閻杰,楊永竹,段龍,張恒,謝軍,舒新前
(1.河北建筑工程學(xué)院 土木工程學(xué)院,河北 張家口 075000;2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 化工學(xué)院,北京 100083; 3.河北省土木工程診斷、改造與抗災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,河北 張家口 075000)
煤炭在開采及運(yùn)輸過程中會(huì)產(chǎn)生大量煤塵,不僅嚴(yán)重影響礦工身體健康,在礦井中大量煤塵亦可引發(fā)爆炸威脅煤礦安全[1-3]。因此,在產(chǎn)煤行業(yè),礦井煤塵被列為五大自然災(zāi)害之一[4-6]。國內(nèi)外學(xué)者致力于防塵工作的實(shí)驗(yàn)研究,雖然降塵取得了一定效果,但是還沒有從根本上改進(jìn)煤塵超標(biāo)的現(xiàn)象[7-9]。實(shí)踐證明,要想提高除塵效率,還需要從煤塵表面性質(zhì)出發(fā),尤其是改變液體對(duì)煤塵的潤濕性降低液體的表面張力,從而提高煤塵降塵效率[10]。
本文用響應(yīng)面優(yōu)化法對(duì)抑塵劑配方進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)[11-12]。選用哈密褐煤(HM)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)論證,通過對(duì)回歸過程和響應(yīng)曲面找出預(yù)測的響應(yīng)值,從而制備效果最好的抑塵劑。
哈密褐煤(HM),煤的工業(yè)分析和元素分析(參照GB/T 212—2001《煤的工業(yè)分析方法》和GB/T 476—2001《煤的元素分析方法》測定)結(jié)果見表1;陰離子型聚丙烯酰胺(APAM)、烷基糖苷(APG)均為工業(yè)級(jí);十二烷基苯磺酸鈉(SDBS)、十六烷基三甲基溴化銨(CTAB)均為分析純。
表1 哈密煤煤塵的工業(yè)分析和元素分析Table 1 Proximate and ultimate analysis of coal samples
YS-08型高速破碎機(jī);GZX-9240MBE型電熱鼓風(fēng)干燥箱;TF-G6800型工業(yè)分析儀;Vario MACRO CHNS型元素分析儀;FA2204B型電子天平;SCI-100型表面張力儀;7200型可見光分光光度計(jì);JGW-360A型接觸角測定儀。
煤塵潤濕過程主要由三部分組成,即粘濕過程、鋪展過程、浸濕過程,見圖1。沾濕是煤塵表面的氣膜被液體取代的過程,鋪展是液滴在煤塵表面自動(dòng)鋪展擠掉氣膜的過程,潤濕是煤塵顆粒完全進(jìn)入液體中的過程。表面活性劑是由截然不同的兩部分親水基團(tuán)和疏水基團(tuán)構(gòu)成的,當(dāng)溶于水時(shí),親水基深入水中,疏水基則伸向氣相。伸向空氣的疏水基與煤塵之間通過吸附作用又將煤塵帶入水中,使得煤塵表面變?yōu)楦吣鼙砻?,進(jìn)而增強(qiáng)煤塵與水的親和性,并且潤濕劑能在液滴表面形成細(xì)長的分子量,使得液滴之間發(fā)生凝聚現(xiàn)象,加速煤塵的沉降[13]。
圖1 煤塵的潤濕過程Fig.1 Wetting process of coal dust
褐煤(HM)經(jīng)過破碎、篩分,選取粒度<200目的煤塵干燥后備用。潤濕劑是表面活性劑與水配成一定濃度的溶液。
煤塵的潤濕效果以沉降時(shí)間來表征。將0.2 g實(shí)驗(yàn)煤塵均勻撒落到100 mL表面活性劑溶液表面,記錄煤塵層從接觸液面到完全沒入水中所需時(shí)間,即為沉降時(shí)間。沉降時(shí)間越短,說明潤濕性越好。
煤塵的團(tuán)聚效果通常以滲透率的高低來表征。稱取0.2 g實(shí)驗(yàn)煤塵,放入燒杯中,將配制好的黏結(jié)劑溶液移入燒杯中,將混合液在磁力攪拌器上以勻速攪拌10 min,然后靜置,10 min后用可見光分光光度計(jì)在波長550 nm下測其透過率。
用于煤塵抑塵劑的表面活性劑必須是無毒無味并不可燃的,尤其需易溶于水、價(jià)格低廉且環(huán)保?;谡n題組對(duì)表面活性劑的研究成果及國內(nèi)外學(xué)者的研究基礎(chǔ),本文選擇陰離子表面活性劑十二烷基苯磺酸鈉(SDBS)、陽離子表面活性劑十六烷基三甲基溴化銨(CTAB)和非離子表面活性劑烷基多糖苷(APG)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。將表面活性劑分別配制成不同濃度的溶液,用接觸角測定儀測定表面活性劑與煤塵的接觸角,結(jié)果見圖2。
圖2 表面活性劑溶液在HM煤塵表面的接觸角Fig.2 Contact angle of surfactant solutions on the surface of HM coal sample
由圖2可知,對(duì)于HM煤,表面活性劑的潤濕效果從大到小順序依次為APG>SDBS>CTAB。選取APG、SDBS作為表面活性劑復(fù)配單體。文獻(xiàn)指出,陰離子聚丙烯酰胺(APAM)對(duì)于煤塵的團(tuán)聚效果較好,因此選取APAM與APG、SDBS進(jìn)行復(fù)配實(shí)驗(yàn)。
豬繁殖與呼吸綜合征(PRRS)的特征是豬群發(fā)生以繁殖障礙和呼吸系統(tǒng)癥狀的一種急性、高度傳染的病毒性傳染病。高致病性豬藍(lán)耳病是由豬繁殖與呼吸綜合征(俗稱藍(lán)耳?。┎《咀儺愔暌鸬囊环N急性高致死性疫病。仔豬發(fā)病率可達(dá)100%、死亡率可達(dá)50%以上,母豬流產(chǎn)率可達(dá)30%以上,育肥豬也可發(fā)病死亡是其特征。PRRSV為動(dòng)脈炎病毒屬的成員,是一種有囊膜的單股正鏈RNA病毒,病毒粒子呈球型,直徑為55~60 nm,病毒有2個(gè)血清型,即美洲型和歐洲型,我國分離到的毒株為美洲型。
以APG(A)、SDBS(B)和APAM(C)作響應(yīng)變量,通過響應(yīng)面軟件design expert 8.0.6進(jìn)行響應(yīng)實(shí)驗(yàn),以沉降時(shí)間和透過率作為響應(yīng)值,因素與水平見表2,結(jié)果見表3。
表2 響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)的因素與水平Table 2 The factors and levels of responsesurface experiment
表3 響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 3 The results of the response surface experiment
2.3.1 模型建立及方差分析 通過響應(yīng)面軟件design expert 8.0.6.1對(duì)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,獲得了復(fù)配體系(A+B+C)對(duì)沉降時(shí)間的回歸方程:R1=36.14-2.03A-1.95B-0.3C+0.76AB-3.05AC+5.17BC-9.34A2-3.16B2-1.67C2。
對(duì)回歸方程進(jìn)行方差分析,結(jié)果見表4。
表4 二次模型方差分析表Table 4 Analysis of variance(ANOVA) for thesecond model
注:***顯著性0.001,**顯著性0.01,*顯著性0.05。
由表4可知,模型的相關(guān)系數(shù)R2=0.921 5,說明響應(yīng)值(沉降時(shí)間)92.15%的變化來源于變量APG、SDBS、APAM,該模型可以較好地反映因素與響應(yīng)值之間的關(guān)系。方程的F值為9.13,概率0.004 1<0.01,說明該模型是顯著的,失擬項(xiàng)的F值為1.23,概率為0.407 5>0.05,說明失擬項(xiàng)不顯著,表明所得模型擬合結(jié)果較好,實(shí)驗(yàn)誤差小,可以用該模型對(duì)不同試劑單體濃度配比條件下的潤濕性進(jìn)行預(yù)測。方程所得信噪比8.867 1>4,再次說明該模型可以用來分析和預(yù)測復(fù)配溶液潤濕性較高時(shí)的最優(yōu)配比。
由表4顯著性可知,參數(shù)BC、A2是模型中的顯著模型參數(shù),說明APG在復(fù)配體中對(duì)煤塵潤濕性起主導(dǎo)作用;APAM作為黏結(jié)劑,依靠氫鍵作用團(tuán)聚煤塵的同時(shí),也起到了潤濕煤塵的作用;SDBS/APAM的交互作用進(jìn)一步提高了煤塵的潤濕性。
2.3.2 響應(yīng)面圖形分析 各因素A、B、C與響應(yīng)值所構(gòu)成的三維空間曲面圖見圖3。
圖3 不同試劑單體的響應(yīng)面三維圖Fig.3 Response surface 3D plots of different reagent monomers
圖3a是APAM濃度為0.04%時(shí),APG和SDBS 濃度對(duì)煤塵沉降時(shí)間的影響。從圖中可以看出,APG和SDBS之間無明顯交互作用,意味著,當(dāng)APG的濃度增加時(shí),SDBS濃度先增大后減小。結(jié)合方差分析可知,二者間的交互作用對(duì)煤塵的潤濕性不顯著。
圖3b是SDBS濃度為0.40%時(shí),APG與APAM濃度對(duì)煤塵沉降時(shí)間的影響。從圖中可以看出,二者之間有明顯交互作用,APG濃度的變化影響沉降時(shí)間先增大后減小,且在APG為0.2%時(shí),APAM對(duì)沉降時(shí)間的影響比較明顯,隨著濃度增加,沉降時(shí)間逐漸減小,潤濕效果提高。
圖3c是APG濃度為0.20%時(shí),SDBS與APAM濃度對(duì)煤塵沉降時(shí)間的影響。從圖中可以看出,二者之間具有顯著交互作用。隨著SDBS濃度增加,沉降時(shí)間減小,降幅在6~10 s之間;APAM對(duì)沉降時(shí)間的影響比較明顯,隨著濃度的增加,沉降時(shí)間逐漸減小。主要原因在于粘結(jié)劑濃度增大,煤塵表面分子間的靜電斥力增加,不利于煤塵潤濕。
2.4.1 模型建立及方差分析 通過響應(yīng)面軟件design expert 8.0.6對(duì)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,獲到了復(fù)配體系(A+B+C)對(duì)透過率的回歸方程:R2=86.58-0.59A+2.93B+4.26C+0.12AB-1.25AC-0.12BC-1.09A2+0.688B2-0.24C2。
對(duì)回歸方程作進(jìn)一步分析,方差分析見表5。
表5 二次模型方差分析表Table 5 Analysis of variance(ANOVA)for the second model
注:***顯著性0.001,**顯著性0.01,*顯著性0.05。
由表5可知,模型的相關(guān)系數(shù)R2=0.913 1,說明響應(yīng)值91.31%的變化來源于所選變量APG、SDBS、APAM,該方程可以較好地反映因素與響應(yīng)值之間的關(guān)系。方程的F值為8.14,概率0.005 7<0.01,說明該模型是顯著的,失擬項(xiàng)的F值為1.34,概率為0.145 3>0.05,說明失擬項(xiàng)不顯著,表明所得方程擬合結(jié)果較好,實(shí)驗(yàn)誤差小,可以用該方程對(duì)不同試劑單體濃度配比條件下的透過率進(jìn)行預(yù)測。方程所得信噪比10.572>4,再次說明該方程可以用來分析和預(yù)測復(fù)配溶液的團(tuán)聚性較高時(shí)的最優(yōu)配比。
由表5顯著性可知,參數(shù)B、C是模型中的顯著模型參數(shù),即SDBS、APAM對(duì)團(tuán)聚影響很大,提高了煤塵的團(tuán)聚性,而試劑間的交互作用對(duì)煤塵團(tuán)聚影響較小。因此,在反應(yīng)過程中對(duì)煤塵團(tuán)聚起主導(dǎo)作用的依然是黏結(jié)劑,而表面活性劑在一定程度上提高了黏結(jié)劑在煤塵表面的吸附作用。
2.4.2 響應(yīng)面圖形分析 響應(yīng)面三維圖見圖4。
圖4 不同試劑單體的響應(yīng)面三維圖Fig.4 Response surface 3D plots of different reagent monomers
圖4a是APAM濃度為0.04%時(shí),APG和SDBS 濃度對(duì)煤塵透過率的影響。從圖中可以看出,二者之間具有明顯的交互作用,APG濃度的變化對(duì)透過率的相對(duì)影響較小,隨著濃度的增加,透過率呈先升高后減小的趨勢(shì),且變化幅度較??;SDBS對(duì)透過率的影響較大,濃度增加,透過率明顯提高,濃度達(dá)到0.5%時(shí),透過率達(dá)到最大值,團(tuán)聚效率效果顯著。
圖4b是SDBS濃度為0.40%時(shí),APG與APAM濃度對(duì)煤塵透過率的影響。從圖中可以看出,二者之間沒有明顯的交互作用,意味著,當(dāng)APG濃度增加時(shí),APAM濃度可以適當(dāng)?shù)臏p小,反之亦然。
圖4c是APG濃度為0.20%時(shí),SDBS與APAM濃度對(duì)煤塵透過率的影響。從圖中可以看出,二者之間無明顯交互作用,但SDBS和APAM濃度增加,透過率都有明顯的提高,且二者濃度達(dá)到最大值時(shí),透過率達(dá)到91%左右,團(tuán)聚效果最好。
2.4.3 最優(yōu)化條件 通過軟件分析可知,煤塵團(tuán)聚性最好時(shí)各成分的最佳濃度為:烷基糖苷(APG)0.15%,十二烷基苯磺酸鈉(SDBS)0.50%,陰離子聚丙烯酰胺(APAM)0.04%。在此濃度配比下,模型預(yù)測的復(fù)配體的透過率為91.4%。
通過軟件分析可知,同時(shí)達(dá)到潤濕和團(tuán)聚效果最優(yōu)的試劑濃度為烷基糖苷(APG)0.25%,十二烷基苯磺酸鈉(SDBS)0.50%,陰離子聚丙烯酰胺(APAM)0.05%。在此濃度配比下,模型預(yù)測的沉降時(shí)間為20.48 s,透過率為91.48%。采用預(yù)測濃度進(jìn)行了3組平行實(shí)驗(yàn),結(jié)果見表6。
表6 最優(yōu)化條件實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證Table 6 Optimal condition experimental verification
由表6可知,3次實(shí)驗(yàn)結(jié)果及平均值與模型預(yù)測值接近,進(jìn)一步說明了所得模型的可靠性和準(zhǔn)確性。因此,對(duì)于HM煤塵,當(dāng)試劑單體濃度分別為APG 0.25%,SDBS 0.50%及APAM 0.05%時(shí),可同時(shí)達(dá)到潤濕和團(tuán)聚的最佳狀態(tài)。
(1)選用響應(yīng)面分析法考察APG、SDBS、APAM濃度對(duì)煤塵潤濕性的影響,建立了試劑與沉降時(shí)間的回歸模型,模型的相關(guān)系數(shù)R2=0.921 5,方程的F值為9.13,概率0.004 1<0.01,說明模型擬合結(jié)果較好;響應(yīng)面圖形分析可知,APG和SDBS之間存在重要的交互作用,對(duì)潤濕性影響顯著,SDBS和APAM對(duì)煤塵潤濕性起主導(dǎo)作用;模型得到的潤濕性最優(yōu)條件為:0.20%APG,0.40%SDBS及0.04%APAM。
(2)響應(yīng)面分析法分析APG、SDBS、APAM濃度對(duì)煤塵團(tuán)聚性的影響,建立了試劑與透過率的回歸模型,模型的相關(guān)系數(shù)R2=0.913 1,方程的F值為8.17,概率0.005 7<0.01,說明模型擬合結(jié)果較好;響應(yīng)面圖形分析可知,APG和APAM之間存在重要的交互作用,對(duì)團(tuán)聚性影響較小,SDBS和APAM對(duì)煤塵團(tuán)聚性起主導(dǎo)作用;模型得到的團(tuán)聚性最優(yōu)條件為:0.20%APG,0.40%SDBS及0.04%APAM。
(3)綜合分析可知,煤塵潤濕和團(tuán)聚效果最優(yōu)的試劑復(fù)配濃度為:0.25%APG,0.50%SDBS及0.05%APAM,沉降時(shí)間預(yù)測值為20.48 s,3次實(shí)測平均值為21.25 s,誤差為3.26%;透過率預(yù)測值為91.48%,3次實(shí)測平均值為92.49%,誤差為1.10%。采用最優(yōu)預(yù)測濃度進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,三次實(shí)驗(yàn)結(jié)果與模型預(yù)測值接近,進(jìn)一步說明所得模型的準(zhǔn)確性。