深度智能筛分理论与数字孪生

选煤是煤炭清洁高效利用的基础性技术，筛分是选煤工艺的主体环节，各类筛分设备占选煤厂设备总量的 25%～33%，我国每年筛分煤炭超30亿t ，居世界第一。本书针对我国煤炭筛分基础理论与技术装备的开发现状与发展趋势，结合作者团队近十年以来筛分的研究工作，从煤炭筛分过程中粒群振动离析与高效透筛动力学研究入手，分析了颗粒离析速率模型和透筛概率学及概率学理论，开发了变振幅等厚筛分技术和变轨迹组合等厚筛分技术，提出了细粒煤强化透筛的动力学调控方法，研发了筛分过程分级效果在线评价和筛机运行状态智能检测程序及系统，在国家能源集团中国神华能源股份有限公司哈尔乌素露天煤矿开展工业应用。

煤炭是我国主要的一次能源，储量丰富，是保障国家能源安全的压舱石和稳定器。长期以来，我国煤炭消费量占能源消费总量的50%以上，富煤、贫油、少气的能源结构决定了煤炭作为我国主要能源的格局在长时间内不会改变。党的二十大报告明确提出：“深入推进能源革命，加强煤炭清洁高效利用，加大油气资源勘探开发和增储上产力度，加快规划建设新型能源体系”。煤炭工业为我国经济发展提供了不竭动力，中华人民共和国成立以来累计生产煤炭总量超千亿吨，全国煤炭供应保障能力实现跨越式提升，煤炭现代化产业体系建设取得巨大进步，煤炭产业结构得到显著优化。然而，我国原煤质量差、灰分和硫分含量高，灰分含量小于10%的低灰原煤仅占保有储量的15%～20%。商品煤中，炼焦煤灰分含量为10%～12%，动力煤灰分含量则为28%左右。煤炭对我国国民经济发展做出了重大贡献，但由于煤炭洁净加工利用程度低，带来了严重的环境污染。

在碳达峰碳中和背景下，煤炭等高碳资源利用导致全球气候变暖问题日益严重，气候变化严重影响着全球的生态环境，是人类生存、社会发展面临的重大挑战，加强煤炭资源的低碳化利用、发展绿色低碳经济已成为全球共识。煤炭清洁高效利用是保障国家能源安全、推动能源绿色低碳转型的重要举措。选煤是煤炭清洁高效利用的基础性技术，能够有效脱除煤中灰分、硫分等杂质，可使燃煤效率提高10%～15%，节约铁路运力18%，原煤经过分选可为电力、钢铁、化工和建材等行业精准适配提供清洁燃料与优质原料。

▲ 动力煤选煤厂工艺流程图

筛分是选煤工艺的主体环节，各类筛分设备占选煤厂设备总量的25%～33%，我国每年筛分煤炭超30亿t，居世界第一。筛分机械种类数目繁多，振动筛因其结构简单、筛分效率高、处理量大，成为主要的筛分设备，常用于原煤分级、预先脱泥、产品脱水和脱介等。然而，采煤机械大型化和掘运过程喷水降尘导致开采原煤中细粒比例大、外水含量高，入筛煤炭泥化严重且近筛孔尺寸颗粒多，容易造成筛上物料堆积难以松散、筛面荷载集中易损坏、细粒煤透筛困难，筛分装备分级精度低、处理能力弱，无法满足大型选煤厂建设需求。此外，煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，选煤装备智能化是发展煤炭新质生产力的重要载体之一。当前，我国选煤厂筛分装备智能化整体水平偏低，筛机运行状态智能监测、故障预警及筛分效果在线评价方面基础理论和技术发展不足，常态化稳定运行能力弱，严重制约了智能化选煤厂建设进程。

▲ 筛分试验及测试分析系统示意图

▲ 矿物粒度图像分析识别系统图像处理全流程示意图

针对我国煤炭筛分基础理论与技术装备的开发现状与发展趋势，作者所在团队在赵跃民院士的带领下，21世纪初开始研究潮湿细粒煤炭深度筛分技术，建立了基于潮湿物料、粒群、弹性筛面的深度筛分理论，开发了潮湿细粒煤炭深度筛分装备，荣获2005年国家科学技术进步奖二等奖；在此基础上，团队接续奋斗，为解决振动筛大型化时刚度低、可靠性差的问题，提出振动筛分新结构与新方法，开发了高性能超静定大型振动筛分技术，改变了我国大型振动筛完全依赖进口的局面，荣获2014 年国家技术发明奖二等奖；近年来，针对有色金属、非金属等矿物筛分时颗粒易黏附成团、筛面堵孔严重、处理能力小、筛分效率低的问题，开展了难筛分矿物高效筛分技术研究，阐明了筛体-粒群动态耦合作用，提出了分布激振筛分方法，开发了刚柔耦合弹性筛面，研制了难筛分矿物高效筛分装备，荣获2020年教育部科学技术进步奖特等奖，并入选2021年“中国高等学校十大科技进展”。

本书是作者及其团队近十年以来筛分研究工作的总结，全书分为三篇，共 7章。

第一篇为基础篇，从煤炭筛分过程中粒群振动离析与高效透筛动力学研究入手，分析了颗粒离析速率模型和透筛概率学及概率学理论。

第二篇为技术篇，围绕煤炭资源深度筛分开展研究，开发了变振幅等厚深度筛分技术和变轨迹组合等厚深度筛分技术，提出了细粒煤强化透筛的动力学调控方法。

第三篇为实践篇，研发了筛分效果智能监测与在线评价技术，实现了筛分装备状态智能监测与故障预警及工程应用，在国家能源集团中国神华能源股份有限公司哈尔乌素露天煤矿开展工业应用。

深度智能筛分理论与数字孪生

段晨龙 江海深 乔金鹏 赵跃民 著

北京 : 科学出版社 , 2026. 3

ISBN 978-7-03-084050-9

责任编辑：刘翠娜 田亚亭

本文摘编自《深度智能筛分理论与数字孪生 》（段晨龙 江海深 乔金鹏 赵跃民 著 . 北京 : 科学出版社 , 2026. 3 ）一书“前言”，有删减修改，标题为编者所加。本书得到国家杰出青年科学基金项目“低品质煤干法分选”(52125403)资助。

本书学科背景深度交叉融合，可供高等学校矿业、机械、人工智能等专业师生学习借鉴，也可为矿山领域技术管理、生产经营和装备研发人员提供参考。

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