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浅谈中兴煤业TBS调试技术经验

2019-06-01于瑞灿于瑞博

智富时代 2019年4期
关键词:调试技术工作原理

于瑞灿 于瑞博

【摘 要】介绍了中兴煤业有限公司洗煤厂TBS分选机的工作原理和应用过程中的调试技术经验,阐述了TBS应用过程中入水量、设定密度值对精、尾煤灰份的影响。

【关键词】粗煤泥;干擾床分选机;工作原理;调试技术

一、概述

干扰床分选是粗粒煤炭分选的有效方法,在选煤厂煤泥水处理中起着重要作用,分选下限可达0.15mm,分选上限为3mm。中兴煤业有限公司设计原煤洗选能力为125万t/a,粗煤泥分选系统选用一台FGM-3000煤泥干扰床分选机,2017年10月安装完毕,经过3个月的调试运行,TBS分选粗粒级煤泥能取得较好的分选效果。原煤一直存在煤质变化大、多种煤型混合分选的问题,对TBS运行调试带来一定困难。经过多次观察、调试、分析现场实际运行情况,发现了入水量、设定密度值对分选效果的影响规律。

二、TBS干扰床分选机分选原理

料浆由上向下切向给入设备的入料井,循环水按照预定的压力和流速由泵打入分选机底部的分配器,通过紊流板均匀分布到干扰床分选机底部,形成上升水流。下降的物料与上升水流相遇而形成流化床层,该床层中颗粒高度富集,成为自生介质层—即干扰床层。与在纯水中的情况不同,颗粒在下降过程中相互干扰,并经历一个密度梯度,限制了物料进人底流,低密度小颗粒跟随上升水流,进入溢流;而高密度大颗粒将穿过干扰床进入底流。并通过底部的排料口排出。排料阀门由干扰床层内密度传感器发出的信号控制。TBS干扰床分选机的结构如图1所示。

三、TBS现场调试的步骤与方法

(一)调试步骤简介

(1)准备:将槽体内废物清理干净;将锥形阀门处于全关闭状态;正确设置触摸屏上所需设置的等级参数并确认保存;将控制系统设置为自动控制并确认运行。设定密度设为约1.30的设定值,准备调试。

(2)打开电源,为控制系统提供必需电源(为执行器提供电源或气源)。

(3)供给设备上升水流。

(4)给TBS加入料浆,为缩短设备调整时间尽快进入稳定期,料浆与上升水流可同时给入。

(5)设备进入稳定期,执行器自动运行。

(6)调整设定密度或上升水流使精矿、尾矿灰份达到要求。

(二)调试方法与经验

在TBS运行中供水和设定密度是影响TBS运行效果的重要技术参数,为使物料在分类器中保持必要的连续“紊流”状态,供水水压必须保持稳定压力,为使精矿灰份、尾矿灰份同时满足要求,供水水量和设定密度必须合理。

TBS连续生产需要的水量只能在对产品质量要求作详细研究后决定,这取决于相应槽体面积的处理量及粒度范围。要对TBS干扰床分选机在水流作用下颗粒的分选作用进行研究,需要从颗粒沉降理论逐步进行探索,颗粒的粒度与密度是影响其沉降末速的两个关键因素,通过对颗粒在静止介质中的自由沉降规律、干扰沉降规律以及颗粒在匀速上升水流介质中的运动进行研究和分析,结合以前TBS调试经验,又经过中兴煤业有限公司洗煤厂TBS分选机调试验证,发现入水水量、设定密度与精、尾煤灰份有以下规律:

(1)尾煤灰份与设定密度的关系如图2所示,在一定范围内尾煤灰份随设定密度的增加而增加,当设定密度达到一定值以后尾煤灰份将不再增加,当设定密度值过高使将引起干扰床紊乱,大粒度物料不能顺利排出,从而导致尾矿堵塞。

(2)精煤灰份与设定密度的关系如图3所示,在一定范围内精煤灰份随设定密度的增加先减小后增大,存在一个最佳设定密度值。设定密度过低将导致溢流减少,回收率偏低;设定密度过高将导致尾矿堵塞。

(3)尾煤灰份与入水量的关系如图4所示,在一定范围内尾煤灰份随入水量的增加而增加,当入水量达到一定值以后尾煤灰份将不再增加,上升水流速增加中小颗粒将随上升水流溢流进入精矿,在一定程度上能够提高回收率。

(4)精煤灰份与入水量的关系如图5所示,精煤灰份随入水量的增加先降低后增大,存在一个最佳入水量。入水量过高或过低影响干扰床的形成,分选效果差,入水量过低将导致尾矿排料管堵塞。

四、结语

TBS是当前选煤厂常用的一种粗煤泥降灰分选设备,在一定的上升水流速条件下,TBS可以有效的去除粗煤泥中的矸石。精确的上升水流量和设定密度是TBS有效分选的重要因素之一。通过对颗粒在静止介质中的自由沉降规律、干扰沉降规律以及颗粒在匀速上升水流介质中的运动理论研究,结合现场调试经验,本文主要讲述了入水水量、设定密度与精、尾煤灰份的相关规律。

【参考文献】

[1]桂夏辉,李延锋,刘纯,等.液固流化床内颗粒自由沉降末速的试验研究[J].洗煤技术,2010,38(1):5-10,77.

[2]史红军.粗煤泥回收和分选技术述评[J].洗煤技术,2011(5):75-78.

[3]尚明.干扰床分选机内颗粒的受力分析及沉降规律研究[J].陕西煤炭,2017(4):63-68.

[4]孙铭阳.液固分选流化床数学模型与结构优化研究[D].北京:中国矿业大学,2017.

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