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安徽理工大学助力红柳林矿业公司国内首个新鲜空气矿井初见成效

安徽理工大学助力红柳林矿业公司国内首个新鲜空气矿井初见成效
2022-06-01 16:10:57 来源:中华网安徽频道

安徽理工大学助力红柳林矿业公司国内首个新鲜空气矿井初见成效

抓住关键环节,提升技术支撑

“如果说布局优化矿井现有防尘装备设施是做加法,那么从矿井生产全要素环节出发,寻求关键技术突破就是做乘法,为井下空气质量净化赋予了更强的提升动能。”谈及“井下空气质量革命”示范矿井建设,该公司总工程师苗彦平信心满满,井下空气质量必将从源头上得到改善,最大限度地预防和减少职业危害。

在该公司25211智能化综采工作面,液压支架工田军涛将粉尘数值录入系统,数据显示总尘降尘率达到了72.7%。据了解,该工作面安装有40台液压支架负压卷吸除尘器,实际生产过程中,除尘效果明显,之前采用的除尘装置总尘降尘率仅为42.7%。

“通过不同抽压比对通风除尘率影响实验,我们发现距离工作面9m时粉尘浓度大幅降低,随着抽压比增加,巷道不同位置处除尘率增大”。安全学院教授薛生介绍说,“我们结合掘进工作面粉尘浓度分布及运移规律,通过实验研究,研制了首套巷道压抽风流智能除尘实验系统,实现掘进面压风量的调配,同心旋流湿式风机等装备技术的应用将有效提升工作面空气净化水平。”

截至2022年5月,在采煤、掘进区域粉尘分源高效防控技术及装备课题研究领域,该公司已先后完成了润湿—凝聚复合型抑尘剂及其自动添加装置、截割尘源封闭式抑尘技术、巷道全断面雾幕捕尘技术等装备技术的研发。对该公司而言,这还远远不够,预期目标在于建立1个典型矿井综采工作面的粉尘防治示范应用工程,采掘面总尘降尘率达90%以上,呼尘降尘率达到85%以上。

井下受限空间污染物理化性质及分布运移基础研究、燃油车辆排放物净化关键技术及装备等课题的研究也都取得了阶段性的进展。以25210智能化综采工作面为原型的受限空间多重尘源粉尘及车辆尾气运移物理模拟平台进入实施阶段,矿井粉尘及车辆尾气基础参数库构建完成,完成了净化装置安装及初步性能测试,180℃下CO转化率90%,HC转化率77%,碳烟吸光系数小于1.61,实现了尾气的低温高效净化。

据了解,目前该项目已完成《一种湿度及喷速可调矩阵式多粒径粉尘发生器》等11项国家发明专利、《煤矿井下输送带运输触控喷雾除尘技术》等5篇核心学术论文、获得《矿井燃油车组合优化系统》等2项软件著作权,为项目的深入开展提供了强有力的学术理论支撑。 

安徽理工大学助力红柳林矿业公司国内首个新鲜空气矿井初见成效

找准制胜机理,探索砥砺前行

开展井下空气质量革命,归根结底在于改善作业环境,保障煤矿从业人员的职业健康。“把职工健康放在首位,将观念从关注职工生命安全转变为关爱职工身体健康,全周期保障职工身体健康。”这是该公司党委书记、董事长张宏经常挂在嘴边的一句话。

2020年项目初期,该公司就已经完成了生产区队不同作业现场职业有害因素的识别,对1531名矿工职业健康情况进行了调研,开展早期健康指标筛选与预测预警研究。与此同时,课题组经过多次讨论,形成了3套适合不同粉尘和汽车尾气浓度的呼吸防护用品方案并在职工内部进行了推广试行。

“建立职业危害机理及健康保障体系,要深入研究及寻找新的煤肺发病机制,获得早期预防和治疗方案。”薛生认为。为此,课题组构建了实验性煤工肺和矽肺小鼠模型,利用单细胞测序技术方法,经过30余次细胞动物实验,得到了煤尘诱导肺部炎症和纤维化的机制及维生素D干预治疗的效果和潜在机制。这一关键发现,有效预防了粉尘暴露所致的肺部损伤。

“依托工业互联网平台搭建的井下空气质量在线监测与智能预警平台完成了监测预警系统架构、数据库、设备管理、综合评价等主要功能模块设计,基于JEE开发平台,以SpringMVC作为后台框架开发了监测与预警系统软件。”该公司智能化部负责人介绍说,智能化矿井建设也为职业健康研究、预测预防带来了新的发展机遇,井下空气质量状况分析、数据检测实现了“一键直达”,这也是国内首个井下空气质量在线监测与智能预警平台。

中国工程院院士金智新等专家认为,项目结合红柳林矿区等典型矿井工程实际,采用现场实测、实验室研究、物理模拟实验、数值模拟计算“四位一体”的科研方法,通过理工医学科融合,开展矿井空气净化与职业健康基础理论及关键技术装备研究与示范。这对提高井下空气质量,改善作业环境,保障煤矿从业人员职业健康具有重要意义。

(责任编辑:刘凯旋)
关键词:教育

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