矿井智能巡检车CO传感器搭载位置优化

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.05.015

摘要/Abstract

摘要：

为提高矿井智能巡检车CO体积分数监测数据的可靠性，通过运用计算流体动力学软件对山东焦家金矿-630 m掘进巷道的风流分布及CO体积分数时空演化规律进行了分析.研究结果表明，风筒出口至掌子面区段风流状态不稳定，易产生扰动气体体积分数分布的涡旋；在自身性质及边界层流影响下，CO体积分数峰值多分布于巷道顶部，CO传感器应搭载于车体较高位置；衰减段期间巷道两侧CO体积分数变化不稳定，智能巡检车行进时应位于巷道中间附近.与某掘进巷道中CO体积分数随通风时间的衰减变化进行对比，验证了模拟结果的准确性.

关键词: 矿井智能巡检车, CO传感器, 数值模拟, 掘进巷道, 安全工程

Abstract:

To improve the reliability of CO volume fraction monitoring data collected by mine intelligent inspection vehicles， the wind flow distribution and the spatial‐temporal evolution law of CO volume fraction in the excavation roadway at the -630 m level of Jiaojia Gold Mine in Shandong province are analyzed by using a computational fluid dynamics （CFD） software. The study results show that the wind flow in the zone between the ventilation duct’s mouth and the heading face is unstable， leading to the formation of the vortices that disrupt the volume fraction distribution of gas. The CO transducer should be carried as high as possible in the car body because the CO volume fraction peak is mostly at the top of the roadway under the effect of self‐characterization and laminar flow near the wall. The variation of CO volume fraction on both sides is unstable during the attenuation section， thus the inspection vehicle should be put in the middle of the roadway when travelling. The simulation results are validated by comparing the attenuation variation of CO volume fraction with ventilation time in an excavation roadway.

Key words: mine intelligent inspection vehicle, CO sensor, numerical simulation, excavation roadway, safety engineering

中图分类号:

X 936

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图/表 12

图1 施工巷道几何模型

Fig.1 Geometry model of the construction roadway

图2 网格划分后的施工巷道

Fig.2 Construction roadway after grid discretization

图3 距掌子面45 m模拟与文献结果对比

Fig.3 Comparison between the results of simulation and literature at 45 m from the heading face

图4 距掌子面35 m模拟与文献结果对比

Fig.4 Comparison between the results of simulation and literature at 35 m from the heading face

图5 掘进巷道截面与三维模型（a）─巷道横截面；（b）─巷道三维模型.

Fig.5 Cross section and 3D model of the excavation roadway

表1 Fluent数值模拟参数设定

Table 1 Fluent numerical simulation parameters settings

边界条件	参数设定
紊流模型	RNG k-ε模型
重力加速度/（m·s^-2）	9.81
时间模型	非稳态
壁面函数	标准壁面函数
压力速度耦合方法	压力隐式算子分裂法
能量方程	开启
温度/K	297
组分输运模型	CO-air
CO扩散系数/（m²·s^-1）	1.9×10^-5
入口边界条件	速度入口
入口速度/（m·s^-1）	17.7
紊流动能/（m²·s^-2）	1.57
紊流耗散率/（m²·s^-3）	19.6
出口边界条件	压力出口
出口表压/Pa	0
CO初始质量分数	0.004 8

图6 掌子面附近风流分布

Fig.6 Wind flow distribution near the heading face

图7 CO平均体积分数变化曲线

Fig.7 CO mean volume fraction variation curves

图8 截面A不同时段CO体积分数分布云图（a）─通风后100 s；（b）─通风后200 s；（c）─通风后300 s.

Fig.8 CO volume fraction distribution nephogram of cross section A

图9 截面C不同时段CO体积分数分布云图（a）─通风后100 s；（b）─通风后150 s；（c）─通风后200 s.

Fig.9 CO volume fraction distribution nephogram of cross section C

图10 装配有机械臂的巡检车

Fig.10 Inspection vehicle equipped with mechanical arm

图11 各监测点CO体积分数变化曲线（a）─截面A；（b）─截面B；（c）─截面C；（d）─截面D.

Fig.11 CO volume fraction variation at monitoring points

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