煤质指标对煤尘爆炸最大压力上升速率的影响_景国勋.pdf

第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Safety in Coal Mines Vol．51No．1 Jan． 2020 随着科学技术的发展，煤矿生产安全形势日渐 好转， 但煤尘爆炸危害仍然不可小觑[1]。煤尘爆炸具 有危害性大、杀伤范围广的特点，因此煤尘爆炸一 直是煤矿安全生产的巨大隐患[2]。为预防煤尘爆炸 事故的发生，国内外诸多学者对煤尘爆炸特性进行 研究。截至目前，何朝远运用最小二乘法拟合煤尘 最低着火温度、 煤尘爆炸下限以及最小点火能量等 与煤尘挥发分的关系，并得到了不同爆炸参数的计 算公式[3]。孙金华、 刘义等人研究煤尘种类、 煤尘粒 径以及瓦斯浓度对煤尘爆炸的影响[4]。朱顺兵、 何琰 儒等， 利用 20 L 爆炸球测试装置与 Fluent 软件， 试 验研究煤粉粒径、 质量浓度对煤尘云最大爆炸压力、 爆炸指数的影响[5]。李雨成、 刘天奇等人研究煤质指 标与煤尘爆炸火焰长度的关系规律[6-7]。李润之等人 研究了不同挥发分对煤尘层最低着火温度的影响规 律[8-9]。马祯、 刘佳分析出不同煤尘样品的煤尘爆炸 性质参数, 从而分析出煤质成分对于煤尘爆炸特性 影响[10]。 综上所述， 不难发现针对煤尘爆炸最大压力 煤质指标对煤尘爆炸最大压力上升速率的影响 景国勋 1， 2， 彭 乐 1， 班 涛 1 （1．河南理工大学 安全科学与工程学院， 河南 焦作 454000； 2．安阳工学院， 河南 安阳 455000） 摘要 为研究煤质指标对煤尘爆炸的影响， 通过 20 L 球形爆炸容器对具有不同工业成分的煤 尘爆炸最大压力上升速率进行测定。运用 SPSS 软件对测得的煤质指标数据进行科学合理的分 析， 计算不同煤质指标间的相关系数。结果表明， 影响煤尘爆炸最大压力上升速率的指标数据之 间具有较大的相关性，空气干燥基下的灰分与固定碳之间的相关系数高达-0．963，属于高度相 关。 通过主成分分析法提取出 “抑制因子” 和 “激励因子” 2 大主成分， 运用多元线性回归方法建立 煤质指标与爆炸最大压力上升速率的计算模型， 模型拟合度 R 值为 90．6。 关键词 煤质指标； 煤尘爆炸； 最大压力上升速率； 主成分分析； 回归分析 中图分类号 TD712文献标志码 A文章编号 1003-496X （2020 ） 01-0042-05 Influence of Coal Quality Index on Maximum Pressure Rise Rate in Coal Dust Explosion JING Guoxun1,2, PENG Le1, BAN Tao1 （1.School of Safety Science and Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China;2.Anyang Institute of Technology, Anyang 455000, China） Abstract In order to study the influence of coal dust index on coal dust explosion, the maximum pressure rising rate of coal dust explosion with different industrial components was measured by 20 L spherical explosion vessel． The data of coal quality inds are analyzed scientifically and reasonably by SPSS software, and the correlation coefficients among different coal quality inds are calculated． The results show that there is a great correlation between the index data that affect the maximum pressure rise rate of coal dust explosion． The correlation coefficient between ash and fixed carbon under air drying is as high as -0．963, which belongs to a high correlation． Two principal components of“inhibition factor”and“excitation factor”were extracted by principal component analysis, and the calculation model of coal quality index and maximum pressure rise rate of explosion was established by using multiple linear regression ． The R value of model fitting degree is 90．6． Key words coal quality index; coal dust explosion; maximum pressure rise rate; principal component analysis; regression analysis 基金项目 国家自然科学基金资助项目 （517741201025576） DOI10．13347/j．cnki．mkaq．2020．01．010 景国勋， 彭乐， 班涛．煤质指标对煤尘爆炸最大压力上升速率的影响 ［J］ ．煤矿安全， 2020， 51 （1） 42-46． JING Guoxun, PENG Le, BAN Tao． Influence of Coal Quality Index on Maximum Pressure Rise Rate in Coal Dust Explosion ［J］ ． Safety in Coal Mines, 2020, 51 （1） 42-46．移动扫码阅读 42 ChaoXing Safety in Coal Mines 第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Vol.51No.1 Jan. 2020 表 2不同煤尘最大压力上升速率表 Table 2Maximum pressure rising rate of different coal dust 表 15E 全自动工业分析仪煤样测试结果 Table 1Coal test results of 5E automatic industrial analyzer 与煤质指标关系的研究尚不完善，因此研究煤质指 标对煤尘爆炸的影响对于预防煤尘爆炸仍具有一定 的理论指导作用。 1实验研究 1.1实验装置 实验在 20 L 球形爆炸测试系统内进行。容积 20 L 的球形爆炸罐体、 扬尘系统和爆炸测控采集系 统是该系统的核心设备。点火头位于可拆卸的球形 盖上，实验采用的化学头中心点火方式。扬尘系统 由储气罐、 粉尘仓、 电磁阀和管路组成， 由测控系统 发出电信号打开电磁阀，储气罐内的气体在管路内 快速流动，卷扬粉尘仓内的粉尘进入爆炸罐内， 形 成悬浮的粉尘云。 1.2实验煤尘 实验的 12 种煤尘，井下采集送至实验室后， 需 要进行破碎、研磨成粉等样品制备过程，用 200 目 （0.074 mm） 筛子对煤粉进行筛选。按照标准方法对 实验所用样品进行工业分析， 5E 全自动工业分析仪 煤样测试结果见表 1。 1.3实验过程及结果 实验过程中，将球形容器抽真空至 60 kPa， 高 压气室充压至 2.0 MPa；喷粉过程会导致球形爆炸 容器内产生湍流，为减少湍流对实验结果产生的影 响， 需要经过 60 ms 的点火延迟后再引爆化学点火 头进行测试。在煤尘爆炸后，通过双通道传感器采 集数据，数据采集系统会自动生成压力随时间变化 的图像， 并给出爆炸最大压力上升速率等数据。 每种煤尘样品进行 3 次实验，记录其最大压力 上升速率，并求其平均值作为该煤尘样品的最大爆 炸压力上升速率， 12 种煤尘样品的最大压力上升速 率见表 2。 1.4单因素影响分析 实验所用的 12 个样品水分和挥发分变化范围 不大，灰分和固定碳成分含量波动较大，因此可以 针对灰分和固定碳对最大压力上升速率的影响初步 做出粗略分析。 1） 灰分对最大压力上升速率的影响。由表 1 和 表 2 可以看出， 随着灰分的增加， 煤尘的最大爆炸压 力上升速率逐渐减小，但由于实验样品所用煤尘挥 样品编号 空气基水分 Mad/ 空气基灰分 Aad/ 空气基挥发分 Vad/ 空气基固定碳 Fcad/ 干基灰分 Ad/ 干基挥发分 Vd/ 干燥无灰基挥 发分 Vdaf/ 干基固定碳 Fcd/ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1.040 1.510 1.140 1.080 4.350 1.710 0.940 1.630 1.220 0.850 1.060 1.180 10.020 21.270 14.750 8.070 41.550 16.420 19.890 44.100 11.680 14.950 14.230 9.770 20.780 24.720 21.810 19.400 22.590 28.380 25.110 20.250 28.000 28.310 21.700 20.680 68.160 52.500 62.300 71.450 31.510 53.490 54.060 34.020 59.100 55.890 63.010 68.370 10.130 21.600 14.920 8.160 43.440 16.700 20.080 44.830 11.820 15.080 14.390 9.890 21.000 25.100 22.060 19.610 23.620 28.870 25.350 20.590 28.350 28.550 21.930 20.930 23.360 32.010 25.930 21.350 41.760 34.660 31.720 37.310 32.150 33.620 25.620 23.220 68.870 53.300 63.020 72.230 32.940 54.430 54.570 34.580 59.830 56.370 63.680 69.180 样品编号最大压力上升速率/ （MPa s-1） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 19.279 13.914 13.062 20.723 5.757 18.021 14.922 4.992 13.132 19.038 18.820 13.156 43 ChaoXing 第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Safety in Coal Mines Vol.51No.1 Jan. 2020 表 3相关性系数表 Table 3Correlation coefficient 发分大于 15，导致灰分增加造成的减小作用较小， 并不十分显著。灰分是煤尘燃烧后留下的不燃性物 质，一方面它具有吸收热量的性质，可以吸收煤尘 爆炸后产生的热量，同时可以阻碍热辐射，减弱煤 尘爆炸时的压力上升速率。另外一方面，灰分会破 坏煤尘爆炸时的链反应，减缓煤尘爆炸时化学反应 的速率从而降低煤尘爆炸的最大压力上升速率。 2） 固定碳对最大压力上升速率的影响。由表 1 和表 2 可以看出，随着固定碳的增加，煤尘爆炸的 最大压力上升速率逐渐变大，固定碳是可燃性物 质，固定碳的存在会影响煤的发热值，煤的发热值 会随着固定碳的增加而变大。固定碳燃烧会放出大 量的热量， 致使煤尘爆炸最大压力上升速率变大。 2主成分分析 煤尘工业分析共测得 8 项指标，若是直接将最 大压力上升速率与这 8 项指标进行多元线性回归， 不仅计算量大， 而且由于因素间相互关联， 不能准确 判断出各个因素对最大压力上升速率的影响。因 此，煤质指标对煤尘爆炸影响的分析宜采用主成分 分析法。 2.1相关性分析 将表 1 中的 8 项煤质指标煤质指标记作自变量 x， 最大爆炸压力上升速率记作因变量 Y， 工业分析 所得的 8 项指标 （表 1）分别记作 x1、 x2、 x3、 x4、 x5、 x6、 x7、 x8。 利用 SPSS 对 x1、 x2、 x3、 x4、 x5、 x6、 x7、 x8， Y 进行相 关性分析。不同煤尘的 8 项煤质指标及最大压力上 升速率相关性系数见表 3。 由表 3 可以看出， Aad与 Fcad这 2 项指标相关性 为-0.963，是高度负相关关系。Fcad与 Vdaf这 2 项指 标相关性为-0.938，仅次于 Aad与 Fcad的负相关程 度， 也属于高度负相关。Mad与 Aad， Mad与 Fcad的相关 性分别为 0.702 和-0.721， 存在中等相关关系。 8 项煤质指标分别与最大压力上升速率进行相 关性分析，结果发现灰分与最大压力上升速率的相 关性系数为-0.875，即灰分与最大压力上升速率具 强的负相关关系，灰分的增加会导致最大压力上升 速率的降低。水分、 挥发分、 固定碳和最大压力上升 速率的相关性系数介于 0.3～0.8 之间， 表明水分、 挥 发分及固定碳与最大压力上升速率也存在一定的线 性关系。由此可见，用多元线性回归方法拟合最大 压力上升速率与煤质指标间的关系是合理可行的。 2.2煤质指标主成分的提取 将相关性系数表中煤质指标间的相关性系数转 化成矩阵形式，即可得煤质指标相关性矩阵。计算 相关矩阵的特征值， 各成分方差贡献率见表 4。 从表 4 可以看出，第 1 个主成分对应的特征根 为 5.359， 对应的方差贡献率为 66.992， 即第 1 主 成分解释了全部煤质指标信息的 66.992；第 2 个 主成分的特征根为 2.218，对应的方差贡献率为 27.731，即第 2 主成分解释了全部煤质指标信息 MadAadVadFcadAdVdVdafFcdY Mad Aad Vad Fcad Ad Vd Vdaf Fcd 1.000 0.702 -0.058 -0.721 0.718 0.010 0.669 -0.709 0.702 1.000 -0.120 -0.963 1.000 -0.074 0.811 -0.963 -0.058 -0.120 1.000 -0.146 -0.121 0.998 0.469 -0.149 -0.721 -0.963 -0.146 1.000 -0.964 -0.194 -0.938 1.000 0.718 1.000 -0.121 -0.964 1.000 -0.073 0.813 -0.964 0.010 -0.074 0.998 -0.194 -0.073 1.000 0.515 -0.196 0.669 0.811 0.469 -0.938 0.813 0.515 1.000 -0.937 -0.709 -0.963 -0.149 1.000 -0.964 -0.196 -0.937 1.000 -0.622 -0.875 0.362 0.776 -0.875 -0.321 -0.553 0.774 表 4各成分方差贡献率 Table 4Variance contribution rate of each component 成分 初始特征值 合计方差贡献率/累积/ 1 2 3 4 5 6 7 8 5.359 2.218 0.420 0.002 1.68610-5 6.53610-7 1.00210-13 -1.00010-13 66.992 27.731 5.253 0.024 0 8.17010-6 1.01910-13 -1.00310-13 66.992 94.723 99.976 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 44 ChaoXing Safety in Coal Mines 第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Vol．51No．1 Jan． 2020 表 6模型误差分析 Table 6Model error analysis 表 5单位正交化系数表 Table 5Unit orthogonalization coefficient 的 27．731。 前 2 个主成分的累计贡献率 （即 2 大主 成分各自方差贡献率之和） 达到 94．723％， 这说明前 2 个主成分已经反映原来 8 个煤质指标 94．723 （大于 85） 的信息。前 2 大成分占据数据变异性的 绝大部分。 同时，提取的前 2 项主成分对应的特征值分别 为 5．359 和 2．218，均大于 1，剩余的特征值均小于 1， 因此， 仅需提取前 2 个主成分对最大压力上升速 率进行线性拟合。 单位正交化系数见表 5。 由表 5 可得提取后的主成分 F1和 F2表达式如下 F1＝0．338x10．412x20．065x3-0．431x40．412x5 0．088x60．407x7-0．428x8（1） F2＝-0．119x1-0．180 x20．663x30．004x4-0．182x5 0．657x60．222x70．003x8（2） 式中 F1为第 1 大主成分； F2为第 2 大主成分。 2．3主成分的含义 提取的第 1 大主成分 F1中水分与灰分对最大 压力上升速率起抑制作用，灰分与水分的系数均比 较大，系数之和高达 0．75，所以该成分主要反映对 最大爆炸压力有抑制煤质指标的信息。所以，第 1 大成分 F1为负作用成分， 称之为抑制因子。 提取的第 2 大成分 F2中仅挥发分的系数高达 0．663， 即该指标对于 F2的影响较大。挥发分的增加 会使得最大压力上升速率变大，因此，第 2 大成分 F2为正作用成分， 称之为激励因子。 3多元线性回归模型 3．1标准化处理 最大压力上升速率的单位是 MPa/s 与提取的主 成分 F1和 F2量纲不同，为降低不同量纲对多元线 性回归造成的不利影响，煤尘爆炸最大压力上升速 率 Y 的原始数据及八大煤质指标均需经过标准化 处理。最大压力上升速率 Y 标准化公式为 yi *＝ yi-y s■ （3） 式中 yi * 为标准化后的最大压力上升速率； yi 为标准化前的最大压力上升速率；y 为 12 个原始最 大压力上升速率的平均值；s■为 12 个原始最大 压力上升速率的标准差。 经标准化处理后的 Y*为 Y*＝[0．278， -0．039， -0．089， 0．364， -0．521， 0．204， 0．021， -0．566， -0．085， 0．264， 0．251， -0．083]T 同理可得煤质指标数据标准化处理后的 xi*， 将 标准化后的煤质指标代入主成分 F1， F2的计算式 （1） 和式 （2） ， 即可得标准化后的主成分 F1*和 F2*。 3．2多元线性回归参数计算 常用的多元线性回归模型如下式 Y*＝β0β1F1*β2F2*（4） 式中 β0、 β1、 β2为拟合的线性回归系数； Y* 为标 准化的最大爆炸压力上升速率； F1*为标准化的第 1 大主成分； F2*为标准化的第 2 大主成分。 结合实际， 当各项煤质指标均为 0 时， 最大压力 上升速率为 0，因此为符合实际情况，常数项 β0为 0。通过 SPSS 软件进行运算， 可得 β1和 β2的值分别 为-0．331 和 0．326。 将 β 的数值回代入式 （4） ， 即可得到最大爆炸压 力上升速率的计算公式， 如下 Y*＝－0．331F1*0．326F2*（5） 3．3误差分析 模型误差分析见表 6。从表 6 可以看出， 该模型 的拟合度为 90．6，说明回归模拟与实际吻合度较 好，主成分 F1和主成分 F2可以较好的解释最大压 力上升速率。综上所述，此次多元线性拟合得到的 模型合理可靠。 4结论 1） 通过相关性分析发现部分煤质指标存在严重 的相关性， 最大的相关系数为-0．963， 属于高度负相 第 1 大主成分 F1第 2 大主成分 F2 Mad Aad Vad Fcad Ad Vd Vdaf Fcd 0．338 0．412 0．065 -0．431 0．412 0．088 0．407 -0．428 -0．119 -0．180 0．663 0．004 -0．182 0．657 0．222 0．003 模型拟合度 RR 方调整 R 方标准估计的误差 10．906a0．8210．7820．140 904 45 ChaoXing 第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Safety in Coal Mines Vol．51No．1 Jan． 2020 （上接第 41 页） ［12］ 范钢伟， 张东升， 卢鑫， 等．浅埋煤层采动导水裂隙动 态演化规律模拟分析 ［J］ ．煤炭科学技术， 2008， 36 （5） 18－19． ［13］ 许家林， 朱卫兵， 王晓振．基于关键层位置的导水裂 隙带高度预计方法 ［J］ ．煤炭学报， 2012， 37 （5） 762． ［14］ 余学义， 张恩强．开采损害学［M］ ．北京 煤炭工业出 版社， 2004 162－171． ［15］ 邢延团， 郑纲， 马培智．井下仰孔注水测漏法探测导 水裂隙带高度的研究 ［J］ ．煤田地质与勘探， 2004， 32 （S1） 186－190． 作者简介 陈辉 （1984） ， 男， 陕西长武人， 讲师， 工 学硕士， 毕业于西安科技大学， 主要从事煤矿开采损害与环 境保护、 安全评价等采矿教学及研究工作。 （收稿日期 2019-01-04； 责任编辑 陈洋） 关。因此， 需要在保留原始指标所含信息的基础上， 利用主成分分析法构建出新的成分指标。新的主成 分指标互不相关，且数量少于原始指标，通过降维 实现了简化计算的目的。 2） 在 12 种煤工业分析原始数据基础上利用主成 分提取法提取到 2 大主成分 F1和 F2， 分别是“抑制 因子” 和 “激励因子” 。 3） 运用多元回归法拟合出煤尘爆炸最大压力上 升速率与 2 大主成分 F1、F2的计算公式，并对该公 式进行检验， 拟合度达到 90．6， 证明该模型合理。 参考文献 ［1］ 杨书召．受限空间煤尘爆炸传播及伤害模型研究 ［D］ ． 焦作 河南理工大学， 2010． ［2］ 李文民．煤尘爆炸的特征及控制初探 ［J］ ．山西煤炭， 2005， 25 （3） 11－13． ［3］ 何朝远， 张引合．煤尘爆炸特性与挥发分的关系 ［J］ ．工 业安全与防尘， 1997 （11） 24－27． ［4］ 刘义， 孙金华．甲烷－煤尘复合体系中煤尘爆炸下限的 实验研究 ［J］ ．安全与环境学报， 2007， 7 （4） 129－131． ［5］ 何琰儒， 朱顺兵， 李明鑫， 等， 煤粉粒径对粉尘爆炸影 响试验研究与数值模拟 ［J］ ．中国安全科学学报， 2017， 27 （1） 53－58． ［6］ 李雨成， 刘天奇， 陈善乐， 等， 煤质指标对煤尘爆炸火 焰长度影响作用的主成分分析 ［J］ ．中国安全生产科 学技术， 2015 （3） 40－46． ［7］ 刘天奇， 李雨成， 罗红波．煤尘层最低着火温度变化规 律实验研究 ［J］ ．高压物理学报， 2018， 32 （3） 1－7． ［8］ 李润之．不同挥发分煤尘层最低着火温度变化规律研 究 ［J］ ．安全与环境学报， 2017， 17 （3） 954－957． ［9］ 姜海鹏， 司荣军， 李润之， 等．挥发分对煤尘云最低着 火温度的影响 ［J］ ．煤矿安全， 2014， 45 （2） 8－11． ［10］ 马祯， 刘佳．煤质成分对煤尘爆炸特性影响实验分析 ［J］ ．当代化工研究， 2018 （6） 2－3． 作者简介 景国勋 （1963） ， 河南襄城人， 教授， 博士生 导师， 博士， 1998 年毕业于西南交通大学， 北京理工大学博 士后出站， 现任安阳工学院院长， 主要从事安全系统工程、 安全人机工程、 瓦斯煤尘爆炸等方面的研究。 （收稿日期 2018-11-08； 责任编辑 王福厚） 46 ChaoXing