超长煤巷监测数据背景CO筛查及自燃预判研究

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神东鄂尔多斯矿区的煤层埋藏条件好，开采规模大。以昊华集团红庆梁煤矿为例，采煤工作面长达300 m，推进总长度达4 300 m，采用双煤层巷布置，井下辅助运输大量使用柴油工作车。该矿区随着采深增加，地应力显现明显。红庆梁煤矿采深超过450 m，留15 m煤柱时巷道变形严重，超长双巷掘进和回采期间更易于引发煤巷自燃，在11301首采过程中出现4次煤巷煤柱自燃现象，给矿井安全生产带来不利影响。由于超长双煤巷布置煤暴露面太大，巡查战线过长，依靠人工每天例行巡检，难度大。长期以来国内外关于煤巷自燃问题开展了大量的研究[1-2]，具体在煤柱自燃火源位置的红外探测与定位[3-5]、煤柱自燃温度分布[6-7]、巷道自燃危险区域划分等[8-9]，以及煤柱自燃防灭火方法等[9-12]，经文献检索，现有的研究针对的都是传统矿区的中短尺度开采的煤巷，而超长多煤巷自燃火灾管控另有其特殊性，即煤巷自燃治理和日常巡查战线超长，自燃防治不能有的放矢。另一方面，受井下机电设备和机动车的放热干扰，远程光纤测温技术很难在煤巷发热早期预报方面发挥作用[13]。显然，超长多煤巷自燃防治关键仍然是自燃的早期发现[1]，目前，超长双煤巷自燃综合预判研究尚待研究[13-15]，缺少相关报道，问题亟待解决。

CO作为煤自燃灾害气体，最早被用于自燃早期预判，并积累了大量经验[14-17]，但在井下大量使用柴油车的矿井如何排除尾气干扰，发挥传统方法作用，这里结合红庆梁矿的工程实际，提出一种筛选出背景CO气体体积分数的方法，利用井下监测系统连续监测的大数据，根据其变化趋势进行自燃预判。

1 超长煤巷自燃预测面临的问题及其解决对策

如图 1所示，红庆梁煤矿超长距离双煤巷布置，连同接替工作面掘进准备，煤巷数目多达6~8条，管理范围很大，煤巷自燃(包括煤柱自燃)严重。

图 1(Fig. 1) 图 1 红庆梁煤矿11301工作面回采巷道的布置(网格距200 m) Fig. 1 The layout of the working face 11301 in Hongqingliang coal mine

有多条超长煤巷的自燃隐患排查战线过长，单纯依靠人工巡检，一来人手不足，二来长时间工作极容易涣散注意力，三是煤体内自燃点发热隐蔽性很强，容易漏掉，如图 2所示，解决对策是自燃的早期预测。

图 2(Fig. 2) 图 2 煤巷自燃人工巡查与提前预判的关系 Fig. 2 The relationship between artificial inspection and advance prediction of spontaneous combustion in coal roadway

首先，作为全矿井煤自然发火预警体系，通过实验获得红庆梁煤矿3-1煤的自燃产气与温度的关系，选出煤的自燃升温标志性气体，详细见表 1，为预防判断采空区遗留煤和煤巷煤炭自燃预警提供了依据。

表 1(Table 1) 表 1 红庆梁煤矿3-1煤标志性气体自燃预警指标 Table 1 Early warning index of 3-1 coal mark gas of spontaneous combustion in hongqingliang coal mine 预测预报等级气体种类名称对应温度/℃ 备注 1 丙烷C3H8、乙烯C2H4 86 同时出现 2 乙烷C2H6 116 可靠 3 乙炔C2H2 177 不稳定，有时不出现表 1 红庆梁煤矿3-1煤标志性气体自燃预警指标 Table 1 Early warning index of 3-1 coal mark gas of spontaneous combustion in hongqingliang coal mine

与大面积采空区漏风流场煤自燃氧化的情况不同，巷道煤体内的自燃具有很强的隐蔽性。超长距离局部段煤巷煤体内部自燃氧化产物气体绝对量有限，自燃阴燃阶段标志性气体的外泄绝对量很少，超长距离大断面煤巷的通风量至少在500 m3/min(掘进巷风量)以上，自燃标志性气体衰减大；另一个因素是该矿区普遍为不黏煤，不黏煤的指标气体的产气绝对量更少，与短巷情况相比，尽管超长巷道多点高温释放标志气体，还存在标志气体累积的情况，但从本矿的实际情况看，多次发生巷道自燃均无法测到标志性气体，如2018年在9月3日11302辅运顺槽二联巷东帮第一次发生煤柱自燃火灾，为了加强对超长距离掘进煤巷道自燃预判工作，在11302掘进准备的多条掘进巷道的总回风交汇点处(11302第二联巷回风侧)增设了标志气体取样点，每天取气样化验3次，但直到2018年11月19日11302新回顺里段82排煤帮发热，和2019年3月14日11302新回顺外段100排煤帮发热，均未检测到风流中的指标气体，未能对自然发火提前预报。可见，就本矿超长距离巷道自燃预测预报来说，单纯依靠在回风流中取样检测自燃产物气体很容易漏报，因此，在预测预报管理上，还应拓宽预判的信息渠道，提出以矿井监测系统CO记录数据为可用条件，为煤巷自燃的早期判断和预警提供依据。

2 监测系统CO干扰与背景CO体积分数筛选 2.1 柴油机动车尾气干扰下监测系统CO的波动性

红庆梁煤矿主采3#煤层，煤的变质程度为贫瘦煤、自燃倾向性为易自燃。井下普遍使用柴油工作车、铲车和皮卡等机动车辆(以下简称柴油车)，排放的汽车尾气对井下CO气体的干扰非常大，煤氧化产生CO气体隐含在嘈杂的监测数据当中。如图 3所示，据2018年11月23日在井下11302回风煤巷实地记录，1 d中回风传感器平时显示值为1.1×10-5，当有车经过车经过传感器时传感器CO体积分数值显示为1.9×10-5；图 3中全程监测记录(最小值曲线峰值)高达4.8×10-5。车辆排放的尾气的影响与车辆所在位置和发动机工作有关，距离传感器越远，尾气CO干扰峰值就越小。

图 3(Fig. 3) 图 3 11302新掘工作面CO体积分数原始监测曲线(最小-平均-最大) Fig. 3 Original monitoring curve of CO volume fraction in 11302 newly excavated working face (min-average-max) 2.2 井下CO产生来源分析

井下柴油车尾气的干扰是强烈的，随机的，无规律可循。与此波动相对比，煤体缓慢自燃氧化产生的CO是持续不断的，是相对稳定的；CO的变化趋势也随着自燃进程的成长发展而缓慢增加。通过对大量监测数据的观察分析得到，尽管受通风、大气压变化和生产条件变动等因素的干扰CO存在很大的波动，但都是呈现阶段性的，每个阶段内的波动变化的趋势仍然是增加的，在这种情况下，所表现的背景CO体积分数变化趋势也是随着自燃的发展呈逐渐缓慢上升的趋势。

井下实际监测总的CO体积分数包含如下几部分，即

$ C=C_{0}+C_{\mathrm{J}}+C_{\mathrm{F}} \text {, 且 } C_{\mathrm{b}}=C_{0}+C_{\mathrm{F}} \text {, } $ (1)

式中：C为监测的CO体积分数，10-6；C0为煤巷围帮氧化释放CO体积分数，10-6；CJ为井下柴油机动车尾气释放产生CO的体积分数，10-6；一般CJ为随机波动值，在井下CO气体观测中是干扰因素；CF为可能发生的其他因素局部释放出CO体积分数，10-6；Cb为相对稳定的背景CO体积分数，10-6。

实际矿井的CO来源很复杂，除了柴油车尾气CO排放外，井下涂刷油漆、爆破及烧焊等临时作业也会产生CO，这些影响时间短，因此CF可根据时间在短期内消失判断容易排除。

2.3 尾气干扰下背景CO体积分数的概念

所谓背景CO体积分数是指在有柴油机动车工作的矿井某一独立通风区域，在某一足够长的时间段的某一时刻，所有柴油车都不工作(不受尾气干扰的极端情况)，且被监测系统记录到的CO体积分数值。这里将该时间段称为时间单元，某一时刻是监测系统采集数据的时间点。同时做出假设：1)在井下同时存在有限个柴油车工作的场所，总有一时刻是所有柴油车同时不工作的短暂熄火时间，即总能找到至少一个背景CO体积分数值；2)在没有柴油车尾气排放的短暂时刻，忽略其他CO产生源，只有煤氧化生成的CO；3)在足够长的时间单元内，即便找不到柴油车同时暂停工作的暂停短暂时间空隙，也是柴油车工作台数最少、更接近于背景CO体积分数的值。假设(3)是假设(1)的条件补充。

在考察时间单元确定后，监测数据中背景CO体积分数可表达为

$ C_{\mathrm{b}, i}=\min \limits_{0

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