施式亮，曾明圣，李 賀，魯 義

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

煤炭資源是我國經(jīng)濟社會發(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)成了嚴重威脅。

針對煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害的嚴重性及復(fù)雜性，相關(guān)學者對此展開了相關(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)漏風場分布，結(jié)果表明滲透率增大將導致采空區(qū)漏風量增加；王偉東[7]利用理論分析等方法對耦合災(zāi)害進行了研究，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)學模型

由于漏風動力的作用，漏入風量造成采空區(qū)各處氧氣體積分數(shù)及溫度發(fā)生變化，而氧氣體積分數(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，導致流場發(fā)生變化。煤氧化過程放出熱量，導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，如達到條件則導致煤自燃發(fā)生?？迓鋷Ъ皵嗔褞咚褂砍鲇绊懖煽諈^(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為松散煤巖的當量密度，kg/m3；cz為松散煤巖的當量比熱容，J/（kg·K）；λz為松散煤巖的當量導熱系數(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為氣體組分擴散系數(shù)，m2/s；Ui（x，y，z，T，c）為組分源（匯）項，mol/（m3·s）；Ui0（x，y，z，T0，c0）為遺煤在標準氧濃度下的耗氧速率或CO 等氣體生成速率，mol/（m3·s）；c0為當?shù)卮髿庵袠藴恃鯘舛?，?.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，進回風巷尺寸為30 m×5 m×4 m，采用自由四面體網(wǎng)格對模型進行剖分，由于工作面、風巷及埋管抽采管路、工作面與采空區(qū)交界處等區(qū)域流體速度較大、參數(shù)突變較為嚴重，對網(wǎng)格質(zhì)量要求較高，需對其進行加密處理，提升網(wǎng)格質(zhì)量，以獲得較準確的求解結(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、傳熱學理論，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)進行定義。

2.2 風量對共生災(zāi)害演化的影響

現(xiàn)有研究及工程實踐表明，回采工作面風速偏高時，漏風強度增大，采空區(qū)煤自燃危險區(qū)域面積及嚴重程度增加；風速過低時，雖然有利于采空區(qū)漏風量的控制，但工作面容易積聚瓦斯，導致瓦斯燃燒爆炸等事故風險增大。因此，工作面風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。不同風速下氧氣和瓦斯體積分數(shù)分布如圖3，不同風速下的溫度分布如圖4。

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

由圖3、圖4 可知，隨著工作面風量增加，采空區(qū)漏風量增加，采空區(qū)內(nèi)高體積分數(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，明顯擴大了煤自燃風險的概率及自燃帶寬度。在采空區(qū)與工作面交界區(qū)域，由于漏風攜氧量較大，瓦斯體積分數(shù)相對較低，高瓦斯區(qū)域主要集中在采空區(qū)中深部，風速越大該類現(xiàn)象越明顯。因此，風量對采空區(qū)煤自燃影響的同時對瓦斯積聚也產(chǎn)生較大影響，風量增大時瓦斯將向遠離工作面的采空區(qū)中深部移動，近工作面?zhèn)妊鯕怏w積分數(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)化控制風量可有效降低煤自燃與瓦斯共生災(zāi)害風險并導致嚴重后果。

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

2.3 通風系統(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一回的“U”型通風系統(tǒng)，而對于“Y”型通風系統(tǒng)的研究較少[23]。因此，主要圍繞模擬“Y”型和“U”型通風系統(tǒng)的共生災(zāi)害演化過程與特征，數(shù)值模型中“Y”型通風系統(tǒng)主進風巷風速設(shè)置為2.5 m/s，留巷風速設(shè)置為1.5 m/s，尾巷回風，設(shè)置尾巷距工作面130 m，“U”型通風系統(tǒng)風巷風速設(shè)置為2.5 m/s。

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

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

圖6 不同通風系統(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，“Y”型通風由于主、留巷的漏風影響，高體積分數(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數(shù)較高的區(qū)域分布范圍較廣?！癥”型通風系統(tǒng)由于2 條進風巷為新鮮風流，在上下隅角處漏風量大，風流速度較大，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”型通風系統(tǒng)由于主留風巷漏風流的稀釋作用，靠近工作面區(qū)域的瓦斯體積分數(shù)低，高瓦斯體積分數(shù)區(qū)域主要集中在采空區(qū)中深部。因此，相比于“U”型通風系統(tǒng)，當采用“Y”型通風系統(tǒng)時，上隅角及靠近工作面區(qū)域的瓦斯體積分數(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，進而導致共生災(zāi)害發(fā)生并造成嚴重后果。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等方面進行綜合抉擇，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)害風險預(yù)警模型

瓦斯爆炸需具備瓦斯體積分數(shù)處于爆炸極限區(qū)間、合理的氧氣體積分數(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，當溫度超過煤自燃臨界溫度時，遺煤氧化進程加快，放熱強度增加，遺煤氧化進入劇烈階段；遺煤劇烈氧化過程中，溫度呈指數(shù)上升，達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數(shù)、一氧化碳體積分數(shù)或者瓦斯體積分數(shù)等氣體體積分數(shù)作為預(yù)警指標，但單靠氣體體積分數(shù)指標對共生災(zāi)害進行預(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)害的風險進行合理評價，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)害后果的嚴重性，必須對災(zāi)害風險進行分級，并提出不同級別下的應(yīng)對措施。風險分級是在風險接受準則的基礎(chǔ)上對系統(tǒng)的危險性進行分類或分級描述。共生災(zāi)害風險預(yù)警等級劃分見表1。

表1 共生災(zāi)害風險預(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)標準規(guī)范及安全風險識別、分級標準，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)害風險的精準識別、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)進行研發(fā)，通過設(shè)置瓦斯、一氧化碳、溫度和可燃氣體傳感器等設(shè)備，動態(tài)感知各指標因素的數(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，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、傳熱學、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：風速增加，采空區(qū)內(nèi)漏風量增加，采空區(qū)中深部的氧氣體積分數(shù)升高；相比“U”型通風系統(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）基于氣體濃度指標和溫度指標構(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)害風險的動態(tài)監(jiān)控和預(yù)警目標。