深部矿井工作面热中性温度的预测

《International Journal of Industrial Ergonomics》：Prediction of the thermal neutral temperature of working face in deep mine

本研究针对地下矿井高温高湿环境下热中性温度预测难题，结合熵分析与预测热应变模型建立矿工人体熵模型，通过模拟实验验证了最小熵消耗对应热中性温度的合理性，发现风速超过2.5m/s时可提升热中性温度，为矿井通风制冷提供新方法。

　　在矿井作业环境中，高温和高湿的条件对矿工的身体健康和工作效率构成了重大挑战。随着浅层矿产资源的逐渐枯竭，矿井开采深度不断加深，导致地温显著上升。据相关研究显示，未来10至15年内，中国将有超过53%的煤炭资源在1000米以下开采，而随着开采深度的增加，地温每下降100米会升高1至3摄氏度。这种高温高湿的工作环境不仅影响矿工的舒适度，还可能引发热应激，如中暑、热痉挛等，进而降低工作效率和增加安全风险。

当前，针对矿井环境的热舒适性评估主要依赖于一些通用的热指数模型，例如湿球黑球温度（WBGT）、预测平均投票（PMV）和通用热气候指数（UTCI）。然而，这些模型在应用于矿井环境时存在一定的局限性。WBGT虽然计算简便，但其基于固定环境参数，难以准确反映矿井中复杂的高湿度和低风速条件。此外，WBGT在考虑服装、设定限值以及评估动态工作条件时也存在一定的偏差。PMV和UTCI虽然考虑了人体和服装参数，但在评估湿热环境和高活动强度的人体时，其预测结果与实际情况存在较大差距。因此，现有的热指数模型难以全面准确地评估矿井作业环境中的热舒适性。

为了克服上述问题，研究者们开始探索新的评估方法，以更精确地反映矿工在特定环境下的热舒适状况。其中，热力学第二定律与热力学第一定律相结合的熵分析方法（Exergy Analysis）成为一种新的研究方向。该方法不仅能够反映能量守恒的“数量”关系，还能揭示能量转换过程中“质量”的变化，即能量的不可逆性。在矿井环境中，人体与外界环境之间存在复杂的能量交换过程，通过熵分析可以更准确地评估这种能量交换的效率和对人体的影响。

研究发现，在非高温环境中，人体的熵转移最大时，熵效率也达到峰值，而此时的熵消耗最小。这表明，当人体处于热平衡状态时，其熵消耗处于最低水平，对应的环境温度即为热中性温度。热中性温度是评估人体热舒适性的基准，也是矿井通风和冷却系统运行的基础。通过建立人体熵模型，研究者能够计算出不同环境条件和劳动强度下矿工的熵参数，并据此分析熵参数的阈值变化规律，从而确定其对应的热中性温度。

实验数据显示，当风速超过2.5米/秒时，热中性温度会有所上升，这有助于减少制冷设备的能耗。这一发现为矿井通风和冷却系统的设计提供了新的思路。此外，研究还表明，矿工的劳动强度对热中性温度具有显著影响。在不同劳动强度下，人体的熵转移和熵消耗呈现出不同的变化趋势，这表明在设计矿井环境时，必须综合考虑劳动强度、空气湿度、风速等因素，以实现更合理的热舒适性评估。

本研究通过结合熵分析方法和预测热应激模型（PHS模型），建立了适用于矿井作业的人体熵模型。该模型不仅能够计算不同环境条件下矿工的熵参数，还能通过分析熵参数的阈值变化规律，确定其对应的热中性温度。研究结果表明，通过熵分析方法可以更准确地预测矿井作业环境中的热中性温度，为矿工的热舒适性研究提供了新的理论依据。同时，该方法也为矿井通风和冷却系统的优化提供了重要的参考价值。

在实际应用中，矿井环境的热舒适性评估需要考虑多种因素，包括空气温度、湿度、风速、劳动强度以及矿工所穿的服装类型。这些因素相互作用，共同影响人体的热平衡状态。例如，在高湿度和低风速的环境中，人体的散热能力受到限制，容易导致热应激。而在高风速条件下，虽然可以加速散热，但过高的风速也可能引起不适。因此，如何在这些因素之间找到平衡点，是提升矿井作业环境舒适度的关键。

研究还发现，矿工在不同劳动强度下的热中性温度存在显著差异。例如，在中等劳动强度下，热中性温度可能相对较低，而在高强度劳动条件下，热中性温度则会相应升高。这一现象表明，劳动强度是影响热中性温度的重要因素之一。因此，在制定矿井通风和冷却方案时，必须充分考虑劳动强度的变化，以确保矿工在适宜的温度下工作，避免因过热或过冷而导致的健康问题和工作效率下降。

此外，研究还强调了人体热舒适性评估中主观因素的重要性。通过问卷调查获得的主观热感觉投票（TSV）能够更直观地反映矿工的实际感受，但这种评估方法也存在一定的局限性。例如，不同岗位的矿工可能面临不同的工作环境和劳动强度，因此，主观评估的结果可能会受到个体差异的影响。因此，在实际应用中，应结合客观测量数据和主观反馈，以更全面地评估矿井环境的热舒适性。

综上所述，矿井作业环境的热舒适性评估是一个复杂而多维的问题，涉及环境参数、劳动强度、人体生理反应等多个方面。通过引入熵分析方法，研究者能够更准确地预测矿工的热中性温度，为改善矿井环境提供科学依据。未来的研究可以进一步探索熵分析方法在不同矿井环境中的适用性，以及如何结合其他热舒适性评估模型，以实现更精准的热环境调控。这不仅有助于提升矿工的工作效率和健康水平，也为矿井安全管理提供了新的视角和解决方案。