寧殿艷
(1.中煤科工集團西安研究院有限公司,陜西 西安 710054;2.陜西省煤礦水害防治技術(shù)重點實驗室,陜西 西安 710054)
煤礦深部開采過程中,隨著煤層采掘擾動,導(dǎo)致煤層底板發(fā)生變形破壞,削減隔水層強度,使底板突水危險性增加[1-4]。開展深部煤層采掘擾動下底板溫度場、應(yīng)力場、滲流場監(jiān)測是突水災(zāi)害辨識與預(yù)警的主要手段,變得越來越必要。對其裝備的開發(fā)是煤層底板突水監(jiān)測預(yù)警和制定工作面底板水害防治措施的基礎(chǔ)[5,6],具有重要的科學(xué)和現(xiàn)實意義。
近年來,隨著光纖技術(shù)的發(fā)展,基于光纖的監(jiān)測系統(tǒng)在煤礦安全監(jiān)測中的發(fā)展和使用有所增加[7-10]。與傳統(tǒng)以電學(xué)原理為主的底板多場監(jiān)測技術(shù)相比[11],光纖光柵傳感技術(shù)因其具有適用于嚴(yán)苛環(huán)境、抗電磁干擾、遠程傳感、長期穩(wěn)定性好、尺寸微小、量測效率高、疲勞耐久性強等優(yōu)勢,突破了傳統(tǒng)電學(xué)感測技術(shù)的不足,可實現(xiàn)底板突水的準(zhǔn)分布式監(jiān)測,能全面地獲得底板多場的變化信息[8]。然而,這項技術(shù)的實際應(yīng)用仍然需要進一步的發(fā)展,以實現(xiàn)有效的使用。本文針對工作面底板各場特點,設(shè)計了一種基于光纖光柵多參數(shù)傳感的煤層底板突水監(jiān)測系統(tǒng),通過在FPGA中進行在線自動多峰檢測,實現(xiàn)多參數(shù)光纖光柵的波長實時、準(zhǔn)確解調(diào)。此外,通過對河北邢臺葛泉煤礦煤層底板突水監(jiān)測,獲得了溫度場、應(yīng)變場、滲壓場的監(jiān)測數(shù)據(jù),驗證了系統(tǒng)的科學(xué)實踐性,該系統(tǒng)的實現(xiàn)為煤層底板突水監(jiān)測提供了良好的裝備支撐。
光纖光柵(FBG)傳感器是一個反射型的窄帶濾波器,其結(jié)構(gòu)與傳感光譜如圖1所示,對不同波長的光具有選擇作用,即當(dāng)入射光通過光柵時,光柵中心波長對應(yīng)的光波會被反射,其他光波會全部透射通過。由耦合模理論可知,光纖光柵的中心反射波長如公式:
λB=2neffΛ
(1)
式中,λB為光纖光柵的中心發(fā)射波長;neff為導(dǎo)模的有效折射率;Λ為光柵的固有周期[12]。
圖1 光纖光柵傳感器結(jié)構(gòu)與傳感光譜
FBG對于應(yīng)力和溫度都很敏感,應(yīng)力通過彈光效應(yīng)和光纖光柵周期的變化來影響λB,溫度則是通過熱光效應(yīng)和熱脹效應(yīng)來影響λB。
應(yīng)力和溫度的變化都會改變有效折射率和光柵周期,導(dǎo)致FBG傳感器反射峰值波長的變化,假設(shè)二者引起的光柵中心波長變化是相互獨立的,光纖布拉格光柵的中心反射波長變化公式:
式中,ΔλB為中心波長漂移;ε是光纖的軸向應(yīng)變;Pe是有效彈光系數(shù);αs為光纖的熱脹系數(shù);ζs為光纖的熱光系數(shù);kε和kT分別為光柵應(yīng)變和溫度系數(shù)。
在監(jiān)測時,需要將解調(diào)后的中心波長轉(zhuǎn)換為對應(yīng)傳感器的測量值,下面將分別介紹溫度、應(yīng)變和滲壓傳感器的轉(zhuǎn)換計算公式。
1.2.1 溫度
通過采用二次擬合的公式進行溫度的計算,可使測溫精度提高到 0.2℃,計算公式:
T=A(λ-λ0)+B(λ-λ0)+T0
(3)
式中,A為二次項系數(shù),℃/nm2;B為一次項系數(shù),℃/nm;λ為光柵當(dāng)前波長,nm;T為當(dāng)前溫度,℃;λ0為溫度傳感器在T0溫度下的波長,一般取T0=0℃附近的波長。
1.2.2 應(yīng)變
采用的應(yīng)變傳感器中帶有溫度補償傳感器,應(yīng)變傳感器在溫度修正后的應(yīng)變計算公式:
ε=K(λ1-λ0)+B(λt1-λt0)
(4)
式中,ε為應(yīng)變量;K為應(yīng)變系數(shù),μm/nm;B為溫度修正系數(shù),℃/nm;λ1為應(yīng)變柵當(dāng)前的波長值,nm;λ0為應(yīng)變柵初始的波長值,nm;λt1為溫補光柵當(dāng)前波長值,nm;λt0為溫補光柵初始波長值,nm。
1.2.3 滲壓
采用的滲壓傳感器中帶有溫度補償傳感器,滲壓傳感器在溫度修正后的壓強計算公式:
P=K(λ1-λ0)+B(λt1-λt0)
(5)
式中,P為壓強,kPa;K為滲壓計傳感器系數(shù),kPa/nm;B為溫度修正系數(shù),℃/nm;λ1為壓力光柵當(dāng)前的波長值,nm;λ0為壓力光柵初始的波長值,nm;λt1為溫補光柵當(dāng)前波長值,nm;λt0為溫補光柵初始波長值,nm。
光纖光柵傳感監(jiān)測系統(tǒng)包括地面服務(wù)器、顯示屏、光纖光柵解調(diào)儀、多芯鎧裝光纜及已有井下光纖光柵溫度、應(yīng)變、滲壓傳感器,如圖2所示。該系統(tǒng)采用串、并行相結(jié)合的方式進行FBG傳感器多路復(fù)用設(shè)計,可實現(xiàn)16通道,每個通道最大可復(fù)用80個傳感器的準(zhǔn)分布式實時監(jiān)測。
圖2 監(jiān)測系統(tǒng)組成
系統(tǒng)通過光纖解調(diào)儀光源模塊發(fā)出16束寬帶光波,由光纖耦合器將光波耦合到鎧裝光纖中,再傳至測試點布設(shè)的埋入式多參數(shù)光纖光柵傳感器上;光纖光柵傳感器對光波調(diào)制后,帶著傳感器實時信息的光波反射回來,進入光纖光柵解調(diào)儀的光電探測模塊;光電探測模塊將調(diào)制后的光信號轉(zhuǎn)換為電流信號,并傳送到FPGA測控模塊進行模數(shù)轉(zhuǎn)換,在FPGA上信號處理模塊將得到的數(shù)字信號通過在線自動多峰檢測的譜峰定位方法,準(zhǔn)確測量物理量變化調(diào)制后光纖光柵傳感器的中心波長。
系統(tǒng)終端參數(shù)設(shè)置界面設(shè)定各傳感器位置、通道號、傳感器參數(shù)類型、原始中心波長、參考配對、溫度修正系數(shù)等參數(shù),實時計算對應(yīng)通道對應(yīng)應(yīng)變、溫度及滲壓傳感器的測量值,并將結(jié)果傳回監(jiān)測中心的服務(wù)器進行存儲與顯示,以實現(xiàn)底板突水狀態(tài)遠程實時監(jiān)測。
2.2.1 方法
多參數(shù)準(zhǔn)分布式光纖光柵解調(diào)的關(guān)鍵技術(shù)難點是在線多個傳感器中心波長的峰值點準(zhǔn)確檢測[13]。到目前為止,已經(jīng)發(fā)展了多種不同的在線尋峰技術(shù),主要包括基于傳統(tǒng)的窗口閾值技術(shù)[14]、小波變換及希爾伯特變換[15]、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解[16]、強度加權(quán)方差[17]等,這些算法的主要不足是為了更具普適性,就必須選擇更自由的參數(shù)(即窗口長度或閾值)。2012年Scholkmann提出了一個簡單而有效的自動多峰檢測(AMPD)普適算法[18],該算法是利用矩陣計算所有的輸入數(shù)據(jù)來求峰值點,其特點是:在分析之前無需用戶選擇參數(shù)的特性;能夠檢測周期和準(zhǔn)周期信號中的峰值;具有相當(dāng)穩(wěn)健的峰值檢測效率[14]。為了在現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)上實現(xiàn)AMPD算法,2018年Alperen Mustafa Colak在AMPD的基礎(chǔ)上進行了改進,并在FPGA上實現(xiàn)了時間序列數(shù)據(jù)的實時譜峰定位[19],提高了AMPD算法在FPGA上實現(xiàn)的性能和效率。
本文采用Alperen Mustafa Colak的方法進行譜峰定位,實現(xiàn)多參數(shù)光纖光柵傳感實時解調(diào)。改進的AMPD算法及其在FPGA中的實現(xiàn)流程如圖3、圖4所示,在FPGA中用一個邏輯門創(chuàng)建一個進程,將輸入和輸出的矩陣生成器串行連接,應(yīng)用方差生成局部最大尺度矩陣,在每個時鐘周期內(nèi),每個矩陣生成器的數(shù)據(jù)與順序移動的新采樣數(shù)據(jù)進行比較,生成每個尺度矩陣的元素,并依次求和與求平方和,然后保存所有值到寄存器中,當(dāng)矩陣所有元素比較生成后,使用一個基本的峰值標(biāo)志來比較確定一個值是否對應(yīng)于一個零點,即是否檢測到一個峰值點。
圖3 改進的AMPD算法流程
2.2.2 試驗測試
為了測試系統(tǒng)性能,在實驗室對各個通道采用多個不同波長的傳感器進行試驗,對于同一傳感器各個通道測試數(shù)據(jù)一致,不再贅述;不同傳感器試驗如下:隨機取10個傳感器,并設(shè)置采樣頻率10Hz,連續(xù)采樣10min,將測量值求平均值、均方根,系統(tǒng)波長測量精度小于1pm,譜峰檢測測試結(jié)果見表1;在第6通道接入13個不同波長的傳感器進行多譜實時檢測測試,系統(tǒng)可以實時準(zhǔn)確檢測出多個譜峰,與傳感器標(biāo)定一致,系統(tǒng)波長分辨率可達0.1pm。
圖4 FPGA算法實現(xiàn)流程
表1 譜峰檢測測試結(jié)果
該監(jiān)測系統(tǒng)對葛泉煤礦11913工作面底板進行了2個多月突水監(jiān)測,實時地對底板危險區(qū)應(yīng)變、滲壓和溫度在采動過程中的數(shù)據(jù)采集。
葛泉煤礦11913工作面開采煤層為9號煤層,埋深約200m,煤層底板標(biāo)高-100~-40m,煤層走向傾角約15°,地下水位高程為+20m左右,工作面布置主要采用走向長壁及傾斜長壁等方式帶壓開采,開采方式為綜合機械化。9號煤層頂部有含水層,9號煤層下伏有兩個含水層,含水層1為本溪組巖溶裂隙含水層,層厚為7m,其頂距9號煤層底部16.3m,該含水層富水性中等、厚度較薄,水害風(fēng)險較??;含水層2為奧陶系巖溶裂隙含水層,其頂距9號煤層底部23.3m,該含水層富水性好、呈巨厚層狀,水害風(fēng)險較大,是礦井主要水害防治對象。此外,兩含水層具有一定的水力聯(lián)系,含水層水頭高度為+20m左右,帶壓開采的9號煤層,存在底板巖溶突水威脅[3],綜合柱狀圖如圖5所示。
圖5 11913工作面綜合柱狀圖(m)
綜合分析葛泉煤礦11913工作面煤層賦存特征、開采技術(shù)條件、開采工藝以及之前物探、鉆探成果和監(jiān)測時溫度傳感器需要盡量布置在離水源近的一側(cè),滲壓傳感器須在鉆孔底放置約40cm的砂子,應(yīng)變傳感器的鉆孔盡量形成高俯角,且傳感器須與鉆孔周圍耦合良好等傳感器的技術(shù)要求因素,確定監(jiān)測系統(tǒng)布置方案?,F(xiàn)場兩個監(jiān)測點鉆場布置4個鉆孔,其中兩個埋置應(yīng)變傳感器鉆孔(JC1、JC2),兩個設(shè)置滲壓、溫度傳感器共用鉆孔(JCS1、JCS2)。JC1與JCS1布于SF6-1斷層尖滅處,工作面運輸巷內(nèi)1#鉆場,JC2與JCS2布于工作面運輸巷內(nèi)2#鉆場,如圖6所示。
圖6 監(jiān)測系統(tǒng)平面布置
JC1和JC2應(yīng)變監(jiān)測孔鉆孔進尺40m,垂深17.1m,鉆孔剖面圖如圖7(a)所示,終孔層位為9號煤層以下17~19m,應(yīng)變傳感器分別布設(shè)于垂深12m和17m處,采用水泥漿將傳感器與孔壁固結(jié)為一體;JCS1和JCS2滲壓、溫度監(jiān)測孔鉆孔進尺47m(垂深18m),鉆孔剖面圖如圖7(b)所示,滲壓傳感器布設(shè)于垂深12m處,溫度傳感器布設(shè)于垂深17m處,采用砂子填充于傳感器與孔壁間,保護水壓無損失傳遞,且不影響測點溫度的準(zhǔn)確。
圖7 鉆場鉆探鉆孔布置
傳感器布設(shè)使用了4個通道,每個通道串接2個傳感器的復(fù)用方式,采樣頻率為6次/h。
8月24至11月3日,系統(tǒng)對葛泉煤礦11913工作面設(shè)置的8個傳感器進行了連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)采集,采集到了1#鉆場中2個應(yīng)變傳感器、1個溫度傳感器和1個滲壓的傳感器的全過程實時數(shù)據(jù),采集到了2#鉆場中2個應(yīng)變傳感器、1個溫度傳感器和1個滲壓的傳感器的部分?jǐn)?shù)據(jù)。2#鉆場中傳感器數(shù)據(jù)采集不全是由于其離回采工作面較近,開采將其破壞。本研究僅對1#鉆場采集數(shù)據(jù)進行分析,2#鉆場采集數(shù)據(jù)作為結(jié)果定性判斷的依據(jù)。
3.3.1 溫度數(shù)據(jù)分析
1#鉆場的溫度傳感器監(jiān)測時間為9月24—11月3日,采集數(shù)據(jù)分析,如圖8所示,溫度均值為20.40℃,峰峰值為0.77℃。與傳統(tǒng)(電學(xué)原理)傳感器抽查量測結(jié)果20.5℃一致,峰峰值小于變化幅度1.0℃,表明測試結(jié)果可信,準(zhǔn)確度和精度高于傳統(tǒng)測法??纱_定地下溫度在量測時為恒溫20.40±0.34℃。
圖8 溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)
3.3.2 滲壓數(shù)據(jù)分析
1#鉆場的滲壓傳感器監(jiān)測時間為10月11—11月3日,采集數(shù)據(jù)分析,如圖9所示,滲壓均值為1846.40kPa,峰峰值為57.49kPa。傳統(tǒng)(電學(xué)原理)傳感器抽查量測結(jié)果均在對應(yīng)量測時間測試結(jié)果±5kPa范圍內(nèi),正負(fù)均有,表明測試結(jié)果可信。滲壓值變化比較大:在10月12日、10月17日和10月28日分別有明顯降低,在10月21日有明顯升高,是由于工作面推進煤層開采,地下水的導(dǎo)升對水頭高度影響所致。
圖9 滲壓監(jiān)測數(shù)據(jù)
3.3.3 應(yīng)變數(shù)據(jù)分析
1#鉆場的2個應(yīng)變傳感器(傳感器1垂深17m、傳感器2垂深12m)監(jiān)測時間為9月24—11月3日,采集數(shù)據(jù)分析,如圖10所示,傳感器1的應(yīng)變均值為-638.47με(負(fù)號表示壓縮應(yīng)變,下同),峰峰值為88.20με;傳感器2應(yīng)變的均值為-272.02με,峰峰值為30.85με。工作面底板下巖層應(yīng)變受采動影響和深度有關(guān),一般情況下,因開采使得采空區(qū)域底板上部荷載減除淺部變化較深部頻繁且變化大。實際測試時,傳感器1(深部)量測的數(shù)據(jù)較傳感器2(淺部)波動頻繁,傳感器2(淺部)量測的數(shù)據(jù)較傳感器1(深部)變化大,由量測巖層狀態(tài)和量測位置決定的:傳感器1(深部)設(shè)置于16.3m厚的砂質(zhì)泥鋁土頁巖等隔水層的底部,傳感器2(淺部)設(shè)置于隔水層的中部[20]。隔水層下伏7.0m含水層,水力與9號煤層及其上方含水層有聯(lián)系;下伏含水層水頭高度與水的導(dǎo)升密切相關(guān)。
圖10 應(yīng)變數(shù)據(jù)
10月2日之前受下伏含水層水頭高度影響,傳感器1與傳感器2測量結(jié)果變化趨勢一致,因傳感器1(深部)所在巖層接近下伏含水層,變化幅度大。10月2日到10月17日,主要受開采卸荷影響,傳感器1與傳感器2測量結(jié)果變化趨勢一致,因傳感器2(淺部)所在巖層接近開采煤層,變化幅度大。10月17日到10月28日,傳感器1(深部)所在巖層受下伏含水層水頭高度影響顯著,受開采卸荷影響次之,傳感器2(淺部)主要受開采卸荷影響,故傳感器1測量結(jié)果表現(xiàn)波動的同時,又表現(xiàn)與傳感器2測量結(jié)果一致的變化趨勢。10月28日到10月30日,開采卸荷影響基本結(jié)束,受卸荷后應(yīng)力逐漸平衡,轉(zhuǎn)為應(yīng)變受下伏含水層水頭高度影響。因埋設(shè)應(yīng)變傳感器的鉆孔傾角為39°非垂直對應(yīng)關(guān)系,受開采平面位置的影響,傳感器1位置卸荷后應(yīng)力平衡晚于傳感器2位置。10月30日后,卸荷應(yīng)力平衡,受下伏含水層水頭高度影響,傳感器1與傳感器2測量結(jié)果變化趨勢一致,因傳感器1(深部)所在巖層接近下伏含水層,變化幅度大,二者關(guān)系與10月2日之前一致。
因傳統(tǒng)(電學(xué)原理)傳感器體積大,遇潮易壞就,實施難度高,測量的準(zhǔn)確性與精確度不高,在應(yīng)變測試過程未進行抽檢。測試結(jié)果表明,基于鉆孔的光纖光柵便于設(shè)置,可連續(xù)量測,實時傳輸,全過程觀測工作面底板的壓力變化規(guī)律。
3.3.4 耦合分析
9月24—11月3日,量測時監(jiān)測點巖層為恒溫20.40± 0.34℃,對應(yīng)變傳感器性能變化的影響很小,可忽略不計。應(yīng)變波動與滲壓變化趨勢如圖11所示,但是當(dāng)距開采底部距離較小時,開采卸荷對應(yīng)變的影響起主導(dǎo)作用;當(dāng)距開采底部距離較大,離下伏含水層較近時,滲壓(或下伏含水層水頭高度)對應(yīng)變的影響起主導(dǎo)作用。
圖11 耦合分析
從測試結(jié)果看,煤層開采過程中卸荷作用、地下水導(dǎo)升是影響巖層應(yīng)變的主要因素,深度較大時巖層溫度基本處于恒溫狀態(tài),溫度的影響可忽略不計。根據(jù)底板突水機理,當(dāng)?shù)装鍘r層應(yīng)變超過允許值,下伏含水層較大時,暴發(fā)底板突水,將底板巖層強度(勘察時獲得)、實時底板巖層應(yīng)變、滲壓等因素綜合分析,確定煤層底板巖層實時完整情況、下伏含水層水頭高度,可實現(xiàn)暴發(fā)底板突水分級預(yù)警,保證工作面安全。
基于FBG傳感的可靠傳感器的光纖光柵多參數(shù)傳感監(jiān)測系統(tǒng),通過引入在FPGA中應(yīng)用簡單普適的多峰檢測的技術(shù),實現(xiàn)了波長分辨率可達0.1pm,測量精度達1pm的多參數(shù)解調(diào)能力。并將其應(yīng)用于葛泉煤礦煤層底板突水監(jiān)測,試驗的結(jié)果表明,系統(tǒng)適應(yīng)性強、穩(wěn)定性好,可連續(xù)、實時量測、時效性高,且精度高于傳統(tǒng)儀器。將底板巖層強度、實時底板巖層應(yīng)變、滲壓等因素綜合分析,可確定煤層底板巖層實時完整情況、下伏含水層水頭高度,進而可實現(xiàn)底板突水分級預(yù)警。同時采用時域特征提取和聚類算法等對現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)進行多參數(shù)耦合分析,在煤層底板突水預(yù)警過程中將具有巨大的潛力。但在試驗過程中,存在監(jiān)測點隨工作面回采而破壞的現(xiàn)象,應(yīng)做好監(jiān)測設(shè)備的保護。后續(xù)將繼續(xù)進行現(xiàn)場試驗,不斷優(yōu)化監(jiān)測系統(tǒng),完善數(shù)據(jù)處理,摸索有效的現(xiàn)場監(jiān)測方法,研發(fā)更可靠的高時效的煤層底板突水監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。