《煤矿总工技术手册》第7章.docx
《《煤矿总工技术手册》第7章.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《煤矿总工技术手册》第7章.docx（38页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
《煤矿总工技术手册》第7章
7选煤厂过程控制与信息化建设1
7.1煤质及选煤信息集成平台与决策支持系统2
7.1.1选煤厂信息化的框架2
7.1.2研究的具体内容4
7.2选煤过程的模拟与优化6
7.2.1选煤过程的数学模拟6
7.2.1.1常用曲线的数学模拟6
7.2.1.2主要分选过程的模拟8
7.2.2选煤过程的预测与优化9
7.2.2.1重选过程的预测9
7.2.2.2浮选过程的预测9
7.2.2.3过程的优化10
7.2.2.4常用的预测优化软件11
7.3选煤厂生产系统的控制与检测11
7.3.1生产系统的计算机集中控制11
7.3.2生产单元过程的控制12
7.3.3、选煤厂常用自动化仪表15
7.3.4、典型选煤过程自动测控系统19
7.4选煤厂辅助设计系统25
7.4.1选煤厂设计（CPCAD）系统的功能26
7.4.2、计算机辅助设计的最新发展趋势34
7选煤厂过程控制与信息化建设
信息化是指培育、发展以智能化工具为代表的新的生产力，并使之造福于社会的历史过程。
智能工具一般必须具备信息获取、信息传递、信息处理、信息再生和信息利用的功能。
所谓信息化，是指社会经济结构从以物质与能量为中心，向以信息化与知识为中心的转变过程。
这是一个长期的发展过程，在这一过程中，要不断地采用现代信息技术，大力发展以信息网络为基础的社会各领域的信息开发利用，从而极大地提高社会劳动生产力。
但更重要的是，如何把这些现代高科技应用于生产过程。
培育智能工具为代表的生产力。
要做到这一点，关键是对工业过程本身的规律和需求的掌握。
首先需要将生产过程的基本规律整理成为计算机能够接受的知识，才能有效利用信息技术。
1）提高企业全环节的电子化、数字化程度，实现企业生产过程自动化、管理方式网络化、决策支持智能化、商务运营电子化，从而增加企业经济收益，增强企业核心竞争力。
2）手段基本一致：
均强调在计算机网络技术的基础上进行信息化。
3）涉及范围：
企业的所有部门、流程和业务，以及企业价值链上的所有利益相关者。
4）是一个过程，是企业从传统生产方式向现代生产方式根本性转变的过程，是企业从信息化战略、规划到采购、实施再到测评、二次开发和人才培养等一个系统的过程。
企业信息化的内涵是：
利用计算机网络信息技术，实现企业研发、生产、销售、服务等所有业务过程的电子化和数字化，增强企业信息资源的流通能力和知识转化率，提高企业运营的效率和决策能力，增强企业快速响应能力和战略柔性，并通过提升企业相关利益者对信息的使用能
力，获取竞争优势而进行的软、硬件建设过程。
7.1煤质及选煤信息集成平台与决策支持系统
选煤厂是典型的流程型企业，使用高度机械化、连续作业的生产线，有多个生产环节、几十种控制因素同时影响生产，加之市场情况瞬息万变，原料、运输等外部条件的制约，使选煤厂的生产经营管理对信息技术、现代管理理念和方法、以及标准化管理的依赖性增强，迫切需要应用现代化管理手段来提高管理水平。
选煤厂的管理信息系统研究经历多年，目前也在向决策支持型、集成型发展。
7.1.1选煤厂信息化的框架
根据煤炭企业实际情况，“大型复杂选煤过程综合自动化系统”应分集团公司和选煤厂厂两级，公司级系统主要任务，是实现集团公司级的选煤、煤质管理信息的动态和静态统计、查询和决策支持；选煤厂级系统主要完成原始信息的收集、整理和上传（为公司的经营、计划统计、调度、运销、供应、等部门提供数据），同时形成厂级的信息管理网络，供选煤厂和矿的有关管理人员查询与决策支持。
2.1.1厂级系统
选煤厂级系统主要包括：
选煤过程控制系统、选煤过程监视检测系统、调度指挥系统、工业电视监视系统、产品质量反馈系统、煤田煤质信息系统、生产经营管理信息系统、过程模拟系统、生产分析及决策支持系统、综合查询系统及办公自动化系统十一个子系统（见图1）。
前四个子系统以硬件为主，形成一个选煤厂的整体监测和控制体系，并有部分实时分析软件完成信息的分析；后七个系统以软件为主，形成整体的信息管理和分析决策系统，完成生产经营的决策、指挥功能。
系统的特点是集检测、控制、优化、调度、管理和决策等功能于一身，将包括系统控制、实时监控、生产管理、优化调度、应用软件等内容的软硬件集成为一体，形成相应的软件系统和信息集成软件平台。
图1大型复杂选煤过程综合自动化厂级系统内容
2.1.2集团公司级系统
集团公司系统主要分七个子系统：
选煤生产实时监控监测子系统、数据统计子系统、与运销网接口子系统、数据库管理子系统、网上综合查询子系统、公司办公自动化OA子系统和决策支持子系统。
7.1.2研究的具体内容
根据图1所示的大型复杂选煤过程综合自动化系统内容，选煤厂系统研究内容如下：
2.2.1控制系统
1）全厂设备集中控制系统：
实现生产环节的计算机集中控制启停车，由于现场控制点较分散，可设几个分站，如原煤系统分站、选煤和压滤分站、及装车系统分站等。
2）分选过程控制系统：
利用在线检测产品灰分、回收率、床层密度、重介质密度等，将检测参数通过专家决策系统进行处理，反馈控制分选机的给排料、以及其他操作参数。
3）自动配煤系统：
根据用户要求，采用在线检测、自动变频调速给料装置，实现不同质量产品自动混配。
4）自动装车系统：
根据装车时间要求，车皮载重量等要求，通过轨道称重衡器、调速装置等，实现装车过程的自动化和销售信息的自动采集。
5）压滤过程控制：
根据入料浓度、压力、时间等，控制压滤机的给料、排料过程。
2.2.2检测系统：
1）在线灰分检测仪：
在线检测中间产品和最终产品的灰分。
2）计量皮带秤：
在线检测入料量、产品量等，用于衡量系统的生产量。
3）皮带工况检测与保护装置：
防止皮带跑偏、打滑、过载、撕裂等事故。
4）电机工况检测与保护装置：
防止电机过电流、过热、过载等事故。
5）大型振动筛工况检测与保护装置：
防止振动筛过载、断裂等事故。
6）料位、液位计：
对仓、桶等料位进行实时检测和信号传输。
7）浓缩机浓度、浊度检测：
防止浓缩机压耙子、溢流水浓度过大等。
2.2.3工业电视监视系统
由位于现场的摄像头、传输介质、监控电视、硬盘录象机和视频切换器等组成系统，实现选煤厂重要工作岗位、危险或污染岗位、及重要设备的监视。
2.2.4调度系统
通讯：
由调度电话系统、设备巡检用的移动调度系统、摩托罗拉基地台和对讲台、配套耳机等组成。
控制：
各控制分站的人机交互控制台设在调度室，可直接控制生产系统起停车，配备控制上位机、大屏幕等。
信息传输：
通过工业以太网，接受检测系统、工业电视信号；通过局域网与其他单位交换信息。
2.2.5质量信息反馈系统
在选煤、精煤仓、调度等重要生产岗位，分别设置电子显示屏，接收并显示通过局域网从煤质科实时传输的质量信息，指导工人操作。
2.2.6煤田煤质信息系统
本系统是选煤厂与矿井相联系、用于了解入选原料煤性质和变化趋势的通道。
通过地质条件分析评价、煤炭资源评价、共伴生矿物评价等，预测近期一段时间内，生产指标和操作条件，组织生产。
2.2.7生产经营管理信息系统
生产经营管理信息系统以信息利用为主要目的，除完成信息交换和日常报表工作外，还能够利用信息进行生产、经营情况分析，为决策支持打下基础。
生产经营信息分系统包括10个子系统，即生产调度、运销、技术检查、物资供应、机电、计划统计、人事、劳资、档案、及内部核算。
生产经营信息分系统能够自动完成选煤厂相关职能科室和在线检测、控制的绝大多数信息处理工作，包括在线、离线数据输入、计算、建立台帐、报表制作及传送，并能够进行修改、查询、打印及按指定时间段进行统计。
生产经营信息管理分系统是整个信息系统的基础，为其他分系统，尤其是生产分析与决策支持分系统提供基础数据。
2.2.8生产经营决策支持系统
以提高企业经济效益为目标，利用计算机优化产品结构和生产指标，制订合理的产品结构，进行选煤工艺管理，重选设备分选效果评定，绘制分配曲线、粒度曲线和可选性曲线；进行分选指标的预测和优化等。
对日常生产检查指标进行分析，绘制各种管理图，提供质量超标予警。
根据分析、评价结果和专家知识，对出现问题给出决策方案，供决策者参考。
对照国标、行业标准，进行管理和经营指标分析，给出分析结果和建议。
本系统包括四库，即数据库、专家知识库、方法和模型库。
数据库系统选择性接受信息平台、信息管理系统、控制系统、检测系统等收集的数据，以需要的形式存储和管理。
专家知识库收集选煤行业专家的知识，整理成为计算机可接受的形式进行处理和存贮，建立更新和使用机制。
方法和模型库存储决策模型和优化计算方法，供优化、分析、决策计算使用。
2.2.9过程模拟专用软件
对选煤生产的各个环节进行模拟，例如：
破碎筛分环节模拟：
建立设备运行参数、入料性质等与产品数质量间的数学关系，最终可根据设备运行参数，如筛子的振幅、筛孔、振动频率，破碎机的给、排料口宽度、转速等，预测产品数质量。
跳汰分选环节模拟：
建立操作参数，如跳汰周期、风压、水量等与床层松散度、产品质量的关系模型，进而研究根据模型进行跳汰过程控制的策略和方法。
其他环节类似。
2.2.10信息集成软件平台
通过综合查询、办公自动化等系统，将各种数据、信息集成在一起，便于各种应用、查询，以及对外发布。
此系统要考虑多种信息形式，如图形、图像、在线和离线数据等的融合、传输、实时储存等技术。
7.2选煤过程的模拟与优化
选煤单元操作过程的模拟研究是过程控制的基础。
由于各操作单元的过程机理和规律研究的欠缺，使得各单元操作过程的控制研究进展缓慢。
在我国，选煤过程的优化与控制研究起步，是在二十世纪八十年代以后。
有了计算机和信息技术的发展，以及现代数学和管理工具的支撑，才发展到了较为鼎盛的时期。
在选煤过程的数学模拟、产品结构与生产参数优化、管理过程的优化、以及面向控制的各操作单元的过程机理和规律的研究与应用等方面，都进行了较为深入、系统的研究。
本章主要就这几方面的研究情况，做概要的描述。
7.2.1选煤过程的数学模拟
将选煤过程中的基本问题总结出一定的规律，用数学方法或其他特定方法表达出来，以便为选煤领域的生产、经营、管理、工程设计、设备研制、以及生产过程的优化和控制打下基础，是数学模拟的任务。
选煤厂在生产过程优化、行业信息化及过程控制方面的研究进展，主要取决于选煤过程数学模拟工作的深度。
选煤过程数学模拟工作已经进行了多年，在曲线模拟和静态模拟方面取得了不少实际应用成果。
过程的动态模拟还只是一些理论研究，本节介绍一些进展情况。
7.2.1.1常用曲线的数学模拟
数学模拟最早开始于曲线模拟。
在选煤行业中，有两种曲线使用最为广泛：
一种是煤炭可选性曲线，它可以全面反映煤炭的可选性，并可以得出理论分选指标；另一种是分配曲线，它可以直观反映分选过程的完善程度。
两种曲线的数学模拟研究已经比较成熟。
（1）、煤炭可选性曲线
可选性曲线是根据浮沉实验结果绘制的，用以表示煤炭的数量和质量关系、以及可选性难易程度的一组曲线，常用的是亨利曲线。
它是由灰分特性曲线（λ）、浮物曲线（β）、密度曲线（δ）、沉物曲线（θ）、以及δ±0.1曲线（ε）五条曲线组成。
可选性曲线的数字表达是一组浮沉实验数据，图形表达是形如图4.1的曲线。
曲线的数学公式表达方式可以有不同形式，是近年来可选性曲线数学模拟研究的焦点。
图4.1可选性曲线的图形表达
亨利曲线表示的可选性曲线中，只要知道密度曲线和浮物累计曲线，便可将其他三条推算出来。
因此，对每一组原煤可选性实验资料，只要求出两条曲线的数学表达式就行了。
根据曲线的形状，用生长曲线来表达煤炭可选性曲线，是目前使用最广泛的一种方法。
所使用的生长曲线有：
反正切（伊拉兹马斯）模型、双曲正切模型、复合双曲正切模型。
（2）、分配曲线
分配曲线广泛用于重力分选、分级等分离过程的评价。
分配曲线表示在物料分离过程中，不同密度（或粒度）级物料分配到不同产品中去的分配率，正确地模拟分配曲线，对使用计算机技术评价分离过程的效果以及该评价的可靠性至关重要。
应用实验数据对分配曲线进行拟合，可以很好地保留具体实验数据所确定的分配曲线的特征。
对分配曲线进行拟合可以用反正切（伊拉兹马斯）模型、双曲正切模型、复合双曲正切模型、韦伯模型、复合正态积分模型、以及正态分布曲线的积分形式。
图4.2用计算机拟合的分配曲线
7.2.1.2主要分选过程的模拟
主要分选过程的目的是建立
（1）跳汰过程模拟
跳汰过程是一个复杂过程，在生产中调节因素多，运动规律复杂，对该过程的模拟比较困难。
在跳汰分选过程中，水流的运动特性直接影响跳汰机内物料的运动和分层的结果。
有关跳汰过程中水流运动特性的研究一直在进行着。
这些研究中，有根据振动理论推导的水流运动位移、速度、加速度及受力方程[9]，有按不等截面U形管中水流振动特性推导的非线性微分方程[10]，有按工业生产实际跳汰机推导的实际跳汰水流运动微分方程[10]，有用分段函数表达的水流运动方程[11]，也有用流体运动学理论推导的运动微分方程[12]。
尽管研究的历史背景、条件、方法和手段不尽相同，但最终趋同于相似的结论，即水流运动微分方程表达应是二阶非齐次微分方程形式。
关于跳汰床层中颗粒的运动模拟研究，有根据振动理论推导的颗粒运动位移、速度、加速度及受力方程[9]。
这些研究为跳汰分选过程控制打下了基础。
（2）重介分选过程
（3）浮选过程
浮选是一个极其复杂的物理化学过程。
虽然近几十年来回内外学者进行了大量的研究，但迄今为止，还没有一个通用的数学模型可以对浮选过程进行定量描述。
目前，选煤厂浮选过程的控制在很大程度上仍依靠人工操作。
已有的浮选过程模拟研究从不同角度进行。
有浮选泡沫图像研究，即针对工业现场实时采集的浮选泡沫图像，研究不同算法，以快速准确地识别泡沫图像的气泡个数和尺寸大小分布，以期用于浮选效果的判别；有关于浮选动力常数的研究，即浮选速率符合一阶动力学方程，并推导出浮选速率常数与捕收剂、起泡剂用量之间的数学模型。
7.2.2选煤过程的预测与优化
预测是根据历史资料、现有的生产水平、技术的发展方向，运用科学方法和手段，对事物的发展趋势做出估计和评价。
优化则是在充分了解实际情况或在预测的基础上，从多个方案或结果中找出最优者的过程。
选煤过程中的预测和优化问题是时时存在的。
例如当煤质变化、用户要求变化或新建、扩建、改造选煤厂时，在某一条件下能得到什么样的产品，产率、灰分、利润如何等等，这是预测问题。
在同样煤质条件和用户要求等情况下，通过预测可能得到多个产品方案，而在多个方案中寻找达到某一目标的最优方案，则是优化问题。
通常是以经济效益最佳作为优化目标。
下面分别谈谈预测和优化问题。
7.2.2.1重选过程的预测
重力分选通常包括跳汰选、重介选等分选方法。
重力分选的预测方法已经很成熟，在设计和管理中都得到广泛应用[5，8]。
重力分选的预测使用的原始资料为原煤浮沉资料和分配曲线资料。
原煤资料和分配曲线资料的表达方式如本章第一节所述。
利用原煤浮沉资料和分配曲线资料，重选过程的预测可以用下式表达：
（4.75）
其中:
为重产物回收率；
为原煤资料中第i个密度级的产率；
为分配曲线资料中对应第i个密度级的重产物分配率；x为密度值。
利用式（4.75）采用计算机预测时,原煤资料
可用式（4.1）至式（4.3）三个模型拟合[5]。
分配曲线的模拟常用两种方式：
应用实验数据进行拟合以及近似公式法，因此，重选预测的过程也分为两种。
1.实际分配曲线法
利用重力分选设备的单机检查资料或能够反映单机特性的月综合资料，用前述式4.1至式4.6中的五个模型以及下述两个模型之一拟合出分配曲线，然后用公式4.75进行预测。
指数模型：
（4.76）
正态积分模型：
（4.77）
2.近似公式法
当没有合适的实际资料时，采用近似公式表达分配曲线[25]。
近似公式起源于标准正态分布积分曲线（式4.78）：
7.2.2.2浮选过程的预测
浮选过程预测尚无象重选那样得到公认的方法。
此处介绍几种常用的经验方法。
1、浮选动力学方法
利用公式4.68至式4.73，可以计算出浮选产品的产率和灰分，然后利用已知的浮选入料灰分和数质量平衡方法，计算尾煤的灰分和产率。
2、小浮选方法
小浮选是在实验室条件下进行的，浮选条件一般好于实际生产条件，得到的结果也会优于实际。
因此一般在使用小浮选结果预测实际产品时，应比照小浮选资料，使预测指标略底。
例如，表4.6中的比较。
由实验室小浮沉结果确定精煤灰分和产率后，再利用已知的浮选入料灰分和数质量平衡方法，计算尾煤的灰分和产率。
3、分步释放法
分步释放实验是浮选工艺效果评定方法[26]（原煤炭部颁标准MT144-86）中确定理论浮选指标的实验方法，它采用标准药剂制度，标准浮选时间和操作方法，得出不同时间段产品指标。
由表中可以看出，按分步释放结果可以得到灰分10.72%，产率89.65%的浮选精煤。
而该厂实际精煤灰分9.97%，实际产率90.53%。
两者对比，差别都在1%左右，可以用分步释放实验粗略预测实际浮选结果。
实际结果好于分步释放结果的原因应该是，实际分选条件更适用于该物料。
7.2.2.3过程的优化
许多组条件和结果中，哪一组是最好的，这是优化问题。
这类问题的研究已经很多。
对流程确定的选煤厂来讲，主要问题有产品结构优化和实际生产条件优化两类问题。
4.2.3.1优化方法的选择
“选煤工艺计算软件包”[5]使用选煤专业计算方法，利用“正交法”寻优，取得了较好效果，最近，又对优化方法进行改进，采用混合搜索法[27]进行寻优，计算结果稳定，避免了陷入局部最优解。
选煤过程分选流程复杂，是一个多变量输入、输出系统，可选性曲线和分配曲线都是很复杂的非线性函数，无法计算其导数，只能用直接搜索法。
主要的直接搜索法有随机搜索法、坐标轮换法、BorsenBrock算法、单纯形搜索法、模拟退火法、Hooke-Jeeves模式搜索法、鲍威尔（Poweel）共轭
方向法等。
由于以上方法都不够理想，研究者[27]提出了混合搜索法，混合搜索的基本思想是在优化的不同阶段，采用不同的优化方法，既能防止收敛陷入局部最优解，又能提高优化速度，保证了优化结果的可靠性。
通过实际检验，混合搜索法的结果比较稳定，很接近实际的最优解。
对选煤厂产品结构优化的研究，除上述方法之外，还有用灰色理论的预测决策方法进行的研究[28]，
7.2.3.2优化中考虑的实际问题
（1）优化的目标函数为利税最大
选煤过程中需要优化的内容有分选条件和产品结构方案，但优化的最终目标是经济效益最大，即：
max[f（x）]=max（∑RiPi–Ci）（i=1，…n）（4.79）
式中：
Ri–第i种产品的产率；Pi–第I种产品的售价；n-方案中产品总数；f（x）-效益函数；Ci-成本。
对流程已经确定的选煤厂，有两方面是主要的：
一是分选条件，不同的分选有可能获得相同的产品质量，但最终产品的产量不同，经济效益也不一样；二是产品结构，在达到最终产品质量要求的前提下，组成最终产品的块精煤、末精煤、混煤、中煤、煤泥等产品的质量可能不同。
这两方面的确定都应以经济效益最大为目标。
（2）约束条件
在以经济效益为目标的优化过程中，要考虑煤炭产品价格、市场需求、原煤特性、流程结构及相互配合等约束条件。
价格可以由用户根据实际情况输入到不同的价格表中，如低灰精煤、高灰精煤、混煤、中煤、煤泥价格表等。
煤炭价格函数是阶跃函数[27]。
主再选是选煤流程结构的重要形式，其最佳配合的问题一直在研究中。
有从主再选的分选密度配合角度进行的研究[29]，主要针对跳汰分选方法，认为主再选的分选密度与跳汰机的I值有关；也有从最大产率角度进行的研究[30]，提出了主再选配合获得最大精煤产率时，主再选的精煤灰分关系模型，并有用线性规划方法进行的研究等[31]。
为了得到真正的优化结果，应尽量减少不必要的约束，防止不同约束互相冲突。
要将约束优化问题变为无约束优化问题[27]，采用的方法有惩罚函数法、密闭法等。
7.2.2.4常用的预测优化软件
选煤过程的预测优化计算机软件有专用的“选煤工艺计算软件”，和“选煤厂决策支持系统”。
“选煤工艺计算软件[27]”以日常的选煤计算为基础，以产品结构、工艺参数优化为研究对象，可预测重选、浮选和筛分作业组成的不同选煤流程的分选结果；可给出分选作业最佳指标的配合方案；进行生产过程及其产品结构的优化处理，从而达到最优生产条件和最佳经济效益。
该软件还可进行专业曲线绘制、发热量预测，原煤可选性预测，煤炭配煤计算等。
“选煤厂决策支持系统[37]”是基于网络数据库的、对选煤厂生产经营情况进行系统收集和分析的大型计算机专用软件。
软件主要包括生产经营信息、监测监视信息、生产分析及决策支持、办公自动化、以及综合查询和系统管理5部分，每个部分又包括对应的多个子系统。
在生产分析及决策支持部分，包含有选煤过程的预测优化功能，并通过预测优化结果与实际生产经营信息的对比，为选煤厂管理者提供决策方案。
7.3选煤厂生产系统的控制与检测
由于选煤生产系统是高度机械化的流程型生产线，则选煤过程的自动控制成为不可或缺的重要内容。
下面分别介绍选煤过程控制发展的整体水平、选煤生产控制系统及装置优化、选煤过程监视检测系统等主要系统的技术发展现状。
选煤厂的控制分为两大部分：
生产系统的计算机集中控制和生产单元的过程控制，而选煤厂的在线检测是实现过程控制的基础。
7.3.1生产系统的计算机集中控制
选煤厂生产系统的计算机集中控制技术已经非常成熟。
从20世纪80年代起，我国就开始研究和使用以PC、PLC为主控核心的选煤厂计算机集中控制系统。
各种品牌的控制主机和软硬件组成的控制系统，在我国各大中型选煤厂广泛应用[1-3]，其技术和装备水平与国外差别不太大。
20世纪90年代后期，选煤厂CIMS的研究，从概念和实践上将选煤厂计算机集中控制纳入了以“支持缩短新产品研制周期及产品交货周期、提高产品质量、降低成本、提高经济效益为目标的工厂综合自动化系统”[4]。
（1）选煤厂计算机集中控制主要功能
ⅰ.集中闭锁、集中解锁、就地闭锁、就地解锁及四种方式的任意混合方式。
ⅱ.集中控制与就地控制无扰切换功能。
ⅲ.完整的预告及禁起信号系统。
ⅳ.能以逆煤流、顺煤流方式起车，以顺煤流方式停车。
ⅴ.生产过程中，某些设备的过程量可作为系统运行、闭锁或起车的条件。
ⅵ.发生事故或运行条件不满足时，能控设备按逆煤流关系闭锁，并对发生事故的设备从显示终端－监视器入机接口、语音系统、网络终端等多种媒介以多种方式从多方位报警，并进行报警记录、打印。
ⅶ.可选的设备运行时间累计，显示及打印处理功能。
ⅷ.保证安全生产的控制电源处理。
ⅸ.使用功能强大、使用方便、易于扩充修改、可靠且免维护的智能化操作员接口。
（2）选煤厂集中控制的意义
ⅰ.缩短起停车时间，提高生产率。
如，一般选煤厂生产系统按顺序单机起停车一次，通常需要30分钟左右，而采用集中控制只需要几分钟就能完成；
ⅱ.便于掌握生产机械的运行状况，有利于生产调度。
ⅲ.有利于及时发现故障和及时处理故障，大大提高了选煤生产的安全性。
（3）选煤厂计算机集中控制系统模式[5]
选煤厂的生产车间布局比较分散，根据工艺流程的不同，一般由一个主洗车间和若干个辅助车间构成，它们分别通过皮带或管道相衔接。
选煤厂的生产性质是一个按时序分段作业的有机结合体，辅助车间一般不能独立运行，只有当主洗车间运行后或有运行要求时，它们才会运行
升级会员 