浅谈智能化洗煤厂建设的方向

洗煤厂的主要任务是对煤炭进行分选，除去原煤中的杂质，获得工业使用的精煤。洗煤厂是煤炭加工的重要场所，保证其运行的可靠性具有重要意义。随着科学技术的发展，中国国有煤矿的洗煤厂基本上已经实现了自动化，主要包括信息管理、数据采集和处理、远程在线控制等方面。信息管理主要是通过工业用的 PLC 实现的，而远程在线控制的实现依赖于 DP 工业线和计算机网络。自动化洗煤厂是智能化洗煤厂发展的基础，即智能化是自动化发展的高级阶段。智能化洗煤厂的系统结构如图 1 所示[3]。由图 1 可知，智能化洗煤厂主要包括分析决策、管理控制、生产执行、网络传输和过程控制五部分，其中，每个部分又包括很多子系统。在实现智能化的过程中，网络通信平台及工业以太网是重要的基础。这是由于在智能化处理过程中需要传输大量的数据，还要实现在线控制，而这些均是通过网络和以太网来完成的。总的来说，现在已经具备发展智能化洗煤的条件。从自动化洗煤厂过渡到智能化洗煤厂，需要做到以下几个方面：a) 升级有关的洗选设备，进一步减人提效，并实现生产的高度集中控制，主要是升级洗选设备上的一些微处理器。b) 建设大数据采集平台及数据库，足够多的数据是智能化实现的基础，即智能化是从大数据中找到最佳的设备运行参数，从而优化设备运行参数。c) 提高数据采集的灵敏度。要实现洗煤厂的智能化控制，确保采集数据的准确性是非常关键的。从现在的情况来看，2020 年左右完善智能化洗煤厂的有关标准和目标，2025 年以前将对智能化所需的设备和技术进行突破并进行初步工业性试验，预计到 2035 年左右能建立具有一定规模的智能化洗煤厂。

2 智能化洗煤厂实现的关键技术

2.1 大数据采集及处理技术

在智能化洗煤厂实现的过程中，需要采集足够多的数据来进行学习。与自动化不同的是，智能化更强调一些主观学习的能力，这种学习属于机械式学习[4]。数据的采集是通过一些传感器来实现的，这就要求传感器的数量足够多和采集的频率足够高。在数据采集完成后，并不能直接利用这些数据进行决策处理，还需要对数据进行处理。数据处理的主要任务是提取大数据中的一些有用信息，从而为洗煤厂的决策提供一定的依据。然而，这种处理不是一件容易的事，一方面要保证数据处理的质量，即要使从大数据中提取出来的信息足够多且有效;另一方面还要保证数据处理的速度，主要是由于一些决策需要在较短的时间内完成。这就要求数据处理必须紧跟时代的潮流，采用最新、最有效的算法。

2.2 机械设备智能学习算法

智能化洗煤厂建设的关键在于使洗煤厂中的设备具有一定的自主学习能力，能根据实际情况做出最有利的判断。而要使机械设备具备自主学习能力，就要使机械设备具备一个“大脑”。“大脑”对于机械设备而言指的是微处理器和智能学习算法，而智能学习算法则是实现自主学习的关键。虽然现在已经开发了一些智能算法，例如人工神经网络算法、模糊算法及混沌算法等，这些算法都有其特有的使用环境。如何将这些智能算法应用到洗煤厂的实际生产和决策过程中，还需要根据现场的实际情况来检验。考虑到洗煤厂实际运行过程中影响因素过多，还需要开发一些多变量输入的高效智能学习算法，从而为洗煤厂智能化的实现提供助力。

2.3 网络技术和信息传输技术

在建设智能化洗煤厂的过程中，需要进行大量的数据传输以及信息交换。如何实现大量数据的快速交换和传输，是智能化发展中需要考虑的关键问题。一方面，需要进行数据的无线传输;另一方面，还需要进行数据的在线传输。此外，还需要考虑数据的传输质量问题。对于在线传输，则不需要考虑这种问题;而对于无线传输，则需要考虑传输过程中的干扰问题。虽然现在的无线网络传输和以太网技术都很成熟，但是其都有着极限传输速率。在进行大数据传输时，很可能超过这个极限速率，导致数据传输时存在较的误码率。因此，洗煤厂的智能化建设还要依赖于目前正在发展的 5G 数据传输技术。此外，智能化洗煤厂的建设还依赖于其他技术，例如高速数据存储技术、高性能微处理技术等，这些技术目前已经很成熟，这里不再进行详细的介绍。

3 结语

在智能化高度发展的今天，推进洗煤厂的智能化建设是大势所趋。中国智能化洗煤厂建设正处于起步阶段，很多还处于探索阶段。值得注意的是，很多洗煤厂已经基本实现了自动化，这为过渡到智能化提供了一定的物质基础。总的来说，现在已经具备发展智能化洗煤的条件。从自动化洗煤厂过渡到智能化洗煤厂，需要从升级有关的洗选设备、建设大数据采集平台及数据库、提高数据采集的灵敏度等方面做起。希望论述内容可以为深刻认识智能化洗煤厂建设提供一定的参考。