明显, 造成浮选精煤质量波动大且尾矿灰分偏低, 为此我们在现场及实验室条件下分别从不同压力和药剂制度下进行了大量的摸索实验, 但结果发现当入浮煤泥中-0.074mm的煤泥量过多 (超过50%) 时, 由于微细煤泥选择性差、灰分高及细泥污染等特点, 造成浮选精煤质量超标而尾煤灰分偏低, 因此我们考虑引进选择性好的新型复合药剂, 降低细泥污染, 从而改善浮选效果, 使用新浮选药剂对本矿难浮选煤进行浮选实验, 结果见表4。
表4看出, 在110g/L的浓度下, 用本厂药剂, 精矿产率只有40.86%, 浮选完善指标36.41%;使用新型复合药剂精矿产率为62.32%, 浮选完善指标56.27%。在65g/L的浓度下, 用该厂药剂, 精矿产率为59.67%, 浮选完善指标50.82%;使用新型复合药剂精矿产率为61.50%, 浮选完善指标57.64%。
经过以上实验, 我们可以看出, 对于本矿现今煤质使用新型的复合药剂能够较大幅度的提高浮选效果, 且其对于不同浓度 (试验用110g/L和65g/L) 的浮选入料均有良好的分选效果, 相比本厂现用药剂用量可减少70-80%, 能够在保证浮精灰分的同时, 尽可能的将尾矿中低灰颗粒回收。
4结论
邢台矿洗煤厂通过对细粒煤泥分选回收工艺系统深入分析研究, 找到了致使邢台矿洗煤厂尾煤泥产品灰分持续偏低的关键环节——浮选环节, 并通过采用新型浮选药剂, 改善浮选效果, 在获得低灰精煤的同时, 提高了浮选尾矿灰分, 从而解决了造成压滤煤泥灰分偏低的主要问题。
摘要：本文通过对细粒煤泥分选回收工艺系统深入分析研究, 找到了致使邢台矿洗煤厂尾煤泥产品灰分持续偏低的症结所在, 并提出了解决措施, 确保各粒级煤炭资源的有效回收, 实现有效资源效益最大化。
关键词：细粒煤泥,工艺环节,浮选尾矿,新型药剂
参考文献
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[2]李延锋, 张晓博, 桂夏辉, 赵闻达, 吴朝龙, 谢彦君.煤泥浮选过程能量输入优化[J].煤炭学报, 2012 (08) .