Engineering and Management Science

重介分选是现代选煤厂实现煤炭高效、高精度分选的核心工艺，其过程的稳定性与智能化水平直接决定了精煤产品质量、资源回收率和全厂经济效益。然而，传统控制模式依赖人工经验、离线化验与单点仪表监测，在面对原煤煤质频繁波动、介质系统多参数强耦合等复杂工况时，表现出响应滞后、调控粗放、稳定性差等固有弊端，已成为制约选煤厂提质增效与智能化转型的关键瓶颈。本文旨在系统综述智能感知技术在解决上述难题、实现重介分选过程动态调控方面的最新研究进展与应用前景。文章首先深入剖析了重介分选工艺的动态特性与传统控制模式的局限性；进而，提出并阐述了一个融合“多源感知-混合建模-智能决策-精准执行”的闭环动态调控系统架构；随后，重点综述了机器视觉煤质在线识别、多传感器数据融合、基于模型预测控制的智能优化算法等核心技术的原理、方法与研究现状；最后，通过典型应用场景分析与效益评估，论证了该技术体系的可行性与巨大潜力，并指出了其在工程化应用中面临的数据、成本、人才等挑战及未来发展方向。