選煤是煤炭清潔高效利用的基礎(chǔ)性技術(shù)，篩分是選煤工藝的主體環(huán)節(jié)，各類篩分設(shè)備占選煤廠設(shè)備總量的 25%～33%，我國每年篩分煤炭超30億t ，居世界第一?！渡疃戎悄芎Y分理論與數(shù)字孿生》針對我國煤炭篩分基礎(chǔ)理論與技術(shù)裝備的開發(fā)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，基于趙躍民院士團隊近十年以來的篩分研究工作，從煤炭篩分過程中粒群振動離析與高效透篩動力學(xué)研究入手，分析了顆粒離析速率模型和透篩概率學(xué)及概率學(xué)理論，開發(fā)了變振幅等厚篩分技術(shù)和變軌跡組合等厚篩分技術(shù)，提出了細粒煤強化透篩的動力學(xué)調(diào)控方法，研發(fā)了篩分過程分級效果在線評價和篩機運行狀態(tài)智能檢測程序及系統(tǒng)。

煤炭是我國主要的一次能源，儲量豐富，是保障國家能源安全的壓艙石和穩(wěn)定器。在碳達峰碳中和背景下，煤炭等高碳資源利用導(dǎo)致全球氣候變暖問題日益嚴重，氣候變化嚴重影響著全球的生態(tài)環(huán)境，是人類生存、社會發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)，加強煤炭資源的低碳化利用、發(fā)展綠色低碳經(jīng)濟已成為全球共識。煤炭清潔高效利用是保障國家能源安全、推動能源綠色低碳轉(zhuǎn)型的重要舉措。選煤是煤炭清潔高效利用的基礎(chǔ)性技術(shù)，能夠有效脫除煤中灰分、硫分等雜質(zhì)，可使燃煤效率提高10%～15%，節(jié)約鐵路運力18%，原煤經(jīng)過分選可為電力、鋼鐵、化工和建材等行業(yè)精準適配提供清潔燃料與優(yōu)質(zhì)原料。

▲動力煤選煤廠工藝流程圖

篩分是選煤工藝的主體環(huán)節(jié)，各類篩分設(shè)備占選煤廠設(shè)備總量的25%～33%，我國每年篩分煤炭超30億t，居世界第一。篩分機械種類數(shù)目繁多，振動篩因其結(jié)構(gòu)簡單、篩分效率高、處理量大，成為主要的篩分設(shè)備，常用于原煤分級、預(yù)先脫泥、產(chǎn)品脫水和脫介等。然而，采煤機械大型化和掘運過程噴水降塵導(dǎo)致開采原煤中細粒比例大、外水含量高，入篩煤炭泥化嚴重且近篩孔尺寸顆粒多，容易造成篩上物料堆積難以松散、篩面荷載集中易損壞、細粒煤透篩困難，篩分裝備分級精度低、處理能力弱，無法滿足大型選煤廠建設(shè)需求。此外，煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐，選煤裝備智能化是發(fā)展煤炭新質(zhì)生產(chǎn)力的重要載體之一。當前，我國選煤廠篩分裝備智能化整體水平偏低，篩機運行狀態(tài)智能監(jiān)測、故障預(yù)警及篩分效果在線評價方面基礎(chǔ)理論和技術(shù)發(fā)展不足，常態(tài)化穩(wěn)定運行能力弱，嚴重制約了智能化選煤廠建設(shè)進程。

▲ 篩分試驗及測試分析系統(tǒng)示意圖

▲ 礦物粒度圖像分析識別系統(tǒng)圖像處理全流程示意圖

針對我國煤炭篩分基礎(chǔ)理論與技術(shù)裝備的開發(fā)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，趙躍民院士團隊21世紀初開始研究潮濕細粒煤炭深度篩分技術(shù)，建立了基于潮濕物料、粒群、彈性篩面的深度篩分理論，開發(fā)了潮濕細粒煤炭深度篩分裝備，榮獲2005年國家科學(xué)技術(shù)進步獎二等獎；在此基礎(chǔ)上，團隊接續(xù)奮斗，為解決振動篩大型化時剛度低、可靠性差的問題，提出振動篩分新結(jié)構(gòu)與新方法，開發(fā)了高性能超靜定大型振動篩分技術(shù)，改變了我國大型振動篩完全依賴進口的局面，榮獲2014 年國家技術(shù)發(fā)明獎二等獎；近年來，針對有色金屬、非金屬等礦物篩分時顆粒易黏附成團、篩面堵孔嚴重、處理能力小、篩分效率低的問題，開展了難篩分礦物高效篩分技術(shù)研究，闡明了篩體-粒群動態(tài)耦合作用，提出了分布激振篩分方法，開發(fā)了剛?cè)狁詈蠌椥院Y面，研制了難篩分礦物高效篩分裝備，榮獲2020年教育部科學(xué)技術(shù)進步獎特等獎，并入選2021年“中國高等學(xué)校十大科技進展”。

深度智能篩分理論與數(shù)字孿生購買

段晨龍 江海深 喬金鵬 趙躍民 著

北京 : 科學(xué)出版社 , 2026. 3

ISBN 978-7-03-084050-9

責任編輯：劉翠娜 田亞亭

《深度智能篩分理論與數(shù)字孿生》是趙躍民院士團隊近十年以來篩分研究工作的總結(jié)，全書分為三篇，共 7章。

• 第一篇為基礎(chǔ)篇，從煤炭篩分過程中粒群振動離析與高效透篩動力學(xué)研究入手，系統(tǒng)分析了篩上料層振動離析行為與顆粒透篩概率特性。

• 第二篇為技術(shù)篇，圍繞煤炭資源深度篩分開展研究，開發(fā)了變振幅等厚深度篩分技術(shù)和變軌跡組合等厚深度篩分技術(shù)，提出了細粒煤強化透篩的動力學(xué)調(diào)控方法。

• 第三篇為實踐篇，研發(fā)了篩分效果智能監(jiān)測與在線評價技術(shù)，實現(xiàn)了篩分裝備狀態(tài)智能監(jiān)測與故障預(yù)警及工程應(yīng)用，在國家能源集團等開展工業(yè)應(yīng)用。

  本書得到國家杰出青年科學(xué)基金項目“低品質(zhì)煤干法分選”(52125403)資助。本書學(xué)科背景深度交叉融合，可供高等學(xué)校礦業(yè)、機械、人工智能等專業(yè)師生學(xué)習(xí)借鑒，也可為礦山領(lǐng)域技術(shù)管理、生產(chǎn)經(jīng)營和裝備研發(fā)人員提供參考。

本文摘編自《深度智能篩分理論與數(shù)字孿生 》（段晨龍 江海深 喬金鵬 趙躍民 著 . 北京 : 科學(xué)出版社 , 2026. 3 ）一書“前言”，有刪減修改，標題為編者所加

（本文編輯：劉四旦）

專業(yè)品質(zhì) 學(xué)術(shù)價值

原創(chuàng)好讀 科學(xué)品位

一起閱讀科學(xué)