DB14/T 3457-2025 煤炭洗选企业智能浓缩建设技术规范

DB14/T 3457-2025《煤炭洗选企业智能浓缩建设技术规范》主要内容总结

​1. 范围​

• 适用于山西省内煤炭洗选企业的智能浓缩技术建设，涵盖术语定义、总体要求、基本要求、药剂自动化制备、智能控制、安全监控及浓缩效果评价等内容。

​2. 规范性引用文件​

• 引用多项国家标准（GB/T）、行业标准（MT/T、YD/T）及地方文件，涉及流量测量、网络通信、仪表技术、浓缩效果评价等，如GB/T 18659（电磁流量计）、MT/T 851（浓缩设备工艺效果评价）等。

​3. 术语和定义​

• ​智能浓缩​：基于在线检测数据（如浓度、流量、泥水界面）和煤质特性，通过智能算法控制絮凝剂/凝聚剂精准添加。
• ​浓缩过程在线检测​：实时监测入料、底流、溢流等参数，实现浓度梯度动态跟踪。
• ​药剂协同添加​：结合絮凝剂与凝聚剂的不同机理，优化添加策略，兼顾效果与经济性。

​4. 总体要求​

• ​网络要求​：主干网传输速率≥10000 Mbps，工业有线/无线网络需符合MT/T 1131、YD/T 1160等标准。
• ​数据平台​：支持多操作系统，实现数据共享与扩展，主要设备需远程/集中联锁控制。
• ​接口预留​：提供透明传输协议，便于后续数据融合。

​5. 基本要求​

• 浓缩工艺需适配煤质特性，确保循环水质量；装备应高效、可靠且智能化。

​6. 药剂制备自动化​

• ​功能要求​：支持单/双药剂自动制备，精确计量（如电子秤、流量计），动态调整溶解参数（时间、速度）。
• ​智能调节​：根据药液浓度（如浊度传感器）和温度（冬季延长溶解时间）自动优化制备过程。

​7. 药剂协同添加智能控制​

• ​在线检测​：入料/底流浓度、流量、溢流浊度等参数实时监测，异常报警。
• ​安全防护​：浓缩机配置扭矩、耙位检测，防止“压耙”事故。
• ​智能模型​：基于煤泥特性、溢流水质等建立加药模型，实现多点协同投加和自学习优化。
• ​数据分析​：记录药剂消耗、节能效果，生成报表。

​8. 远程控制与安全监控​

• ​设备监控​：关键设备（泵、输送机）配备振动/温度传感器，实现远程集控和智能巡检。
• ​循环水管理​：在线监测液位、流量，动态分析水耗指标。
• ​清水计量​：统计清水用量，优化生产水耗。

​9. 浓缩效果在线评价​

• ​核心指标​：浓缩效率（主指标）、澄清系数和底流浓度（辅助指标），依据MT/T 851计算。
• ​动态评价​：实时监测并反馈工艺效果。

​参考文献​

• 补充引用50余项国标、行标及政策文件（如GB/T 36411、T/CCT 005.1、国家能源局智能化建设指南等），涵盖传感器、自动化控制、网络安全及煤矿智能化建设要求。

​核心亮点​

• ​智能化控制​：通过多参数在线检测与AI算法实现药剂精准添加。
• ​协同优化​：絮凝剂与凝聚剂的分段投加策略提升沉降效率。
• ​安全与节能​：设备状态监控+水耗分析，兼顾安全性与经济性。
• ​标准化兼容​：严格引用国家/行业标准，确保技术兼容性和可扩展性。