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煤矿密闭火灾信息周期性监测及参数分析研究

2025-07-07 31 上传者：管理员

摘要：针对荫营煤矿密闭区域检测环节操作繁琐，检测结果反馈时间长、效率低等问题，归纳了密闭“呼吸”现象的影响因素，基于现场测试分析了密闭“呼吸”现象的基本特征，对煤自燃气体产生的规律进行研究，结果表明：大气参数的变化导致密闭区出现“呼吸”效应，密闭内外压差的变化范围为-160～350 Pa,说明荫营煤矿密闭存在“呼吸”效应，且密闭内外气体交换量较大。研究结果对荫营煤矿快捷高效地实现井下密闭火情智能监测预警及风险管控以预防煤自燃具有重要指导和现实意义。

关键词：
“呼吸”效应
密闭区域
煤炭自燃
煤矿火灾
监测预警
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矿井密闭火区是煤矿火灾等事故的高发地[1],随开采深度增加､矿压增大导致密闭墙破损漏风,促进煤炭自燃｡现有监测预警技术依赖复杂设备和人工,效率低且精度不足[2-3]｡一但密闭区发生异常,就极有可能发生灾变导致事故｡因此,亟需改进监测预警技术,以实现高效､连续､精准的密闭火情监测｡

国内学者在煤自燃检测预警上取得进展｡谭波等[4]通过程序升温实验探究了指标气体与温度之间的内在联系,通过灰色关联分析细化了4级预警机制;李团结等[5]基于传统束管色谱系统,引入微色谱与正压气体传输技术实现即时检测;郭军等[6]聚焦于煤自燃过程中的标志性气体特征设定预警等级;梁运涛等[7]研发多参数集成监测技术,有效解决了以往监测手段中参数单一､监测不全面的问题;陈晓坤[8]提出了一种基于现场观测到的多种指标气体的多源信息融合技术的预警策略,增强了自燃预测的精确度｡上述研究大都根据自身实际工况为背景,导致其研究普适性不高｡因此,笔者研究适用于荫营煤矿的密闭火灾周期性检测预警技术,旨在实现智能､高效､经济的火情监测,对荫营及类似矿井火灾防治具有重要指导意义｡

1、煤矿密闭内的气体组分､多场耦合关系及“呼吸”效应特征

1.1煤矿密闭内的气体组分

矿井工作面回采后需封闭｡密闭区内气体复杂,主要包括:①原始气体:与地表大气相似,含N2､O2､CO2､Ar及高瓦斯矿井特有的CH4;②火灾气体:主要由煤自燃产生,包括CO､CO2､CH4及烃类(如C2H6､C3H8､C2H4､C2H2),高温燃烧还可能有SO2和N2,但外因火灾少见,故以自燃产物为主;③煤解吸气体:源自煤体,主要是CH4､CO､CO2,受温度､压力及封闭条件影响,从遗煤､煤壁等释放;④漏入气体:主要为N2､O2,漏风量取决于防火墙质量和内外压差,优质墙或压差小则漏风少,反之则多｡

1.2煤矿密闭的多场耦合关系

1)多场耦合关系分析｡多场耦合涉及多个物理场(如力场､温度场､流场､气体浓度场)间的相互作用,非简单叠加,而是复杂关联与因果循环｡煤矿密闭的多场耦合关系见图1.在煤矿密闭环境中,地应力导致裂隙,引发漏风,形成流场,进而影响气体浓度,尤其是氧气,促进煤的氧化放热,形成温度场,又反过来加速氧化与流场变化,同时打破瓦斯平衡,导致解吸｡

图1煤矿密闭的多场耦合关系

2)密闭多物理场耦合的源项｡密闭多物理场的源项是指引起多个物理场发生变化的变量｡从图1中可知,矿山压力虽为固有力场,但其引起的裂隙动态变化复杂,难以直接作为气体浓度变化的源项｡相比之下,由大气参数变化导致的“呼吸”效应及漏风强度,对密闭区气体参数影响更为显著,因此,需要将漏风强度作为密闭多物理场的源项｡

1.3采空区密闭“呼吸”效应特征

密闭内气体与外界处于弱平衡状态,将采空区视为半封闭容器,受煤岩体温度､邻近层瓦斯､惰性气体注入､水气置换等因素影响,内部气体压力波动｡矿区大气､风阻变化导致井巷与采空区间产生压差,引发气体“呼吸”现象:在采矿作业中,当采空区的气体压力超过井巷空间的相应压力时,气体流动趋势为自采空区内部向外扩散;反之,则呈现为向内部渗透的现象｡其影响因素包括但不限于:瓦斯与惰性气体注入､大气压力波动､矿井通风系统状态､密闭墙结构､地下水排放措施,以及邻近采空区的动态条件等｡

2、密闭参数现场测试

2.1测点布置

通过调研相关资料以及对井下具有发火异常历史的密闭开展测试分析,结果发现150317密闭的内外压差较大,且在不同时段变化较为剧烈,根据气样分析结果,密闭存在氧气､瓦斯､一氧化碳等气体,相较于其他盘区的密闭,压差和气体浓度值均较大｡因此,本项目对150317密闭开展了连续监测｡

监测过程中,在测试密闭内外压力的同时,还需要同步测试井口的温度､湿度等大气参数｡密闭墙的测点布置见图2.

图2密闭墙测点布置

2.2煤矿密闭多参数时变特征结果分析

2.2.1地面大气温度与密闭内外压差日变化特征

地面大气温度与密闭内外压差的变化趋势见图3.在图3中,15:00到23:00地面大气温度和密闭内外压差变化趋势较为同步,在23:00到6:00之间地面大气温度随时间的推进曲线呈先降低后增加的趋势,而密闭内外压差的变化趋势与之相反;最后地面大气温度几乎直线上升,而密闭内外压差在一定范围内上下波动｡

图3地面大气温度和井下密闭内外压差的变化

2.2.2密闭内外气体浓度的日变化特征

1)密闭内外压差与氧气体积分数的关系｡从图4中可知,15:00到17:00密闭内外压差的变化大致和氧气体积分数变化趋势基本一致,在22:00时氧气体积分数急剧上升,而密闭内外压差急剧下降,而后在一定范围内上下波动,变化较为平稳｡

图4井下密闭内外压差与氧气体积分数的变化

2)密闭内外压差与瓦斯体积分数的关系｡在图5中,开始时密闭内外压差呈先上升后下降的趋势,瓦斯体积分数基本保持上升趋势｡在22:00时密闭内外压差急剧下降,与瓦斯体积分数变化趋势相反,但是之后,瓦斯体积分数的变化和密闭内外压差的变化趋势相近｡与氧气体积分数变化趋势的不同在于,原有瓦斯容易在煤层中吸附解吸,这种因素的存在造成了瓦斯体积分数变化不规律｡

图5井下密闭内外压差与瓦斯体积分数的变化

3)密闭内外压差与二氧化碳体积分数的关系｡从图6中可以看到,在6:00到7:00二氧化碳体积分数与密闭内外压差的变化趋势相反,总体上二氧化碳体积分数随着密闭内外压差的变化而变化｡

6井下密闭内外压差与二氧化碳体积分数的变化

2.2.3密闭内温度与地面大气温度的周变化特征

如图7所示,7月22日到7月24日地面大气温度均为33℃,而密闭内温度则先下降后上升｡7月24日到7月27日的变化趋势基本一致,在一定范围内上下波动,7月28日密闭内温度急剧下降,与地面大气温度趋势相反｡

图7密闭内温度与地面大气温度的周变化

2.2.4密闭内外压差与地面大气温度周变化特征

如图8所示,7月22日到7月25日煤矿密闭内外压差为正值,而7月26日到7月27日其值为负,7月28日密闭内外压差又升为正值｡在持续的正压差驱动下,密闭内气体逐渐向外部渗透;相反,在负压差的持续作用下,外部空气则以缓慢而稳定的态势向密闭采空区渗透进入,实现密闭内外气体交换过程｡图8中密闭内外压差的变化范围为-160~350Pa,说明荫营煤矿密闭存在“呼吸”效应,且密闭内外气体交换较大｡7月22日到7月24日地面大气温度均为33℃;7月24到7月26日密闭内温度与地面大气温度的趋势基本一致;7月26日之后的走势则截然相反｡随着季节变化,井下风流的绝对压力同步减小,相反,地面温度升高导致大气压下降｡密闭采空区气压稳定,密闭外气压起伏,从而产生压差,并且会持续很久｡

图8密闭内外压差与地面大气温度的周变化

2.2.5密闭内外压差与气体浓度的周变化特征

如图9所示,总体来看,密闭内的CO､CO2､O2､CH4气体浓度随着时间的变化呈不断波动趋势｡密闭中的瓦斯浓度较高,其他气体如CO在该密闭中浓度高于O2､CO2气体浓度｡CH4和CO2浓度随时间的变化趋势相似,7月22日到7月25日基本较为平缓,7月25日之后到7月27日呈下降的趋势,7月28日CH4和CO2的浓度变化趋势相反｡O2浓度的变化规律基本呈上升趋势｡

图9密闭内气体体积分数随时间的周变化

3、结语

1)分析了密闭内的气体来源,主要是原始气体､氧化产生的气体､煤解吸的气体､外界漏入密闭的气体;煤矿密闭的多场耦合关系分析结果表明,大气参数的变化导致密闭区出现“呼吸”效应,需要将漏风强度作为密闭多物理场的源项｡

2)现场24h监测结果表明,在密闭内外压差的持续作用下,密闭会与外界产生气体交换,当压差分别为正值和负值时,密闭内气体压力分别呈逐渐降低和逐渐升高趋势;密闭内气压变化幅度很小,密闭内外压差产生正负交替的主导因素为密闭外空气压力的波动密闭会与外界产生气体交换｡在密闭渗透率和密闭外侧风量比较稳定的前提下,密闭内外压差为正值时,密闭内瓦斯浓度与密闭内外压差呈正相关关系,两者的变化趋势相似｡

3)分析了密闭参数周变化特征,密闭内外压差的变化范围为-160~350Pa,说明荫营煤矿密闭存在“呼吸”效应,且密闭内外气体交换量较大｡在地表温度相对较高的温暖时节,由于正压差的影响,并且密闭外侧风流的流量很小,所以密闭外侧可能会积聚瓦斯｡

参考文献:

[1]王三伟.大南湖一矿采空区煤自燃预警气体指标研究[J].山东煤炭科技,2021,39(3):81-83.

[2]仲晓星,王建涛,周昆.矿井煤自燃监测预警技术研究现状及智能化发展趋势[J].工矿自动化,2021,47(9):7-17.

[3]王连聪,梁运涛,罗海珠.我国矿井热动力灾害理论研究进展与展望[J].煤炭科学技术,2018,46(7):1-9.

[4]谭波,邵壮壮,郭岩,等.基于指标气体关联分析的煤自燃分级预警研究[J].中国安全科学学报,2021,31(2):33-39.

[5]李团结,白光星,张琦,等.基于微色谱和正压输气技术的煤矿自燃火灾监测系统[J].煤矿安全,2022,53(11):113-117.

[6]郭军,王凯旋,金永飞,等.煤自燃进程精细划分方法及其智能监测预警一煤火精准防控技术变革[J].煤炭学报,2023,48(S1):111-121.

[7]梁运涛.煤炭自然发火预测预报的气体指标法[J].煤炭科学技术,2008,36(6):5-8.

[8]陈晓坤.煤自燃多源信息融合预警研究[D].西安:西安科技大学,2012.

文章来源:高岩,李如洋,王瑞智,等.煤矿密闭火灾信息周期性监测及参数分析研究[J].煤,2025,34(07):18-20+48.