煤自燃與瓦斯共生災害演化與預警

施式亮，曾明圣，李 賀，魯 義

（湖南科技大學 資源環境與安全工程學院，湖南 湘潭 411201）

煤炭資源是我國經濟社會發展的主要能源，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、高地應力、高瓦斯、低滲透性等復雜開采環境制約，煤自燃與瓦斯災害交織共生，并與透水、粉塵等礦山災害呈現交叉耦合態勢[2]。近年來，煤自燃與瓦斯誘導的事故時有發生[3]。煤自燃與瓦斯共生災害成為了煤礦重特大事故的主要類型，對煤礦安全生產構成了嚴重威脅。

針對煤自燃與瓦斯共生災害的嚴重性及復雜性，相關學者對此展開了相關的研究。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]通過數值模擬分析了瓦斯抽放與遺煤自燃的耦合問題，結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 技術模擬了不同滲透率下采空區漏風場分布，結果表明滲透率增大將導致采空區漏風量增加；王偉東[7]利用理論分析等方法對耦合災害進行了研究，得到了采空區內危險區域的分布規律；周福寶[8]提出共生災害是由于瓦斯濃度場、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]考慮了煤氧反應場、氣體擴散-滲流場、煤巖裂隙場的多場耦合的作用效應，建立了共生災害物理數學模型；張巨峰等[11]分析共生災害的耦合關系，并構建起多場耦合方程。

綜上所述，共生災害的危險性與耦合性高，致災機理復雜，防控難度大，預警系統性強，深入運用理論分析、數值模擬、實驗研究、系統評價等研究方法，為此，探究煤自燃與瓦斯共生災害的耦合機理、演化規律及預警防控體系架構[12-18]。

1 煤自燃與瓦斯共生災害耦合機理

1.1 共生災害耦合特征及致災機制

煤自燃與瓦斯共生災害具有復雜性、隱蔽性、動態性和耦合性的特點，共生災害的防治表現為風險大、辨識難、預警難、治理難的特點[19]。工程實踐上多采用瓦斯抽采、調整風量等方式治理共生災害，但該類技術措施對共生災害的演化產生復雜影響。瓦斯抽采下煤自燃與瓦斯共生災害耦合關系如圖1。

圖1 瓦斯抽采下煤自燃與瓦斯共生災害耦合關系Fig.1 Coupling relationship between coal spontaneous combustion and gas symbiosis disasters under gas drainage

采空區煤自燃與瓦斯共生災害是漏風場、氧濃度場、溫度場、瓦斯滲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系統本身各類參數外，還包括時空耦合因素的影響；一方面，共生災害是采空區的主要災害形式，該災害是多尺度、多時度和多物理過程耦合作用的結果；另一方面，表明煤自燃和瓦斯災害協同防控的難度較大。因此，探討共生災害的多場耦合機制，協同防控瓦斯與煤自燃共生災害，已成為煤礦安全開采過程中災害防控的重要課題。

1.2 多場耦合數學模型

由于漏風動力的作用，漏入風量造成采空區各處氧氣體積分數及溫度發生變化，而氧氣體積分數、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生變化，導致流場發生變化。煤氧化過程放出熱量，導致周圍煤巖及氣體溫度發生變化，但溫度變化大小取決于產熱量及散熱量的動態平衡，空氣流動使得熱空氣與垮落巖石發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，如此往復變化，如達到條件則導致煤自燃發生。垮落帶及斷裂帶瓦斯涌出影響采空區內流場分布，區域內溫度升高如遇合適條件則引發瓦斯燃爆而消耗瓦斯，同時產生新氣體，放出大量熱，對區域內溫度場、流場及濃度場又會產生影響。

因此，對煤自燃與瓦斯共生災害的研究必須以多場耦合為基礎，其多場耦合過程可用連續方程、動量方程和傳熱傳質方程表示。基于多場耦合建立的采空區流-熱-化多場耦合的數學模型如下[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；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，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，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為當地大氣中標準氧濃度，取9.375 mol/m3。

2 煤自燃與瓦斯共生災害演化過程與特征

2.1 災害演化的物理模型及參數

結合現場實際情況，建立起了采空區的幾何模型。模擬方案中，采空區尺寸為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、工作面與采空區交界處等區域流體速度較大、參數突變較為嚴重，對網格質量要求較高，需對其進行加密處理，提升網格質量，以獲得較準確的求解結果。幾何模型及網格剖分如圖2。

圖2 幾何模型及網格剖分Fig.2 Geometric model and mesh generation

根據工作面實際情況，結合多孔介質、流體力學、傳熱學理論，設置模擬的關鍵參數，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、放熱強度等參數利用自定義函數進行定義。

2.2 風量對共生災害演化的影響

現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，采空區煤自燃危險區域面積及嚴重程度增加；風速過低時，雖然有利于采空區漏風量的控制，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害的演化特征。不同風速下氧氣和瓦斯體積分數分布如圖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，采空區漏風量增加，采空區內高體積分數氧氣區域由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。在采空區與工作面交界區域，由于漏風攜氧量較大，瓦斯體積分數相對較低，高瓦斯區域主要集中在采空區中深部，風速越大該類現象越明顯。因此，風量對采空區煤自燃影響的同時對瓦斯積聚也產生較大影響，風量增大時瓦斯將向遠離工作面的采空區中深部移動，近工作面側氧氣體積分數較高，滲流速度大，散熱條件較好，降低了發生煤自燃的概率。風量對采空區內的溫度場也產生不同程度的影響，高溫點及區域隨著風速增加出現增大的趨勢，高溫區域向采空區中深部處移動。因此，優化控制風量可有效降低煤自燃與瓦斯共生災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 通風系統對共生災害演化的影響

工程上多采用“U”型、“Y”型、“L”型、“W”型、“U+L”型等通風方式。目前，關于采空區煤自燃與瓦斯共生災害的研究主要針對一進一回的“U”型通風系統，而對于“Y”型通風系統的研究較少[23]。因此，主要圍繞模擬“Y”型和“U”型通風系統的共生災害演化過程與特征，數值模型中“Y”型通風系統主進風巷風速設置為2.5 m/s，留巷風速設置為1.5 m/s，尾巷回風，設置尾巷距工作面130 m，“U”型通風系統風巷風速設置為2.5 m/s。

不同通風系統下的氧氣體積分數分布如圖5，不同通風系統下的溫度分布如圖6。

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

圖6 不同通風系統下的溫度分布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，高體積分數氧氣區域向采空區中深部移動，“Y”型工作面相對于“U”型工作面底板處的氧氣體積分數較高的區域分布范圍較廣。“Y”型通風系統由于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，煤自燃產生的熱量無法積聚，該處的溫度較低，但采空區內高溫區域面積增大，不利于煤自燃防治。同時，“Y”型通風系統由于主留風巷漏風流的稀釋作用，靠近工作面區域的瓦斯體積分數低，高瓦斯體積分數區域主要集中在采空區中深部。因此，相比于“U”型通風系統，當采用“Y”型通風系統時，上隅角及靠近工作面區域的瓦斯體積分數下降較為明顯，共生災害危險區域向采空區中深部移動，降低了工作面的事故風險。

3 煤自燃與瓦斯共生災害預警及防控體系架構

采空區內遺煤自燃與瓦斯災害共存具有特殊性，在高瓦斯且易自燃礦井中，一類災害發生可能會誘發另一災害發生，進而導致共生災害發生并造成嚴重后果。因此，基于共生災害的復雜性、關聯性和耦合性，其共生災害的預警和防控應從共生災害的復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害的危險程度，實現共生災害的有效預警與防控。

3.1 共生災害風險預警模型

瓦斯爆炸需具備瓦斯體積分數處于爆炸極限區間、合理的氧氣體積分數和引火源等條件，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函數關系[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。當采空區內溫度低于煤自燃臨界溫度時，遺煤不會發生自燃，而是處于一種積蓄熱量的狀態；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，溫度呈指數上升，達到瓦斯爆炸所需最低溫度時可誘發瓦斯爆炸。煤自燃溫度對瓦斯災害的影響程度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 ℃。

預警可分為單指標預警及綜合預警，以往的煤自燃、瓦斯災害預警中多以氧氣體積分數、一氧化碳體積分數或者瓦斯體積分數等氣體體積分數作為預警指標，但單靠氣體體積分數指標對共生災害進行預警的有效性較低。因此，在綜合式（2）和式（3）預警模型疊加融合的基礎上，得到共生災害的耦合預警模型，預警指標R 計算如下：

3.2 共生災害預警等級

為了對煤自燃與瓦斯共生災害的風險進行合理評價，以便采取針對性措施降低共生災害發生的可能性及災害后果的嚴重性，必須對災害風險進行分級，并提出不同級別下的應對措施。風險分級是在風險接受準則的基礎上對系統的危險性進行分類或分級描述。共生災害風險預警等級劃分見表1。

表1 共生災害風險預警等級劃分Table 1 Classification of symbiotic disasters risk early warning level

依據相關法律法規、行業標準規范及安全風險識別、分級標準，結合煤礦各系統狀況及共生災害特征，根據共生災害綜合預警模型中的R 值將煤自燃與瓦斯共生災害的風險劃分為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害，構建對應不同等級的應急響應機制，以期望將共生災害發生概率和造成的損失降到最低。

3.3 共生災害協同防控體系

共生災害的協同防控關鍵在共生災害風險的精準識別、實時預警以及快速響應機制[25]。采空區的煤自燃與瓦斯共生災害主要從控氧氣、控瓦斯、控溫度、控時間等方面進行協同防控，將共生災害消除在事故萌芽狀態，共生災害協同防控體系框架如圖7。共生災害智能化監控系統架構如圖8。

圖7 共生災害協同防控體系框架Fig.7 Framework of collaborative prevention and control system for symbiotic disasters

圖8 共生災害智能化監控系統架構Fig.8 Intelligent monitoring system architecture for symbiotic disasters

由于共生災害具有動態性、耦合性、復雜性等特點，建立功能完善的共生災害監控監測預警系統是研發的重要內容[26]。系統依托共生災害智能化監控系統架構進行研發，通過設置瓦斯、一氧化碳、溫度和可燃氣體傳感器等設備，動態感知各指標因素的數據及變化，將監測數據或者人工采集數據通過多種技術手段傳遞到數據中心，及時提供信息服務與預警預報，發揮系統的動態監控和預警作用；基于時空耦合建立大數據驅動的管理體系，實現共生災害相關參數的全過程、全方位、多維度的監測，構建了多指標數據綜合監測預警信息化系統，實現共生災害的智能化預警目標，提高了共生災害監控監測預警的信息化和智能化水平，為災害的有效防控提供支撐和保障。

4 結 語

1）共生災害為溫度場、漏風場、裂隙場、濃度場等在時空耦合條件下產生的災害，其具有復雜性、隱蔽性、動態性和耦合性的特點；依托流體力學、傳熱學、多孔介質理論等理論建立了采空區煤自燃與瓦斯共生災害的流-熱-化多場耦合演化數學模型。

2）煤自燃與瓦斯共生災害的演化特征數值模擬結果表明：風速增加，采空區內漏風量增加，采空區中深部的氧氣體積分數升高；相比“U”型通風系統，“Y”型系統可有效解決上隅角瓦斯積聚問題，但共生災害危險區域趨向于向采空區中深部移動。

3）基于氣體濃度指標和溫度指標構建了煤自燃與瓦斯共生災害的綜合預警模型，實現了采空區區域內煤自燃與瓦斯共生災害危險程度動態描述；依托控瓦斯、控時間、控氧氣、控溫度4 個維度建立共生災害協同防控體系，構建了共生災害監控預警信息化智能化系統，實現了災害風險的動態監控和預警目標。