松散煤体导热系数的温度及粒度效应

松散煤体导热系数受诸多因素影响,但对于同一煤体,其导热系数主要与温度、粒度有关。通过建立松散煤体的热传导模型,对导热系数采用二分法逐步逼近,数值模拟不同环境温度、不同粒度煤体传热过程的温度变化规律,并与实测结果对比分析,进而确定与实测规律吻合最好时的煤的导热系数。研究结果表明:采用二分法逐步逼近取得煤样导热系数的模拟结果可无限接近实测结果,进而确定煤的导热系数是切实可行的。在不同的环境温度下,煤的传热过程温度变化规律差异较大,同一粒度煤样,其导热系数值随环境温度升高而线性增大。同一环境温度下,粒度较小时对导热系数影响较大,而粒度较大时对导热系数影响较小。该方法也可用于其它同类型材料的导热系数测定,具有一定的实用价值。     

瞬态径向热流法测定松散煤体变导热系数

松散煤体的导热系数是指在单位梯度作用下,松散煤体单位时间内通过单位面积的热量,表征了松散煤体导热性能的强弱,是研究煤自燃的重要参数。目前,使用最广泛的热线法,测试结果易受电阻升温变化影响。针对当前测试方法的不足,本文在二维径向导热模型的基础上,设计了瞬态径向热流法测定松散煤体变导热系数测试装置,并建立了相应的导热系数解算模型。通过测定不同煤样随温度变化的变导热系数。结果表明,随着温度的升高,松散煤体的导热系数不断上升,两者之间基本成线性关系,测试结果符合松散煤体的导热特性。     

基于响应曲面法的松散煤体导热系数测试与分析

为研究松散煤体导热系数随其影响因素的变化规律,基于平行热线法和交叉热线法,通过自制的试验装置测得不同粒径、温度和含水率下松散煤体的导热系数,并拟合导热系数与温度、含水率的变化曲线;引入二次响应曲面法,对粒径、温度和含水率做Box-Behnken试验设计,得出影响因素的重要度排序。结果表明:借助试验装置进行试验,能够准确测算松散煤体导热系数,测量误差在3. 0%以内,并能同时得到热扩散率与比热容;松散煤体导热系数随粒径的增大而减小,随温度的升高而降低,随含水率的增大而增大;三因素对导热系数一次项重要度排序为含水率粒径温度,二次项重要度排序为粒径和温度粒径和含水率含水率和温度,且粒径和温度间存在交互作用,其余无交互作用。     

热源及空隙率对上部松散煤体影响的试验研究

为研究热源及空隙率在松散煤体内自卷吸供氧过程中对上部松散煤体的影响,利用自制的高温松散煤体自吸氧试验装置,测试了热源温度分别为30℃、60℃、90℃、120℃、150℃、200℃时,粒径分别为1~3 mm、3~5 mm、5~7 mm、7~10 mm、10~15 mm的松散煤体的内部温度,计算了不同热源强度下松散煤体内部的浮升力。结果表明:1)当热源温度及煤体空隙率一定时,各测点温度分布基本呈线性变化规律,但是随着热源温度不断升高,线性变化规律减弱;2)空隙率一定时,随热源温度升高,松散煤体内各测点温度增大,各测点的温度梯度也增大;3)当热源温度值一定时,随煤体空隙率的增大,同一测点的温度值整体增大;4)随热源温度升高,煤体内各相邻测点区间浮升力大致呈指数规律变化;浮升力随热源升高而增大,不同测点区间的浮升力影响因素不同;当热源温度一定时,距离热源区间越远,煤体浮升力越小。     

基于热线法的不同水分含量松散煤体热物性实验与模拟研究*

为解决松散煤体热物性参数的测试周期长与实验误差大等问题,构建测试装置实验平台,结合交叉热线法和平行热线法,对松散煤体热物性参数进行准确测量与计算,对1～2 mm,0.5～0.6 mm和0.2～0.3 mm 3种不同粒径煤样在不同水分含量下的热物性参数的变化规律进行研究,利用Fluent数值模拟软件对松散煤体温度场进行模拟研究,并对比模拟结果与实验结果的差异性。结果表明:在所测粒径范围里,同等水分含量下的松散煤体粒径越大,导热系数越小,热扩散率与比热容越大;松散煤体的导热系数随水分含量的增加而增加,但增加趋势渐缓;松散煤体的热扩散率随着水分含量的增加而增大,当水分含量达到11.73～13.88%后热扩散率开始逐渐下降,而比热容随着水分含量的增加逐渐增大。     

温度效应下煤体吸附瓦斯热力学及动力学特征

为研究煤体与瓦斯相互作用的热力学与动力学特征,利用自主研发的煤系气流固耦合试验平台,开展298、308、318、328、338 K温度点煤体等温吸附试验,分析温度效应下煤体吸附瓦斯热力学参数、吸附动力学特征。试验结果表明：随温度升高,煤体瓦斯吸附量逐渐降低,等温吸附曲线符合Langmuir型变化规律;煤体等量吸附热随吸附量的增加而增大,变化范围为-10.191～-7.127 kJ/mol;煤体吸附瓦斯为放热物理过程,温度升高抑制煤体吸附瓦斯能力,煤体极限吸附热为-11.369 kJ/mol;不同温度吸附自由能和吸附熵均小于0,分别为-6.958～-2.452 kJ/mol和-14.085～-12.607 J/(mol·K);动力学模型拟合中,吸附平衡时的瓦斯吸附量随温度升高而降低,吸附速率常数与温度呈正线性关系。煤体吸附瓦斯为动态放热过程,随温度升高,瓦斯气体分子能量逐渐大于煤体孔隙吸附势能,吸附质态瓦斯逐渐转变为游离态瓦斯,煤体吸附瓦斯能力下降。     

单轴应力对煤自燃特性参数和导热系数的影响研究

为探究单轴应力作用下煤氧化和传热特性,利用自制荷载加压煤自燃特性参数测定装置对炉体内长焰煤煤样进行程序升温。结合程序升温过程中煤临界温度Tc和Tg,对其进行阶段划分:阶段1为30℃~Tc;阶段2为Tc~Tg。计算了不同单轴应力下2个阶段煤表观活化能和平均耗氧速率。根据能量守恒得出程序升温过程煤导热系数随温度的变化,进一步分析煤导热系数与单轴应力的关系。结果表明:阶段1单轴应力为4 MPa时为临界轴压,煤表观活化能最大,平均耗氧速率最小;阶段2煤表观活化能和平均耗氧速率随单轴应力增大均呈抛物线变化,单轴应力为2.7 MPa时为临界轴压,煤表观活化能最大,平均耗氧速率最小;阶段1和2煤导热系数随温度升高均先减小后增大,并且煤导热系数随单轴应力增大呈三次函数变化。     

微乳相变材料的流变及储热性能试验

为提高微乳相变材料的储热性能,制备了石蜡-饱和盐溶液的油包水型微乳相变材料.探究乳化剂种类对液滴直径分布、流变特性及黏温曲线的影响,并重点关注KNO3、NaNO3、NaSO4饱和盐溶液对微乳相变材料热容的影响规律.同时,借助导热仪测定微乳相变材料的热扩散速率,并进一步得到材料的导热系数.此外,为提高微乳相变材料导热性能,对比了添加导热油后的导热性能.结果表明:Span-80作为表面活性剂时,黏度下降较为明显;而Triton(曲拉通)作为表面活性剂时,温度超过75℃黏度才出现下降趋势.值得注意的是,黏度随剪切速率的变化规律归因于材料自身的剪切变稀行为.在40～90℃温度区间内,相变材料的最大热容为182 kJ/kg,是相同条件下水介质的4.3倍.添加导热油可显著提高材料的导热性能,50℃时导热系数由0.233 W/(m·K)提高至0.456 W/(m·K),当温度升至60℃时,这种趋势更加明显.     

高温松散煤体自吸氧试验装置研制及应用

为研究松散煤体内高温区域自吸氧过程的温度分布规律,分析氧气输运类型及影响因素,在此基础上研制高温松散煤体自吸氧试验装置,并利用该装置测试不同温度热源作用下的不同粒径松散煤体温度。发现松散煤体高温区自吸氧过程中氧气运输有宏观气流携带效应及氧组分浓度差引起的分子扩散效应2种类型;热源温度及孔隙率是影响松散煤体高温区自吸氧的主要因素。研究结果表明,该装置能用于研究不同温度热源作用下不同粒径松散煤体内温度分布;热源温度一定时,松散煤体内同一测点的温度值随煤体粒径的增大而升高;热源对其上方松散煤体内温度的影响明显大于对下方的煤体,热对流效应对松散煤体内热量传递过程有很大影响。     

煤自燃发火潜伏期不同温度下耗氧特性的研究

为了探究地层温度的升高对采空区自燃倾向性的影响,对处于自燃潜伏期的煤展开耗氧特性和CO释放特性的研究。通过对长平矿3#煤分别进行20~60℃的封闭耗氧实验,得到了自燃潜伏期不同温度下煤的氧浓度以及CO浓度随时间变化的曲线。对氧浓度变化曲线和CO浓度变化曲线进行拟合分析得到了不同温度下煤的氧气消耗和CO生成速度,同时得到了氧浓度衰减系数和CO浓度增长系数。封闭耗氧实验结果表明:从20~60℃氧气消耗速度逐渐增大并且氧浓度衰减系数呈指数增长,CO浓度增长系数也逐渐增大并且同样呈指数增长,煤的窒熄带氧浓度临界值从20~60℃逐渐由16.8%降低到12.4%。为探究不同温度下采空区煤的自燃发火危险性,将封闭耗氧实验结果的参数应用到采空区CFD数值模拟仿真中,模拟得到随着温度升高采空区窒熄带临界氧浓度位置由200 m增长到380 m。结果表明:常温下不易自燃的煤在较高的环境温度下表现出了较强的氧气消耗和CO释放能力,并且采空区自然氧化带随着温度的升高动态变宽,增大了采空区的自燃发火危险性。     

煤岩混合型粉尘云最低着火温度试验研究

为研究半煤岩巷道中岩粉质量分数和煤的挥发分与煤岩混合型粉尘云最低着火温度的关系,选取挥发分差异较大的5种煤样以相同比例配制煤岩混合型粉尘,利用粉尘云最小点火温度测定仪进行煤岩混合型粉尘试验。结果表明,当煤岩混合型粉尘中岩粉质量分数低于40%时,岩粉的混合会导致混合型粉尘云最低着火温度发生小幅度波动;当岩粉质量分数高于40%时,煤岩混合型粉尘最低着火温度会随岩粉质量分数的增加而大幅度升高;挥发分质量分数越小的煤粉,其混合型粉尘云最低着火温度越容易受岩粉质量分数的影响。     

不同挥发分煤尘层最低着火温度变化规律研究

针对煤化工等行业的沉积煤尘热自燃问题,运用煤尘层最低着火温度测试系统,研究了不同挥发分煤尘层的着火状态、不同挥发分及不同厚度煤尘层最低着火温度的变化规律。结果表明:煤尘层厚度为5 mm时,挥发分质量分数大于35%的煤尘在较低温度便出现着火现象,肉眼很容易观察到火星的出现,温度曲线波动剧烈,而对于挥发分质量分数小于15%的煤尘,通过煤尘层内部"温度达到450℃"来判断其着火;在灰分质量分数相当的情况下,煤尘层最低着火温度随挥发分增加呈严格递减的趋势变化;得到了煤尘层厚度和最低着火温度的函数关系式,通过试验得到了挥发分质量分数为37.45%煤尘的重要常数M和N。     

基于Box Behnken设计的煤导热系数分析与预测

为研究分析水分、固定碳及密度3个因素对煤导热系数的影响,选取多个矿井不同煤质的煤作为实验煤样,使用NETZSCH LFA457型激光导热系数测试仪进行测定,并引入二次响应曲面试验设计思想,采用Design Expert软件进行煤质指标的Box Behnken试验设计,按设计表筛选实验数据,构建了导热系数多因素、多水平影响下二次回归响应曲面模型,并对不同采样地点的煤导热系数进行了分析与预测。结果表明:二次回归方程P值小于0.000 1,极显著,失拟项为0.072 4,不显著,回归方程具有统计学意义;当水分在0.9%~10.9%,固定碳在49.3%~83.6%,密度在1.2~1.92 g·cm³之间,对煤的导热系数一次项影响程度为密度>固定碳>水分;二次项影响程度为固定碳和密度>水分和密度>水分和固定碳,且固定碳和密度之间存在交互作用,水分和密度、水分和固定碳之间无交互作用;应用响应曲面模型预测的煤导热系数误差为4.3%,满足精度要求。     

水分对无烟煤瓦斯吸附影响的低场核磁试验研究

为研究水分对无烟煤瓦斯吸附的影响,以山西晋城集团王台铺煤矿无烟煤为研究对象,利用低场核磁共振技术,研究了煤样在不同水分含量下的核磁共振T2谱图,分析了T2谱图核磁信号与瓦斯吸附量的关系。结果表明:煤中水分质量分数较大时,水分在微孔、小孔、中大孔内均有分布;水分含量较小时,水分主要存在于微孔内。瓦斯吸附量随水分增加而减少,但水分对煤瓦斯吸附的抑制程度不同,水分质量分数从0增加到1.92%,水分主要存在于微孔隙中,瓦斯吸附量显著降低;而水分质量分数从1.92%增加到3.09%时,水分主要在小孔隙及中大孔隙内增加,瓦斯吸附量降低幅度较小。微孔隙中水分对瓦斯吸附的抑制作用较明显,随含水量增加,瓦斯吸附速度逐渐降低,吸附平衡所需时间增大。     

复掺轻骨料纤维喷射混凝土力学及导热性能试验研究*

为有效隔绝高地温公路隧道、深部高温巷道施工过程中的围岩散热,利用正交试验方法,以不同复合陶粒、陶砂掺量、聚丙烯纤维为影响因素,设计出1种隔热效应的轻骨料纤维喷射混凝土（Lightweight Aggregate Fiber Shotcrete,LAFS）,进行含水率、抗压、劈裂抗拉及导热性能试验,并借助X射线衍射、扫描电镜对LAFS进行机理分析。结果表明:3种因素对LAFS力学及导热性能的影响程度均为陶粒掺量>陶砂掺量>聚丙烯纤维掺量,本试验条件下,复合双掺陶粒、陶砂分别取代石子、砂子的最佳体积率为12%,6%,聚丙烯纤维的最佳掺量范围为0.2%~0.3%。建立的LAFS各性能预测模型可为工程应用LAFS确定其配比时提供试验依据。     

基于未确知测度理论的巷道稳定性评价

评价指标的不确定性是影响巷道稳定性评价的关键。为提高巷道稳定性评价的针对性,建立科学合理的评价模型,从地质条件和工程实际出发,运用未确知测度理论,选取影响巷道稳定性的岩体结构、顶板岩性、岩层倾角、开采深度、施工质量、断面形状、断面面积、支护效果、顶板控制方法、顶板位移量、巷道使用时间等11项因素。根据实测数据建立各影响因素的未确知测度函数,构建矿山巷道的稳定性等级评价和排序模型。采用定性、定量方法分析巷道稳定性评价中的不确定性影响因素,利用熵计算各影响因素的指标权重。依照置信度识别准则进行等级判定,得出巷道稳定性评价结果,并进行稳定程度排序。将该方法应用于某矿8条回采巷道的稳定性评价中。岩层倾角、开采深度、顶板位移量等3个评价指标权重比值差异较大,属于敏感性评价指标。较巷道R_(03)而言,巷道R_(08)的岩层倾角和开采深度2个评价指标的敏感性尤为明显,比值分别达77.43%、-46.72%。置信度取值的增加对评价结果没有显著影响,评价结果的可靠度较高。研究表明,将未确知测度理论应用于巷道稳定性评价是可行的。     

大同矿区煤的导热系数灰色关联分析及预测

为分析煤质指标及密度对导热系数的影响作用,选取了山西大同矿区的不同煤质煤样,进行导热系数测定实验,应用灰色系统理论对导热系数与影响因素进行灰色关联分析,建立导热系数与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,进行导热系数预测。结果表明:固定碳、密度和水分是影响煤导热系数的主要因素;根据得出的主要影响因素建立的GM(1,4)预测模型平均相对误差为4.5%,预测精度较高,能够用于导热系数的预测。