智能化選煤廠建設的內涵與框架

匡亞莉

(中國礦業大學 化工學院，江蘇 徐州 221116)

智能化的熱潮在工業界涌動，同樣也波及到了選煤行業。

2018年1月18日,山西焦煤集團出臺了“智能化選煤廠五年規劃”，目標是要達到選煤生產透明化、選煤信息精細化和選煤決策智能化，為此規劃了4個板塊、多個層次的內容，分步實施。

2018年1月16日,中國煤炭網[1]報道：亞洲最大的煉焦煤智能化選煤廠全面開工建設，報道淮北臨渙選煤廠計劃分步實現原煤系統、重介系統、浮選系統、壓濾系統、儲裝運系統五大模塊的智能化，以及設備管理、人員定位系統等。

2017年9月26日，中國招標網[2]公布了斜溝煤礦選煤廠智能化建設項目招標信息，進行從原煤倉下開始至鐵路快速裝車站及至矸石倉為止的準備、主洗、運銷系統的智能化建設工作。涵蓋智能經營、智能生產、智能資產三大功能，擬構建全方位的智慧決策體系，效益最優的智能執行體系以及全過程的精細化管理體系。

可以看出，選煤智能化的熱情已經高漲。業內人士已經認識到，發展選煤過程智能化，順應國際發展潮流及國家戰略規劃，具有重要戰略意義。同時也可以看出，各家的著眼點與目的有所不同。

更多的業內人士提出問題：智能化選煤廠到底長什么樣？智能化選煤廠的內涵是什么，目標是什么，從哪里入手建設？這些問題表現出大家積極探討與思考的熱情，也帶動業內掀起了關于“什么是智能化選煤廠建設的方向與內涵”的研討熱潮。

筆者就自己多年來研究的體會提出一些觀點，希望拋磚引玉,引起選煤同仁們的關注與思考。

1 選煤智能化的相關概念

當下流行的、與過程智能化相關的概念，常常被選煤專業人士追捧，但又分辨不清楚其相關性和本質，在此有必要花一點篇幅集中闡述一下。

1.1 常用術語

“中國制造2025”規劃提出[3]：到2020年，中國制造業信息化水平大幅提升；到2025年，制造業兩化(工業化和信息化)融合邁上新臺階。

(1)什么是信息化？專家給出的定義為：信息化是指培育、發展以智能化工具為代表的新的生產力，并使之造福于社會的歷史過程[4]。從定義可以看出，信息化囊括智能化，智能化是信息化的核心。將數據管理和信息管理叫做信息化是狹隘的理解，而將信息化與智能化分割開來當然也不對。

(2)什么是智能化？智能化是指由現代通信與信息技術、計算機網絡技術、行業技術、人工智能技術、智能控制技術匯集而成的針對某一個方面的應用[5]。從定義可以看出，智能化必須與行業技術相結合，是應用一系列相關現代技術，解決行業問題的過程。

(3)什么是“人工智能(Artificial Intelligence，AI)”？人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[6]。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也有可能超過人的智能。

(4)什么是大數據？大數據(big data)，或稱巨量資料，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合[7]。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。從定義可以看出，大數據不止是數據量大，還表明其處理難度增加、結構復雜、需要進行專業化處理。

(5)神經網絡是什么？神經網絡是一種運算模型，由大量的節點(或稱神經元)和之間相互聯接關系構成[8]。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數(activation function)。每兩個節點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當于人工神經網絡的記憶。它的構筑理念是受到生物(人或其他動物)神經網絡功能的運作啟發而產生的。神經網絡就是眾多算法中的一種，在人工智能技術中得到廣泛應用。

(6)什么是機器學習[9]？機器學習是一個新熱詞，是一門研究機器獲取新知識和新技能，并識別現有知識的學問。這里所說的“機器”指的就是計算機。機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法，包括神經網絡、遺傳算法和大量的統計學理論。采集大量的數據，構建大數據系統，是使用機器學習算法的基礎條件。

現代信息技術[10]是一個內容十分廣泛的技術群，它包括微電子技術、光電子技術、通信技術、網絡技術、感測技術、控制技術、顯示技術等。

1.2 相關術語辨析

層出不窮的信息技術新詞匯，使人應接不暇，也常常辨識不清。這里對一些容易混淆的詞匯進行辨析。

1.2.1 云平臺與云計算

所謂云平臺[11]是基于行業領先技術搭建的，由一堆硬件、軟件、網絡基礎設施、數據中心集成為一體的應用導向性服務平臺，也可以說是數據存儲和處理中心，它將企業的各類信息化需求按功能拆分成不同的模塊，以標準化組件的形式集成在這一平臺之上，可以通過客戶端進行操作，發出指令，這里的“云”，即指互聯網絡。

云計算[12]就是將復雜的計算問題分布到云平臺上進行計算，解決自己的客戶端效率與計算復雜性問題。數據的處理會在云端服務器進行，然后將結果反饋給客戶，而云端平臺數據可以共享，可以在任意地點對其進行操作，這樣可以節省大量資源。

1.2.2 智能與智慧的區別[13]

對于智能，《新華詞典》給出的解釋為：智能就是智慧和能力。從感覺到記憶到思維這一過程，稱為“智慧”，智慧的結果就產生了行為和語言，將行為和語言進行表達的過程稱為“能力”，兩者合稱“智能”。由此可以理解，智慧+能力=智能，意味著“想”和“做”的結合，所以智能比智慧更進一步。

1.2.3 數字化與信息化

所謂數字化，就是將許多復雜多變的信息轉變為可以度量的數字和數據[14]，一般是指利用計算機信息處理技術[15]，把聲、光、電、磁等信號轉換成數字信號，或把語音、文字、圖像等信息轉變為數字編碼，用于傳輸與處理的過程。

信息化已經在前面進行了定義。

數字化與信息化的關系密切，數字化是基礎，是信息化的起步，信息化是終極目標。

1.2.4 自動化與智能化

自動化[16](Automation)是指機器設備、系統或過程(生產、管理過程)在沒有人或較少人的直接參與下，按照人的要求，經過自動檢測、信息處理、分析判斷、操縱控制，實現預期目標的過程。

智能化的定義在前面已經給出。

智能化與自動化的區別在于[17]，智能化是采用人工智能和現代算法，使機器設備、系統或過程通過感知、記憶、思維、機器學習和智能控制方法，實現預期的目標。智能工具一般必須具備信息獲取、信息傳遞、信息處理、信息再生和信息利用的功能。可以認為，自動化是智能化的執行工具。

從這些相關的定義，我們可以看到，智能化的支撐技術一直在發展和成熟，也帶來了選煤智能化發展的機遇。

2 選煤智能化的目標與內涵

2.1 關于選煤智能化目標的討論

說到智能化的目標，很多選煤廠提出的口號是“減人提效”，并以此為準則來衡量科技項目的取舍。

提高經濟效益是企業的核心目標，選煤廠也不例外，一直在孜孜不倦地追求經濟效益最大化。因此，從經濟效益出發，來討論一下選煤廠智能化的目標。

選煤廠最大經濟效益的數學表達式是：

max[f(x)] =∑RiPi-c1-c2(i=l，… ，n)，

(1)

式中：Ri為第i種產品的產率；Pi為第i中產品的售價；n為方案中產品總數；c1為加工費；c2為原煤費；f(x)為效益函數。

從式(1)可以看出，增加經濟效益可以從以下幾方面入手：增加產品產率，提高售價，降低加工費，降低原煤費。圖1和圖2以一個選煤廠的實例，詳細說明了這幾方面的內涵。該實例是在2011—2012年特定市場情況下的真實數據。

2.1.1 從降低加工費看提高經濟效益

首先單獨討論加工費的影響。圖1是該選煤廠的成本構成和各項所占比例，從圖1左半邊可以看出，成本中的絕大部分是原料煤費，除此之外的小部分是加工費。圖1的右半部分是加工費的構成，可以看出加工費各項所占比例從大到小依次為材料費、工資、電力、其他費用、折舊等，其中工資、折舊是固定成本部分。

先不考慮原煤費，單從加工費看，“減人”是提效的較有力措施之一。

另外，還應該重視占比例較大的材料費的使用情況分析，合理降低材料消耗，也是提高效益的較有力措施之一。

圖1 成本與加工費的比例

圖2 提高分選精度前后銷售收入中成本各項的占比Fig.2 Proportions of various costs in sales incomes before and after increase of separation precision

2.1.2 從提高產品產率看提高經濟效益

下面觀察成本在銷售收入中所占的比例。圖2左半邊為在特定的價格條件下，各項成本在整個銷售收入中所占的比例。可以看出，原煤費占51.91%，仍然是占比最大的一塊，其次是稅前利潤部分，比例為41.67%，也是相當可觀的。而成本中的加工費各項，依然是材料費所占比例最大，為2.19%，工資占比則為0.94%。

當價格不變、入選原料煤量一定的情況下，原料煤費的絕對量是改變不了的。但是，如果能夠盡量增加產品產率，從固定的原料煤中挖出更多的產品，是很有可能的。產品產率增加，銷售總額增加，原煤費和加工費占比就會縮小，利潤比例就會增加。這些通過改善分選效果，提高分選精確度，優化產品結構等手段，是有可能實現的。圖2右半邊說明了這個道理，在與左邊同樣生產條件下，提高分選精度，增加了4個百分點的產品產率(包括各種品種)，銷售收入則增加5.2個百分點，全部轉化為稅前利潤，相應地原煤費和成本占比都下降明顯，其中原煤費降低4.62個百分點。可以看出，提高分選精確度，可提高產品產率，增加銷售收入，同時相對降低了成本，降低了原煤費。

由此可見，加工費各項在成本中所占比例遠遠低于原料煤的比例。要降低成本，除了降低加工費之外，更要重視提高分選精確度，充分挖掘原料煤的潛力，提高產品產率，降低原料煤費在銷售收入中的占比。因此提高分選精確度是最大的增效環節。

另外，還要盡可能地提高原煤質量，這也是增收的一個途徑。

當然，提高售價能最直接提高經濟效益，但這是可遇不可求的。

2.1.3 選煤廠智能化的目標

根據上述討論和式(1)中幾個變量的分析可知，增加產品產率是提高經濟效益的重要手段。

增加產品產率的重要方法有：提高分選精確度，提高設備的性能，優化分選條件和工藝參數，優化產品結構。這些工作都要求實現精細化的生產管理，科學利用和分析生產數據，隨時發現和解決生產中的問題。這些要依靠提高智能化程度，減少人工干預來實現。

綜上所述，選煤廠智能化的目標應為精準分離、精細管理、增量提效。

2.2 關于選煤智能化的內涵討論

圍繞選煤廠智能化的目標，下面來分析一下智能化需要作什么，能夠做什么，以及怎么做。

“精準分離”是指無論是分選、分級、脫水、澄清，都是分離過程，都要精準。精準分離的結果就能夠提高作業效率。雖然已有的檢測與控制系統能夠達到一定自動化效果，但除了精度問題外，最大的缺陷是缺乏分析系統，不能實現生產情況實時分析和優化控制。而智能控制恰恰是在分析和優化決策的基礎上進行控制，可以超越人工操作。因此智能化的內涵之一就是要根據分離條件和狀態，對生產過程能實時分析，精準預測及優化分離參數，達到智能控制。

“精細管理”是建立在實時分析和模擬、預測與優化決策的基礎上。精細化管理的基礎是大數據分析。選煤過程有大量在線實時數據和離線管理信息。面對海量數據，人手和精力都面臨“江郎才盡”的境地，只有在建立大數據平臺的基礎上，采用智能技術，才可能用各種分析和計算手段，幫助人類實現對生產過程的實時分析、模擬、預測與優化決策，實現精細化管理。

“增量提效”則明確提出要增加產品產率，提高經濟效益。這是對企業從生產、管理和營銷等業務流程提出整體協調的要求，以經濟效益和競爭力為目標，以智能化為手段的動態發展過程。

綜上所述，選煤智能化的內涵應該是：以現代信息技術和人工智能技術為手段，以集成和利用全流程信息資源為起點，開發選煤智能化工具，全生產鏈依靠智能控制實現精準分離，依靠智能管理實現精細管理，依靠智能裝備保障與提升生產系統的可靠性和智能程度，最終實現企業狀態與效益最優。

3 智能化選煤廠的構架

明確了選煤廠智能化的目標與內涵，設計出的智能化選煤廠的框架如圖3所示。其主體要素為大數據、云平臺、智能控制、智能管理與智能裝備。以大數據為基礎，以各種技術作為支撐，由此衍生出各種專用模塊，承載發展的多種可能。云平臺則是各要素和模塊的載體。

3.1 大數據系統研究

大數據系統研究的目標是：全面的數據融合與集成，即建立選煤大數據系統。這是智能化的基礎，也是避免各部門重復建設的有效措施。

選煤大數據要從歷史、全面、動態三個維度考慮，即要有選煤廠長期積累的數據，全廠各專業、各環節的數據，新生的、在線的數據。

圖3 智能化選煤廠的構架

大數據系統要考慮三種功能：無間隙融合、大數據分析與數據挖掘。無間隙融合是將各種異構網絡或多個系統之間的數據按照一定規則和要求加以聯合、相關、規范、組合，形成規范的數據源；大數據分析是要實現多源、海量數據的優化、規整和動態分配，供不同用戶使用，并以專業視角，發現問題，評價效果，指明趨勢；數據挖掘是利用各種算法和工具，特別是運用機器學習方法，從海量數據中挖掘出面向選煤智能化需求的數據、規律和新知識，作為智能化的依據。

3.2 智能控制

從選煤人的角度考慮，選煤過程智能控制的定義是，在無人干預的情況下，系統中各生產單元能根據分選原料的性質、用戶需求和硬件條件，自主地分析和調節操作參數，并能實現各生產環節整體協調，優化控制目標。

智能控制的研究內容是系統的。下面以重介系統控制(圖4)為例進行說明。

選煤過程智能控制需要將原煤或入料性質研究、密度控制、生產參數的預測優化、系統的評價等聯合考慮。浮選智能控制研究、煤泥水系統研究、跳汰系統控制等也都可以這樣做。

智能控制有很多成熟的理論，如專家控制、神經網絡、機器學習、模糊控制、遺傳算法等，但是真正成熟用于工業控制的還不多。

目前，選煤廠也有很多號稱智能控制的項目，但都是從某一個小問題著手，而且多數是選煤核心生產環節以外的內容，主要原因是選煤人暫時還沒能認真考慮自己專業的需求，沒有認真總結面向控制需求的選煤規律。

圖4 重介系統控制研究內容示例

3.3 智能管理

智能管理的目標是：管理部門數據采集、處理、分析與決策的全過程實現智能化。

智能管理(Intelligent Management,簡稱IM)是人工智能與管理科學、知識工程與系統工程、計算技術與通信技術、軟件工程與信息工程等多學科、多技術相互結合、相互滲透而產生的一門新技術、新學科。智能管理是現代管理科學技術發展的新動向。

選煤廠管理是選煤工作的重要內容，強調管理出效益，因而歷來受到重視。

選煤智能管理就是要將計算機技術、人工智能技術、科學算法與選煤專業知識結合起來，利用大數據系統，將選煤廠生產和經營管理工作的各種信息進行分析整理，挖掘規律和知識，發現問題和提出解決方案，對系統進行預測、優化、評價等，實現管理過程的智能化。

圖5為智能生產管理中產品結構和生產參數優化示例的示意圖，圖中展示了用專業知識與人工智能算法對產品結構和生產參數優化計算和分析評價的過程。

3.4 智能裝備

裝備智能化要考慮兩方面的問題：①設備故障診斷與智能修復；② 智能化裝備的制造。

設備故障診斷與智能修復首先要智能故障診斷。目前很多設備都有自己的狀態信息，但利用率不高，主要是技術人員沒有時間去分析這些信息。因此建設智能分析系統，可以實時了解設備工況，提出解決辦法，這對正常生產至關重要。

關于智能化裝備制造，需要多專業聯合，對于未來的發展，我們還將翹首以待。

圖5 智能生產管理系統中產品結構和生產參數優化示例

4 結語

選煤過程智能化的工作任重道遠，關鍵問題在于選煤人對自己的專業需求尚缺乏足夠的認識與思考，多數情況下都是在聽其他專業人士推銷理念。因此，今后需要選煤人系統地考慮我們自己想要做的工作，建議：

(1)轉變觀念，重視煤炭企業創利潤的最關鍵部位——選煤廠，以提高選煤廠生產效率、經營效益為出發點，建設智能化選煤廠。

(2)智能化選煤廠的建設，要總體規劃，分層次或分等級逐步實現。首先建立大數據系統，通過數據集成、數據分析與知識挖掘，建立智能化理論體系。

(3)在上述基礎上，抓住最關鍵核心環節的智能化建設，將與選煤相關的各個工序，納入以選煤關鍵生產過程為核心的智能化系統中，以大系統的思想建設大系統。

(4)選煤設計的相關規范內容、相關設計思想要有所改變，以適應智能化建設的需要。

(5)在線檢測儀表的研究重點在于提高精度，要認真進行現場應用情況測試。

需要關注的是：在選煤廠向智能化邁進的過程中，選煤界一定要全民動員，積跬步以行千里，才會讓選煤廠智能化的步伐邁得更扎實。

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