在煤炭洗选加工过程中,煤的密度起着重要的作用。但传统的密度测量只是单纯直接测量煤炭密度值,不能从煤的成因、显微组分、矿物等方面系统的研究煤炭密度。为了解决以上问题,需要借助煤岩学从煤炭结构上分析煤炭密度的相关变化规律。本论文基于煤岩学的方法,充分考虑影响煤密度的因素,探索影响密度的评价指标,分析不同密度级显微组分的特征,研究煤显微组分与密度之间的变化规律,揭示出各种显微组分的分布状况。通过以显微组分、矿物组成与煤炭密度的规律为研究内容,建立出煤岩组成与密度之间的函数模型,从而得出以下结论:1、各密度级显微组分组呈现的特征是:低密度级中显微组分含量最高的为镜质组,主要是均质镜质组,并有少量的结构镜质组,惰质组呈现出半丝质体,壳质组以孢粉体为主,矿物主要以零星状、点状分散分布,粒度较小;中间密度级显微组分含量最高的也是镜质组,但随着密度增加呈现减少趋势,各组分的赋存状态出现聚集状,粒度逐渐变大;高密度级显微组分含量最高的是惰质组,镜质组的含量在逐步减少,矿物赋存状态以聚集状为主。2、各密度级煤炭密度增高的原因是:低密度级以惰质组含量增加为主,其次是无机显微组分微量的增加;中间密度级以无机显微组分含量的增加为主,其次惰质组含量的增加;高密度级以无机显微组分含量大幅增加为主,尤其是粘土类、氧化物类和硫化物类矿物含量的增加。3、随着密度的增高,同一煤层的显微组分组含量呈现出:惰质组和黏土类矿物呈现出递增规律;镜质组呈现出递减规律;壳质组、氧化物类、碳酸盐类和硫化物类矿物,总体呈递增规律,但在不同的密度级呈现先减少后增加趋势。4、低密度级、中间密度级、高密度级的显微组分随着密度的增加,矿物组分不断取代有机组分。矿物的赋存状态,由多数零星状分散分布逐渐变成大粒度聚集状分布。5、假设出煤炭显微组分与密度之间的函数模型为:Y=aV+bM+cE+dN+eY+fT+gL+h式中:Y’为煤的密度,V为煤的镜质组含量,M为煤的惰质组含量,E为煤的壳质组含量,N为煤的黏土类矿物含量,Y为煤的氧化物类矿物含量,T为煤的碳酸盐类矿物含量,L为煤的硫酸盐类矿物含量;a,b,c,d,e,f为各变量的系数,g为常数项6、运用SPSS软件对同煤忻能9#煤的浮沉试样进行回归分析,拟合出的回归方程为:Y=-0.407M+0.779E+1.638N+2.926Y+10.443T+5.794L+1.105拟合优度R2为0.918变量镜质组被排除。其原因是镜质组与其他6个变量存在严重的共线关系。镜质组被排除并不影响回归分析的准确性。7、对回归方程校验,实际值与预测值的相对误差均小于5%,平均相对误差为2.21%,绝对误差符合标准正态分布,回归方程的预测值与实际煤炭的密度值非常接近,预测结果可以反映煤炭的密度。