基于CFD分析的模块化智能氮气装置在防治地下煤矿自燃中适用性的研究

《Process Safety and Environmental Protection》：Investigation of the Usability of Modular Smart Nitrogen Kits in Combating Spontaneous Combustion in Underground Coal Mines Using CFD Analysis

　　

摘要

尽管对氮气惰化和基于计算流体力学（CFD）的常规集中式氮气注入系统优化进行了大量研究，自燃仍然是地下煤矿最持久的安全隐患之一。现有方法主要依赖永久管道网络、持续氮气供应和固定注入位置，在非均质采空区条件下往往导致氮气利用效率低下。本研究通过开发并评估经实验室验证的模块化智能氮气包（MSNK）来弥补这一研究空白，这是一种去中心化的按需惰化技术，旨在直接向易燃区域提供局部氮气输送。

针对土耳其索马煤田的一个代表性长壁工作面，建立了三维瞬态CFD模型。采空区被表征为具有空间变化的渗透率和孔隙率的非均质多层多孔介质。实验室开发的MSNK原型的运行特性被直接纳入数值模型中，从而在工程原型开发与基于CFD的性能评估之间建立了直接联系。在相同的通风、边界和数值条件下，研究了三种MSNK布置策略的替代方案，以评估氧气消耗、氮气扩散、燃烧气体抑制、甲烷行为和热缓解效果。

模拟结果表明，氮气输送强烈受通风诱发的气流与非均质采空区渗透率之间的相互作用控制。所有研究的布置策略均成功降低了氧气浓度，抑制了燃烧气体，并缓解了热积聚。然而，惰化效率高度依赖于MSNK的布置位置。出口侧布置策略始终实现了最大的氧气消耗、最高的氮气积聚、最有效的抑制一氧化碳和二氧化碳的效果，以及最大的温度降低，而分布在中采空区的配置则提供了最均匀的空间惰化效果。

本研究的主要贡献是引入并数值评估了一种基于原型的去中心化惰化概念，将当前研究从常规集中式氮气注入系统的优化推进到新的高度。通过将实验室原型验证与瞬态CFD建模相结合，所提出的框架为评估局部惰化技术提供了一种实用方法，并展示了模块化氮气输送在提高氮气利用效率、操作灵活性和地下煤矿防火方面的潜力。

章节摘要

引言

自燃（SC）仍然是地下煤矿中最持久和危险的安全问题之一，对人员安全、生产连续性、设备完整性和环境可持续性构成严重风险。尽管在过去几十年中矿井通风、气体监测和防火技术取得了重大进展，但自燃引起的矿井火灾仍在世界各地持续发生，经常导致长期生产损失和昂贵的矿井

研究区域与MSNK的开发

本研究使用从位于土耳其西部索马煤田的一个机械化地下长壁煤矿获取的地质、通风和运营数据进行。索马盆地是该国最大的褐煤产区之一，长期以来因其褐煤煤层的自燃特性、大规模长壁开采以及大型非均质采空区的形成而被公认为容易自燃（Karacan

控制方程

使用ANSYS Fluent中实现的有限体积求解器模拟了地下长壁工作面临空区内气流、氮气、氧气、燃烧气体和热能的瞬态传输。控制方程描述了非均质采空区内流体流动、物种传输、多孔介质阻力和热量传递的耦合行为。图4中引入的计算域以及表5中总结的实验室推导的MSNK运行参数，

结果与讨论

与无论燃烧状态如何都持续注入氮气的常规集中式氮气注入系统不同，所提出的MSNK仅在局部温度超过预设激活阈值后才运行。因此，氮气仅在需要惰化的时间和地点释放。这种需求驱动的运行原理最大限度地减少了不必要的氮气消耗，并提高了注入氮气在自燃区域的

结论

与常规集中式氮气注入系统相比，所提出的MSNK概念通过其模块化结构、自主激活、局部布置和简化安装提供了潜在的工程优势。然而，本研究未对提议系统的经济性能和生命周期成本进行定量评估，应在未来的现场规模实施中进行研究。

本研究调查了一种的适用性

未引用参考文献

（Aksoy等，2025，Aksoy等，2023，ANSYS公司，2024，Cheng等，2017，Cheng等，2011，Huang等，2015，Huang等，2018，Juganda等，2020，Li等，2018，Li等，2024，Liang等，2024，Nield和Bejan，2017，Qin等，2024，Shi等，2016，Taraba等，2018，Wang等，2025，Wang等，2024，Wang等，2025，Wen等，2017，Xu等，2016，Xu等，2019，Xu等，2019，Xu等，2023，Yang等，2025，Yuan等，2007，Zhang等，2016，

利益冲突声明

作者声明以下利益冲突。

本研究评估的模块化智能氮气包（MSNK）技术是在一个由TüB?TAK支持的研究开发项目中开发的。GOA矿业公司已提交了与MSNK技术相关的专利申请。作者C. Okay Aksoy和G.G. Uyar Aksoy是该专利申请中列名的发明人，并与GOA矿业公司有关联，该公司可能会从该技术的未来商业化中受益。

C.O. Aksoy|G.G. Uyar Aksoy|H.B. Sarisan|V. Ozacar|H.E. Yaman