同安煤矿4101综放工作面煤氧化自燃的标志性气体研究

煤自然火灾严重威胁着煤炭工业的安全。为了遏制该类火灾的发生,煤自然火灾指标气体的预测预报功能越来越受到人们的重视。本文通过煤氧化反应生产气体的红外光谱实验,分析了同安煤矿4101综放面煤样在升温氧化过程中,在不同温度下煤氧化自燃产生气体的红外光谱图谱,确定了此煤样在氧化自燃过程中在不同温度下出现的标志性气体。建立了标志性气体的预报模型,研究分析了煤样氧化自燃生产的CO、CH_4和C_2H_4气体的浓度与温度的关系。结果表明,4101综放工作面实验煤样氧化自燃生成的气体产物有H_2O、CO_2、CO、CH_4和C_2H_4等5种,CH_4、CO和C_2H_43种气体的浓度随温度的升高有着不同的变化规律。对矿井自燃火灾的预测预报具有重要的指导意义。     

煤自燃气体特征及其对瓦斯爆炸下限影响实验研究

现有研究大多从煤自燃单组分气体或部分组分混合气体角度对瓦斯爆炸极限进行分析,而对煤自燃过程中不同阶段产生的混合气体对瓦斯爆炸极限的影响分析不足,对煤自燃与瓦斯爆炸的耦合致灾开展的实验研究较少。针对上述问题,通过模拟煤自燃实验装置研究了煤自燃过程中气体生成特征规律;采用20L球形爆炸装置对瓦斯混合煤自燃各个阶段生成气体进行实验,研究了煤自燃气体对瓦斯爆炸下限的影响。实验结果表明,实验煤样自燃过程中产生的可燃性气体主要为CH_4,CO,C_2H_4,C_2H_6,C_2H_2等,其中CH_4和CO体积分数最高,最高体积分数分别为0.75%和0.37%;煤自燃不同阶段产生的可燃性气体含量随自燃时间的增加和温度的升高均呈现增大趋势,煤自燃加热初期,温度小于80℃主要产生了CH_4,CO可燃性气体,CO可以作为煤自燃缓慢氧化阶段的标志气体;随着自燃时间的持续,温度超过80℃后,开始产生C_2H_4和C_2H_6,随后逐渐产生C_3H_8气体,C_2H_4的出现表明煤氧化进入了加速阶段;煤氧化自燃后期,大约到220℃时出现C_2H_2,此时煤进入激烈氧化阶段;低体积分数的CO能抑制瓦斯爆炸,高体积分数CO能促进瓦斯爆炸,导致爆炸压力变大,爆炸下限降低;煤自燃过程中产生的混合气体增大了瓦斯爆炸压力,爆炸下限最大降低了0.55%,瓦斯爆炸的危险性变大。     

基于随机森林算法的煤自燃温度预测模型研究

针对传统煤自燃温度预测模型预测精度较差、基于支持向量机(SVM)的预测模型对参数的选取要求较高和基于神经网络的预测模型测试时易出现过拟合的问题,提出了一种基于随机森林算法的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验选取O_2浓度、CO浓度、C_2H_4浓度、CO/ΔO_2比值、C_2H_4/C_2H_6比值作为煤自燃预警指标数据,并对指标数据进行处理,将数据分为学习集和测试集;对学习集抽样形成决策树并按决策树最优特征分裂形成随机森林;采用均方误差值和判定系数(R~2)优化随机森林算法的参数,进而构建随机森林模型;将测试集数据输入已训练好的随机森林模型,得到煤自燃温度预测结果。模型对比结果表明:与基于粒子群优化反向传播(PSO-BP)神经网络算法和基于SVM算法的煤自燃温度预测模型相比,随机森林测试阶段的R~2为0.869 7,PSO-BP测试阶段的R~2为0.783 6,SVM测试阶段的R~2为0.835 0,说明基于随机森林算法的煤自燃温度预测模型能够较为准确地对煤自燃温度进行预测,具有较强的鲁棒性和普适性,解决了基于PSO-BP神经网络算法的煤自燃温度预测模型和基于SVM算法的煤自燃温度预测模型容易出现过拟合的问题。     

采空区内煤自燃气体特征及产生规律分析

针对目前对在模拟逐渐升温的采空区环境条件下不同变质程度煤自燃现象的研究较少的问题,以采集的4种变质程度的焦瘦煤、气肥煤、无烟煤、肥焦煤为例,利用煤自燃模拟系统进行了煤自燃实验,研究在采空区环境条件下煤的燃烧特征及自燃气体的产生规律。实验结果表明,焦瘦煤、气肥煤、无烟煤、肥焦煤自燃时,温度会呈现"S"型上升趋势,前期温度先缓慢积累,而后开始快速升温,最后在300℃时趋于平衡,而后缓慢上升;不同煤样在自燃过程中均会产生碳氢化合物和碳氧化合物等挥发性气体,且生成速率受温度影响,并出现极大值和极小值2个拐点;无烟煤温度上升曲线近似于直线,气体曲线随温度波动不明显;气肥煤和肥焦煤自燃时会产生大量CO和CH4,气肥煤产生CO的速率最快,CO最大体积分数可达8%,肥焦煤产生CH4的速率最快,CH4最大体积分数可达14%,焦瘦煤和无烟煤产生的CO和CO2的体积分数分别在2%和4%左右。     

煤自燃倾向性的氧化动力学测试装置研究

以煤自燃倾向性的氧化动力学测试方法为基础,提出了一种煤自燃倾向性的氧化动力学测试装置设计方案;介绍了该装置的工作原理、气源的选择、标准气体供给设备的设计、煤样反应部分的构建、气体分析仪器的选型以及显示控制面板的设计。实验结果表明,该装置能够实现对煤样反应气体的自动采样、自动分析、在线采集功能,且测试结果重复性好,验证了该装置的稳定性。     

基于相关向量机的煤自燃预测方法

在煤自燃程度预测方面,基于径向基(RBF)神经网络的方法结构复杂、易陷入局部最优,基于支持向量机(SVM)方法的核函数受Mercer条件限制而对参数敏感,传统的机器学习方法误差较大。针对上述问题,提出了一种基于相关向量机(RVM)的煤自燃预测方法。以易发生煤自燃现象的亭南煤矿为例,模拟煤样自燃升温过程并采集气体浓度与煤自燃温度数据,建立训练样本和测试样本;由训练样本构建RVM模型,得到模型的最优参数;将测试样本代入已训练的RVM模型中,预测煤自燃温度值。与基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法进行比较,结果表明,基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法训练误差较小,但测试误差较大,说明这2种方法存在过拟合现象,泛化能力差;基于RVM的煤自燃预测方法的训练误差与测试误差比较接近且预测精度最高。     

近距离煤层复合采空区煤自燃综合防治技术

我国近距离煤层赋存比重大,开采时多个采空区易连通形成复合采空区。复合采空区面积大、漏风区域多、遗煤分布范围广,煤自燃灾害极为严重。针对某矿复合采空区煤自燃迅速发展、CO和C_2H_4大量涌出的异常情况,综合分析了复合采空区漏风源、漏风汇、地质构造、回采期间丢煤情况及煤自燃气体涌出特征等因素,确定了复合采空区煤自燃高温隐患的分布范围及发展状态,制定了隐患应急控制与隐患高效治理的"两步走"综合治理方案,采取均压与喷浆结合减少漏风、注氮惰化采空区等措施达到隐患应急控制的效果,在此基础上,划分出治理煤自燃隐患的有效措施区域,采用复合泥浆封堵、液态CO_2冷却降温、三相泡沫覆盖隔氧技术实现隐患高效治理目标,构建了"堵漏控风-惰化降温-覆盖隔氧"三位一体的复合采空区煤自燃综合防治技术体系。应用上述技术后,复合采空区内C_2H_4体积分数由72.1×10~(-6)降低至0,CO体积分数由3 912.6×10~(-6)下降至20×10~(-6)以下并保持稳定,有效消除了该矿复合采空区煤自燃高温隐患,保障了邻近工作面的安全高效开采。     

不同甲烷气氛下煤自燃指标气体及活化能研究

针对不同氧浓度下煤自燃特性的研究大多只考虑不同氧氮比气氛,而对不同甲烷气氛下煤低温氧化规律研究较少的问题,利用程序升温氧化和热重分析实验,对不同甲烷气氛下煤自燃指标气体和活化能进行了研究。结果表明:随着CH_4体积分数的增大,产生CO和CO_2的初始温度显著升高;在煤氧化初始阶段,不同CH_4气氛下CO和CO_2生成量均随着温度的升高而缓慢增加;在煤加速氧化阶段,CO和CO_2生成量随温度的升高呈指数函数形式增加,且CH_4体积分数越低(O_2体积分数越高),CO和CO_2生成量越大,表明温度越高,CH_4对煤氧化的抑制作用越明显;随着CH_4体积分数的增大,煤低温氧化活化能增大、指前因子降低,说明CH_4体积分数的增大对于煤自燃具有较好的抑制作用。     

大采高综采工作面采空区自燃“三带”研究

针对上湾煤矿12401大采高综采工作面采空区煤自燃防治,通过程序升温氧化实验确定CO作为煤自燃预报指标气体,并辅以C2H4来掌握煤自燃情况;在工作面采空区回风侧铺设束管对采空区气体进行监测,根据监测结果划分了采空区自燃"三带":距工作面0～32m处为散热带,32～225m处为自燃带,225m以外为窒息带;依据散热带和自燃带总长度及煤最短自燃发火期,计算出工作面最小安全推进速度约为6.4m/d。该研究结果为工作面防灭火措施制定提供了可靠依据。     

8.8m超大采高工作面煤自燃防治经验探讨

超大采高工作面煤自燃监测数据包括气体浓度、温度等,研究方法包括实验、数值模拟、现场观测等。现有研究大多未考虑各指标之间的关系,研究手段及数据分析方法单一。针对该问题,以上湾煤矿采高为8.8m的12401工作面为例,通过煤自燃实验、现场"三带"实测及数值模拟相结合的方式,分析煤自燃火灾过程中气体浓度与温度之间的关联关系,总结采空区内因火灾发火规律和特征。建立地面钻孔注氮模型,反演了采取注氮措施前后O_2浓度场、CO浓度场、温度场和"三带"分布变化规律;针对高温异常区域,根据数值模拟结果选取注氮位置,采用地面与井下一起注氮的方式降低火灾危险性。研究结果表明:CO可作为预测煤自燃的指标气体,CO_2和CH_4不能作为指标气体,C_2H_6,C_2H_4,C_2H_2,H_2可作为辅助指标气体;采取注氮措施后,氧化升温带的宽度大大减小,CO体积分数明显降低,最高点温度迅速下降,惰化效果显著;高温异常区域CO体积分数及温度有逐渐下降的趋势,验证了注氮位置的合理性和注氮措施的有效性。