# 煤的磨损指数检测技术发展与行业应用白皮书 ## 行业背景与核心价值 在火力发电、煤化工等能源密集型产业中，煤炭作为核心燃料的质量评估直接影响设备运行效率与经济性。据国家能源局2024年发布的《燃煤设备运行维护白皮书》显示，因煤质特性导致的磨煤机辊套磨损问题，占燃煤电厂非计划停机事故的37%，年均直接经济损失达28.6亿元。煤的磨损指数（Abrasion Index，简称AI）检测通过量化煤炭对金属部件的磨损程度，为设备选型、燃料配比优化提供科学依据。该项目在降低设备维护成本、延长关键部件使用寿命方面具有显著价值，特别是在高灰分煤种应用场景中，可实现单台磨煤机年运维费用降低19%以上（中国电力科学研究院，2023）。  ## 技术原理与测定方法 ### h2 磨损机理与标准化检测体系 煤的磨损指数检测基于哈德格罗夫法（Hardgrove Grindability Index改进型），通过模拟煤样在破碎过程中与金属表面的相互作用。实验采用专用磨损测定仪，在标准转速（560±10rpm）下，使50g特定粒度煤样与四个合金钢球持续摩擦60分钟后，依据筛下物质量计算AI值。值得注意的是，该方法同步满足ASTM D409/D409M与GB/T 2565标准要求，确保检测结果的国际可比性。 ### h2 全流程检测实施方案 检测流程涵盖采样、制样、测试三个阶段，其中制样环节需严格执行GB 474煤炭样品制备规范。在西北某大型坑口电厂的实际操作中，技术人员采用三级破碎筛分系统，将原煤处理至0.2-1.25mm粒径范围，并通过恒温恒湿实验室消除环境干扰。数据采集系统实时记录摩擦扭矩曲线，结合煤质工业分析参数优化模型，最终生成包含磨损速率预测的检测报告。 ### h2 行业应用场景与效益分析 在内蒙古某2×1000MW超超临界机组项目中，通过引入AI检测技术优化燃煤配比，使中速磨煤机辊套更换周期从6500小时延长至8200小时。项目组通过建立煤种AI值与磨损速率的非线性回归模型（R²=0.93），实现燃料成本动态管控。另据大唐集团2023年技术报告显示，在掺烧高磨损性褐煤时，基于AI检测的配煤方案使磨煤机检修频率降低42%，年节约维护费用超过1200万元。 ## 质量保障与技术创新 ### h2 全链条质量控制体系 检测实验室需通过CMA认证及 17025体系审核，关键环节设置三重质控节点：制样阶段采用X射线粒度分析仪监控粒径分布；测试阶段通过标准物质（SRM 2686b）进行设备校准；数据分析环节应用区块链技术实现检测记录不可篡改。在华东某国家级煤检中心，该体系使AI检测结果不确定度控制在±1.2%以内，达到国际领先水平。 ### h2 智能检测技术进展 当前基于机器视觉的煤岩组分分析系统，可与AI检测形成技术协同。山西某科研团队开发的AI-MDT 3.0系统，通过显微硬度计与深度学习算法联用，实现煤中石英含量与磨损指数的关联预测，模型预测误差≤5%（《煤炭学报》2024年第2期）。此项技术突破为建立全国煤质磨损特性数据库奠定了基础。 ## 行业发展建议与展望 建议行业主管部门推动建立煤磨损特性大数据平台，整合煤质参数、设备工况等信息，开发基于数字孪生的磨损预警系统。同时应加快制定适应新型煤化工气化炉磨损评估的专项标准，拓展检测技术在高熵合金防护涂层研发中的应用场景。随着"双碳"战略推进，通过AI检测优化煤电机组能效，预计到2030年可减少因设备磨损导致的CO₂排放量860万吨/年（中国工程院能源战略研究所预测模型）。未来应加强检测设备微型化研究，开发适用于煤矿现场的快速检测装备，进一步提升技术渗透率。