基于WOA-GRU模型的煤泥浮选智能控制研究

1

作者 窦治衡 王然风 +3 位作者 秦新凯 柴宇青 李品钰 刘舒通 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期153-159,168,共8页

由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存... 由于浮选过程机理复杂,难以满足先进过程控制的需求,基于系统辨识方法进行建模,并针对传统辨识方法拟合度较低的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)(WOA-GRU)的系统辨识模型。该模型利用GRU有效应对浮选过程中存在的时滞特性,通过WOA对GRU网络参数进行优化,进一步提高了模型的辨识精度。考虑到现有选煤厂普遍使用单输入单输出的PID控制器,难以应对多输入多输出系统,将模型预测控制(MPC)引入实际生产现场,以更好地解决浮选过程中多变量耦合问题。基于代池坝选煤厂的生产数据,分别对WOA-GRU和NARX 2种辨识模型进行了MPC仿真,结果表明,WOA-GRU模型的拟合精度较NARX模型高51.84%,引入MPC后,WOA-GRU模型可将灰分波动控制在设定值的±4%内,优于NARX模型。现场试运行结果表明,灰分波动幅度位于5%~10%的数据较引入MPC前占比减少了10.8%,大于10%的数据占比则减少了3.9%,说明WAO-GRU模型不仅具备更高的精度与稳定性,而且能够减小灰分的波动,为煤泥浮选过程的智能化控制与应用提供了参考。 展开更多

关键词 煤泥浮选 系统辨识 模型预测控制 鲸鱼优化算法 门控循环单元 煤泥灰分

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基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分智能预测

2

作者 成荣杰 崔腾 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期142-148,共7页

针对单一X射线检测难以充分捕捉浮选精煤过程中复杂的物料变化情况的问题,融合X射线检测技术与机器视觉技术,设计了一种基于多源异构信息融合的智能浮选系统,建立了基于联邦学习(FED)-卷积神经网络(CNN)的浮选精煤灰分预测模型。通过X... 针对单一X射线检测难以充分捕捉浮选精煤过程中复杂的物料变化情况的问题,融合X射线检测技术与机器视觉技术,设计了一种基于多源异构信息融合的智能浮选系统,建立了基于联邦学习(FED)-卷积神经网络(CNN)的浮选精煤灰分预测模型。通过X光灰分仪对浮选精煤矿浆进行元素分析,采用一维卷积(1D-CNN)处理元素含量数据,提取时序特征;通过浮选精煤泡沫视觉技术对浮选精煤灰分进行检测,采用二维卷积(2D-CNN)处理尾矿图像信息,提取空间特征;采用注意力机制对时序特征和空间特征进行多源异构信息融合,通过全连接层对浮选精煤灰分进行回归预测。FED模型通过分模块聚合方式和动态加权策略,有效解决了多源异构数据融合中的隐私保护和协同建模问题。实验结果表明,FED-CNN模型的最大误差为4.44%,决定系数R^(2)达0.94,预测精度高于基于尾矿图像的2D-CNN模型和基于X射线的1D-CNN模型。 展开更多

关键词 智能浮选 精煤灰分预测 多源异构信息融合 X射线荧光光谱 机器视觉 联邦学习 卷积神经网络

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基于数据生命周期的煤泥浮选智能控制技术研究进展 被引量：6

3

作者 周长春 温智平 +1 位作者 周脉强 徐舸 《洁净煤技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期45-57,共13页

随着国家政策和新一代人工智能技术的持续牵引,矿山智能化研究取得突破,其中,选煤厂智能化建设受到高度关注,煤泥浮选智能控制技术一直是阻碍选煤厂智能化建设的关键瓶颈之一。以煤泥浮选数据生命周期为主线,从浮选精煤/尾煤灰分在线预... 随着国家政策和新一代人工智能技术的持续牵引,矿山智能化研究取得突破,其中,选煤厂智能化建设受到高度关注,煤泥浮选智能控制技术一直是阻碍选煤厂智能化建设的关键瓶颈之一。以煤泥浮选数据生命周期为主线,从浮选精煤/尾煤灰分在线预测、浮选药剂智能添加和煤泥浮选系统智能决策3个角度综述了煤泥浮选智能控制技术的研究进展,并展望未来煤泥浮选智能控制技术发展趋势。浮选精煤灰分在线预测困难重重,单一视觉特征信息并不可靠,尾矿灰分的预测技术相对更加成熟可靠;浮选药剂添加量受多个过程变量同时制约,模型性能在整个工况区间的自适应性和泛化能力还需进一步提升;当前浮选工业系统智能控制技术的进一步发展严重受限于浮选精煤/尾煤灰分等指标的预测精度、传感器检测精度、药剂添加精度等因素。浮选过程数据集维度更高,难以建立可靠的知识库,以深度学习为代表的新一代人工智能技术能适应这类数据结构。此外,已有浮选监测系统只针对特定矿物,唯一性较高。未来浮选智能控制系统应集中攻克指标预测、传感器检测精度等方面限制,建立多煤种、模板化的煤泥浮选智能控制资料大数据集和大模型。 展开更多

关键词 煤泥浮选 数据生命周期 灰分在线预测 药剂智能添加 智能控制技术

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基于时间序列对齐和TCNformer的重介精煤灰分多步预测 被引量：2

4

作者 王珺 王然风 +2 位作者 魏凯 韩杰 张茜 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期60-66,共7页

由于在重介分选过程中各个传感器位置不同,导致重介分选主要工艺参数与灰分存在时间滞后,影响了精煤灰分结果。基于回归模型的灰分预测方法缺乏对时间序列信息的利用,无法捕捉重介生产过程随时间变化的动态特性;基于时间序列的灰分预测... 由于在重介分选过程中各个传感器位置不同,导致重介分选主要工艺参数与灰分存在时间滞后,影响了精煤灰分结果。基于回归模型的灰分预测方法缺乏对时间序列信息的利用,无法捕捉重介生产过程随时间变化的动态特性;基于时间序列的灰分预测方法未能充分考虑灰分和重介分选主要工艺参数之间的时间依赖关系。针对上述问题,提出了一种基于时间序列对齐和TCNformer的重介精煤灰分多步预测方法。通过滞后相关性分析来量化灰分与重介分选主要工艺参数之间的滞后步长,依此对重介分选主要工艺参数在时间维度上进行移动,使得灰分和重介分选主要工艺参数时间序列对齐,消除灰分和重介分选主要工艺参数之间的时间滞后。在Transformer模型的基础上,引入时间卷积网络(TCN)提取特征,并将单向编码器扩展为双向编码器,构建了TCNformer模型来实现精煤灰分多步预测。将时间序列对齐得到的与未来时刻灰分数据对应的过程变量序列作为解码器的输入,以提升模型预测精度。实验结果表明:该方法的平均绝对误差为0.1579%,均方根误差为0.2152%,平均皮尔逊相关系数为0.5051,能有效提升精煤灰分预测精度。 展开更多

关键词 重介分选 精煤灰分预测 滞后相关性 时间序列 TCNformer 双向编码器

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基于自适应神经模糊推理系统的煤粉锅炉飞灰含碳量建模 被引量：11

5

作者 王月兰 马增益 +5 位作者 尤海辉 唐义军 沈跃良 倪明江 池涌 严建华 《热力发电》 CAS 北大核心 2018年第1期26-32,共7页

飞灰含碳量是煤粉锅炉运行过程中的重要参数,对其进行建模预测具有重要意义。本文采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对某660 MW机组四角切圆煤粉锅炉的飞灰含碳量进行建模。根据相关知识和运行经验,确定模型的初始输入参数;利用减法聚... 飞灰含碳量是煤粉锅炉运行过程中的重要参数,对其进行建模预测具有重要意义。本文采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对某660 MW机组四角切圆煤粉锅炉的飞灰含碳量进行建模。根据相关知识和运行经验,确定模型的初始输入参数;利用减法聚类算法自适应确定初始模糊规则和结构参数;利用由最小二乘估计算法和误差反向传播算法构成的混合学习算法对模糊神经网络的参数进行学习,完成飞灰含碳量模型的初始构建;对模型输入参数进行敏感性分析确定最终输入参数,以降低输入参数对模型预测精度和复杂度的影响,完成飞灰含碳量预测模型的建立。该模型预测得到的结果精度较高,可真实反映飞灰含碳量的变化情况。在此基础上,将ANFIS模型和最小二乘支持向量机(LSSVM)及BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明:在训练样本数足够多的情况下,ANFIS模型对飞灰含碳量具有更高的预测精度和更强的泛化能力;而在小样本情况下,LSSVM模型的预测精度和泛化能力更好。 展开更多

关键词 飞灰含碳量 煤粉锅炉 ANFIS 减法聚类算法 最小二乘支持向量机 BP神经网络 预测精度

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选煤厂原煤智能配比控制系统设计 被引量：21

6

作者 袁鹏涛 王然风 付翔 《工矿自动化》 北大核心 2019年第7期43-47,共5页

针对选煤厂配煤入选过程中通过理论计算的原煤定值配比难以满足现场生产要求,而依据人工经验调节原煤配比随机性大、精煤质量难以保证、人工劳动强度大等问题,设计了一种选煤厂原煤智能配比控制系统。利用最小二乘支持向量机建立原煤智... 针对选煤厂配煤入选过程中通过理论计算的原煤定值配比难以满足现场生产要求,而依据人工经验调节原煤配比随机性大、精煤质量难以保证、人工劳动强度大等问题,设计了一种选煤厂原煤智能配比控制系统。利用最小二乘支持向量机建立原煤智能配比预测模型,并采用粒子群优化算法进行模型参数优化。该系统以原煤灰分实测值、原煤硫分实测值、每小时原煤平均入选量、分选密度、精煤灰分实测值、精煤灰分目标值、精煤硫分实测值和精煤硫分目标值作为模型输入变量,经模型计算得出相应的原煤配比预测值;通过胶带秤测量给煤机的给煤量得到原煤配比实测值,并与预测值比较得出原煤配比偏差量;PID控制器根据偏差量控制给煤机的变频器频率,实现原煤配比精准调节。该系统应用后精煤灰分和硫分波动范围明显减小,精煤质量稳定性良好;精煤灰分与灰分目标值差值控制在±0.2%,精煤硫分与硫分目标值差值控制在±0.15%,提高了精煤质量。 展开更多

关键词 选煤厂 配煤入选 原煤配比 精煤灰分 精煤硫分 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法

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重介质选煤过程先进控制:研究进展及展望 被引量：24

7

作者 张凌智 代伟 马小平 《工矿自动化》 北大核心 2020年第8期21-27,69,共8页

基于传统控制方法的重介质选煤过程自动控制存在能耗高、灰分含量波动大等问题,而先进控制能够改善过程动态性能,使系统运行接近最优状态。首先介绍了重介质选煤工艺流程,分析了重介质选煤过程的多时间尺度、多速率特性,并基于重介质选... 基于传统控制方法的重介质选煤过程自动控制存在能耗高、灰分含量波动大等问题,而先进控制能够改善过程动态性能,使系统运行接近最优状态。首先介绍了重介质选煤工艺流程,分析了重介质选煤过程的多时间尺度、多速率特性,并基于重介质选煤过程强非线性、多变量耦合、时变性、多干扰等因素,分析了重介质选煤过程先进控制在数学建模、运行指标跟踪控制、稳定性、关键参量精确感知等方面的难点;然后从重介质选煤过程建模、重介质悬浮液密度控制、精煤灰分控制等方面,综述了重介质选煤过程先进控制的研究进展;最后展望了重介质选煤过程先进控制未来的研究方向:基于大数据的重介质选煤可视化平台建设,面向重介质选煤过程的知识和数据混合驱动的智能优化与控制,产品质量与效率预测方法研究,重介质选煤虚拟实验平台搭建。 展开更多

关键词 选煤厂 重介质选煤过程 先进控制 智能化选煤 选煤过程建模 重介质悬浮液密度控制 精煤灰分控制

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基于EMD-LSTM的重介分选精煤灰分时间序列预测方法研究 被引量：9

8

作者 程凯 王然风 付翔 《煤炭工程》 北大核心 2022年第2期133-139,共7页

针对重介分选的智能化发展需求,根据重介精煤灰分数据噪声特征及灰分过程控制对灰分预测精度、预测时长的要求,提出了基于EMD-LSTM的重介精煤灰分时间序列预测方法。首先,通过经验模态分解(EMD)算法将重介精煤灰分时序数列中的不同尺度... 针对重介分选的智能化发展需求,根据重介精煤灰分数据噪声特征及灰分过程控制对灰分预测精度、预测时长的要求,提出了基于EMD-LSTM的重介精煤灰分时间序列预测方法。首先,通过经验模态分解(EMD)算法将重介精煤灰分时序数列中的不同尺度分量逐级分解出来,生成一系列具有相同特征尺度的本征模函数,从而去除一定噪声影响;其次,进一步借助于长短期记忆(LSTM)神经网络可解决数据的长期依赖问题,从而在长时间视野预测方面表现更为突出。该方法应用于实际数据集的短期预测,实验结果表明,对LSTM神经网络进行参数寻优后,基于EMDLSTM的重介分选精煤灰分指标时间序列预测方法中,去除IMF1分量的模型所得的预测结果具有最小的标准差σ(0.1481)和平均绝对误差λ(0.1184),去除噪声后的EMD-LSTM模型可使预测准确性显著提高,能够有效解决精煤灰分预测的问题。 展开更多

关键词 重介分选 精煤灰分时序数列 噪声 经验模态分解(EMD) 长短期记忆神经网络(LSTM) 精煤灰分预测

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高灰难浮煤泥二次浮选试验研究 被引量：13

9

作者 张龙鑫 效妍 倪超 《煤炭工程》 北大核心 2014年第2期22-24,27,共4页

为解决精煤泥两次浮选、双段脱水回收流程处理高灰难浮煤泥二次浮选精煤灰分偏高,重介精煤"背灰"严重的难题,文章提出采用旋流微泡浮选柱作为二次浮选分选设备并进行相关试验研究。试验结果表明:浮选柱能解决重介精煤"背... 为解决精煤泥两次浮选、双段脱水回收流程处理高灰难浮煤泥二次浮选精煤灰分偏高,重介精煤"背灰"严重的难题,文章提出采用旋流微泡浮选柱作为二次浮选分选设备并进行相关试验研究。试验结果表明:浮选柱能解决重介精煤"背灰"难题,相比于传统浮选机,在精煤产率相当时,浮选柱分选精煤灰分降低3.44%,尾煤灰分提高1.67%,浮选完善指标提高6.54%;在精煤灰分相当时,精煤产率提高10.27%,尾煤灰分提高6.91%,浮选完善指标提高5.14%。 展开更多

关键词 高灰细泥 二次浮选 浮选柱 精煤产率 精煤灰分

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基于随机森林变量选择的飞灰含碳量预测模型 被引量：15

10

作者 王芳 马素霞 王河 《热力发电》 CAS 北大核心 2018年第11期89-95,共7页

针对目前几种飞灰含碳量软测量方法建模时未进行输入特征筛选以及建模方法较为单一的问题,提出花授粉算法优化随机森林的变量选择飞灰含碳量(FPA-RF)预测模型。采用影响飞灰含碳量的因素构成初始变量,利用基于随机森林的变量选择方法从... 针对目前几种飞灰含碳量软测量方法建模时未进行输入特征筛选以及建模方法较为单一的问题,提出花授粉算法优化随机森林的变量选择飞灰含碳量(FPA-RF)预测模型。采用影响飞灰含碳量的因素构成初始变量,利用基于随机森林的变量选择方法从中筛选最优变量。以最优变量为模型输入,训练随机森林并通过花授粉算法优化其参数。以某600 MW燃煤机组的分布式控制系统(DCS)数据为例,对本文FPA-RF预测模型和基于人工神经网络(ANN)和粒子群-支持向量机(PSO-SVM)的飞灰含碳量预测模型进行比较验证,结果表明:ANN预测模型的预测误差最大,泛化能力较弱;FPA-RF和PSO-SVM预测模型均取得较好的效果;但PSO-SVM预测模型平均训练时间为55 s,较FPA-RF长约30 s,说明本文FPA-RF预测模型具有更高的预测精度和更快的计算速度。 展开更多

关键词 燃煤锅炉 预测控制 飞灰含碳量 变量选择 随机森林 花授粉算法 软测量

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基于BP神经网络的CFB锅炉飞灰含碳量建模 被引量：5

11

作者 白继亮 李斌 +3 位作者 朱琎琦 韩平 邬万竹 肖显斌 《洁净煤技术》 CAS 2020年第S01期212-217,共6页

飞灰含碳量是影响锅炉热效率的重要指标,影响着机组的经济运行。建立一种基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,对某电厂150 MW CFB锅炉的飞灰含碳量进行建模预测,包括1个母模型和3个子模型。母模型选取煤的工业分析... 飞灰含碳量是影响锅炉热效率的重要指标,影响着机组的经济运行。建立一种基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,对某电厂150 MW CFB锅炉的飞灰含碳量进行建模预测,包括1个母模型和3个子模型。母模型选取煤的工业分析、低位发热量等7个参数作为输入参数,子模型研究煤质参数偏差对母模型其他输入参数的影响。利用改进的BP神经网络分别对样本进行训练,预测飞灰含碳量。将训练结果与传统多项式回归法或经验方法得出的结果进行对比。结果表明,BP神经网络、多项式线性回归(PLR)、多项式非线性回归(PNR)的相关系数R2分别为0.9571、0.6051、0.7667,相对平均误差RME分别为4.84%、17.02%、12.46%。改进的BP神经网络模型对飞灰含碳量具有更高的预测精度和更好的泛化能力。 展开更多

关键词 飞灰含碳量 CFB锅炉 BP神经网络 煤质 预测模型

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三锥角水介旋流器锥体结构优化及数值模拟 被引量：3

12

作者 马佳伟 崔广文 《煤炭工程》 北大核心 2020年第9期147-151,共5页

为了考察三锥角水介旋流器的锥体分选特点,采用正交试验和计算流体力学的方法,对三锥角水介旋流器的锥体结构进行初步研究。首先通过正交试验探究不同角度锥体对粗煤泥分选效果的影响,在满足最大产率原则的条件下,得到较优的锥体参数。... 为了考察三锥角水介旋流器的锥体分选特点,采用正交试验和计算流体力学的方法,对三锥角水介旋流器的锥体结构进行初步研究。首先通过正交试验探究不同角度锥体对粗煤泥分选效果的影响,在满足最大产率原则的条件下,得到较优的锥体参数。然后利用ICEM-CFD对三锥角水介旋流器的内部流场进行数值模拟,湍流相采用雷诺应力RSM模型,采用DPM离散相模型模拟三锥水介旋流器内颗粒运动,分析内部流场的压力、速度分布规律及固体颗粒运动轨迹,结果表明:三段锥体对分选效果都有影响,影响程度为一段锥体>二段锥体>三段锥体;一段锥体能够获得较低的精煤灰分,二段和三段锥体能在要求的灰分范围内保证较高的精煤产率。 展开更多

关键词 粗煤泥 三锥角旋流器 CFD 锥体结构 精煤灰分

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煤泥表面张力与浮选效果关系的研究 被引量：2

13

作者 周丫舒 董宪姝 《中国矿业》 北大核心 2016年第2期105-109,共5页

随着高灰细泥浮选入料的逐渐增高,煤泥分选效果恶化的问题越来越突出,添加浮选药剂改善煤炭的浮选效果是最重要的途径。本文分别选用煤油和柴油为捕收剂、仲辛醇和QPJ为起泡剂,测定添加浮选药剂后煤浆的表面张力,再使用煤油做捕收剂、... 随着高灰细泥浮选入料的逐渐增高,煤泥分选效果恶化的问题越来越突出,添加浮选药剂改善煤炭的浮选效果是最重要的途径。本文分别选用煤油和柴油为捕收剂、仲辛醇和QPJ为起泡剂,测定添加浮选药剂后煤浆的表面张力,再使用煤油做捕收剂、仲辛醇做起泡剂,进行实验室浮选试验,从而探索了浮选药剂对煤浆表面张力和浮选效果影响的变化规律。结果表明:浮选过程中煤浆表面张力与浮选效果的关系密切,随着捕收剂或起泡剂用量的增加,煤浆表面张力有10mN/m左右的降低,可燃体回收率增加15%左右,并且表面张力最低时可燃体回收率是最高的。 展开更多

关键词 表面张力 煤泥浮选 可燃体回收率 精煤灰分

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添加PN系列分散剂对超细煤脱灰的影响

14

作者 田子键 尚洪山 《洁净煤技术》 CAS 1997年第3期22-24,共3页

在油团聚分选工艺中，对许多ＰＮ系列分散剂进行了试验研究，表明添加该类分散剂，可使超细煤的灰分得到很大程度的降低。以ＰＮ１８、ＰＮ４５分散剂为例作了深入研究和讨论。当添加量在４４０×１０－６ｇ时，两者的精煤灰分分别... 在油团聚分选工艺中，对许多ＰＮ系列分散剂进行了试验研究，表明添加该类分散剂，可使超细煤的灰分得到很大程度的降低。以ＰＮ１８、ＰＮ４５分散剂为例作了深入研究和讨论。当添加量在４４０×１０－６ｇ时，两者的精煤灰分分别降到１９０％和１４５％，降灰率达３３３３％和４９１２％，具有良好的分选效果。另外，利用红外光谱对试验结果进行光谱分析，进一步证实了该类药剂是一种比较理想的油团聚分选用分散剂。 展开更多

关键词 细煤 脱灰 PN分散剂 精煤灰分选煤

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跳汰机精煤灰分在线回控的研究

15

作者 鲁杰 《洁净煤技术》 CAS 1997年第4期20-22,共3页

分析讨论了跳汰机精煤灰分在线回控系统工作效果及试验研究结果，探索的继续开发研究该技术的途径，指明应用前景。

关键词 跳汰机 精煤 灰分 在线回控

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基于PRE-PLS的XRF煤炭灰分智能预测算法

16

作者 孙明 廖祥国 +6 位作者 王邵康 高单 孙嘉悦 黄筱俊 何光明 李博昊 吴威辰 《金属矿山》 2025年第9期176-183,共8页

煤炭灰分值是衡量煤炭质量的关键指标之一,灰分含量和性质对燃烧设备、环境、后续的加工利用都有着极大影响。针对目前煤炭灰分检测方法的滞后性、劳动密集型问题,提出了一种基于XRF光谱的预处理(Preprocessing,PRE)与偏最小二乘法(Part... 煤炭灰分值是衡量煤炭质量的关键指标之一,灰分含量和性质对燃烧设备、环境、后续的加工利用都有着极大影响。针对目前煤炭灰分检测方法的滞后性、劳动密集型问题,提出了一种基于XRF光谱的预处理(Preprocessing,PRE)与偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)相结合的XRF煤炭灰分智能预测算法。通过将XRF技术获取煤炭样品的光谱数据输入PLS主模型初步预测灰分,再将相关校正参数输入补偿优化模型中,最终将两者相加得到预测灰分值。试验结果表明:相对于偏最小二乘法回归、神经网络回归模型,PRE-PLS模型决定系数为0.9951,均方根误差为0.9411,平均绝对误差为0.7332%,表明该模型具备较高的精度,能够胜任现场检测工作,为生产提供可靠指导。 展开更多

关键词 X 射线荧光光谱(XRF) 煤炭 灰分预测 偏最小二乘法(PLS) 光谱预处理

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