煤显微组分组成对配煤镜质体反射率分布的影响

为了探究煤显微组分组成对配煤镜质体反射率分布的影响,本研究建立了基于配合单煤镜质体反射率分布、镜质组含量及配入比例的配煤镜质体反射率分布的预测方法,同时以开滦矿区4种不同变质程度烟煤（R_o,ran介于0.88%~1.30%)为研究对象,利用软件Design-Expert 8.0进行配煤镜质体反射率分布影响因素及其显著性分析。三因素显著性分析结果表明,相比于镜质组含量和配入比例,参与配煤的单煤镜质体反射率是影响配煤镜质体反射率分布的显著性因素;当各配合单煤镜质体反射率确定时,两因素显著性分析结果表明,镜质组含量和配入比例均是影响配煤镜质体反射率分布的显著性因素。     

基于煤岩学的黏结指数非线性预测模型

 为了得到精确可靠的配合煤黏结指数预测模型，以河北某矿区两个不同矿井肥煤作为研究对象，利用非线性回归分析建立了基于煤岩配煤的黏结指数预测模型。试验通过重选法对煤岩组分进行了有效分选，对两矿井低密度产品进行了煤岩配煤，采用偏光显微镜测定了煤岩组分含量。结果表明，活性组分分子结构适中，含有大量活性结构，决定黏结指数的大小；惰性组分形成成球核心，影响黏结指数大小；随着活性组分含量的增加和惰性组分含量的减少，黏结指数逐渐增大；基于活惰比的S模型、逆模型和渐进回归模型均具有较高的拟合效果和精确度，其中渐进回归模型拟合度最高，但结构复杂；逆模型结构简单，可靠性好，可用来预测配合煤黏结指数。     

低阶烟煤煤岩组分解离特性及其分选

为研究低阶烟煤煤岩显微组分的分选,以高惰质组含量的神东长焰煤为研究对象,利用偏光显微镜Leica DM4500P,分析了不同破碎程度下煤岩显微组分的分布形态和解离规律,确定了煤岩组分的最佳解离粒度,并对比了不同破碎程度下煤岩显微组分的重力分选结果。煤岩显微组分的解离特性表明,随着破碎粒度的降低,镜质组含量先基本不变,后逐渐降低,而惰质组含量先基本不变,后逐渐增加;当破碎粒度为0.125 mm时,镜质组单体解离度为91.77%,惰质组单体解离度为86.77%,连生体含量为8.05%;不同破碎程度下的煤岩显微组分重力分选结果表明,将煤样破碎至-0.125 mm,当分选密度为1.33 kg/L时,可获得镜质组含量为89.05%、镜质组回收率为58.72%的富镜质组富集物。     

新型煤泥浮选促进剂的制备及作用机理

介绍了棉籽油制备煤泥浮选促进剂的工艺,并进行浮选试验研究和机理分析。煤泥浮选试验表明：煤（柴）油中添加一定的促进剂可显著提高浮选精煤产率或大幅度降低捕收剂用量。FT-IR分析表明：棉籽油促进剂中含有极性较强的含氧官能团（如C=O,—C—O—C—,—OH）,有利于促进煤（柴）油在煤浆中更好地分散,增强煤粒与药剂的碰撞接触机会;同时还含有疏水性较强的长链烷烃和芳香结构官能团,有利于促进药剂在煤粒表面的吸附,提高煤粒表面疏水性。     

棉籽油制备煤泥浮选促进剂的试验研究

为提高浮选精煤产率、降低浮选油耗,介绍了棉籽油制备煤泥浮选促进剂的工艺,并对其提高煤泥浮选效果的机理进行了分析.棉籽油制备煤泥浮选促进剂的试验研究发现,反应温度和催化剂用量对促进剂的性能影响显著,反应温度低于170℃,棉籽油反应产物对煤泥浮选促进作用很小;催化剂用量过大时,生成的产物起泡性能较好,但会降低药剂的选择性,造成浮选精煤灰分偏高,因此催化剂用量应适中.实验室浮选试验结果表明:棉籽油制备的促进剂对改善马头选煤厂煤泥浮选效果有一定的促进作用,对提高钱家营选煤厂煤泥浮选效果显著;在煤油中添加促进剂,在相近的捕收剂用量下,可提高浮选精煤产率4%左右;在柴油中添加促进剂,当要求的精煤产率和精煤灰分相近时,捕收剂用量只有柴油的1/2左右.     

煤岩显微组分测定方法的研究现状及几点建议

 结合我国炼焦煤资源短缺、分布不均及其与炼焦煤需求极不适应的背景，提出了利用煤岩显微组分分离技术实现炼焦煤资源的合理利用，综述了煤岩显微组分测定方法的研究现状，并归纳和比较了各种测定方法的工作原理、应用范围及其优缺点。同时在“开滦矿区炼焦煤煤岩特征分析与研究”项目的支持下，详细分析探讨并提出煤岩显微组分测定方法之国标数点法的几点建议。     

基于最优加权组合模型的煤炭消费结构预测

为了研究全国以及火电、冶金、建材和化工行业煤炭消费量,基于无偏灰色(GM)、差分自回归移动平均(ARIMA)、逻辑斯蒂(LOGISTIC)和人工神经网络(ANN)模型,分别构建了各行业组合预测模型,并运用相关系数、平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差评价指标检验组合模型拟合精度,筛选出各行业最优组合模型并预测2020—2030年各行业消费趋势。研究表明：最优加权组合模型的R、MAE、MAPE和RMSE等检验指标均优于单项模型|分别构建了权重为(0.32,0.68)的我国煤炭消费总量预测模型GM-ARIMA、权重为(0.28,0.14,0.58)的火电行业预测模型GM-LOGISTIC-ARIMA、权重为(0.40,0.60)的冶金行业预测模型GM-LOGISTIC、权重为(0.32,0.68)的建材行业预测模型ANN-ARIMA、权重为(0.79,0.21)的化工行业预测模型ANN-ARIMA|预测未来我国煤炭消费总量和火电行业消费量呈小幅增长趋势,2030年分别达到41.67亿t和22.10亿t;冶金和建材行业消费量呈稳定趋势,2030年分别达到6.60亿t和5.04亿t;化工行业消费量呈快速增长趋势,2030年达到3.78亿t。