1.  概述

恒源芬雷招贤选煤厂是一座设计处理能力为 2. 4 Mt / a的动力煤选煤厂，于2018年12月建成，2019年4月投产。选煤工艺[1]为：TDS干选预排矸+无压三产品重介的联合工艺。-300mm原煤进入分级筛进行80mm分级，筛上+80mm物料经过人工除杂后进入TDS智能干选机进行预先排矸，干选精煤经破碎机破碎至-80mm；筛下-80mm物料进入弛张筛进行6mm分级脱粉，-6mm末中煤直接进行配煤销售。弛张筛筛上80-6mm物料与破碎至-80mm的干选精煤混合后进入主洗系统洗选[2]，中煤破碎后进入末中煤，精煤进行筛分为末精煤、小块精及中块精。

TDS智能干选机自2019年投入使用以来，随着使用时间的增加和矿井工作面改变所引起的煤质变化，TDS智能干选机的效果逐渐受到煤质变化的制约，射源识别对部分白矸石识别为煤（极易堵塞下层（块煤）破碎机），将部分中煤识别为矸石，事故对现场生产的连续性，效益的经济性都造成了巨大的影响。

2.  TDS智能干选机分选原理^[3]与技术特点

2.1  TDS干选机分选原理

TDS 智能干选机具有单源识别（X 射线识别）和双源识别（X 射线+图像识别），采用高压气枪执行的新型块煤分选设备。单源识别^[4]（X 射线识别）基本原理是采用 X 射线智能识别方法，针对入选原煤煤质特征建立与之相适应的分析模型，通过大数据分析，对煤与矸石进行数字化识别，最终通过高压风智能排矸系统将矸石排出。双源识别^[5]（X 射线+图像识别）在单源识别的基础上，使用图像识别系统，对X射线分选不出的中煤等进行高速相机对入选物料在图像数据库中比对进行分选，弥补了单源识别的短板。招贤选煤厂的TDS设备为单源识别，所以制约生产。

2.2 TDS的特点

2.2.1  分选精度高

根据实验室分选效果下，煤中带矸和矸石带煤率均在1-3%，分选精度接近浅槽，远高于动筛、跳汰及其他干选设备。

2.2.2， 分选粒度宽

其有效分选上限达到300mm下限至30mm。

2.2.3  处理能力大

最大型号TDS40系列处理能力可达380t/h，也可根据实际生产情况，控制带面宽度，达到控制分选的效果及处理量。

2.2.4  智能程度高

智能远程控制，故障可自检，且设备维护量小，基本达到无人值守的效果，降低了人员的维修管理的费用。

2.2.5 设计完善

设备部件通过防爆认证和煤安认证，取得辐射安全许可证；配备自主研发的高效除尘器。

2.2.6 适应能力强^[6]

干选机无介质及水等消耗，极大程度上弥补了招贤煤矿山区缺水的漏洞，也减轻了煤泥水处理的压力。

3. 应用效果

3.1 1304工作面的应用效果

1304工作面为选煤厂运行以来首个工作面，TDS原煤实验分选结果见表1，此实验数据均从厂内实际生产过程中进行取样称量，对TDS智能干选机在实际生产过程中的效果具有较直观的诠释。

表1 1304工作面原煤试验分选结果表

通过TDS干选机对1304工作面分选产品现场进行取样实验得出，300-80mm 块原煤平均矸石产率为 46.23%，经过TDS 智能干选机分选后，干选矸石的平均矸中带煤率为 3.09%；平均煤中含矸率为 3.5%；平均排矸率为：95.86%。说明TDS智能干选机排矸效果明显，分选精度高，在1304工作面日常生产中也没有出现TDS干选机识别、识别效果差的情况。

3.2 1305工作面的应用效果

2020年12月至今，矿井采面更换为1305工作面，TDS的分选效果变差，矸中带煤，煤中含矸都明显增加，TDS原煤实验分选结果见表2。

表2 1305工作面原煤试验分选结果表

通过TDS干选机对1305分选产品现场进行取样实验得出，300-80mm 块原煤平均矸石产率为 53.97%，经过TDS 智能干选机分选后，干选矸石的平均矸中带煤率为 14.28%；平均煤中含矸率为17.87%；平均排矸率为：84.53%。说明TDS智能干选机在1305工作面排矸效果较差且其分选精度较低跑煤，不仅煤中矸石量大极易堵塞破碎机造成事故停车影响生产。

经过与厂家多次远程协助和现场勘查后,初步判断射源强度降低。更换新射源后问题依然没有解决，初步判断为射源装置识别效果局限性所引起的分选效果失常(白矸石识别为煤)，需要增加图像识别系统，随即采样送往厂家实验中心，进行原煤双源识别（X 射线+图像识别）试验。

3.3, 双源识别试验效果

为了验证 TDS 智能干选机对招贤煤矿 300-50mm(运输中煤样破损,使其粒度下限降低)原煤分选效果，并采集基础分选参数，在试验中心进行工业性试验。TDS原煤实验分选结果见表3。

表3 1305工作面原煤试验分选结果表

根据以上数据分析可知，300-50mm 块原煤平均矸石产率为 54.82%，经过TDS 智能干选机双源识别（X 射线+图像识别）分选后，干选矸石的平均矸中带煤率为 1.09%；平均煤中含矸率为 4.26%；平均排矸率为：96.53%。说明TDS智能干选机双源识别（X 射线+图像识别）排矸效果明显，分选精度高，能够适应矿井煤质。

4. 预期收益与日常维护成本

4.1  双源识别的预期效益

根据实验结果得出，增加双源识别（X 射线+图像识别）分选后在入选块原煤相同的情况下，预计可将矸中带煤率降低12%，按每天矸石产量1000吨进行计算，可从矸石中挑选出120吨，每年3.96万吨，预计增加收入1584万元。

预计可将煤中带矸率降低10%，减少下层破碎机日常磨损及检修频次，预计每年节约60工。每年减少2.64万吨矸石进入主洗系统，从而降低药剂损耗、减少事故停车影响，预计可节约人工材料成本2.5万元，预计每年减少堵塞破碎机事故影响时间165小时。

4.2  TDS的主要运行维护成本^[7]

每天需要电工进行TDS清灰检修，机工保养，生产中三班各配置一名岗位司机进行现场巡查（包含下游其他设备），每年预计使用200工。

定期对TDS干选机破损的滤芯及电磁阀进行更换，由于TDS原厂备件较昂贵（射源50万），每年最少使用材料费15万。

由于我厂为TDS厂家前十台生产应用设备，享受终身免费远程服务和现场服务包，其每年每台费用约为8-10万。

5. 结语

   通过对TDS在招贤选煤厂的实践应用和分析，使用双源识别（X 射线+图像识别）情况下其生产各项指标均可接近于重介分选的效果^[8]。分选过程不用水,不用磁铁矿粉,不产生次生煤泥,具有较强的适应性。很好的奠定了智能化选煤厂的基础，但由于其配件价格较高，维护经济性^[9]较低，希望在后期随着应用的推广，材料成本能够有所降低。

参考文献

[1]. 谢广元.选矿学[M].徐州:中国矿业大学出版社,2005.

[2]. 选煤工艺设计与管理[M]. 中国矿业大学出版社 , 匡亚莉, 2006

[3]. TDS智能干选机分选原理[J]. 李慧.  山东煤炭科技. 2017(10)

[4]. 张晓东.TDS智能干选系统的技术分析与应用研究[J].矿业装备,2020(05):172-173.

[5]. 缑新学,何晨.TDS智能干选机在黄陵一号煤矿选煤厂的应用[J].煤炭加工与综合利用,2020(08):26-29.

[6]. 西部煤炭洁净加工利用新技术新工艺探讨[J]. 周少雷,曾志远.  煤炭加工与综合利用. 2016(07)

[7]. 王天资.TDS智能干选机在选煤厂的应用分析[J].自动化应用,2020(05):117-118.

[8]. 赵炜.TDS智能干选机分选宁东矿区低变质烟煤的研究应用[J].煤炭加工与综合利用,2019(12):7-11.

[9]. 匡亚莉.智能化选煤厂建设的内涵与框架[J].选煤技术,2018(1):85-91.