Application of intelligent top-coal caving technology in overlying aquifer protection of extra-thick coal seam
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摘要:
我国内蒙古东部和新疆北部草原地区煤炭及地下水资源丰富,煤矿高强度开采形成的采动裂隙易导通强富水含水层,极易引起上覆岩层的地下水系统破坏,更容易发生突水溃砂事故,尤其含水层下综合机械化放顶煤开采的放煤高度难以控制。以特厚煤层上覆含水层系统保护为研究对象,以含水层保护和水砂灾害安全防控为研究目标,研发特厚煤层上覆含水层保护的智能放顶煤关键技术,应用井工煤矿动力突水溃砂防控技术,得出特厚煤层上覆地下水系统保护的根本途径。研发应用一种智能放顶煤技术,包括顶煤运移跟踪系统、多轮记忆放煤方法及系统。基于水文地质条件精细探查、覆岩破坏高度的实测、顶煤采放高度确定,应用多轮记忆放煤智能放顶煤技术,控制采动裂隙带高度。以应用工作面为例,应用水文地质精细探查与钻探验证、覆岩破坏高度获取、智能放顶煤技术后,在工作面回采过程中实现了上覆含水层水砂灾害的安全精准控制,有效保护了煤层上覆强富水含水层。
Abstract:The grassland areas in eastern Inner Mongolia and northern Xinjiang are rich in coal and groundwater resources. The mining fissures formed by high-intensity coal mining are easy to lead to the strong water-rich aquifer, and it is very easy to cause the destruction of the groundwater system in the overlying strata, the accident of water inrush and sand inrush is easy to happen, especially the height of coal caving is difficult to control in fully mechanized top coal caving mining under aquifer. In this paper, the system protection of overlying aquifer in extra-thick coal seam is taken as the research object, the protection of aquifer and the safety control of water-sand disaster are the research objectives, and the key technology of intelligent caving for overlying aquifer protection in extra-thick coal seam is developed, based on the technology of preventing and controlling water inrush and sand inrush in coal mine, the fundamental way of protecting the groundwater system above the extra-thick coal seam is obtained. An intelligent top-coal caving technology is developed and applied, including top-coal movement tracking system, multi-round memory caving method and system. Based on the precise exploration of hydrogeological conditions, the actual measurement of overburden failure height and the determination of top coal caving height, the intelligent top coal caving technology of multi-round coal caving is applied to Control the height of mining fracture zone. Taking the applied working face as an example, the hydrogeological fine exploration and drilling verification, the acquisition of overburden failure height and the intelligent top-coal caving technology are applied, the safety and precise control of water-sand disaster in overlying aquifer is realized in the process of mining, and the overlying strong water-rich aquifer is effectively protected.
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Keywords:
- top coal movement tracking system /
- multi-wheel memory coal drawing method and system /
- overburden fine geological exploration /
- overburden failure height measurement /
- mining and drawing height intelligent control /
- overburden aquifer protection /
- water-sand disaster prevention and control
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0. 引 言
我国内蒙古东部草原和新疆北部草原的煤炭及地下水资源丰富,国家大型煤电基地的能源保供任务繁重,煤矿高强度开采形成的采动裂隙易导通强富水含水层[1],在强富水含水层下综放开采极易引起上覆岩层的地下水系统破坏,更容易发生突水溃砂事故,进而形成群死群伤的公共安全事故。我国草原地区都位于国家生态安全区,具有酷寒、半干旱、土壤瘠薄等生态脆弱特征,高强度开采与煤电开发对生态损伤如不加以正向干预,必然引发生态环境问题,进而直接影响区域和国家生态安全;尤其含水层下综合机械化放顶煤开采的放煤高度难以控制,更容易引起上覆地下水系统破坏。因此研究特厚煤层上覆含水层保护的智能放顶煤关键技术,是解决井工煤矿动力突水溃砂和地下水系统保护的根本途径。
智能放煤是实现智能放顶煤开采的关键核心技术,低照度、小空间、高粉尘、煤矸叠压、声振信号干扰、夹矸误识别等问题严重制约智能放煤技术开发[2],基于声波[3-4]、近红外光谱[5]、自然射线[6-9]、图像识别智能放煤技术[2]、微波加热-红外探测的主动式煤矸识别方法[10]等的放煤过程自动控制系统试验研究,建立智能化放煤控制体系[11]为智能放顶煤提供了很好的模式选择。
基于特厚煤层上覆含水层保护要求采放高度要相对稳定,在割煤高度稳定的情况下放煤高度相对稳定,控制开采的导水裂隙带高度不与上覆含水层导通。研究记忆放煤时序控制的智能放煤模式[12-13]是解决问题的有效途径。自动记忆放煤工艺控制主要通过液压支架控制器对示范放煤过程进行自记忆学习,并根据学习的示范放煤过程进行自动放煤控制。首次放煤时,需要开启液压支架控制器的学习模式,由人工进行放煤示范,支架控制器对人工示范过程进行记忆学习,并将学习记录的放煤示范数据发送至示范数据分析处理模块,形成自动放煤控制工艺流程,完成人工示范放煤后,关闭液压支架控制器的学习模式,液压支架控制器则将按照自记忆学习形成的自动放煤控制工艺流程执行[14-15]。阐述了一种智能放顶煤技术,包括顶煤运移跟踪系统、多轮记忆放煤方法及系统研发应用,特厚煤层上覆含水层保护与安全控制技术应用。
1. 特厚煤层上覆含水层保护和水砂防控的技术路线
1.1 技术路线框架
以特厚煤层上覆含水层系统保护为研究对象,以含水层保护和水砂灾害安全防控是研究目标,制定技术路线框架。分析区域地质构造、地层起伏、煤岩层工程地质特征,根据上覆含水层和隔水层位置,分析测算开采上覆裂隙带破坏高度,对比允许上覆裂隙带破坏高度,建立采前地质模型(图1),设计工作面采煤高度M(单位为m),顶煤平均厚度nM(单位为m,n为常数取值0~3),允许上覆裂隙带破坏高度k(n+1)M(单位为m,k为裂采比),设计保护煤柱厚度Hb(单位为m)依据《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规范》[16]选取方法,即开采区域的地质采矿条件及保护层的隔水性综合确定。
1.2 含水层保护与水砂防控技术
1.2.1 精细物探和钻探验证技术
特厚煤层综放开采要实现上覆含水层有效保护和安全开采,首先针对开采区域的地球物理属性和巷道金属设施对物探干扰因素,选择瞬变电磁、直流电法、并行电法[17-18]或其他物探方法,进行煤层顶板富水性探测,修正外部干扰因素,确保上覆岩层的探查结果准确。基于矿井地质勘探钻孔和物探提供的地质体靶心,设计制定井下探放水措施,在工作面开采前对导水裂隙带波及到的范围进行钻探验证,疏放导水裂隙带范围的岩层静储量水,从而建立了精细的水文地质体。
1.2.2 导水裂隙带高度实测
导水裂隙带高度测试与裂采比确定。导水裂隙带是煤层开采上覆含水层水进入采掘空间的主要通道,是上覆含水层系统破坏与突水溃砂事故的导水通道,应用钻孔注水法直接测量[19-20]其发育高度,对覆岩破坏高度进行分析研判,对比采放煤高度从而确定裂采比,即煤层顶板到裂隙发育最高位置的距离与采放高度比值。
1.2.3 煤层采放高度的精准设计
综放开采的煤层采放高度是覆岩破坏高度的决定因素,通常放顶煤的放煤工艺中,见矸石关门的全厚放顶煤方法保证了工作面煤炭的采出率。而放顶煤开采过程中,要保护煤层上覆含水层,防止导水裂隙带异常增高而导通水含水层,就必须确定放顶煤开采允许的裂隙带高度,保持覆岩破坏发育高度小于允许破坏高度。研究智能放顶煤关键技术,实现裂隙带高度智能控制,进而达到含水层保护和安全开采目标。
1.3 智能放顶煤关键技术研究
1.3.1 顶煤运移跟踪系统
实现特厚煤层上覆含水层保护控制的智能化放顶煤开采关键在于如何在放煤过程中实时测量放煤高度并进行反馈控制,以及如何利用先进放煤工艺尽可能降低对上覆含水层的破坏。为此,提出采用顶煤运移跟踪系统来实时跟踪测量顶煤放落情况,并将测量结果反馈至支架电液控制系统,进而实现对顶煤放落高度的精确控制。顶煤运移跟踪系统如图2所示,主要包括顶煤运移跟踪标签、接收器和中心计算机。
顶煤运移跟踪标签由外壳、电池、标签主板组成,通过结构优化,使其密度与煤体相当,保证顶煤运移跟踪标签随顶煤运动。外壳负责保护内部电路,具备防潮、防震功能。电源采用锂亚电池为标签主板供电。标签主板由控制芯片、无线信号发送模块、加速度传感器及其供电模块组成。顶煤运移跟踪标签通过钻孔放置在顶煤内部的预定位置,该预定位置对应为事先分析模拟得出的能有效防护上覆含水层的采放高度,为了能够精确评估多轮放煤工艺对上覆含水层的破坏情况,可以在一个钻孔的不同深度放置多个标签。
标签内嵌的加速度传感器在感知震动信号后启动,记录顶煤开采时间。待顶煤运移跟踪标签脱离煤层掉落至后部刮板输送机时,由于此时顶煤运移跟踪标签再次恢复为重力加速度,记录当前时间为开采结束时间。无线信号发送模块按固定频率对外发送无线信号,无线信号内容包括标签主板的编号及时间信息,供接收器识别接收。通过此种方式,能够精确记录不同层位的顶煤放落的时间,一方面作为控制顶煤放落高度的依据,另一方面可以作为工作面回采过程采用多轮记忆顺序放煤的控制参数,如图3所示。接收器主要由包括控制模块、存储模块、显示模块、无线模块以及多种通讯接口组成。
接收器采用“整体隔爆+本质安全型”设计方案,通过煤安认证的外置电源或井下电路直接连接供电,主要功能在于接收顶煤运移跟踪标签发送的无线信号并进行处理。接收器采集到的信号包括标签主板编号,标签主板发送信号时间以及顶煤运移跟踪标签启停时间。将上述信息处理后,通过现场总线将信息上传至中心计算机。中心计算机通过工控组态软件及现场总线接收接收器上传的信息。将信息处理后,在人机界面显示标签主板编号及时间。并对顶煤运移跟踪标签启停时间进行处理得到每一轮次的放煤时间,作为后续放煤过程的控制参数。
1.3.2 基于顶煤运动感知的多轮记忆放煤方法及系统
多轮放煤工艺能够有效控制煤岩分界面的均匀下沉,可以有效降低对上覆含水层的破坏。通过数值模拟和相似模拟等手段,能够评估不同放煤轮数及参数对上覆含水层的破坏情况,进而制定最合适的放煤工艺及相应控制参数。然而,在实际放煤过程中,如何精确制定每轮放煤时间以及如何实现放煤精准控制依然是一大难题。本文在顶煤运移跟踪系统的基础上,结合运动感知技术,提出了多轮记忆放煤控制系统及方法,实现了综放工作面放煤口自动开闭决策、顶煤安全高效回收。
多轮记忆放煤控制系统基本原理是根据顶煤静止时,其顶煤运移跟踪标签的比力矢量和应恒等于单位重力加速度这一基本原理,通过实时监测顶煤运移跟踪标签内部的三轴加速度计传感器三轴比力的矢量和及其变化率,来判断放煤过程的各个阶段,如未开始放煤、放煤中和放煤停止,并记录每一轮放煤的时间。记三轴加速度计的测量值为fx, fy和fz,单位重力加速度为g,加速度计三轴比力矢量和为
$$ f = \sqrt {f_x^2 + f_y^2 + f_{\textit{z}}^2} $$ 放煤过程的判断准则为。未放煤:f=g,ḟ=0;放煤中:f˂˂g,ḟ≠0;标签掉落:f=0,ḟ=0;标签撞击刮板机:f˃˃g,ḟ≠0。
多轮记忆放煤过程如下:
第一轮放煤过程:在t1时刻,跟踪标签内置加速度计的3个敏感轴测量各自的比力值,矢量和等于单位重力加速度,即f=g,且在静止状态下保持不变,即变化率ḟ=0;放煤开始,跟踪标签在重力作用下随顶煤向下运动,处于部分失重状态,因此其比力值矢量应小于单位重力加速度,即 f<<g,且其比力值矢量和变化率ḟ≠0;当本轮次放煤结束时,还未放出的跟踪标签再次处于静止状态,比力值矢量和f=g,变化率为ḟ=0,此时为t2时刻,即第一轮放煤时间为Δt=t2−t1。其余轮次放煤过程同第一轮放煤过程。当跟踪标签从放煤口放出,与刮板输送机发生碰撞,会产生较大的加速度且随时间变化,因此其比力矢量和f >> g,变化率ḟ≠0。
放煤时间测量示意如图4所示。
1.3.3 顶煤高度的智能控制
根据煤层与上覆含水层之间距离的不同,把距离相近的一段设定允许放煤高度。基于顶煤运移跟踪系统和多轮放煤时间测定,通过时间用程序控制的智能放煤量,精准掌握放煤高度。而人工采放煤见矸关门,放煤高度过大而导通顶板含水层。因此顶煤高度的智能控制是实现上覆含水层系统保护关键,也避免了突水溃砂事故发生。
2. 智能放顶煤技术在特厚煤层上覆含水层保护中的应用
2.1 应用工作面的水文地质参数
王家臣[21]将特厚煤层定义为厚度在12 m以上的煤层。当煤层厚度超过20 m,自煤层顶板向底板划分为厚10~15 m的分层[21]。本文的应用工作面为走向长3 100 m,工作面长度240 m,倾角2°~6°,埋深350~420 m。开采煤层为煤层的合并区域,总厚度平均35 m,上分层厚度取10 m;直接顶为第Ⅲ隔水层,为粉砂岩、泥岩与煤互层,平均厚度为40 m;上覆第Ⅲ含水层:以砂质砾岩为主、细砂岩泥岩,泥质或凝灰质胶结,厚度分布不均匀以零星的含水体分布,单位涌水量为0.562~2.296 L/(s·m),平均厚度30 m;上覆的第Ⅱ隔水层:为砂岩、砾岩和泥岩凝灰质胶结,砂岩及砂砾岩平均占75%,泥岩占25%,单向抗压强度粗砂岩超过10 mPa,岩石强度低,岩性软,属软弱岩层,该隔水层平均厚度75 m;上覆第Ⅱ含水层,即保护的目标含水层,岩性为砾岩、砂砾岩特征的含水层,全区分布平均厚度为72 m,单位涌水量为0.562~2.296 L/(s·m),渗透系数1.47~2.972 m/d,属强富水含水层。开采煤层与覆岩结构特征如图5所示。
2.2 上覆岩层的精细探查与钻探验证
本次回采的应用工作面采用瞬变电磁法、无线电波透视法对水文地质和地质构造进行精细探测,并进行综合对比分析,结合现有地质资料和现场探测条件,判断该回采工作面面内共有5个低阻异常区,如图6所示,主要为顶板Ⅲ含砂砾岩含水层及裂隙影响所致,分别命名为YC1、YC2、YC3、YC4、YC5。
根据工作面西部含水层赋存较厚,中部含水层局部赋存,东部岩层富水性较差相关情况,结合物探结果分析富水性强弱关系为:YC1>YC3>YC2>YC4>YC5。按照物探先行钻探验证的原则,在工作面两巷道布置钻孔对上覆含(隔)水层岩性、厚度变化、导水构造以及煤厚变化等要素进行验证。对回采工作面物探异常区加密了钻孔,5个低阻异常区均为第Ⅲ含水层,第Ⅲ含水层不连续分布,与第Ⅱ含水层之间为隔水层,在钻探验证过程中,对导水裂隙带波及到的含水层进行探查,对低阻异常区范围内的第Ⅲ含水层水进行了疏放,在应用工作面两巷道布置25个钻孔,探明了煤层顶界面到第Ⅱ含水层的距离为130~150 m,如图7所示。
2.3 覆岩破坏高度实测与采放高度设定
导水裂隙带是强富水含水层水进入采掘空间的主要通道,其发育高度主要通过钻孔注水法直接测量[22-24]。为了进一步掌握应用工作面煤层开采后的覆岩破坏高度,在地面布设采后垮落带、导水裂隙带的“两带”实测钻孔,主要通过记录钻孔水位埋深变化曲线、钻孔循环液漏失量来判断垮落带和导水裂隙带顶界[25-27]。
实测工程布置在相邻工作面,施工采前孔与采后孔2个钻孔进行观测,目的是进行对比验证,更为准确地确定“两带”高度,2个钻孔按设计要求进行施工,2个钻孔平面距离为5.68 m,可认为具有相同的地质特征,采后孔在工作面推过采前孔30 d后开始施工,通过2个钻孔的冲洗液漏失量观测、水位观测、钻孔电视、钻孔岩心分析对比。采煤工作面的采放厚度为7.7 m,在孔深293.35 m处,冲洗液漏失量突然增加,水位急剧下降,孔内水位未降至孔底的原因是软弱岩层破坏后经长期稳定下部裂隙闭合,孔内水位与采空区未沟通,推测此处为冒落带顶点,距离煤层顶板为36.65 m,为冒落带发育高度,冒高采厚比为4.76。根据采后孔冲洗液漏失量及水位观测结果,推测孔深246.22 m处为导水裂缝带顶点,此处距离煤层顶板为83.78 m,为导水裂缝带发育高度,裂采比为10.88。且该矿多次试验实测对比,把该矿综放开采的实测裂高采厚比,即裂采比确定为11。
放顶煤开采过程中,要保护煤层上覆含水层,防止导水裂隙带导通含水层,就必须保持覆岩破坏发育高度小于允许破坏高度。依据《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规范》[16]六十六条和七十三条规定,结合该矿第Ⅱ隔水层底板有20 m为泥岩凝灰质胶结,隔水性能好,试采的5个工作面,保护煤柱厚度1.5倍采厚,即Hb确定为20 m;应用工作面探查煤层顶界面到第Ⅱ含水层的距离为130~150 m。煤层顶界面到第Ⅱ含水层的距离为最小为130 m,允许裂隙带高度最小110 m。依据实测的裂采比11计算,煤层采放高度最小设定为10 m。
2.4 顶煤运移跟踪与采放高度控制
顶煤运移跟踪与采放高度控制系统如图8所示。顶煤运移跟踪标签的外壳高16 cm,直径4 cm,结构优化后密度与煤体相当,约为
1400 g/cm3。使用前对每个标签主板进行ID编号,如 01 01(代表01号孔的01号标签),同步加速度传感器以及2.4G信号无线发送模块的时钟,确保采集到的时间为采集时刻的北京时间。加速度传感器在煤层启动时刻及掉落至后部刮板输送机时记录时间。顶煤运移跟踪标签编号完成后,将其固定于预定位置。在放煤过程中,顶煤运移跟踪标签随着顶煤从放煤口放出,通过后部刮板输送机和转载机传送到皮带输送机传送带上。
接收器分为主机和从机2种工作模式。从机置于液压支架和传送带两侧,主机置于中心计算机附近。接收器从机的主要功能为采集顶煤运移跟踪标签发送的信息,实时显示并记录对应的编号信息、放煤启停时间和信号接收时间,并将该信息通过CAN总线上传至接收器主机。
接收器主机的主要功能为接收并显示从机上传的顶煤运移跟踪标签的地址信息、放煤时间和信号接收时间,并通过485总线及相应外置通讯模块将信息发送至中心计算机。同时,主机也具备2.4G无线信号接收模块用于接收器从机未收到的顶煤运移跟踪标签所发送的信息。
中心计算机接收到顶煤运移跟踪标签的地址信息、放煤时间和信号接收时间后,判断地址信息是否首次接收到,并通过工控组态软件将采集到的信息进行实时动画演示。对时间信息进行相应计算后,可以得到每一轮次放煤时间,从而推算下一轮次的放煤时间,实现综放工作面放煤口自动开闭决策和顶煤安全高效回收的自动化放煤。
2.5 顶煤运移时间测量试验
顶煤运移时间测量采用基于阈值的测量算法,由于在静止状态下顶煤运移跟踪标签的比力矢量和恒等于单位重力加速度,其单位重力加速度为g,因此为了确保对静止状态的准确判断,将静态阈值选择为0.1g,即比力矢量和位于(0.9~1.1)g区间认为顶煤处于静止状态,根据前述的放煤过程判断准则,识别顶煤运动起始点与终止点。
为了检测时间测量效果,采用3个独立的标签进行多次坠落试验,分别得出3组实验值,其实验结果如表1所示,测得的平均下落时间为510.8 ms,方差为0.000 64,而理论计算的值为451.72 ms,误差13.07%,结果表明采用基于阈值的测量算法进行时间采集是可行的。
表 1 基于阈值的时间测量算法的时间测量结果Table 1. Time measurement results of time measurement algorithm based on state threshold组数 下落时间/ms 1 510.9 529.9 509 513 487.9 487.9 529.9 509 510.9 490 487.9 552.9 532 553 510.9 513 490 490 487.9 472.9 2 515 515 463.9 509 467 529.9 509 509 551 490 510.9 469 490 487.9 509 552 470.9 490 510.9 490 3 529.9 509 536 469 534 552 529.9 532 555 555 509 532 487.9 467 509 551 529.9 509 533.9 509 平均值 510.8 方差 0.000 64 误差 13.07% 2.6 多轮记忆放煤方法
多轮记忆放煤的顶煤运移跟踪标签设置如图9所示。将拟定需要开采的综采工作面上的液压支架的顺序编号为1号,2号,3号,…,N号,N+1号,N为不小于1的整数。
将放置在第N号支架上规定位置处的顶煤运移跟踪标签的顺序编号为1号,2号,···,X号,X+1号,X为不小于1的整数。根据实际开采情况,同一液压支架上的每个顶煤运移跟踪标签需放置在距煤岩分界面处的指定位置,并按顺序编号。
为配合多轮放煤,顶煤运移跟踪标签ID编号形式为“N—X”,从而记录位置信息,如图10所示,即表示第N个液压支架上放置X个顶煤运移跟踪标签,且顶煤运移跟踪标签放置在距煤岩分界面处的规定位置处。模块接收信号后,在控制单元的处理下,获取其中蕴含的信息,并将相关信息进行存储、实时显示和传递。
接收器通过煤安认证的外置电源或与井下电路直接连接供电,分为主机和从机2种工作模式。
接收器从机的主要功能为采集顶煤运移跟踪标签发送的信息,实时显示并记录对应的位置信息、放煤时间和无线信号接收时间,并将该信息通过现场总线上传至接收器主机。
接收器主机的主要功能为接收并显示从机上传的顶煤运移跟踪标签的位置信息、放煤时间和信号接收时间,并通过现场总线及相应通讯模块将信息上传至中心计算机。
中心计算机接收到顶煤运移跟踪标签的位置信息、放煤时间和信号接收时间后,判断地址信息是否首次接收到,并判断该地址信息对应的顶煤运移跟踪标签的初始布设位置是否处于煤岩分界面,从而向电液控制系统发送控制指令,控制综放支架关闭放煤口;并通过上位机软件将采集到的信息进行实时动画演示。
对时间信息进行相应计算后,可以得到每一轮次放煤时间,从而推算下一轮次的放煤时间,实现自动化多轮放煤。
放煤前,对每一个顶煤运移跟踪标签进行ID编号,将其固定于指定位置。在放煤过程中,顶煤运移跟踪标签随着顶煤从放煤口放出,通过刮板输送机和转载机传送到传送带上。在液压支架和传送带两侧装有接收器从机,其内嵌的无线接收模块负责接收顶煤运移跟踪标签发出的无线信号,识别后将对应的位置信息、放煤时间和信号接收时间传送给接收器主机,并进一步传递给中心计算机,通过软件进行动画实时演示。
与此同时,中心计算机通过计算第N号支架处的,第X个顶煤运移跟踪标签随顶煤放出的时间,可推算第N+1号支架的第X个顶煤运移跟踪标签跟随顶煤放出所需的时间,即下一轮次的放煤时间。以此类推,中心计算机能控制放煤口自动开闭决策,实现自动化多轮放煤。
2.7 智能放顶煤技术应用
根据应用工作面煤层赋存地质条件,自工作面切眼开始,煤层顶界面到第Ⅱ含水层的距离130~135、135~140、140~150 m,设定煤层采放允许高度分别为10、10.45和10.9m。实施情况如下:
1)从工作面开切巷到走向长度300 m位置,煤层顶界面到第Ⅱ含水层的距离为130~135 m,采放煤高度设定为10 m,割煤高度3 m,放煤高度7 m,顶煤运移跟踪判断多轮放煤时间测定为20s,按照20s设置记忆多轮放顶煤控制程序,裂隙带高度控制在110 m以内。
2)从工作面走向长度300 m到走向长度600 m位置,煤层顶界面到第Ⅱ含水层的距离为135~140 m,该段实际大部分煤厚为11 m,把采放煤高度设定为10.45 m,割煤高度3 m,放煤高度7.45 m,顶煤运移跟踪判断多轮放煤时间测定为22 s,按照22 s设置记忆多轮放顶煤控制程序,裂隙带高度控制在115 m以内。
3)从工作面走向长度600 m到走向长度
1200 m位置,煤层顶界面到第Ⅱ含水层的距离为140~150 m,该段实际大部分煤厚为11 m,把采放煤高度设定为10.9 m,割煤高度3 m,放煤高度7.9 m,顶煤运移跟踪判断多轮放煤时间测定为23 s,按照23 s设置记忆多轮放顶煤控制程序,裂隙带高度控制在120 m以内。当煤厚不同时,不同位置的顶煤运移跟踪标签在多轮放煤时的放煤时间不同。为了明确几轮放煤以及哪个层位的顶煤运移跟踪标签对应哪一轮放煤,需要结合实际情况进行综合分析。首先,根据煤层的厚度和每轮放煤的高度,可以确定需要放几轮煤。例如,在上面第一个工作面区域,放煤高度为7 m,由于每轮放煤高度为2.3 m[28],因此大约需要3轮来放完顶煤。所以,每个液压支架上方需要设置3个顶煤运移跟踪标签(实际应用中,顶煤运移跟踪标签的具体数量可能会受到多种因素的影响)。其次,针对不同位置的顶煤运移跟踪标签,需要根据其在煤层中的层位和编号,结合每轮放煤的高度和时间,来确定其对应的放煤轮次。例如,对于靠近煤层底部的顶煤运移跟踪标签,其可能在第一轮放煤时就开始放出顶煤,而位于煤层中部的顶煤运移跟踪标签则可能在第二轮或第三轮放煤时开始放出顶煤。应用工作面已实施智能放顶煤技术,上覆强富水含水层达到了有效保护,没有发生突水溃砂事故,工作面煤炭回采率达到98%。
3. 结 论
1)研发的智能放顶煤关键技术是通过一种顶煤运移跟踪标签发射信号,中心计算机根据接收信号时间等通过工控组态软件得到每一轮次放煤时间,从而实现综放工作面放煤口定时自动开闭决策,从而精准控制放煤高度。该智能放顶煤技术研发并在示范工作面应用,精确控制覆岩破坏高度与允许破坏高度一致,实现开采煤层上覆强富水含水层有效保护和水砂灾害的安全防控。
2)应用该智能放顶煤技术,是通过顶煤运移时间设置实现放煤高度精准,从而精准控制裂隙带高度,因此在实施过程中,要根据煤层厚度变化和煤层顶板到强富水含水层之间距离变化,分段测量放煤时间,设置工控组态软件,没有实现裂隙带与含水层之间保护层自学习智能控制功能。
3)该智能放顶煤技术在特厚煤层上覆含水层保护中的应用,与传统的人工放顶煤或疏水开采相比,能够有效保护了煤层上覆含水层,与传统的留设防水安全煤岩柱开采相比,煤炭回收率显著提高。
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表 1 基于阈值的时间测量算法的时间测量结果
Table 1 Time measurement results of time measurement algorithm based on state threshold
组数 下落时间/ms 1 510.9 529.9 509 513 487.9 487.9 529.9 509 510.9 490 487.9 552.9 532 553 510.9 513 490 490 487.9 472.9 2 515 515 463.9 509 467 529.9 509 509 551 490 510.9 469 490 487.9 509 552 470.9 490 510.9 490 3 529.9 509 536 469 534 552 529.9 532 555 555 509 532 487.9 467 509 551 529.9 509 533.9 509 平均值 510.8 方差 0.000 64 误差 13.07% -
[1] 刘生优,樊振丽,尹希文,等. 强富水含水层下综放开采水砂防控关键技术[J]. 煤炭学报,2020,45(8):2880−2889. LIU Shengyou,FAN Zhenli,YIN xiwen,et al. Key technology of water sand prevention and control in fully mechanized caving under strong water-rich aquifer[J]. Journal of China Coal Society,2020,45(8):2880−2889.
[2] 王家臣,潘卫东,张国英,等. 图像识别智能放煤技术原理与应用[J]. 煤炭学报,2022,47(1):87−101. WANG Jiachen,PAN Weidong,ZHANG Guoying,et al. Principle and application of intelligent coal discharge technology based on image recognition[J]. Journal of China Coal Society,2022,47(1):87−101.
[3] 赵明鑫. 综放煤矸放落的环境特征及自动识别的影响因素研究[D]. 徐州:中国矿业大学,2020. ZHAO Mingxin. Study on environmental characteristics of coal caving and influencing factors of automatic identification in fully mechanized caving[D]. Xuzhou:China University of Mining and Technology,2020.
[4] 宋庆军. 综放工作面放煤自动化技术的研究与应用[D]. 徐州:中国矿业大学,2015. SONG Qingjun. Research and application of automatic caving technology in fully mechanized caving face[D]. Xuzhou:China University of Mining and Technology,2015.
[5] 向阳. 近红外光谱煤岩识别环境适应性研究[D]. 徐州:中国矿业大学,2020. XIANG Yang. Study on environmental adaptability of coal and rock identification by near infrared spectroscopy[D]. Xuzhou:China University of Mining and Technology,2020.
[6] 张宁波,刘长友,陈现辉,等. 综放煤矸低水平自然射线的涨落规律及测量识别分析[J]. 煤炭学报,2015,40(5):988−993. ZHANG Ningbo,LIU Changyou,CHEN Xianhui,et al. Fluctuation rule of natural rays at low level of coal caving and analysis of measurement and identification[J]. Journal of China Coal Society,2015,40(5):988−993.
[7] 张宁波,鲁岩,刘长友,等. 综放开采煤矸自动识别基础研究[J]. 采矿与安全工程学报,2014,31(4):532−536. ZHANG Ningbo,LU Yan,LIU Changyou,et al. Basic research on automatic identification of coal waste in fully mechanized caving[J]. Journal of Mining & Safety Engineering,2014,31(4):532−536.
[8] ZHANG Ningbo,LIU Changyou. Radiation characteristics of natural gamma ray from coal and gangue for recognition in top coal caving[J]. Scientific Reports,2018,8:190 doi: 10.1038/s41598-017-18625-y
[9] 张宁波. 综放开采煤矸自燃射线辐射规律及识别研究[D]. 徐州:中国矿业大学,2015. ZHANG Ningbo. Study on radiation regularity and identification of spontaneous combustion of coal and waste in fully mechanized caving[D]. Xuzhou:China University of Mining and Technology,2015.
[10] 刘闯. 综放工作面多放煤口协同放煤方法及煤岩识别机理研究[D]. 焦作:河南理工大学,2018. LIU Chuang. Study on cooperative coal caving method and coal-rock identification mechanism of fully mechanized caving face with multiple caving openings[D]. Jiaozuo:Henan Polytechnic University,2018.
[11] 霍昱名. 厚煤层综放开采顶煤破碎机理及智能化放煤控制研究[D]. 太原:太原理工大学,2021. HUO Yuming. Research on crushing mechanism of top coal in full-mechanized caving of thick coal seam and intelligent caving control[D]. Taiyuan:Taiyuan University of Technology,2021.
[12] 马英. 基于记忆放煤时序控制的智能放煤模式研究[J]. 煤矿机电,2015(2):1−5. MA Ying. Research on intelligent coal discharge model based on memory coal discharge time sequence control[J]. Colliery Mechanical Electrical Technology,2015(2):1−5.
[13] 马英. 综采放顶煤液压支架智能控制技术研究[D]. 北京:煤炭科学研究总院,2015. MA Ying. Research on intelligent control technology of hydraulic support for fully mechanized mining and caving top coal[D]. Beijing:China Coal Research Institute,2015.
[14] 王国法,庞义辉,任怀伟,等. 煤矿智能化开采模式与技术路径[J]. 采矿与岩层控制工程学报,2020,2(1):1−15. WANG Guofa,PANG Yihui,REN Huaiwei,et al. Intelligent mining mode and technical path of coal mine[J],Journal of Mining and Strata Control Engineering,2020,2(1):1−15.
[15] 王国法,张德生,等. 煤炭智能化综采技术创新实践与发展展望[J]. 中国矿业大学学报,2018,47(3):459−467. WANG Guofa,ZHANG Desheng,et al. Innovation practice and development prospect of intelligent fully mechanized technology for coal mining[J]. Journal of China University of Mining & Technology,2018,47(3):459−467.
[16] 国家安全监管总局,国家煤矿安监局,国家能源局等. 建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规范[M]. 北京:煤炭工业出版社,2017:29−41. [17] 刘盛东,刘静,戚俊,等. 矿井并行电法技术体系与新进展[J]. 煤炭学报,2019,44(8):2336−2345. LIU Shengdong,LIU Jing,QI Jun,et al. Technical system and new progress of parallel electrical method in mine[J]. Journal of China Coal Society,2019,44(8):2336−2345.
[18] 曹煜,刘盛东,唐润秋,等. 电法并行采集AM排列推导ABM排列技术研究[J]. 物探与化探,2016,40(6):1157−1165. CAO Yu,LIU Shengdong,TANG Runqiu,et al. Research on AM array derivation ABM array technique for parallel electrical acquisition[J]. Geophysical and Geochemical Exploration,2016,40(6):1157−1165.
[19] 孙亚军,徐智敏,董青红. 小浪底水库下采煤导水裂隙发育监测与模拟研究[J]. 岩石力学与工程学报,2009,28(2):238−245. SUN Yajun,XU Zhimin,DONG Qinghong. Monitoring and simulation study on the development of coal drainage fissure under Xiaolangdi reservoir[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2009,28(2):238−245.
[20] 申宝宏,孔庆军,许延春,等. 厚含水松散层下留防砂煤柱综放开采方法适应性研究[J]. 煤炭科学技术,2000,28(10):35−38. SHEN Baohong,KONG Qingjun,XU Yanchun,et al. Study on adaptability of full-mechanized caving mining method with sand control coal pillar under thick water-bearing loose layer[J]. Coal Science and Technology,2000,28(10):35−38.
[21] 王家臣. 厚煤层开采理论与技术[M]. 北京:冶金工业出版社,2009:28,226. [22] 徐智敏,孙亚军,高尚,等. 干旱矿区采动顶板导水裂隙的演化规律及保水采煤意义[J]. 煤炭学报,2019,44(3):767−776. XU Zhimin,SUN Yajun,GAO Shang,et al. Evolution of water-conducting cracks in mining roof in arid mining area and significance of water-conserving coal mining[J]. Journal of China Coal Society,2019,44(3):767−776.
[23] 张东升,李文平,来兴平,等. 我国西北煤炭开采中的水资源保护基础理论研究进展[J]. 煤炭学报,2017(1):36−43. ZHANG Dongsheng,LI Wenping,LAI Xingping,et al. Research progress on basic theory of water resources protection in coal mining in northwest China[J]. Journal of China Coal Society,2017(1):36−43.
[24] 靳德武,周振方,赵春虎,等. 西部浅埋煤层开采顶板含水层水量损失动力学过程特征[J]. 煤炭学报,2019,44(3):690−700. JIN Dewu,ZHOU Zhenfang,ZHAO Chunhu,et al. Dynamic process characteristics of water loss of roof aquifer in shallow coal seam mining in western China[J]. Journal of China Coal Society,2019,44(3):690−700.
[25] 刘生优,卫斐. 软弱覆岩强含水层下综放开采覆岩破坏特征实测研究[J]. 中国煤炭,2016,42(4):61−65. LIU Shengyou,WEI Fei. Experimental study on overburden failure characteristics of fully mechanized caving mining under strong aquifer with weak overburden[J]. China Coal,2016,42(4):61−65.
[26] 张玉军,李凤明. 高强度综放开采采动覆岩破坏高度及裂隙发育演化监测分析[J]. 岩石力学与工程学报,2011,30(S1):2994−3001. ZHANG Yujun,LI Fengming. Monitoring and analysis of failure height and fracture development and evolution of mining overburden in high intensity fully mechanized caving[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2011,30(S1):2994−3001.
[27] 杨达明,郭文兵,赵高博,等. 厚松散层软弱覆岩下综放开采导水裂隙带发育高度[J]. 煤炭学报,2019,44(11):3308−3316. YANG Daming,GUO Wenbing,ZHAO Gaobo,et al. The development height of water-conducting fracture zone in full-mechanized caving under thick loose layer and weak overburden rock[J]. Journal of China Coal Society,2019,44(11):3308−3316.
[28] 潘卫东,李新源,员明涛,等. 基于顶煤运移跟踪仪的自动化放煤技术原理及应用[J]. 煤炭学报,2020,45(S1):23−30. PAN Weidong,LI Xinyuan,YUAN Mingtao,et al. The technical principle and application of automatic coal discharge based on the top coal migration tracker[J]. Journal of China Coal Society,2020,45(S1):23−30.
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期刊类型引用(1)
1. 王家臣,杨胜利,李良晖,张锦旺,魏炜杰. 智能放煤理论与技术研究进展. 工矿自动化. 2024(09): 1-12 . 百度学术
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