基于数字孪生的选煤厂智能管控系统实现路径

引言

选煤厂作为煤炭提质加工的核心环节，承担着去除杂质、提高煤质、适配需求的重要使命。传统选煤厂普遍面临生产流程“黑箱化”、设备状态监测滞后、工艺参数依赖人工经验、资源消耗高、管理决策缺乏数据支撑等痛点。工业互联网、人工智能、大数据等新兴技术的迅猛发展，为选煤厂智能化升级提供了强大动能。数字孪生（Digital Twin）技术，通过构建物理世界与虚拟空间的实时动态映射与交互闭环，成为实现选煤厂全要素、全流程、全价值链智能化管控的革命性手段。

1 数字孪生技术内涵与特征

数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟映射，并基于实时数据进行动态仿真、状态监测、预测分析与优化决策的技术体系。其核心特征包括：（1）高保真映射。 虚拟模型在几何、物理、行为、规则等多维度对物理实体进行精准刻画。（2）实时同步性。通过传感器 据传输技术， 实现物理实体状态与虚拟模型数据的双向实时交互与同步更新。（3）闭环交互。虚拟空间的分析、预测与 策结果可反馈至物理实体，指导其运行优化（闭环控制）。（4）数据驱动。以海量、多源、异构的实时/历史数据为基础，驱动模型的构建、校验、仿真与优化。

2 数字孪生在选煤厂应用的适配性与价值

选煤厂具有工艺流程复杂（破碎、筛分、分选、脱水、煤泥水处理等）、设备种类繁多、耦合性强、原料波动大、过程变量多等特点。数字孪生技术为解决其痛点提供了理想方案：（1）透明化感知。构建“透明工厂”，实现对设备运行状态、工艺参数、物料特性、能源消耗等的全方位、实时可视化监控。（2）动态化仿真与预测。在虚拟空间模拟不同工况、参数调整下的生产结果，预测设备故障、 品质量波动、介质消耗等，为预防性维护与工艺优化提供依据。（3）智能化决策与优化。基于模型仿真与数据分析，实现重介悬浮液密度智能设定、浮选药剂精准添加、产品结构动态优化、生产计划智能排程等。

3 基于数字孪生的选煤厂智能管控系统实现路径

实现选煤厂数字孪生智能管控系统需遵循“数据筑基-模型驱动-闭环优化”的演进逻辑，结合选煤工艺制定分阶段实施路径。该路径以重介分选、浮选、煤泥水处理三大核心工艺为优化锚点，通过物理空间与虚拟空间的动态交互，逐步构建覆盖“入洗-分选-脱水-回收”全链条的智能管控体系。

3.1 顶层规划

基于选煤流程中重介悬浮液密度波动导致精煤灰分超标、浮选药剂依赖人工经验造成过量消耗、设备突发故障引发非计划停机等核心矛盾，明确 降耗、增效 大目标。重点规划以下实施维度：（1）场景优先级排序。首阶段聚焦重介分选系统 动态优化、离心机/破碎机等关键设备预测性维护。（2）技术路线设计。构建“感知 层 传感器） -模型层（CFD 流场仿真+ LSTM 煤质预测）-应用层（MPC 闭环控制）”的技术栈。（3）跨学科团队组建。整合选煤工艺工程师、自动化专家与数据科学家，确保机理模型与数据驱动算法的深度融合。

3.2 数据基座与感知网络建设

选煤过程的透明化感知是数字孪生落地的前提，需重点突破高粉尘、强腐蚀环境下的可靠监测与多源异构数据融合两大挑战。（1）关键感知节点部署。在重介旋流器入口安装放射性密度计（精度 ±0.01g/cm³ ）与压力变送器，实时捕捉悬浮液状态；浮选机加药点配置电磁流量计（误差 ∴0.5%) ）与泡沫视觉分析仪（提取泡沫尺寸/纹理特征）；离心机轴承座布置三轴振动传感器（采样率 10kHz）及红外热成像仪，构建机械故障诊断基线；皮带转运点部署激光粒度分析仪（粒度检测范围 0.1-300mm），关联原煤灰分在线分析数据。（2）数据传输与治理。采用工业光纤环网+5G UWB 定位的双冗余架构，满足振动高频数据实时传输需求；建立选煤专用数据湖，通过时空对齐算法融合设备时序数据、工艺参数及质检数据，构建以“吨煤介耗-精煤产率-能耗强度”为核心的数据资产地图。

3.3 核心工艺数字孪生体开发与验证（1）重介分选系统孪生体

高保真模型构建：基于计算流体动力学（CFD）建立旋流器内煤浆多相流模型（离散相颗粒直径0.1-50mm），仿真悬浮液密度场分布；耦合Dense Medium Cyclone (DMC)分选动力学方程，推导入料压力-底流密度-精煤灰分的传递函数。

数据驱动增强：采用LSTM 神经网络学习历史数据中煤质波动（ (<0.5mm 细泥含量变化）对分选效率的影响，补偿机理模型偏差。

闭环控制实现：通过模型预测控制（MPC） 动态优化补水量与分流阀开度，使悬浮液密度波动范围从±0.03g/cm³缩小至 ±0.01g/cm³ ，介耗降低 12% 。

（2）浮选系统孪生体

多模态感知融合：建立药剂流量-泡沫图像特征（通过CNN 提取气泡尺寸分布）-尾矿灰分的关联矩阵，构建浮选回收率动态响应面模型。

智能优化决策：应用深度确定性策略梯度（DDPG） 算法，以“精煤回收率 ⩾ 85%且吨煤药耗 ⩽0.8kg^′ ”为约束条件，实时输出捕收剂/起泡剂最佳配比，减少药剂过量添加18%。

（3）设备健康管理

基于离心机振动频谱（FFT 特征）与温度趋势，利用卷积神经网络（CNN） 建立轴承故障分类模型（准确率>93%），提前 14 天预警机械失效风险。

3.4 全流程集成与协同优化

打通破碎、分选、脱水、煤泥水处理等孤立单元，实现选煤全链条协同：（1）多尺度模型耦合。集成设备级模型（跳汰机风阀控制）、工艺级模型（重介分选+介质回收）及系统级模型，构建选煤工艺链数字主线。通过虚拟仿真推演入洗煤质波动对全系统的影响。（2）跨单元智能联动。基于原煤在线灰分检测结果，动态设定破碎机排料粒度与重介分选密度（ ±0.02g/cm³ 调整），保障精煤质量稳定性；通过浓缩机浊度预测模型联动絮凝剂添加量，使煤泥水沉降时间缩短 15% ；开发“电费-产能-质量”多目标优化引擎，在电价谷段提升处理量 8% ，峰段切换至高质低产模式。（3）三维可视化监控。利用Unity 引擎构建选煤厂全要素三维镜像，实时映射设备状态（红/黄/绿三色预警）、介质流向（动态粒子效果）、能耗热点（热力图叠加），支持故障设备一键定位与工艺参数历史追溯。

结束语

基于数字孪生的选煤厂智能管控系统，通过构建物理世界与虚拟空间的深度交互闭环，为破解选煤生产过程“黑箱化”、提升精细化管控水平、实现提质增效降耗提供了革命性的技术路径。未来，基于数字孪生的智能管控系统将成为智慧选煤厂乃至智慧矿山不可或缺的神经中 枢，驱动煤炭洗选加工行业向更高效、更安全、更绿色、更智能的方向持续迈进，为保障国家能源安全和推动煤炭工业高质量发展贡献核心力量。

参考文献

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[5]张帆,李闯,李昊,等.面向智能矿山与新工科的数字孪生技术研究[J].工矿自动化.2020,(5).

作者简介：陈博（1991.08—），男，汉族，甘肃庆阳人，硕士研究生，工程师，研究方向为软件开发、煤矿信息化。