0 引 言
我国煤与瓦斯突出灾害严重，且随着采深增加，防突形势日趋严峻[1]。煤的瓦斯放散初速度(ΔP)是突出危险性评价的重要指标之一，也是表征煤体放散瓦斯能力的一个关键物理量。
国内外学者对瓦斯放散规律进行了大量研究。部分学者发现ΔP受变质程度[2-3]、破坏类型[4]、孔隙结构[5]、水分[6]、粒径[7-8]、温度[9-10]等多因素影响。富向等[11]进行了构造煤微观和宏观的数学理论模型研究，得出构造煤的瓦斯放散特征；张路路等[12]根据气体在不同尺寸孔隙中的扩散特性，导出随孔隙尺寸和孔隙压力变化的动态扩散系数，结合孔隙的分形特性，建立考虑孔隙结构的扩散模型；李成武等[13]研究了承压条件下含瓦斯煤解吸扩散特性，得出瓦斯解吸量、宏观/微观有效扩散系数随轴压升高呈先下降后波动上升的趋势；张慧杰等[14]对比分析构造煤与原煤放散过程，得到中孔及大孔分布是导致构造煤和原生煤瓦斯放散特征差异的主要因素；李祥春等[15]研究发现瓦斯在煤体孔隙中的扩散以微孔内的表面扩散为主，孔比表面积越大，表面扩散越显著。
已有学者研究粒煤解吸特性表明煤孔隙特征是决定瓦斯扩散行为的主要因素[15-16]。因此，煤中孔隙也是影响瓦斯放散初速度的内在关键因素。而从煤的孔隙构成出发，对瓦斯放散初速度进行的研究尚不足。基于此，笔者利用N2、CO2吸附试验对不同变质程度煤样进行孔径分析，分析煤内部孔隙特征对瓦斯放散初速度的影响，对煤与瓦斯突出灾害预测试及防治具有重要意义。
1 煤样采集与测试
1.1 基础参数测定
试验采集低、中、高3种变质程度8个煤样，分别取自安徽淮北卧龙湖煤矿、海孜煤矿、祁南煤矿、河南禹州平禹四矿、焦作九里山矿和辽宁沈阳红菱煤矿。采集完煤样后，筛取粒径0.074～0.200 mm煤样，依照MT/T 1087—2008《煤的工业分析方法》进行工业分析；筛取粒径0.20～0.25 mm煤样，依照AQ 1080—2008《煤的瓦斯放散初速度指标(ΔP)测定方法》进行瓦斯放散初速度测定，依照MT/T 752—1997《煤的甲烷吸附量测定方法(高压容量法)》进行甲烷吸附试验。工业分析、放散初速度和吸附试验结果见表1。
表1 煤样工业分析、瓦斯放散初速度和吸附试验结果
Table 1 Proximate analysis,gas initial release velocity and adsorption test results of coal samples
煤样取样地点煤种水分Mad/%灰分Aad/%挥发分Vdaf/%瓦斯放散初速度ΔPLangmuir体积VL/(mL·g-1)Langmuir压力PL/MPa-1HZ7海孜867煤贫煤2.5242.8113.652436.940.96HZ9海孜869煤贫煤1.4920.0811.992841.051.00HZ10海孜10煤贫煤0.999.9513.122226.810.87WLH10卧龙湖10煤无烟煤3.6235.5612.703156.530.62PY2平禹四矿2煤瘦煤1.1614.9016.912733.771.34HL7红菱西3702工作面瘦煤1.0118.6818.311827.810.70QN3祁南34下回风下山气煤1.4016.5640.25616.111.12JLS5九里山15051联络巷焦煤3.3014.0112.552243.660.73
1.2 孔径分析
研究煤孔隙特征的方法有很多，目前气体物理吸附方法和压汞法是多孔介质最常用的分析方法。其中，77 K 温度下N2吸附法[17]使用最为广泛，但由于试验在低温下进行，N2分子动能低，难以进入到微孔中，适用于煤中大中孔隙的测定。近年来，CO2吸附法[18]更多地用于多孔介质中微孔的测定。笔者同时采用N2吸附法和CO2吸附法对上述8种煤样进行孔径分析。筛选采集煤样，制备了粒径0.20～0.25 mm煤样，利用AUTOSORB-1全自动比表面和孔径分布分析仪分别进行了液氮温度(77 K)下N2吸附法和低温(273 K)下CO2吸附法，对于N2吸附数据，利用Brunauer-Emmett-Teller(BET)多分子层吸附理论计算煤的比表面积，利用Barrett-Joyner-Halenda(BJH)方法做孔径分布分析；对低压CO2吸附试验数据，采用了DR和DA方法[19]进行了孔径分析，N2、CO2吸附试验孔径分析结果见表2。
表2 煤孔隙结构测定结果
Table 2 Measurement results of coal pore structure
煤样N2吸附试验CO2吸附试验BET比表面积面积/(m2·g-1)BJH孔体积/(mL·g-1)BJH法平均孔径/nmDR方法微孔比表面积/(m2·g-1)DR方法微孔体积/(mL·g-1)DR方法微孔平均孔径/nmHZ73.050.007 710.3323.460.008 21.23HZ91.850.009 521.6131.710.011 11.25H100.720.004 023.8721.480.007 51.22WLH101.020.013 812.4960.440.021 11.25PY21.610.005 613.9219.330.006 71.21HL71.570.004 912.2515.440.005 412.42QN31.740.003 68.203.940.001 411.19JLS51.250.007 713.1247.770.016 712.12
N2吸附法BJH孔径分布和CO2吸附法DA孔径分布，如图1、图2所示。从图1可以看出煤样为单峰孔径分布，主峰值为4 nm左右，所测煤样基本以小孔、微孔为主；图2中DA法所测煤样孔径也为单峰分布，主峰位于1.5～2.0 nm。对比图1、图2可以发现，DA法比BJH法更好地揭示了微孔分布，N2吸附法适用于介孔和大孔分析，CO2吸附法适用于对微孔分析。结合表1分析图2中不同变质程度煤样可以发现，变质程度越高，微孔越发育。
图1 BJH孔径分布
Fig.1 BJH pore size distribution
图2 DA孔径分布
Fig.2 DA pore size distribution
2 试验结果与分析
2.1 吸附性能与ΔP关系
煤的Langmuir体积反映了煤瓦斯吸附性强弱。笔者得到了不同变质程度煤吸附常数，发现ΔP随Langmuir体积增大呈线性递增的趋势，如图3所示；而Langmiur压力与ΔP无关，如图4所示。
图3 Langmuir体积与ΔP的关系
Fig.3 Relationship between Langmuir volume and ΔP
图4 Langmuir压力与ΔP的关系
Fig.4 Relationship between Langmuir pressure and ΔP
2.2 孔隙特征对ΔP的影响
为探求煤微观特征对ΔP的影响，利用BJH法和DR法分析了煤介孔、大孔和微孔对ΔP的影响。ΔP随比表面积、孔体积、平均孔径变化如图5、图6、图7所示。
图6 ΔP随孔隙体积变化规律
Fig.6 ΔP changes with specific pore volume
图5a中ΔP随BET比表面积变化离散性增强，但仍可以看出ΔP随BET比表面积增大有略微变大趋势；从图5b可以看出ΔP随微孔比表面积呈幂函数增长，且拟合度近0.8；由于DR法相比BET法可揭示更多微孔结构，结合ΔP与比表面积相关度，说明微孔比表面积对ΔP以正向促进作用为主，即微孔比表面积越大ΔP越大，但增长幅度逐渐变缓。
图5 ΔP随比表面积变化规律
Fig.5 ΔP changes with specific surface area
由图6可以看出，大孔、介孔和微孔体积与ΔP呈正相关，大孔和介孔影响更接近于线性，而微孔影响接近于幂函数规律。相比微孔体积，大孔和介孔体积对ΔP的影响相对较小。由图7可以看出，大孔和介孔的平均孔径与ΔP关系拟合度低，即对ΔP影响较小；而微孔平均孔径对ΔP的影响明显大于大孔和介孔，ΔP随微孔平均孔径呈线性正相关，且拟合度为0.7左右。
图7 ΔP随平均孔径变化规律
Fig.7 ΔP changes with average pore size
2.3 变质程度与ΔP关系
煤的变质程度是指在温度、压力等因素作用下，煤的物理、化学性质变化的程度，可由干燥无灰基挥发分来表征，挥发分越高，变质程度越低。挥发分与Langmuir体积、ΔP的关系分别如图8、图9所示。图8表明挥发分与Langmuir体积近似呈幂函数关系，即煤变质程度越高，瓦斯吸附能力越强。由图9可以看出，挥发分与ΔP呈负指数关系，即ΔP随变质程度增高而增大。
图8 挥发分与Langmuir体积的关系
Fig.8 Relationship between volatile matter and Langmuir volume
图9 挥发分与ΔP的关系
Fig.9 Relationship between volatile matter and ΔP
2.4 分析讨论
由以上结果可以看出，不论从比表面积、孔隙体积还是孔隙平均直径，煤中微孔特征对ΔP的影响明显大于大孔和介孔。由图3可知ΔP随Langmuir体积增大而增大，即煤的吸附能力越强ΔP越大。由于甲烷在303.15 K温度下为超临界吸附，在低压下吸附曲线为Ⅰ型吸附线，表现为单分子层吸附，比表面积是最大吸附量的决定因素[20]。而煤中微孔是比表面积主要贡献者，微孔越发育，可释放瓦斯量越多，ΔP越大(图5)。
孔隙体积与比表面积具有相互依存的内在联系，由于煤比表面积主要受微孔控制，随孔隙体积增加微孔比表面积增量要大于大孔、介孔，结合图5、图6结果，可知微孔体积对ΔP的影响大于大孔、介孔。
由菲克扩散定律可知，瓦斯扩散量与扩散系数直接相关，而孔径越大瓦斯扩散能力越强。因此，孔隙的平均直径影响瓦斯放散的难易程度，平均孔径越大放散越容易，ΔP越大，反之亦然。而对于微孔富含的大量瓦斯，很显然微孔平均孔径影响着煤中大部分瓦斯的放散难易程度，因此微孔平均孔径对ΔP有明显的影响(图7)。此外，介孔和大孔也对瓦斯扩散能力有一定影响，构造煤的大中孔隙发育，导致其ΔP通常大于原生煤。
煤的最大瓦斯吸附量主要由微孔决定，且煤变质程度越高微孔发育较好，造成其瓦斯吸附能力变强，因此，变质程度对ΔP影响其实质还是受微孔特征影响。
煤瓦斯放散过程中，瓦斯含量、孔隙大小共同决定瓦斯放散快慢。结合上述分析，微孔比表面积控制可释放瓦斯量大小，平均孔径大小影响瓦斯放散难易程度。因此，ΔP主要受煤微孔特征影响，即微孔比表面积大小、微孔孔隙体积、微孔平均直径等因素可表明ΔP大小。
3 结 论
1)瓦斯放散初速度ΔP随Langmuir体积增大呈线性增大的趋势，y=0.539 7x+3.085 6，R2达到0.721 1；而ΔP与Langmuir压力无关。
2)煤微孔比表面积对ΔP影响占主导作用，随微孔比表面积增大ΔP呈幂函数增长，R2为0.798 2；ΔP与煤的大孔、介孔和微孔体积及平均孔径呈正相关。
3)大孔和介孔体积对ΔP的影响相对较小，ΔP主要受煤微孔孔隙特征影响，即微孔比表面积大小、微孔孔隙体积、微孔平均直径是煤微观结构影响ΔP的主要参量。
4)不同变质程度煤对ΔP的影响，其实质是微孔对ΔP的控制作用，随变质程度增高，ΔP呈增大趋势。
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