Каковы основные технологии интеллектуальной сухой подготовки угля?

Основная технология интеллектуального сухого разделения угля в основном опирается на интеллектуальное оборудование, сенсорную технологию, анализ данных и систему управления. Интегрируя передовые технологии и оборудование, интеллектуальное оборудование для сухой сепарации может эффективно разделять минералы различных размеров частиц и качества в угле, а также достигать эффективного и низкоэнергетического разделения угля.

Интеллектуальная технология управления

Интеллектуальное оборудование для сухого обогащения угля оснащено автоматизированной системой управления, которая позволяет автоматически регулировать рабочие параметры и оптимизировать процесс обогащения угля в соответствии с характеристиками угля и изменениями в производственной среде.

Сенсорная технология

Датчики являются основными компонентами интеллектуального оборудования для сухой подготовки угля и могут контролировать физические и химические свойства угля в режиме реального времени. Обычные датчики включают:

Рентгеновские перспективные датчики: используются для различения полезных веществ от отходов в угле и достижения эффективной идентификации на основе разницы в поглощении рентгеновских лучей различными компонентами.

Лазерный датчик размера частиц: измерение распределения размеров частиц угля в режиме реального времени, автоматическая регулировка процесса подготовки угля.

Датчик плотности: путем определения плотности частиц угля можно добиться более точной сортировки материала.

Технологии обработки изображений и машинного зрения

Система машинного зрения использует камеры высокого разрешения и алгоритмы обработки изображений для точного определения особенностей поверхности угля, таких как форма, цвет и различия частиц, для повышения эффективности сортировки. В сочетании с алгоритмами ИИ она дополнительно повышает точность сортировки и автоматизацию.

Технология физической сортировки

Интеллектуальное оборудование для сухой сортировки использует воздушную флотацию, вибрационное просеивание, сортировку воздушным потоком и другие технологии для разделения угля и отходов по физическим различиям (таким как плотность, форма и размер частиц). Основные технологии включают:

Сортировка воздушным потоком: использование разницы в воздушном потоке для разделения легких и тяжелых материалов.

Пузырчатая сортировка: разделение минералов различной плотности с помощью пузырьковой флотации.

Циклонная сортировка: использование разницы в плотности для разделения угля и пустой породы.

Искусственный интеллект и анализ больших данных

Интеллектуальное оборудование для сухой сортировки интегрирует технологию ИИ для анализа и оптимизации процесса сортировки угля с помощью алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. ИИ может прогнозировать изменения свойств угля, автоматически корректировать состояние оборудования, предупреждать о неисправностях и осуществлять самовосстановление, а также непрерывно оптимизировать точность и эффективность сортировки.

Технологии энергосбережения и сокращения выбросов

Интеллектуальное оборудование для сухой сортировки оптимизирует энергоэффективность и сокращает потери энергии за счет методов сортировки с низким потреблением энергии, интеллектуальных систем управления и эффективных передающих устройств, а также применяет передовые методы вибрационного просеивания и сортировки воздушным потоком для сокращения использования водных ресурсов и достижения целей энергосбережения и защиты окружающей среды.

Технологии автоматизации и удаленного мониторинга

Современное интеллектуальное оборудование для сухой сортировки имеет полностью автоматизированную работу и функции удаленного мониторинга, а операторы могут контролировать, собирать данные и управлять оборудованием в режиме реального времени. Система удаленной диагностики может своевременно сообщать о неисправностях, сокращать время простоя и повышать эффективность производства.

Интеллектуальное оборудование для сухого обогащения угля объединяет интеллектуальное управление, точное зондирование, физическую сортировку, искусственный интеллект и анализ больших данных для достижения эффективной и точной подготовки угля, повышения коэффициента извлечения и эффективности, снижения энергопотребления и затрат, а также содействия интеллектуальной модернизации угольной промышленности.