矿井多水平接力排水系统优化控制
2020-09-27韩秀琪
韩秀琪
(北京天地玛珂电液控制系统有限公司, 北京 100013)
0 引言
井下排水系统是煤矿生产六大系统之一,担负着井下积水排出任务,是保证煤矿安全生产的一个重要环节[1-3]。随着浅层资源的枯竭,矿井开采深度不断增大,生产水平数增多,排水系统需要多水平接力才能将积水排出。
矿井多水平接力排水系统的用电量非常大,消耗的电能占整个矿井生产耗电的20%左右[4-5]。为提高排水系统运行的经济性,需要优化排水系统控制[6]。程伦新[7]建立了排水系统的离散数学模型,利用动态规划法对排水系统进行分段决策控制,并通过求解数学模型获得最优控制策略,但忽略了水位随时间的变化量,容易造成溢仓。郭建伟[8]提出了基于水仓水位变化率的排水系统控制策略,提高了排水效率,却造成水泵频繁启停,影响水泵使用寿命。本文对矿井多水平接力排水系统控制进行优化,在水仓流量约束条件中引入裕量,利用灰色模型进行涌水量预测,依据水仓水位控制投入运行的水泵台数。
1 矿井多水平接力排水系统工作原理
在水仓和泵房构成的矿井多水平接力排水系统中,各水平泵房包括多台水泵(离心泵或潜水泵),根据涌水情况调整运行的水泵数量,提高水泵使用率;在保证水仓水位不超限的情况下,根据不同峰谷电价,采取“避峰就谷”原则,在用电高峰期减少水泵运行,尽量在电费低的时间段多排水[9-11]。
水泵开停判断逻辑:判断水仓水位高低,当达到高水位时,判断电价是否处于谷段,若电价处于谷段则直接开启水泵,若电价处于峰段则继续判断水位是否达到限制水位,若达到限制水位则开启水泵,否则仍暂缓开启水泵;在排水的同时检测水位下降速率是否满足要求,若水位下降速率小于设定值,则增开水泵;水仓水位下降至低水位时停泵。
2 矿井多水平接力排水系统优化控制模型
(1)
(2)
在矿井多水平接力排水系统中,最低水平水仓1由本水平水泵将矿井涌水排入上一水平水仓,进入本水平水仓的只有矿井涌水。对于水仓2,3,…,n-1,除矿井涌水外还接收下一水平水仓的排水,并将本水平水仓中的水排入上一水平水仓。最高水平水仓n将水排至地面的水处理中心。将水仓i近似看作底面积为Si的标准圆柱体,则第k时段水仓i水位为
Γi-1(k)Ui-1(k)-Γi(k)Ui(k)
i=2,3,…,n;k=2,3,…,N
(3)
式中:Qi(k)为第k时段水仓i的涌水量;Γi(k)为各水平水泵在第k时段的排水能力。
为保障排水系统的安全性,设置2个约束条件。
(1) 水仓水位约束条件:各水平水仓水位必须处于最低水位与最高水位之间,即
Lli(k)≤Li(k)≤Lhi(k)
(4)
式中Lli(k),Lhi(k)分别为第k时段水仓i设定的最低、最高警戒水位。
(2) 水仓流量约束条件:对处于最低水平水仓来说,第k+1时段的排水量不应小于第k时段本水平的涌水量,而其余各水平水仓在第k+1时段的排水量不应小于第k时段本水平的涌水量与下一水平水仓排水量之和,即
(5)
式中υi(k+1)为第k+1时段各水平涌水量裕量,用电高峰时段裕量设置较大。
Marine Auxiliary Machinery Disassembly Training System Based on HoloLens
3 矿井涌水量灰色预测模型
矿井涌水量受井田水文地质、降水量、开采程度及开采技术条件等因素综合影响。基于历史涌水量,利用灰色模型GM(1,1)预测矿井涌水量[12-15]。
取1个排水周期内p(8≤p≤N)个矿井涌水量原始数据Q(0)(1),Q(0)(2),…,Q(0)(p)按时间排序,组成涌水量原始数据序列:
Q(0)(k)=(Q(0)(1),Q(0)(2),…,Q(0)(p))
(6)
对原始数据序列Q(0)(k)进行一次累加求和,生成新序列:
(7)
利用加权平均法,对新序列Q(1)(k)进行平滑处理,生成均值序列:
Z(1)(k)=αQ(1)(k)+(1-α)Q(1)(k-1)
k=2,3,…,p
(8)
式中α为权重系数,0≤α≤1。
建立灰微分方程:
Q(0)(k)+aZ(1)(k)=bk=2,3,…,p
(9)
用最小二乘法求得GM(1,1)中参数a,b的估计值。
GM(1,1)白化微分方程为
(10)
求解白化微分方程,得到GM(1,1)的离散解:
k=2,3,…,p
(11)
还原为涌水量原始数据序列:
(12)
动态更新矿井涌水量原始数据序列,用水位计测得矿井涌水量Q(0)(p+1)后,将原始数据序列中Q(0)(1)删除,并在序列末尾增加Q(0)(p+1),保持序列长度不变。
4 应用效果
山西天地王坡煤业有限公司(以下简称王坡煤矿)的排水系统为一个典型的双水平接力排水系统,如图1所示。
图1 王坡煤矿排水系统Fig.1 Drainage system of Wangpo Coal Mine
为了对矿井涌水量灰色预测模型的适用性进行检验,采用残差分析检验模型预测精度。王坡煤矿实际涌水量和预测涌水量对比如图2所示。经计算,模型预测精度为82.34%,模型精度等级为良好。
对排水系统控制进行优化后,某一排水周期内排水系统运行情况如图3所示,可看出优化控制前排水量呈阶梯状变化,优化控制后排水量变化趋势与涌水量更贴近,对水位变化的响应更及时,避免了溢仓事故。
图2 实际涌水量与预测涌水量对比Fig.2 Comparison of actual and predicted water inflow
图3 排水系统运行情况Fig.3 Operation of drainage system
优化控制后水泵开启次数统计如图4所示,可看出水泵开启次数随时间推移平稳增长,没有出现短时间内水泵频繁启停现象,这是由于在水仓流量约束条件中引入了裕量,降低了控制系统的灵敏度。
图4 水泵开启次数Fig.4 Pump start times
王坡煤矿排水系统中每台水泵每天实际工作时长为8 h,优化控制后,1台160 kW的水泵1 a可节约电费9.255万元,达到了系统经济运行目的。
5 结语
提出了一种矿井多水平接力排水系统优化控制策略。在1个排水周期内,根据水仓水位控制投入运行的水泵台数,在涌水全部排出并保证水仓水位不超过警戒水位的情况下,使得排水系统用电成本最低。在水仓流量约束条件中引入裕量,避免了水泵频繁启停;利用灰色模型预测矿井涌水量以获得精确的水仓水位,避免了溢仓事故。应用结果表明,该优化控制策略在保证系统安全排水的基础上,降低了系统用电成本。