深部煤层瓦斯流动“呼吸效应”机理研究

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矿井瓦斯积聚与超限一直是威胁煤矿安全生产的重要因素,尤其是随着采煤深度的不断增加,煤岩地质结构变化使得瓦斯渗透涌出规律更为多样。而深部矿井通风系统的自身复杂性、风阻多元性、主通风机常规倒机等因素引起的井下间断通风情况,进一步增加了深部矿井瓦斯积聚的概率。本文正是基于深部矿井间断通风这种生产实际,研究通风风流在启停过程中不同流速下对井下煤壁面内部瓦斯渗透影响的“呼吸效应”,以及这种“呼吸效应”对煤壁面外部、采煤工作面、以及采空区流场空间内瓦斯浓度分布规律的影响。同时,提出相应技术解决方案,实现深部矿井连续通风技术的实际应用。本文主要研究内容及成果如下:(1)本文从深部矿井间断通风产生的宏观原因进行分析,系统总结了三类7个因素导致的间断通风情况;然后以主通风机倒机过程为例,对间断通风条件下通风风流产生“呼吸效应”的流动过程进行分析;进而在“呼吸效应”作用条件下,构建了瓦斯-空气混流状态下的“呼吸效应”物理模型,并结合双重孔隙介质煤体结构模型,进一步完善了煤体结构中瓦斯-空气分子混流模型;在此基础之上,对瓦斯-空气双组分气体的混流控制方程进行推导,并对煤基质系统、煤体裂隙系统的渗透率动态演化进行了数学描述,完整科学的阐述了深部煤层瓦斯流动“呼吸效应”概念。(2)采集多组深部煤层煤样,对煤样的渗透特性基础参数和孔隙结构进行了实验室分析,利用中国矿业大学安全工程学院的煤岩应力-渗透耦合仪,在不同初始围压煤样卸载实验过程中,模拟分析了深部煤层煤岩处于不同应力条件下煤体结构渗透率的变化特性,并通过数学拟合方法得出轴向应变与渗透率的数学关系。对深部煤层内瓦斯流动的原动力和渗透阻力进行实验分析。(3)运用数值模拟实验方法,对采煤松动区“呼吸效应”条件下瓦斯流动进行数值模拟实验分析。并以试验工作面作为工程研究背景,构建数值计算模型,通过井下工作面实测结合数学分析,对非定常的间断通风风流条件进行确定,进而通过对煤体结构煤壁面内部和外部截取特征分析线的方法,对不同通风流速条件下煤壁面内部瓦斯渗透及煤壁面外部近壁面流场内瓦斯-空气混合流动的“呼吸效应”进行研究。在数值计算过程中,对N-S流体运动方程进行线性化推导,实现了该偏微分方程组在数值计算过程中计算的简化,提高了数值计算效率,优化了煤岩多孔介质内瓦斯渗流数值计算的算法。(4)对井下流场空间内瓦斯浓度分布特征进行分析,并提出技术解决方案。采用数值模拟方法对间断通风“呼吸效应”条件下井下流场空间内瓦斯浓度分布进行分析,总结深部煤层间断通风条件下井下瓦斯积聚特性。同时,提出相应技术解决方案,依托与试验矿井所在煤矿合作的科研项目《防止煤矿局部瓦斯短暂超限与矿井不间断通风研究》,在试验工作面实现了矿井连续通风技术的实际应用,通过井下实测分析,验证了解决方案的安全可靠性。
致谢第3-4页
摘要第4-6页
abstract第6-7页
变量注释表第17-20页
1 绪论第20-32页
    1.1 研究的背景及意义第20-21页
    1.2 国内外研究现状第21-28页
    1.3 存在的主要问题第28-29页
    1.4 研究内容及技术路线第29-32页
2 深部煤层瓦斯流动“呼吸效应”理论基础第32-47页
    2.1 矿井间断性通风产生的原因第32-35页
    2.2 倒机过程中矿井内风流流动过程分析第35-39页
    2.3“呼吸效应”作用过程分析第39-46页
    2.4 本章小结第46-47页
3 深部煤层采动煤岩瓦斯渗透特性实验研究第47-65页
    3.1 煤样渗透特性基本参数测定第47-51页
    3.2 煤样孔隙结构特征第51-55页
    3.3 卸围压条件下深部煤岩渗透特性研究第55-64页
    3.4 本章小结第64-65页
4 数值计算方案及算法优化第65-76页
    4.1 数值模拟计算整体方案第65-66页
    4.2 数值模拟计算的算法优化第66-69页
    4.3 优化算法数值求解器的构建第69-74页
    4.4 本章小结第74-76页
5 采煤松动区“呼吸效应”下瓦斯流动数值模拟研究第76-100页
    5.1 数值计算模型的构建第76-77页
    5.2 计算模型网格划分与无关性验证第77-80页
    5.3 边界条件的设定第80-85页
    5.4 计算结果分析第85-98页
    5.5 本章小结第98-100页
6 井下流场空间内瓦斯分布及连续通风技术应用第100-117页
    6.1 采空区原始瓦斯条件设置第100-102页
    6.2 间断通风条件下井下流场空间内瓦斯分布特性第102-110页
    6.3 矿井连续通风技术实效分析第110-115页
    6.4 本章小结第115-117页
7 结论第117-122页
    7.1 主要结论第117-119页
    7.2 主要创新点第119-120页
    7.3 研究展望第120-122页
参考文献第122-131页
附录第131-133页
作者简历第133-136页
学位论文数据集第136页
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