图1 粉煤灰粒径分布
Fig.1 Size distribution of coal ash
安全技术及工程
矿井火灾是我国煤矿安全生产过程中主要的热动力灾害之一[1]，尤其近年来，综放开采技术由于高产、高效、低耗能等特点，在我国煤矿行业得到了快速发展与应用，但是该煤炭开采技术采出率较低，造成采空区遗煤增加，煤自燃危险性增加[2-3]。针对矿井采空区遗煤自燃严重的问题，国内大量学者对矿井防灭火材料进行了大量的研究。在诸多矿井火灾防治技术中，三相泡沫技术通过向微细不燃性固体颗粒形成的含有少量药剂的灰浆中通入惰性气体，在发泡装置充分搅拌下形成稳定的气-液-固三相泡沫体系，该技术集注浆、注两相泡沫、注惰性气和喷洒阻化剂防治手段于一体，利用不燃性固体颗粒的覆盖性、惰性气体的窒息性和水的吸热降温性，大幅提高了防灭火特性，同时又克服了各自技术的不足，目前被广泛应用于扑灭和防治采空区大面积火灾[4-7]。为了提高三相泡沫防灭火特性，国内外的学者对三相泡沫技术的配方进行了大量研究，蒋新生等[8]以超细粉体为固相进行固体颗粒添加量的优化试验探究，秦波涛等[9]通过发泡剂复配试验进行了优良复合发泡剂研究，Vinogradov等[10]通过化学修饰法进行了制备固化硅三相泡沫优化试验研究。由此可见，目前对于三相泡沫配方的研究多采用全因子分析的试验方法[11]，该试验方法由于将全部因子的所有水平的所有组合都进行至少一次的试验，覆盖了较广的试验区域，具有能准确确定关键因子的优点，但该试验方法包含了所有的试验组合，需要大量的试验，费时费力。随着试验设计方法的发展，响应曲面法将体系的响应作为单一或者多个因素的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，从而实现在较少的试验次数下，选择出试验设计中的最优条件，并对各因子之间相互作用进行评价的目的[12]。因此，为了充分研究三相泡沫各组分之间的交互作用对三相泡沫性能的影响效果，笔者采用响应曲面法，通过曲面模型对各因子之间的交互作用进行评价[13-14]，并对三相泡沫的基础配方进行优化探究。
试验材料组成有：阴离子型发泡剂—十二烷基苯磺酸钠(SDBS)；非离子型发泡剂—椰油基葡糖苷(APG0814)；稳定剂—聚丙烯酰胺(PAM)；粉煤灰。固体颗粒的粒度和化学组分对三相泡沫的制备具有很大的影响。颗粒的粒度越大，由于颗粒与泡沫之间的结合变弱，固体颗粒不容易黏附在泡沫上，在重力作用下容易下落沉淀，对三相泡沫的稳定性不利；反之，颗粒的粒度越小，越容易形成稳定的三相泡沫。同时，粉煤灰是一种活性物质，溶于水中后会产生一定量具有活性的金属阳离子，对三相泡沫制备过程中发泡剂和稳定剂的选择具有很大的影响[15]。粉煤灰粒径分布如图1所示，化学组分见表1。
图1 粉煤灰粒径分布
Fig.1 Size distribution of coal ash
表1 粉煤灰化学组分
Table 1 Main chemical composition of coal ash
化学组分SiO2Al2O3Fe2O3CaOMgOTiO2Na2OK2OP2O5SO3含量/%50.4829.215.688.981.891.160.411.050.260.88
将一定量的SDBS、APG0814和PAM加入由100 mL水与一定量粉煤灰搅拌形成的灰浆中，再通过将气体流量控制在500 mL/min的气体钢瓶向灰浆中连续均匀鼓泡，并采用JJ-1B型恒速电动搅拌器，转速控制在2 000 r/min，持续搅拌60 s。搅拌停止后，用生成的三相泡沫体积表征发泡剂的起泡性能，三相泡沫排出一半液体时所用的时间用来表征泡沫的稳定性。
在进行响应曲面试验方法设计之前，需进行各因素的单因素试验探究，从而确定响应曲面试验各因子自变量的水平。单因素的试验结果如图2所示。试验结果表明：泡沫体积随SDBS和APG0814质量分数的增加大致呈近抛物状变化，SDBS、APG0814的最佳质量分数分别为0.20%、0.175%；泡沫体积和稳定时间随PAM质量分数的增加先增加后趋于稳定，PAM的最佳质量分数为2.5%；泡沫体积随灰浆质量分数的增加出现下降，而稳定时间随灰浆质量分数的变化出现上升状态，综合泡沫体积和稳定时间2个性能指标，灰浆的最佳质量分数为25%。为了提高发泡剂的发泡性能，将质量分数比为1∶1的阴离子型发泡剂SDBS与非离子型发泡剂APG进行复配，因此取SDBS、APG0814单因素试验的最佳质量分数的1/2，PAM、粉煤灰的最佳质量分数作为响应曲面试验的中心值。
图2 泡沫性能与各因素质量分数的关系
Fig.2 Relationship between foam properties and mass fraction of various factors
在单因素试验的基础上，根据Box-Behnken试验设计原理[16-17]，以SDBS、APG0814、PAM及粉煤灰的质量分数为主要因素，以泡沫体积Y1和稳定时间Y2为响应值，设计四因素三水平共27组的试验点的响应曲面试验，探究各因素间的交互作用，并确定三相泡沫各因素的最佳质量分数。试验因素及水平的设计见表2。再根据多项式回归分析对试验数据进行拟合，可得到一个描述响应值与自变量关系的二次多项式，以此作为分析各独立变量及两两变量交互作用对试验结果影响程度的数学表达式[18]为
(1)
式中：Y为响应值；X为因素质量分数；n为变量数；β0为常数；βi为线性参数系数；βii为二次项参数系数；βij为交互作用参数系数。
表2 Box-Behnken设计响应曲面因素及水平
Table 2 Factors and levels used for response surface ofBox-Behnken
因素水平-101SDBS(X1)0.08%0.10%0.12%APG0814(X2)0.07%0.09%0.11%PAM(X3)2.00%2.50%3.00%粉煤灰(X4)20.00%25.00%30.00%
根据由Box-Behnken组合试验原理设计的27组试验点的响应曲面试验方案，按照1.2节中的试验方法进行泡沫性能指标的测定，试验方案及结果见表3。
利用Design-Expert8.0软件对响应曲面试验数据进行回归模型拟合，得到的多元二次回归方程见式(2)、式(3)，回归模型预测值与试验值的对比结果如图3所示。根据图3的对比结果可以看出：试验的真实值与回归模型的预测值非常接近，回归模型预测值与试验值的拟合度和可靠性很高，试验误差小；同时泡沫体积与稳定时间回归方程的相关性系数、校正系数分别为R2=0.989 1、
=0.976 4与R2=0.981 7、=0.960 3，说明模型可以预测95%以上的响应值，响应曲面法优化的三相泡沫基础配方具有可行性[19-21]。
表3 响应曲面试验设计及结果
Table 3 Experimental design and results of response surface
运行序X1/%X2/%X3/%X4/%Y1/mL试验预测Y2/min试验预测10.120.093.0252 2002 21121.421.620.100.112.0252 1902 19318.518.130.100.112.5202 3402 34014.114.540.100.092.0202 2302 25110.511.350.100.112.5302 1402 16321.521.960.120.112.5252 2302 22620.820.870.080.092.52021502 14513.313.280.080.112.5252 1902 16920.019.790.120.092.02521702 17018.718.5100.120.072.5252 1102 11320.320.7110.100.093.0302 0602 02121.821.1120.100.073.0251 9401 94120.821.1130.100.113.0252 1502 15021.521.4140.080.072.5251 8001 78618.718.7150.100.093.0202 2602 27217.017.0160.080.092.0252 0202 02316.816.4170.100.072.5301 8501 86520.720.2180.100.092.52521902 18719.619.6190.120.092.5302 1002 11020.820.9200.080.093.02519601 97520.520.6210.100.092.5252 1802 18719.619.6220.100.072.52021502 14115.815.2230.120.092.5202 4502 43116.716.1240.100.092.5252 1902 18719.619.6250.080.092.5301 9902 01320.120.7260.100.092.0302 0802 04919.619.6270.100.072.0251 9001 90517.217.3
Y1=-4 030+42 687X1+58 021X2+1 260X3-26.8X4-
82
750X1X2+
2 250X1X3-475X1X4-2 000X2X3+250X2X4-5X3X4 (2)
(3)
图3 回归模型预测值与试验值对比曲线
Fig.3 Comparison of model prediction and experimental value
根据响应曲面试验结果，利用Design-Expert8.0软件进行模型回归分析，泡沫体积回归方程的二阶模型方差分析结果见表4。
由表4可以看出，泡沫体积回归模型显著性检验F值为77.91，P<0.001，表明该模型对泡沫体积的响应极其显著。
表4 泡沫体积响应曲面二次模型的方差分析
Table 4 Analysis of variance for response surface quadraticmodel for foam volume
来源自由度均方F值P 值显著性模型1438 90077.91<1×10-4∗∗∗X11110 208220.72<1×10-4∗∗∗X21185 008370.53<1×10-4∗∗∗X31 330.070.800☉X41154 133308.70<1×10-4∗∗∗X1215 77911.570.005∗∗X22134 49069.08<1×10-4∗∗∗X32118 67037.39<1×10-4∗∗∗X4212 3154.640.052☉X1X2118 22536.50<1×10-4∗∗∗X1X312 0254.060.067☉X1X419 02518.080.001∗∗X2X311 6003.200.099☉X2X412 5005.010.045∗X3X41 6251.250.285☉
注：***表示差异极其显著(P<0.001)；**表示高度显著(P<0.01)；*表示差异显著(P<0.05)；⊙表示差异不显著(P>0.05)。
该模型一次项中SDBS质量分数X1、APG0814质量分数X2、粉煤灰质量分数X4对泡沫体积的影响极其显著(P<0.001)；二次项中只有X42对泡沫体积的影响不显著；交互项中对泡沫体积显著影响的顺序为X1X2>X1X4>X2X4，显著性程度分别为：极其显著、高度显著和显著，其他交互项影响不显著(P>0.05)。
响应曲面法的分析图是特定的响应值与各因素构成的三维空间的响应曲面图及二维平面上的等高线图，能直观地表现出2个因素之间交互作用的强弱。SDBS、APG0814、粉煤灰及其交互作用对泡沫体积影响的响应曲面及等高线如图4所示。
图4 SDBS、APG0814、粉煤灰及其交互作用对泡沫体积影响的响应曲面和等高线
Fig.4 Response surface and contour plot of effect of interactions among SDBS,APG0814 and coal ash on foam volume
由图4a、图4d可以看出，SDBS、APG0814及其交互作用对泡沫体积的影响极其显著，尤其低质量分数时，泡沫体积随2种发泡剂质量分数的增加迅速增加，在SDBS质量分数为0.12%、APG0814质量分数为0.09%时，泡沫体积达到一个峰值，约2 400 mL，当发泡剂质量分数再增加时，泡沫体积不再增加反而出现减小的趋势，这主要是因为在低质量分数时离子发泡剂与非离子发泡剂在溶液中形成混合胶团，非离子发泡剂分子“插入”离子发泡剂胶束中，使原来的离子发泡剂的“离子头”之间的电性斥力减弱，从而使溶液表面张力迅速下降，泡沫体积迅速增加；而当发泡剂质量分数过大时，溶液表面张力已降到最低，过量的发泡剂在溶液中形成悬浮胶束，对泡沫体积产生副作用。由图4b、图4c、图4e、图4f可以看出，发泡剂、粉煤灰及其交互作用对泡沫体积也有较为显著的影响，这主要是因为发泡剂能有效改变粉煤灰固体颗粒表面的物理化学特性，使粉煤灰变为疏水性颗粒均匀地附着在气泡上，减少大量固体颗粒团聚对泡沫体积的影响；同时与SDBS相比较，APG0814的最佳质量分数更小，这是由于离子发泡剂的“离子头”与粉煤灰颗粒电离出的阳离子发生反应，避免了发泡剂质量分数过高导致的悬浮胶束现象。
稳定时间回归方程的二阶模型方差分析结果见表5。由表5可以看出，稳定时间回归模型F值为45.91，P<0.001，表明该模型对稳定时间的响应极其显著。该模型一次项中只有APG0814质量分数X2对稳定时间影响的不显著；二次项中只有X42对稳定时间有极其显著影响(P<0.001)；交互项中X3 X4对稳定时间影响的高度显著，X1X4、X2X4对稳定时间有显著影响。
表5 稳定时间响应曲面二次模型的方差分析
Table 5 Analysis of variance for response surface quadraticmodel forstability time
来源自由度均方F 值P值显著性模型1414.11045.91<1×10-4∗∗∗X117.20823.45<1×10-4∗∗∗X210.7012.280.157☉X3139.241127.67<1×10-4∗∗∗X41114.701373.18<1×10-4∗∗∗X1210.0370.120.735☉X2210.5071.650.223☉X3210.8182.660.129☉X42120.10765.42<1×10-4∗∗∗X1 X210.1600.520.484☉X1X310.2500.810.385☉X1X411.8235.930.031∗X2X310.0900.290.598☉X2X411.5635.080.044∗X3X414.62215.040.002∗∗
SDBS、APG0814、PAM、粉煤灰及其交互作用对稳定时间的影响作用如图5所示。由图5a、图5b、图5d、图5e可以看出，发泡剂、粉煤灰的交互作用对稳定时间具有很大的影响，这主要是因为发泡剂使粉煤灰变为疏水性颗粒，均匀地附着在气泡上，由Plateau边界层理论可知，泡沫表面致密固体颗粒形成的骨架结构增强了泡沫的机械强度，有效阻止了泡沫间的兼并和水层的流泻，从而使三相泡沫体系更加稳定。由图5c、图5f可以看出，PAM、粉煤灰及其交互作用对稳定时间具有显著的影响，这主要是因为高分子聚合物PAM形成的网状结构给固体颗粒形成的骨架一个三维的支撑力，使三相泡沫体系稳定性进一步加强。
图5 SDBS、APG0814、PAM、粉煤灰及其交互作用对稳定时间影响的响应曲面和等高线
Fig.5 Response surface and contour plot of effect of interactions among SDBS,APG0814,PAM and coal ash on stability time
通过回归方程设置重要性来获取最优预测点，预测结果见表6。由表6的预测结果可知，当仅以泡沫体积为三相泡沫性能指标预测时，预测值(2 438 mL)较试验值(2 510 mL)的预测误差为2.95%；当仅以稳定时间为三相泡沫性能预测时，预测值(22.6 min)较试验值(23.4 min)的预测误差为3.54%；当考虑泡沫体积与稳定时间为三相泡沫性能预测时，预测值(2 320 mL、20.2 min)较试验值(2 400 mL、21.3 min)的预测误差分别为3.45%和2.29%。
表6 响应曲面预测结果与试验值对比
Table 6 Comparison of response surface prediction results and experimental values
优化指标X1/%X2/%X3/%X4/%预测值试验值误差/%泡沫体积0.120.092.6320.002 438 mL2 510 mL2.95稳定时间0.080.113.0029.3022.6 min23.4 min3.54交互作用0.120.092.9422.322 320 mL2 400 mL3.4520.2 min21.3 min2.29
将按响应曲面法预测的优化配方(SDBS质量分数0.12%、APG0814质量分数0.09%、PAM质量分数2.94%、粉煤灰质量分数22.32%)与按各单因素最佳质量分数配比的未优化配方(SDBS质量分数0.10%、APG质量分数0.09%、PAM质量分数2.50%、粉煤灰质量分数25.0%)制备的三相泡沫进行泡沫性能对比，响应曲面法优化的三相泡沫体积、稳定时间分别为2 400 mL、21.3 min较未优化的2 190 mL、19.6 min分别提高了9.6%与8.7%。
1)通过Box-Behnken组合试验原理进行响应曲面设计，以SDBS、APG0814、PAM、粉煤灰的质量分数为自变量，泡沫体积与稳定时间为响应值，进行回归模型拟合。模型方差分析结果表明，泡沫体积与稳定时间模型的P值均小于0.001，模型拟合效果好，试验设计可靠性高。
2)回归模型各因素交互作用的方差分析结果表明SDBS与APG0814、粉煤灰与SDBS、粉煤灰与APG0814之间的交互作用对三相泡沫的泡沫体积性能影响显著；粉煤灰与PAM、SDBS与粉煤灰、APG0814与粉煤灰之间的交互作用对三相泡沫的稳定时间性能影响显著。
3)通过泡沫体积与稳定时间回归模型对三相泡沫基础配方进行预测，预测结果表明：当SDBS、APG0814、PAM、粉煤灰的质量分数分别为0.12%、0.09%、2.94%、22.32%时，制备的三相泡沫性能最佳，泡沫体积与稳定时间较未优化之前分别提高了9.6%与8.7%。
[1] 王连聪,梁运涛,罗海珠.我国矿井热动力灾害理论研究进展与展望[J].煤炭科学技术,2018,46(7):1-9.
WANG Liancong,LIANG Yuntao,LUO Haizhu.Research progress and outlook on theory of thermodynamic disaster of coal mine in China[J].Coal Science and Technology,2018,46(7):1-9.
[2] 王家臣.我国放顶煤开采的工程实践与理论进展[J].煤炭学报,2018,43(1):43-51.
WANG Jiachen.Engineering practice and theoretical progress of top-coal caving mining technology in China[J].Journal of China Coal Society,2018,43(1):43-51.
[3] 邓 军,李 贝,王 凯,等.我国煤火灾害防治技术研究现状及展望[J].煤炭科学技术,2016,44(10):1-7,101.
DENG Jun,LI Bei,WANG Kai,et al.Research status and outlook on prevention and control technology of coal fire disaster in China[J].Coal Science and Technology,2016,44(10):1-7,101.
[4] 秦波涛,王德明.三相泡沫防治煤炭自燃的特性及应用[J].北京科技大学学报,2007,29(10):971-974,1004.
QIN Botao,WANG Deming.Characteristics and application of three-phase foam in spontaneous combustion ofcoal[J].Journal of University of Science and Technology Beijing,2007,29(10):971-974,1004.
[5] 李宗翔,刘 宇,王 政,等.九道岭矿采空区注CO2防灭火技术数值模拟研究[J].煤炭科学技术,2018,46(9):153-157.
LI Zongxiang,LIU Yu,WANG Zheng,et al.Study on numerical simulation of CO2 injection fire prevention and extinguishing technique in goaf of Jiudaoling Mine[J].Coal Science and Technology,2018,46(9):153-157.
[6] ZHOU Fubao,SHI Bobo,CHENG Jianwei,et al.A new approach to control a serious mine fire with using liquid nitrogen as extinguishing media[J].Fire Technology,2015,51(2):325-334.
[7] 陆新晓,王德明,朱红青,等.高倍阻化泡沫治理大空间巷道煤自燃火区工程实践[J].中国煤炭,2018,44(5):95-99.
LU Xinxiao,WANG Deming,ZHU Hongqing,et al.Engineering practice of coal spontaneous combustion area with the high power inhibition foam at large space roadway[J].China Coal,2018,44(5):95-99.
[8] 蒋新生,翟 琰,尤 杨,等.超细粉体三相泡沫灭火剂热稳定性研究[J].中国安全科学学报,2015,25(12):40-45.
JIANG Xinsheng,ZHAI Yan,YOU Yang,et al.Study on thermostability of three-phase foam extinguishing agent in corporating ultra-fine powder[J].China Safety Science Journal,2015,25(12):40-45.
[9] 秦波涛,王德明,陈建华,等.高性能防灭火三相泡沫的实验研究[J].中国矿业大学学报,2005,34(1):11-15.
QIN Botao,WANG Deming,CHEN Jianhua,et al.Experimental investigation of high-performance three-phase foam for mine fire control[J].Journal of China University of Mining & Technology,2005,34(1):11-15.
[10] VINOGRADOV A V,KUPRIN D,ABDURAGIMOV I,et al.Silicafoams for fire prevention and firefighting[J].Acs Applied Materials & Interfaces,2016,8:294-301.
[11] 蒋新生,吕科宗,魏树旺,等.基于响应曲面法的三相泡沫灭火剂基础配方优化设计[J].化工学报,2017,68(7):2886-2895.
JIANG Xinsheng,LYU Kezong,WEI Shuwang,et al.Optimal design of three phase fire-fighting foam formulation based onresponse surface methodology[J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China),2017,68(7):2886-2895.
[12] 何 为,薛卫东,唐 斌.优化试验设计方法及数据分析[M].北京:化学工业出版社,2012:218-220.
[13] 王 健,吕宪俊,胡术刚.基于响应曲面法的复合碱(盐)组分激发矿渣试验[J].煤炭学报,2010,35(3):486-489.
WANG Jian,LYU Xianjun,HU Shugang.Experiment of compound alkali and salt-activated slag based on response surface methodogy[J].Journal of China Coal Society,2010,35(3):486-489.
[14] 赵敏捷,方建军,张铁民,等.响应曲面法优化某氧化铜矿硫化浮选[J].过程工程学报,2017,17(3):532-538.
ZHAO Minjie,FANG Jianjun,ZHANG Tienin,et al.Optimization of copper oxide by sulphidizing flotation based on response surface methodology[J].The Chinese Journal of Process Engineering,2017,17(3):532-538.
[15] 秦波涛.防治煤炭自燃的三相泡沫理论与技术研究[M].徐州:中国矿业大学出版社,2009:16-25.
[16] CRAWFORDA R J,MAINWARING D E.The influence of surface-tant adsorption on the surface characterisation of Australian coals[J].Fuel,2001,80:313-320.
[17] ALBERTLINTON C,HUANG T C.Sweet cassava polysaccharide extracts protects against CCl4 liver injury in wistarrats[J].Food Hydrocolloids,2009,23(6):494-500.
[18] 严 浩,彭文杰,王志兴,等.响应曲面法优化电解锰阳极渣还原浸出工艺[J].中国有色金属学报,2013,23(2):528-534.
YAN Hao,PENG Wenjie,WANG Zhixing,et al.Reductive leaching technology of manganese anode slag optimized by response surface methodology[J].The Chinese Journal of Nonferrous Metals,2013,23(2):528-534.
[19] MIRAZIMI S M J,RASHCHI F,SABA M.Vanadium removal from roasted LD converter slag:Optimization of parameters by response surface methodology (RSM)[J].Separation and Purification Technology,2013,116:175-183.
[20] MOHAMAD N R,HUYO F,ABOULENEIN H Y,et al.Responsesurface methodological approach for optimizing production of geranyl propionate catalysed by carbon nanotubes nanobioconjugates[J].Biotechnology & Biotechnological Equipment,2015,29 (4):1-8.
[21] 廖亚龙,周 娟,黄斐荣,等.响应曲面法优化复杂硫化铜矿选择性浸出工艺[J].中国有色金属学报,2016,26(1):164-172.
LIAO Yalong,ZHOU Juan,HUANG Feirong,et al.Optimization of selective leaching technology of complex sulfide copper ore by response surface methodology[J].The Chinese Journal of Nonferrous Metals,2016,26(1):164-172.
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