Test and analysis of coal adsorption volume of CH4
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摘要:
煤层中CH4主要以游离态和吸附态赋存，煤吸附CH4性能往往受煤阶、温度、压力、粒径和含水率等多种因素共同影响，为研究多因素耦合对煤吸附CH4的Langmuir 体积影响规律，选取山西长治地区常村和赵庄煤矿煤样，利用HCA–1高压吸附装置测定不同环境温度、煤样粒径、含水率的煤样吸附CH4体积，然后以赵庄矿煤样试验结果为基础，通过 Design Expert 软件设计 Box Behnken 试验，构建煤吸附CH4体积2次回归响应曲面模型，分析温度、粒径、含水率3种因素耦合作用时对煤吸附CH4体积影响程度，并对不同条件下煤吸附CH4体积进行预测与验证，并探讨了试验结果的工程应用启示。结果表明：CH4吸附量随温度、粒径增加及含水率升高而降低；环境温度由15 ℃增加至40 ℃时，常村及赵庄煤CH4吸附量分别降低37.09%，37.5%；煤样粒径由0.15 mm增加至0.3 mm时，CH4吸附量分别降低14.87%、15.52%；常村煤样含水率由0.08%增至4.21%，CH4吸附量降低10.61%，赵庄煤样含水率由0.04%增至3.62%，CH4吸附量降低16.31%；温度、粒径、含水率单因素作用均对CH4吸附量表现为极显著影响(P<0.000 1)，3个因素对CH4吸附量的影响程度为：温度(F=2 307.95)＞煤样粒径(F=346.64)>含水率(F=133.32)；各交互项对CH4吸附量影响程度为：粒径和含水率(F=21.31)>温度和粒径(F=6.33)>温度和含水率(F=3.65)，粒径与含水率交互作用极显著(P=0.002 4)，温度和煤样粒径交互作用显著(P=0.040 1)，温度和含水率交互作用不显著(P=0.097 8)；编码区间外试验值与模型预测值的偏差最大为3.98%，最小为2.01%，平均误差率为3.315%；井下回采过程中，温度、含水率、煤样粒径等多因素变化时，首先实时监测温度变化，防止温度骤变引发瓦斯大量解吸，导致瓦斯超限甚至发生煤与瓦斯突出事故。
Abstract:CH4 in coal seams mainly occurs in free state and adsorbed state. The performance of coal adsorption of CH4 is often affected by various factors such as coal rank, temperature, pressure, particle size and moisture content. In order to study the influence of multi-factor coupling on the Langmuir volume of coal adsorbing CH4 According to the law, coal samples from changcun and zhaozhuang Coal mines in Changzhi area of Shanxi are selected, and the HCA–1 high-pressure adsorption device is used to determine the volume of CH4 adsorbed by coal samples with different ambient temperature, coal sample size and water content, and then the test results of Zhaozhuang Coal mine Based on the design of the Box Behnken test using Design Expert software, a quadratic regression response surface model of coal adsorption CH4 volume was constructed to analyze the influence of temperature, particle size, and moisture content on the volume of coal adsorption CH4 when the three factors are coupled. The volume of coal adsorbed CH4 was predicted and verified, and the engineering application enlightenment of the test results was discussed. The results show that the amount of CH4 adsorption decreases with the increase of temperature, particle size and moisture content; when the ambient temperature increases from 15 ℃ to 40 ℃, the amount of CH4 adsorption of Changcun and Zhaozhuang Coals decreases by 37.09% and 37.5%, respectively; coal samples When the particle size increases from 0.15 mm to 0.3 mm, the CH4 adsorption capacity decreases by 14.87% and 15.52%, respectively; the water content of the Changcun coal sample increases from 0.08% to 4.21%, the CH4 adsorption capacity decreases by 10.61%, and the water content of the Zhaozhuang coal sample decreases from Increased from 0.04% to 3.62%, the amount of CH4 adsorption decreased by 16.31%; the single factors of temperature, particle size, and water content all had a very significant impact on the amount of CH4 adsorption (P<0.000 1), and the degree of influence of the three factors on the amount of CH4 adsorption It is: temperature (F=2 307.95)> coal sample particle size (F=346.64)> water content (F=133.32); the degree of influence of each interaction item on the amount of CH4 adsorption is: particle size and water content (F=21.31)> temperature And particle size (F=6.33)>temperature and water content (F=3.65), the interaction between particle size and water content is extremely significant (P=0.002 4), and the interaction between temperature and coal sample particle size is significant (P=0.040 1). The interaction with water cut is not significant (P=0.097 8); the maximum deviation between the test value and the model prediction value outside the coding interval is 3.98%, the minimum is 2.01%, and the average error rate is 3.315%; during downhole recovery, temperature and water cut when the coal sample particle size and other factors change, firstly monitor the temperature change in real time to prevent the sudden change in temperature from causing a large amount of gas desorption, leading to excessive gas limit and even coal and gas outburst accidents.
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Keywords:
- coal /
- CH4 adsorption capacity /
- temperature /
- moisture content /
- particle size /
- response surface method
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0. 引 言
煤炭作为世界上最不可或缺的化石燃料之一，在当代能源安全中发挥着至关重要的作用[1-2]。然而，在煤矿生产的各个环节中均不可避免地会产生大量的煤尘颗粒，严重危害员工生命健康和生产工艺安全[3]。目前，喷雾降尘技术以其简单经济和绿色高效的优点在煤矿井下得到了广泛应用，然而不同煤化程度煤尘的润湿性存在显著差异，直接影响煤矿井下降尘效率[4-5]。而水分复吸作为衡量煤尘润湿特性有效方法之一，在界面改性和表面润湿领域具有十分重要的应用价值[6]。因此研究不同类型煤尘的水分复吸特性对润湿降尘技术具有重要意义。
国内外学者在煤尘水分复吸规律进行了大量研究工作。刘晓阳等[7]采用量热法研究褐煤水分复吸规律，发现水分复吸率随复吸时间先快速增大并最终达到平衡态，而且提高环境温度会促进水分复吸过程。ZHAO等[8]研究了煤尘在温度20~35 ℃和相对湿度50%~80%条件下的水分复吸，研究结果揭示了温度升高可以增加水分子的碰撞频率并减低复吸平衡时间，同时随着相对湿度增大，煤尘微孔吸附和毛细管冷凝现象明显，水分复吸平衡所需时间也在逐渐增加。景晓霞等[9]研究发现，煤尘水分复吸能力主要取决于煤尘含水率、接触角、比表面及孔隙结构特征、含氧官能团数量等因素。莫琼等[10]研究了褐煤物化结构对水分复吸特性的影响，结果表明褐煤孔结构和含氧官能团破坏会抑制水分复吸行为。根据吸湿理论及水分复吸特性，煤尘水分复吸需要经历快速吸水、缓慢吸水和吸水平衡3个阶段，而水分复吸平衡含水率(EMC)是衡量煤尘润湿能力的重要指标。刘英鹏等[11]根据不同温度和湿度条件下褐煤水分复吸规律，发现Chung-Pfost模型可以有效预测水分复吸平衡EMC。马亚飞[12]通过研究煤尘理化结构和环境温湿度对水分复吸特性的影响，揭示了3种不同煤种水分复吸强度及对应的水分复吸平衡EMC模型。
然而，目前关于煤尘水分复吸特性主要集中在低阶褐煤方面，亟待开展不同煤化程度煤尘水分复吸特性研究，掌握不同变质程度煤尘的水分复吸规律。鉴此，笔者通过开展水分复吸试验，研究不同环境温度和相对湿度对水分复吸率的影响，阐明煤尘特性对水分复吸的内在影响机制，确立衡量煤尘润湿特性大小的水分复吸平衡EMC预测模型，为不同类型煤尘吸湿性大小研究奠定理论基础。
1. 试验材料与方法
1.1 煤样制备
根据煤化程度对水分复吸特性的影响，选取宝日希勒−褐煤(HM-B)、西易−烟煤(YM-X)、官地−焦煤(JM-G)和寺河−无烟煤(WY-S)4种不同变质程度的煤样。首先，对破碎后的煤粉进行120目（0.125 mm）筛分处理；其次，利用电热鼓风干燥箱(R-WTH-1000 L)在空气气氛中以105 ℃持续干燥24 h；最后，将干燥后煤样迅速利用样品袋密封，以便后续水分复吸实验。此外，根据国标GB/T212—2008《煤的工业分析方法》测定不同种类样品的工业分析和元素分析，结果见表1。
表 1 煤样的工业分析与元素分析Table 1. Proximate analysis and ultimate analysis% 煤样 工业分析 元素分析 Mar Vd FCd Ad Cdaf Hdaf Odiff Ndaf Sdaf HM-B 11.58 34.28 35.72 20.59 60.78 12.70 17.59 3.72 5.21 YM-X 4.16 21.63 65.42 8.79 83.14 3.83 9.78 1.12 2.13 JM-G 3.96 14.13 75.39 6.52 88.38 5.03 4.82 1.57 0.20 WY-S 1.30 9.42 78.87 10.41 93.24 3.42 1.76 1.27 0.31 1.2 试验材料表征
煤尘是一种复杂的多孔有机体，其理化特性非常复杂。首先通过接触角测量仪(MG-SL200A)测定得到不同煤尘样品的接触角。其次利用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR-1500)对煤尘官能团结构进行定量表征，分别得到样品HM-B、YM-X、JM-G、WY-S红外光谱图。然后采用3H-2000PS2型全自动氮吸附比表面积测定仪对煤尘比表面积及孔隙度进行测定，得到不同样品在相对压力(P/P0)为0.001～0.995的低温液氮吸附与脱附等温线。煤样测试表征如图1所示。
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图 1 不同变质煤尘测试表征Figure 1. Testing and characterization of coal dust with different rank1.3 试验方案
煤尘水分复吸试验装置如图2所示，水分复吸试验系统根据研究需求而自主设计，该系统包括4部分：湿度调节系统、温度控制系统、气路控制系统和水分复吸箱。
将准备好的样品均匀的铺在ø60 mm的表面皿上，每份样品质量为1.5 g，每种样品设置3组，具体试验步骤如下。
1）将水雾箱的进水口与储水箱连接，通过液位控制器控制水雾箱内的水量，确保12孔变频超声水雾器能够正常工作，然后调试超声雾化器，设置设备工作电压和频率分为为48 V和40 Hz，逐步开启雾化孔，确保水雾箱中能够充满足够的水汽。
2）将气泵与水雾箱的进气口相连，通过压力阀和流量计控制供气参数，利用高速气流的载流特性，将密封水雾箱内产生的大量水汽输送至水分复吸箱内，确保实验箱内足够的水汽和相对湿度。
3）将定制的加热板均匀贴合在水分复吸试验箱表面，通过温控仪控制箱内的温度，将智能温湿度控制仪的探测头置于水分复吸实验箱内，将采集的温湿度数据通过与电脑主机相连，输出水分复吸实验箱内的相对湿度和温度等随时间的变化数据，同时，根据采集的数据调整压力、流量、雾化孔数量和温度，达到控制箱内温度和湿度。
4）待各设备装置调试稳定后，将实验样品按照次序装入水分复吸实验箱内，在不同温度T和相对湿度RH（Relative Humidity）环境下连续监测5 h，其中前180 min中每隔20 min称量样品并记录，由于后期吸水性能下降，每隔60 min测1次，直至2次称量差在0.001 g内，样品达到吸湿平衡，停止吸水实验。重复以上步骤，记录不同湿度和温度下样品质量的变化数据。
5）根据每种样品称量的质量计算出各个时刻的水分复吸率MR[13]：
$$ M_{{\rm{R}}}=\dfrac{\Delta m}{m_{0}} \times 100 \text{%} $$ (1) 式中：MR为任意时刻的水分复吸率，%；Δm为样品水分复吸过程中增加的质量，mg；m0为样品在吸湿前的质量，mg。在某一温湿度条件下，当煤尘水分复吸达到饱和状态，此时样品的质量基本不变，内部的蒸汽水压与外界环境压力平衡时的含水量，即水分复吸平衡EMC[14]。
2. 结果讨论与分析
2.1 温度对煤尘水分复吸率的影响
为了研究温度对煤尘水分复吸特性的影响，在相对湿度65%的环境条件下，研究环境温度为20、30、40 ℃时煤尘水分复吸率。图3为不同温度对煤尘水分复吸率的影响结果。
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图 3 不同温度对煤尘水分复吸率的影响Figure 3. Effects of different temperatures on moisture re-adsorption ratio of coal dust由图3可以看到，随着环境温度的升高，煤尘水分复吸率MR先增大后减小，不同温度对应的MR规律性和差异性很明显。根据煤尘WY-S不同温度的拟合曲线可以发现，相对于环境温度T=20 ℃组的MR=4.93%，T=30 ℃组的平衡MR则在此基础上提高了18.7%，达到了5.85%，而T=40 ℃组则是下降了27.2%。其中煤尘HM-B的水分复吸率MR总体上较高，这与其含氧官能团含量高和总孔体积大有密切的关系，且T=40 ℃组与T=20 ℃组的平衡态MR差异性较小，这说明样品HM-B的耐高温能力较强；而煤尘YM-X和JM-G在T=30 ℃时明显高于其他温度，这同样可以说明这2种煤尘在该温度下的水分复吸能力最强。但煤尘JM-G在300 min的水分复吸过程中，其水分复吸率先逐渐增大后缓慢减小并趋于相对稳定的吸附状态，相对于其他几种煤尘，JM-G的复吸过程较为缓慢。同时，随着环境温度的升高，煤尘水分复吸达到平衡状态的时间在逐渐缩短。这充分说明温度升高会促进水分子的活化能，提高其与具有温度梯度的煤尘壁面发生吸附[15]。同时环境温度升高会改变空间的相对湿度，环境水汽质量分数就会发生改变，而相对湿度对应的相对压力会影响煤尘表面的吸附能力，进而也会影响煤尘的水分复吸行为。
2.2 湿度对煤尘水分复吸率的影响
为了深入研究环境相对湿度对煤尘水分复吸行为的影响，按照水分复吸实验方法和流程，调整超声雾化器和智能温控仪，设置环境温度T为30 ℃，观察相对湿度为60%、70%、80%和90%四种工况下的水分复吸率MR随时间的变化规律，如图4所示。
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图 4 不同湿度对煤尘水分复吸率的影响Figure 4. Effects of different humidity on moisture re-absorption ratio of coal dust从图中可以清晰看到：不同煤尘的水分复吸率MR存在明显的差异，在相同温湿度条件下，煤尘水分复吸能力大小为HM-B>YM-X>JM-G>WY-S。对于同一煤尘而言，随着复吸时间的增加，不同相对湿度参数下的水分复吸率MR逐渐增大并在一定时间达到稳定吸附的状态，而且相对湿度越大，样品水分复吸率MR逐渐增大，达到水分复吸平衡的时间也会明显的延长。同时，根据水分复吸率MR在不同相对湿度条件下的变化曲线可以明显发现RH=60%属于低水分复吸组，RH为70%和80%则属于中等水分复吸组，RH=90%属于高水分复吸组。如样品JM-G在水分复吸时间为180 min，RH=90%工况下的MR是RH=60%的1.93倍，同时不同相对湿度条件下达到复吸平衡的时间分别为133.1、158.3、174.9、197.5 min，这充分说明提高相对湿度对煤尘水分复吸率具有显著的影响，原因在于高湿环境提高了水汽分压，水分子受到的扩散推动力增强，不仅会增加煤尘吸附水汽分子的几率，同时大量的水汽分子在煤尘表面形成了一层薄膜[10]。相对湿度越高，成膜速率越快，薄膜会抑制煤尘内部水汽分子的脱附，提高了煤尘水分复吸的效率。
2.3 煤尘特性对水分复吸特性的影响
1）根据接触角测定结果可得各煤尘样品接触角分别为40.9°(HM-B)、52.9°(YM-X)、61.6°(JM-G)和72.6°(WY-S)。从图5可以看到：水分复吸率MR随接触角增大有明显减小的趋势，根据图5线性拟合结果可以清晰发现水分复吸率与接触角成线性反比关系，随着温度升高，水分复吸率先增大后减小，拟合度R2分别为0.73、0.96和0.82，其中T=30 ℃对应的水分复吸率MR明显高于T=20 ℃。随着相对湿度升高，水分复吸率MR逐渐增大，拟合度R2分别为0.73、0.78、0.84和0.92。李娇阳等[16]利用接触角大小表征煤尘润湿性，随着煤尘接触角增大，其润湿性逐渐减小。因此，可以根据线性拟合结果推断出煤尘润湿性与水分复吸能力成正相关线性关系。
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图 5 接触角与水分复吸率的对应关系Figure 5. Relationship between contact angle and moisture re-adsorption ratio2）通过分峰拟合技术研究各样品红外光谱图，可以发现煤尘HM-B、YM-X、JM-G和WY-S对应的峰值数目为22、21、19和23，首先根据样品的特征峰位置及强度可以将光谱划分为7个特征峰强区域；其次根据煤分子主要特征谱峰归属表及相关的煤化学理论[17]，可以发现各样品含氧管能团羟基(—OH)和醚键(C—O—C)主要分布在第一区域（3700~3000 cm−1）和第五区域（1200~1000 cm−1），而个别样品含有羰基(C=O)和羧基(—COOH)，具体占比分布见表2。
表 2 不同样品含氧官能团占比分布Table 2. Proportion of oxygen-containing for different samples样品 α(C—O—C)/% α(—OH)/% 峰面积合计/% HM-B 23.17 42.72 65.89 YM-X 26.24 28.03 54.27 JM-G 17.38 36.68 54.06 WY-S 20.32 28.66 48.98 表2为不同样品含氧官能团占比分布，α表示峰面积占比，由表2可知，各类样品中的含氧官能团子峰面积占比分别为65.89%、54.27%、54.06%和48.98%，其中样品HM-B的羟基(—OH)含量最高，而YM-X样品的醚键(C—O—C)含量最高。从图6可以看到：随着含氧官能团占比增加，水分复吸率MR整体上呈线性增加的趋势，T=30 ℃对应的水分复吸率高于其余两组温度，而且随着相随湿度增大，水分复吸率MR表现出呈线性增大的趋势。这充分说明含氧官能团的存在，极易与水分子形成强的静电作用从改变煤尘的润湿性，即含氧官能团数量越多，煤尘表面的吸附位点越多，水分复吸的能力越强，因此可以根据煤尘含氧官能团的占比有效预测不同变质程度煤尘的水分复吸率。
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图 6 含氧官能团占比与水分复吸率的对应关系Figure 6. Corresponding relationship between the proportion of oxygen-containing and moisture re-adsorption ratio3）煤尘水分复吸能力不仅与含氧官能团数量成正比，同时与其比表面及孔隙结构参数密切相关，见表3。在环境温湿度T=30 ℃和RH=80%时，尽管水分复吸率MR的变化杂乱无序，但随着比表面积增大，煤尘MR整体表现出减小的趋势。对于样品HM-B和WY-S，其比表面积的差异性较小，而MR却从41.09%急剧降低到18.59%，但从煤尘的总孔体积和平均孔径可以发现，样品WY-S的总孔体积Vtotal和孔径明显减小，这就解释了以上规律，样品JM-G和YM-X也具有类似的现象，而对于WY-S和JM-G，尽管Vtotal在减小，但此时表面积减小和孔径增大共同促进了MR从18.59%增加到了20.11%。就单一因素而言，孔径增加会促进吸附水的储存；总孔体积增大会为复吸水提供更多的空间，如从样品HM-B和WY-S，Vtotal从0.0271 mL/g降低到了0.008 mL/g，对应的MR则锐减了2.21倍，因此根据煤尘样品微观特征参数判断水分复吸能力时，需要考虑各个影响因素的优先级，对于研究中的4种煤尘：①表面积优先于总孔体积和孔径；②在比表面变化较小时，总孔体积优先于孔径分布。
表 3 煤尘微观特征参数与水分复吸率Table 3. Microscopic characteristic parameters of coal dust and moisture re-absorption ratio样品 比表面积
SBET/(m2·g−1)平均孔径
Dave/nm总孔体积
Vtotal/(mL·g−1)水分复吸率
MR/%HM-B 5.967 18.166 0.027 41.09 YM-X 4.130 8.231 0.008 24.33 JM-G 0.249 36.918 0.002 20.11 WY-S 6.098 5.247 0.008 18.59 综上可知含氧官能团降低和比表面积增大均会削弱水分复吸过程，而煤尘含水率的降低会提高煤尘的吸附势，从而促进水分复吸过程，接触角越小，煤尘的亲水性越强，而煤尘孔容增大，内部吸水量随之增加，可以有效促进水分复吸过程。因此，可以根据不同煤化程度煤尘特性有效阐明水分复吸程度的内在机制。
2.4 水分复吸平衡EMC模型优选
煤尘水分复吸过程遵守质量和能量守恒方程，从不同温湿度对水分复吸行为的影响规律来看，水分复吸是一个有限的水吸附过程，复吸时间达到一定程度后，煤尘会达到稳定的动态吸附状态。而且该状态有助于研究煤尘润湿特性，故而可以通过水分复吸平衡EMC预测模型定性分析煤尘的可润湿程度。表4为目前国内外普遍认可的多孔材料吸湿平衡预测模型[18]，表中A和B是与煤尘性质有关的常数。
表 4 水分复吸平衡预测模型Table 4. Prediction model of moisture absorption equilibrium预测模型 表达式 Halsey ${\rm{EMC} }=\left(\dfrac{-{\rm{exp} }{A}}{\ln {\rm{RH} } }\right)^{\tfrac{1}{2} }$ Henderson ${\rm{EMC}}=\left[\dfrac{\ln (1-{\rm{RH}})}{A}\right]^{\tfrac{L}{Z} }$ Oswin ${\rm{EMC} }={A}\left(\dfrac{ {\rm{RH} } }{1-{\rm{RH} } }\right)^{\tfrac{1}{s} }$ Chung-Pfost ${\rm{EMC}}=B \ln (A \ln {\rm{RH}})$ Smith ${\rm{EMC}}=A+B \ln (1-{\rm{RH}})$ 结合图3和4可以有效得出不同相对湿度条件下的水分吸湿平衡EMC，运用表4中的预测模型对实验值(T=30 ℃)进行拟合，图7为不同预测模型对不同样品吸湿平衡EMC的预测结果。从图中可以看到，煤尘在等温水分复吸过程中，随着相对湿度的增大，水分复吸平衡EMC拟合曲线均符合Ⅱ型典型等温吸附，即随着复吸环境相对湿度的增加，平衡EMC具有明显的3阶段变化过程，当RH<40%时，EMC表现出快速增加的趋势，这是因为其内部孔隙开放，吸附能及毛细作用显著，故而此阶段的EMC增速明显，但由于环境含湿量有限，所以EMC还处于一个低位状态；当煤尘处在40%<RH<70%的区间范围时，EMC增速放缓，空气中的水分子在煤尘表面发生凝结覆盖成膜等现象，煤尘内部吸附能力下降，扩散速率降低，故而EMC的变化幅度相对较小；然而当RH>70%，EMC又表现出急剧增长的趋势，这是由于相对湿度增大，促进了水分压，水分压增大驱动水分子向颗粒物扩散，EMC逐渐增大，相对湿度越大，加速现象越明显。
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图 7 不同煤尘水分复吸平衡EMC预测结果Figure 7. EMC prediction results of equilibrium moisture re-adsorption of different coal dust根据拟合决定系数R2判断各模型的预测精度，其中越接近于1.0说明预测的准确性越高。通过分析各预测模型对试验值的拟合结果，可以从中发现各模型的变化趋势与试验值具有较好的一致性，表5为各预测模型拟合实验值的相关系数。根据表中的A、B可以准确得出不同预测模型对样品EMC的预测值，对比拟合度R2可以发现，Henderson模型和Chung-Pfost模型对4种样品的拟合度R2都超过了0.9，其中样品JM-G和YM-X的R2大于0.95，说明这2种模型对这2类样品的EMC预测精准度较高。Halsey模型、Oswin模型和Smith模型对各样品的拟合效果较差，除了Smith模型对样品HM-B和YM-X的拟合度大于0.9外，其余情况下的拟合度均未能超过Henderson模型和Chung-Pfost模型，这充分说明Henderson模型是所有预测模型中拟合结果最好的，也是最适合本文研究煤尘水分复吸平衡EMC的精准预测模型。
表 5 各预测模型拟合试验值的相关系数Table 5. Correlation coefficients of fitting experimental values of each prediction model预测模型 参数 相关系数 Halsey Henderson Oswin Chung-Pfost Smith A HM-B 8.680 −0.007 17.384 −0.251 6.303 YM-X 6.608 −0.022 11.521 −0.347 3.102 JM-G 7.143 −0.015 10.320 −0.256 3.795 WY-S 5.783 −0.034 8.499 −0.347 2.277 B HM-B 3.186 1.595 3.560 −9.889 −13.268 YM-X 2.873 1.434 3.212 −7.745 −9.479 JM-G 3.242 1.658 3.636 −5.744 −7.114 WY-S 2.895 1.434 3.232 −5.692 −6.973 R2 HM-B 0.765 0.921 0.817 0.912 0.966 YM-X 0.823 0.959 0.872 0.959 0.906 JM-G 0.816 0.963 0.869 0.951 0.870 WY-S 0.796 0.940 0.845 0.934 0.886 3. 结 论
1）随着环境温度升高，煤样水分复吸率先增大后减小，达到复吸平衡的时间在逐渐缩短。当环境温度为30 ℃时，随着相对湿度增加，煤尘水分复吸率逐渐增大，水分复吸平衡时间与相对湿度成正比。在相同温湿度条件下，煤化程度越高，其水分复吸能力越强，煤尘水分复吸能力大小为HM-B>YM-X>JM-G>WY-S。
2）随着煤尘接触角增大，水分复吸率与接触角成线性反比关系，煤尘润湿性与水分复吸能力成正相关线性关系。随着含氧官能团占比增加，水分复吸率整体上呈线性增加的趋势。随着煤尘比表面积增大，煤尘水分复吸率整体表现出减小的趋势，而孔径增加会促进吸附水的储存，总孔体积增大会为复吸水提供更多的空间。因此可以根据煤尘特性参数有效预测不同变质程度煤尘的水分复吸率。
3）不同煤化程度煤尘在等温水分复吸过程中，随着相对湿度的增大，水分复吸平衡EMC拟合曲线均符合Ⅱ型典型等温吸附，不同煤尘EMC具有明显的三阶段变化过程。根据各预测模型对实验值的拟合结果，Henderson模型是所有预测模型中拟合度最高的，最适合不同煤化程度煤尘水分复吸平衡EMC的精准预测模型。
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图 5 吸附量VL残差正态分布
Figure 5. The normal distribution of the residual VL of adsorption capacity
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图 8 交互影响VL的响应面图及等高线图
Figure 8. Response surface plot and contour plot of the interactive effect on VL
表 1 工业分析结果
Table 1 Industrial analysis results
煤样 Mad/% Aad/% Vdaf/% FCd/% 常村矿 1.18 9.06 13.17 76.59 赵庄矿 1.45 15.25 11.21 72.09 
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表 2 煤样D与VL关系
Table 2 The relationship between coal sample D and VL
试验煤样 D/ mm VL/($ {\text{mL}} \cdot {{\text{g}}^{{{ - 1}}}} $) 常村矿 0.275 19.236 1 0.225 21.044 1 0.175 22.595 2 赵庄矿 0.275 20.159 3 0.225 22.900 2 0.175 23.863 2
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表 3 影响因素水平及编码
Table 3 Levels and codes of influencing factors
影响因素 代号 编码及水平 间距 −1 0 +1 温度/℃ A 20 30 40 10 粒径/mm B 0.175 0.225 0.275 0.05 含水率/% C 0.04 1.83 3.62 1.79
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表 4 试验设计及结果
Table 4 Experimental design and results
编号 A/℃ B/mm C/% V/$({\text{mL} } \cdot { {\text{g} }^{ { { - 1} } } })$ 1 30 0.175 0.04 21.071 1 2 30 0.275 3.62 17.320 1 3 40 0.275 1.83 15.065 1 4 30 0.225 1.83 18.459 1 5 20 0.275 1.83 21.893 1 6 20 0.175 1.83 23.688 1 7 40 0.225 0.04 17.403 6 8 30 0.275 0.04 17.901 1 9 40 0.175 1.83 17.763 1 10 20 0.225 3.62 22.069 1 11 30 0.225 1.83 18.478 1 12 20 0.225 0.04 23.188 1 13 30 0.175 3.62 18.833 1 14 30 0.225 1.83 18.268 1 15 30 0.225 1.83 17.945 1 16 30 0.225 1.83 18.207 1 17 40 0.225 3.62 15.599 1
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表 5 吸附量VL回归模型方差分析
Table 5 Variance analysis of adsorption capacity VL regression model
项目 平方和 自由度 均方 F P 模型 99.40 9 11.04 342.82 < 0.000 1 残差 0.23 7 0.032 — — 失拟项 0.037 3 0.012 0.26 0.850 5 纯误差 0.19 4 0.047 — — 总和 99.62 16 — — — 决定系数R2= 0.997 7 校正系数$R_{\text{Adj}}^{2} $= 0.994 8 预测系数 $R^2_{{\rm{Pred}}} $= 0.991 1 变异系数VC：0.94% 精密度PAdeq= 62.079
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表 6 吸附量VL回归方程系数显著性检验
Table 6 Significance test of the coefficient of adsorption capacity VL regression equation
因素 回归系数 平方和 自由度 均方 标准误差 95%置信下限 95%置信上限 F P 截距 18.37 — 1 0.080 18.18 18.56 — — A −3.10 74.35 1 74.35 0.065 −3.26 −2.95 2 307.95 < 0.000 1 B −1.20 11.17 1 11.17 0.065 −1.36 −1.05 346.64 < 0.000 1 C −0.66 4.29 1 4.29 0.057 −0.79 −0.52 133.32 < 0.000 1 AB −0.23 0.20 1 0.20 0.090 −0.44 −0.014 6.33 0.040 1 AC −0.14 0.12 1 0.12 0.076 −0.32 0.034 3.65 0.097 8 BC 0.35 0.69 1 0.69 0.076 0.17 0.53 21.31 0.002 4 A2 1.06 4.71 1 4.71 0.087 0.85 1.26 146.09 < 0.000 1 B2 0.27 0.32 1 0.32 0.087 0.067 0.48 9.78 0.016 7 C2 0.17 0.23 1 0.23 0.062 0.021 0.32 7.29 0.030 6
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表 7 试验与模型预测结果对比
Table 7 Comparison of test and model prediction results
序号 T/℃ D/mm W/% 吸附量VL/(${\text{mL} } \cdot { {\text{g} }^{ {{ - 1} } } }$) 误差率/% 试验值 预测值 1 15 0.225 3.89 25.335 6 24.826 2.01 2 45 0.275 3.89 16.044 7 15.448 2 3.72 3 15 0.175 4.25 26.253 5 25.322 5 3.55 4 45 0.275 4.25 15.382 5 14.770 8 3.98
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