硫化矿石堆自燃预测预报技术

笔者在参考大量有关煤炭自燃理论研究成果的基础上,结合国内外关于硫化矿石氧化自燃的研究现状,对硫化矿石堆自燃的预测预报技术进行系统分析。概述硫化矿石氧化自热的机理;详细介绍硫化矿石的自燃倾向性测试、综合因素评价、统计经验法等预测方法;找出煤炭与硫化矿石堆自燃过程的共性,提出了数学模型模拟预测方法;阐述了标志气体分析和测温两种预报方法。展望硫化矿石堆自燃预测预报技术对硫化矿山的安全生产具有重要的指导意义。     

硫化矿石堆自燃的灰色预测研究

采用灰色预测模型GM(1,1)对硫化矿石堆的自燃进行预测.根据相同间隔时间的矿石温度,通过灰色计算得出下一个或以后几个时间段的温度,将预测的温度与已有试验数据进行比较;参照硫化矿的发火周期,预测几天后矿石堆的自热状态,从而指导工作人员采取相应的防、灭火措施.实例验证表明,GM(1,1)适用于硫化矿的自燃预测.本研究对矿山安全建设工作具有一定的参考价值.     

硫化矿石自燃倾向性鉴定技术研究

根据硫化矿石自燃过程的复杂性，通过程序升温氧化（TPO）实验对硫化矿石吸附性能进行研究，提出了硫化矿石程序升温氧化（TPO）吸氧鉴定的方法，测试矿样温度从30℃到1000％条件下的总吸氧量和自热起始温度作为硫化矿石自燃倾向性鉴定指标，并对其进行分类；提出了基于支持向量机的硫化矿石自燃倾向性预测方法，通过预测建模最终达到了预期数据与实际数据的最佳拟合。     

红外测温技术监测硫精矿堆自热状态的研究

矿仓中硫精矿自燃会引起一系列环境和安全问题.采用红外测温仪器,在实验室测定硫精矿堆的自热温度,分别在不同环境条件和测量方式下对硫精矿粉的表面温度进行测量,找出实验过程中影响红外测温仪精确度的外界环境条件、使用方法及人为因素.结果表明,环境条件中的温度、湿度对红外测温仪的测温效果有较大的影响,一般应选择在低温低湿的环境下进行测量; 同时,在测量过程中应尽量保持光束与测点垂直; 另外,红外测温仪的测量距离不宜超过1 m.将红外测温仪测得的硫精矿堆表面温度作为计算硫精矿堆内部温度分布的初始条件,应用数值分析软件可以模拟出硫精矿堆的自热温度场,以便及时预报硫精矿堆的自燃.     

硫化矿石自燃过程吸附氧研究

本文主要对硫化矿石动态物理吸附氧、化学吸附氧及化学氧化反应过程进行了分析。利用程序升温氧化（TPO）实验方法，测试了不同种类的硫化矿石矿样在不同吸附时间、不同环境温度下氧化的总吸氧量，并对硫化矿石自燃过程动态吸附氧与其自燃倾向性之间的关系进行了探讨。实验表明：硫化矿石自燃过程吸附氧是一动态发展过程，随着温度的上升矿样吸附氧的量呈上升趋势，但这种趋势不是完全线性的，即当矿样温度加热到其自热起始温度以上时，加快了矿体的升温，矿样的吸氧量先有一上升的趋势，而后继续降低。     

基于程序升温氧化法的硫化矿石自燃倾向性研究

由于不同类型的硫化矿石氧化性不同，暴露在空气中的表面活性不同，其耗氧速率也不同。本文对几种硫化矿石矿样进行了程序升温氧化实验，获得了不同类型的硫化矿石矿样在氧化过程中的总吸氧量、自热起始温度与温度曲线。实验表明：硫化矿石氧化前期（矿样温度小于自热起始温度）氧化速度较慢，后期（矿样温度大于自热起始温度）氧化速度较快，说明当矿样温度加热到其自热起始温度以上时，矿样氧化放热量明显加大，加快了矿体的升温。     

流变-突变论在预防硫化矿自燃中的应用研究

利用安全流变-突变理论系统,分析了硫化矿石氧化自热到自燃整个过程的特征规律,确定了硫化矿堆自燃流变-突变的各个阶段,并提出了其流变-突变模型。根据模型提出了预防硫化矿堆自燃的安全管理及安全技术措施,例如:加强安全教育,完善规章制度等,建立完善的硫化矿石自燃火灾事故的应急预案机制等完善安全管理;合理设计通风系统,进行采场温度实时监测,喷洒阻化剂来抑制矿石的自热等主要安全技术措施。控制硫化矿堆自燃的关键在于将其控制在安全流变阶段,加强安全管理和采用安全技术,防止突变的发生,这对于硫化矿山的安全生产具有重大的指导意义。     

基于ANSYS软件的硫化矿石堆温度场数值模拟

硫化矿石的氧化自燃一直是矿山开采中的重大安全隐患.而温度是影响矿石自燃氧化速率的一个重要指标.结合现场实际条件,运用ANSYS软件对银家沟硫化矿石堆内部的温度场进行了数值模拟,给出了不同时刻矿堆温度场的分布图.为预测矿石的氧化程度,及时地采取措施预防矿山的内因火灾提供了良好的依据.     

煤自燃预测预报多参数指标体系研究

煤自燃是一个复杂氧化过程,要经历不同的氧化阶段,且同一煤矿不同煤层煤样具有不同的自燃氧化特性,故应建立相应的预测指标体系。从开滦集团东欢坨矿5煤层、7煤层、8煤层、9煤层、11煤层和12煤层采集煤样,利用程序升温-气相色谱联用实验,分析了各煤样自燃氧化过程中各指标气体随温度的变化规律,依据升温氧化实验数据,将煤自燃过程划分为初期氧化、缓慢自热、临界加速和热解裂变4个阶段,优选出各煤层煤自燃不同阶段适用的预测指标。结合各自燃阶段的温度范围得出了预测指标的对应范围,并运用灰色关联分析法确定了各煤层煤自燃不同阶段指标预报优先级,最终建立了东欢坨矿各煤层煤自燃预测预报多参数指标综合体系且设计了全矿井煤自燃预报指示方案。该体系及方案的设立提高了东欢坨矿煤自燃预测预报结果的准确性,同时可为其他煤矿防灭火工作提供一定的理论指导和方法参考。     

基于CRITIC法与TOPSIS法的硫化矿自燃倾向性评定

现有的硫化矿自燃倾向性综合评价方法多样,且无统一的标准。以矿样的常温氧化增重率、自热点和自燃点3项指标为关键判定因子,结合CRITIC权重分析法和TOPSIS综合评价法,对硫化矿自燃倾向性进行综合判定。采用CRITIC权重分析法,综合考虑指标内的变异性和各指标间的冲突性,得到3项指标的权重,通过TOPSIS综合评价法计算评价对象与理想对象间的距离,对硫化矿自燃的危险性进行排序。运用该判定方法对国内某金属矿山的10个代表性矿样的自燃倾向性进行综合判定,比较了多个硫化矿矿样的自燃危险,得出10个矿样自燃倾向性从大到小为10#、2#、6#、1#、7#、3#、5#、4#、8#、9#,评价结果与实际情况相符,说明该方法是可行的。     

基于RS-云模型的硫化矿石自燃倾向性综合评价

为实现硫化矿石自燃倾向性的综合评价,应用云理论,选取矿样的氧化质量增加率、自热点和自燃点等定量化指标构建了评价指标体系,运用粗糙集法（Rough Set, RS）计算各评价指标权重,依据分级标准对云模型进行标准化,进而建立硫化矿石自燃倾向性分级的RS-标准云模型。以30组工程实例进行模型检验,并在实际工程中进行应用。结果表明:RS-标准云模型的判别结果与实际结果较吻合,且判别准确率高于贝叶斯(Bayesian, Bayes)方法,表明RS-标准云模型在硫化矿石自燃倾向性综合评价中具有良好的实用性和可靠性,可为矿山的硫化矿石自燃灾害的研究提供一种新思路。     

嗜酸氧化亚铁硫杆菌脱硫对硫化矿石自燃倾向性的影响

高含硫金属矿的自燃火灾一直是矿业安全的主要问题。自燃倾向性作为硫化矿石的内在特性以及判定自燃的重要指标,一直以来都是人们研究的对象。通过分析研究微生物氧化脱硫机理,利用嗜酸氧化亚铁硫杆菌（A.ferrooxidans）浸出硫化矿石,分解矿石表面的无机硫,降低矿石的硫含量。通过多因素指标法,测定细菌浸出前后硫化矿石的氧化增重率及自燃点相关指标。实验表明：通过氧化亚铁硫杆菌浸出硫化矿石前后对比,硫化矿石的5天氧化增重率从2.044%降低到0.902%,自燃点从209.6℃升高到319.8℃,自燃倾向性等级由Ⅰ级降为Ⅲ级,降低了硫化矿石的自燃风险。     

Investigation of the propensity of sulfide concentrates to spontaneous combustion in storage

Spontaneous combustion of sulfide concentrates can cause many serious problems during storage. In this study, two representative samples (sulfur-rich sulfide concentrate and iron-rich sulfide concentrate) were investigated for the self-heating behavior using the crossing-point temperature (CPT) method. The corresponding apparent activation energies were determined, 13.7366 kJ/mol for iron-rich sulfide concentrate and 21.3817 kJ/mol for sulfur-rich sulfide concentrate. Furthermore, the surface temperatures of sulfide concentrate stockpiles in different seasons were also measured by a thermal image apparatus. It was found the temperature for iron-rich sulfide concentrate stockpile was higher than that for rich-sulfur sulfide concentrate stockpile. These research results show iron-rich sulfide concentrate exhibits stronger propensity to spontaneous combustion than sulfur-rich sulfide concentrate. Particular attention should be paid to the fire hazard of iron-rich sulfide concentrate in daily safety check work. The combination of the CPT method with the infrared thermal image measurement provides a new approach for the risk assessment on the propensity of sulfide concentrates to spontaneous combustion during the production, storage and transportation. The useful data and experience achieved in this investigation can be also referenced in similar cases later.     

硫化矿石自燃倾向性评价的属性区间识别模型

为合理判定硫化矿石的自燃倾向性大小,将属性区间识别理论与信息熵理论结合,建立硫化矿石自燃倾向性综合评价的熵权属性区间识别模型。选取矿样的吸氧速度常数、自热点、着火点3项指标作为属性区间识别模型的基本判别因子,依据信息熵理论获得各判别指标的权重。给出矿样自燃倾向性的属性空间矩阵,采用均化系数将矿样的属性测度区间转化为综合属性测度;利用置信度识别准则和分级标准判别各个矿样的自燃倾向性。对采自国内典型硫化矿山的14个代表性矿样的室内实测值进行综合判定;结果表明,基于熵权的属性区间识别模型能更好地评价硫化矿石的自燃倾向性大小,如实反映出矿样的自燃特性。     

多因素耦合条件下硫化矿自燃神经网络动态预测模型研究

硫化矿石自燃是多种因素、多场耦合综合作用的结果,是一典型的非线性问题。笔者应用人工神经网络技术,以Matlab软件为平台,通过现场调查和理论分析,建立了矿石含硫量、通风强度、环境温度3因素与硫化矿石自燃之间的预测模型;通过数据样本学习与部分现场监测数据相结合进行模拟,研究表明预测数据与实测结果基本吻合,误差控制在10%以内,取得了较好的效果。该研究为预防硫化矿石自燃提供一个新的思路和方法,具有一定的理论意义和应用价值。     

氧化速度对硫化矿石堆积体温度场变化影响的数值模拟方法研究

基于绝热温升模型和有限元数值计算方法,确定硫化矿石堆积体自燃预测指标,研究氧化速度对硫化矿石堆积体温度场的影响,建立硫化矿石堆积体温度场数值模型。计算结果表明,硫化矿石的氧化速度受到多重因素影响,通过调整参数m值反映堆积体中矿料氧化速度的快慢。随着m值的增大,氧化速度增大,堆积过程中以及后期堆放早期的最高温度值显著升高,而在堆放后期整体温度分布基本相同;其形心点的最高温度也增大,堆放后期该点温度值基本保持不变。