程曉之， 王凱， 郝海清， 陳瑞鼎， 吳建賓

(1.兗州煤業(yè)鄂爾多斯能化有限公司， 內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017000；2.中國礦業(yè)大學 安全工程學院， 江蘇 徐州 221116)

0 引言

礦井穩(wěn)定可靠的通風是煤礦安全生產(chǎn)的保障[1-2]。隨著礦井開采深度增加和煤礦機械化不斷發(fā)展，掘進工作面長度逐漸加大，單巷最長掘進距離達5 000 m以上，局部通風更是成為日常通風安全管理的重點和難點。目前礦井局部風量調(diào)節(jié)方式主要有手動和自動2種。手動調(diào)節(jié)包括扎風筒法、三叉風筒排瓦斯法、斷風筒法、出口擋風板節(jié)流調(diào)節(jié)法；自動調(diào)節(jié)包括進口導向器調(diào)節(jié)和變頻調(diào)速調(diào)節(jié)[3-4]。近年來，隨著自動化及變頻技術的發(fā)展，局部通風自動控制取得了一定成果，如瓦斯、風、電閉鎖與監(jiān)測系統(tǒng)遙控為局部通風提供保障，主要是依據(jù)掘進工作面環(huán)境參數(shù)(有毒有害氣體濃度、粉塵濃度等)進行控制，當監(jiān)測值超過設定值時自動斷電，但該方式僅是手動調(diào)節(jié)通風機頻率，智能化程度遠遠不足[5]。另外，風筒作為掘進工作面新鮮風流的唯一通道，風筒參數(shù)目前仍依靠人工采集[6-9]，缺少準確、可靠的監(jiān)測方法來反映通風狀態(tài)[10-11]，無法為準確調(diào)節(jié)風量提供依據(jù)，導致局部通風機長時間以額定功率運行，不僅浪費能源，且當瓦斯等有害氣體超限時容易造成局部積聚，增加事故發(fā)生風險[12-13]。

本文從礦井局部通風智能化總體設計出發(fā)，設計局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)，動態(tài)分析掘進工作面通風狀態(tài)，挖掘異常信息并適時有效調(diào)節(jié)，以實現(xiàn)智能化調(diào)節(jié)局部風量的目的。

1 系統(tǒng)總體方案

1.1 系統(tǒng)組成

礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)由地面監(jiān)控中心、局部通風機變頻監(jiān)控系統(tǒng)、掘進工作面環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)、工業(yè)以太網(wǎng)通信系統(tǒng)組成，如圖1所示。

圖1 礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)組成Fig.1 Composition of intelligent regulation and control system of mine local ventilation

地面監(jiān)控中心由智能網(wǎng)關、顯示終端和服務器組成，用于實時監(jiān)控整個煤礦所有掘進工作面局部通風機運行參數(shù)，通風異常時快速實現(xiàn)遠程切換與智能調(diào)控，恢復安全狀態(tài)，無法排除異常時報警。局部通風機變頻監(jiān)控系統(tǒng)由監(jiān)控分站、局部通風機工況監(jiān)測傳感器和變頻控制組件組成，用于實時監(jiān)測局部通風機運行工況參數(shù)，完成對局部通風機運行頻率調(diào)控。掘進工作面環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)由通風參數(shù)監(jiān)測模塊、環(huán)境參數(shù)采集模塊和監(jiān)控分站組成，用于實時監(jiān)測井下掘進工作面通風與環(huán)境參數(shù)，研判與預測需風量，確定工作面風量供需匹配模型。工業(yè)以太網(wǎng)通信系統(tǒng)由光纖網(wǎng)絡、以太網(wǎng)模塊與交換機組成，用于傳輸井下掘進工作面環(huán)境參數(shù)、通風參數(shù)、局部通風機運行工況參數(shù)及地面監(jiān)控中心控制指令。

系統(tǒng)綜合應用計算機、PLC、風量智能調(diào)控、智能化軟件開發(fā)等技術，通過遠程連續(xù)點動式切換局部通風機，實現(xiàn)局部通風無人值守；通過掘進工作面監(jiān)測數(shù)據(jù)分析需風量，建立掘進工作面最佳風量供需匹配模型，根據(jù)局部通風機特性曲線庫實時查找所需運行頻率，進行智能化調(diào)控，實現(xiàn)局部通風智能化與安全節(jié)能化。

1.2 系統(tǒng)原理

礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)基于環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)評估掘進工作面風質(zhì)并計算需風量，構建分級調(diào)控規(guī)則，結(jié)合局部通風機運行工況，通過智能決策算法實現(xiàn)按需供風，達到井下掘進工作面風量供需匹配的動態(tài)平衡。系統(tǒng)原理如圖2所示。

圖2 礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)原理Fig.2 Principle of intelligent regulation and control system of mine local ventilation

系統(tǒng)將采集的井下多個掘進工作面環(huán)境參數(shù)、通風參數(shù)及通風機運行工況參數(shù)，通過工業(yè)以太網(wǎng)傳輸給地面監(jiān)控中心，實現(xiàn)井下所有掘進工作面通風狀態(tài)遠程實時監(jiān)測與分析。當監(jiān)測到掘進工作面環(huán)境參數(shù)和通風參數(shù)異常時，系統(tǒng)發(fā)出報警。地面監(jiān)控中心通過分析掘進工作面環(huán)境參數(shù)和通風參數(shù)計算工作面最佳需風量，根據(jù)風量-頻率特性模型確定排除異常的局部通風機調(diào)控方案。服務器運用數(shù)據(jù)庫中預置的通風模型和監(jiān)測的通風參數(shù)進行通風機運行狀態(tài)的安全性檢驗，實現(xiàn)調(diào)控方案超前模擬，通過仿真驗證擬定的調(diào)控方案，以保障調(diào)控過程安全，若計算得局部通風機頻率調(diào)至50 Hz仍無法排除異常瓦斯涌出，則立即報警，采取相應措施。

1.3 系統(tǒng)功能

礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)從安全節(jié)能的要求出發(fā)，實現(xiàn)局部通風機按需供風，同時按照局部通風系統(tǒng)管理要求，集成局部通風機自動切換、瓦斯閉鎖、風電閉鎖等功能，實現(xiàn)局部通風管理智能化。

礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)包括局部通風參數(shù)實時監(jiān)測、局部通風系統(tǒng)功耗分析、風量供需匹配分析、通風異常研判預警等功能模塊。局部通風參數(shù)實時監(jiān)測模塊包括各種傳感器和監(jiān)控分站，通過風筒風量測點優(yōu)化布置和監(jiān)測動壓動能計算校驗，實現(xiàn)局部風量準確監(jiān)測。局部通風系統(tǒng)功耗分析模塊實現(xiàn)風筒阻力可視化監(jiān)測和異常預警。風量供需匹配分析模塊依據(jù)風量數(shù)據(jù)及風量供需的超前模擬，對通風機調(diào)控進行預測，并生成智能化調(diào)控方案。通風異常研判預警模塊依據(jù)監(jiān)測的多元環(huán)境參數(shù)，提取局部通風故障狀態(tài)的特征樣本和前兆信息，實現(xiàn)局部通風狀態(tài)的發(fā)展態(tài)勢研判預警。

系統(tǒng)界面如圖3所示。

圖3 礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)界面Fig.3 Interface of intelligent regulation and control system of mine local ventilation

2 局部通風參數(shù)實時監(jiān)測

局部通風智能調(diào)控的前提是獲取實時、可靠的基礎通風參數(shù)。采用皮托管、通風多參數(shù)測量儀等采集風筒內(nèi)部各測點處靜壓、動壓及工作面環(huán)境參數(shù)，快速計算測點風量等參數(shù)，并上傳至地面監(jiān)控中心數(shù)據(jù)庫。局部通風參數(shù)測點分布及監(jiān)測配置如圖4所示。

1-局部通風機出口；2-風筒出口；3-皮托管；4-測量斷面；5-通風參數(shù)顯示模塊；6-通風多參數(shù)測量儀。圖4 局部通風參數(shù)測點分布及監(jiān)測配置Fig.4 Monitoring points distribution and configuration for local ventilation parameters

風筒內(nèi)部風量計算過程：根據(jù)干濕球溫度計測量結(jié)果計算風筒內(nèi)風流密度ρ，結(jié)合采集的測點i處動壓hi，由能量方程得測點i處平均風速:

(1)

再根據(jù)測量的風筒斷面積Si計算風筒風量：

Qi=viSi

(2)

設風速傳感器測得的巷道風速為v，巷道斷面積為S，由風量平衡定律可知v(S-Si)=viSi，據(jù)此對測得的風筒風量進行交叉驗證。

3 局部通風系統(tǒng)功耗分析

局部通風系統(tǒng)功耗分析包括風筒阻力參數(shù)計算、風筒阻力異常分析、局部通風沿程損失動態(tài)分析。

計算風筒阻力參數(shù)時，調(diào)取測點處靜壓、動壓、風流密度及2個測點間的標高差等參數(shù)，根據(jù)伯努利能量方程，得測點k，j之間的風筒阻力：

(3)

式中：pk，pj分別為測點k，j處靜壓；hk，hj分別為測點k，j處動壓；ρk，ρj分別為測點k，j處風流密度；Z為測點k，j間標高差;g為重力加速度。

測點k，j間的風筒百米漏風率為

(4)

式中：Qk，Qj分別為測點k，j處風量;L為測點k，j間距離。

測點k，j間百米風阻為

(5)

計算出任意2個測點間的風筒阻力參數(shù)后上傳至地面監(jiān)控中心數(shù)據(jù)庫。風筒阻力異常分析模塊可實時調(diào)取風筒阻力、百米風阻、百米漏風率等參數(shù)，繪制局部通風三維可視化圖形，各段風筒阻力參數(shù)對應三維圖形相應位置，風筒阻力越大，對應位置的顏色越深，實現(xiàn)風筒阻力分布可視化。根據(jù)數(shù)據(jù)計算測點段前后相鄰位置的風筒阻力參數(shù)差，實時巡檢風筒阻力參數(shù)大于前后相鄰測點段的位置，當阻力參數(shù)差超過設置的異常閾值時，認為存在風筒阻力異常，快速定位阻力異常測點段并分析異常原因，提醒技術人員解決。

局部通風沿程損失根據(jù)獲取的局部通風機風量Q、風壓H、傳動效率ηc、工作效率η，電價e，首末節(jié)風筒風量Q1，Q2，首末節(jié)風筒靜壓p1，p2，首末節(jié)風筒動壓h1，h2進行分析。局部通風機有功功率為

(6)

單位時間局部通風機用電費用為

(7)

風筒供風段漏風量為

Qs=Q1-Q2

(8)

風筒供風段風壓損失為

hs=p1-p2+h1-h2

(9)

則風筒供風段沿程損失功率為

(10)

根據(jù)式(6)—式(10)建立局部通風沿程損失動態(tài)分析模型，全面分析局部通風系統(tǒng)功耗損失。

4 風量供需匹配分析

4.1 需風量多元參數(shù)分析研判

按照掘進工作面瓦斯涌出量、二氧化碳涌出量、同時工作最大人數(shù)、爆破后有害氣體產(chǎn)生量等計算需風量，取最大值Qmax，根據(jù)風筒百米漏風率、百米風阻得風筒全段的漏風系數(shù)φ，則總需風量為

Q′=(Qmax+Qs)φ

(11)

當監(jiān)測的瓦斯?jié)舛瘸迺r，總需風量需上調(diào)為

(12)

式中：c為瓦斯監(jiān)測濃度；c0為掘進工作面最大瓦斯允許濃度。

再結(jié)合掘進工作面溫度、粉塵等多元參數(shù)計算總需風量。

4.2 局部通風供需匹配分析

(13)

局部通風需要的全風壓為

(14)

(15)

式中：ε0為局部阻力系數(shù)；ρ0為風筒出口處風流密度；v0為風筒出口處風速。

依據(jù)以上計算得到局部通風機最佳工況點，形成通風機變頻特性下的工況耦合，制定最佳風量供需匹配調(diào)控方案。

4.3 局部通風智能調(diào)控規(guī)則

根據(jù)煤礦現(xiàn)場實測掘進工作面瓦斯涌出規(guī)律，提出了基于瓦斯涌出量監(jiān)測和通風機變頻調(diào)風稀釋瓦斯的局部通風智能調(diào)控方案[14-16]，實現(xiàn)掘進工作面瓦斯涌出的動態(tài)治理與風量供需匹配調(diào)控。為了避免通風機頻率調(diào)控過于頻繁，以h為單位進行研判和調(diào)控。統(tǒng)計掘進工作面瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)，設瓦斯涌出量最大值為W0,在通風機頻率為f0、吸風量為Q0的狀態(tài)下，以瓦斯體積分數(shù)0.5%為日常管理預警值，0.5%Q0與W0的差值為通風機調(diào)節(jié)的富余量M0。定義當前狀態(tài)下瓦斯涌出量最大值為WN，通風機頻率為fN，后1 h的通風機頻率初始值為fT。提出5種調(diào)控規(guī)則，滿足后1 h不同瓦斯涌出量的變頻自動調(diào)風稀釋需求。

(1) 風量供需(下限)保持：如果當前狀態(tài)下瓦斯涌出量增大值(WN-W0)∈[0,0.5M0]，則通風機頻率fN=f0，后1 h通風機頻率初始值fT=f0。

(2) 風量不足調(diào)節(jié)：如果當前狀態(tài)下瓦斯涌出量增大值(WN-W0)∈[0.5M0,0.9M0]，則通風機頻率fN=f0，后1 h通風機頻率初始值fT上調(diào)，其增加風量可稀釋大于0.5M0的瓦斯涌出增量。

(4) 風量供需(上限)保持：如果當前狀態(tài)下瓦斯涌出量降低值(W0-WN)∈[0,0.9M0]，則通風機頻率fN=f0,后1 h通風機頻率初始值fT=f0。

5 通風異常研判預警

5.1 局部通風異常研判與預警分析

局部通風異常研判與預警分析包括局部通風故障決策支持、局部通風故障預警2個部分。局部通風故障決策支持依據(jù)日常監(jiān)測的局部通風阻力參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)阻力異常位置和原因，快速診斷是否存在風筒供風段故障；依據(jù)日常監(jiān)測的風筒段各測點靜壓，實時分析局部通風機風壓降是否在合理范圍；依據(jù)日常監(jiān)測的局部通風機振動頻率和供電系統(tǒng)參數(shù)，運用貝葉斯網(wǎng)絡算法對局部通風機和各種傳感器設備的健康狀況進行診斷，確定最可能的故障原因，利用粗糙集理論的屬性約簡和遺傳算法提取局部通風正常供風狀態(tài)和故障狀態(tài)的特征樣本和前兆信息，建立局部通風故障特征庫，利用支持向量機建立局部通風故障決策規(guī)則，建立局部通風故障決策模型，從而對局部通風故障進行提前預測。局部通風故障預警根據(jù)監(jiān)測的故障前兆信息，及時與局部通風故障特征庫進行對比分析，如果存在匹配的前兆信息，則利用遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法對基于支持向量機的故障預測模型和處理方案進行快速選擇，得出最佳方案，并通過聲光報警器進行預警，提醒工作人員及時處理。當出現(xiàn)新的故障時，及時將故障樣本添加至故障特征庫，使其不斷更新完善。

局部通風異常研判與預警流程如圖5所示。

圖5 局部通風異常研判與預警流程Fig.5 Process of local ventilation abnormality diagnosis and early warning

當局部通風機發(fā)生異常(如風筒破裂、風阻變大、供風不足等)時，系統(tǒng)可快速研判通風異常狀態(tài)，并通過報警器對井上下人員進行預警，提示快速檢修，減少掘進工作面安全事故的發(fā)生。當以太網(wǎng)通信正常時，地面監(jiān)控中心對獲取的局部通風參數(shù)進行精準計算和快速研判，并給出通風異常原因和位置，提供通風異常解決方案。當以太網(wǎng)通信異常時，各掘進巷道的通風參數(shù)監(jiān)測模塊將監(jiān)測值傳輸至當前監(jiān)控分站，通過分站的通風參數(shù)預處理程序?qū)Ξ斍熬蜻M巷道的通風環(huán)境進行精確計算和分析。

5.2 局部通風機可靠性分析

采用支持向量機對局部通風機可靠性進行分析。定義局部通風機可靠度R(t)(t為當前時刻)為在規(guī)定條件([0,t]時間內(nèi))下完成規(guī)定功能的概率。

(16)

式中D(·)為系統(tǒng)故障密度函數(shù)。

局部通風機不可靠度為

F(t)=1-R(t)

(17)

為研究特定時間內(nèi)局部通風機的瞬時故障率，設局部通風機在正常運行到某一時刻尚未發(fā)生故障，但此刻發(fā)生故障的潛在概率為

(18)

平均故障間隔時間為

(19)

可見局部通風機運行可靠度、不可靠度、潛在故障率、平均故障間隔時間之間具有緊密聯(lián)系，若已知其一，則可求解其他量。

6 系統(tǒng)關鍵技術驗證

某煤礦203膠帶運輸巷掘進長度達5 000 m，配備2×55 kW局部通風機，在掘進初期制定了局部通風強化管理方案。前3 000 m采用某新型拉鏈式風筒來降低風阻及漏風量，按照圖4在風筒上每隔200 m打孔，便于插入皮托管，同時配置封堵膠帶。采用JFY-4通風多參數(shù)檢測儀，同時測量風筒內(nèi)動壓、靜壓、風速、溫度、濕度等參數(shù)，按照GB/T 15335—2019《風筒漏風率和風阻的測定方法》每天測量1次，取連續(xù)3次測量結(jié)果的平均值，計算風筒百米風阻和百米漏風率。采用皮托管測量風筒動壓，按照管內(nèi)流體平均風速圈理論，確定皮托管垂直逆向插入風筒的位置，為距離風筒壁面0.140 m處(風筒風流環(huán)點4位置),如圖6所示。鑒于圓柱形特點，只限制皮托管垂直插入長度。

圖6 風筒平均風速測量點及測量儀Fig.6 Average speed measuring point in air duct and measuring instrument

為分析風筒內(nèi)通風參數(shù)隨風筒長度遞減規(guī)律，計算掘進工作面風筒內(nèi)參數(shù)沿程分布、漏風規(guī)律，并對現(xiàn)場測量結(jié)果進行殘差分析和非線性擬合，結(jié)果如圖7所示。從圖7看出，前3 000 m風筒動壓、風速、計算風量均呈緩慢下降趨勢，后1 800 m 3條參數(shù)曲線斜率明顯加大，說明拉鏈式風筒漏風率低，風筒長距離通風效果好。根據(jù)現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)，按照GB/T 15335—2019計算得前3 000 m拉鏈式風筒百米風阻為1.808 595 212 N·s2/m8，百米漏風率為0.000 965 371，后1 800 m常規(guī)風筒的百米風阻為1.901 383 614 N·s2/m8，百米漏風率為0.001 159 0。計算結(jié)果表明拉鏈式風筒能夠有效保障長距離掘進通風有效風量，降低沿程風阻，提高通風效能。通過人工監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證了局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)相關計算方法，通過計算可實時研判漏風率和異常漏風情況，為礦井局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)的應用奠定了基礎。

圖7 掘進工作面通風參數(shù)擬合曲線Fig.7 Ventilation parameter fitting curves of heading working face

7 結(jié)語

針對局部通風系統(tǒng)智能化建設問題，設計了局部通風智能調(diào)控系統(tǒng)，提出了風筒風量和局部通風系統(tǒng)功耗計算方法，采用貝葉斯網(wǎng)絡算法進行局部通風異常研判和預警分析，并通過統(tǒng)計掘進工作面瓦斯涌出規(guī)律，提出了基于瓦斯涌出量監(jiān)測和通風機變頻調(diào)風稀釋瓦斯的智能調(diào)風方案，建立了5種調(diào)控規(guī)則，以滿足風量供需匹配需求。以某礦掘進工作面局部通風為例，實測了風筒內(nèi)風壓、風量等參數(shù)的沿程分布、漏風規(guī)律，計算得前3 000 m拉鏈式風筒百米風阻為1.808 595 212 N·s2/m8，百米漏風率為0.000 965 371，后1 800 m常規(guī)風筒的百米風阻為1.901 383 614 N·s2/m8，百米漏風率為0.001 159 0。通過人工測量驗證了局部通風參數(shù)計算方法，為局部通風異常研判提供了基礎數(shù)據(jù)。