煤自燃注惰灭火降温特征的实验研究

吴兵 李鹤松 何越 郭懂宇 于英杰

摘  要：实验以木城涧无烟煤为研究对象，使用CO2和N2作为注惰防灭火气体，开展注惰灭火降温过程的实验研究。实验设置空白对照组和实验组，在实验炉内对升温后的煤样进行注惰，最后对降温过程中的温度和气体参数进行分析。实验结果阐明：在降温程序中，煤样降温效果与N2浓度成正相关，且N2高于30%后降温效果显著;另一方面，相同浓度的CO2降温效果优于N2，10%CO2实验组抑制降温过程CO产生效果远优于N2——即相同浓度下的CO2防灭火效果要好于N2。

关键词：煤自燃;注惰灭火;程序降温

中图分类号：TD75         文献标志码：A

矿井火灾发生后，在直接灭火无效时，常采用对火区进行封闭的方法对火势进行控制。封闭一段时间，灭火成功，之后为恢复生产，往往要对火区进行启封。启封会导致正常空气进入，使火区氧气含量增加，热平衡被打破，很有可能引发火区自然复燃，甚至引发瓦斯爆炸。我国曾多次出现启封失败导致事故的情况，不得不对火区再次进行封闭。

惰性气体灭火这种常见的物理灭火方法，具有良好的抑爆效果。由于惰性气体具有扩散性和流动性，不仅能够扑灭明火火灾，还能绕过障碍物抵达所有自燃点，能够抑制复燃的发生。煤矿大多采用注惰灭火技术，主要包括N2和CO2。

目前的现场研究多针对煤矿火区的抑制煤自燃的研究主要包括以下内容。徐精彩[6]基于大量煤自燃事故的研究建立了煤自燃极限参数预测模型。任慧、孙继平，等[7]人将矿井火灾图像与温度、烟雾、CO等多个反映火灾情况的指标相联系起来，对火区进行综合判断。周福宝[8]结合煤自燃的内因、煤自燃倾向性和自燃指标气体CO、CO2、O2、C2H2、C2H2提出了一种基于BP网络的多参数火区复燃预测方法，并建立了预测模型。孙若山、王海燕等[9]从气体信息采集和火区燃烧状态的判断技术2个方面提出了相关准则，为矿井火区治理中正确分析判断火区状态和启封条件提供参考。目前的研究中，对于降温过程中的矿井火区各项指标和趋势的变化仍有局限性。前人对煤自燃实验的研究大多集中于氧化升温及防灭火措施对于煤自燃的影响，对于使用注惰灭火，煤灭火降温过程，各项参数的变化趋势未做深入研究。该文对灭火燃烧注惰灭火特征进行研究，首先，煤样升温至设定温度，通入不同浓度和种类的惰性气体，模拟矿井火灾的灭火过程，直至将煤样温度降至室温，结束实验。此期间对各实验组产生的气体、温度等参数进行分析比对，研究其变化趋势，得出不同种类、浓度惰性气体灭煤火的特点，从而对矿井火灾治理提出有效建议。

1 实验装置

该实验系统为中国矿业大学（北京）自主搭建的程序降温检测系统，分为进气系统、温度控制系统（控温炉）、温度数据采集系统以及束管监测系统。

在注惰灭火过程中，进气系统使用N2气瓶和CO2气瓶，并与空气压缩机一起，用混气罐将注入燃烧炉的气体进行预混，以便配置实验计划所设置的一定浓度的惰气。

温度控制系统、温度数据采集系统主要包括高温电炉机柜、热电偶和上位机客户端。实验通过上位机客户端对系统温度变化速率和温度节点进行设置，程序通过高温电炉机柜输出热量到预热管和加热棒，按照设定的温度使罐内达到预设温度;反应炉通过数根K型热电偶温度傳感器对温度进行采集和监测如图1所示，1#和2#热电偶分别监测加热棒和预热管温度，3#和9#热电偶分别测量进气口和出气口温度，4～8#热电偶对煤体的不同位置进行测量，间距55 mm，其中4号热电偶所测为煤样最接近加热棒处的温度，即实验中煤样的最高温度。上位机客户端设置程序输入高温电炉机柜，后传输至加热装置，热电偶采集温度数据后输回电炉机柜，反馈至PC客户端，如图1所示。该实验使用红外气体分析仪器，使用JSG6型束管监测系统，可对实验气体体积分数每秒进行分析测定一次。该方法提高了实验的准确性，节约了物力人力。

2 实验设计

为了充分研究利用氮气和二氧化碳灭煤火的差异，比较不同浓度N2的灭火效果，该实验设置了一个空白对照组和6个实验组。

空白对照组：100%空气。

实验组。

10%N2+90%空气

20%N2+80%空气

30%N2+70%空气

40%N2+60%空气

50%N2+50%空气

10%CO2+90%空气

实验按照如下步骤进行（以10%N2实验组为例）。1）将煤样放入煤样罐，设定程序升温至400 ℃，关闭升温系统，停止升温，保持温度监测和气体分析系统的正常工作。2）根据之前的计算，按照表1实验降温过程实验参数，快速调节注入炉体的空气气体流速至360 mL/min，打开N2气瓶，将转子流量计调节至31.29%，打开混气罐中N2气瓶和空气压缩机的阀门，CO2气瓶的阀门保持关闭，开始注入体积分数为10%N2的惰性气体。3）持续关注注惰气体系统各个部件的状态，监测气体变化和温度变化，并记录时间。当煤温下降到室温（15 ℃）后，首先记录温度从400 ℃降至15 ℃的时间，然后保存全过程气体相关数据和温度相关数据，关闭控温系统开关，关闭气瓶等各项进气系统开关，再依次关闭气体监测采集系统开关，最后保存实验数据，清理实验炉内的残煤，干燥瓶和冷却瓶等。一组实验结束。

降温过程实验组相关参数设置见表1。

各实验组载气气体组分构成及体积分数见表2。

20%N2，30%N2，40%N2，50%N2，10%CO2的注惰灭火降温实验组条件和步骤与10%N2实验组一致，按照之前的计算，仅改变第（2）步中的注气流量和种类即可，其他步骤不变。

将煤样升温至400 ℃后，开始实验的模拟灭火，即降温过程，由于注入惰气的气体分子量与空气的差异，实验所使用的转子流量计通入不同气体时，读数是有误差的，结合空气流量校对实验数据。

方便起见，以下将10%N2+90%空气，20%N2+80%空气，30%N2+70%空气，40%N2+60%空气，50%N2+50%空气，10%CO2+90%空气实验组简称为10%N2，20%N2，30%N2，40%N2，50%N2，10%CO2实验组。

3 实验数据及结果分析

降温过程中煤样的温度变化：通过温度控制和监测系统，采集到煤样从400 ℃降温开始到降至室温15 ℃的温度随时间变化，并将空白对照组中10%N2，20%N2，30%N2，40%N2，50%N2，10%CO2这7个实验组的温度随时间变化趋势放置在一起进行对比分析，其曲线如图2所示。

由图2可以得出：在正常降温的情况下，仅提供正常组分的空气，不注入惰气，煤样温度由400 ℃降至室温，需要850 min，降温趋势先快后慢，呈指数式下降，降温速率不断变慢，在最初降温的0～250 min，400 ℃降至200 ℃时速率较快，速率接近1 ℃/min，而250 min后，由200 ℃降至室温时，降温速率逐渐变缓，最终用时850 min煤样温度才降到终点。

而使用一定浓度的N2降温，将煤样温度由初始400 ℃降至室温，10%N2实验组需要800 min，20%N2实验组需要790 min，30%N2实验组需要660 min，40%N2实验组需要580 min，而惰气浓度最高的50%N2实验组仅需要530 min，将降温时间缩短近一半。同时，N2浓度提升至30%后，降温效果提升显著，与之前的实验组和空白对照组相比，有明显的的降温效果，大大缩短了煤样降温的时间。随着实验组N2浓度的提高，煤样降温效果越发明显，其中50%N2降温效果最顯著，可以认为此时惰气中的氧气浓度逐渐下降至10%，使炉内的煤样处在窒息状态，达到降温效果。

为了研究不同灭火气体在同一浓度下的灭火效果，实验选取10%浓度的CO2作为实验组，与10%N2降温实验组和空白实验组进行比较，从图2中可以看出。

10%CO2实验组的降温曲线趋势与N2类似，速率同样是先快后慢，呈指数式下降，将煤样温度从初始400 ℃降至室温需要690 min，与降温时间为850 min的空白实验组相比，降温时间减少了160 min，速率提高了19%，而10%N2实验组降温时间为800 min，仅减少了50 min，速率仅提高6%;而10%CO2实验组与其他浓度的N2相比，介于降温时间为790 min和660 min的20%和30%N2实验组之间，以10%CO2为惰气的降温效果，优于10%和20%N2的实验组，其降温效果甚至与30%N2类似。

4 结论

该方法对5个不同浓度的N2实验组和1组CO实验组降温效果进行了分析，得出2个结论。1）N2浓度越大降温效果越好，且N2浓度达到30%之后降温效果更为明显，其中50%N2实验组更是将降温时间由自然状态下的850 min缩短至530 min，缩短将近40%。2）相同浓度CO2的气体抑制CO生成效果远高于相同浓度的N2实验组。

CO2熄灭煤火，将降温时间由800 min缩短至690 min，降温更快且抑制CO生成效果更为明显。10%CO2的气体抑制CO生成效果远高于相同浓度的10%N2实验组，其效果甚至优于50%N2实验组。

参考文献

[1] Jean-christophe Le Coze. Are organisations too complex to be integrated in technical risk assessment and current safety auditing.safety science，2005（43）：613-638.

[2]王沙燚.灾害系统与灾变动力学研究方法探索[D].杭州：浙江大学，2008.

[3]肖雪峰.注氮技术在采空区防灭火中的应用[J].煤矿开采， 2010，15（1）：97-98.

[4]李峰.非间隔式注氮防灭火理论及技术研究[D].北京：中国矿业大学，2013.

[5]朱红青.非间隔式注氮防灭火工艺的设计与惰化效果分析[J].煤矿安全，2013（2）：175-178.

[6]徐精彩，王华.煤自燃极限参数的神经网络预测方法[J].煤炭学报， 2002（4）：366-370.

[7]任慧.基于神经网络的多参数矿井火灾识别方法[J].辽宁工程技术大学学报， 2007（4）： 555-558.

[8]周福宝，李金海.煤矿火区启封后复燃预测的BP神经网络模型[J].采矿与安全工程学报， 2010（4）： 494-498.

[9]孙若山.矿井火区启封安全性分析及判别准则[J].中国安全生产科学技术， 2011（8）： 42-46.