煤炭是中国多元能源体系的关键组成部分，起着稳定作用并将持续作为主要能源[1]。尽管煤炭在国内总能源消费中的占比已下降至2021年的56%[2],但预计短期内其主导地位不会变化。同时，煤矿开采附带产生的煤矸石，因其含煤量低，而被视为工业废物。煤矸石产量占煤炭总产量的10%～15%,2022年煤炭产量为45.6亿t, 年增长率为10.5%[3]。中国累计矸石山存量达到700亿t, 年增量约15亿t, 占地面积70 km2,约占全国耕地的6.79%[4-5]。矸石山的自然风化和氧化使其蓄积大量热量，导致内部温度升高[6-7]。自燃过程中，矸石山释放有毒气体和易燃烷烃，会引起热动力灾害。目前中国约30%的矸石山发生过自燃，引发了超过50起爆炸事故[8-12]。学者们对煤矸石自燃的复杂性进行了广泛研究。李绪萍等[13]使用同步热分析和质谱仪研究了中高硫煤矸石的氧化燃烧过程。朱闰勤等[14]系统地分析了煤矸石的自燃机理。董红娟等[15]实验探究了氧化升温过程中的变化规律，确定了燃烧特征温度和阶段。曹振兴等[16]讨论了露天煤矿的自燃和环境问题的解决方案。马莹鸽[17]研究了矸石山粒度分布与内部结构的关系及其对渗透率的影响，为提供理论基础。赵慧[18]分析了矸石山自燃现象，提出了注浆治理方案并验证其效果。这些研究加深了对煤矸石自燃问题及其控制方法的理解。基于矸石山内部复杂的耦合作用和积温蓄热性质，了解其内部变化特征和相关灾害风险仍是个挑战。现有的数值模型用来识别危险区域尚需验证其准确性。因此，研究矸石山在热力学和动力学影响下的灾害发展机制对制定有效管理措施至关重要。

基于现有研究成果和煤矿矸石山积温治理的研究，分析了矸石山内部的热和动力灾害作用机制，并评估了研究方法、技术和行业新进展。同时，还探讨了未来矸石山灾害研究的方向，旨在为灾害成因分析和预警系统开发提供科学基础。

1、矸石山蓄热积温主要特征

矸石山的蓄热积温特性通过对其内部隐蔽性、耦合性、动态性和复杂性的多维度研究得出。研究指出，不同区域煤矸石堆积压实程度的差异导致孔隙形成，为自燃提供通风条件。此外，热量通过孔隙间的对流进行传递。矸石山内部堆积的复杂性进一步增加了其蓄热积温特性的独特性。

1.1 隐蔽性

煤矸石含有易燃物质，并在随机堆积和多尺度形成过程中形成复杂的内部环境，导致自燃和蓄热区难以监测。内部热量的反射性和非线性使得精确区分升温区域较为困难，评估其发展和潜在危害程度更加困难。目前，缺乏有效的监测手段，常在火灾或灾害发生后才能进行控制，从而造成财产、人员损失及环境影响。因此，需重视煤矸石蓄热引发的热动力灾害，并采取防控措施。

1.2 耦合性

矸石山蓄热升温受煤矸石特性和周遭环境共同影响。压实程度不同的煤岩体会影响气流和氧气供应，进而作用于煤矸石升温自燃过程。高压实度可能导致气体积聚和自然点火风险。同时，煤矸石自燃释放的气体如CO和H2等可燃气体加剧内部温升和反应，且对环境构成威胁。O2的入侵加剧气流紊乱和氧化反应，推动升温区的扩散。多种互相作用的因素提升了矸石山的危险程度，研究这一非线性和复杂性对防控煤矸石火灾至关重要。

1.3 动态性

随着矸石山不断积累，老矸石层受重力影响，其物理特性和孔隙结构以及渗透性和蓄热能力也会有所改变。新形成的缝隙和通道会影响气体交换和流态特性，直接作用于蓄热升温过程。矸石山内部可能发生漏风和自燃现象，导致温度梯度持续变化。有效管理矸石山的热危害需要考虑其物理和化学反应，及其内部气体流动和漏风的相互作用。

1.4 复杂性

理解煤矸石升温过程需考虑非线性的热力学和动力学。因素众多、互相耦合，导致煤矸石山的加热区动态复杂。物理化学特性、环境条件(如温度、压力、气体浓度)、气体流动都会对升温产生影响。矸石山的裂隙、孔隙度、渗透率和流体运动的变化也是影响因素。这些复杂性使预测挑战性变大，须借助物理和数值模拟以及实验等多种研究手段，从而为灾害防控和应急响应提供科学依据。

2、矸石山蓄热升温多场演化

2.1 煤矿矸石山多场演化相似实验平台

建立相似实验平台有助于模拟煤矸石山真实环境，更准确地观察其多条件下的自燃过程。实验平台能控制诸如氧浓度、温度和湿度等变量，支持研究煤矸石的自燃特性。这为矸石山的治理和预防提供了科学支持，并避免安全问题，减少对真实矿场的影响。重复性实验提高了结果的可靠性。通过这些研究，学者们探讨了温度场、气流渗透和氧浓度多场耦合作用下煤矸石的蓄热升温特性。

马莹鸽[17]对内蒙古某煤矸石山的斜坡颗粒分布、内部温度场和自燃特性进行了深入分析，并通过理论研究、模拟实验、孔隙结构和渗透性研究，评估了自燃行为，利用实际数据验证了数值模型的准确性。夏清[19]利用热物理学概念，在野外进行模拟实验，分析了矸石山自加热阶段的内部温度分布，并建立了深部温度分层模型。他还研究了热源强度与影响范围的关系，并提出了非稳态和稳态导热下的热源温度深度函数模型，并探索了结合热红外与近景摄影技术来构建表面温度场的方法来应对高温引起的温度异常问题。卫鹏宇[20]综合评估了自燃机理、现场条件并研究了敏感性参数，通过氧化加温实验和差热天平分析(TG和DTG),评估了粒度和配比对自燃性的影响，并为成庄矿制定了矸石堆放策略。牛成成[21]通过研究氧气浓度对自燃影响的案例，从宏观和微观角度揭示了氧化过程中气体、自由基和官能团的变化。陈勇波[22]则着重于河曲旧县露天矿矸石的自燃特征，包括孔隙结构、官能团变化和气体产生，使用工业分析和热重分析揭示了矸石的组成和氧化过程，并确定了关键温度点。

这些研究为矸石山的自燃防治提供了理论支持，并认识到由于内部和外部的条件差异，矸石山自燃特征不同于地下矿区，显示出相比原煤自燃其可能性更低。

2.2 矸石山蓄热升温多因素耦合模型

学者们广泛采用建模和数值计算方法探讨了影响煤矸石山积温变化的多重因素互动。ZHOU X[23]创建了一个耦合了渗流、热传递和氧气体积分数的模型，分析温度场变化和模拟煤矸石氧化。国外学者[24]通过多种实验技术研究了不同氧浓度下煤矸石自燃特性，并建立相关模型；结果显示低氧情况下低温氧化阶段的热释放减少。TARABA B和ZHANG J等[25-26]采用瞬态非平衡传热CFD模型研究风速、氧气、渗流对温度分布的影响。SHAO S等[27]建立了模型探索热活化与化学反应性的关系，GAO W C等[28]研究了煤矸石的燃烧特性和氧化动力学，发现某些烃类化合物的生成促进自燃。ZHANG Y等[29]运用微分热重法研究煤矸石与氧反应的强度规律，而LI B等[30]探究了加热速率、堆积方式和表观活化能对热分解的影响。

以矸石山深处不同缝隙的渗流场为核心，构建了基于氧浓度场、自燃温度场、空气渗流场和其他可燃成分耦合作用的热动力灾害升温模型。研究突显了矸石堆积的压实程度对深部气流、自燃温度及多场变化规律的重要性，并展示了深部温度场的耦合关系模型，如图1所示。

2.3 矸石山深部升温多场耦合演化规律

2.3.1 温度场

煤矿矸石山深层中的可燃物质在通风不良情况下易发生自燃并且在蓄热环境下易引起热动力灾害。内部温度变化是判断灾害级别的重要指标，对制定治理策略具有指导意义。各项研究成果显示，夏清[19]通过模拟实验分析了矸石山深部的温度分布，并建立了热源反演模型；邓军等[31]分析确定了矸石自燃的7个关键温度点；杜永吉[32]揭示了矸石山深部热源的横向不规则分布和纵向的升降温模式；杨娜等[33]运用统计方法并通过最小二乘法模型化了热源温度场的变化；SHAO S等[27]发现，升温过程符合核-生长模型，并降低自燃所需活化能；ZHANG Y[29]指出，灰分含量降低会导致深部燃烧指数和升温增加。整体而言，低温氧化温度沿漏气方向传播，高温氧化朝氧气富集区域传播，并且温度升高会导致自燃活化能降低。

图1 矸石山深部温度场耦合模型

矸石山内部温度场的分布由热传导、辐射和燃烧等过程共同控制，可以用如下控制方程表示

ρcv·(uT)=∇·(k∇T)+Qr+Qv+Qb(1)

式中，ρ为氧气密度，kg/m3;cv为氧气比热容，J/(kg·K);u为氧气速度，m/s;T为温度，℃;k为热导率，W/(m·K);Qr辐射热源项，J;Qv燃烧反应热源项，J;Qb外部热源项，J。

通过解此方程，能够预测和分析矸石山内部的温度分布。不过，为了获得精确结果，需要根据具体情况选择恰当的参数，并使用数值模拟或实验数据综合考虑几何形状、边界条件及外部环境等因素。

其中热源Qr通常由Stefan-Boltzmann定律表征

Qr=εσT4(2)

式中，ε为热辐射系数为无量纲参数；σ为Stefan-Boltzmann常数，W/(m2·K4);T为温度，℃。

燃烧反应热源项Qv表示由燃烧产生的热量，这通常与化学反应焓有关。外部热源项Qb是指其他导致矸石山加热的过程，比如外界传入的热量或地下水体的热传导。综上，需要根据具体问题和实际情况，结合模拟或实验结果来确定上述关系式表达和参数取值，以便准确研究和控制矸石山内部的温度分布。

2.3.2 空气渗流场

关于煤矿矸石山的覆盖堆积、渗透特性和自燃防治的研究，矸石山在堆积中会破碎压密，孔隙和裂隙结构复杂，影响空气的渗流。KONG H等[34]研究发现粒径较大的矸石，其压实后的孔隙度较高，影响渗透率。WU Y等[35]的实验表明，黄土覆盖可以降低矸石山的空气渗流，有效防止自燃。王凤江[36]证实了矸石渗透系数和孔隙率之间的指数关系，并指出粒径越大，渗透性越差。黄先伍等[37]发现，破碎岩石中的流体渗流与孔隙率符合幂函数关系。KONG H、WU Y等[34-35]通过实验指出应力增大时，细小矸石颗粒将密集分布，致使孔隙率和渗透率降低。李顺才等[38]从非Darcy渗透性角度分析，确定了孔隙结构对渗透率及其偏离的影响。综合这些研究可知，矸石的破碎程度、孔隙率和渗透特性是影响煤矸石山漏风行为和自燃风险的关键因素。

矸石山内部的氧气渗流场的稳态方程可以通过质量守恒、动量守恒、氧气浓度输运和能量守恒方程来描述，这些方程结合了氧气渗流和热传导的复杂物理效应。稳态条件下，假设氧气作为不可压缩流体在矸石山内部的运动，以上提到的物理方程式相结合可以用来精确地仿真氧气的渗流行为

∇·(ρu)=0 (3)

式中，ρ为氧气密度，kg/m3;u为氧气速度，m/s。

∇·(ρu(u-u*))=-∇p+∇·τ(4)

式中，p为氧气的压力，Pa;u*为流体的平均速度，Pa;τ为黏性应力张量，N/m2。

∇·(ρuC)=∇·(D∇C)-ρG(5)

式中，C为氧气的浓度，mol/m3;D为氧气的扩散系数，m2/s;G为氧气的消耗速率，mol/(m3·s)。

∇·(kuT)=∇·(k∇T)+H(6)

式中，k为氧气的热导率，W/(m·K);T为温度，℃;k为热扩散系数，m2/s;H为单位体积的内部热源，W/m3。

综上，为了准确模拟矸石山内氧气的渗流和传热过程，必须在上述的守恒方程中加入适当的流体状态和物性系数的边界条件，并通过数值方法近似和求解这些方程，以得到氧气渗流和传热场的详细分布情况。

2.3.3 氧气体积分数场

矸石山的渗流特性受多种因素影响，包括漏风、矸石渗流以及氧化生成的空隙通道。在漏风压力作用下，进风侧的氧气浓度高于氧化区域后的氧气[39]。不同研究表明，氧气浓度和温度可显著影响矸石的自燃行为[40],低氧浓度对矸石氧化有影响，高氧浓度时矸石内的碳含量是主要因素[41]。升温及增加水蒸汽可以促进挥发[42],而氧浓度下降可提高自燃的临界温度[43]。矸石的氧化活性与灰分成分和氧化性能相关，且10%氧气浓度足以维持氧化反应[44]。矸石山内氧浓度的稳态控制考虑氧气扩散、燃烧和吸附等因素，采用燃烧和吸附源项来表示相关过程

∇·(ρuC)=∇·(D∇C)+ρg-ρc-ρb(7)

方程考察的是矸石山内部氧气体积分数的守恒，包含4项影响因素：氧气的扩散∇·(D∇C)、燃烧(ρg)产生的氧气、矿石吸附ρc的氧气消耗率以及外部输入ρb对氧气的供应。这些项分别反映了氧气扩散系数、氧气密度以及相关的源项对氧气量的影响。

当矸石山内部氧气浓度达到平衡时，氧气体积分数不再变化，相关方程的左侧为零。解这个平衡方程可以得到氧气在矸石山内的稳态分布。在解方程时，需要根据实际情况选定适宜的参数值，并可能需要借助数值模拟或实验得到准确结果。同时，矿山的形状、周边条件等也需进行考量。增加漏风空隙的氧气浓度可以降低矸石氧化的活化能，进而加速热量积累。

2.3.4 其他可燃物成分

煤矸石中的残煤、碳质泥岩和废木材等可燃物质会加剧自燃的情况。研究发现，矸石山的温度分布与可燃物剩余量分布相一致，且含碳量高、灰分低的矸石更易自燃[23]。模型和实验研究表明，可燃物含量对矸石山的温度分布规律和自燃特性有显著影响，对预防煤矸石山火灾至关重要[45-46]。

2.4 矸石山蓄热升温灾害的关键影响因素

矸石山自燃的关键在于深部漏风空气中的氧浓度和多种因素的相互作用，包括矸石的堆积方式[35]、速度以及可燃物分布。研究表明，黄土夹杂可抑制自燃，可燃成分可降低氧化活化能[47]、缩短自燃时间，某些有机成分具有吸热效果，从而可抑制火势。漏风的增加可导致冷空气流动而加剧自燃[48];风压差会增加漏风量和热空气流速，提供氧气可以促进自燃[49]。自由基浓度监测显示压力差促进漏气，从而相互促进自燃和发热[50]。总体而言，矸石堆积的方式、过程、氧化产生的裂隙、漏风速度、风压以及含碳物质的分布均会影响自燃过程。

2.5 矸石山热动力灾害探测技术与方法

煤矸石自燃过程中，温度和灾害气体的监测是关键。为此，已经发展了多种监测方法，包括热电偶、红外成像、气体检测、电磁辐射和无线远程监测等。不同的研究采用不同技术监测煤矸石自燃的指标，如CO2、CO、H2释放、烃类气体解附[51]、温度和介电特性的变化[52],以及温度梯度等[53-54],有的还用到了辅助技术如有限差分法和模糊聚类[55]。综合这些方法能提供科学依据，帮助定位矸石山内部的热源，并防治相关热动力灾害。

2.6 矸石山复合热动力灾害的判别方法

矸石山自燃时，深处高温热源在复杂场的作用下不稳定传播，产生的易燃气体浓度波动可能引发爆炸。为防止这种热动力灾害，提出了一种评估方法，综合考虑裂隙场、温度场、可燃气体浓度场和氧气场的相互影响。

矸石山自燃会导致深层热源不稳定传递，同时释放的可燃气体浓度可能因温度波动而达到爆炸极限。因此，提出了一种考虑裂隙场、温度场、可燃气体浓度场和氧气场等因素的热动力灾害评估方法，以防止自燃引起的灾害。

式中，nL(O2)和nH(O2)分别为矸石自燃所需的最小和最大空隙率；CL(O2)为矸石中的氧气体积分数；T为矸石的温度；TC为矸石自燃的临界温度。如果矸石在深处自燃导致爆炸，那么其氧气体积分数会超过最小爆炸氧气体积分数，且可燃气体浓度达到爆炸极限，满足公式(9)。

式中，nL(CH4)和nH(CH4)分别为引起爆炸的最低和最高孔隙率；C′(O2)为爆炸最小所需氧气体积分数；CL(CH4)和CH(CH4)为可燃气体导致爆炸的浓度阈值；TS为爆炸的临界温度。综合这些条件，确立了煤矿矸石山自燃所引发的热动力灾害区域标准

3、矸石山复合热动力灾害展望

煤矿矸石山复合热动力灾害是由多种因素导致的，包括自燃和由自燃引发的爆炸等一系列复杂事件。这些因素相互关联且随着矸石的不断堆积变得更加复杂和不稳定。目前，矸石山的深层热源检测、监控和灾害预警等问题仍然是挑战。因此，亟需开发合理有效的方法来管理这些复杂的状况，并且对矸石山未来的温度控制研究提出展望。

3.1 矸石山多灾种间的互馈耦合作用机理

矸石山内煤矸石的间隙有助于通风，是自燃的主要发生地。自燃时会释放出多种可燃气体，受堆积和通风的影响，这些气体与可燃粉尘在矸石内部混合形成复杂的可燃物质系统。温度分布和可燃成分集中度在一定程度上是相关的。但矸石间隙的分布和通风规律目前还不明确，了解矸石堆积如何影响间隙分布、通风规律、可燃成分的分布，以及它们在自燃过程中的交互作用是矸石山复合热动力灾害防控研究的关键。

3.2 矸石堆积区热动力灾害的多场相互作用动态变化规律

由于不断堆积新的煤矸石，深层矸石内由自燃形成的孔隙在上层压力下重新排列，产生复杂且动态变化的裂缝。这些裂缝可能形成新的次生裂隙。此过程导致一些以前不通风的矸石表面暴露于通风区，成为新的自燃点。当深层温度达到600 ℃以上，漏风中氧气浓度和多相可燃物浓度达到一定条件时，可能会发生剧烈燃烧甚至爆炸，并沿裂缝蔓延。漏风的氧气供应持续促成燃烧并引发连锁反应。矸石堆积的方式与量影响多种因素如压实程度、蓄热情况、可燃物成分分布等，呈现出非稳态、多变分布。因此，研究这些多因素对深层多场耦合变化的影响对于了解矸石山复合热动力灾害的机理、监测及防治至关重要。

3.3 影响矸石山复合热动力灾害的关键因素及其临界阈值

矸石山自燃是热动力灾害的核心，监测相关参数对预警至关重要。基于气体和温度指标的预警方法在应对复杂、动态的自燃特性时存在挑战。需要发展可以适应自燃动态性的实时监测和分析技术，包括实时数据收集系统、先进的监测传感器和智能算法，综合分析多参数风险评估。通过整合动态数据可以更精确评估自燃风险，实现及时防范。此外，要对矸石山自燃导致的热量积聚及其演变进行深入研究，考虑空气湿度、风流作用、环境温度、堆积方式和矸石区域等多种因素，探究它们在自燃过程中的动态变化。可构建一个多级动态预警体系能更准确预测和管理潜在灾害，为矸石山灾害预警提供理论支持。

3.4 矸石山蓄热升温监测预警理论与技术

随着信息获取技术如探测、监测、传感器和无线网络数据传输的进步，完善云计算和机器学习的信息处理平台有助于提升煤矿灾害管理的精度和即时性，从而实现更有效的监测、预警和综合防治。要应对矸石山热动力灾害，需要自适应多种信息的创新预警技术。在并存的多元灾害因素下，单一评估方法正被多源异构实时反馈方式所取代。在大数据环境下，迫切需要利用实时监测数据进行智能分析、整合，开发灾害数据处理方法、AI预警算法和软件工具。同时，因恶劣环境，研发多元信息监测设备并实现整合至软件系统成为实现煤矿实时动态预警和综合防治一体化应用的关键任务。

4、结论

分析了中国矸石堆自燃的复杂热力学灾害情况，并回顾了相关科研成果。矸石山自燃灾害因其潜在性、耦合性、动态性和复杂性导致风险高、难以识别、预警具有挑战性以及防治复杂。研究包括了解矸石山的热力学行为和多场互动、数学建模以及创新的灾害识别方法，旨在掌握矸石山复杂灾害的演变规律。并强调了进一步研究需要的关键领域包括耦合反馈机制、耦合场动态、关键致灾因素及阈值，以及监测、预警、预防的整合理论与技术。

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文章来源:张晓刚,葛少成,张兴华.矸石山蓄热积温机制及治理策略研究的前沿与展望[J].陕西煤炭,2024,43(12):178-184+196.