在“中国制造2025”环境下,提高创新能力和降低能耗比成为了煤矿企业发展的新方向。目前,煤矿企业在基本实现机械化生产的前提下,应采用多角度、多层次分析思考生产环节中存在的不足,这样有利于生产全过程的自动化和智能化。选煤厂煤泥水处理过程是影响选煤厂生产效率和系统稳定性的重要工艺环节,而浓缩机作为煤泥水处理过程中的核心环节之一,直接影响到煤泥水絮凝沉降和选煤厂洗水闭路循环的效果。本文针对贺西选煤厂浓缩机的相关核心变量无法实时在线监测,浓缩机内部情况无法实现透明、原有絮凝剂和凝聚剂加药系统只是实现单独控制、浓缩机排料环节依然通过手动完成等情况,提出了关于浓缩机浓缩过程仿真与控制研究。对于现场工作人员来说,由于浓缩机内部情况是非透明的,而煤泥水的沉降环节又是一个复杂多干扰的过程,导致在发生问题时无法针对具体情况对浓缩机进行及时合适的调整。本文运用FLUENT软件对浓缩机进行模拟仿真,根据速度矢量场定义了浓缩机内部存在4个区域分别为A进口回流区、B中部回流区、C出口回流区和D上部溢流区,不同区域内水流对煤颗粒沉降的影响效果不同。利用浓度场可以分析煤泥水浓度的分布情况,同时还可以利用PBM模型观察不同颗粒粒径在浓缩机内部的分布情况,使浓缩机内部情况更加透明化,方便人们更为透彻了解浓缩机运行情况。根据现场实际情况对浓缩机入料煤泥水在添加药剂、不同流量、不同浓度和不同粒度组成的情况下,对浓缩机内部流场的情况进行了30min模拟仿真,发现了PBM模型可以对浓缩机加药环节进行模拟,提高了模型的精确性。入料流量不断增加使浓缩机内部速度增大,同时增大了浓缩机内部颗粒的平均粒径。入料浓度不断增加使浓缩机底部的浓度增长速度加快的同时也不断增大浓缩机内部颗粒的平均粒径。而入料粒度组成,对煤泥沉降的影响较小,但随细小颗粒所占比的提高,煤泥颗粒的平均粒径不断增大。根据现场实际数据对浓缩机内部情况的分析,对于浓缩机自动控制系统策略的制定具有重要意义。本文根据浓缩机工作过程的实际情况,发现作为浓缩机控制系统重要指标的浓缩机沉降厚度和浓缩机底部浓度只能通过人工方式获取,对控制浓缩机具有极大的滞后性。因此提出了通过对浓缩机入料浓度、入料流量、溢流浓度、絮凝剂加药量和凝聚剂加药量作为输入变量,将煤泥厚度和底部相关位置浓度作为输出变量的GSA-LSSVM模型对浓缩机煤泥厚度和浓缩机不同位置的浓度进行预测,对浓缩机中的关键参数实现超前获取,为浓缩机自动控制提供了扎实的理论基础。浓缩机浓缩过程自动控制系统其主要核心是药剂系统的自动添加和浓缩机自动排料的启停。针对药剂的添加环节,本文利用专家规则建立的浓缩机系统评价模型完成对药剂系统的快速调整。其过程通过Matlab/Simulink作为模型的运行平台利用OPC技术实现与PLC控制器的整体控制。评价模型以溢流浓度、煤泥厚度和底部浓度作为专家规则变量,对不同范围下的变量利用设置好的知识库,调整絮凝剂和凝聚剂的添加量来使系统重新稳定在合理范围内。加药量的添加通过PLC控制器实现并将新的加药量重新在GSA-LSSVM模型下计算,再用评价模型检验是否合理,经过多次快速调整,最后使药剂添加量、溢流浓度等变量在最短的时间内达到允许范围,保证了30min后煤泥厚度与底部浓度预测数值和实际数值的误差在规定范围内以及控制系统整体稳定性的提高。对于浓缩机自动排料环节既要考虑到浓缩机沉降是否达标,同时也要考虑到下一环节中煤泥桶内液位的高低,并通过PLC控制器完成对煤泥桶入口阀门,浓缩机底流泵,浓缩机底流阀等执行机构加以控制,实现对浓缩机自动排料环节的自动化。并且在每次关闭阀门时,利用此刻的浓缩机入料浓度和流量,对絮凝剂和凝聚剂完成初始设定,为下一个周期模型的预测做好准备。本文利用PLC控制器实现对传感器信号的采集和执行机构的控制并通过交换机实现信息的交互。数据通过OPC传给上位机软件进行数据显示及Matlab平台进行模型计算,同时将修改后的数据通过以太网传回到PLC控制器内,完成对执行机构的调整,实现了浓缩机浓缩过程的在线监测和自动控制。通过在贺西选煤厂的实际应用,发现煤泥厚度变化范围减小了0.33m,30min的浓缩机溢流平均浓度由34.11 g·L^-1降为12.14 g·L^-1,滤饼水分含量降低了3.1%,说明系统在投入使用后,系统稳定性增强,生产效率更高,进一步提高了选煤厂经济效益,为实现选煤厂能提供新思路。