巷道环境与产烟产热影响下的矿井火灾避灾路径选择

2023-11-13宋志强崔传波邓存宝

矿业安全与环保 2023年5期

宋志强,崔传波,邓存宝

(太原理工大学安全与应急管理工程学院,山西太原 030600)

据国家能源局统计,2021年我国原煤产量创历史新高,达到了41.3亿t,煤炭需求不断提升。同时,由于我国矿产资源大多埋藏较深,地质条件复杂多变,开采难度大,导致每年发生不少煤矿安全事故,其中火灾是煤矿生产中重大灾害之一,造成的人员伤亡和财产损失严重阻碍了我国社会经济发展的步伐[1]。煤矿巷道宽度与高度均比较狭小,发生火灾后,可燃物燃烧所产生的有害烟气、急速降低的能见度、产生的高温和人员心理上的恐慌等因素极大地增加了逃生与救援的难度[2]。据不完全统计,火灾中造成伤亡主要原因之一是盲目的逃生,所占比例高达85%[3]。国内外学者针对煤矿火灾下的人员逃生做了大量研究。Adjiski V等[4]开发出一个模拟系统,确定矿井发生火灾时的最佳疏散路径,并将结果告知可能会受到影响的矿工;Ritter E等[5]使用数值模拟软件Pyrosim,研究了风门开闭对火势蔓延的影响,指导应急救援系统的开发,并证明了其有效;倪燕[6]使用当量长度算法,建立权重指标,定量分析巷道中各种环境因素对疏散的影响,并通过示例进行证明;姜媛媛等[7]提出一种全新应急救援路径优选方式,将烟雾浓度、温度等影响救援的因素加以量化,同时以节点连通度为约束,结果表明考虑以上因素的救援路径更加安全与科学。由于矿井火灾中逃生的影响因素极其复杂,不仅包括火灾中的有毒有害烟气、急速降低的能见度、不断升高的温度,还包括复杂的巷道环境,例如巷道环境中的坡度及不平整度也会对人员逃生产生影响。为使人员疏散更接近实际火灾场景,笔者利用FDS数值模拟软件对唐山沟12#煤层进行火灾模拟,同时建立巷道危险度模型,提出用人体耗氧量表征巷道动态危险度与静态危险度,定量分析火灾中CO体积分数、能见度、温度,以及巷道的坡度、不平整度对人员逃生的影响,在具备生存条件的前提下选择最优路径,降低人员逃生压力,从而为应急救援提供理论与数据支持,快速判断灾变时期巷道实时情况,提供最优逃生路径指导。

1 巷道环境对人员逃生的影响

由于巷道环境特别复杂,笔者只研究不同坡度和不平整度对人员逃生的影响。将巷道分支环境简化为上下坡路段、崎岖不平路段及水平路段,如图1所示。

图1 巷道简化示意图

假设某巷道分支长度为L,坡道路段的坡度用θ表示,上坡路段的水平投影长度用a表示,下坡路段的水平投影长度用b表示,崎岖不平或有障碍物路面长度用c表示,不平整度用μ表示,则该巷道分支水平路段长度为L-a-b-c。其中,坡度θ=(高程差÷水平距离)×100%。

Bobbeet A C[8]通过研究发现,对应不同坡度人员有着不同的逃生速度,如表1所示。

表1 井下不同坡度与对应逃生速度

将表1中的数据进行拟合,井下逃生速度与坡度的关系如图2所示,同时得出拟合度R2为0.989的拟合公式(1)。

图2 井下逃生速度与坡度关系

vθ=1.065+1.656cos(4.184θ)-0.328 1sin(4.184θ)-0.527 5cos(8.368θ)-0.024 55sin(8.368θ)+0.323 8cos(12.552θ)+0.104sin(12.552θ)

(1)

式中:vθ为煤矿井下巷道逃生速度,m/s;θ为煤矿井下巷道坡度,%。

摄氧率与逃生速度的关系式采用美国运动医学学会所推荐公式:

(2)

式中:υ(O2)为摄氧率,mL/(kg·min);vt为逃生速度,m/min。

当逃生人员面对上坡的巷道环境时,根据式(2)可以推导出人员逃生过程中摄氧量V1(O2)的计算公式:

V1(O2)=υ(O2)·T·G/1 000=(12vθ+54vθθ+

(3)

式中:V1(O2)为逃生人员上坡逃生过程中的摄氧量,mL;T为逃生时间,s;G为人员体重,kg。

由于式(2)并未直接说明是否适用于下坡,因此借鉴王欢等[9]通过测量被试者各项身体指标得出上楼耗氧量为下楼的2.7倍的结论,则逃生时面对下坡路段时摄氧量V2(O2)为相同长度上坡路段耗氧量的1/2.7。根据式(3)可以推导出V2(O2)计算公式:

(4)

当人员逃生面对巷道中有液压支架等障碍物及坑洼不平的路面时,出于本能,逃生人员仍然会以一定的速度奔跑,同时,为了避免逃生过程中摔倒,逃生人员会调整步长和迈步频率保持速度,步长减小的同时迈步频率增加,耗氧量随之增加,因此,可以用平均步长s表征巷道的不平整程度μ,步长越短,矿道的崎岖程度越大。

有学者通过研究体育运动员在一定速度下摄氧量与步长之间的相关性时得出结论:当速率恒定,摄氧量与步长s的关系呈现U形变化趋势[10]。其中,速率保持3 m/s 时,摄氧率与步长之间的关系如图3所示。

图3 3 m/s速度下摄氧率与步长关系

将散点进行拟合,得到拟合度R2为0.958的保持逃生速度3 m/s下摄氧率与步长拟合公式:

υ′(O2)=(5.459s2+808.6s-130 200)/(s-97.54)

(5)

若人员在井下长度为c、崎岖程度为μ的不平整巷道中平均逃生速度为2 m/s,则根据式(5)可以推导出逃生过程中耗氧量V3(O2)为:

V3(O2)=[(5.459s2+808.6s-130 200)/(s-

97.54)]·c/120

(6)

当坡度为0°时,根据式(2)可推导摄氧率为υ″(O2)=12vθ+3.5,因此,可以得到平整巷道的摄氧量V4(O2)为:

(7)

因此,利用逃生时面对巷道环境中的不同坡度和不平整度下的耗氧量表征静态危险度E1,则E1=V1(O2)+V2(O2)+V3(O2)+V4(O2)。

2 燃烧产烟产热对人员逃生的影响

研究发现,火灾过程中CO体积分数、温度、能见度是影响人员逃生的最主要因素[11]。引入速度系数概念,将实时CO体积分数、温度和能见度数据转换成速度系数并最终转换成人员耗氧量,结合巷道环境影响可更加真实反映人员逃生危险度。CO体积分数速度系数用k1(φ(CO))表示,温度速度系数用k2(F)表示,能见度速度系数用k3(vis)表示,则总影响为v=v0·k1(φ(CO))·k2(F)·k3(vis)。其中,v为加入速度系数的逃生速度,m/s;v0为正常情况下逃生速度。

2.1 CO体积分数变化对逃生的影响

火灾中危害最严重的是CO气体,其具有无色无味的特性。人在短时间内大量吸入CO将会造成不可逆的脏器和呼吸道伤害[12]。朱书敏[13]在美国学者Mike关于CO气体对人员疏散影响分析的基础上,总结出CO体积分数与速度系数的关系式:

(8)

式中:φ(CO)为CO体积分数,%;t为人员在火场中的时间,s。

2.2 温度变化对逃生的影响

根据美国学者Mike大量关于温度对人员疏散速度的影响实验[14],总结出温度与速度系数的计算公式:

(9)

式中:vm为最大逃生速度,结合煤矿实际情况,此处取值为2.51 m/s;F1为矿井实际温度,℃;Fw1为人员感到难受的温度,取30 ℃;Fw2为对人员呼吸道等造成灼伤的温度,取60 ℃;Fd为造成人员死亡的温度,取120 ℃。

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2.3 能见度变化对逃生的影响

能见度直接影响逃生人员的视野范围,过低的能见度会极大加重逃生人员的心理压力,对逃生速度造成直接影响。用减光系数QC间接表征能见度影响下的速度系数,减光系数QC=3/lvis[15],其中lvis为能见度,m。

(10)

将FDS模拟数据经Excel软件处理后代入公式(8)～(10)计算得到速度系数,换算出考虑火灾产烟产热时耗氧量为V′(O2)=VCO(O2)+VT(O2)+Vvis(O2),动态危险度E2用产烟产热下的总耗氧来表征,即E2=V′(O2),则人员逃生危险度E可以表示为E=E1+E2。

3 FDS火灾数值模拟

3.1 火灾场景设置

FDS数值模拟软件是由NIST开发,主要用于求解火灾中烟气流动及热传递过程,并通过结果可视化程序Smokeview实时了解烟气蔓延情况、有毒有害气体浓度,以及各种场数据[16]。利用FDS软件建立唐山沟煤矿12#煤层8208工作面模型,如图4所示。

图4 唐山沟煤矿12#煤层8208工作面布置示意图

图4中,节点④-⑤、⑤-⑥之间设置有风门,共划分网格399 936个,采用并行运算方式,运行时间大约为25 h。根据网格精度计算公式,确定网格尺寸为0.5 m×0.5 m×0.5 m最佳[17],火源位于胶带巷入口500 m处,火源大小为1 m×1 m,采用最不利于疏散的“快速火”类型,对应的火灾增长系数为0.046 89 kW/s2,增长类型选择t2型[18];模拟胶带运输巷着火情况,根据煤矿生产安全规程及实际生产情况,将火源功率设置为10 kW,胶带运输巷、轨道运输巷、回风巷风速分别设置为2.8、4.0、6.8 m/s,火灾达到最大释放功率的时间大约需要450 s;为排除风流不稳定对结果造成的影响,模拟开始前先进行风流稳定性模拟,结果显示巷道风流约为250 s达到稳定,于是设置火源着火时间为250 s,总运行时间为1 000 s;观测火灾蔓延情况,设置温度、能见度及CO体积分数探测器,探测器高度均为人眼高度处(1.6 m)[19]。各测点位置描述见表2,风流方向如图4中箭头所示。

表2 各测点位置

3.2 火灾模拟结果分析

通过火灾模拟结果,可以直接观察到火灾发生后巷道烟气蔓延,以及温度、气体浓度情况,从而可以分析火灾传播特征,评估发生火灾后矿工逃生环境。根据《煤矿安全规程》将温度大于60 ℃,CO体积分数大于0.002 4%,能见度小于5 m作为危险判定条件[20]。

模拟结果显示,烟流主要经过胶带运输巷及回风巷蔓延,工作面有少量烟流,轨道运输巷并没有烟流经过。各测点处监测的CO体积分数变化情况如图5所示。

图5 各测点CO体积分数变化情况

从图5可以看出,火灾发生后350 s内,测点1、2、3、7、8处CO体积分数相继超过0.002 4%,相关研究表明,人员在此浓度下40 min将会出现头晕、恶心、乏力等中毒症状[21];轨道运输巷未发生烟流逆退现象,故轨道运输巷CO体积分数为0;由于距离起火点较远,工作面CO体积分数始终没有超限。

图6 胶带运输巷温度变化情况

能见度变化亦是煤矿火灾后影响逃生的重要因素之一。能见度急剧降低,不仅增加了路线辨别的难度,也加重了逃生人员的恐慌心理,同时烟气中的有毒有害气体也对安全逃生构成威胁。各测点处能见度变化如图7所示。

图7 各测点能见度变化情况

节点⑥(测点8)处在540 s时能见度降低至5 m,并持续降低,由于温度和CO体积分数未超限,假如逃生人员能在540 s内通过此路口,则大大增加逃生成功的概率;节点⑨(测点6)处在模拟时间720～840 s内短暂降低至5 m以下,并随后回升到5 m以上;工作面及轨道运输巷始终没有降低至5 m以下,同时温度和CO体积分数未影响人员逃生。

4 各巷道分支危险度计算

假设井下人员平均体重为65 kg,位置均在工作面中部,分别计算静态和动态危险度。

4.1 静态危险度计算

根据煤矿采掘图等高线可计算出各分支坡度,并通过实地调查巷道获得不平整道路长度,同时统计人员步长,并将坡度、凹凸不平整度、步长与各巷道长度等,代入式(3)～(7)中,可求得各分支静态危险度,结果见表3;各路径静态危险度如表4所示。

表3 各分支静态危险度

表4 各路径静态危险度

4.2 动态危险度计算

由模拟结果可知,火灾发生后,节点⑥处与⑨处为工作面人员逃生关键节点,同时测点1距离火源最近,受火灾影响最严重,故着重讨论节点⑥、节点⑨及测点1处火灾产物对人员逃生的影响,默认速度系数为1,即人员逃生速度未受影响。随着火灾发展,巷道中能见度、温度、CO体积分数的变化将影响人员逃生速度,增加耗氧量,改变逃生的难度与时间,在速度系数降为0后,人员逃生速度变为0,丧失逃生能力。

图8为节点⑨处速度系数图。从图8可以看出,节点⑨处在整个模拟环节中,CO体积分数系数与温度系数均为1不变,说明CO体积分数和温度没有影响到人员逃生速度,主要是由于节点⑩处风桥的作用,降低节点⑨处烟流量,大部分风流沿着风桥进入回风巷。能见度速度系数最低为0.85,对逃生影响较小,轻微降低人员逃生速度。

图8 节点⑨处速度系数

图9为节点⑥处速度系数图。从图9可以看出,节点⑥处温度未影响人员逃生速度,原因在于回风巷与轨道运输巷之间联络巷中调节风门的阻碍作用,使烟流不会蔓延到轨道运输巷。能见度速度系数于620 s时最先降低至0,人员速度变为0,在620 s之后此节点处不具备逃生功能,禁止人员通过。

图9 节点⑥处速度系数

图10为测点1处速度系数图。从图10可以看出,测点1处CO体积分数速度系数在火灾发生期间没有显著变化;而温度速度系数呈现先上升后下降直到变为0的趋势,表明温度在火灾发生初期对人员逃生具有积极作用,能加快人员逃生速度,一定时间后,温度升高,影响人体机能,速度系数降为0,失去逃生能力;能见度速度系数在火灾发生后50 s开始呈现下降趋势,并在火灾发生后110 s时降为0,失去疏散能力,威胁人身安全。

图10 测点1处速度系数

在具备生存条件的前提下,各路径动态危险度如表5所示。

表5 各路径动态危险度

选择路径的前提是工作面人员逃生过程中动态危险度在允许范围内,即不存在高温、超标的CO体积分数,以及5 m以下的能见度情况,具有生存条件。在综合考虑静态危险度与动态危险度之后,可以发现火灾发生后,工作面人员可以选择的道路只剩下⑦-⑥-⑤-②,-⑩-⑨-⑤-②共2条道路,其危险度分别为3 563.69和3 569.76。没有选择其他道路的原因是由于动态危险度为∞,这些路径由于能见度急速降低,有毒烟气充满巷道,使人员丧失行动能力甚至死亡。