自燃鉬鎳礦礦渣內部溫度分布特征及擬合研究

江攀和 陳 磊 張明思 唐 廣 魏澤權 梁勁松

(貴州省地礦局一0 二地質大隊,貴州 遵義 563000)

鎳鉬礦屬黑色巖系多金屬共生礦,成分較復雜,含有多種金屬及非金屬元素[1-3],主要分布在貴州遵義、湘西北、江西都昌、云南和浙江富陽等地。鉬鎳礦礦層主要產于寒武系下統牛蹄塘組底部黑色炭質泥頁巖中,具有明顯的硫化金屬礦特征,礦體及附近常發育伴生黃鐵礦,這種礦藏由于有機碳含量高而被稱為“石煤”[4-10]。

鉬鎳礦開采方式主要為井下開采,由于礦層薄,采掘比大,導致開采過程中鉬鎳礦礦渣較多,礦渣的發熱量有4 606.58 kJ,是標煤發熱量的15.73%,熱值較高;以往不規范的開采,導致大量的鉬鎳礦礦渣露天堆積于斜坡或沖溝中,受到風吹雨淋,含有黃鐵礦的鉬鎳礦礦渣極易發生氧化放熱反應,使礦渣內部溫度升高最終導致礦渣自燃,自燃的鉬鎳礦礦渣將會釋放大量H2S、SO2、CO 等有毒氣體,威脅礦渣堆周邊民眾的生命健康安全[11-12]。

杜永吉等[13]以280 煤矸石山為例,研究得出自燃煤矸石山溫度水平分布無規律性,垂直方向由表及里先升高后降低;陳兵等[14]基于一元二次函數和指數函數的曲線擬合,建立了溫度擬合模型,揭示出自燃煤矸石山內部溫度的變化趨勢;杜玉璽等[15]基于一元三次函數曲線擬合,建立了煤矸石山深部溫度擬合最優模型,實現了自燃煤矸石山的火源定位及溫度分布可視化;楊娜等[16]實測了煤矸石山不同深度的溫度,建立了淺深層溫度間的一元二次擬合模型,發現高溫區主要分布在靠近邊坡的一側,表面6.0 m 處自燃傾向性最高;楊娜[17]對蔭營煤礦自燃煤矸石成分進行了測試分析,煤矸石含有Si、Al、Fe、Ca、Mg、S等氧化物和C,主要成分是氧化鈣、二氧化硅以及氧化鐵。由于我國目前對鉬鎳礦礦渣內部自燃溫度場的相關研究較少,經采集研究區不同自燃狀態的礦渣樣化驗分析,其礦物成分及元素含量與煤矸石主成分相近,同時含有提供自燃初期熱量的黃鐵礦。本文將借鑒煤矸石溫度場研究相關內容,通過實測鉬鎳礦礦渣地表及內部溫度,分析內部溫度分布特征,基于最小二乘法建立豎向溫度擬合模型,劃定自燃趨勢性較大的區域及初步確定火源位置,為后續鉬鎳礦礦渣自燃的防治提供技術依據。

1 研究區背景

研究區位于遵義市匯川區某鉬鎳金屬礦礦渣堆北側礦渣區域,該礦渣堆2007 年開始堆填,2011 年停止堆填,縱向長約150 m,橫向寬約60 m,總面積為7 420 m2,其中平臺面積為3 597 m2,斜坡面積3 823 m2,斜坡平均坡度約26°。由于地形條件限制,鉬鎳礦礦渣自然堆放于沖溝中,平臺區輕度壓實,斜坡區未經壓實,這種堆積方式使得斜坡區礦渣堆受氧面積增大,容易發生自燃。2010 年在研究區發現鉬鎳礦礦渣存在自燃現象,礦渣堆表面出現臭雞蛋氣味的黑煙,2019 年底對該礦渣堆采取了覆蓋法及注漿法處理,自燃基本得到控制,目前斜坡區及靠近斜坡的平臺區域礦渣已完成自燃,但平臺區內部礦渣溫度仍在升高,依然存在自燃的可能性。

2 現場溫度數據采集方法及結果

為真實準確地測量和預測鉬鎳礦礦渣內部溫度,在礦渣平臺區、斜坡區及其交界處共布設了10 個鉆孔,鉆孔位置分布見圖1。溫度測量儀器主要使用K型高溫熱電偶,由鎧裝線連接溫度傳感器及就地溫度顯示儀,測量溫度范圍為-10～1 000 ℃。各孔深度有所不同,溫度測量間隔均為1 m,本次實驗有ZK1 至ZK10 共10 個測溫點,首先測量每個測溫點表層溫度(0.1 m,礦渣表層平均覆土厚度約0.5 m),為保證孔內溫度數據測量的準確性,采用干鉆法機械成孔,每鉆進一米,間隔30 min(降低干鉆法鉆頭摩擦升溫的影響),然后將溫度傳感器置入孔內測溫點,停留約30 s 待溫度數值穩定后讀數,溫度測量結果見表1。已完全自燃礦渣巖芯呈暗紅色或紫紅色,自燃初期礦渣巖芯呈黑色。

圖1 鉆孔位置分布Fig.1 Distribution of boreholes

表1 鉬鎳礦礦渣溫度測量數據Table 1 Temperature measurement data of molybdenum-nickel slag

3 溫度分布特征

3.1 水平方向溫度分布特征

溫度是衡量鉬鎳礦礦渣自燃的重要指標,為了研究溫度水平分布規律及劃定自燃趨勢性較大的區域,選擇了測溫點較多的0.1 ～8.0 m 深度范圍內的溫度數據,經統計分析,0.1 ～8.0 m 溫度數據變異系數分別為13.66%、34.84%、42.41%、47.43%、50.47%、54.54%、63.40%、66.75%、66.22%,一般變異系數小于15%稱為弱變異,15% ～36%為中等變異,大于36%為強變異[18],反距離權重法(IDW)對較強變異性的數據插值效果最佳[19]。本文對鉬鎳礦礦渣每一層深度的散點溫度利用ArcGis10.2 空間分析中的反距離權重法(IDW)進行插值分析,得到了每一層鉬鎳礦礦渣的溫度平面分布圖(圖2),該圖可以直觀地顯示出水平層的溫度分布特征及溫度變化趨勢。

圖2 自燃鉬鎳礦礦渣各深度溫度平面分布Fig.2 Temperature distribution at different depths of molybdenum nickel slag in spontaneous combustion

由圖2 可知,整體而言,溫度變化趨勢趨于一致,均以ZK2 為中心向周邊發散。鉬鎳礦礦渣各層溫度高溫區域主要分布在研究區中部平臺區ZK2 及附近,研究區北側斜坡區溫度明顯較低。經現場調查,研究區北側為斜坡區,亦為迎風面,與平臺區相比,有兩個面(斜坡面及坡頂平面)的氧氣供給,礦渣中的黃鐵礦可以充分氧化放熱,目前斜坡區及坡頂交界處礦渣已發生自燃,現處于自燃溫度衰減末期,故溫度較低;研究區中部為平臺區,鉬鎳礦礦渣上覆黏土平均厚度約0.5 m,具備一定的聚熱條件,礦渣中黃鐵礦不斷氧化放熱,由于氧氣供給不充分(氧氣供給充足約是供給不充足時釋放熱量的3.5 倍),致使平臺區中部溫度升溫較緩,尚未達到碳類物質的燃點280℃,目前所測最高溫度為ZK2 孔中7.0 m 深度處的220 ℃。現目前以ZK2 為中心,四周外擴約10 m 范圍內鉬鎳礦礦渣的自燃趨勢性最大。

3.2 豎直方向溫度分布特征

為研究鉬鎳礦礦渣內部溫度豎向分布特征,選取測量深度較大的6 個鉆孔繪制溫度曲線(圖3)。由圖3 可知,在0.1～6.0 m 深度范圍內,大部分測點溫度隨著深度變化趨勢大體相同,豎向溫度變化非線性,隨著深度增加先快速升高后緩慢增高或趨于平緩。在0.1～2.0 m 深度范圍內溫度快速升高,溫度高的監測點與溫度低的監測點相比,升溫變化率較大,2.0 m 以后溫度升溫率逐漸降低。在接近礦渣與下伏基巖界面之上約1.0 m 位置(所有鉆孔均鉆進至礦渣下伏炭質泥巖地層0.5 ～1.5 m),出現了2 種情況:一是在2.0 m 以后,礦渣與下伏基巖界面之上約1.0 m 位置,溫度達到最高,隨著深度繼續增加,溫度開始逐漸降低,如ZK2、ZK4、ZK8、ZK10;二是在2.0 m 以后,隨著深度增加,溫度升溫速率逐漸降低后溫度趨于緩慢增加,如ZK1、ZK9。

圖3 自燃鉬鎳礦礦渣各深度溫度曲線Fig.3 Temperature curves at different depths of molybdenum nickel slag in spontaneous combustion

經現場調查及勘查,ZK2、ZK4、ZK8、ZK10出現溫度先增加后降低的現象,說明鉬鎳礦礦渣在豎直方向上具有火源中心的特征,火源中心主要集中在礦渣與下伏基巖界面之上約1.0 m 位置,表層不利于聚熱,且越接近地表受到大氣溫度的影響越大,深層又缺乏氧氣,不利于鉬鎳礦礦渣中黃鐵礦的氧化放熱或自燃,雖ZK8、ZK10 比ZK2、ZK4 的火源中心位置深度大4.0～5.0 m,主要原因是ZK8、ZK10 分別為平臺區邊界孔與邊坡孔,雖然礦渣厚度較大,但是深部氧氣供給與平臺區內部相比較充足。ZK1、ZK9 出現溫度緩慢增加的現象,可能是ZK1、ZK9 位于平臺區內部,聚熱條件較好,但是供氧條件不足,導致鉬鎳礦礦渣中的黃鐵礦一直處于初期緩慢氧化放熱階段,無明顯的高溫區或燃點,故整體溫度差異不明顯,預計溫度隨著深度的增加受到氧氣濃度的限制而降低。研究區溫度最高點位于ZK2 地下7.0 m 深度處,為220℃;由于斜坡區及斜坡區與平臺區交界處屬于迎風面,氧氣供給相對充足,目前該區域內鉬鎳礦礦渣已自燃。

4 豎向溫度曲線擬合

4.1 擬合模型的建立

為了直觀地了解豎向溫度的變化趨勢,同時對深部溫度進行預測,本文在最小二乘法[20]的基礎上,運用EXCEL 對研究區內9 個鉆孔溫度數據基于指數模型和多項式模型進行擬合(表2),保留ZK5 作為最優擬合模型的驗證孔。模型擬合優度用相關系數R2進行判斷,R2越接近1,說明各個測溫點越靠近擬合曲線,殘差越小,擬合效果越好。表2 結果表明,一元三次函數擬合模型要明顯優于指數函數擬合模型。

表2 豎向溫度擬合曲線結果Table 2 Fitting curve results of vertical temperature

4.2 模型顯著性分析

模型顯著性分析可以檢驗自變量與因變量之間的函數關系在總體上是否顯著成立,常用的統計分析方法有t檢驗、卡方檢驗和方差分析等,本研究的模型顯著性分析采用方差分析法,利用EXCEL 表中的數據分析工具,主要通過各個數據之間顯示的偏差與F分布函數統計數據中認為是屬于誤差范圍內的偏差進行比較,來測驗各組數據之間是否存在顯著性差異[14],若統計量F＞F臨界值,則模型回歸效果顯著,反之,不顯著,統計分析結果見表3。

表3 方差分析法模型顯著性檢驗結果Table 3 Significance test results of variance analysis model

由表3 可知,在選取顯著性水平a=0.01 的情況下,采用方差分析法進行顯著性檢驗,結果顯示F值遠大于1,說明組間差異具備統計學意義,同時F值均不同程度大于F臨界值,因此擬合模型結果是可信的。

4.3 最優擬合模型的選擇與驗證

從豎向溫度曲線擬合模型得知,所有點的最優擬合模型均是基于一元三次函數,根據測量誤差理論,將每一個鉆孔的實測溫度值分別與9 個鉆孔的一元三次函數擬合模型預測值相比取差值,計算其偏差值的平方和,取平方和最小的擬合模型為研究區最優擬合模型,計算結果表明,基于一元三次函數的最優擬合模型為y=0.333 3x3-3.035 7x2+19.56x+18.929,R2=0.978 8。

通過對ZK5 實測溫度值與最優擬合模型對ZK5的預測溫度值進行統計分析,結果見表4。結果表明,預測和實測溫度值偏差較小,最優擬合模型可信度較高。

表4 最優擬合模型驗證數據統計Table 4 Statistics of optimal fitting model validation data

5 結 論

(1)基于IDW,對鉬鎳礦礦渣不同深度的溫度數據進行插值處理,得到了不同深度溫度平面分布圖,整體而言,溫度變化趨于一致,高溫區主要分布在研究區中部平臺區ZK2 及附近,研究區北側斜坡溫度明顯較低。目前以ZK2 為中心向四周外擴約10 m范圍內的鉬鎳礦礦渣自燃趨勢性最大。

(2)在豎直方向上,鉬鎳礦礦渣受到聚熱及供氧條件的影響,在0.1 ～2.0 m 深度范圍內溫度升溫率較高,2.0 m 以后溫度升溫率逐漸降低,一是2.0 m以后,在礦渣與下伏基巖界面之上約1.0 m 位置,溫度達到最高,隨著深度繼續增加,溫度開始逐漸降低,初步確定其為火源中心位置,二是在2.0 m 以后,隨著深度增加,溫度升溫速率逐漸降低后溫度趨于緩慢增加。

(3)一元三次函數模型比指數函數模型的擬合效果更佳,回歸效果顯著,可以作為研究區內豎向溫度預測的經驗回歸公式。根據相關系數及測量誤差理論,確定研究區豎向溫度最優模型為y=0.333 3x3-3.035 7x2+19.56x+18.929,R2=0.978 8。ZK5 實測溫度值與預測溫度值偏差較小,擬合模型可信度較高。