在選煤廠生產過程中，藥劑添加是浮選、絮凝等核心工藝的關鍵環節，其精準性與經濟性直接影響精煤質量、水資源利用率及生產成本。傳統加藥模式依賴人工經驗調控，存在"過加藥浪費成本、欠加藥影響分選"的雙重痛點，且難以應對煤質波動、工況變化帶來的非線性耦合挑戰。中鐵城際依托深厚的軌道交通智能控制技術積淀與選煤行業深度實踐，創新研發了"四層協同架構+經濟性多目標優化"的智能加藥管理系統，實現了從數據感知到智能決策的全流程閉環控制，為選煤廠提供了"精準、高效、經濟"的加藥解決方案。

一、四層協同架構：從數據感知到智能決策的技術閉環

中鐵城際智能加藥管理平臺采用"數據采集-信息轉換-動態控制-智能決策"四層架構，各層級深度融合工業機理與人工智能技術，針對性解決選煤廠加藥場景的復雜性問題。

1. 數據采集層：全要素感知，破解工況數據采集難題

選煤廠加藥系統涉及浮選機液位、攪拌轉速、藥劑泵頻率、溢流濁度、底流濃度、清水層高度等多類參數，且設備運行環境惡劣（粉塵、振動、電磁干擾強）。中鐵城際自主研發的"多模態感知終端"，通過以下創新實現全要素精準采集：

高魯棒性傳感器網絡：針對選煤廠特殊工況，采用防爆型、抗腐蝕的工業級傳感器（如超聲波液位計、電磁流量計、濁度儀），防護等級達IP67，支持-40℃~85℃寬溫工作，解決傳統傳感器易受粉塵附著、水汽侵蝕導致的測量漂移問題；多協議兼容采集：配備邊緣計算網關，支持Modbus RTU、Profibus、OPC UA等10+種工業協議，可無縫對接選煤廠現有DCS、PLC系統及第三方設備（如加藥泵、攪拌機），打破數據孤島；高頻實時采樣：關鍵參數（如溢流濁度、清水層高度）采樣頻率達10Hz，非關鍵參數（如設備狀態）采樣頻率1Hz，兼顧數據完整性與傳輸效率，為上層分析提供充足數據源。

以某大型煉焦煤選煤廠為例，中鐵城際部署的感知終端將加藥相關數據采集完整率從傳統的75%提升至98%，異常數據漏報率低于0.5%，為后續分析奠定了堅實基礎。

2. 信息轉換層：標準化處理，構建動態數字孿生底座

面對選煤廠多源異構數據（如傳感器的時序數據、設備臺賬的結構化數據、工藝日志的非結構化文本），中鐵城際通過"工業數據治理引擎"實現數據的標準化、關聯化與價值挖掘：

數據清洗與校正：自研異常檢測算法（基于孤立森林與滑動窗口結合），可識別并修正傳感器漂移、通信中斷導致的異常值（如濁度儀因氣泡干擾產生的瞬時高值），數據準確率提升至99.9%；多維特征提取：針對加藥工藝機理，提取"藥劑-煤質-工況"關聯特征（如煤泥粒度分布與藥劑用量的相關性、浮選機充氣量與溢流濁度的滯后關系），構建包含200+維度的特征庫；動態數據庫構建：采用"實時庫+歷史庫"雙存儲架構，實時庫（內存數據庫）支持毫秒級數據讀寫，滿足動態控制層實時性需求；歷史庫（分布式數據庫）按"時間-設備-工藝段"維度分類存儲，支持長期工藝分析與模型訓練。

該層輸出的結構化數據，不僅為動態控制提供"當前工況畫像"，更通過歷史數據積累形成選煤廠的"數字基因庫"，為智能決策的持續優化提供支撐。

3. 動態控制層：模型驅動調控，實現毫秒級實時響應

傳統PID控制在選煤廠加藥場景中存在"參數滯后、耦合抑制弱"的缺陷，中鐵城際創新融合"模型預測控制（MPC）+深度學習"技術，構建動態調控引擎：

工業機理模型嵌入：基于浮選動力學理論與藥劑作用機理，建立"藥劑添加量-氣泡礦化效率-精煤回收率"的機理模型，彌補數據驅動模型對物理過程解釋性不足的問題；深度學習趨勢預測：采用LSTM神經網絡（長短期記憶網絡）預測未來30分鐘的溢流濁度、底流濃度變化趨勢，提前識別煤質波動（如原煤灰分突然升高）對加藥量的影響，將預測誤差控制在5%以內；自適應參數整定：通過強化學習（PPO算法）動態優化MPC模型的權重系數，適應不同煤種（如焦煤、動力煤）、不同工藝階段（如粗選、精選）的控制需求，系統響應時間從傳統的分鐘級縮短至秒級，魯棒性提升40%。

在某動力煤選煤廠的實測中，該動態控制層將溢流濁度波動范圍從±0.08g/L壓縮至±0.03g/L，清水層高度穩定性提升35%，徹底解決了傳統控制中"超調-回調"的震蕩問題。

4. 智能決策層：多目標優化，平衡經濟性與工藝性

選煤廠加藥的核心矛盾在于"精煤質量（工藝性）"與"藥劑成本（經濟性）"的平衡。中鐵城際基于"上層經濟性多目標優化函數"，構建了行業領先的智能決策模塊：

多目標優化模型：以"清水層高度最高（保障浮選空間）、底流濃度最大（提高精煤產率）、溢流濁度最低（提升精煤質量）、陰陽離子泵流量最小（降低藥劑消耗）"為核心目標，同時納入設備約束（如加藥泵最大/最小頻率、電機溫度上限）、工藝約束（如藥劑配比安全范圍），通過NSGA-II（非支配排序遺傳算法）求解帕累托最優解集；經濟性量化評估：在目標函數中嵌入"藥劑單價×流量+能耗成本+設備維護成本"的經濟性指標，結合煤價、精煤售價等外部參數，動態計算"噸煤藥劑成本"，確保優化策略在全生命周期內最經濟；數字孿生驗證：通過虛擬仿真系統模擬不同優化策略的實際效果（如調整PAC（聚合氯化鋁）與PAM（聚丙烯酰胺）配比對浮選指標的影響），驗證策略可行性后再下發生效，避免誤操作對生產造成沖擊。

某煉焦煤選煤廠應用后，噸煤藥劑成本降低18%，精煤回收率提升2.2%，年綜合經濟效益超千萬元，驗證了該模塊的顯著價值。

二、中鐵城際的核心優勢：行業深耕+技術融合的雙輪驅動

中鐵城際智能加藥管理平臺的領先性，源于其在選煤行業的技術沉淀與跨領域技術融合能力：

行業化經驗背書：團隊深度參與30+座選煤廠的智能化改造，積累了涵蓋煉焦煤、動力煤、化工煤等全煤種的加藥工藝知識庫，模型參數庫包含2000+組典型工況數據，確保系統"更懂選煤"；多技術融合創新：將軌道交通領域的"高可靠感知""實時控制"技術（如高鐵列車的傳感器網絡、列車運行控制模型）遷移至選煤場景，結合人工智能算法，形成"工業級可靠性+智能化水平"的雙重優勢；全生命周期服務：提供"咨詢-部署-調試-運維"一體化服務，配備專屬算法工程師駐場，支持模型根據煤質變化、工藝升級持續迭代，確保系統長期有效性；開放化生態兼容：平臺支持與選煤廠現有MES（制造執行系統）、ERP（企業資源計劃）系統對接，實現加藥數據與生產、財務模塊的聯動分析，助力企業數字化轉型。

中鐵城際智能加藥管理平臺通過四層協同架構，實現了選煤廠加藥環節從"經驗驅動"到"數據驅動+智能決策"的跨越式升級。其技術優勢不僅體現在精準的算法模型與可靠的硬件感知，更在于對選煤工藝的深度理解與行業化需求的精準響應。未來，隨著工業互聯網與人工智能技術的進一步融合，中鐵城際將持續迭代智能加藥系統，為選煤廠的高質量發展提供更強勁的"智慧動能"。