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智能分選過程中煤矸X射線識(shí)別技術(shù)的研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-14 08:33
  隨著潔凈煤技術(shù)的發(fā)展,原煤的選前排矸工作越來越受到人們的重視,傳統(tǒng)的排矸技術(shù)以人工揀選和濕法排矸為主,但這些方法具有效率低、污染環(huán)境等缺點(diǎn)。針對(duì)這些不足,本文提出了基于雙能X射線的煤和矸石智能分選方法,并針對(duì)該系統(tǒng)分選過程中的識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了試驗(yàn)研究。本文以基于雙能X射線的煤和矸石智能分選系統(tǒng)為試驗(yàn)平臺(tái),以煤質(zhì)分析和MATLAB軟件為基礎(chǔ),通過試驗(yàn)研究了煤和矸石的成像特征和識(shí)別過程。首先介紹了該分選系統(tǒng)各部分的結(jié)構(gòu)組成與工作原理,闡述了該系統(tǒng)識(shí)別和分離煤和矸石的工作流程;其次通過大篩分和大浮沉試驗(yàn)制備了不同密度、不同粒度的三種原煤(焦煤、肥煤和氣煤),測(cè)定了三種煤樣的灰分并建立了原煤密度和灰分之間的一元線性關(guān)系模型,通過XRD試驗(yàn)對(duì)原煤的礦物組成進(jìn)行了定性和定量分析,結(jié)合原煤灰分和質(zhì)量守恒定律計(jì)算了各礦物的含量;然后用MATLAB軟件處理采集到的煤和矸石的X射線圖像,分析了煤和矸石在X射線高、低能區(qū)的成像特征以及各自的灰度值在灰度直方圖中的分布規(guī)律;通過分析三種原煤在不同條件下的灰度值變化規(guī)律得出了原煤灰度值變化是密度和厚度共同作用的結(jié)果,而原煤灰度值隨密度的變化主要源于各密度級(jí)原煤礦物... 

【文章來源】:安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】:96 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

智能分選過程中煤矸X射線識(shí)別技術(shù)的研究


圖2-3分選系統(tǒng)的工作流程圖??Fig.?2-3?Workflow?diagram?of?separation?system??2.2.6?X射線的隔離防護(hù)??

分選設(shè)備,鉛板


殼5cm處的X射線劑量均小于2.5^iSv,符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),而且本設(shè)備為智能分選設(shè)??備,無需人員值守,只要巡視工人定時(shí)巡視,大大減少了工作人員輻射劑量,非常??安全。圖2-4為鉛板保護(hù)的分選設(shè)備。??I丨丨,?T-:…_??'■^sssaamsmmm?ga--?丨??圖2-4鉛板保護(hù)下的分選設(shè)備??Fig.?2-4?Separation?equipment?under?lead?plate?protection??2.3?本章小結(jié)??本章主要介紹了?X射線成像的基本原理以及將X射線用于識(shí)別煤和矸石的可??行性,同時(shí)介紹了基于雙能X射線的煤和矸石分選系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)組成和各機(jī)構(gòu)??的主要功能,最后介紹了分選系統(tǒng)的工作流程,為后續(xù)研宄煤矸石的圖像識(shí)別與分??離提供了試驗(yàn)平臺(tái)。??-16-??

浮沉試驗(yàn),大篩,選煤廠,方便性


證采樣、制樣試驗(yàn)的方便性和準(zhǔn)確性,該項(xiàng)試驗(yàn)均在選煤廠現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行,沉試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)圖片。通過對(duì)原煤進(jìn)行采樣、大篩分、大浮沉等試驗(yàn),每18?jìng)(gè)樣品,樣品種類見表3-1。??表3-1煤樣列表??Table?3-1?Coal?sample?list??30-50mm?50-100mm?3?0-100mm???kg/L?V?V?V???kg/L?V?V?V???kg/L?V?V?V???kg/L?V?V?V???kg/L?V?V?V??kg/L?V?V?V??1?一,?...??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
[1]煤矸光電密度識(shí)別及自動(dòng)分選系統(tǒng)的研究[D]. 張晨.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 2013
[2]井下鼠籠式選擇性煤矸分離裝備關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 徐龍江.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2012

碩士論文
[1]X射線介質(zhì)識(shí)別方法研究[D]. 楊和慶.西安石油大學(xué) 2016
[2]井下液壓式選擇性煤矸分離裝備關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 徐春云.安徽理工大學(xué) 2015



本文編號(hào):3494309

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