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摘要：在高度互联和人工智能的数字时代，智能工厂已经成为时代的象征。智能化选煤厂建设对于推动我国煤炭工业供给侧结构性改革，打造选煤业竞争新优势，实现选煤强国具有重要战略意义。从智能化时代选煤厂设计存在的问题、对未来智能化选煤厂设计的思考及展望等方面进行了分析，提出了智能化设计思路，以期促使选煤厂设计实现更高层次的发展，进而推动智能化选煤厂的建设步伐。
关键词：智能制造；选煤厂智能化；设计思考
引言
随着科学技术的发展，煤矿生产系统与时俱进，从人工生产到机械化生产，数字化生产，再到目前的数字化、智能化与物联网技术的糅合发展，煤矿的生产方式向技术高端化、人工智能化发展。智能化技术基础的物理介质关键是网络的基本构建，构建高效、高速、稳定的基础网络架构和畅通的MIS系统、EＲP系统，是支撑选煤厂数字化、智能化的先决条件。
1概述
随着大数据网络、AI智能算法、分布式云计算、机器视觉、物联网等计算机互联网技术的蓬勃发展，工业领域迎来了一场新革命，逐步向着4.0时代迈进。作为能源产业重要组成部分的煤炭洗选加工产业也逐渐融入这种时代发展的大趋势，越来越多的业内人士开始构想选煤厂的智能化建设。那么选煤厂的智能化究竟该如何定义?
一件事物是否智能，评判的依据往往来源于该事物对外界各种作用的响应方式，是单一机械式的响应还是有针对性的按策略行事，其对外界的信息收集及处理决策是否合理有效。从这个角度来看，自动化选煤厂要向智能化选煤厂跃迁，必须实现信息收集及处理流程的改进升级，着重从信息采集、数据分析挖掘、综合信息呈现、决策及指令执行方面进行整合提升。
2智能化时代选煤厂设计存在的问题
2.1设计手段亟待改革求进
目前国内煤炭设计院多采用传统的二维CAD进行工程设计，随着技术的不断发展，传统绘图方式已经日显疲态。二维设计表达不直观，相互交叉干涉现象频发，工艺布置优化调整力不从心。近年来个别设计院进行了三维设计探索，但也仅仅局限于进行三维翻模而已，并没有解决根本问题。除此之外，选煤厂非标件设计问题亦经常被忽视，溜槽故障率高、维护量大，根本原因是在设计中没有对煤流运动状态进行动态仿真模拟，煤流的运动轨迹、跌落速度及撞击点把握不准，出现偏差，管道设计亦如此。上述问题的存在，亟需更新设计手段来提高设计质量。在全球智能化背景下，虚拟建造、数字化设计交付将得到快速发展，设计过程二维和三维数据集成、多专业协同，煤流、水流动态仿真模拟，不仅可以优化系统布置，还可以提高工程质量。在工程开始之前对数据进行集成分析和动态管理，可提高选煤厂设计效率，促进煤炭工程建设高质量发展。
2.2设计标准亟待修改完善
智能化选煤厂建设热潮涌动、蓄势待发，进行科技创新在煤炭行业已形成共识，需求强烈。但现行的选煤厂工程建设规范及标准已不能适应智能化选煤厂建设需要，主要表现在两个方面:一是重稳妥轻创新、思维体系僵化。政府正式颁布的设计规范和相关标准，具有权威性和强制性，在执行过程中不得违背。如此一来，虽然可以保证选煤厂稳妥可靠，但也容易导致设计思维固化、不利创新。二是智能化建设标准板块缺失。目前智能选煤厂建设的范畴、目标、进程、效果等在业界仍未形成统一的共识和标准。在智能化选煤厂建设起步阶段更应注重整体规划、标准数据库的建设与积累，多维度加以引导，共建标准数据结构开放、共享，有偿使用的智能选煤厂新体系。
3智能化选煤厂设计的思考
3.1应引入计算机算法对数据进行分析处理、挖掘
煤炭的洗选生产是一个多变量复杂系统，时时刻刻都在产生庞大数据。在过去，受限于技术手段及人员精力的局限性，无法对每一条数据进行精确分析，无法对多个看似无关的组合数据间的隐含关系进行挖掘，技术分析时效性欠缺。未来，随着竞争日益激烈，煤炭洗选业在追求效益最大的道路上将越走越深，管理也将越来越臻于精细，智能化选煤厂必须正视各项生产数据的重要意义。
生产系统算法将对海量历史生产数据进行挖掘，找出特征值，通过拟合回归出多种变量间的潜在制约关系，得出在某一生产状态下，为获得期待产品质量应进行哪些最优调整。
同时，深度学习算法能够对结论进行不断迭代，随着系统运行的深入，不断逼近最优解。
设备状态监测方面，算法将进行两项对比。一是将设备状态数据与“专家系统”中故障设备特征值进行对比，及时筛查出潜在故障设备;二是将设备状态数据与其历史状态数据进行对比，及时发现设备状态变化趋势，及时预警。
3.2实现全流程数据采集与智能分析
选煤厂工艺、设备必须要实现全流程监控设计，建设智能感知系统、实时预测系统，让系统具备实时感知生产条件变化，并进行大数据挖掘，主动响应和预测。生产工艺数据自动采集率达到90%以上，将采集的产量、质量、能耗等数据与选煤厂生产工序进行关联，以实现生产过程的全程追溯;在设备方面，增加设备的技术含量，如将传感器附入到泵、电机、大型设备等，提高设备自诊断、远程维护等功能。通过实时采集设备状态数据，为生产安排提供支撑数据;根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测性维护，最大限度地减少设备的非计划性停机。
3.3选煤厂数字化网络向智能化网络转变的物理介质构建思路
智能化网络构建的关键思路是，首先对各子系统进行互联互通，然后数据共享，发布在大数据的云平台上;应用各种软件进行分析，把结果发布给管理人员，经过决策层后再反馈至大数据平台;通过人工设定或者根据程序设定自动与各子系统进行数据交换，自动执行反馈结果。
4选煤智能化发展趋势
4.1单机设备智能化
智能单机设备是智能化选煤厂的重要组成部分。例如智能干选、智能浮选等智能单机设备(系统)等都将是未来研究的重点。
4.2传感、检测技术突破
智能化的发展有赖于传感、检测仪器仪表的准确性及可靠性。智能工厂建设大到整个工艺系统，小到生产设备，再小到每个传感单元，都将需要突破技术壁垒。前面提及的X射线灰分仪、矿浆灰分仪也都属生产环节关键检测技术突破的范畴。
结语
在此，仅仅是智能化选煤厂建设的一部分，智能化选煤还处在起步和快速发展阶段，智能化系统也会随着科技进步不断完善，同时它也给选煤行业带来无尽的想象和可能，选煤设计工作者应该注重以下几点:
(1)转变观念，不能仅仅关注一些传统的选煤方法，更应学习和掌握新兴选煤技术和理念，并能不断创新。
(2)选煤工艺仍是选煤厂设计的主线，智能化是为了更好的实现选煤工艺、保障安全生产、增加企业收益，抛开工艺盲目谈智能化、盲目增加投资是不可取的。
(3)要集思广益，各专业要互相融合，注重基础数据收集和整理，不断完善大数据系统，共同推进选煤行业转型发展。
参考文献
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作者简介
邵博（1987-），男，河南省平顶山市人，2011年毕业于河南理工大学自动化专业，工学学士，就职于中国煤炭科工集团北京华宇工程有限公司，从事选煤厂电气专业设计。