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煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害演化與預(yù)警

2022-09-16 07:25:08施式亮曾明圣
煤礦安全 2022年9期
關(guān)鍵詞:共生采空區(qū)瓦斯

施式亮,曾明圣,李 賀,魯 義

(湖南科技大學(xué) 資源環(huán)境與安全工程學(xué)院,湖南 湘潭 411201)

煤炭資源是我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的主要能源,2021 年我國煤炭消費量占能源消費總量的56.0%[1]。隨著淺部煤炭資源逐漸消耗,煤炭進(jìn)入深部開采后受高地溫、高地應(yīng)力、高瓦斯、低滲透性等復(fù)雜開采環(huán)境制約,煤自燃與瓦斯災(zāi)害交織共生,并與透水、粉塵等礦山災(zāi)害呈現(xiàn)交叉耦合態(tài)勢[2]。近年來,煤自燃與瓦斯誘導(dǎo)的事故時有發(fā)生[3]。煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害成為了煤礦重特大事故的主要類型,對煤礦安全生產(chǎn)構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。

針對煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的嚴(yán)重性及復(fù)雜性,相關(guān)學(xué)者對此展開了相關(guān)的研究。Beamish 等[4]利用實驗裝置研究瓦斯對煤自燃氧化升溫過程的影響,研究結(jié)果表明相比含瓦斯煤樣,無瓦斯煤樣達(dá)到自燃條件所用時間更短;Li 等[5]通過數(shù)值模擬分析了瓦斯抽放與遺煤自燃的耦合問題,結(jié)果表明瓦斯抽采方式增加了漏風(fēng)量,煤自燃所需的助燃物得到了補充;Yang 等[6]利用CFD 技術(shù)模擬了不同滲透率下采空區(qū)漏風(fēng)場分布,結(jié)果表明滲透率增大將導(dǎo)致采空區(qū)漏風(fēng)量增加;王偉東[7]利用理論分析等方法對耦合災(zāi)害進(jìn)行了研究,得到了采空區(qū)內(nèi)危險區(qū)域的分布規(guī)律;周福寶[8]提出共生災(zāi)害是由于瓦斯?jié)舛葓?、氧氣濃度場、溫度場和裂隙場的多場時空耦合下形成的;李宗翔[9]從理論上研究了瓦斯和煤自燃耦合作用機理及其相互影響的一般規(guī)律,并探討了瓦斯對煤自燃的影響;夏同強[10]考慮了煤氧反應(yīng)場、氣體擴(kuò)散-滲流場、煤巖裂隙場的多場耦合的作用效應(yīng),建立了共生災(zāi)害物理數(shù)學(xué)模型;張巨峰等[11]分析共生災(zāi)害的耦合關(guān)系,并構(gòu)建起多場耦合方程。

綜上所述,共生災(zāi)害的危險性與耦合性高,致災(zāi)機理復(fù)雜,防控難度大,預(yù)警系統(tǒng)性強,深入運用理論分析、數(shù)值模擬、實驗研究、系統(tǒng)評價等研究方法,為此,探究煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的耦合機理、演化規(guī)律及預(yù)警防控體系架構(gòu)[12-18]。

1 煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害耦合機理

1.1 共生災(zāi)害耦合特征及致災(zāi)機制

煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害具有復(fù)雜性、隱蔽性、動態(tài)性和耦合性的特點,共生災(zāi)害的防治表現(xiàn)為風(fēng)險大、辨識難、預(yù)警難、治理難的特點[19]。工程實踐上多采用瓦斯抽采、調(diào)整風(fēng)量等方式治理共生災(zāi)害,但該類技術(shù)措施對共生災(zāi)害的演化產(chǎn)生復(fù)雜影響。瓦斯抽采下煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害耦合關(guān)系如圖1。

圖1 瓦斯抽采下煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害耦合關(guān)系Fig.1 Coupling relationship between coal spontaneous combustion and gas symbiosis disasters under gas drainage

采空區(qū)煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害是漏風(fēng)場、氧濃度場、溫度場、瓦斯?jié)B流場等多場時空耦合演化而成,其演化過程的影響因素除生產(chǎn)系統(tǒng)本身各類參數(shù)外,還包括時空耦合因素的影響;一方面,共生災(zāi)害是采空區(qū)的主要災(zāi)害形式,該災(zāi)害是多尺度、多時度和多物理過程耦合作用的結(jié)果;另一方面,表明煤自燃和瓦斯災(zāi)害協(xié)同防控的難度較大。因此,探討共生災(zāi)害的多場耦合機制,協(xié)同防控瓦斯與煤自燃共生災(zāi)害,已成為煤礦安全開采過程中災(zāi)害防控的重要課題。

1.2 多場耦合數(shù)學(xué)模型

由于漏風(fēng)動力的作用,漏入風(fēng)量造成采空區(qū)各處氧氣體積分?jǐn)?shù)及溫度發(fā)生變化,而氧氣體積分?jǐn)?shù)、遺煤厚度及空氣溫度等因素又會造成遺煤自燃的耗氧速率發(fā)生變化,導(dǎo)致流場發(fā)生變化。煤氧化過程放出熱量,導(dǎo)致周圍煤巖及氣體溫度發(fā)生變化,但溫度變化大小取決于產(chǎn)熱量及散熱量的動態(tài)平衡,空氣流動使得熱空氣與垮落巖石發(fā)生熱交換而相互影響,溫度較高的垮落巖石的熱量也向溫度低的地方傳遞,導(dǎo)致溫度場重新分布。溫度上升,流體密度發(fā)生變化,影響流場的分布,氣體遷移帶走一部分熱量又影響溫度場分布,如此往復(fù)變化,如達(dá)到條件則導(dǎo)致煤自燃發(fā)生。垮落帶及斷裂帶瓦斯涌出影響采空區(qū)內(nèi)流場分布,區(qū)域內(nèi)溫度升高如遇合適條件則引發(fā)瓦斯燃爆而消耗瓦斯,同時產(chǎn)生新氣體,放出大量熱,對區(qū)域內(nèi)溫度場、流場及濃度場又會產(chǎn)生影響。

因此,對煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的研究必須以多場耦合為基礎(chǔ),其多場耦合過程可用連續(xù)方程、動量方程和傳熱傳質(zhì)方程表示?;诙鄨鲴詈辖⒌牟煽諈^(qū)流-熱-化多場耦合的數(shù)學(xué)模型如下[20-22]:

式中:ρ 為氣體密度,kg/m3;εp為孔隙率;u 為流體滲流速度,m/s;t 為時間,d;k 為滲透率,m2;▽為哈密頓算子;p 為流體壓力,Pa;μ1為流體動力黏度,Pa·s;T 為溫度,K;I 為單位向量;βf為Forchheimer系數(shù);F 為體積力,N/m3;ρz為松散煤巖的當(dāng)量密度,kg/m3;cz為松散煤巖的當(dāng)量比熱容,J/(kg·K);λz為松散煤巖的當(dāng)量導(dǎo)熱系數(shù),W/(m·K);Q(T)為遺煤自燃時的放熱強度,J/(s·m3);ci為氣體的濃度,mol/m3;Di為氣體組分?jǐn)U散系數(shù),m2/s;Ui(x,y,z,T,c)為組分源(匯)項,mol/(m3·s);Ui0(x,y,z,T0,c0)為遺煤在標(biāo)準(zhǔn)氧濃度下的耗氧速率或CO 等氣體生成速率,mol/(m3·s);c0為當(dāng)?shù)卮髿庵袠?biāo)準(zhǔn)氧濃度,取9.375 mol/m3。

2 煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害演化過程與特征

2.1 災(zāi)害演化的物理模型及參數(shù)

結(jié)合現(xiàn)場實際情況,建立起了采空區(qū)的幾何模型。模擬方案中,采空區(qū)尺寸為250 m×150 m×40 m,工作面尺寸為5 m×4 m×150 m,進(jìn)回風(fēng)巷尺寸為30 m×5 m×4 m,采用自由四面體網(wǎng)格對模型進(jìn)行剖分,由于工作面、風(fēng)巷及埋管抽采管路、工作面與采空區(qū)交界處等區(qū)域流體速度較大、參數(shù)突變較為嚴(yán)重,對網(wǎng)格質(zhì)量要求較高,需對其進(jìn)行加密處理,提升網(wǎng)格質(zhì)量,以獲得較準(zhǔn)確的求解結(jié)果。幾何模型及網(wǎng)格剖分如圖2。

圖2 幾何模型及網(wǎng)格剖分Fig.2 Geometric model and mesh generation

根據(jù)工作面實際情況,結(jié)合多孔介質(zhì)、流體力學(xué)、傳熱學(xué)理論,設(shè)置模擬的關(guān)鍵參數(shù),煤巖溫度為300 K,煤巖密度為1 326 kg/m3,煤巖比熱容為1 430 J/(kg·K);煤巖導(dǎo)熱系數(shù)為2.10 W/(m·K)。煤巖孔隙率、滲透率、耗氧速率、放熱強度等參數(shù)利用自定義函數(shù)進(jìn)行定義。

2.2 風(fēng)量對共生災(zāi)害演化的影響

現(xiàn)有研究及工程實踐表明,回采工作面風(fēng)速偏高時,漏風(fēng)強度增大,采空區(qū)煤自燃危險區(qū)域面積及嚴(yán)重程度增加;風(fēng)速過低時,雖然有利于采空區(qū)漏風(fēng)量的控制,但工作面容易積聚瓦斯,導(dǎo)致瓦斯燃燒爆炸等事故風(fēng)險增大。因此,工作面風(fēng)量是影響煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害演化的1 個重要因素,研究模擬風(fēng)速為0.5~4 m/s 時煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的演化特征。不同風(fēng)速下氧氣和瓦斯體積分?jǐn)?shù)分布如圖3,不同風(fēng)速下的溫度分布如圖4。

圖3 不同風(fēng)速下氧氣和瓦斯體積分?jǐn)?shù)分布Fig.3 Oxygen and gas volume fraction distribution at different wind speed

由圖3、圖4 可知,隨著工作面風(fēng)量增加,采空區(qū)漏風(fēng)量增加,采空區(qū)內(nèi)高體積分?jǐn)?shù)氧氣區(qū)域由0.5 m/s 時工作面后方50 m 處,到4.0 m/s 時的150 m 處,明顯擴(kuò)大了煤自燃風(fēng)險的概率及自燃帶寬度。在采空區(qū)與工作面交界區(qū)域,由于漏風(fēng)攜氧量較大,瓦斯體積分?jǐn)?shù)相對較低,高瓦斯區(qū)域主要集中在采空區(qū)中深部,風(fēng)速越大該類現(xiàn)象越明顯。因此,風(fēng)量對采空區(qū)煤自燃影響的同時對瓦斯積聚也產(chǎn)生較大影響,風(fēng)量增大時瓦斯將向遠(yuǎn)離工作面的采空區(qū)中深部移動,近工作面?zhèn)妊鯕怏w積分?jǐn)?shù)較高,滲流速度大,散熱條件較好,降低了發(fā)生煤自燃的概率。風(fēng)量對采空區(qū)內(nèi)的溫度場也產(chǎn)生不同程度的影響,高溫點及區(qū)域隨著風(fēng)速增加出現(xiàn)增大的趨勢,高溫區(qū)域向采空區(qū)中深部處移動。因此,優(yōu)化控制風(fēng)量可有效降低煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害風(fēng)險并導(dǎo)致嚴(yán)重后果。

圖4 不同風(fēng)速下的溫度分布Fig.4 Temperature distribution at different wind speed

2.3 通風(fēng)系統(tǒng)對共生災(zāi)害演化的影響

工程上多采用“U”型、“Y”型、“L”型、“W”型、“U+L”型等通風(fēng)方式。目前,關(guān)于采空區(qū)煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的研究主要針對一進(jìn)一回的“U”型通風(fēng)系統(tǒng),而對于“Y”型通風(fēng)系統(tǒng)的研究較少[23]。因此,主要圍繞模擬“Y”型和“U”型通風(fēng)系統(tǒng)的共生災(zāi)害演化過程與特征,數(shù)值模型中“Y”型通風(fēng)系統(tǒng)主進(jìn)風(fēng)巷風(fēng)速設(shè)置為2.5 m/s,留巷風(fēng)速設(shè)置為1.5 m/s,尾巷回風(fēng),設(shè)置尾巷距工作面130 m,“U”型通風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)巷風(fēng)速設(shè)置為2.5 m/s。

不同通風(fēng)系統(tǒng)下的氧氣體積分?jǐn)?shù)分布如圖5,不同通風(fēng)系統(tǒng)下的溫度分布如圖6。

圖5 不同通風(fēng)系統(tǒng)下的氧氣體積分?jǐn)?shù)分布Fig.5 Oxygen concentration distribution under different ventilation systems

圖6 不同通風(fēng)系統(tǒng)下的溫度分布Fig.6 Temperature distribution under different ventilation systems

由圖5 可知,相對于“U”型通風(fēng),“Y”型通風(fēng)由于主、留巷的漏風(fēng)影響,高體積分?jǐn)?shù)氧氣區(qū)域向采空區(qū)中深部移動,“Y”型工作面相對于“U”型工作面底板處的氧氣體積分?jǐn)?shù)較高的區(qū)域分布范圍較廣?!癥”型通風(fēng)系統(tǒng)由于2 條進(jìn)風(fēng)巷為新鮮風(fēng)流,在上下隅角處漏風(fēng)量大,風(fēng)流速度較大,煤自燃產(chǎn)生的熱量無法積聚,該處的溫度較低,但采空區(qū)內(nèi)高溫區(qū)域面積增大,不利于煤自燃防治。同時,“Y”型通風(fēng)系統(tǒng)由于主留風(fēng)巷漏風(fēng)流的稀釋作用,靠近工作面區(qū)域的瓦斯體積分?jǐn)?shù)低,高瓦斯體積分?jǐn)?shù)區(qū)域主要集中在采空區(qū)中深部。因此,相比于“U”型通風(fēng)系統(tǒng),當(dāng)采用“Y”型通風(fēng)系統(tǒng)時,上隅角及靠近工作面區(qū)域的瓦斯體積分?jǐn)?shù)下降較為明顯,共生災(zāi)害危險區(qū)域向采空區(qū)中深部移動,降低了工作面的事故風(fēng)險。

3 煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害預(yù)警及防控體系架構(gòu)

采空區(qū)內(nèi)遺煤自燃與瓦斯災(zāi)害共存具有特殊性,在高瓦斯且易自燃礦井中,一類災(zāi)害發(fā)生可能會誘發(fā)另一災(zāi)害發(fā)生,進(jìn)而導(dǎo)致共生災(zāi)害發(fā)生并造成嚴(yán)重后果。因此,基于共生災(zāi)害的復(fù)雜性、關(guān)聯(lián)性和耦合性,其共生災(zāi)害的預(yù)警和防控應(yīng)從共生災(zāi)害的復(fù)雜演化過程及多場耦合指標(biāo)等方面進(jìn)行綜合抉擇,從而合理評估共生災(zāi)害的危險程度,實現(xiàn)共生災(zāi)害的有效預(yù)警與防控。

3.1 共生災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警模型

瓦斯爆炸需具備瓦斯體積分?jǐn)?shù)處于爆炸極限區(qū)間、合理的氧氣體積分?jǐn)?shù)和引火源等條件,且爆炸后能通過一定的空間向外界傳播,瓦斯爆炸極限與溫度呈現(xiàn)函數(shù)關(guān)系[24]。瓦斯爆炸的風(fēng)險程度RCH4為:

煤自燃需滿足充足的氧氣、合適的空隙、良好的蓄熱條件和一定的點火能量等條件。當(dāng)采空區(qū)內(nèi)溫度低于煤自燃臨界溫度時,遺煤不會發(fā)生自燃,而是處于一種積蓄熱量的狀態(tài);熱量積聚,溫度不斷升高,當(dāng)溫度超過煤自燃臨界溫度時,遺煤氧化進(jìn)程加快,放熱強度增加,遺煤氧化進(jìn)入劇烈階段;遺煤劇烈氧化過程中,溫度呈指數(shù)上升,達(dá)到瓦斯爆炸所需最低溫度時可誘發(fā)瓦斯爆炸。煤自燃溫度對瓦斯災(zāi)害的影響程度RC計算如下:

式中:T′O2為煤自燃的臨界溫度,一般取60~80℃;T′CH4為滿足瓦斯爆炸所需要的最低溫度,一般取650~750 ℃。

預(yù)警可分為單指標(biāo)預(yù)警及綜合預(yù)警,以往的煤自燃、瓦斯災(zāi)害預(yù)警中多以氧氣體積分?jǐn)?shù)、一氧化碳體積分?jǐn)?shù)或者瓦斯體積分?jǐn)?shù)等氣體體積分?jǐn)?shù)作為預(yù)警指標(biāo),但單靠氣體體積分?jǐn)?shù)指標(biāo)對共生災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警的有效性較低。因此,在綜合式(2)和式(3)預(yù)警模型疊加融合的基礎(chǔ)上,得到共生災(zāi)害的耦合預(yù)警模型,預(yù)警指標(biāo)R 計算如下:

3.2 共生災(zāi)害預(yù)警等級

為了對煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的風(fēng)險進(jìn)行合理評價,以便采取針對性措施降低共生災(zāi)害發(fā)生的可能性及災(zāi)害后果的嚴(yán)重性,必須對災(zāi)害風(fēng)險進(jìn)行分級,并提出不同級別下的應(yīng)對措施。風(fēng)險分級是在風(fēng)險接受準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上對系統(tǒng)的危險性進(jìn)行分類或分級描述。共生災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警等級劃分見表1。

表1 共生災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警等級劃分Table 1 Classification of symbiotic disasters risk early warning level

依據(jù)相關(guān)法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范及安全風(fēng)險識別、分級標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合煤礦各系統(tǒng)狀況及共生災(zāi)害特征,根據(jù)共生災(zāi)害綜合預(yù)警模型中的R 值將煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的風(fēng)險劃分為5 個等級,分別為I級(安全)、II 級(較安全)、III 級(一般安全)、IV 級(較不安全)和V 級(不安全),針對不同等級的共生災(zāi)害,構(gòu)建對應(yīng)不同等級的應(yīng)急響應(yīng)機制,以期望將共生災(zāi)害發(fā)生概率和造成的損失降到最低。

3.3 共生災(zāi)害協(xié)同防控體系

共生災(zāi)害的協(xié)同防控關(guān)鍵在共生災(zāi)害風(fēng)險的精準(zhǔn)識別、實時預(yù)警以及快速響應(yīng)機制[25]。采空區(qū)的煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害主要從控氧氣、控瓦斯、控溫度、控時間等方面進(jìn)行協(xié)同防控,將共生災(zāi)害消除在事故萌芽狀態(tài),共生災(zāi)害協(xié)同防控體系框架如圖7。共生災(zāi)害智能化監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)如圖8。

圖7 共生災(zāi)害協(xié)同防控體系框架Fig.7 Framework of collaborative prevention and control system for symbiotic disasters

圖8 共生災(zāi)害智能化監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)Fig.8 Intelligent monitoring system architecture for symbiotic disasters

由于共生災(zāi)害具有動態(tài)性、耦合性、復(fù)雜性等特點,建立功能完善的共生災(zāi)害監(jiān)控監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)是研發(fā)的重要內(nèi)容[26]。系統(tǒng)依托共生災(zāi)害智能化監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行研發(fā),通過設(shè)置瓦斯、一氧化碳、溫度和可燃?xì)怏w傳感器等設(shè)備,動態(tài)感知各指標(biāo)因素的數(shù)據(jù)及變化,將監(jiān)測數(shù)據(jù)或者人工采集數(shù)據(jù)通過多種技術(shù)手段傳遞到數(shù)據(jù)中心,及時提供信息服務(wù)與預(yù)警預(yù)報,發(fā)揮系統(tǒng)的動態(tài)監(jiān)控和預(yù)警作用;基于時空耦合建立大數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理體系,實現(xiàn)共生災(zāi)害相關(guān)參數(shù)的全過程、全方位、多維度的監(jiān)測,構(gòu)建了多指標(biāo)數(shù)據(jù)綜合監(jiān)測預(yù)警信息化系統(tǒng),實現(xiàn)共生災(zāi)害的智能化預(yù)警目標(biāo),提高了共生災(zāi)害監(jiān)控監(jiān)測預(yù)警的信息化和智能化水平,為災(zāi)害的有效防控提供支撐和保障。

4 結(jié) 語

1)共生災(zāi)害為溫度場、漏風(fēng)場、裂隙場、濃度場等在時空耦合條件下產(chǎn)生的災(zāi)害,其具有復(fù)雜性、隱蔽性、動態(tài)性和耦合性的特點;依托流體力學(xué)、傳熱學(xué)、多孔介質(zhì)理論等理論建立了采空區(qū)煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的流-熱-化多場耦合演化數(shù)學(xué)模型。

2)煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的演化特征數(shù)值模擬結(jié)果表明:風(fēng)速增加,采空區(qū)內(nèi)漏風(fēng)量增加,采空區(qū)中深部的氧氣體積分?jǐn)?shù)升高;相比“U”型通風(fēng)系統(tǒng),“Y”型系統(tǒng)可有效解決上隅角瓦斯積聚問題,但共生災(zāi)害危險區(qū)域趨向于向采空區(qū)中深部移動。

3)基于氣體濃度指標(biāo)和溫度指標(biāo)構(gòu)建了煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的綜合預(yù)警模型,實現(xiàn)了采空區(qū)區(qū)域內(nèi)煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害危險程度動態(tài)描述;依托控瓦斯、控時間、控氧氣、控溫度4 個維度建立共生災(zāi)害協(xié)同防控體系,構(gòu)建了共生災(zāi)害監(jiān)控預(yù)警信息化智能化系統(tǒng),實現(xiàn)了災(zāi)害風(fēng)險的動態(tài)監(jiān)控和預(yù)警目標(biāo)。

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