随着我国煤泥水处理技术的不断发展,对选煤厂煤泥水处理的要求越来越高,传统煤泥水处理方法已经难以满足当今环境下的要求。寺河选煤厂作为我国大型选煤厂之一,基础设备已经实现了自动化,但是煤泥水处理环节中药剂添加方法与药剂模式依然沿用传统方法,导致煤泥水处理效果不能满足当前环保要求与经济指标。针对以上问题,论文根据选煤厂实际情况提出改进方法与策略,以满足当前煤泥水处理要求。煤泥水处理过程主要包括浓缩与压滤两个过程,寺河选煤厂浓缩过程单一添加絮凝剂对煤泥水进行处理,药剂添加量则通过人工观察浓缩池溢流水情况确定;压滤过程助滤剂添加量则通过人工观察滤饼效果确定。药剂添加模式不合理,造成主洗车间与压滤车间形成信息孤岛,药剂量不能实现定量添加,造成药耗过高。针对以上情况,论文提出一种基于传感器与智能算法相结合的煤泥水处理方法来代替传统煤泥水处理的方法。该算法中通过传感器采集测量煤泥水处理过程中的数据代替人工观察以获得精确数据,利用基于案例推理技术与模糊控制技术代替人脑思考,将煤泥水处理过程进行量化与智能化。案例推理技术与模糊控制技术是以先前煤泥水处理案例为依据,在新的工况条件出现时给出药剂添加值,实现针对不同工况条件给出对应药剂添加值。针对溢流水浊度测量时浊度仪存在的各种问题,提出了一种基于PSO-LSSVM的溢流水浊度预测方法,并建立模型,以算法预测代替浊度仪测量实现溢流水浊度值获取。论文主要策略是通过传感器采集煤泥水数据传至PLC中,再经以太网传至上位机,在上位机中实现算法预测药剂添加值,再将添加值通过以太网传递至PLC,最后传递至各个执行机构实现药剂自动添加。论文以算法为核心,设计系统控制硬件平台,共同构建煤泥水处理过程中药剂协同控制添加系统。针对浓缩与压滤过程设计对应药剂制备装置,实现集药剂添加、搅拌、存储与添加于一体的药剂箱体。设计药剂添加控制策略,以程序与组态为媒介,通过PLC将控制思想传递至各执行机构,实现煤泥水处理过程药剂协同控制与添加。将药剂协同优化控制系统应用于工业现场,结果显示PAC药剂消耗降低5.16%,PAM药剂消耗降低6.67%,降低了药剂消耗水平,提高了药剂利用率,增加了选煤厂经济效益。同时将工人从繁重的体力劳动中解放出来,节省了劳动力,在一定层度上提高了煤泥水处理设备的处理能力,提高了煤泥水处理效率。现在选煤厂多数为未实现药剂自动添加或者简单的药剂自动添加,没有实现根据煤泥水实际情况智能添加,因此论文中煤泥水处理过程中药剂自动协同优化研究具有一定的研究与推广意义。