3

(1.山東科技大學(xué) 礦業(yè)與安全工程學(xué)院，山東 青島 266590；2.神華新疆能源有限責(zé)任公司，新疆 烏魯木齊 830000；3.山東科技大學(xué) 礦山災(zāi)害預(yù)防控制省部共建國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地,山東 青島 266590)

礦井通風(fēng)系統(tǒng)是保障礦井安全生產(chǎn)最主要、最基礎(chǔ)、最經(jīng)濟(jì)的技術(shù)手段[1]，隨著機(jī)械化的快速發(fā)展，礦山的生產(chǎn)能力得到了很大的提高[2-9]。如果礦井通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性較差，輕則導(dǎo)致井下需風(fēng)地點(diǎn)供風(fēng)不足，重則導(dǎo)致井下局部地點(diǎn)瓦斯積聚，引發(fā)人員窒息和瓦斯爆炸事故。因此，加強(qiáng)礦井通風(fēng)系統(tǒng)的監(jiān)測監(jiān)控、加強(qiáng)井下巷道風(fēng)量穩(wěn)定性的研究，對(duì)于保證礦井的安全高效生產(chǎn)具有重要意義。

近年來，國內(nèi)外研究人員對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)流穩(wěn)定性進(jìn)行了研究和探索，其中朱政宏等[10]利用Fuzzy模型分析了礦井通風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)流穩(wěn)定性；Euler等[11]演示了利用通風(fēng)管理計(jì)劃響應(yīng)井下現(xiàn)場風(fēng)量檢查和審核的案例；Luo等[12]利用不相交布爾代數(shù)法計(jì)算了礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性；Cheng等[13]利用最優(yōu)指標(biāo)選擇和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估兩個(gè)子模型構(gòu)成的預(yù)警模型深入分析了礦井通風(fēng)監(jiān)測數(shù)據(jù)；Jia等[14]基于多元回歸分析法通過阻力測定評(píng)價(jià)了礦井通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性；劉曉南等[15]利用FA-FDA判別分析法進(jìn)行礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)；徐凱[16]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全性評(píng)價(jià)；梁志強(qiáng)等[17]通過建立礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全可靠性二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)模型，劃分評(píng)價(jià)等級(jí)和模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣，對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全可靠性進(jìn)行了模糊綜合評(píng)價(jià)；賈進(jìn)章等[18]根據(jù)礦井風(fēng)阻與風(fēng)量等數(shù)據(jù)建立了風(fēng)量靈敏度理論，并利用自主開發(fā)的軟件求出了通風(fēng)系統(tǒng)的靈敏度，分析了礦井通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

圖1 置信區(qū)間計(jì)算步驟圖Fig.1 Diagram showing steps involved in confidence interval calculation

1 置信區(qū)間與安全閾值區(qū)間的計(jì)算方法

研究過程充分利用各待測巷道測風(fēng)站布置的風(fēng)速傳感器，并參考礦井通風(fēng)日?qǐng)?bào)表，在礦井正常生產(chǎn)時(shí)期，對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行不少于60 d的通風(fēng)實(shí)時(shí)監(jiān)測。為排除監(jiān)測過程中數(shù)據(jù)采集時(shí)間的不均勻性帶來的數(shù)據(jù)冗余影響，統(tǒng)一選取20 min的時(shí)間間隔采集所有待測巷道的風(fēng)量數(shù)據(jù)。

1.1 風(fēng)量置信區(qū)間

如圖1所示，置信區(qū)間的計(jì)算按照確定樣本數(shù)據(jù)分布、確定置信水平、計(jì)算得到置信區(qū)間的步驟逐步進(jìn)行。國內(nèi)煤礦井下通風(fēng)管理中普遍使用10%膨脹系數(shù)，即實(shí)際風(fēng)量與設(shè)計(jì)配風(fēng)量相差不超過10%。本研究中風(fēng)量置信區(qū)間用于衡量巷道風(fēng)量的穩(wěn)定極限，所以區(qū)間估計(jì)誤差應(yīng)小于10%。本研究將置信水平定為95%，選取這一數(shù)值的原因是該數(shù)值比現(xiàn)場使用的10%膨脹系數(shù)的估計(jì)誤差降低了50%，能夠達(dá)到精度要求，并且實(shí)際應(yīng)用中置信區(qū)間習(xí)慣上選取5%的間隔來確定置信水平數(shù)值。

1.2 風(fēng)量安全閾值區(qū)間

試驗(yàn)礦井采區(qū)大巷連續(xù)監(jiān)測的結(jié)果顯示：該巷道風(fēng)量值圍繞平均值上下波動(dòng)，風(fēng)門開閉、臨時(shí)生產(chǎn)變動(dòng)等異常時(shí)刻的風(fēng)量數(shù)據(jù)都落在某一區(qū)間之外，本研究將該區(qū)間定義為安全閾值區(qū)間。為準(zhǔn)確得到這一區(qū)間，通過逐漸增加樣本數(shù)量確定區(qū)間邊界，同時(shí)分析樣本特征數(shù)據(jù)與該區(qū)間邊界的關(guān)系。安全閾值區(qū)間的確定過程如表1所示。

表1 安全閾值區(qū)間得出過程Tab.1 Safety threshold interval derivation process

從表1可以看出，隨著樣本數(shù)據(jù)量的增大，樣本均值及安全閾值區(qū)間逐漸收斂。安全閾值區(qū)間可以通過樣本數(shù)據(jù)的第10百分位數(shù)和第90百分位數(shù)配合一定的無量綱系數(shù)進(jìn)行描述。無量綱參數(shù)由風(fēng)量數(shù)據(jù)的離散程度決定，對(duì)于固定生產(chǎn)布局的采區(qū)大巷，該數(shù)值為0.8。安全閾值區(qū)間的計(jì)算公式為：

(a,b)=(μ-∣x10-μ∣·η,μ+∣x90-μ∣·η)。

(1)

式中：μ為數(shù)據(jù)樣本均值，m3/s；x10為數(shù)據(jù)樣本第10百分位數(shù)，m3/s；x90為數(shù)據(jù)樣本第90百分位數(shù)，m3/s；η為閾值系數(shù)，無量綱參數(shù)，由數(shù)據(jù)離散程度確定，采區(qū)大巷取0.8。

2 現(xiàn)場應(yīng)用

2.1 研究對(duì)象概況

選取唐口煤礦、梁寶寺煤礦及巴彥高勒煤礦為研究對(duì)象，其中唐口煤礦與巴彥高勒煤礦采用中央并列式通風(fēng)系統(tǒng)，梁寶寺煤礦采用一礦兩井分區(qū)式通風(fēng)系統(tǒng)。從上述三座煤礦各選取一條采區(qū)大巷進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，分別是南回大巷、35000采區(qū)大巷、17盤區(qū)回風(fēng)巷。3條巷道所在分支比較穩(wěn)定，服務(wù)的采區(qū)在研究過程中保持固定的生產(chǎn)布局，能最大程度地排除各種因素對(duì)風(fēng)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的干擾。3條巷道的基本情況如表2。

表2 所選巷道基本情況Tab.2 Basic conditions of the selected roadway

表3 風(fēng)量數(shù)據(jù)樣本區(qū)間劃分及頻數(shù)分布Tab.3 Airflow data sample interval division and frequency distribution

2.2 風(fēng)量置信區(qū)間與安全閾值區(qū)間計(jì)算

現(xiàn)場測量中對(duì)唐口煤礦南回大巷2017年6月1日至2017年7月30日共60 d的通風(fēng)情況進(jìn)行了實(shí)時(shí)監(jiān)測；對(duì)梁寶寺煤礦35000采區(qū)大巷2017年5月20日至2017年7月19日共60 d的通風(fēng)情況進(jìn)行了實(shí)時(shí)監(jiān)測；對(duì)巴彥高勒煤礦17盤區(qū)回風(fēng)巷2017年6月1日至2017年7月30日共60 d的通風(fēng)情況進(jìn)行了實(shí)時(shí)監(jiān)測。

總之，《警察與贊美詩》是一部經(jīng)典的小說作品，它的成功不僅依賴于作者精準(zhǔn)的選材，人物形象的特殊塑造，而且更依賴于他所運(yùn)用的語言。在其與眾不同的語言特色影響下，各國的讀者既感悟到了文學(xué)藝術(shù)的魅力，又體悟到了其作者歐·亨利的藝術(shù)風(fēng)格。因此，本文在回顧傳統(tǒng)研究局限性的基礎(chǔ)上，對(duì)其語言特色從三個(gè)層面上進(jìn)行了深入的挖掘。

1)確定樣本的分布

將樣本數(shù)據(jù)分組，并統(tǒng)計(jì)每組的頻數(shù)(表3)。如圖2，從頻數(shù)分布直方圖中可以看出，3條巷道的數(shù)據(jù)均呈“鐘形”分布，近似符合正態(tài)分布的特征，因此可以將樣本初步確定為正態(tài)分布。

圖2 頻數(shù)分布直方圖及正態(tài)分布擬合曲線Fig.2 Frequency distribution histogram and normal distribution fitting curve

2)驗(yàn)證曲線分布的正確性

根據(jù)95%置信水平將顯著水平選取為0.05，經(jīng)過查表可得u0.05=1.96。通過計(jì)算得出樣本數(shù)據(jù)偏度u1及峰度u2并與u0.05進(jìn)行比較，即可檢驗(yàn)樣本分布是否屬于正態(tài)分布，風(fēng)量數(shù)據(jù)樣本偏度及峰度計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 風(fēng)量數(shù)據(jù)樣本偏度及峰度計(jì)算結(jié)果Tab.4 Air volume data sample skewness and kurtosis calculation result

表5 風(fēng)量置信區(qū)間計(jì)算結(jié)果Tab.5 Air volume confidence interval calculation result

表6 風(fēng)量安全閾值區(qū)間計(jì)算結(jié)果Tab.6 Air volume safety threshold interval calculation result

偏度及峰度絕對(duì)值均小于u0.05，因此所選巷道的風(fēng)量近似服從正態(tài)分布。

3)計(jì)算風(fēng)量置信區(qū)間

選取的95%置信水平對(duì)應(yīng)α=0.05，經(jīng)查表得zα/2=1.96。利用如下置信區(qū)間計(jì)算公式得到的計(jì)算結(jié)果如表5所示。

(2)

式中，μ為數(shù)據(jù)樣本均值，m3/s；x10為數(shù)據(jù)樣本第10百分位數(shù)，m3/s；σ為數(shù)據(jù)樣本標(biāo)準(zhǔn)差，m3/s；n為樣本數(shù)據(jù)量；M為處于置信區(qū)間內(nèi)的估計(jì)數(shù)值，m3/s。

4)計(jì)算風(fēng)量安全閾值

將3條巷道的風(fēng)量數(shù)據(jù)樣本代入式(1)，得到的風(fēng)量安全閾值結(jié)果如表6。

2.3 應(yīng)用效果分析

將計(jì)算得出的3條巷道的風(fēng)量置信區(qū)間與安全閾值區(qū)間應(yīng)用在風(fēng)量的監(jiān)測評(píng)價(jià)中。在數(shù)據(jù)樣本采集完成后的30 d內(nèi)，隨機(jī)選取3條巷道的風(fēng)量監(jiān)測數(shù)據(jù)，其中南回大巷提取了100個(gè)數(shù)據(jù)，35000采區(qū)大巷、17盤區(qū)回風(fēng)巷各提取了120個(gè)數(shù)據(jù)，用計(jì)算出的置信區(qū)間及安全閾值區(qū)間進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。為使結(jié)果更加明確，將整理后的各條巷道的風(fēng)量數(shù)據(jù)分別與置信區(qū)間、安全閾值區(qū)間統(tǒng)一繪制成分布圖，并統(tǒng)計(jì)了研究對(duì)象風(fēng)量數(shù)據(jù)相對(duì)于置信區(qū)間與安全閾值區(qū)間的分布情況及超出區(qū)間的原因。圖3～4分別為監(jiān)測數(shù)據(jù)相對(duì)于置信區(qū)間與安全閾值區(qū)間的分布情況，其中上下兩條虛線為區(qū)間上下限，兩條虛線之間的陰影部分為區(qū)間范圍。

從表7中可以看出，風(fēng)量的置信區(qū)間覆蓋了65%以上的實(shí)測風(fēng)量數(shù)據(jù)樣本，反映了巷道風(fēng)量的穩(wěn)定程度。風(fēng)量的安全閾值區(qū)間覆蓋了90%以上的實(shí)測風(fēng)量數(shù)據(jù)，只有少量數(shù)據(jù)落在該閾值區(qū)間之外。經(jīng)查明，有35%左右的風(fēng)量測量值落在了置信區(qū)間以外，主要原因是巷道配風(fēng)富裕量或少量匱風(fēng)導(dǎo)致的風(fēng)量不穩(wěn)定。極少量的數(shù)據(jù)處在安全閾值區(qū)間之外，經(jīng)過現(xiàn)場查看，這些數(shù)據(jù)采集的時(shí)刻風(fēng)量超出安全閾值區(qū)間的原因分為兩種：臨時(shí)生產(chǎn)變動(dòng)和通風(fēng)管理失誤。前者不產(chǎn)生安全隱患，而后者則相反。通風(fēng)管理失誤產(chǎn)生的安全隱患主要是：唐口煤礦南回大巷因南2#軌膠聯(lián)絡(luò)巷風(fēng)門漏風(fēng)導(dǎo)致風(fēng)量多次超過35 m3/s，超出安全閾值上限，造成南部采區(qū)各用風(fēng)地點(diǎn)不同程度的少風(fēng)；梁寶寺煤礦35000采區(qū)大巷因四采2#軌膠聯(lián)絡(luò)巷風(fēng)門漏風(fēng)導(dǎo)致風(fēng)量達(dá)到25 m3/s，超出安全閾值上限，造成四采區(qū)掘進(jìn)工作面風(fēng)量減少近一半。

現(xiàn)場應(yīng)用的結(jié)果表明，通過該方法計(jì)算得出的風(fēng)量置信區(qū)間能夠鎖定巷道風(fēng)量的穩(wěn)定極限，風(fēng)量的安全閾值區(qū)間能夠確定巷道風(fēng)量的安全范圍，并準(zhǔn)確地對(duì)風(fēng)流的異常狀態(tài)作出預(yù)警。相比以前的定值比較方法，該評(píng)價(jià)方法基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)計(jì)算，適用性更強(qiáng)。

圖3 置信區(qū)間分布圖Fig.3 Confidence interval map

圖4 安全閾值區(qū)間分布圖Fig.4 Safety threshold interval map

表7 圖形分布情況統(tǒng)計(jì)Tab.7 Graphic distribution statistics

3 結(jié)論

1)提出了選取風(fēng)量95%置信水平置信區(qū)間鎖定巷道風(fēng)量的穩(wěn)定極限、使用風(fēng)量安全閾值區(qū)間對(duì)巷道風(fēng)量進(jìn)行安全預(yù)警的井下巷道風(fēng)量穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法，提出了風(fēng)量安全閾值區(qū)間的計(jì)算公式。

2)將該評(píng)價(jià)方法在唐口煤礦、梁寶寺煤礦、巴彥高勒煤礦進(jìn)行了現(xiàn)場應(yīng)用，結(jié)果表明風(fēng)量置信區(qū)間能夠鎖定巷道風(fēng)量的穩(wěn)定極限，風(fēng)量的安全閾值區(qū)間能夠確定巷道風(fēng)量的安全范圍，并準(zhǔn)確地對(duì)風(fēng)流的異常狀態(tài)作出預(yù)警。