Zagadnienia optymalizacji produkcji grupy zakładów
Transkrypt
Zagadnienia optymalizacji produkcji grupy zakładów
prof. dr hab. inż. .STANISŁAW CIERPISZ Centrum Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa EMAG dr hab. inż. KRYSTIAN KALINOWSKI dr inż. ROMAN KAULA dr inż. JOACHIM PIELOT Katedra Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa Wydział Górnictwa i Geologii, Politechnika Śląska Zagadnienia optymalizacji produkcji grupy zakładów wzbogacania węgla Production Control and Optimisation in a Group of Coal Preparation Plants Sieć powiązań pomiędzy grupą producentów węgla energetycznego i odbiorców produktów handlowych umożliwia wariantową konfigurację planów produkcyjnych poszczególnych kopalń dla wybranych odbiorców tak, aby spełnić warunki ogólnej umowy. Parametrami sterującymi w takim systemie są gęstości rozdziału w poszczególnych procesach wzbogacania oraz proporcje składników tworzących mieszanki energetyczne. Optymalizacja systemu polega na takim doborze parametrów rozdziału, aby maksymalizować efekty produkcyjne według przyjętego kryterium ekonomicznego (np. wartości lub ilości poszczególnych produktów). Przedstawiono zastosowanie modeli symulacyjnych układów technologicznych, sieci powiązań oraz ekonomicznych kryteriów produkcji do analizy całego systemu. Wyniki symulacji wskazują na możliwość uzyskania dodatkowych efektów ekonomicznych w wysokości od kilku do kilkunastu procent w stosunku do zwykle osiąganych w praktyce. A simulation analysis of production of several coal preparation plants for several clients of steam coal blends and clients of coal concentrates has been presented. The aim of simulation was to find the best combination of washed and unwashed fine coal in each plant and best proportion of products sent to each client. The criterion of optimization was the maximum overall tonnage of concentrates of required quality at the constant overall tonnage of the blend. The parameters of the simulation model for each plant were: tonnage of raw fines, washability characteristic, separation density of the fines washing process, desired ash contents in the blend and in concentrates. The simulation analysis showed the extreme character of the production process and demonstrated that it is possible to find the optimum way of production which can result in increase of the concentrate tonnage by 10-18%. 1. WSTĘP 1. INTRODUCTION Kopalnie węgla energetycznego zgrupowane w większych organizmach gospodarczych (spółki, holdingi) są powiązane z grupą elektrowni oraz innych zakładów energetycznych umowami handlowymi, które określają parametry jakościowe, ilość Coal mines grouped in large-scale joint multi-level businesses (conglomerates, holding companies) are bound by several trade contracts signed with a group of power stations or other industrial steam coal consumers. These contracts establish the parameters of MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA 4 Rys. 1. Ogólny schemat blokowy procesów wzbogacania w zakładach przeróbczych KW S.A. (na podstawie (Nycz, 2004) Fig. 1. Block scheme of technological separation processes in KWK S.A. plants (Nycz, 2004) produktów i terminy dostaw. Typową sytuacją jest, że zakłady przeróbki węgla produkują mieszanki energetyczne dla elektrowni, a koncentraty miałowe głównie na eksport. Warunki kontraktu ustalane są w trakcie wzajemnych uzgodnień pomiędzy odbiorcami produktów węglowych, zarządem kopalń oraz samymi kopalniami. Podstawowymi parametrami jakościowymi produktów dla elektrowni jest wartość opałowa, zawartość siarki oraz dodatkowo zawartość popiołu. W niektórych sytuacjach istotnym parametrem staje się zawartość wilgoci (okresy zimowe). Istotnym czynnikiem wpływającym na powiązanie danej kopalni z daną elektrownią są koszty transportu, ogólna jakość mieszanki (zawartość mułów, skład ziarnowy, parametry popiołu) oraz tradycja współpracy. W zbiorze umów handlowych pomiędzy grupą producentów i grupą odbiorców nie zauważa się istotnej interakcji pomiędzy poszczególnymi umowami, tzn. ścisłego uzależnienia warunków ilościowo-jakościowych produktów jednej umowy od innych umów. Typowy schemat technologiczny zakładu przeróbki węgla energetycznego (na przykładzie KW S.A.) przedstawiony jest na rys. 1 [4]. Węgiel surowy, po klasyfikacji wstępnej (+20, (10), (8) mm) wzbogacany jest we wzbogacalnikach z cieczą ciężką (200–20 (10) (8) mm) oraz w osadzarkach (0–20 (10) (8) mm). Węgiel w klasie 0,5–0 mm wzbogacany jest w procesie flotacji (w przypadku węgla koksowego). products, their tonnage and delivery terms as well. Coal preparation plants in Poland produce steam coal blends for power stations and steam coal concentrates mainly for export. The terms & conditions of the said contracts are established in bilateral negotiations between the consumers, the holding company management and that of a particular mine. The basic quality parameters of products for power stations are calorific value, sulphur content and, additionally, ash content. In some cases, also moisture content becomes an important parameter, particularly in the winter time. The transportation costs are also considered when establishing the delivery connections between the mines and consumers. The same applies to the the general quality of blends (content of filter cake, size composition, ash content, etc.) and the tradition of trade. At present, there are no clear correlations between the individual contracts in the sense of strict dependence of the contract terms and conditions from mine to mine as regards the product quality and tonnage (Cierpisz et.all, 2006). A typical layout of a steam coal preparation plant (SCPP) is shown in Figure 1. Raw coal, after primary classification (+20, (10), (8) mm) is washed in heavy media process and in jigs. Coal (0.5 – 0 mm) is washed using a flotation process to obtain coking coal. The total production yields are shown in Figure 2, and their average calorific value in Nr 4(458) KWIECIEŃ 2009 5 31 Wartość opałowa, MJ/kg 60 Udział, % 50 40 30 20 10 29 27 25 23 21 19 17 15 0 MS MP MW SW GW WS Produkty MS MP MW SW GW WS Produkty Rys. 2. Udział poszczególnych produktów Rys. 3. Wartość opałowa w całej produkcji poszczególnych produktów Fig. 2. Yield of products in total production Fig. 3. Calorific value of products MS – miał surowy, MP – półprodukty, MW – miał wzbogacony, SW – produkty średnie wzbogacone, GW – produkty grube, WS – węgiel wsadowy (koksujący) MS – raw fines, MP – middlings, MW – washed fines, SW – midlle size products, GW – upper size products, WS – cooking concentrate Udział ilościowy poszczególnych produktów w całej produkcji przedstawiono na rys. 2, a ich średnią wartość opałową na rys. 3. Z zestawienia widać, że udział produkcji miałów surowych i wzbogaconych wynosi około 80% (całej produkcji), natomiast udział przerostów i pozostałych produktów miałowych wynosi około 3%. Upoważnia to do prowadzenia przybliżonej analizy optymalizacyjnej całej produkcji w oparciu o uproszczony układ technologiczny przedstawiony na rys. 4 (z pominięciem przerostów, mułów i flotokoncentratu). in Figure 3, respectively. It can be seen that the yield of raw and washed fines is ca. 80% of total production and that of middlings and other fine products is ca. 3%. This justifies the need to analyze the whole production of the SCPP and its optimization on the basis of a simplified technological layout presented in Figure 4 (without middlings, filter cakes and froth concentrates). 2. MODEL SYMULACYJNY SYSTEMU 2. SIMULATION MODEL OF THE SYSTEM Uproszczony schemat blokowy układu technologicznego zakładu wzbogacania węgla energetycznego przedstawiono na rys.4. W układzie pominięto sekcję wzbogacania węgla grubego, natomiast sekcję wzbogacania miału reprezentuje proces wzbogacania w osadzarce lub grupie osadzarek. Mieszanka tworzona jest z części koncentratu i miału surowego. Jakość koncentratu kontrolowana jest przez odpowiedni dobór gęstości rozdziału a ilość koncentratu i mieszanki (również jej jakość) ustalana przez odpowiednie proporcje miału surowego i koncentratu R1 i R2. Nadawa węgla surowego (miału) opisana jest dla układu technologicznego o numerze i charakterystyką wzbogacalności wi() oraz natężeniem przepływu Qn(i). The technological system presented in Figure 4 represents the analyzed part of the “i” SCPP consisting mainly of a jig included in a group of parallel jigs. Blend is produced from part of concentrate and a raw fine coal. The quality of concentrate is controlled by adequate choice of the density of separation and the tonnage of concentrate and blend (also their respective quality) by adequate proportions of raw fines and concentrate R1 and R2. Raw coal processed in the „i” technological system is described by its washability characteristic wi() and the feed flow Qn(i). The tonnage of raw coal processed in a jig is set by an adequate choice of the proportion (split) R1(i), the tonnage and quality of MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA 6 Gęstość rozdziału (i,j) R2(i,j) R1(i,j) Nadaw a Q n(i), wi( ) Ak(i,j), Q k(i,j) Ako(i,j) , Q ko(i,j) Proces w zbogacania Koncentrat Mieszanka Q m(i,j), Am(i,j)=Azad(i,j) Q b(i,j) , As(i) Rys. 4. Uproszczony schemat blokowy układu technologicznego Fig. 4. Simplified scheme of the technological system w() f Ak Charakterystyka wzbogacalności Charakterystyka wzbogacania Zmiana ilości nadawy 0,5 P1 P2 Zmiana ilości nadawy Krzywa rozdziału P1 P2 P3 P1 Zmiana gęstości rozdziału P3 P3 P2 gęstość frakcji gęstość frakcji Zmiana gęstości rozdziału Natężenie przepływu koncentratu Qk Rys. 5. Ilustracja procesu wzbogacania węgla w osadzarce Fig. 5. Illustration of coal separation in a jig Ilość nadawy kierowanej do wzbogacania ustalana jest poprzez dobór proporcji rozdziału R1(i), natomiast ilość i jakość mieszanki oraz koncentratu poprzez jednoczesny dobór R1(i), i i R2(i). Efektywność wzbogacania węgla w osadzarce opisana jest przez krzywą rozdziału fi(). Ilustracja procesu wzbogacania węgla we wzbogacalniku grawitacyjnym (osadzarce) przedstawiona jest na rys. 5. Na rysunku pokazano wpływ zmian ilości nadawy oraz wpływ zmian gęstości rozdziału na wychód i zawartość popiołu koncentratu z osadzarki. W układzie przedstawionym na rys. 4 obowiązują następujące zależności: the concentrate and the blend by a simultaneous choice of R1(i), i and R2(i). The effectiveness of coal washing in a jig is described by a partition curve fi(). Illustration of a coal washing process in a jig is shown in Figure 5. The same figure illustrates also the influence of the changes in feed tonnage and changes of separation density on the concentrate yield and ash content. The system represented in Figure 4 can be described by the following equations: Qko(i, j ) Qn(i ) [1 R1(i, j )] wi ( ) fi ( ) d Qko(i, j ) Qn(i ) [1 R1(i, j )] wi ( ) fi ( ) d Qk (i, j ) Qko(i, j ) [1 R 2(i, j )] Qk (i, j ) Qko(i, j ) [1 R 2(i, j )] 0 0 1 Ako(i, j ) Ak (i, j ) wi ( ) fi ( ) ai ( ) d Qko(i, j ) 0 Qb (i, j ) Qn (i ) R1 (i, j ) 1 wi ( ) fi ( ) ai ( ) d Qko(i, j ) 0 Qb (i, j ) Qn (i ) R1 (i, j ) Qm (i, j ) Qb (i, j ) Qko (i, j ) R2 (i, j ) Qm (i, j ) Qb (i, j ) Qko (i, j ) R2 (i, j ) Am (i, j ) Ako(i, j ) Ak (i, j ) Qb(i, j ) As (i ) Qko(i, j ) Ako(i, j ) Qm(i, j ) Am (i, j ) (1) Qb(i, j ) As (i ) Qko(i, j ) Ako(i, j ) Qm(i, j ) (1) Nr 4(458) KWIECIEŃ 2009 7 UMOWY HANDLOWE warunki kontraktów Odbiorca 2 Nadawa Parametry rozdziału Koncentrat Z1 Mieszanka Nadawa Parametry rozdziału Odbiorca “j” Koncentrat Z2 Mieszanka Nadawa Eksport Parametry rozdziału Koncentrat ODBIORCY PLANY PRODUKCYJNE Parametry rozdziału GRUPA ZAKŁADÓW Z”i” Mieszanka T R A N S P O R T Rys. 6. Schemat powiązań grupy zakładów wzbogacania węgla energetycznego z odbiorcami Fig. 6. Scheme of connections among group of preparation plants and clients gdzie: Qn(i) – natężenie przepływu nadawy miału surowego, Mg/h Qko(i,j ) – natężenie przepływu koncentratu, Mg/h Qk(i,j) – natężenie przepływu koncentratu (produkt handlowy), Mg/h wi() – charakterystyka wzbogacalności węgla surowego, fi() – krzywa rozdziału osadzarki, ai() – zawartość popiołu we frakcji węgla o gęstości ρ, % Ak(i,j) – zawartość popiołu w koncentracie, % As(i) – zawartość popiołu w miale surowym, % Qm(i,j) – natężenie przepływu mieszanki (produkt handlowy), Mg/h i – numer zakładu wzbogacania węgla, j – numer odbiorcy. Ogólna struktura przykładowego systemu powiązań grupy zakładów wzbogacania węgla energetycznego z odbiorcami (elektrownie, kotłownie, eksport) przedstawiona jest na rys. 6. W tym systemie, przykładowo pięć zakładów wzbogacania węgla produkuje mieszanki węgla energetycznego dla sześciu odbiorców (elektrownie, elektrociepłownie, itp.) oraz koncentraty na eksport. Każdy zakład produkuje koncentraty oraz mieszanki, których ilości i jakość (zawartość popiołu, wartość opałowa) ustalane są przez odpowiedni dobór parametrów rozdziału (gęstości rozdziału osadzarek i proporcje ilościowe składników (miał surowy, koncentrat) stosownie do warunków kontraktów. Sieć powiązań pomiędzy zakładami i odbiorcami oraz istnienie wielu kombinacji wartości parametrów rozdziału decydujących o ilości i jakości strumieni produktów w sieci powodują, że warunki kontraktu where: Qn(i) – flow of fine raw coal, Mg/h Qko(i,j) – flow of concentrate, Mg/h Qk(i,j) – flow of concentrate (saleable product), wi() – raw coal washability characteristic, fi() – jig partition curve, ai() – ash content in the density fraction , % Ak(i,j) – ash content in concentrate, % As(i) – ash content in raw fines, % Qm(i,j) – flow of blend (final product), i – number of the SCPP, j – number of the consumer. A structure of a system of connections between individual SCPPs and consumers (power stations, heat generating plants, export facilities) is shown in Figure 6. In this exemplary system, five SCPPs produce steam coal blends for six power stations, and concentrates for export. Each SCPPproduces concentrates and blends according to the terms of contracts which set out the tonnage and quality (calorific value and ash) of products defined by proper choice of separation densities and proportions of components. It can be seen from the initial analysis, that the terms of all contracts can be met for many combinations of separation parameters of the existing network of connections between the producers and consumers. A detailed analysis of the production results of the group of SCPPs to find algorithms of optimal choice MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA 8 ZADANE PARAMETRY ILOŚCIOWE I JAKOŚCIOWE PRODUKTÓW (model symulacyjny zadanej produkcji dla grupy odbiorców) MAKSYMALIZOWANA DODATKOWA PRODUKCJA np. KONCENTRATU D PORÓWNANIE AKTUALNE PARAMETRY ILOŚCIOWE I JAKOŚCIOWE PRODUKTÓW D ODBIORCY MODEL SYMULACYJNY OPTYMALNEGO DOBORU PARAMETRÓW ROZDZIAŁU MAKSYMALIZUJĄCYCH DODATKOWĄ PRODUKCJĘ MODEL SYMULACYJNY GRUPY ZAKŁADÓW Rys. 7. Schemat blokowy modelu symulacyjnego systemu grupy kopalń i grupy odbiorców produktów handlowych Fig. 7. Simulation model of a group of plants and a group of coal products clients pomiędzy producentem (koncern) i odbiorcą (zakłady energetyczne) mogą być spełnione na wiele sposobów. Wariantowa analiza efektów produkcji grupy kopalń oraz procedury wyboru optymalnych sposobów produkcji w poszczególnych zakładach jest skomplikowana i praktycznie możliwa z zastosowaniem programów symulujących poszczególne elementy systemu (Cierpisz i inn., 2001, 2005, 2006). Ogólny schemat blokowy modelu symulacyjnego grupy zakładów wzbogacania węgla energetycznego powiązanych poprzez sieć transportową z grupą odbiorców produktów handlowych przedstawiony jest na rys. 7. Ekonomiczne kryteria optymalizacji produkcji M(j) o zadanych parametrach jakościowych A(i,j) powinny uwzględniać koszty produkcji, koszty transportu, możliwości realizacji i wszelkie ograniczenia wynikające z umów, a dotyczące innych parametrów jakościowych (wartość opałowa, zawartość wilgoci, siarki) oraz preferencji odbiorca-producent. Powinny one również uwzględniać zmienność charakterystyk wzbogacalności poszczególnych węgli surowych, ich ilości oraz konieczności okresowego magazynowania ich na zwałach. Jako najbardziej ogólny ekonomiczny cel sterowania należy przyjąć maksymalizację zysku wynikającego ze sprzedaży produktów węgla (energetycznego): of production programs in each SCPP is, however, complicated and requires simulation modeling of all system components (Cierpisz, 2007). Such analysis for one SCPP was presented in some papers (Cierpisz & Gottfried, 1976 and Clarkson, 1992). The analysis of parallel coal washing processes was also presented in some papers ( King, 2001, Luttrell et all.2000, and Lyman, 1993). The scheme of simulation model of a group of SCPPs linked through transportation routes with the group of products consumers is shown in Figure 7. m n MaxZ Max ( M mj Cmj K mj ) ( M kj Ckj K kj ) j n 1 j 1 m n MaxZ Max ( M mj Cmj K mj ) ( M kj Ckj K kj ) j n 1 j 1 (3) (3) The economic criterion of product tonnage optimization M(j) in function of the desired quality (for instance, ash content) and the parameters A(i,j) should include the production costs, transportation costs, production feasibility aspects, and all requirements resulting from the contracts as regards other quality parameters (calorific value, sulphur content, moisture) and the consumer-producer preferences. The criterion should also include the variable washability characteristic of raw coals, the tonnages and the necessity for the storage of the product on stockpiles. The maximization of profit on sales of products should be accepted as a general economic goal of control: Nr 4(458) KWIECIEŃ 2009 9 z ograniczeniami nałożonymi na parametry jakościowe produktów: Am ( k ) min Am ( k ) Am ( k ) max Wm ( k ) Wm ( k ) max Am ( k ) min Am ( k ) Am ( k ) max Wm ( k ) Wm ( k ) max CVm ( k ) min CVm ( k ) CVm ( k ) max (4) S m( k ) S m( k ) max CVm ( k ) min CVm ( k ) CVm ( k ) max (4) S m( k ) S m( k ) max M m( k ) min M m( k ) M m( k ) max gdzie: Z – zysk (zł), Mm(k),j – masa mieszanki energetycznej (koncentratu) j-tego produktu, Mg, Cm(k),j – cena jednostkowa j-tego produktu mieszanki (koncentratu), zł/Mg, Km(k),j – koszty produkcji j-tego produktu mieszanki (koncentratu), zł/Mg, Am(k),j – zawartość popiołu j-tego produktu mieszanki (koncentratu), %, Wm(k),j – zawartość wilgoci j-tego produktu mieszanki (koncentratu), %, CVm(k),j– wartość opałowa j-tego produktu mieszanki (koncentratu), kJ/kg, Sm(k),j – zawartość siarki j-tego produktu mieszanki (koncentratu), %. W zależności od ostrości danego ograniczenia (min, max), cel sterowania zmienia swój ekonomiczny i technologiczny charakter, przechodząc od czysto ekonomicznego kryterium, przy braku jakościowych ograniczeń (możliwość zbytu produktów o dowolnej jakości), do czysto technologicznego kryterium stabilizacji wybranych parametrów jakościowych na zadanym poziomie wynikającym z zawartego kontraktu. Najczęściej stosowane są kryteria o charakterze ekonomiczno-technologicznym, w których występują jednocześnie zadania maksymalizacji zysku i zadania stabilizacji części parametrów jakościowych i ilościowych na zadanym poziomie. W niniejszej pracy kryterium optymalizacji było osiągnięcie maksymalnej ilości łącznego koncentratu na eksport ( o zadanej jakości) przy zachowaniu zadanej ilości mieszanek i zadanych średnich ich parametrach jakościowych, dostarczanych do elektrowni. Kryterium to wyrazić można przy pomocy wzoru (5), który jest zmodyfikowaną postacią wzorów (3) i (4): Max{Mok (7)} Max with considering the requirements on quality parameters of products: Q (i, n) t (,7)) k i Mom( j ) Momzad , Aom( j ) Aomzad M m( k ) min M m( k ) M m( k ) max where: Z – profit (PLN), Mm(k),j – tonnage of steam coal blend (concentrate) of “j-th” product, Mg, Cm(k),j – unit price of „j-th” blend (concentrate), PLN/Mg, Km(k),j – production costs of „j-th” blend (concentrate), PLN/Mg, Am(k),j – ash content in „j-th” blend (concentrate), %, Wm(k),j – moisture content in „j-th” blend (concentrate), %, CVm(k),j – calorific value of „j-th” blend (concentrate), kJ/kg, Sm(k),j – sulphur content in „j-th” blend (concentrate), %. The economic and technological character of the goal of such control depends on the requirement level (min, max) and the quality parameters. In terms of the pure economic goal – if there are no requirements on quality parameters, and in terms of the pure technological criterion of stabilization of chosen quality parameter. The most common criterion is a combination of both goals, when the maximization of profit requires also a requirement on quality parameters. In the case discussed in the paper, the criterion of optimization was the maximum tonnage of concentrate for export (desired quality) at the desired tonnage of blends for power stations (desired mean quality parameters). This criterion is described by equation (5) which results from equations (3) and (4): Max{Mok (7)} Max p Q (i, n) t (,7)) k i (5) Parametrami dobieranymi w celu spełnienia kryterium (5) są gęstości rozdziału w poszczególnych układach technologicznych wzbogacania węgla (i,j) i proporcje rozdziału strumieni nadawy i produktów R1(i,j) oraz R2(i,j). Mom( j ) Momzad , Aom( j ) Aomzad p (5) Variables which are used to find the maximum of function (5) are: separation densities in plants (i,j) and proportions of streams of raw fines R1(i,j) and concentrates R2(i,j) (creating blends). 10 MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA 3. WYNIKI SYMULACJI 3. RESULTS OF SIMULATION Analiza sieci powiązań pomiędzy grupą zakładów przeróbczych i odbiorców produktów węglowych pokazuje, że realizację zawartych umów można wykonać na wiele sposobów, dostosowując odpowiednio parametry ilościowo-jakościowe produktów jednego zakładu do odpowiednich parametrów produktów innych zakładów w rozpatrywanej grupie. Uzyskać przy tym można istotny wzrost wartości (masy) produktów z tej samej wyjściowej masy nadaw miałów surowych w poszczególnych zakładach w stosunku do powiązań stosowanych w praktyce. Dalsza analiza pokazuje, że istotny wzrost produkcji można uzyskać zmieniając technologię produkcji mieszanek energetycznych, stosując produkcję koncentratu o parametrach jakościowych mieszanki, a więc wzbogacając węgiel surowy przy odpowiednio wysokich gęstościach rozdziału. W tym przypadku rezygnuje się z produkcji mieszanki poprzez łączenie części miału surowego z częścią koncentratu o dobrej jakości. Efekty te zależą od przyjętego kryterium optymalizacji oraz ograniczeń wprowadzonych w ustalanych planach produkcyjnych dla poszczególnych kopalń. Analizowano trzy struktury technologiczne poszczególnych zakładów: produkcja mieszanki w zakładzie przeróbczym z części koncentratu przeznaczonego na eksport i części miału surowego (struktura A), produkcja mieszanki u odbiorcy z części koncentratu przeznaczonego na eksport i części miału surowego (struktura B), produkcja koncentratu na eksport i produktu dla elektrowni jako koncentratu o jakości mieszanki (posobne wzbogacanie miału surowego przy rożnych gęstościach rozdziału (struktura C). W analizie optymalizacyjnej rozpatrzono następujące ograniczenia dla każdego zakładu: zadane, według kontraktu, ilości i średnie parametry jakości mieszanek dla odbiorców (stan aktualny – odniesienia), brak ograniczeń na jakość mieszanek dla poszczególnych odbiorców oraz koncentratu na eksport, brak ograniczeń na jakość mieszanek dla poszczególnych odbiorców, natomiast jakość koncentratu jest równa zadanej średniej jakości, jakość mieszanek jest równa średniej zadanej jakości dla poszczególnego odbiorcy, natomiast brak ograniczeń na jakość koncentratu na eksport, The analysis of the network of connections between the group of SCPPs and consumers shows that the terms of contracts can be met in many ways by adjusting the tonnage and products quality in one plant in relation to these parameters in other plants. As a result of these adjustments it is possible to increase the overall tonnage of products of the desired quality from the same tonnage of input raw coal in comparison to the results achieved in the currently used practice. Further analysis shows that substantial production increase can be obtained when blends are produced directly as concentrates having the quality of blends, and not from the streams of raw coal and high quality concentrates. These effects depend on the accepted optimization criterion and the requirements of the production plans in each plant. Three technological structures were analyzed: production of the blend in a plant from a part of concentrate produced for export and a part of raw fine coal (structure A), production of the blend at a consumer (power station) from a part of concentrate for export and a part of fine raw coal (structure B), production of the blend directly as a concentrate of the blend quality (high density of separation) and then concentrate for export (low separation density – structure C). The following requirements on production in each plant were considered in the simulation analysis: desired, according to the contract, tonnages and mean parameters of the blends quality for consumers (the present state as a reference), no requirements on quality of concentrates for export and blends for powers stations, no requirements on blends quality for power stations but quality of concentrates for export similarly as in the reference, the blends quality equal to the mean quality desired for each power station but no requirement on concentrate quality, Nr 4(458) KWIECIEŃ 2009 jakość mieszanek jest równa średniej zadanej jakości dla poszczególnego odbiorcy, natomiast jakość koncentratu na eksport jest równa zadanej średniej jakości, Poniżej przedstawiono wyniki obliczeń symulacyjnych dla następujących przykładowych wariantów: 11 the blends quality equal to the mean quality desired for each power station and concentrate quality equal to the mean desired value similarly as in the reference. The results of simulation for four analyzed cases are as follows: Wariant (I) jest wariantem wyjściowym, ilustrującym praktycznie realizowany plan produkcji według umów. Ilości i zawartości popiołu produktów handlowych poszczególnych zakładów wynikają z indywidualnych umów z poszczególnymi odbiorcami. Przyjmuje się, że sumaryczna ilość mieszanek i koncentratów wynosi 100%. Case (I) is a reference situation illustrating the accomplishment of the current production plan according to the relevant contracts. The tonnages and ash contents (quality parameters) of products result from individual contracts between each plant and each client. The total tonnage of blends and concentrates is 100%. Wariant (II) jest wariantem, w którym wszystkie produkty poszczególnych producentów mają parametry jakościowe identyczne ze średnimi parametrami określonymi przez odbiorców, wobec czego brak jest uśredniania u odbiorców. Przy zachowaniu 100% ilości mieszanek (jak w (I)) optymalny dobór parametrów rozdziału R1, R2, powoduje wzrost ilości koncentratu o Mk=3,26%. Case (II) illustrates the situation when the quality of all products in plants is the same like that desired by each client; it means that there is no averaging (blending) of quality at the clients’ sites. The tonnage of blends is 100% (like in Case I) but the optimal choice of separation parameters (R1, R2, ) results in increase of the concentrate tonnage by Mk = 3,26%. Wariant (III) zachowuje wszystkie warunki jakościowe produktów jak w wariancie (I). Optymalizowane są wartości parametrów rozdziału R1, R2, tak, aby przy zachowaniu tych samych średnich parametrów mieszanki uzyskać maksymalną ilość koncentratu Mok(7). W efekcie optymalizacji uzyskuje się inną sieć powiązań pomiędzy poszczególnymi producentami i odbiorcami. Uzyskany wzrost ilości koncentratu wynosi w tym przypadku Mk=6,3%. Case (III) illustrates the situation when the requirements on all products quality are the same like in Case (I). The separation parameters R1, R2, are optimized to obtain the maximum tonnage of concentrate Mok(7) at the same (in reference) mean quality parameters of the blend. The increase of concentrate tonnage is Mk = 6,3%. Wariant (IV) zakłada zmianę technologii produkcji w postaci wzbogacania całego miału surowego. W układach technologicznych poszczególnych zakładów koncentraty produkowane są przy gęstościach rozdziału 1 zapewniających uzyskanie zadanych średnich zawartości popiołu, podobnie mieszanki produkowane są jako produkty wzbogacania przy wysokich gęstościach rozdziału 2. W tym przypadku uzyskany wzrost ilości koncentratu jest bardzo znaczny i wynosi Mk =18,6%. Ilustracja powiązań pomiędzy producentami i odbiorcami w powyższych wariantach przedstawiona jest na rys. 8a, b, c, d, e. Case (IV) illustrates the situation when the technology of production is changed and the whole fine raw coal is washed. In each plant, concentrate is produced at the separation densities 1 to obtain the desired mean ash content; similarly blends are produced directly as concentrates at high separation densities 2 to obtain the required mean ash content. The increase of concentrate tonnage in this case is Mk = 18,6%. The illustration of connections between producers and consumers in the above technological cases is presented in Figure 8a, b, c, d, e. MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA 12 1,4 1,2 M m ln M g 1,0 0,8 O7 O2 0,6 0,4 O3 O7 O2 O1 O1 O2 O1 O6 O3 0,2 O7 O3 O3 O7 O7 O1 O4 O3 O4 O5 O6 O5 0 1 2 3 4 5 Kopalnia Rys. 8a. Sieć powiązań pomiędzy kopalniami i odbiorcami (O1 – O7) dla wariantu I (masa produktów) Fig. 8a. Network of connections among mines and consumers for case I (tonnage) 30 O2 O3 25 A % 20 O6 O2 O3 O1 O1 O1 O3 O4 O5 O1 O3 O2 O3 O4 O5 O6 15 10 O7 O7 O7 O7 O7 5 0 1 2 3 4 5 Kopalnia Rys. 8b. Sieć powiązań pomiędzy kopalniami i odbiorcami (O1 – O7) dla wariantu I (zawartość popiołu) Fig. 8b. Network of connections among mines and consumers for case I (ash content) O2 O7 1,4 O3 M m ln M g 1,2 O1 1,0 O7 0,8 O4 0,6 0,4 O6 0,2 O2 O5 O5 O3 O1 0 1 2 3 4 5 Kopalnia Rys. 8c. Sieć powiązań pomiędzy kopalniami i odbiorcami (O1 – O7) dla wariantu II (masa produktów) Fig. 8c. Network of connections among mines and consumers for case II (tonnage) 1,4 M m ln M g 1,2 O7 O3 O2 O1 1,0 O7 0,8 O2 0,6 0,4 O1 O4 O3 O5 O6 0,2 O6 O4 0 1 2 3 4 5 Kopalnia Rys. 8d. Sieć powiązań pomiędzy kopalniami i odbiorcami (O1 – O7) dla wariantu III (masa produktów) Fig. 8d. Network of connections among mines and consumers for case III (tonnage) Nr 4(458) KWIECIEŃ 2009 1,4 13 O7 O3 O1 O2 M m ln M g 1,2 O7 1,0 0,8 0,6 O2 O4 0,4 O6 O5 0,2 O7 O4 0 1 2 3 4 5 Rys. 8e. Sieć powiązań pomiędzy kopalniami i odbiorcami (O1 – O7) dla wariantu IV (masa produktów) Fig. 8e. Network of connections among mines and consumers for case IV (tonnage) 4. WNIOSKI 4. CONCLUSIONS Analiza symulacyjna kilkunastu wariantów technologicznych powiązań pomiędzy zakładami przeróbczymi i odbiorcami oraz ich optymalizacji prowadzi do następujących wniosków: 1. Wzrost masy koncentratu w poszczególnych wariantach zależy głównie od sposobu tworzenia mieszanki (produktu dla elektrowni). Największy wzrost (ok. 18%) uzyskuje się w przypadku, gdy produkt dla elektrowni powstaje wyłącznie ze wzbogacania całej masy miału surowego przy odpowiednio wysokiej gęstości rozdziału zapewniającej bezpośrednio uzyskanie zadanej zawartości popiołu (21-22%) lub zadanej wartości opałowej (21-22 MJ/kg). Eliminuje się w tym przypadku produkcję mieszanki z części koncentratu przeznaczonego na eksport i części miału surowego kierowanego bezpośrednio do mieszanki. Oznacza to, że inwestycje w zwiększenie wydajności procesów wzbogacania w osadzarkach są najbardziej efektywne ekonomicznie. 2. Interesującym przypadkiem jest wariant, w którym mieszanki dla elektrowni i koncentrat na eksport produkowane są w identyczny sposób jak w układzie podstawowym (stosowanym w praktyce), natomiast cały wzrost masy koncentratu (ok. 15%) wynika ze wzbogacania całego miału surowego (przy różnych gęstościach rozdziału). 3. Najmniejszy wzrost masy koncentratu uzyskuje się w układzie optymalnym (3,5-4,5%), gdy kryterium optymalizacji wymaga, aby kopalnie produkowały koncentraty o zawartościach popiołu ściśle równych średniej rocznej wartości zadanej. Lepszy wynik uzyskuje się, gdy dopuszcza się, (jak to się dzieje w rzeczywistości), aby kopalnie produkowały koncentraty o różnych (odpowiednio dobranych) zawartościach popiołu, średnio równych rocznej wartości zadanej (6-10%). Simulation analysis of a number of technological variants of connections between SCPPs and consumers and their optimization leads us to the following conclusions: 1. An increase in the concentrate tonnage in most of cases depends mainly how blend is produced as a product for a power station. The biggest increase (ca.18%) can be gained in the case when the product for a power station is produced directly from washing all fine raw coal at the adequate separation density to obtain the desired mean ash content (21-22%), or the desired mean calorific value (21-22 MJ/kg). In this case, production of the blend from a part of raw coal and a part of high quality concentrate is eliminated. This means that investments in the increase of capacity of jigtype coal washing are the most profitable. 2. An interesting case is when blends for power stations and concentrate are produced with the requirements exactly the same as those in the reference case (the current situation) but the whole increase in the concentrate tonnage (ca.15%) is due to washing all fine raw coal at different separation densities (p.1). 3. The smallest increase of concentrate tonnage (3,54,5%) is achieved when the criterion of optimization requires that the plants produce concentrates of ash contents exactly equal to the mean desired value (yearly). A better result (6-10%) is achieved when the quality of concentrates from each plant can differ slightly, but the mean ash content equals to the desired value. These effects come from the optimization of parallel washing facilities (plants), similarly to those in a single plant. 14 MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA 4. Zauważyć należy, że procedury optymalizacyjne prowadzą do uproszczenia sieci powiązań pomiędzy producentami i odbiorcami, sugerując często powiązania jednej kopalni z 2-3 odbiorcami. Wzrost masy koncentratu w danym układzie technologicznym zależy od zadanej zawartości popiołu w koncentracie. Dla pewnej (niskiej) zawartości popiołu wzrost ten może nawet być równy zero (w pewnych warunkach), wzrastając wraz ze wzrostem zadanej zawartości popiołu w koncentracie. 5. Przedstawione efekty optymalizacji zostały wyznaczone dla uproszczonych schematów technologicznych, w których pominięto dodawanie do mieszanek przerostów, odwodnionych mułów węglowych lub flotokoncentratów. W praktycznych sytuacjach technologicznych efekty optymalizacji mogą być mniejsze, a analiza powinna być powtórzona dla układów uwzględniających te składniki. 4. It should be noticed that the optimization procedures result also in a simpler network of connections between plants and power stations, suggesting often the reduction of consumers to 2-3 for one plant. The result of optimization (increase of concentrate tonnage) depends on the desired ash content in a concentrate; small effect for low ash contents and high for higher ash contents. 5. The results of optimization presented in this paper was obtained for simplified technological layouts of SCPPs, whithout middlings, dewatered slurries or froth concentrates added to the blends. The results of optimization can be lower in practical situations, and the optimization calculations should be repeated taking into account the above components characterized by high moisture content. Literatura References 1. Cierpisz S., Gottfried B.:1977. Theoretical aspects of coal washer performance. International Journal of Mineral Processing, no 4. 2. Cierpisz S.: 2007. Computer Simulation and Optimization of Control Systems in Coal Preparation Plants. Clearwater Coal Conference, Florida. 3. Cierpisz S., Kalinowski K., Kaula R., Pielot J.: 2006. Sterowanie i optymalizacja produkcji grupy zakładów przeróbki węgla. Monografia. Politechnika Śląska, Gliwice. 4. Clarkson C.J.: 1992. Optimisation of Coal Production from Face to Customer. 3rd Large Open Pit Mining Conference. Makcay, Australia.. 5. King R.: P.2001. Modeling and Simulation of Mineral Processing Systems. Butterworth & Heinemann. 6. Luttrell G.H.,Catarious D.M., Miller J.D., Stanley F.L.: 2000. An Evaluation of Plantwide Control Strategies for Coal Preparation Plants. Control 2000. SME. (edtited by Herbst). 7. Lyman G.,J.: 1993. Computational Procedures in Optimizatioon of Beneficiation Circuits Based on Incremental Grade of Ash Content. Trans. Inst. Mining and Metallurgy, Section C, 102. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Cierpisz S., Gottfried B. 1977. Theoretical aspects of coal washer performance. International Journal of Mineral Processing, no 4. Cierpisz S. 2007. Computer Simulation and Optimization of Control Systems in Coal Preparation Plants. Clearwater Coal Conference, Florida. Cierpisz S., Kalinowski K., Kaula R., Pielot J.: 2006. Optimization of production control of a group of coal preparation plants. Monography. Silesian University of Technology, Gliwice. (in Polish). Clarkson C.J. 1992. Optimisation of Coal Production from Face to Customer. 3rd Large Open Pit Mining Conference. Makcay, Australia.. King R.,P.2001. Modeling and Simulation of Mineral Processing Systems. Butterworth & Heinemann. Luttrell G.H.,Catarious D.M.,Miller J.D.,Stanley F.L. 2000. An Evaluation of Plantwide Control Strategies for Coal Preparation Plants. Control 2000. SME. (edtited by Herbst). Lyman G.,J.1993. Computational Procedures in Optimizatioon of Beneficiation Circuits Based on Incremental Grade of Ash Content. Trans. Inst. Mining and Metallurgy, Section C, 102. Recenzent: dr inż. Władysław Mironowicz ТЕМАТИКА ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА ПРЕДПРИЯТИЙ ОБОГАЩЕНИЯ УГЛЯ Благодаря сети взаимосвязи между группой производителей энергетического угля и потребителями коммерческих продуктов возможна вариантная конфигурация производственных планов некоторых шахт для определенных потребителей таким образом, чтобы выполнить условия общего договора. Ведущими параметрами в такой системе является густота разделения в отдельных процессах обогащения и пропорции компонентов, создающих энергетические смеси. Оптимизация системы заключается в таком отборе параметров разделения, чтобы максимально увеличивать производственные эффекты по принятым экономическим критериям (напр. стоимости или количеству отдельных продуктов). Представлено применение симулирующих моделей технологических систем, сети взаимосвязи и экономических критериев производства в анализе целой системы. Результаты симуляции показывают возможность получения дополнительных экономических эффектов от нескольких до более десяти процентов по отношению к обычно достигаемым в практике.