浅谈用氡预测煤矿自然发火.doc

浅谈用氡预测煤矿自然发火 摘 要煤炭自然过程中Rn 气体的析出与CO 气体一样与煤炭温度升高有着密切的联系， 文章通过实验分析了Rn 在煤炭自然升温时的析出规律，提出采用放射性气体Rn 来替代常 用的CO 作为标志气体对煤炭自然发火进行预测的优势，并采用格拉布斯方法来优化采样 值，为煤炭自然发火预测提出了新的可能。 关键词自然发火；Rn 预测；格拉布斯准则 0 引言 我国每年煤矿的自然火灾一直是煤矿重大灾害之一，据统计，我国有煤炭自然的矿井占 总数的56，具有自然发火危险的煤层占可采煤层数的60，煤矿的自然火灾占火灾总次 数的90以上，因此煤炭自燃已成为制约矿井安全生产与发展的主要因素。自然火灾给国 家和矿井生产带来了巨大的经济和人员损失，有些火灾甚至长期无法扑灭，大量的煤炭资源 被冻结，大批的生产设备毁于其中，严重影响煤矿的正常生产，因此即时的对火灾做出预测， 防止火灾的发生是必要的。 在煤的自然发火中，95以上的在采空区且为人们不能直视或到达的地点，国内外许多 学者为准确测定采空区温度变化进行了长期的基础理论研究和科学试验。但由于问题复杂、 影响因素多，加之探测技术手段落后，虽然研究都取得一定的进展，但至今尚未得到圆满的 解决。本文通过对煤取样进行加热处理来研究放射性气体氡在煤炭自然过程中析出规律，从 而提出采用氡气体进行自然火灾预测[1]。 1 煤炭自然发火的过程 根据现有的研究把煤炭的自然过程大致分为准备期、自热期、燃烧期三个时期[2]。 ①准备期里破碎的煤炭中的含氧游离基与空气中的O2 作用生成不稳定的过氧化物，由 于此阶段环境温度比较低，煤的氧化速度比较缓慢，因此是一个较长的蓄热阶段，所以被称 为煤炭的自然准备期。②经过准备期的蓄热过程，就是煤的自热期，此时煤的氧化速度加快， 使得准备期生成的不稳定氧化物分解成水、二氧化碳、一氧化碳等，同时氧化生产的大量热 使煤温度不断升高，超过自然临界温度（60o～80o）后，煤炭开始加速氧化，煤温上升急速， 更多的CO 等可燃气体产生。③燃烧期是煤自热期产热高于散热使煤温度进一步上升到着火 点温度而使煤自然的过程。 2 目前预测自然发火方法 表1 各国自然发火主要指标气体 Table 1 various countries spontaneous combustion major quotas gas 指标气体 国家名称 主要指标气体 辅助指标气体 俄罗斯 CO C2H6/CH4 中国 CO、C2H2、C2H4 CO/△O2、C2H6/CH4 美国 CO CO/△O2 英国 CO、C2H4 CO/△O2 -2- 日本 CO、C2H4 CO/△O2、C2H6/CH4 波兰 CO CO/△O2 德国 CO CO/△O2 法国 CO CO/△O2 从上表可知目前国内外火灾气体含量值及其变化趋势预测自然发火危险性常用的方法 可以分为四类①以O2 和CO 浓度构成的指标预测；②根据烷烃和烯烃浓度值及其变化趋 势预测；③根据烯烃和链烷比预测自然发火情况；④根据芳香烃、苯、甲苯、二甲苯和气体 的CPH 比值预测。研究成果表明CO 是最佳的井下自然发火预测预报指示气体，主要是因 为CO 在煤炭自然过程中出现的较早，产生的气体较多，且速度较快。CO 气体在准备期增 长较小，而到了自热期随着急剧的氧化而大幅的增长，可见煤炭氧化过程中CO 与煤温之间 有着密切联系。因此CO 是煤炭自然发火预测中十分灵敏的指标气体。由于CO 容易受矿井 中风流量的影响，所以也常用CO/O2 的比值来作为更精确的预测指标。 3 自然过程中Rn 与CO 析出关系 3.1 采样过程 用图1 所示的装置测定煤炭升温过程中气体的析出规律[3] 1-空气压入泵；2-进气孔 ；3-减压阀；4-流量计；5- 温度控制箱； 6-样品煤；7-测温计；8-减气阀 ；9-出气孔 ；10-集气箱 图1 煤炭升温过程中气体析出的测定装置 将不同种类煤炭、不同粒度大小的煤炭等量（约500g）置于温度控制箱中，同时通过 空气压入泵通入100ml/min 的干空气，在温度控制箱的控制下对煤样进行加热，并通过监控 煤样的温度来对煤样不同温度时集气箱中气体采用气相色谱进行气体成分鉴定和浓度分析， 可以得到CO 和Rn 气体显著增加的温度范围。 3.2 CO 与Rn 的实验数据分析 通过特定的仪器对上述集气箱中的CO 与Rn 的气体浓度分析，可以得到表1 和表2 中 的数据[4]。 表1 甲样本CO 与Rn 显著增加的温度范围 Table1 A sample of CO and Rn significant increase in the temperature range of 粒度/mm Rn/℃ CO/℃ 1.5～3 100～120 160～180 0.25～0.375 80～100 140～160 0.125～0.15 60～80 120～140 -3- 表2 乙样本CO 与Rn 显著增加的温度范围 Table2 B samples of CO and Rn significant increase in the temperature range of 从表1 和表2 中甲、乙两煤矿的采样样本分析可以看出（1）粒度越小，CO 与Rn 气 体析出所需要的温度越低；（2）在同样的粒度条件下，CO 比Rn 气体析出需要的温度要高， 即升温过程中Rn 气体出现比CO 气体早。由此知道Rn 气体急剧增加的温度范围要低于CO 的，故用Rn 替代CO 气体将能更好的来预测煤炭自然发火。 4 用放射性气体Rn 预测自然发火 4.1 用Rn 替代CO 气体预测煤炭自然发火 我们同样可以像测量CO 气体那样用束管监测系统来监测Rn 浓度的变化。即用抽气泵 通过束管抽取工作面回风、进风中各取样点的样本气体，并且通过气相色谱仪或者红外气体 分析仪等来监测Rn 的浓度变化。通过工作面回风、进风中Rn 气体浓度差△Rn 或者Rn 浓 度与风量的成积差△QRn 来实现自然发火的预测。再者因为Rn 是稀有气体，不会像CO 那 样发生氧化而影响测量精确度，因此用Rn 测的数值要更加的精确。在监测过程中要实时的 把监测的数据返送到地面上，通过计算机利用格拉布斯检验法剔除异常值，并把处理后的 Rn 浓度数据反映成图表来进行监测[5]。 4.2 利用格拉布斯检验法测氡浓度 在用束管监测系统测量中，一定时间间隔内监测到的氡浓度样本值是随机的。这是因为 氡原子衰变过程中产生的α、β 射线在一定时间间隔内具有统计涨落性，因此根据放射性测 量原理，尽管在使用相同的仪器以及在同样的监测环境下，每次测到的数据也不可能完全一 致，而是绕着某个平均值在上下波动。理论上讲，无限多次测量的数据的平均值就是我们希 望得到的数学期望值，但实际上在实验中只能进行有限次甚至一次测量。为了有效地消除异 常数据的干扰，我们采用格拉布斯准则来进行判别。该方法判定异常数据的数学思想如下 对服从正态分布的实测数据xi（i1，2，3，，n）按数值的大小排成顺序统计量[6] x1≤x2 ≤x3≤≤xi 通过格拉布斯导出了 2 1 x x x x i i i − − − 的分布。取置信度α，可得T0n,α，然后再计算T 值 如果x1 是可疑数据，则令 s T x x − 1 如果xi 是可疑数据，则令 s T x x i − 其中 粒度/mm Rn/℃ CO/℃ 1.5～3 80～100 140～160 0.25～0.375 80～100 140～160 0.125～0.15 60～80 120～140 -4- Σ i xi N x 1 Σ − − i xi x N s 2 1 1 其中α 是一个较小的百分数，例如取1，2.5，5等等，如果某个样本值的T 满足T≥ T0n,α,则怀疑该数据是异常值，应该予以剔除。反之，如果TT0n,α，则该数据不是异常 值，应该予以保留，通过此方法判别异常数据产生的几率为α 它的含义是采用格拉布斯方法 判定异常值时出现误判的几率。 我们可以根据上述思路开发相应的应用软件，通过计算机反映测量的氡浓度的曲线变化 规律来对煤炭自然发火进行提前的预测。 5 结语 煤炭自然发火大致分为三个时期，且Rn 和CO 气体的释放量都与煤炭氧化升温过程密 切相关，并且Rn 气体析出显著增加的温度范围要低于一氧化碳显著增加的温度范围，而且 Rn 不会发生氧化还原反应，所以Rn 比CO 气体预测性更好和更容易监测，因此提出采用 Rn 替代CO 气体进行火灾预测，并采用格拉布斯准则对采样值进行优化处理。但我们同时 也要意识到Rn 的析出量毕竟不像CO 气体那样多，所以要想精确的用Rn 来预测火灾还需 要提高监测的技术水平。 参考文献 [1] 张延松，王德明，朱红青.煤矿爆炸、火灾及其防治技术[M]. 江苏中国矿业大学出版社，2007,11. [2] 余明高，黄之聪，岳超平.预报煤矿自然发火的束管监测系统[J].山西煤炭，1999，19（1）57～59. [3] 赵耀江，邬剑明.测氡探火机理的研究[J].煤炭学报，2003，28（4）259～263. [4] 赵耀江，邬剑明.氡与自燃发火关系的研究[J].太原理工大学学报，2002，33（4）389～392. [5] 王德明.矿井通风机及通风安全新技术[M].江苏中国矿业大学出版社，2002，10. [6] 陈锐，周书明.改进的格拉布斯准则在氡浓度计数中的应用[J].核电子学与探测技术， 2009，29（1） 113～115. Discussed shallowly with dong forecasts the coal mine spontaneous combustion Yang Zengqiang1, Gan Jiandong1，Jiang Guangzheng2 1.School of Mines, China University of Mining Rn to predict; Grabs Guidelines