煤尘浓度监测抑制系统设计

针对煤炭开采及转运过程中煤尘的危害,通过研究煤尘的产生和分布的规律,提出了采用静电场装置来抑制空间中煤尘的浓度,并利用无线自组网技术和B/S系统架构,实现了对于作业现场煤尘浓度的在线监测及在线调整煤尘抑制参数,并以最优化的策略得到现场除尘的实施方案,可有效降低煤尘含量,减少对设备、人员、环境的影响。该系统有关静电抑制煤尘装置的研究开发,对于其他行业具有一定的借鉴作用。     

胶带转载点煤尘自动监测与喷雾降尘系统

针对胶带输送机转载点煤尘运动的特殊性,提出并设计了煤尘自动监测与喷雾降尘系统,由粉尘浓度自动分析系统、自动喷雾系统、浓度超限报警系统和远程控制系统组成,该系统根据安装在运煤胶带或转载点上方,通过煤炭湿度传感器和粉尘浓度传感器监测煤炭湿度和粉尘浓度,并根据煤炭湿度的大小通过自动防尘控制箱合理控制洒水喷雾电磁阀的开启或关闭,在确保防降尘效果的同时大大降低了用水量,克服了以往因洒水过量造成皮带打滑、运输巷道积水等一系列问题,实现了井下防降尘智能、高效、合理的目的,实践证明,该系统结构简单、合理、经济、有效。     

马脊梁选煤厂起尘起雾点原因分析与煤尘治理

针对马脊梁选煤厂3206皮带头、301皮带栈桥以及煤炭洗选过程中出现的煤尘,通过分析选煤厂起尘起雾点的原因,提出煤尘综合治理措施,并对比治理前后选煤厂各监测点的煤尘浓度.结果 表明:在采取选煤厂综合防尘措施后,皮带走廊及主厂房粉尘浓度和湿度显著降低,细粒煤尘的回收率得以提高,实现了选煤厂的二次回收.     

高产高效煤矿煤尘防治关键技术

根据神华集团高产高效煤矿的特点,系统地研究开发了千万吨级井工矿煤炭开采煤尘防治技术和露天矿选煤厂煤尘防治技术,研制出煤尘防治成套技术装备,通过在采煤、掘进工作面,井下运输,选煤厂转载点、毛煤仓、筛分破碎车间等地点应用,煤尘防治取得了显著的效果。     

综采工作面煤尘的研究与治理

环保问题越来越引起人们的关注,绿色生产、清洁生产已成为工业生产的发展趋势,各种污染已对人类的健康和生存构成了严重的威胁。煤矿生产主要的污染来自煤尘的污染,由于煤矿井下采煤、综采、运输等主要环节都会引起煤尘对空气的污染,并且井下通风条件比较差,工作空间比较狭小,所以井下的空气中煤尘的浓度很高,高浓度的煤尘对人体健康和煤矿生产的安全都有着非常大的影响。     

炮采工作面集运巷防尘装置应用的探讨

煤尘是在煤炭开采、运输、储存和加工过程中产生的飞逸到大气的固体颗粒,具有强爆炸危险性,污染工作场所,对矿井和人员的威胁较大。金达公司通过研制炮采工作面集运巷防尘装置并应用到生产现场中,使工作面集运巷煤尘浓度大大降低,大大优化了工人现场工作环境,有效地降低了职业病发病率。     

LFD-45复膜扁布袋除尘器在破碎装车系统的应用

在煤炭生产与加工过程中,原煤开采、破碎、装车环节和配煤中心的各转载点均有煤尘产生,露天煤矿这些场所的煤尘尤为严重,这对作业环境和安全生产造成严重威胁。为了解决汝箕沟无烟煤分公司破碎装车系统的煤尘污染和威胁问题,采用LFD-45复膜扁布袋除尘器对其进行处理。生产实践表明:该除尘器除尘效率高达99.60%,可以有效回收生产与加工中产生的煤尘,对于防止环境污染和保证作业人员身体健康及生产安全有着重要作用。     

空气动力造穴煤粉捕集装置及关键参数研究

为解决空气动力造穴施工造成的煤尘污染的环境问题及煤尘无法计量的技术问题,提出了一种适用于空气动力造穴施工的煤尘捕集装置,装置主要以文丘里管后接沉降室的方法实现对煤尘的捕集。通过理论计算首先得出了空气动力造穴放喷气流的最大、最小速度,并依据此速度优化了煤尘捕集装置喉管及渐扩管尺寸、入水口位置等参数;依据优化的参数制作了一套煤尘捕集装置实体,并在谢一矿-960 m运输石门消突工程中得到了应用。     

浅谈轻放工作面煤尘分布及控制

认为搞好轻放工作面煤尘的防治必须从减少煤尘产生的环节入手,严格控制尘源已产生的煤尘扩散.介绍了煤层预注水、采煤机高压喷雾降尘、液压支架移架和放煤自动喷雾、运输转载点封闭式喷雾降尘等多种有效的除尘措施.     

基于Zigbee技术的带式输送机转载点喷雾除尘装置设计

煤矿井下带式输送机转载点是煤尘浓度较高的地方,为降低煤尘危害保障安全生产,设计了一种基于Zigbee技术的带式输送机转载点喷雾降尘装置。该装置由协调器和电磁阀控制节点构成。其主要特点是以Zigbee技术为核心,并配置高灵敏度、低功耗的接近开关;组建的网络稳定性强而且可以有效检测带式输送机的工作状态,进而为电磁阀控制节点提供准确的控制信息。为煤矿井下提供一种简单、方便、使用寿命长的喷雾降尘装置,也为煤矿安全自动发展提供了一种良好技术手段。     

煤尘和湿度对红外瓦斯传感器的影响研究

 为了建立矿井内煤尘和湿度对红外传感器影响的模型,采用嵌入式处理器LPC2129和红外传瓦斯感器MH-440V设计了瓦斯浓度实时测量系统,系统主要由上位机和瓦斯浓度检测终端组成,检测终端通过对模拟环境中的瓦斯浓度进行采集后实时发送到上位机,上位机对数据信息进行接收、处理、分析、显示和存储。根据煤尘和湿度的特性,自建了模拟的煤尘和湿度实验系统,经过对红外瓦斯传感器进行了煤尘和湿度的影响实验,得出了煤尘对红外瓦斯传感器的影响呈线性的规律和湿度在一定时间内对红外瓦斯传感器的影响也呈线性规律的重要结论,成功建立了煤尘和湿度对红外传感器的实验模型。     

煤矿巷道掘进的综合降尘与防尘

通过对煤矿巷道掘进产生粉尘的各环节进行分析总结和现场监测,及时完善防尘控制技术措施,有效地解决了掘进工作面存在的产尘量大、粉尘质量浓度高以及职工作业环境差的难题,进一步促进了矿井安全生产和保障职工生命健康。     

煤体注水及有关参数的考察研究

介绍了煤体注水是目前矿井防治煤尘危害的有效方法之一,并且根据矿井实际情况分析了煤尘产生规律及煤尘浓度变化情况,通过降低矿井空气中的粉尘浓度,防止尘毒危害,是防止煤与瓦斯突出、冲击地压的一种有效方法,煤体注水可用来控制并预防因工作面打眼、放炮后引起的煤尘爆炸。     

浅析掘进巷道降尘技术应用

在掘进过程中由于钻眼、爆破、转载、运输、喷浆等生产环节以及通风方式致使施工巷道产生大量粉尘,对现场施工人员身体健康造成极大危害,影响了巷道施工现场质量标准化,同时对于煤层高瓦斯易燃矿井很容易引发煤尘爆炸事故。雁崖煤业公司技采取有效措施对掘进巷道粉尘进行治理,取得了显著成效。     

安家岭储煤场输煤暗道通风除尘技术应用研究

针对输煤暗道的生产工艺现状，提出了采用通风与密闭抽尘净化技术，结合转载落料点密闭干雾降尘等技术措施，实现了输煤暗道内粉尘的的综合治理，通过粉尘浓度在线监测系统进行智能化控制，实现对输煤暗道通风除尘系统的远程连续监测监控，输煤暗道转载点下风侧5 m作业人员通行的位置总粉尘浓度由380.8 mg/m3降至19.8 mg/m3，降尘效率达94.8%，呼吸性粉尘浓度从96.7 mg/m3降至8.4 mg/m3，降尘效率达91.3%，降尘效果较好，有效地解决了输煤暗道及其转载落料点的粉尘污染问题，为输煤暗道内的粉尘防治提供参考依据。     

煤体注水在煤矿安全生产中的应用及效果浅析

煤体注水是煤矿安全生产中最常见的一项技术,它从根源上减少了煤尘的产生,抑制了瓦斯的渗出,从而大大提高了煤矿生产的安全系数。     

井下煤尘产生机理分析

煤尘严重污染井下空气,特别是呼吸性粉尘,严重危害工人身体健康。而且高浓度的煤尘遇到点火源还有爆炸危险,造成重大伤亡事故,是威胁井下安全生产的主要灾害之一。煤矿井下作业大部分都会产生煤尘,采掘工作面和转载点会造成大量的煤尘飞扬,导致煤尘浓度增大,是井下煤尘的主要来源。分析了采掘工作面和转载点处煤尘产生的机理,指出煤尘产生的主要来源和影响因素,提出减少煤尘的技术措施,为设计高效除尘工艺提供理论依据。     

李家壕煤矿粉尘特性及音爆雾化降尘系统应用

粉尘对煤矿工人的健康具有极大的危害。长期吸入粉尘会造成尘肺病，大量的粉尘会降低作业场所的能见度，影响安全生产。针对包头能源李家壕煤矿井下粉尘污染现状，对井下各生产环节的粉尘形成机理与粉尘性质参数开展研究，并研发设计一套适合于李家壕煤矿的音爆雾化高效降尘技术，有效解决了各生产环节微米级粉尘污染问题，经过现场安装实测后，降尘效果显著。     

W型通风综采工作面生产期间粉尘分布规律研究

为了研究W型通风综采工作面生产期间粉尘分布的规律,对生产时工作面分段进行粉尘浓度测定,了解粉尘分布状态。研究结果表明:采煤机顺风割煤与逆风割煤粉尘浓度分布规律相似,逆风割煤时的粉尘浓度较大;移架时粉尘浓度从支架上风侧开始至下风侧浓度迅速增大到最高,然后很快降低,在尘源下风侧5 m左右粉尘浓度达到最大,移架尘源下风侧10 m处粉尘浓度急剧下降并趋于稳定。     

基于物联网技术的煤矿井下粉尘浓度监测方法

针对煤矿井下生产来说,粉尘浓度过高容易引发工作人员患肺部疾病,造成粉尘爆炸灾害,威胁工作人员的生命安全,造成巨大的经济损失,如何对粉尘浓度进行精准监测至关重要。提出了基于物联网技术的煤矿井下粉尘浓度监测方法。引入物联网技术,搭建煤矿井下物联网组织架构,选取适当的粉尘浓度传感器,以此为基础,获取粉尘浓度监测数据,通过粉尘浓度监测数据处理与融合,获得最终粉尘浓度数值。综合最终粉尘浓度与煤矿井下生产环境温度,判定粉尘浓度是否超限,若粉尘浓度超限,设备开启声光预警,防止粉尘爆炸灾害的发生,从而实现了煤矿井下粉尘浓度的监测。实验结果表明,与对比方法相比,应用所提方法获得的粉尘浓度监测数据处理时间更短,粉尘浓度监测相对误差更小,充分证实了所提方法的粉尘浓度监测效果更佳。