搜索到903篇“ 细粒煤“的相关文章
一种细粒分级分选装置
本实用新型涉及炭设备领域,公开了一种细粒分级分选装置,包括底座,所述底座的顶部左端固定连接有绞龙,所述绞龙的左端底部固定连接有进料斗,所述绞龙的右端顶部固定连接有炭出料框,所述底座的顶部于绞龙的右端固定连接有分选箱...
刘建华刘亭黄宪平赵松峰
细粒分选工艺优化改造研究
2025年
官地矿选厂现役泥旋流器分选工艺入料不稳定,压力波动大,入料桶液位波动大,导致分选效果未能达到理想状态;入选泥量发生变化,浮选机关键部件喷射矿化器缺乏检修维护,浮选工艺已不适应变化后的泥对浮选系统分选指标的要求。通过改造原合格介质分流工艺环节,可以稳定泥重介旋流器入料桶液位、入料泵的流量和压力,提升泥重介旋流器分选指标;采用高剪切阶段调浆技术对选厂浮选工艺系统进行改造,可以提升精回收率,达到提升综合经济效益的目的。
乔亚鹏
关键词:煤泥重介旋流器浮选精煤
振动梯级分选机细粒分选特性研究
2025年
为解决<6 mm粒级炭干法分选效果不理想的问题,以兖矿集团杨村为原料,采用偏心激振梯级分选机对<6 mm细粒进行分选试验,研究了细粒在振动梯级分选机中的分选机理,分析了不同结构参数、操作参数对振动梯级分选机中细粒颗粒的分选效果,结果表明:细粒在振动、气流复合力场作用下,颗粒群发生明显的入料铺展-快速扩散-梯度分级-矸分离过程;合理稳定的布风和工况参数调节能有效提高分选效果,在卸料倾角为5°、入料倾角为2°、振动电机频率为35 Hz、鼓风机频率为12 Hz最佳操作参数条件下,精产品的灰分和产率分别为9.26%和79.32%,排出矸石的灰分和产率分别为80.06%和20.68%,数量效率为94.8%,可能偏差E_(p)=0.15 g/cm^(3)。
王自祥张衡张富豪许钦赐张芳芳
关键词:干法选煤细粒煤煤炭分选
一种粘湿细粒干燥分选提质系统
本发明属于粒干燥分选提质技术领域,具体涉及一种粘湿细粒干燥分选提质系统。包括:振动气固分选流化床,以热态磁铁矿粉作为分选介质,根据粘湿细粒的物性参数设置振动气固分选流化床的脉冲气流的工艺;振动气固分选流化床连接有参...
张亚东张博赵跃民段晨龙董良周恩会
一种细粒重介质分选装置及分选方法
本发明公开了一种细粒重介质分选装置及分选方法,包括给料单元、搅拌单元、精收集单元、分选单元、喷淋单元和矸石收集单元,搅拌单元包括空心轴、搅拌叶片和驱动机构,驱动机构与空心轴连接,多个搅拌叶片间隔安装在空心轴靠近底部处...
陈增强许轩董良张博赵善忠郑大海周恩会江海深段晨龙
细粒对粗粒浮选效果的影响
2025年
浮选过程中,超细粒会影响粗颗粒的回收效率,这是因为超细颗粒与浮选试剂之间会相互作用,但是不同超细颗粒对不同浮选试剂的吸附情况尚不清楚,针对这一问题,研究了超细粒对粗粒浮选的影响。对3个样进行了浮选试验,结果表明,样中添加低灰分超细粒时,粗粒(>74μm)的回收率降低,而添加高灰分超细粒对其影响很小。通过接触角和润湿热的测量,研究了超细粉颗粒与浮选药剂的相互作用。结果表明,低灰分超细颗粒对捕收剂和起泡剂均有很强的吸附性,而高灰分超细颗粒对捕收剂吸附性较强,对起泡剂吸附性较弱,表明起泡剂在粗颗粒的回收中发挥了更重要的作用。
王伟化讲讲
关键词:浮选药剂
一种细粒筛分装置
本实用新型公开了一种细粒筛分装置,涉及矿筛分技术领域,包括装置壳体,所述装置壳体的内部设置有筛分机构,所述装置壳体的顶部设置有下料口;下料口包括框架、通道、风管、风机和布袋,框架固定在装置壳体顶部,框架上开设有通道,...
刘建华刘亭黄宪平赵松峰
一种细粒过滤回收装置
本实用新型涉及细粒过滤技术领域,具体为一种细粒过滤回收装置,包括装置壳体,所述装置壳体的一侧开设有上出料口,所述装置壳体远离上出料口的一侧开设有中间出料口,所述装置壳体的另一侧开设有中下出料口,所述装置壳体底部开设有...
刘亭 黄宪平 刘建华 赵松峰
一种细粒螺旋气流分选机
本发明属于细粒干法分选技术领域,在保证分选精度的前提下,解决了细粒干法分选密度控制难、工艺复杂的问题。提供了一种细粒螺旋气流分选机,螺旋气流分选槽的内腔沿槽高方向经若干道布风板分隔,其中布风板与螺旋气流分选槽内缘板...
叶贵川董宪姝孙玉金付元鹏郭睿凤张晋榜原峰张驰夏明胜
细粒分级溢流颗粒粒度在线检测研究
2024年
细粒分选中分级溢流颗粒粒度进行实时在线检测,进而调控分级参数,可减少溢流中粗颗粒含量,提高总精回收率。现有研究对溢流颗粒粒度的检测上限普遍在180μm左右,矿浆体积浓度上限为10%,无法满足粒度较粗、粒级较宽且体积浓度较高的细粒分级旋流器溢流颗粒粒度检测要求。为提高颗粒粒度和矿浆体积浓度检测上限,开发了一套超声波在线颗粒粒度检测系统。基于超声波声衰减模型,构建了适用于颗粒粒度为44.5~600μm、矿浆体积浓度为0~40%的细粒分级现场工况的颗粒粒度检测模型。采用粒子群优化算法优化的BP神经网络建立了颗粒粒度分布预测模型,实现对细粒分级旋流器溢流矿浆粒度分布预测。基于颗粒粒度检测模型的模拟结果表明,超声波衰减值随颗粒粒度增大而先减小后增大,随超声波频率和矿浆体积浓度增大而增大。分别使用超声波在线颗粒粒度检测系统和颗粒粒度分布预测模型对某矿水力分级旋流器溢流颗粒粒度(实际值为150.0,215.0,315.0μm)分布进行检测,结果表明检测系统测量值相对误差为10.87%,9.81%,8.48%,预测模型的预测值相对误差为9.27%,6.05%,6.92%,均实现了细粒分级溢流颗粒粒度的准确检测。
孙豪智马娇史长亮王函露
关键词:煤炭洗选细粒煤分选水力分级

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赵跃民
作品数:604被引量:1,569H指数:22
供职机构:中国矿业大学
研究主题:分选 干法分选 流化床 干法 振动筛
陶有俊
作品数:70被引量:341H指数:11
供职机构:中国矿业大学化工学院
研究主题:细粒煤 脱硫 离心 重力分选 摩擦电选
董宪姝
作品数:224被引量:432H指数:10
供职机构:太原理工大学
研究主题:煤泥水 浮选 煤泥 细粒煤 沉降
朱金波
作品数:486被引量:568H指数:12
供职机构:安徽理工大学
研究主题:煤泥 煤泥水 调浆 矿浆 浮选
谢广元
作品数:281被引量:1,015H指数:18
供职机构:中国矿业大学
研究主题:煤泥 浮选柱 浮选 精煤 分选