css处理粗煤泥工艺检测和应用研究

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1、CSS处理粗煤泥工艺检测和应用研究　　摘要：本文针对邢台矿细泥含量逐渐增加的现状，结合CSS粗煤泥分选机的工作原理，并按照煤用重选设备工艺性能评定方法对其分选工艺效果进行了全面的计算和定量分析，并对CSS在实际生产应用中的影响因素进行了分析。关键词：预先脱泥CSS粗煤泥分选分选下限分析目前，我国工业中常用的粗煤泥分选设备主要有螺旋分选机、煤泥重介质旋流器和粗煤泥干扰床分选机。其中，螺旋分选机因分选密度高、处理能力低而不能应用于炼焦煤分选；煤泥重介质旋流器因系统复杂、洗选成本高而得不到广泛应用。[1]

2、邢台矿选煤厂经过多次改造后，现行的生产工艺为：脱泥无压三产品重介旋流器分选/CSS粗煤泥分选机分选/浮选+精煤压滤机回收/一次浓缩+卧式沉降过滤离心机回收/二次浓缩+压滤机回收工艺。双系统年入洗能力为3.45Mt。为了尽可能的控制产品灰分，根据原煤破碎的特征，原煤准备中将入洗上限控制在50mm，由于破碎后大量的煤集中在-3mm，因此，对于这部分的有效分选，是保证洗煤效率的关键。为保证对细颗粒的分选，对1mm～0.25mm采用CSS粗煤泥分选机进行分选，-0.25mm粒级去浮选。针对邢台矿1/3焦煤进

3、行粗煤泥分选工业性试验，并分析其分选效果。1、CSS分选机的工作原理[2]6粗煤泥颗粒的密度、粒度不同，在同一流体（水）中的沉降速度也不同。高密度粗粒具有较大的沉降速度，低密度细粒的沉降速度则较小。如果提供一个上升流体速度，使其介于低密度细粒的沉降速度和高密度、粗粒的沉降速度之间，则高密度、粗粒将在该上升流体中沉降，而低密度、细粒将上浮，从而实现多组分粒群按密度和粒度的分离。进而，如果粒群的粒度相近或在很窄的粒级范围内，则颗粒的沉降速度取决于颗粒的密度，不同密度的颗粒在一定上升水速作用下将按密度进行

4、分选。此即为传统干扰床分选机的工作原理。2、CSS分选工艺效果检测及评定方法按照国标GB475对CSS分选机入料、精矿、尾矿产物取样，按照MT/T57煤粉浮沉试验方法测定入料、精矿、尾矿产物的密度组成，按照MT/T58煤粉筛分试验方法对入料、精煤、矸石产物进行小筛分试验，测定其粒度组成由于受效果评定方法的试验条件所限，分选产品的产率无法用全量计量法确定。因此，采用格氏法计算精煤和尾矿产物的产率，绘制入料的可选性曲线分配曲线及错配物含量曲线等。2.1CSS分选机分选产率计算利用CSS分选机入料及产物浮

5、沉试验数据，采用“格氏法”计算分选产物产率，并对试验数据采用最小二乘法与迭代校正处理，计算所得精矿产率rj=62.68%，尾矿产率6rg=37.32%。2.2分配率计算根据精煤、矸石及计算入料的密度组成，求得分配率数据，见表2，并得到CSS分配曲线。由分配曲线，得到分配曲线相关参数，根据分配曲线参数，计算CSS分选机性能指标。2.3数量效率计算根据产品产率计算和浮沉试验数据（表3），绘出计算入料可选性曲线（图2）。而实际精煤产率rj=62.68%，实际精煤灰分Aj=14.05%。由浮物累积曲线数学模

6、型计算得到相同精煤灰分情况下相应的浮物产率为72.48%，由此计算分选数量效率η=86.47%。2.4灰分误差灰分误差根据实际精煤产率数据，在计算入料可选性曲线中的浮物累积曲线上查取对应的浮物灰分值为9.58%，由此计算得到灰分误差为：A=14.05–9.58=4.47%。2.5错配物含量计算根据错配物含量计算结果，绘制出CSS分选机产品错配物含量曲线，相关计算指标如下：（1）对于分配密度δ50=1.419，相关指标为：损失物含量ml=7.81%；污染物含量mb=2.78%；6错配物总量m0=5.9

7、2%。（2）等误密度为1.405，与之相关的指标为：ml=mh=9.254%；m0=10.45%。2.6粒度分布情况根据入料分级旋流器底流产物小筛分结果，得到CSS分选机入料及产物的粒度组成以该粒度组成为原始数据，利用“格氏法”计算产物产率，得到精煤和矸石的产率分别为63.59%和36.41%。该产率与通过密度组成计算得到的产物产率值几乎一致，表明CSS分选机产率计算准确无误。考虑到物料粒度在分选过程中存在再粉碎和矸石泥化现象，产物粒度组成往往不能与入料保持一致。因此，产物产率以小浮沉试验计算结果为

8、准。3、实际生产中影响CSS分选效率因素分析如果原煤变化，使得CSS入料中的高灰细泥含量增加，会大大影响CSS的分选，因为CSS分选原理是利用干扰沉降的原理阻止低密度、小颗粒物质沉降，而大量的高灰细泥却不能窜过干扰层沉降到底流。因而进入溢流，使溢流灰份偏高。如果原煤的中间物较多，占入料的30%以上（6根据邢台矿洗煤厂多次CSS单机检查）也会大大影响CSS的分选。因为中间物在CSS形成的干扰床层中很难较好实现分层，由于物料的挤压会使部分中间物窜过干扰层沉降，部分无法窜过