中国煤矿粉尘危害防治技术现状及发展方向

分析了我国煤炭行业尘肺病的现状及其产生原因;从煤矿防降尘用水水质保障成套技术及装备、采煤工作面综合防尘技术、掘进工作面综合防尘技术、锚喷工作面综合防尘成套技术及装备、个体防护技术、煤矿粉尘检测技术及装备等7个方面,综合介绍了目前我国煤矿粉尘防治技术的现状及应用效果,提出了解决综采和综掘工作面粉尘问题的有效措施。分析表明,采用综合防尘技术措施后,可以将我国部分综采、综掘工作面的呼吸性粉尘时间加权平均质量浓度降低到2016年版《煤矿安全规程》的限值以下。阐述了目前我国煤矿粉尘危害防治技术及装备存在的主要问题,指出了我国煤矿粉尘危害防治技术研究的发展方向。     

桑树坪煤矿综采综掘工作面呼吸性粉尘危害及防治对策

煤矿工人是我国尘肺病的高发人群。随着矿井采掘机械化水平提高,开采深度加大,煤矿井下采掘工作面粉尘危害程度也越来越大。由于采掘工作面装备不同、防尘设施不同,工种不同,工人的接尘水平差别较大,对人体造成的危害程度也不同。为了客观评价我国煤矿采掘工作面粉尘危害,以桑树坪煤矿新建矿井为对象,在生产设备运转,防尘技术措施运行情况下,对综采工作面、综掘工作面、炮掘工作面各岗位工种作业地点呼吸性粉尘进行了个体采样,实验室测定了各工作场所的粉尘游离SiO_2含量、分散度和呼吸性粉尘浓度。结合检测数据和防尘、降尘设施实际情况,分析了超标原因,明确防尘重点岗位,提出了粉尘危害防治措施。     

全工班个体呼吸性粉尘监测及防尘对策研究

阐述了全工班个体呼吸性粉尘监测系统性的监测方案、监测过程及效果分析,提出了有针对性的防尘对策。     

淮北市煤矿2019—2020年重点职业病危害调查与分析北大核心

为了解淮北市内煤矿主要职业病危害情况,2019—2020年,采用整群随机抽样方法选择淮北市全部16家煤矿对调查对象,对主要岗位的呼吸性粉尘、噪声进行监测,并职业病发病情况进行调查。结果表明:淮北市煤矿主要职业病危害仍为粉尘、噪声;呼尘岗位超标率为51.88%,噪声岗位超标率为34.7%,采煤工接触的呼吸性粉尘浓度高于掘进工、辅助工,掘进工暴露噪声强度高于采煤工、辅助工;针对煤矿工人职业健康检查工作开展较好,但接触噪声工人体检率(34.49%)较低;新发尘肺病患者为采煤工、掘进工等;不同工种中新发尘肺病人的接尘工龄、发病潜伏期不同,应进一步加强针对采煤、掘进岗位的粉尘、噪声危害的治理。     

个体呼吸性粉尘质量浓度监测仪的设计研究

为了有效地对作业人员接触的呼吸性粉尘质量浓度进行实时监测，设计了一种个体用呼吸性粉尘质量浓度监测仪。通过阐述监测仪的工作原理，介绍了呼吸性粉尘分离器、呼吸性粉尘检测单元和流量控制系统的设计流程，并设计了监测仪的硬件电路和软件程序。在粉尘风硐系统中，采用呼吸性粉尘采样器进行了对比试验。试验结果表明：个体呼吸性粉尘质量浓度监测仪可以检测0～200 mg/m³的粉尘质量浓度，分辨率达到0.01 mg/m³，最大检测误差为9.77%。     

煤矿个体呼吸性粉尘监测技术的探讨

本文就个体呼吸性粉尘监测的意义，技术要求及其发展前景加以论述，以期望达到测定和积累科学数据并加分析，为粉尘防治提供科学依据之目的。     

煤矿降尘用新型自旋转喷雾喷头的研制

粉尘是煤矿自然灾害之一,一方面,粉尘中的呼吸性粉尘吸入肺部可引起尘肺病,严重影响矿工的身体健康;另一方面,我国90％以上的煤尘都具有爆炸性,严重威胁着煤矿的安全生产。     

屯兰矿近十五年粉尘防治现状及危害情况探讨

矿井粉尘是威胁煤矿工人生命健康的主要因素之一,粉尘治理急需得到升级与改善。屯兰煤矿现有尘肺病人较多,井下采掘工作面粉尘超标严重。为了有效治理矿井粉尘、控制粉尘职业病危害,在分析其粉尘监测情况、尘肺病工种分布、接害工龄的基础上,从粉尘产生、防尘和个体防护用品佩戴、培训等方面提出了具体的治理措施,并指出应加强粉尘综合治理工作,有利于保证接尘工人的人身安全及身体健康。     

煤矿粉尘检测与控制技术

介绍了国内外煤矿粉尘控制技术的发展状况，从粉尘防治、测量、监测监控3个方面总结了目前国内外煤矿粉尘控制技术的研究和应用。探讨了我国粉尘控制技术领域的发展趋势。     

关于铀矿粉尘监测方法和标准问题

本文从矽肺形成机理的主要学说出发,对当今国内外粉尘浓度标准进行了比较充分的讨论。指出作业场所粉尘监测方法应以计重法为主,采用新技术、新方法同时测定粉尘总浓度和呼吸性粉尘浓度及粉尘所含SiO_2的百分比。一、前言粉尘对人体健康是一大危害。矿山防尘和矽肺防治是安全卫生防护工作领域具有重要意义的组成部分。而测试粉尘浓度,及时掌握作业环境的粉尘情况可为正确评价作业环境的劳     

试论矿山粉尘监测改革

文章论述了矿山粉尘监测的目的和当前进行矿山粉尘监测改革的必要性、紧迫性及可行性,并阐述了如何正确看待粉尘监测改革试点中存在的问题等     

接尘工人个体周围流场与粉尘分布特征研究

为了发掘接尘工人的粉尘暴露特征,建立了人体及其周围巷道的三维物理模型,利用CFD-DPM方法,研究了接尘工人周围粉尘与气流的扩散过程。通过分析人体周围及其呼吸半球区内气相场、粉尘场、全尘和呼吸性粉尘的浓度变化等,得到了粉尘在人体周围的分布特征：吸气、呼气过程对人体周围流场影响相对较小,粉尘在巷道中的分布较为规律,主要表现为不同粒径的粉尘分层;人体呼吸半球区内的粉尘主要为粒径较小的呼吸性粉尘;相关模拟结果与现场监测的全尘浓度较为相近;在周期性呼吸作用下,与呼气过程相比,吸气过程时呼吸半球区内全尘和呼吸性粉尘的浓度均较高。所得结果为制定个体呼吸防护方案提供了理论指导。     

矿用动力送风湿式防尘口罩的初步设计

尘肺病是广大矿工身体健康的潜在杀手,而我国又是尘肺病发病较严重地区,合理佩戴防尘口罩可以较有效地预防尘肺病的发生,但是,传统的自吸过滤式防尘口罩,呼吸阻率大,人员会有憋气感。针对传统防尘口罩的弊端,提出了用动力送风,并将含粉尘的矿井空气经过水洗后供给人员呼吸的设想。简述了矿用动力送风湿式防尘口罩的结构、原理,设计等内容,为矿山尘肺病的预防提供了一种新思路。     

煤矿粉尘研究现状

煤矿粉尘作为煤矿五大灾害（水、火、瓦斯、煤尘、顶板）之一,影响矿井安全生产、威胁职工身体健康。通过对国内外煤矿粉尘研究现状的分析与总结,归纳出目前常用的几种煤矿防尘措施,并对其优缺点进行了简要介绍。通过搜集相关文献资料,总结出煤矿粉尘的产生及分布特点,而关于煤矿粉尘危害,从煤尘浓度和性质两方面分析了其与尘肺病之间的关系,得出结论:煤矿粉尘中游离SiO₂是导致尘肺病的主要有害成分;能进入肺泡并沉积的主要为粒径小于2.5 μm 的颗粒物。指出了针对井下PM2.5进行研究的必要性,并结合大气颗粒物的研究方法对煤矿粉尘的性质进行了初步研究。     

李家壕煤矿粉尘特性及音爆雾化降尘系统应用

粉尘对煤矿工人的健康具有极大的危害。长期吸入粉尘会造成尘肺病，大量的粉尘会降低作业场所的能见度，影响安全生产。针对包头能源李家壕煤矿井下粉尘污染现状，对井下各生产环节的粉尘形成机理与粉尘性质参数开展研究，并研发设计一套适合于李家壕煤矿的音爆雾化高效降尘技术，有效解决了各生产环节微米级粉尘污染问题，经过现场安装实测后，降尘效果显著。     

粉尘自动监测降尘系统应用

该文简述了粉尘的产生,介绍了翟镇煤矿粉尘自动监测降尘技术的应用情况,并取得了很好的粉尘治理效果,为煤矿粉尘的治理积累了经验。     

煤矿采掘作业中的粉尘污染问题及治理措施

介绍了粉尘产生的来源、特性、危害;提出了采煤工作面的径向喷雾、高压喷雾除尘,采掘巷道中的泡沫除尘,以及做好煤矿井下除尘工作的科学管理除尘工作,并引进新技术新工艺,重点做好呼吸性粉尘的防治工作,建立预警、处理、防治一体化的未来新型矿山.     

基于物联网技术的煤矿井下粉尘浓度监测方法

针对煤矿井下生产来说,粉尘浓度过高容易引发工作人员患肺部疾病,造成粉尘爆炸灾害,威胁工作人员的生命安全,造成巨大的经济损失,如何对粉尘浓度进行精准监测至关重要。提出了基于物联网技术的煤矿井下粉尘浓度监测方法。引入物联网技术,搭建煤矿井下物联网组织架构,选取适当的粉尘浓度传感器,以此为基础,获取粉尘浓度监测数据,通过粉尘浓度监测数据处理与融合,获得最终粉尘浓度数值。综合最终粉尘浓度与煤矿井下生产环境温度,判定粉尘浓度是否超限,若粉尘浓度超限,设备开启声光预警,防止粉尘爆炸灾害的发生,从而实现了煤矿井下粉尘浓度的监测。实验结果表明,与对比方法相比,应用所提方法获得的粉尘浓度监测数据处理时间更短,粉尘浓度监测相对误差更小,充分证实了所提方法的粉尘浓度监测效果更佳。     

煤矿粉尘危险性分析及综合治理

论述了煤矿粉尘对安全健康与环境的影响,利用事故树对煤尘爆炸进行分析,得出了防止事故发生的关键措施;对尘肺病的危险性进行了定量模糊综合分析,从技术和管理两方面叙述了煤矿粉尘综合治理,为煤矿实际防尘工作提供理论指导.     

双鸭山煤田呼吸性粉尘的研究

鉴于煤矿粉尘对井下安全生产和工人身体健康的危害,作者运用空气动力学和统计学原理,对矿井气象条件下的全尘和呼吸性粉尘进行了深入研究,明确了两者间的概念界限,并通过两种型号全新仪器的井下对比性监测,显微镜下逐粒分析和计算机程序处理,对双鸭山煤田具体条件下的8对生产矿井,227个采掘工作面,2166个产尘作业空间的飞扬粉尘进行数千次观测研究,从而得出了呼吸性粉尘与全尘的百分比关系,找出了呼吸性粉尘的粒径峰值;弄清了防治呼吸性粉尘的可行措施。同时还研究了国内外尘肺病防治的最新成果,根据煤、矽肺病患者死亡肺内粉尘沉积量推算出煤矿全尘、呼吸性粉尘安全卫生允许浓度标准的计算方法。