特大型自燃矸石山治理方法的研究

针对我国特大型煤矸石山自燃特点提出采用深孔注浆灭火法进行治理，并在阳泉局二矿煤矸石山自燃治理中进行了实践，取得了良好的效果。     

基于偏序集的采空区煤自燃可能性评价模型

为了解决采空区煤自燃可能性评价方法中的赋权争议问题,基于偏序集理论,提出了偏序集评价模型。阐明评价指标并确定其等级划分准则,运用偏序集评价模型得到Hasse图,通过Hasse图展现的层集信息判别采空区煤自燃的危险程度。利用该模型对某煤矿17个煤样的自燃情况进行了判别,评价结果准确合理。研究结果表明:该模型避免了以往研究中的赋权争议问题,克服了样本量不足致使模型无法应用的问题,其评价结果置信度高。     

易自燃大采高工作面采空区注二氧化碳自燃区域分布规律研究

为了防治易自燃大采高工作面自然发火,采取采空区注二氧化碳抑制遗煤氧化自燃。通过数值模拟与束管监测相结合的方法,研究了采空区注二氧化碳前后的自燃区域分布规律。数值模拟结果表明,采空区进风侧自燃带最宽,更容易发生煤自燃,注二氧化碳后自燃区域显著减小。其中,压注口距工作面20 m时,采空区中部和回风侧自燃区域分别减小68 m和65 m;距工作面40 m时,采空区进风侧、中部和回风侧自燃区域分别减小50 m、50 m和61 m;距工作面60 m时,采空区进风侧自燃区域减小82 m。模拟结果和现场观测结果一致,证明了注二氧化碳可显著减小自燃危险性区域。     

瓦斯抽采下沿空留巷工作面采空区漏风机制研究

漏风对煤自燃有重要影响,研究漏风形成机制对工作面采空区防火具有重要的作用。针对采空区瓦斯抽采、上覆围岩裂隙发育对采空区漏风影响问题,以沙曲矿沿空留巷综放工作面为研究背景。根据采空区上覆煤岩特性选择经验公式计算采空区裂隙发育高度,分析了沿空留巷侧采空区上覆裂隙发育,现场实测了沿空留巷压埋管及高位钻孔中气体体积分数,并根据实测参数利用数值模拟分析了瓦斯抽采条件下采空区风流流场变化。结果表明:上覆裂隙成为采空区漏风通道,导通距离在27.2~37.2 m;在沿空留巷侧采空区回采距离100m,其氧气体积分数在10%以上,验证了采空区漏风去向;模拟结果显示,沿空留巷侧采空区立体空间范围内氧气体积分数均达到10%以上,模拟结果与实测基本保持一致。最终确定瓦斯抽采条件下沿空留巷的布置及煤岩裂隙发育是形成漏风通道的主要原因。     

含硫油品储罐腐蚀产物自燃及其防治理论研究

含硫油品储罐内壁腐蚀产物(Fe2O3、Fe3O4、Fe(OH)3)与H2S反应生成硫化铁,硫化铁的氧化放热是引起储罐火灾的主要原因.实验模拟了油品储罐中硫化铁的生成,研究了在无氧条件下H2S气体与油品储罐内壁腐蚀产物的反应以及生成的硫化铁在自然环境下的氧化自燃性.结果表明,Fe2O3、Fe3O4、Fe(OH)3,以及它们的混合物经硫化后生成的硫化铁具有很高的自然氧化活性,在自然环境中,常温下能迅速和空气中的氧气反应并放出大量的热,热量积聚引起储罐火灾爆炸事故.在实验结论的基础上,提出了一些行之有效的安全防范措施.     

警惕：电视机自燃自爆

近几年，全国各地都有电视机自燃自爆事故的发生，电视机自然自爆极易造成人身伤害，甚至引起火灾等恶性事故的发生。怎样预防电视机发生自燃自爆事故呢？     

粉煤灰在防治煤层自燃发火中的应用

兖州矿业（集团）公司兴隆庄煤矿将粉煤灰开发为井下防灭火注浆的材料，变废为宝，既减少了环境污染和排放费用。又降低了防灭火注浆的费用，经济效益和社会效益显著。     

井下煤炭自燃的预防措施

煤炭自燃初期的识别方法有直接感觉、测定矿内空气成分的变化、测定围岩温度、测定煤炭氧化速度四类。其中测定矿内空气成分的变化，是早期识别和预报自燃火灾应用最广、而且比较叮靠的方法。     

基于不同漏风源浅埋煤层采空区自燃“三带”分布规律研究*

为解决浅埋自燃煤层采空区因地表及工作面漏风而自燃的难题,以沙坪煤矿1818工作面为例,利用SF6示踪法检测采空区地表漏风通道和风速,利用FLUENT数值模拟分析不同漏风源采空区自燃“三带”分布的特征,并通过现场束管测试结果对比分析浅埋煤层采空区地表漏风对自燃“三带”分布的影响,同时限定工作面最小推进速度,确保工作面的安全生产。研究结果表明:地表漏风风速为0.06～0.30 m/s,漏风通道多且复杂;相比于工作面单一漏风源,有地表漏风存在时,自燃危险性加大;限定工作面最小推进速度为1.24 m/d。因此,多漏风源煤层开采条件下自燃“三带”分布的确定对浅埋藏自燃煤层采空区遗煤自燃预测预报及预防工作具有重要的指导和借鉴意义。     

硫化矿石自燃倾向性评价的SVM识别模型

为了准确地评价硫化矿石的自燃倾向性,应用Logistic回归分析理论分析主要矿物及其含量、氧化速度常数平均值、自热点、自燃点4项指标与硫化矿石自燃倾向性等级之间的关系,选取氧化速度常数平均值和自热点作为特征指标,建立硫化矿石自燃倾向性评价的支持向量机(SVM)识别模型;以14组硫化矿自燃倾向性实测数据作为学习样本进行训练,建立相应的分类函数;利用回代估计法进行回检,再利用训练好的模型对6组现场实测样本的硫化矿石自燃倾向性进行识别。结果表明:对硫化矿石自然倾向性等级分类产生主要影响的指标是氧化速度常数平均值、自热点,建立的分类方程具有良好的预测效果,而主要矿物、含量和自燃点与分类关联性不大。