深度智能篩分理論與數字孿生

選煤是煤炭清潔高效利用的基礎性技術，篩分是選煤工藝的主體環節，各類篩分設備占選煤廠設備總量的 25%～33%，我國每年篩分煤炭超30億t ，居世界第一。本書針對我國煤炭篩分基礎理論與技術裝備的開發現狀與發展趨勢，結合作者團隊近十年以來篩分的研究工作，從煤炭篩分過程中粒群振動離析與高效透篩動力學研究入手，分析了顆粒離析速率模型和透篩概率學及概率學理論，開發了變振幅等厚篩分技術和變軌跡組合等厚篩分技術，提出了細粒煤強化透篩的動力學調控方法，研發了篩分過程分級效果在線評價和篩機運行狀態智能檢測程序及系統，在國家能源集團中國神華能源股份有限公司哈爾烏素露天煤礦開展工業應用。

煤炭是我國主要的一次能源，儲量豐富，是保障國家能源安全的壓艙石和穩定器。長期以來，我國煤炭消費量占能源消費總量的50%以上，富煤、貧油、少氣的能源結構決定了煤炭作為我國主要能源的格局在長時間內不會改變。黨的二十大報告明確提出：“深入推進能源革命，加強煤炭清潔高效利用，加大油氣資源勘探開發和增儲上產力度，加快規劃建設新型能源體系”。煤炭工業為我國經濟發展提供了不竭動力，中華人民共和國成立以來累計生產煤炭總量超千億噸，全國煤炭供應保障能力實現跨越式提升，煤炭現代化產業體系建設取得巨大進步，煤炭產業結構得到顯著優化。然而，我國原煤質量差、灰分和硫分含量高，灰分含量小于10%的低灰原煤僅占保有儲量的15%～20%。商品煤中，煉焦煤灰分含量為10%～12%，動力煤灰分含量則為28%左右。煤炭對我國國民經濟發展做出了重大貢獻，但由于煤炭潔凈加工利用程度低，帶來了嚴重的環境污染。

在碳達峰碳中和背景下，煤炭等高碳資源利用導致全球氣候變暖問題日益嚴重，氣候變化嚴重影響著全球的生態環境，是人類生存、社會發展面臨的重大挑戰，加強煤炭資源的低碳化利用、發展綠色低碳經濟已成為全球共識。煤炭清潔高效利用是保障國家能源安全、推動能源綠色低碳轉型的重要舉措。選煤是煤炭清潔高效利用的基礎性技術，能夠有效脫除煤中灰分、硫分等雜質，可使燃煤效率提高10%～15%，節約鐵路運力18%，原煤經過分選可為電力、鋼鐵、化工和建材等行業精準適配提供清潔燃料與優質原料。

▲ 動力煤選煤廠工藝流程圖

篩分是選煤工藝的主體環節，各類篩分設備占選煤廠設備總量的25%～33%，我國每年篩分煤炭超30億t，居世界第一。篩分機械種類數目繁多，振動篩因其結構簡單、篩分效率高、處理量大，成為主要的篩分設備，常用于原煤分級、預先脫泥、產品脫水和脫介等。然而，采煤機械大型化和掘運過程噴水降塵導致開采原煤中細粒比例大、外水含量高，入篩煤炭泥化嚴重且近篩孔尺寸顆粒多，容易造成篩上物料堆積難以松散、篩面荷載集中易損壞、細粒煤透篩困難，篩分裝備分級精度低、處理能力弱，無法滿足大型選煤廠建設需求。此外，煤礦智能化是煤炭工業高質量發展的核心技術支撐，選煤裝備智能化是發展煤炭新質生產力的重要載體之一。當前，我國選煤廠篩分裝備智能化整體水平偏低，篩機運行狀態智能監測、故障預警及篩分效果在線評價方面基礎理論和技術發展不足，常態化穩定運行能力弱，嚴重制約了智能化選煤廠建設進程。

▲ 篩分試驗及測試分析系統示意圖

▲ 礦物粒度圖像分析識別系統圖像處理全流程示意圖

針對我國煤炭篩分基礎理論與技術裝備的開發現狀與發展趨勢，作者所在團隊在趙躍民院士的帶領下，21世紀初開始研究潮濕細粒煤炭深度篩分技術，建立了基于潮濕物料、粒群、彈性篩面的深度篩分理論，開發了潮濕細粒煤炭深度篩分裝備，榮獲2005年國家科學技術進步獎二等獎；在此基礎上，團隊接續奮斗，為解決振動篩大型化時剛度低、可靠性差的問題，提出振動篩分新結構與新方法，開發了高性能超靜定大型振動篩分技術，改變了我國大型振動篩完全依賴進口的局面，榮獲2014 年國家技術發明獎二等獎；近年來，針對有色金屬、非金屬等礦物篩分時顆粒易黏附成團、篩面堵孔嚴重、處理能力小、篩分效率低的問題，開展了難篩分礦物高效篩分技術研究，闡明了篩體-粒群動態耦合作用，提出了分布激振篩分方法，開發了剛柔耦合彈性篩面，研制了難篩分礦物高效篩分裝備，榮獲2020年教育部科學技術進步獎特等獎，并入選2021年“中國高等學校十大科技進展”。

本書是作者及其團隊近十年以來篩分研究工作的總結，全書分為三篇，共 7章。

第一篇為基礎篇，從煤炭篩分過程中粒群振動離析與高效透篩動力學研究入手，分析了顆粒離析速率模型和透篩概率學及概率學理論。

第二篇為技術篇，圍繞煤炭資源深度篩分開展研究，開發了變振幅等厚深度篩分技術和變軌跡組合等厚深度篩分技術，提出了細粒煤強化透篩的動力學調控方法。

第三篇為實踐篇，研發了篩分效果智能監測與在線評價技術，實現了篩分裝備狀態智能監測與故障預警及工程應用，在國家能源集團中國神華能源股份有限公司哈爾烏素露天煤礦開展工業應用。

深度智能篩分理論與數字孿生

段晨龍 江海深 喬金鵬 趙躍民 著

北京 : 科學出版社 , 2026. 3

ISBN 978-7-03-084050-9

責任編輯：劉翠娜 田亞亭

本文摘編自《深度智能篩分理論與數字孿生 》（段晨龍 江海深 喬金鵬 趙躍民 著 . 北京 : 科學出版社 , 2026. 3 ）一書“前言”，有刪減修改，標題為編者所加。本書得到國家杰出青年科學基金項目“低品質煤干法分選”(52125403)資助。

本書學科背景深度交叉融合，可供高等學校礦業、機械、人工智能等專業師生學習借鑒，也可為礦山領域技術管理、生產經營和裝備研發人員提供參考。

地球為你而轉！

歡迎關注：賽杰奧（sci_geo）

科學出版社地球科學訂閱號