随着洁净煤技术的发展,原煤的选前排矸工作越来越受到人们的重视,传统的排矸技术以人工拣选和湿法排矸为主,但这些方法具有效率低、污染环境等缺点。针对这些不足,本文提出了基于双能X射线的煤和矸石智能分选方法,并针对该系统分选过程中的识别技术进行了试验研究。本文以基于双能X射线的煤和矸石智能分选系统为试验平台,以煤质分析和MATLAB软件为基础,通过试验研究了煤和矸石的成像特征和识别过程。首先介绍了该分选系统各部分的结构组成与工作原理,阐述了该系统识别和分离煤和矸石的工作流程;其次通过大筛分和大浮沉试验制备了不同密度、不同粒度的三种原煤(焦煤、肥煤和气煤),测定了三种煤样的灰分并建立了原煤密度和灰分之间的一元线性关系模型,通过XRD试验对原煤的矿物组成进行了定性和定量分析,结合原煤灰分和质量守恒定律计算了各矿物的含量;然后用MATLAB软件处理采集到的煤和矸石的X射线图像,分析了煤和矸石在X射线高、低能区的成像特征以及各自的灰度值在灰度直方图中的分布规律;通过分析三种原煤在不同条件下的灰度值变化规律得出了原煤灰度值变化是密度和厚度共同作用的结果,而原煤灰度值随密度的变化主要源于各密度级原煤矿物组成的差异;通过回归分析的方法建立了灰度值与原煤密度、厚度之间的指数衰减关系模型,得出了不同煤种的煤和矸石在不同能区的质量吸收系数,并用等效原子序数理论解释了质量吸收系数与矿物组成及含量之间的关系,总结得出了煤和矸石对X射线衰减效果的差异主要是二者矿物组成的差异;最后分析了灰度值法识别煤和矸石的缺点,阐述了 R值法识别煤和矸石的原理并建立了煤和矸石的分离阈值,在该阈值下对不同粒度的三种原煤进行了识别试验,结果表明该系统对煤的识别正确率达93%以上,对矸石的识别正确率达97%以上,识别效果较好,并且对煤种的适应性较强。以上试验研究表明,基于双能X射线的煤和矸石分选系统能有效识别出煤和矸石,具有环保、节能、高效的特点,这对改进选煤厂的选前排矸技术具有重要的实践意义。图[32]表[21]参[86]