在选煤厂生产过程中，药剂添加是浮选、絮凝等核心工艺的关键环节，其精准性与经济性直接影响精煤质量、水资源利用率及生产成本。传统加药模式依赖人工经验调控，存在"过加药浪费成本、欠加药影响分选"的双重痛点，且难以应对煤质波动、工况变化带来的非线性耦合挑战。中铁城际依托深厚的轨道交通智能控制技术积淀与选煤行业深度实践，创新研发了"四层协同架构+经济性多目标优化"的智能加药管理系统，实现了从数据感知到智能决策的全流程闭环控制，为选煤厂提供了"精准、高效、经济"的加药解决方案。

一、四层协同架构：从数据感知到智能决策的技术闭环

中铁城际智能加药管理平台采用"数据采集-信息转换-动态控制-智能决策"四层架构，各层级深度融合工业机理与人工智能技术，针对性解决选煤厂加药场景的复杂性问题。

1. 数据采集层：全要素感知，破解工况数据采集难题

选煤厂加药系统涉及浮选机液位、搅拌转速、药剂泵频率、溢流浊度、底流浓度、清水层高度等多类参数，且设备运行环境恶劣（粉尘、振动、电磁干扰强）。中铁城际自主研发的"多模态感知终端"，通过以下创新实现全要素精准采集：

高鲁棒性传感器网络：针对选煤厂特殊工况，采用防爆型、抗腐蚀的工业级传感器（如超声波液位计、电磁流量计、浊度仪），防护等级达IP67，支持-40℃~85℃宽温工作，解决传统传感器易受粉尘附着、水汽侵蚀导致的测量漂移问题；多协议兼容采集：配备边缘计算网关，支持Modbus RTU、Profibus、OPC UA等10+种工业协议，可无缝对接选煤厂现有DCS、PLC系统及第三方设备（如加药泵、搅拌机），打破数据孤岛；高频实时采样：关键参数（如溢流浊度、清水层高度）采样频率达10Hz，非关键参数（如设备状态）采样频率1Hz，兼顾数据完整性与传输效率，为上层分析提供充足数据源。

以某大型炼焦煤选煤厂为例，中铁城际部署的感知终端将加药相关数据采集完整率从传统的75%提升至98%，异常数据漏报率低于0.5%，为后续分析奠定了坚实基础。

2. 信息转换层：标准化处理，构建动态数字孪生底座

面对选煤厂多源异构数据（如传感器的时序数据、设备台账的结构化数据、工艺日志的非结构化文本），中铁城际通过"工业数据治理引擎"实现数据的标准化、关联化与价值挖掘：

数据清洗与校正：自研异常检测算法（基于孤立森林与滑动窗口结合），可识别并修正传感器漂移、通信中断导致的异常值（如浊度仪因气泡干扰产生的瞬时高值），数据准确率提升至99.9%；多维特征提取：针对加药工艺机理，提取"药剂-煤质-工况"关联特征（如煤泥粒度分布与药剂用量的相关性、浮选机充气量与溢流浊度的滞后关系），构建包含200+维度的特征库；动态数据库构建：采用"实时库+历史库"双存储架构，实时库（内存数据库）支持毫秒级数据读写，满足动态控制层实时性需求；历史库（分布式数据库）按"时间-设备-工艺段"维度分类存储，支持长期工艺分析与模型训练。

该层输出的结构化数据，不仅为动态控制提供"当前工况画像"，更通过历史数据积累形成选煤厂的"数字基因库"，为智能决策的持续优化提供支撑。

3. 动态控制层：模型驱动调控，实现毫秒级实时响应

传统PID控制在选煤厂加药场景中存在"参数滞后、耦合抑制弱"的缺陷，中铁城际创新融合"模型预测控制（MPC）+深度学习"技术，构建动态调控引擎：

工业机理模型嵌入：基于浮选动力学理论与药剂作用机理，建立"药剂添加量-气泡矿化效率-精煤回收率"的机理模型，弥补数据驱动模型对物理过程解释性不足的问题；深度学习趋势预测：采用LSTM神经网络（长短期记忆网络）预测未来30分钟的溢流浊度、底流浓度变化趋势，提前识别煤质波动（如原煤灰分突然升高）对加药量的影响，将预测误差控制在5%以内；自适应参数整定：通过强化学习（PPO算法）动态优化MPC模型的权重系数，适应不同煤种（如焦煤、动力煤）、不同工艺阶段（如粗选、精选）的控制需求，系统响应时间从传统的分钟级缩短至秒级，鲁棒性提升40%。

在某动力煤选煤厂的实测中，该动态控制层将溢流浊度波动范围从±0.08g/L压缩至±0.03g/L，清水层高度稳定性提升35%，彻底解决了传统控制中"超调-回调"的震荡问题。

4. 智能决策层：多目标优化，平衡经济性与工艺性

选煤厂加药的核心矛盾在于"精煤质量（工艺性）"与"药剂成本（经济性）"的平衡。中铁城际基于"上层经济性多目标优化函数"，构建了行业领先的智能决策模块：

多目标优化模型：以"清水层高度最高（保障浮选空间）、底流浓度最大（提高精煤产率）、溢流浊度最低（提升精煤质量）、阴阳离子泵流量最小（降低药剂消耗）"为核心目标，同时纳入设备约束（如加药泵最大/最小频率、电机温度上限）、工艺约束（如药剂配比安全范围），通过NSGA-II（非支配排序遗传算法）求解帕累托最优解集；经济性量化评估：在目标函数中嵌入"药剂单价×流量+能耗成本+设备维护成本"的经济性指标，结合煤价、精煤售价等外部参数，动态计算"吨煤药剂成本"，确保优化策略在全生命周期内最经济；数字孪生验证：通过虚拟仿真系统模拟不同优化策略的实际效果（如调整PAC（聚合氯化铝）与PAM（聚丙烯酰胺）配比对浮选指标的影响），验证策略可行性后再下发生效，避免误操作对生产造成冲击。

某炼焦煤选煤厂应用后，吨煤药剂成本降低18%，精煤回收率提升2.2%，年综合经济效益超千万元，验证了该模块的显著价值。

二、中铁城际的核心优势：行业深耕+技术融合的双轮驱动

中铁城际智能加药管理平台的领先性，源于其在选煤行业的技术沉淀与跨领域技术融合能力：

行业化经验背书：团队深度参与30+座选煤厂的智能化改造，积累了涵盖炼焦煤、动力煤、化工煤等全煤种的加药工艺知识库，模型参数库包含2000+组典型工况数据，确保系统"更懂选煤"；多技术融合创新：将轨道交通领域的"高可靠感知""实时控制"技术（如高铁列车的传感器网络、列车运行控制模型）迁移至选煤场景，结合人工智能算法，形成"工业级可靠性+智能化水平"的双重优势；全生命周期服务：提供"咨询-部署-调试-运维"一体化服务，配备专属算法工程师驻场，支持模型根据煤质变化、工艺升级持续迭代，确保系统长期有效性；开放化生态兼容：平台支持与选煤厂现有MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）系统对接，实现加药数据与生产、财务模块的联动分析，助力企业数字化转型。

中铁城际智能加药管理平台通过四层协同架构，实现了选煤厂加药环节从"经验驱动"到"数据驱动+智能决策"的跨越式升级。其技术优势不仅体现在精准的算法模型与可靠的硬件感知，更在于对选煤工艺的深度理解与行业化需求的精准响应。未来，随着工业互联网与人工智能技术的进一步融合，中铁城际将持续迭代智能加药系统，为选煤厂的高质量发展提供更强劲的"智慧动能"。