浮选作为一种工业规模的选煤方法,在湿法选煤中占据重要比例,是处理0.5mm以下细颗粒煤的主要手段。随着浮选工艺入洗量的增大、入洗原煤的煤质变化波动增大,以及市场对浮选产品品质要求日益严格的形势下,提高浮选工艺过程的自动化程度势在必行。这其中,浮选过程关键参数的在线测量已然成为提高浮选自动化进程的首要因素。目前大多数的浮选生产依靠操作人员观察尾矿颜色特征判定浮选效果,通过取样、烘干、称重的手段分析入料浓度,该过程耗时长,随机误差高。尾矿灰分及入料浓度在线测量已成为制约浮选自动化程度的瓶颈。软测量技术(Soft-Sensing Technique)的发展,为煤泥浮选过程关键参数检测提供了一条新思路。通过数学计算和估计方法,实现对待测过程变量的测量,从而有效解决浮选生产过程中复杂参数的测量问题。在浓度检测方面,基于红外光透射法的浓度计利用光通过煤泥水时衰减程度与被测物料的浓度相关的原理,得到所需的浓度数据。在尾矿测灰方面,利用工业视觉传感器在线捕获尾矿的原始图像,通过滤波器降低原始图像中的噪点及反光的影响。经过色彩空间转换估算采集到的尾矿灰度值。最后,经过长时间的灰度与灰分数据比对得到尾矿灰分与图像灰度的数学关系。入料浓度及尾矿灰分在线监测装置已在唐山矿选煤厂投入应用。结果表明:基于软测量技术的检测装置具有检测效果好,适应能力强,数据分析快速准确等特点,为洗煤厂浮选生产环节的浓度及灰分检测提供一种新的途径。图32幅;表7个;参41篇。