長距離掘進工作面局部通風智能聯動調控研究

王磊， 王凱

（1. 同煤大唐塔山煤礦有限公司，山西 大同 037000；2. 中國礦業大學 安全工程學院，江蘇 徐州 221116）

0 引言

隨著礦井機械化和智能化的不斷發展[1-3]，長距離掘進工作面的供風已成為日常通風安全管理的重要環節，超長距離的大斷面掘進給局部通風管理造成困難，對掘進安全造成了嚴重的威脅[4-5]。人工采集通風參數、現有通風機“一風吹”、主備通風機手動切換等[6-9]已不能滿足現代化、集約化礦井的安全生產需求。長距離掘進工作面局部通風智能調控技術的研究和優化，對保證礦井安全高效生產和礦工生命安全具有較大的理論與現實意義[10-11]。

在長距離掘進通風調控與評價方面，國內外學者做了大量研究[12]。文獻[13]通過動態調整局部通風機頻率和轉數，滿足了大斷面長距離掘進工作面對風量的需求。文獻[14-15]通過神經網絡回歸模型確定通風機調節器的位置，并利用模糊控制實現調節器對通風機的智能變頻調風。文獻[16]基于數字孿生技術設計了礦井風流調控虛擬系統，能夠更加有效地降低粉塵和瓦斯濃度。文獻[17]設計了局部通風機在線監測與控制系統，實現了對通風機的實時監控。文獻[18]提出了基于瓦斯涌出量監測和通風機變頻調風的智能調風方案，實現了局部通風智能化供需匹配。文獻[19]利用數值模擬巷道風速情況，對通風系統進行優化調整。文獻[20]基于模糊綜合評價法對煤礦通風系統健康度進行評價。現有技術多局限于局部通風機本身進行變頻調風，少有基于長距離掘進工作面按需供風導向的通風安全保障技術研究。本文設計了局部通風智能調控系統，建立了基于多特征供需匹配的非線性變頻調控模型，將局部通風機智能變頻調控與瓦斯抽采結合，保障掘進工作面用風安全，并對局部通風系統進行健康評價，實現對長距離掘進工作面的通風安全保障。

1 局部通風智能調控系統總體設計

局部通風智能調控系統由井下監控系統、通風異常調控系統、地面工作站組成，如圖1所示。

圖1 局部通風智能調控系統組成Fig. 1 Composition of intelligent regulation and control system of local ventilation

井下監控系統通過實時監控井下通風機、風筒和工作面，實現對局部通風機工作異常狀態的研判預警、對風筒內部漏風情況的動態分析及對實際供需風量的動態預測。通風異常調控系統通過識別井下通風參數異常情況，制定不同參數不同等級的風險協同處置策略，實時顯示掘進工作面瓦斯濃度等參數分布的具體情況。地面工作站挖掘工作面風流狀態與風筒參數的潛在規律，形成風流-風筒調控模型，根據掘進工作面風流流動分布狀態實現對風筒的實時調控；同時建立理論供風量、實際供風量、實際需風量相匹配的變頻預測調風模型，基于變頻調風模型和實時通風參數確定通風機運行頻率，通過通風機智能變頻實現按需供風，并在通風異常情況下，基于瓦斯涌出量預測和風排瓦斯極限能力輔以鉆孔瓦斯抽采控制工作面瓦斯濃度，實現對長距離掘進工作面的通風安全保障。

2 局部通風智能調控原理

2.1 局部通風機智能化管控

局部通風機智能化管控包括通風機工作狀態監測、通風機智能化變頻及通風機故障診斷和預警等，如圖2所示。局部通風機智能化管控主要實現通風機故障的快速識別響應和工作狀態的改善、主備通風機智能切換、按需供風、應急聯動控制等功能。

圖2 局部通風機智能化管控Fig. 2 Intelligent control of local ventilator

通過實時監測通風機環境參數和狀態參數（風量、風壓、溫度、振幅、電量），結合局部通風機調控裝置（變頻器）失效和監控系統誤操作的影響因子，提取通風機工作狀態監測異常事件的前兆信息，快速識別事故誘因和隱患征兆；建立局部通風可靠性評價模型，提高通風機應急聯動執行的可靠性，結合多元監測預警信息，形成局部通風機模塊化安全保障技術方案，實現對通風機隱患的預測預警，以便采取措施進行隱患處理。

通過自動化控制實現對通風機工作狀態的調整及應急聯動控制。在通風機通風過程中實時監測通風機的狀態，在通風機出現過載、過熱等情況時利用變頻器不斷降低通風機頻率，但對通風機進行變頻降速時，風筒對工作面的供風量會直接減少，易導致工作面瓦斯超限等異常情況發生，因此在降低通風機頻率的同時，利用備用通風機對工作面進行供風，通過主備通風機穩態切換，在不影響工作面正常生產的情況下及時調整通風機過載、過熱等現象，改善局部通風機的工作狀態。在瓦斯濃度超限或通風機故障時實現工作面斷電閉鎖，同時通風機的控制設有人機交互面板，操作者可通過顯示屏觀察通風機運行狀態，如有突發情況，操作者也可采用手動控制通風機，滿足通風安全需求。

在主備通風機切換時對主備通風機的風量進行實時調控，避免在切換過程中因掘進工作面風量驟變造成瓦斯積聚等異常情況發生。主通風機向備用通風機切換時，根據工作面的實際需風量確定通風機供風量，建立基于供需匹配的主備通風機變頻調控模型，實現對主備通風機頻率的動態調控。利用PLC對變頻器進行增頻調節以增大備用通風機風量，同時進行減頻調節以減小主通風機風量（設置的備用通風機增頻頻率大于主通風機減頻頻率）。在工作面風量富余時，逐漸減小備用通風機的增頻頻率，同時增大主通風機的減頻頻率，反之增大備用通風機的增頻頻率，減小主通風機的減頻頻率。如此不斷減頻增頻，直至完成主通風機向備用通風機切換，同時實現對掘進面風量的正常供應。

2.2 風筒風流監測與漏風分析

在山東能源兗礦鄂爾多斯公司轉龍灣煤礦長度超過3 300 m的23303掘進工作面風筒進行監測點布置。考慮監測精度和施工成本問題[1，18]，每隔300 m布置1個監測點，風壓、壓差和風速傳感器通過皮托管接入風筒內部。將采集的通風參數通過監控分站傳輸到地面工作站，獲取風筒漏風及阻力的定量結果，并通過末端風量監控獲取風筒漏風后對工作面的實際供風量。風筒風量、百米漏風率、百米風阻的計算步驟如下。

風筒風量計算：

式中：Vi為測點i處的風速；hvi為測點i處的動壓；ρ為風流密度；V為斷面平均風速；S為風筒平均斷面積；n為監測點數量；Si為測點i處的風筒斷面積：Q為風筒風量。

百米漏風率計算：

式中：ΔQm為風筒漏風量；Qm1，Qm2分別為風筒進、出口風量；K為風筒漏風率；K100為風筒百米漏風率；L為兩測點間的距離。

百米風阻計算：

式中：R為風阻；Pi為測點i處的靜壓；Pk為測點k處的靜壓；R100為百米風阻。

通過系統服務器對風筒風量、百米風阻、百米漏風率等數據進行處理分析，并將風筒各段風量、百米風阻、百米漏風率以可視化圖表的形式在顯示終端呈現。該方式不僅能直觀反映風筒內部通風參數的變化，實現對風筒百米風阻和百米漏風率的動態監測，還能定位風筒內部通風異常的測點段。

2.3 掘進工作面通風供需匹配分析

通過掘進工作面風量監控和通風機風量監控，建立基于實際供風和通風機供風的T-S模糊控制模型，實現局部通風機調節分級啟動與工作面風量聯動監控，通過通風機智能變頻實現對工作面實際供風量的精準調控。

對掘進工作面和進回風巷道風速和瓦斯濃度的監測是實現常態下風量供需匹配和通風異常狀態下調控排風的前提。在局部通風機上安設風速傳感器V1是確定理論供風量和主備通風機不停風切換的前提；在進風巷布設瓦斯濃度傳感器C1，以監測進風流瓦斯濃度情況；在掘進工作面安設風速傳感器V2和瓦斯濃度傳感器C2，以實現常態下按需供風和通風異常情況下的應急調控；在掘進回風巷布置瓦斯濃度傳感器C3，以監測瓦斯濃度變化，避免工作面瓦斯超限；在進行風排瓦斯時，采用回風大巷瓦斯濃度傳感器C4進行瓦斯監測，以保證大巷回風流中的瓦斯不超限。掘進工作面及進回風巷瓦斯、風速傳感器布置如圖3所示。

圖3 風速、瓦斯傳感器布置Fig. 3 Arrangement of wind speed and gas sensors

《煤礦安全規程》規定掘進工作面CH4體積分數不能大于1.0%。為實現超前調風；同時考慮節能[18,21]，設定掘進工作面瓦斯體積分數監測的上下限值分別為0.8%與0.5%，掘進工作面瓦斯濃度傳感器C2和C3能夠實時采集瓦斯濃度信號，在瓦斯體積分數高于0.8%時，變頻器增大對局部通風機的輸出頻率，避免瓦斯體積分數超過1.0%；在瓦斯體積分數低于0.5%時，變頻器減小對局部通風機的輸出頻率，以實現節能效果。

一般規定停風地點瓦斯體積分數超過1.0%時要進行風排瓦斯，同時在風流混合處的瓦斯體積分數不能超過1.5%，因此設定C4處瓦斯體積分數監測的上下限值分別為1.5%和1.0%。在進行風排瓦斯時，回風大巷的瓦斯濃度傳感器C4檢測到瓦斯體積分數小于1.0%時，就需加快污風排放量，使掘進巷道內的瓦斯快速排出；瓦斯體積分數超過1.5%時，說明回風區段回風大巷的瓦斯濃度已超限，應適當降低通風機的頻率，從而減小大巷瓦斯濃度。

根據在掘進工作面監測到的巷道參數（采掘方法、瓦斯等級、作業交接班次）、設備參數（設備運行狀態、設備IP地址、設備所屬工作面）和通風參數（實時瓦斯濃度數據、歷史瓦斯濃度數據、溫度、粉塵濃度、風速、CO2濃度）實現對掘進工作面需風量的準確計算。根據通風機風量、工作面風量、工作面的最佳需風量，建立局部通風系統Q（風量）-f（頻率）特性匹配的變頻調風模型，運用通風模型和監測參數進行通風機運行狀態實時調控與安全性檢驗，并根據井下安設的傳感器采集參數實時計算需風量，從而通過調整通風機頻率實現供需風量的智能匹配。

3 風流分布狀態模擬

選取轉龍灣煤礦23303掘進工作面矩形巷道（長度為100 m）進行模擬，研究掘進工作面矩形巷道斷面風速分布規律，確定工作面風流分布狀態，為平均風速的準確測定提供依據。

3.1 模型建立

根據轉龍灣煤礦長距離掘進巷道的實際情況，結合Fluent軟件模擬方法，利用ANSYS建立三維模型（圖4）。巷道寬度為6.2 m，高度為3.6 m，巷道進出口風速為5 m/s。模型所需參數和邊界條件：巷道內沒有熱源，也不會對風流產生熱輻射；不考慮風流的重力和浮力；風流假設為不可壓縮流體；巷道四面設定為具有一定粗糙度的平面；空氣為穩定的紊流狀態。

圖4 巷道三維幾何模型Fig. 4 Three-dimensional geometric model of roadway

3.2 網格劃分

結構化網格中的節點排列規則、相鄰點間的關系比較清晰，網格數容易控制，可減少數值模擬的計算量，因此，利用結構化網格對建立的三維幾何模型進行離散化。為保證網格大小滿足計算精度要求，選取0.2 m×0.2 m×0.2 m的網格尺度，將計算區域劃分為279 000個網格，如圖5所示。

圖5 三維模型網格劃分Fig. 5 Grid segmentation of the 3D model

3.3 風流流場數值模擬

根據轉龍灣煤礦巷道的實際情況，設置風流流場模擬的邊界條件和參數，通過對建立的物理模型進行數值模擬，確定掘進工作面風流流場分布情況，并進行水平和垂直方向的切片處理，得到2個方向的風速分布云圖，為風速傳感器的布置提供依據。選取的Y-Z水平截面風速云圖如圖6所示。

圖6 井巷Y-Z水平截面風速云圖Fig. 6 Air speed cloud diagram of Y-Z horizontal section in shaft

由圖6（a）可看出，風流經左側入口流入，由于壁面摩擦阻力的限制，靠近壁面的地方風速較小，而在巷道中心風速較大。隨著坐標Y不斷變大，中心軸線上的風速逐漸減小，且中心軸線上的風速度最大，距離軸線最遠的位置風速最小。由圖6（b）可看出，風速在中心軸線上衰減非常快，在靠近壁面的地方，風速衰減較慢。

為了便于分析，選取50 m處的模擬結果，對建立的模型沿Z方向進行切片，再利用ANSYS對切片進行處理，此處的風速分布如圖7所示，中心軸線上的風速達7 m/s，而距離中心軸線最遠的位置只有2 m/s。

圖7 矩形斷面風速分布Fig. 7 Air speed distribution of a rectangular section

通過模擬巷道模型風速能夠確定巷道風流分布情況，對切面風速求平均值，得到斷面平均風速為5 m/s。在斷面風速云圖繪制平均速度的等值線，能夠直觀反映平均風速的分布，為掘進工作面風速傳感器布置調整提供依據，同時能準確獲取巷道的風速數據，便于實時掌握掘進工作面的風量變化。

4 局部通風機聯動調控

在工作面安設風速傳感器和瓦斯傳感器，實時監控掘進工作面的瓦斯和風量情況，根據供需風量的變化智能調整通風機頻率，從而控制巷道風量。巷道風量改變會引起巷道瓦斯濃度變化，監測的數據又會反饋給局部通風機。整個過程通過局部通風機的智能變頻動態調整工作面的供風量，并在超過風排瓦斯極限能力時輔以鉆孔瓦斯抽采，以降低工作面瓦斯濃度。

4.1 常態下變頻調風

對掘進工作面通風參數進行實時監測，計算需風量Q1，監測風筒內靜壓、動壓、風速等參數，計算風筒全段的漏風系數φ和局部通風裝置的漏風量Q2，則掘進工作面的總需風量Qz=(Q1+Q2)φ。基于工作面總需風量和最優風量供需匹配分析確定通風機供風量，進而確定通風機運行頻率，通過智能變頻調控裝置對通風機風量進行實時動態調控。

當掘進工作面需風量的變化引起通風參數改變時，需重新確定實際供需風量，則變頻調控后的頻率，f為局部通風機調控前的頻率，Q為局部aa通風機調控前的供風量，Qb為局部通風機調控后的供風量。根據重新確定好的供需風量進行變頻調風，實現常態下局部通風的智能聯動變頻調控，達到掘進工作面供需風量的動態平衡，如圖8所示。

圖8 智能聯動變頻調風過程Fig. 8 The regulation of air volume by intelligent linkage and frequency conversion

變頻器對局部通風機進行變頻調控時，為減少變頻系統的調節頻次，并將工作面的通風參數維持在正常范圍內，采用閾值反饋方式調節變頻器的頻率，提高局部通風系統的穩定性。調節規則：設置通風參數的異常判斷值，在CH4體積分數＞0.8%、CO體積分數＞20×10-6、溫度＞25 ℃、粉塵濃度＞4 mg/m3時，進行增頻調節（增頻頻次為2 Hz/次)，當通風機運行頻率達到48 Hz后，進行預警，增頻調節屬于應急調節范疇，在進行調節研判時，以CH4濃度和CO濃度作為第1優先級判斷，粉塵濃度和溫度作為第2優先級判斷，按照各參數的異常值綜合研判，調節完成后跟蹤分析各參數情況；在CH4體積分數＜0.5%、溫度＜18 ℃時采用降頻調節（降頻頻次為1 Hz/次，但要保證掘進工作面風速不低于0.25 m/s），降頻調節屬于節能型調節，需綜合研判井下各通風參數，通過多次調節達到理想供風頻率。

通過在轉龍灣煤礦進行現場測試，實現對局部通風機的智能變頻調控，通風機頻率調節界面如圖9所示，對參數跟蹤分析后的調節記錄如圖10所示。

圖9 通風機頻率調節界面Fig. 9 The interface of fan frequency adjustment

圖10 參數調節記錄Fig. 10 The record of parameter adjustment

當掘進工作面需風量超過通風機最大供風量，即在超過瓦斯調控能力范圍發生瓦斯超限時，瓦斯電閉鎖實現自動斷電閉鎖。

4.2 通風異常情況下調控排風

實時監測并采集井下各個掘進工作面中瓦斯濃度、溫度、風速、CO2濃度、粉塵濃度、工作面參數、設備參數等數據，并發送至地面工作站，識別井下通風參數異常情況。

根據通風機頻率、供風距離、供風量、回風允許瓦斯濃度確定風排瓦斯的極限能力，當不超過風排瓦斯極限能力時，利用風排瓦斯降低掘進工作面瓦斯濃度；當超過風排瓦斯極限能力時，極限風量的限制導致掘進工作面瓦斯無法稀釋到安全濃度，需輔以鉆孔瓦斯抽采來控制工作面瓦斯濃度。鉆孔瓦斯抽采評估模塊根據礦井瓦斯濃度、風排瓦斯極限能力、掘進工作面瓦斯濃度分布情況、采動覆巖裂隙分布特征、瓦斯運移聚集規律確定鉆孔抽采瓦斯量，流量傳感器用以確定抽采瓦斯量，電磁閥門控制抽采啟停，抽采控制子模塊接收評估子模塊的命令，根據抽采瓦斯量控制電磁閥門。在抽采達標后，利用風排瓦斯降低掘進工作面瓦斯濃度。

通風異常情況下利用鉆孔瓦斯抽采降低瓦斯涌出量（單位時間內從煤層等涌入礦井風中的瓦斯量），再利用通風機變頻模塊進行調控。設定工作面瓦斯體積分數上下限閾值分別為0.5%和0.8%，定義通風機風量為Q'，瓦斯涌出量最大值為qg，當前瓦斯涌出量為qN，當前通風機頻率為fN，定義Q'與qg的差值為可調節量Qt，調控排風規則為：當瓦斯涌出量增大值(qN-qg)＞Qt，通風機排風后掘進工作面瓦斯體積分數大于0.8%時，根據礦井瓦斯濃度和風排瓦斯極限能力，確定鉆孔抽采瓦斯量，通過鉆孔瓦斯抽采實現瓦斯涌出量增大值(qN-qg)＜Qt；當瓦斯涌出量增大值(qN-qg)＜Qt，掘進工作面瓦斯體積分數大于0.8%時，則通風機頻率必須上調為，利用通風機調控使得掘進工作面瓦斯體積分數小于0.8%；當瓦斯涌出量降低值(qg-qN)＜Qt，掘進工作面瓦斯體積分數小于0.8%時，調整通風機頻率，轉換為常態下智能變頻調風，根據供需匹配調整通風機轉速；當瓦斯涌出量降低值(qg-qN)＞Qt，掘進工作面瓦斯體積分數小于0.5%時，將通風機頻率下調為，達到節能效果。

5 局部通風系統健康綜合評價

通過對井下掘進工作面通風參數進行異常指標評判，深度挖掘通風異常參數與通風動力之間的內在關聯，綜合考慮通風系統的功能和物理組成，找出導致礦井通風系統異常的失效類型和影響局部通風系統的健康指數，構建局部通風系統健康指標評價體系，利用健康指標對整個局部通風系統進行健康綜合評價，實現通風系統實時健康“體檢”及隱患征兆的預測識別。

5.1 局部通風系統健康指數要素分析

通過對通風機狀態、風筒狀態及掘進工作面的實時監測，尋找影響局部通風系統健康指數的影響要素（表1），根據人、機、環、管因素的變化進行相應修改調整。在設計系統健康指數要素時考慮指標的動態變化，將影響要素應用到局部通風系統健康指標綜合評價體系。

表1 局部通風系統健康指數影響要素Table 1 Factors influencing health index of local ventilation system

5.2 局部通風系統健康指標綜合評價體系

將24個局部通風系統指標劃分為通風動力、通風網絡、通風質量、通風設施、通風監測、通風管理6個評價類別，建立了局部通風系統健康指標綜合評價體系，如圖11所示。

圖11 局部通風系統健康指標綜合評價體系Fig. 11 Comprehensive evaluation system of health indicators of local ventilation system

設定健康指標綜合評價體系各指標（I1-I24）的權重比例，根據健康指標綜合評價體系構建健康指標綜合評價模型，通過對健康評價指標向量與通風系統健康程度向量進行綜合運算，得到綜合健康指數。根據綜合健康指數確定系統健康風險等級，利用百分制的方式對各個指標進行打分，最終在可視化界面展現出來，如圖12所示。從定性、定量2個方面實現對局部通風系統的健康“體檢”，從而確定整個局部通風系統的弱項所在，以便采取措施提高通風系統的可靠性。

圖12 健康“體檢”展示界面Fig. 12 The display interface of health "physical examination"

6 結論

1） 為長距離掘進通風智能調控設計了局部通風智能調控系統，通過對通風機的智能化管控，實現通風機工作狀態監測及故障診斷預警、主備通風機切換時的風量穩定輸出，保障了通風機穩定高效運行；通過監測風筒通風參數，對風筒漏風進行動態分析，為減小風筒漏風提供數據支持；監測工作面和風筒通風參數，以確定實際供需風量，通過局部通風機與工作面風量聯動監控建立，基于通風機供風量、實際供風量、實際需風量相匹配的變頻預測調風模型，實現工作面按需通風。

2） 以轉龍灣煤礦掘進工作面為例對風流進行數值模擬，研究工作面風流分布狀態，實現掘進巷道精準測風，并準確掌握掘進工作面的風量變化情況，為掘進工作面按需供風提供依據。

3） 提出2種不同的通風聯動調控方式，在常態和通風異常條件下都能滿足長距離掘進巷道供風需求。在常態下通過供需匹配分析確定通風機運行頻率，實現通風機智能變頻調風；在通風異常情況下提出4種調控排風規則，保障了長距離掘進工作面通風安全，同時達到節能減排的效果。

4） 通過局部通風監控系統確定局部通風系統綜合評價體系的健康指數，構建局部通風系統健康指標綜合評價體系，通過綜合評價模型和健康指數，實現對局部通風系統的實時健康“體檢”，并定量顯示不同指標的風險等級，確保局部通風系統處于健康狀態。