矿井 T 形巷道火灾烟流控制方法研究
2021-02-05鄢曙光
贺 蕾,鄢曙光,蒋 璨
1武汉科技大学资源与环境工程学院 湖北武汉 430081
2冶金矿产资源高效利用与造块湖北省重点实验室 湖北武汉 430081
矿井巷道火灾发生至明火阶段,出现的风火压将扰乱巷道中正常的通风系统,使矿区风向、风力发生改变,进而使事故加重,给矿山救援队进入矿井进行灭火救灾造成困难。因此,在火灾初期对井下巷道风流及烟气进行控制,掌握矿井火灾时期巷道风流变化规律,对灭火救灾工作具有重要的现实意义。
国内外对矿井火灾做了规模不等的实测试验。最早是波兰巴尔巴拉实验室对矿井火灾进行了火源探测和烟气流成分的研究[1]。早在 1988 年,中国煤炭科学研究院重庆分院在全尺寸的模拟巷道中进行了巷道火灾模拟试验,结果表明,当风速小于 1 m/s 时会出现逆流现象,大于 1 m/s 时未发生逆流现象[2]。国内外专家在将软件模拟应用于矿井火灾方面也做了相关研究[3-10]。路宝生[11]运用 TF1M 软件对山家林矿进行矿井火灾仿真分析,结论表明:火灾时期产生的高温烟流及火风压,会引起巷道内空气密度变化及风流紊乱。林龙沅等人[12]采用火灾模拟软件 FDS 进行了仿真,分析了巷道发生火灾时各参数变化对通风的影响,得出巷道内风速增大,将会导致下风流方向速度分布混乱的结论。
上述研究很少对不同类型巷道火灾时期进行系统的模拟试验。实际上,矿井巷道存在许多岔路和支路数量不等的巷道。笔者使用 CFD 软件建立 T 形矿井巷道模型,并对火灾时期的烟流进行控制研究。
1 矿井巷道
1.1 巷道模型及网格划分
T 形矿井巷道模型如图 1 所示。W1、W2、W3为3 个不同岔道内竖井通风口,尺寸为 0.9 m×0.9 m,可使用风机控制送风或排气。火源位于岔道口,体积为 1 m3。为减少模拟程序,巷道截面简化为正方形。定义 W1、W2连接巷道为横向巷道 (主巷道),定义W3所处的短巷道为垂直巷道,图 1 中横向巷道 a 长40 m,垂直巷道 b 长 20 m,巷道截面 c为正方形,边长为 3 m。
图1 巷道模型Fig.1 Roadway model
1.2 模拟条件设定
矿井火灾过程中,浮力效应对烟流流动参数 (速度、温度和气体成分) 的空间分布影响显著。因此,采用浮力修正的 RNG 双方程湍流模型[13]。
火源燃烧是一个非常复杂的化学过程,笔者重点研究火灾烟气流动及控制。为简化模拟程序,在巷道火灾数值模拟中不考虑具体燃烧过程,将火源简单视为定点瓦斯泄漏燃烧点,用体积热源替代,体积为 1 m3。《煤矿安全》规定,瓦斯密度一般为0.716 kg/m3,设定总泄漏量为 1.5 m3/s,选取受浮力影响最大的 CO 作为示踪气体。根据甲烷不完全燃烧方程,质量源 CO 设为 1.25 kg/s,热源设置为 1 MW,不断向周围释放高温烟气。巷道左右端口均设为排除外来影响的自由流出 outflow 条件,通风口根据控制方式设为正速度入口或负速度出口。模型采用SIMPLE 算法进行压力和速度耦合。边界条件设置如表 1 所列。
表1 边界条件设置Tab.1 Setting of boundary conditions
1.3 烟流控制
考虑到对称性,T 形矿井巷道模拟 4 种控制方式,如表 2 所列。控制方式 1 和 3 为双巷道端口排烟,而控制方式 2 和 4 则为双巷道端口送风。
表2 烟流控制方式Tab.2 Control mode of smoke flow
2 模拟分析
2.1 CO 体积分数
笔者选取了 CO 作为示踪气体,综合考虑爆炸界限和中毒体积分数,以 0.02% 作为可救援的烟气体积分数标准,取 1.6 m 处建立监测线,T 形巷道 4 种控制方式监测线上 CO 体积分数曲线如图 2 所示。模拟设定 60 s 时发现火情并开启风机进行风流控制,即图中 60 s 时 CO 体积分数曲线相同。分析不同位置CO 体积分数分布情况,火源处 CO 体积分数最高达0.30%,由于火源点烟气处于高速释放状态,发生烟囱效应,羽流卷吸周围空气优先向高处扩散。因此火源附近 CO 体积分数并未迅速爬升,曲线呈凹势,烟气到达巷道顶板后发生顶棚射流,向 3 支分岔巷道漫延,CO 体积分数开始上升,后趋于稳定。长巷道体积分数曲线以火源点为中心呈对称分布,短巷道 CO体积分数随离火源点距离的增加有稍许降低的趋势,体积分数大致为 0.05%~0.10%。将 60 s 时 CO 体积分数作为各风流控制效果参照。
图2 4 种控制方式下 CO 的体积分数曲线Fig.2 Curve of CO volume fraction in four control modes
观察开启机械排烟 30 s 后 (即 90 s 时) 巷道 CO 体积分数曲线,如图 2 中圆形标记线条所示。控制方式 1 条件下,横边巷道 CO 体积分数下降明显,处于0.02%~0.04%;监测 CO 体积分数以火源点为中心,大致呈对称分布,并且越靠近中心体积分数越低,垂直巷道则无明显变化。这是由于两侧机械风压平衡,整体流场稳定,火风压与其共同作用加速了中间段的烟气扩散。控制方式 2 条件下,由于两侧给风致烟气回流,短时间内风机的机械风压不足以逆转自然风压,烟气在中段累积出现逆退效应,导致横向巷道CO 体积分数不降反升,而垂直巷道有明显下降。控制方式 3 条件下,巷道 3 线 CO 体积分数均有下降,除送风一侧下降缓慢,其余两侧都达到了安全实施救援的 CO 体积分数标准 0.02% 以下。控制方式 4 较3 区别在于垂直巷道的通风条件。当由排烟转为给风时,垂直巷道 CO 体积分数上升,越靠近通风口 CO体积分数越高,横向巷道并无明显区别。
开启机械排烟 60 s 后 (即 120 s 时) 巷道的 CO 体积分数曲线分别如图 2 中三角形标记线段所示。通风60 s 后,控制方式 1 的横向巷道 CO 体积分数已完全达到救援条件,纵向巷道虽较先前有所降低,但仍位于 0.05% 附近。控制方式 2 的两给风侧 CO 体积分数同样有下降但未达到标准,而垂直巷道 CO 体积分数降至 0.02% 以下。这是由于随着持续通风和火灾发展,机械风压与火风压持续作用已趋近于平衡状态,而部分累积的 CO 随风流排出,巷道整体 CO 体积分数呈下降趋势。而控制方式 3 与 4 的情况相似,同样是横向巷道排烟侧 CO 体积分数大幅降低,控制方式3 垂直巷道 CO 体积分数变化不大,但控制方式 4 则有所下降,还未至安全标准。说明插入段一侧的通风条件对主横向巷道影响不大,此段巷道就 CO 体积分数控制效果来说,排烟比给风效果好。
2.2 排烟量
监控各控制方式排烟口排烟情况,风机开启后 70~120 s 排烟口排烟量随时间的变化曲线如图3 所示。由图 3 可知,控制方式 1 与 2 排烟量在进行风流控制后 (80 s 之前) 持续升高,80 s 后由于巷道中CO 经 2 个排烟口大量排出,使巷道内 CO 量有所减少,从而排烟口排烟量也有所降低,100 s 后稳定在13 000~14 000 m3/h。控制方式 2 与 4 排烟量总体上低于控制方式 1 与 3。因为排烟集中在 1 个排烟口,排烟量在 90 s 处开始降低,最后稳定在 9 000~10 000 m3/h。总的来说,控制方式 1 与 3 排烟效果更好,结合 CO 体积分数与温度示意图可以推测控制方式 3 短巷道可作为最快求援通道,控制方式 1 与 3 的其他巷道可作为备用救援通道。
图3 排烟量随时间的变化曲线Fig.3 Variation curve of smoke exhaust rate with time
3 CFD 巷道试验分析
日本消防科学研究所曾对 L 形巷道进行一系列建模和火灾试验[14],研究了 L 形巷道火灾时烟气流动情况;以 CO 为示踪气体,实测了不同风流控制条件下CO 体积分数的变化情况。
3.1 试验模型及条件
L 形巷道模型如图 4 所示。巷道截面为正方形;通风口 V1、V2同为边长为 90 mm 的正方形;* 为 CO监测点,位于巷道顶部。试验方法步骤如下。
(1) 使用燃烧器,固定巷道初始 CO 体积分数。
(2) 开启风机,使 V1处于供风状态,V2处于排风状态。
(3) 监测各点 CO 体积分数变化情况。建立同样L 形巷道,使用 CFD 流体力学软件模拟 CO 体积分数变化,火源按照体积热源设置,风机排气供气速度与试验条件一致,设置为 1.8 m/s。
图4 L 型巷道模型Fig.4 L-shaped roadway model
3.2 模拟与试验结果对比
CO 体积分数随时间的变化曲线如图 5 所示。由图 5 可知,模拟值与试验值拟合较好,CO 体积分数随时间呈逐步下降趋势。可见 CFD 可用于矿井巷道火灾时期的烟气控制研究。
图5 CO 体积分数随时间的变化曲线Fig.5 Variation curve of CO volume fraction with time
4 结语
(1) 矿井火灾发生后,由于烟囱效应,烟气迅速向巷道顶板冲击,到达顶部后沿巷道岔路附壁贴流,在巷道 3 个端口均发生烟气逆推使温度升高,及时通风有助于改善逃生条件。
(2) 就烟气体积分数控制效果来说,主干巷道的通风条件变化影响明显。由于存在拐角处的地形因素影响,插入段一侧的通风条件对横向巷道整体影响较小,此段巷道排烟比给风效果稍好。
(3) 相同风速下,综合排烟量、温度控制以及 CO体积分数分布来看,控制方式 1 与 3 排烟效果较其他更好,说明 1 给 2 排式通风对 3 叉巷道的烟流控制效果显著。
(4) 笔者采用稳态体积热源模拟火源,但在具体细节的还原设置上还有待进一步的研究与探讨,如忽略了实际火灾中的非稳态火源阶段等。更加精细的模型有助于掌握火灾的规律,可为统一制订应急措施提供参照。