基于CO2/CO浓度与温度的烟煤自燃预测模型研究

本文主要探讨了指标气体与温度耦合的烟煤自燃预测模型的研究。在中国，烟煤作为一种重要的煤炭类型，其产量占据了煤炭总产量的较大比例，因此对烟煤自然发火的预测预报显得尤为重要。研究者们针对多家典型烟煤生产矿山收集了煤样，通过细致的烟煤程序升温氧化实验，深入分析了实验数据，发现CO2与CO浓度比值在自燃过程中扮演着关键角色。 研究表明，当CO2/CO浓度比值大于40时，烟煤的温度保持在较低水平，大约在70℃以下；而当温度超过160℃时，这个比值趋于一个常数值3。值得注意的是，在70℃到160℃的区间，CO2/CO浓度比值与温度之间存在一个连续变化的关系。为了建立低温条件下的烟煤自燃预测模型，研究人员选择了指数函数进行优化，提出了一个通用的形式，并根据不同煤样的特性，确定了各模型的系数与截距。 然而，研究者强调了预测模型参数（如系数和截距）的离散性，这意味着它们会因煤样的物理化学性质以及实验条件的差异而有所不同。因此，实际应用时需要根据具体的煤样特性和实验环境来调整模型参数，以保证预测的准确性。 经过实验监测数据的验证，提出的烟煤自燃预测模型展现出了良好的有效性和实用性。该模型不仅提供了理论依据，也为煤炭行业的安全生产提供了科学的决策支持工具。这一研究成果对于预防和控制烟煤自然发火，保障煤矿安全具有重要意义。 本文的核心内容是通过实证研究揭示了CO2/CO浓度比值与烟煤温度之间的关系，并据此构建了一种适用于不同煤样的自燃预测模型，这对于提升煤炭开采过程中的安全管理具有深远的影响。