異なる傾斜下での完全に機械化された切羽の粉塵分散則と追跡閉鎖粉塵制御法の研究

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Scientific Reports volume 12、記事番号: 16633 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

気固二相流理論に基づいて、異なる傾斜角での完全に機械化された採掘作業の粉塵分散則の数値シミュレーションと現場で測定されたデータの比較分析により、作業切羽の傾斜の増加に伴い、空気流の傾斜が増加することが示されました。採掘されていないゾーンへの風速は 25° から 50° に増加し、切削乱流とシステム換気が混合した後、最大風速は 2.16 から 2.25 m/s に増加します。一方、高濃度ダストクラスターの範囲、停止時間、横方向の移動強度、および堆積ゾーンはさまざまな程度に増加します。ダストクラスターは62.02立方メートルから202.46立方メートルに増加します。 X < 53.96 m の場合、歩道呼吸ゾーンの粉塵濃度は切羽の長さとともに正弦関数を示し、X ≥ 53.96 m の場合、指数関数的減衰関数を満たします。これに基づいて、トラッキングクローズドダスト制御技術を提案する。気流のオフセット角度と粉塵の集合位置を組み合わせて、風カーテンの角度と風速が自動的に制御され、粉塵がケーブルトラフの片側に限定されるようになります。

機械化のレベルが高まるにつれて、石炭の生産量は年々増加しており、石炭の採掘口には吸入性の粉塵が蓄積しています。高濃度の粉塵はじん肺を引き起こし、機器の作業精度を低下させ、石炭やガスの爆発を引き起こす可能性があり、作業者の身体的および精神的健康を脅かします1、2、3、4。不完全な統計によると、2021年末までに中国のじん肺患者数は11,809人で、2010年から2021年までの間、職業性じん肺全体に占める割合は年間80%にも上り、50%以上は石炭粉塵によるものだった5,6(図6)。 . 1）。さらに、石炭粉塵濃度の増加により、粉塵爆発圧力と爆発指数は最初に増加し、その後減少しました。既存の統計によると、中国の 532 の主要炭鉱の 87.32% が石炭粉塵爆発の危険にさらされています 7、8、9。石炭粉塵汚染の濃度が最も高いのは地下作業環境です。ダスト生成量は、鉱山の総ダスト生成量の約 45% ～ 80% です。しかし、ほとんどの鉱山ではさまざまな空気粉塵除去対策を講じていますが、切羽上の粉塵濃度は「炭鉱保安規則」の関連規定をはるかに上回っています。長期にわたる探査では、総合採掘作業における粉塵の管理が難しく、粉塵濃度が高くなります。現場の除塵システムや設備配置では、意図した効果が得られなかったり、要所要所で使用できなかったりすることが多くあります。したがって、炭鉱における小麦粉ダストの分散則を研究することは、過剰な粉塵濃度を解決し、防塵技術的解決策を導入し、炭鉱での安全な生産を確保する上で実質的に実用的意義があります。

職業病症例の統計。

数値シミュレーションは高速かつ効果的で、明確な視覚化が可能であり、各ゾーンで詳細な分析ができるという利点があります。多くの学者が数値シミュレーションを使用して粉塵散逸の法則を研究してきました。パタンカールら。 Lagrangian 法を使用してダスト粒子の動きを記述し、空気流によって駆動されるさまざまなストークス数の下でのダスト粒子の移動挙動を分析しました。 Hossein と Gholamreza は数値流体力学を使用して、作業切羽上のダスト蓄積ゾーンの沈下位置とさまざまなサイズの粒子サイズを決定し、鉱山の換気システムと作業切羽の衛生状態を改善しました14。 Zhangらは、数値流体力学と有限体積法に基づいて、長壁作業面上のさまざまなゾーンおよびさまざまな粉塵源における吸入性粉塵の拡散および汚染特性をマクロおよびミクロスケールで分析した15。 Yao et al.は、気固二相結合モデルに基づいて、完全に機械化された、大きく傾斜した急傾斜の洞窟壁における石炭粉の垂直変位、衝突水平変位、および傾斜水平変位の組み合わせの動きを研究しました。その結果、完全に機械化されたケーブフェースの傾斜角が大きい場合、風の流れが乱れ、気流速度が速く、作業面上での移動時間が長くなることが判明した16,17。 Hu、Liao ら、Cai、Nie らは数値流体力学に基づいています。彼らは、異なる空気速度と空気量の下で粉塵の移動の法則を研究し、粉塵濃度が比較的低い場合、空気流の増加が粉塵の巻き込みにつながることを発見しました 18,19。張ら。風下で石炭を切断する場合の気流の速度分布、ダストの移動軌跡、およびダストの拡散に対する気流の影響は、風上で石炭を切断する場合とは異なることを発見しました。これにより、ダスト低減方法が最適化され、ダスト低減効率が向上した20。 Lu Yuezea と Akhtar Saad は、数値流体力学を使用して、地下鉱山の構成で考えられるさまざまな状況を評価し、連続採炭機械の存在が空気の流れに悪影響を及ぼし、メタンと粉塵の濃度を増加させることを発見しました。この悪影響は、吸引モードでのスクラバーファンの動作を最小限に抑えるか無効にすることによって達成できます21。ルーら。は、レイノルズ応力モデルと離散相モデルを使用して、表面フィンを備えた傾斜した熱交換チャネルにおける煤粒子の堆積特性を研究しました。結果は、粒子直径と排ガス流量がリブ付きチャネルに影響を与えることを示しました。成膜効率は大きな影響を与えます。傾斜角は小さな粒子の堆積効率にはほとんど影響しませんが、大きな粒子の堆積効率には大きな影響を与えます22。

しかし、ほとんどの学者は、空気の流れや石炭粉塵の分散特性に対するフェース角度の影響を考慮していないため、研究結果に誤りが生じ、したがって、大規模な炭鉱の複数の炭鉱における粉塵の防止と制御のための理論的根拠を提供することができませんでした。総合的なマイニングを改善するための規模を拡大します。文献のこのギャップを埋めるために、この研究では、切羽の異なる傾斜角の下での空気流と石炭粉塵汚染特性に関する基礎研究を実施しました。この研究では、肥城鉱業集団山仙能源有限公司の 3604 加工切羽がプロトタイプとして使用されました。加工面の傾斜が唯一の変数でした。そして、ほぼ水平、緩やかに傾斜した作業面、傾斜した作業面、および急傾斜した作業面の 1 つを使用して、気固二相流モデルを確立しました。 FLUENT (バージョン 2020R1) 数値シミュレーションソフトウェアを使用して、完全に機械化された採掘切羽のさまざまな傾斜角での風下移動と石炭粉塵汚染特性に関する詳細な研究を実施しました。得られたデータの分析と、エアカーテン追跡密閉粉塵制御技術スキームが確立されました。石炭採掘の切羽粉塵の包括的な管理のための理論的基礎を提供することを提案しました。

この研究の数学モデルは、極座標のナビエ・ストークス方程式 (NS; オイラー法) で構成されています23。乱流の場合、標準的な k-ε 2 方程式モデルが使用されました。ラグランジュ法と離散位相モデルを使用して,作業小麦粉ダストの分散法則を解いた。

レイノルズ時間平均 NS に基づく k-ε 方程式モデルは、複雑な粒子の分散の研究に広く使用されています。 u、v、w がそれぞれ x、y、z 方向の速度成分であると仮定します。したがって、速度は瞬間的な脈動速度と時間平均速度の和で表されます24,25,26。

一般に、作業面の気流状態は非圧縮性流体とみなされ、連続方程式は次のようになります27,28。

ここで、ρ はガス密度 (kg/m3)、t は時間です。気流が定常状態にあるとき、密度は時間とともに変化せず、次のように書くことができます。

レイノルズの時間平均 NS 方程式は、繰り込みの数学的手法を使用して繰り込み k-ε 方程式を導出し、計算するために使用されます。

\(k\) 方程式は 29,30 です

式中、k は乱流の運動エネルギー m2/s2 です。 \(\alpha_{k}\) は乱流運動エネルギーの実効プラントル数の逆数、つまり \(\alpha_{k} = \frac{1}{{\sigma_{k} }} = 1.0 \); \(\mu_{eff}\) は粘性係数です。 \(G_{k}\) は、平均速度勾配によって引き起こされる乱流の運動エネルギーです。 \(G_{b}\) は浮力の影響によって生じる乱流の運動エネルギーです。

ε 方程式は 31,32 です。

式中の ε は乱流エネルギー散逸率 m2/s3 です。 \(C_{1\varepsilon }\)、\(C_{2\varepsilon }\)、および \(C_{3\varepsilon }\) は経験的な定数です。一般に、デフォルトは \(C_{1\varepsilon } = 1.43\)、\(C_{2\varepsilon } = 1.91\)、および \(C_{3\varepsilon } = 0.09\) です。 \(\mu_{t} {\text{and}} \mu\) は乱流と層流の粘性係数です。 \(\alpha_{\varepsilon }\) は散逸率の実効プラントル数の逆数です \(\alpha_{\varepsilon } = \frac{1}{{\sigma_{\varepsilon } }} = 0.768\ ）。

アイデアの計算にはオイラー・ラグランジュ法を使用し、主相はオイラー法、粒子項はラグランジュ法で記述し、ダスト粒子の気固二相流離散相モデルシミュレーションを使用した。。本質的に、加工ダストの軌道の計算には、ダストに作用する力の微分方程式の積分が含まれます33、34、35。したがって、これらの力の直交座標系における微分方程式は次のように表すことができます（ここではx軸方向を例に考えます）。

式中の \(u_{p }\) は粒子速度 m/s です。 t は時間、s です。 \(u\) は流体の相対速度 m/s です。 \(g_{x }\) は x 方向の重力加速度、m/s2 です。 \(F_{D}\) は粒子 N の抵抗です。 \(\mu\) は流体動粘度 Pa*s です。 \(\rho\) は流体密度、kg/m3 です。 \(\rho_{p}\) は粒子密度、kg/m3 です。 \(\sum {\vec{\text{F}}}_{x}\) は \(x\) 方向の他の力です (例: 「見かけの質量力」、熱力、水泳力の合力) 、ブラウン力）。

ここで \({\text{d}}_{{\text{p}}}\) は粒子直径 (m) です。 \({\text{Re }}\) は粒子の相対レイノルズ数です。 \({\text{C}}_{{\text{D}}}\) は抗力係数です。 \({\text{a}}_{1}\)、\({\text{a}}_{2}\)、\({\text{a}}_{3}\) は特定のレイノルズ数範囲内の定数。

呼吸可能な粉塵粒子の動きの記述の精度を高めるために、この研究では、現場での実践への適合性を高めるために離散要素衝突モデルを導入しました36。ニュートンの第 2 法則を使用すると、粒子の運動を制御する常微分方程式は次のように表されます。

特定の衝突ペアについて、法線接触力のバネ定数の大きさは、少なくとも次の条件を満たす必要があります。衝突ペア内の最大の含有物と最高の相対速度の場合、バネ定数は反動を発生させるのに十分に高い必要があります。 2 つのパッケージのうちの 1 つはパッケージの直径と衝突するため、最大オーバーラップが大きすぎてはなりません。ばね定数は次のように書くことができます。

ここで \({\text{v}}_{{\text{c}}}\) は衝突する 2 つの粒子間の相対速度、\(\varepsilon_{D}\) は重なり合うことができる直径、D はパッケージの直径、\(\rho\) は粒子の質量密度です。

Feicheng Mining Group Shanxian Energy Co., Ltd. の 3604 作業切羽を例に挙げます。この作業切羽は全長 118.5 m、正味幅 6.5 m、最大採掘高さ 3.6 m です。一例として、フルハイトマイニングプロセスと完全負圧を採用しています。 U字型の独立換気切羽採掘設備は、ZY8000/20/43タイプの2本柱シールド付き油圧サポート、79フレームで構成され、サポートの中心距離は1.5mです。 MG500/1130-WD型ダブルドラム電動トラクションシャーラー、ドラム径2000mm、切込み深さ600mm。 SGZ800/800型ダブルチェーンスクレーパーコンベヤ。 PLM2000ホイールクラッシャー。 DY1000ベルトコンベヤ。 SolidWorks ソフトウェアを使用して、比例スケールの本格的な 3D 数学モデルを構築しました (図 2): 作業面、118.5 m × 6.5 m × 3.6 m (長さ × 幅 × 高さ)。入口および戻り空気レーン、49.5 m × 4.6 m × 3.6 m (長さ × 幅 × 高さ)。油圧支持ベースの高さ、0.6 m。サポート中心距離は1.5mです。合計 79 フレーム。シャーラー本体 8.1m×1.2m×1.4m（長さ×幅×高さ）採掘高さ、3.6メートル。ドラム直径、2000 mm。切断深さ、600 mm。そして、移動フレームは剪断機の後部ドラムの 6 つの油圧サポートよりも遅れます。

完全に機械化された採掘切羽の立体モデル。

幾何学的モデルは、近接性関数と曲率サイズ関数を組み合わせることによってメッシュ化されました。まず、曲率サイズ関数を使用してモデル全体をメッシュ化しました。次に、近似サイズ関数を使用してメッシュをさらに分割し、隣接するサイズ関数の密度を高めました。最終的に、3,056,258 メッシュが得られました。ただし、数値シミュレーション計算の前に、メッシュの収束が独立しているかどうかをテストする必要があります。この調査は、メッシュの品質の独立性をテストするためのグリッドコンバージェンスインデックス (GCI) に基づいていました。主なプロセスは次のとおりです。

計算用の代表的なメッシュサイズ \(l\) を定義します。

ここで、\(\Delta {\text{v}}_{{\text{i}}}\) は i ユニットの体積、N は計算に使用されるユニットの総数です。

さまざまなメッシュスキームでのシミュレーションプロセスで主要な変数の値を調べます (この記事では、主要な変数として粉塵濃度 c を使用します)。

粗い解と細かい解の間の主要な変数間の相対誤差を計算します。

ここで、ε は相対誤差、\({\text{c}}_{{{\text{i}},{\text{coarse}}}}\) は粗メッシュ収束解、\({\ text{c}}_{{{\text{i}}、{\text{fine}}}}\) は、ファインメッシュコンバージェンスソリューションです。

クリティカル領域とクリティカル領域内の複数の点 'n(n = 1500)' の相対誤差メトリックの二乗平均平方根を計算します。

メッシュ縮小係数は 2 未満であるため、それに応じて相対誤差を調整する必要があります。さらに、\(\varepsilon_{rms}\) の値が実際のメッシュが半分に縮小される条件に外挿されるという条件を達成するには、次のように GCI を細かさグリッドに使用する必要があります。

式では、 (17)、F は安全係数 (この研究では 4 セットのメッシュスキームを使用して GCI を計算します。したがって、安全係数は 1.25 です)、\({\text{r}}\) はメッシュ細分化係数です。 \(p\) は収束精度であり、1.97 です。

メッシュを使用して、構築された 3D モデルをメッシュ化し、メッシュスキーム (A ～ D、800,000 ～ 3,000,000 単位) を分割しました。同時に、メッシュがリファインされると、3 つの座標方向で一定の削減値が維持されます。メッシュスキームを表 1 (a) に示します。計算プログラムに従い、表1(b)に示すように、採炭地帯内の1500地点のダスト濃度値を用いてGCI値を計算した。結果は、メッシュを継続的に改良することにより、ダスト濃度 \(c\) に基づく \(\varepsilon_{rms}\) と GCI 値が徐々に減少することを示しています。一般に、メッシュの数が密であればあるほど、数値解は正確な解に近づき、切り捨て誤差と GCI は小さくなる、と考えられています。 2 つの連続メッシュの GCI が両方とも 0.5% 未満の場合、メッシュは収束していると見なされます。条件C、DのGCI値はそれぞれ0.49%、0.37%であり、定格を下回りました。スキーム D の GCI 値はスキーム C に基づいてさらに減少しており、分割されたメッシュがメッシュの独立性を達成していることを示しています。

分割したメッシュをFLUENTにインポートし、パラメータを設定しました。数値シミュレーションで設定した境界条件や発塵源パラメータは、現場での実際の運転条件に合わせて設定しました。空気入口における風速は、現地で風速計を用いて複数回測定し、その平均値を算出して求めた。粉塵源パラメータは、粉塵サンプラーと粉塵含有フィルター膜を使用して現場で収集されました。ダスト濃度の測定にはフィルター膜秤量法を、ダスト粒子径の測定には粒子法を使用しました。シミュレーションでは、ダウンホールを流れる空気は非圧縮性流体とみなされ、温度場は変化しませんでした。入口空気通路を速度入口として設定した。シミュレーション中に逆流現象が発生しないように、戻り空気通路を圧力出口として設定しました。重力加速度の大きさを変更することで、作業面の 4 つの傾斜を表します。パラメータ設定の詳細については、表 2 を参照してください。

シミュレーション結果の実現可能性と精度を検証するために、切羽傾斜が 40°で完全に機械化された切羽でデータ測定が実行されました。気流速度とAKFCの測定にはTSI-9545を使用しました。粉塵濃度の測定には、-92Aダストサンプラーを使用しました。事故の発生を減らすための現場の作業実態から、測定範囲を歩道に集中させた。データ比較の例として呼吸ベルトの高さを使用しました。風速と粉塵濃度の観測点は合計 20 点設定され、座標は (4.6,1.7,2.7)、(10.6,1.7,2.7)、(16.6,1.7,2.7)、(22.6,1.7,2.7)、 (28.6,1.7,2.7)、(34.6,1.7,2.7)、(40.6,1.7,2.7)、(46.6,1.7,2.7)、(52.6,1.7,2.7)、(58.6,1.7,2.7)、(64.6) ,1.7,2.7)、(70.6,1.7,2.7)、(76.6,1.7,2.7)、(82.6,1.7,2.7)、(88.6,1.7,2.7)、(94.6,1.7,2.7)、(100.6,1.7) ,2.7)、(106.6,1.7,2.7)、(112.6,1.7,2.7)、(118.6,1.7,2.7)、6m間隔。各測定点を複数回測定し、その平均値をシミュレーション結果と比較して検証しました。図3の結果は、粉塵濃度と空気速度の数値シミュレーション結果と現場測定データの間の相対誤差が10%未満であることを示しています。この発見は、数値シミュレーション結果が現場の実際の状況を客観的かつ正確に反映できることを示しており、本研究で確立したモデルが証明されています。このモデルは、現場の状況を正確に予測し、関連する運動法則を分析することができ、作業粉塵の包括的な管理を改善する上で理論的な指針となる役割を果たします。

完全に機械化された切羽の数値シミュレーションと現地測定データの比較 [(a) 空気速度の検証。 (b)粉塵濃度の検証)。

U字型換気条件における採炭切羽の気流特性を図4に示します。色は気流の速度、線は気流の流れの軌跡、矢印は速度のベクトル方向を表します。、凡例は空気速度の測定スケールです。

切羽傾斜角 0° の場合、風の流れの軌道は X = 22.5 m、Z = 1.5 ～ 2.5 m でオフセットされ、歩道では X = 34.3 ～ 64.2 m、Z = 1.1 ～ 1.9 m でオフセットされます。それは約0.67 mの幅を形成し、せん断ドラムによって切り取られる乱風の乱れにより、空気速度は約1.81〜2.16 m/sになります。風の流れは、25°～30°の角度で未利用ゾーンに流れ込み、水力支柱 X = 50.2 m にあります。歩道に流入し、局所的な高速風流帯の幅は1.2mに達します。

作業面の傾斜が 20°の場合、気流の軌道は X = 23.1 m、Z = 1.6 ～ 2.6 m でオフセットされ、歩道では X = 32.2 ～ 61.3 m、Z = 1.1 ～ 1.8 m でオフセットされます。幅は約0.62mです。剪断ドラムによる乱流切断の乱れにより、空気速度は約 1.82 ～ 2.23 m/s になります。風の流れは、27°～34°の角度で未利用ゾーンに流れ込み、油圧支柱X = 49.6 mで再び歩道に流れ込み、高速風流帯の局所的な幅は1.05 mに達します。。

40°の切羽傾斜角では、風の流れの軌道は X = 24.4 m、Z = 1.9 ～ 2.9 m でオフセットされ、歩道では X = 31.4 ～ 59.9 m、Z = 1.1 ～ 1.7 m でオフセットされます。幅は約0.55メートルです。剪断ドラムによってカットされる乱流の乱れにより、空気速度は約 1.82 ～ 2.24 m/s になります。風の流れは、35°～45°の角度で未利用ゾーンに流れ込み、水力支柱 X = 48.3 m で再び歩道に流れ込み、高速風流帯の局所的な幅は 0.64 m に達します。。

作業面の傾斜が 60°の場合、気流の軌道は X = 27.7 m、Z = 2.05 ～ 3 m でオフセットされ、歩道では X = 29.8 ～ 58.1 m、Z = 1.1 ～ 1.65 m でオフセットされ、形成幅は約0.45。メートル。風速は約 1.83 ～ 2.25 m/s です。乱風を切るシャーラードラムの乱れにより、風流は 45°～50°の角度で未利用ゾーンに流れ込み、油圧支持柱 X = 43.2 m で再び歩道に流れ込み、局所的な幅員が発生します。高速風流帯の0.57に達します。

さまざまな傾斜角 (α = 0°、20°、40°、60°) での風の流れのレンダリング。

要約すると、吸気レーン内の気流は、切羽に入った後、歩道とケーブルダクトの気流に分けられます。作業面の傾斜角度が異なると歩道に流入するケーブルダクトの空気流の変曲点は異なり、作業面の傾斜が増加するにつれて風の流れは 2 回偏向します。転換点間の距離は徐々に縮まっていきます。同時に、作業切羽の傾斜の増加に伴い、乱風によって引き起こされる風の流れが遮断され、未利用ゾーンへの上向き傾斜角度が徐々に増加し、高速風の流れゾーンの幅が1.2から減少します。最大風速は 2.16 m/s から 2.25 m/s まで徐々に増加します。

屋根と剪断機のフロントドラムの間の平面 Y = 2.8 m、および完全に機械化された採掘切羽の時間スケールが分析されました。ダストの分散と移動の法則を図 5 に示します。色はダストの質量濃度を表し、凡例はダストの質量濃度の測定スケールを示します。分析の手順は次のとおりです。

切羽Y=2.8mにおけるダスト飛散分布のタイムチャート（T=20、30、40、60、100S）。

ダストは発生後、風流の影響を受けて切羽の風下に徐々に拡散します。また、加工面の傾斜が大きいほど、粉塵の飛散範囲は大きくなります。移動枠の発塵源は気流と同じであり、作業面ではケーブルトラフの作業空間と歩道空間の2つに分かれます。 T = 20 ～ 40S の場合、高濃度発塵源の範囲は各加工面の傾斜下で基本的に変化しません。 T = 60 ～ 100S まで時間が経過すると、歩道側の塵埃は風の流れの影響を受けて Y 方向の負の方向に移動します。移動では、ケーブルトラフ内の塵埃が Y 方向に移動し、その移動は作業面の傾斜が大きくなるにつれて傾向も大きくなります。また、ドラム切断で発生した粉塵は切断乱風に乱され、歩道に拡散します。 T=100Sの場合、ダストの分散状態が安定する傾向にあります。

切削粉の移行則の比較解析の手順は以下のとおりです。

切羽傾斜角 0°、油圧支柱 X = 41.52 m 付近で、粉塵が徐々に歩道に広がり始め、長さ約 21.93 m、平均幅約 1.3 m、平均濃度の粉塵クラスターが形成されます。約634.56 mg/m3。高さが増加するにつれて、クラスターは Z = 2.7 m で「点状の」ダストクラスターを示し始めます。

切羽傾斜角 20°、油圧支柱 X = 41.26 m 付近で、粉塵が徐々に歩道に広がり始め、長さ約 33.38 m、平均幅約 1.54 m、平均濃度約 1.5 m の粉塵が形成されます。歩道では746.04 mg/m3。「点状の」ダストクラスターが Z = 2.74 m で見え始めます。

切羽傾斜角 40°、油圧支柱 X = 41.22 m 付近では、最初は粉塵が徐々に歩道に広がり、長さ約 42.47 m、平均幅約 1.74 m、平均濃度約 823.47 の粉塵が形成されます。 mg/m3。「点状の」ダストクラスターが Z = 2.8 m で見え始めます。

切羽傾斜角 60 度、油圧支柱 X = 40.02 m 付近では、最初は粉塵が徐々に歩道に広がり、長さ約 65.04 m、平均幅 1.9 m、平均濃度約 910.56 の粉塵クラスターが形成されます。歩道上の mg/m3 は歩道全体を埋め尽くしました。

要約すると、作業面の傾斜が増加するにつれて、スペース内の粉塵が歩道に進入するときに、粉塵は剪断機に近づきます。加工面上に形成される高濃度ダストクラスターの長さ、幅、高さはそれに応じて増加します。さらに、粉塵質量濃度は 634.56 mg/m3 から 910.56 mg/m3 に増加しました。この発見の理由は、作業面の傾斜角度の増加に伴い、乱風とシステム換気を遮断した後の風の流れの上向き傾斜角度が増加し、風速が増加するためです。これは粉塵の移動にはつながりますが、粉塵が定着することはありません。したがって、作業面の傾斜が大きくなると、作業空間全体における塵埃の割合が増加します。

図6は、「U」字型換気条件下での石炭採掘におけるダスト粒子の空間分布を示しています。ダスト粒子の濃度はさまざまな色で表示され、球のサイズはダスト粒子の直径を表します。ダストの質量濃度の大きさは、前述の凡例で表されます。

ダスト粒子飛散空間分布図（α＝0°、20°、40°、60°）。

分析の手順は次のとおりです。

移動枠からの発塵量を図1と図2を合わせて示します。図４および図５より、移動フレームにおける高濃度ダスト群が２つの部分に分かれていることがわかる。歩道上の高濃度ダスト群の飛散速度は、油圧支柱の両側の風速が異なり、ケーブル側の風速が異なるため、ケーブルトラフ側よりも遅くなった。谷は歩道上の気流速度よりも大きいため、粉塵の拡散が促進されます。加工面の傾斜が継続的に増加することにより、高濃度のダストクラスターが沈降する傾向が大幅に減少します。

加工面の傾斜が 0°の場合、X = 34.6 ～ 64.56 m、Y = 3.6 ～ 5.9 m、Z = のゾーンに平均ダスト質量濃度 1064.26 mg/m3 の高濃度ダストクラスターが形成されます。 1.8〜2.7メートル。切羽傾斜角が 20°の場合、X = 34.6 ～ 70.06 m、Y = 3.3 ～ 5.9 m、Z = 1.8 ～のゾーンに平均ダスト質量濃度 1098.44 mg/m3 の高濃度ダスト塊が形成されます。 2.75メートル。切羽傾斜角が 40°の場合、X = 34.6 ～ 83.71 m、Y = 2.7 ～ 5.9 m、Z = 1.8 ～ 2.75 m で、平均ダスト質量濃度 1108.28 mg/m3 の高濃度ダスト質量が発生します。形成された。切羽傾斜角 60°、X = 34.6 ～ 112.47 m、Y = 2.3 ～ 5.9 m、Z = 1.8 ～ 2.8 m のゾーンでは、平均ダスト質量濃度 1075.73 mg/m3 の高濃度ダストクラスターが形成されます。したがって、作業面の傾斜が大きくなると、高濃度ダストクラスターの範囲、滞留時間、沈下範囲が徐々に増加します。

要約すると、この結果は、宇宙の重力によって発生する塵の速度、風の発生速度、およびドラム切断の乱風によって発生する塵の一部の速度によるものです。 3 つの速度は速度ベクトルに結合されます。ただし、粉塵の質量が小さいため、重力によって発生する垂直速度は無視できます。切削乱流によって発生する速度が同じままである場合、作業面の傾斜角が大きいほど、速度と速度の間の角度は大きくなります。 X 軸に沿った塵と作業面、塵の合計速度と作業面の傾斜角が大きくなります。この場合、傾斜角度が大きいほど粉塵の影響がより顕著になり、作業面上での粉塵の浮遊時間が長くなり、飛散距離が長くなります。

「U」換気条件下での切羽呼吸ゾーンの高さにおけるダスト質量濃度分布の等高線図を図7に示します。色はダスト質量濃度を示し、ダスト質量濃度の大きさを示します。は右下の凡例で表されます。図7の黒い閉ループ線はダスト質量濃度等高線である。図 8 は、さまざまな作業面の傾斜角での歩道の粉塵分散傾向のフィッティング曲線図を示しています。いくつかの三角形は粉塵質量濃度の散布図であり、赤線と緑線はフィッティング曲線の最初と 2 番目のセグメントを表しています。

呼吸ゾーンの高さにおけるダスト質量濃度分布の等高線図（α = 0°、20°、40°、60°）。

さまざまな作業面の傾斜角度（α = 0°、20°、40°、60°）における歩道の粉塵の拡散傾向のフィッティング曲線図。

作業面の傾斜が大きいほど、呼吸ゾーン内の粉塵の拡散ゾーンが大きくなります。作業面の傾斜が 0°の場合、高濃度ダストの質量は 29.96 m です。作業面の傾斜が 20°の場合、高濃度ダストの質量は 35.46 m です。作業面の傾斜が 40°の場合、高濃度ダストの質量は 49.11 m です。 60°の作業面では、傾斜角の下で、高濃度ダストの質量は 77.87 m です。また、作業面の異なる傾斜角度では、高濃度のダストクラスターが歩道に拡散する傾向は、作業面の傾斜角度が増加するにつれて増加する。したがって、防塵を行う場合には、加工面の傾斜が塵の飛散に及ぼす影響を考慮する必要があります。傾斜角が大きいほど防塵範囲が広がります。これにより、保護がより困難になり、労働者の身体的および精神的健康に対する脅威が増大します。この背景に基づいて、歩道 - 呼吸ゾーンの粉塵質量濃度 y と作業面の長さ x の曲線フィッティングを図 8 に示します。歩道 - 呼吸ゾーンの粉塵質量濃度と作業面の長さ x の数学的関係、さまざまな加工面の傾斜条件については、次のとおりです。

加工面の傾きが0°の場合、

加工面の傾きが20°の場合、

加工面の傾斜が40°の場合、

加工面の傾斜が60°の場合、

x = 53.96 が境界点である場合、この点より前に揮発性状態が存在します。これは主に、この点が歩道の中央にある剪断機のフロントドラムによって生成された粉塵と融合し、この点での粉塵濃度が増加するためです。作業面の傾斜が急激に増加するにつれて、この時点での粉塵質量濃度は徐々に増加します。作業面の傾斜が増加するにつれて、粉塵は切削乱風の影響を受けやすくなり、新しい風の流れの傾斜が形成されます。通常の風と混合した後、作業面の流れは徐々に増加し、長期間にわたる粉塵の浮遊と蓄積につながります。その後、ダスト質量濃度は減少傾向を示しますが、切羽の傾斜角度が増加するにつれてダスト粒子の減少傾向は徐々に減少し、切羽上での滞留時間が増加します。このフィッティング式により、粉塵の予防・抑制の重点を適切に向上させることができ、粉塵の予防・抑制、じん肺の発生の抑制に実用的な意義を有する。

数値シミュレーション結果は、剪断機の切断による乱風の影響により、総合的な鉱山作業切羽の粉塵分散パターンが比較的複雑であることを示しています。これにより、剪断機のフロントドラムによって発生した粉塵が作業切羽に巻き付きます。風が流れ、さまざまな入射角で未利用の空間に侵入するため、歩道にある高濃度の粉塵クラスターの集まり方が異なります。この状況に応じて、エアカーテン追跡密閉防塵システムは図9に示すように設計されています。ウインドカーテンマシンは油圧サポートの上部に沿って水平に配置され、ウインドカーテンの角度は防風フェンスによって調整されます歩道が炭鉱操業区域から隔離されるようにバリアウィンドカーテンを形成し、風速は風速センサーによって検出され、ウィンドカーテンマシンの風量は周波数変換速度制御装置によって制御されます。、粉塵のより良い分離を実現します。

エアカーテン追従密閉型防塵システムの機器図。

上記の解析では、入射角は 0° と 20° の面傾斜に対してそれぞれ 25° ～ 30° と 27° ～ 34° であり、気流速度は 1.81 ～ 2.23 m/s に維持されます。歩道に進入する粉塵の入射角と位置は類似しているため、どちらの場合でも粉塵制御スキームが設定されていますが、面傾斜が 40°と 60°の場合、歩道に進入する粉塵の入射角と位置は異なります。大幅。したがって、歩道の角度と位置に塵の傾斜角が異なる場合は、3 台の風カーテンマシンの塵制御プログラムを設計し、隣接する 2 台の風カーテンマシンを操作します。ウィンドカーテンの調整図を図10に示します。

風の流れが入口レーンから包括的な採掘作業切羽に入るとき、風の流れはそらされ、その一部は歩道に流れ込み、他の部分はケーブルトラフに流れ込みます。作業面の傾斜角が 0°と 20°の場合、風速が小さく、風の流れが油圧柱の影響を受けるため、風の偏向角が小さくなり、移動フレームが運ぶ粉塵が飛散しやすくなります。歩道に入るのは狭いです。採炭機械のフロントローラーによって発生する粉塵は、呼吸ゾーンの高さにあり、重大な危険を伴います。また、歩道や未利用ゾーンに 25 度の入射角で流れる遮断された乱風の影響を受けます。 °～34°となるため、風カーテンNo.21、22、23、24、25、26をONにし、採炭機械の走行方向に+5°の風カーテンを形成し、風向を調整します。風の流れを制御すると同時に、風速センサーを組み合わせてウィンドカーテンの速度を調整します。風速センサーと組み合わせて調整することで、歩道への粉塵の移動傾向を変え、切羽の作業環境を改善します。。

作業切羽傾斜角が 40°の場合、風によって運ばれる粉塵が歩道に流入する傾向が明らかに増加し、粉塵によって運ばれる粉塵は屋根付近に集中し、風によって運ばれる粉塵の拡散範囲が増加します。上昇気流の影響。風カーテンを+10°方向に形成して風の流れを制御し、風速センサーと組み合わせて風カーテンの速度を調整することで粉塵の搬送傾向を制御し、作業環境を改善します。働く顔。

作業面の傾斜角が60°の場合、塵埃は天板付近に集中し、横方向および縦方向の動きの傾向が非常に大きくなり、風カーテンNo.7、8、10、11、13、14、 16 と 17 がオンになり、風の流れが粉塵とともに歩道に入るのを防ぐ垂直風のカーテンが形成されます。風の流れは、剪断機前のドラムで45°～50°の入射角でカットされた乱風を受け、歩道や未利用地に流れます。広範囲の高度に密集した塵雲が形成されると、エアカーテン 21、22、23、24、25、26、27、28、29、30 がオンになり、剪断機の方向に +15°のカーテンが開きます。風の流れの方向を調整するために動作が形成され、風速センサーと連動してカーテンの速度が調整されることで粉塵の輸送傾向が制御され、作業切羽の作業環境が改善されます。

ウィンドカーテン調整の図。

作業切羽の傾斜の増加に伴い、未開発ゾーンへの気流の上向き傾斜は25°から50°まで徐々に増加し、歩道の最大風速は2.16から2.25 m/sまで徐々に増加し、幅は減少します1.2から0.57メートルまで。

切羽の傾斜が増加すると、乱風やシステム換気の影響で粉塵が歩道側に加速されます。一方、高濃度ダストクラスターの範囲、滞留時間、横方向の移動強度、堆積面積は程度の差はあれど増加する。塵の塊の体積は 62.02 m3 から 202.46 m3 に増加します。

切羽傾斜角 0°、20°、40°、および 60°の下で、X < 53.96 m の場合、歩道呼吸ゾーンの粉塵濃度は切羽の長さとともに正弦関数を示し、X ≥ の場合、 53.96 m なので、指数関数的減衰関数を満たします。

エアカーテン追従密閉防塵技術を提案する。風の流れのオフセットのさまざまな角度と、作業面の傾斜の下での高濃度粉塵塊の収集位置に応じて、エアカーテンの角度と風速が赤外線制御装置によって自動的に追跡および制御され、制御します。粉塵が作業面に移動する傾向を考慮し、ケーブルトラフ側で粉塵を可能な限り制御するようにしてください。

この研究中に生成または分析されたすべてのデータは、この公開記事に含まれています。

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この研究は、中国国立自然科学財団 (助成金番号 52274215、51904171、52004150)、中国山東省大学の清荘科学技術プロジェクト (助成金番号 2019KJH005)、および傑出した若手人材プロジェクトによって財政的に支援されました。山東科学技術大学の博士号（助成金番号：SKR22-5-01）。

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Gang Zhou、Yang Kong、Qunzhi Meng、Yongwei Liu、Biao Sun

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転載と許可

Zhou、G.、Kong、Y.、Meng、Q. 他。さまざまな傾斜下で完全に機械化された切羽の粉塵分散則と追跡閉鎖粉塵制御方法を研究します。 Sci Rep 12、16633 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-20606-9

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受信日: 2022 年 7 月 2 日

受理日: 2022 年 9 月 15 日

公開日: 2022 年 10 月 5 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-20606-9

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