煤炭氧化自燃早期预测:风速、温度与氧浓度的数值模拟

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该论文研究深入探讨了采场煤炭氧化自燃的早期预测预报问题,通过对采场内的关键物理条件——风速、采场温度和氧浓度的分析,论文构建了基于多孔介质渗流理论、传热学和弥散理论的数学模型。作者利用集合理论和模糊数学进行计算机数值模拟,以此模拟这些物理量的变化,以预测和预报煤炭自燃的发火程度以及其时空环境状态。 文中指出,采场,作为矿井生产和活动的核心区域,煤炭氧化自燃现象频繁,约占整体的一定比例。因此,对采场煤炭氧化自燃的早期预警和有效的控制策略具有重大意义,可以显著提升矿井的安全性和经济效益。目前,常见的预测方法主要依赖于气体指标,如一氧化碳(CO)的增加、氧气(O2)的减少以及甲烷(CH4)的增减。 然而,论文提出了新的思路,即通过数值模拟方法,根据采场煤炭自燃的必要条件——低温氧化特性、含氧风流和适宜的风速,来实现早期自燃的预测预报。风速、氧浓度和温度这三个因素的相互作用对煤炭氧化自燃的发生至关重要。即使在通常认为不具备自燃风险的环境中,只要风速合适、氧气充足且能积聚足够的热量,煤炭氧化自燃的可能性依然存在。 论文还提到了一项煤炭科学基金资助的课题,这表明这项研究得到了学术界的认可和支持。通过这个计算机数值模拟模型,研究人员能够更精确地掌握采场的实时动态,以便采取针对性的预防措施,防止或减缓煤炭自燃的发生,保障矿井的正常运作和人员安全。 这篇论文提供了一种创新的预测方法,旨在通过计算机模拟技术,对采场煤炭氧化自燃的早期行为进行精准预测,为矿井安全管理提供了科学依据和技术支持。