硫化礦石誘導(dǎo)自燃過程及分階段混沌特征

潘偉，吳超，李孜軍，楊月平

（1. 礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 阜新，123000；2. 中南大學(xué) 資源與安全工程學(xué)院，湖南 長沙，410083；3. 南華大學(xué) 核資源工程學(xué)院，湖南 衡陽，421001）

硫化礦石誘導(dǎo)自燃過程及分階段混沌特征

潘偉1，2，吳超2，李孜軍2，楊月平3

（1. 礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 阜新，123000；2. 中南大學(xué) 資源與安全工程學(xué)院，湖南 長沙，410083；3. 南華大學(xué) 核資源工程學(xué)院，湖南 衡陽，421001）

為揭示硫化礦石自燃過程的混沌特征，以從某硫鐵礦采集的礦石樣品作為實(shí)驗(yàn)材料，室內(nèi)開展礦石誘導(dǎo)自燃實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而集成小波技術(shù)和混沌動(dòng)力學(xué)理論對(duì)誘導(dǎo)自燃過程中的不同階段進(jìn)行了研究。研究結(jié)果表明：8個(gè)礦樣的自燃點(diǎn)溫度分別為408，385，437，334，374，365，366和380 ℃，在正常采礦條件下礦石不易發(fā)生自燃；礦樣的自燃過程分為3個(gè)階段，依次為自燃孕育期、自燃發(fā)展期和臨近自燃期，其平均升溫率分別為1.0，2.0和4.2 ℃/min；隨著時(shí)間的推移，礦樣自燃過程的最大Lyapunov指數(shù)整體呈逐漸增大趨勢，3個(gè)階段的平均值分別為0.001 5，0.002 0和0.005 0，這是自熱反應(yīng)復(fù)雜劇烈程度的一種客觀反映；隨著礦樣自燃點(diǎn)溫度的升高，其臨近自燃期的最大Lyapunov指數(shù)整體呈逐漸減小趨勢。因此，可基于該階段的最大Lyapunov指數(shù)來定性判定礦樣自燃點(diǎn) 溫度。

硫化礦石；誘導(dǎo)自燃；混沌特征；自燃點(diǎn)溫度；最大Lyapunov指數(shù)

堆積的硫化礦石與空氣接觸會(huì)發(fā)生緩慢氧化反應(yīng)而放出熱量，當(dāng)?shù)V石堆氧化放熱量大于向外界散發(fā)的熱量時(shí)，礦石堆會(huì)自行升溫，加速其氧化自熱進(jìn)程。如果不加以控制，礦石堆內(nèi)局部熱量積聚，致使其溫度達(dá)到礦石著火點(diǎn)，便會(huì)引發(fā)自燃火災(zāi)。硫化礦石自燃火災(zāi)已成為硫化礦床開采經(jīng)常遇到的重大災(zāi)害之一，不僅給礦山造成巨大的資源浪費(fèi)及經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)嚴(yán)重威脅到井下作業(yè)人員的生命安全［1-3］。迄今，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)硫化礦石自燃機(jī)理、自燃傾向性評(píng)價(jià)和自燃防治等領(lǐng)域［4-14］進(jìn)行了大量的研究，且取得一定成果。譬如，NINTEMAN［4］定性描述了硫化礦石氧化的電化學(xué)機(jī)理；李孜軍等［6］探討了高溫高硫礦床礦石自燃危險(xiǎn)性的多指標(biāo)綜合評(píng)判方法，對(duì)該方法的研究流程和主要指標(biāo)的測定方法進(jìn)行了研究；YANG等［8］提出了硫化礦石自燃傾向性評(píng)價(jià)的表觀活化能方法；劉輝等［9］為了快速確定硫化礦石自燃火源的準(zhǔn)確位置，提出了利用紅外熱成像技術(shù)的探測方法。硫化礦石自燃受多場多因素非線性耦合作用影響，是一個(gè)典型的非穩(wěn)態(tài)物理化學(xué)反應(yīng)過程。目前，關(guān)于硫化礦石自燃過程的研究成果并不多見。如吳超等［5］通過開展現(xiàn)場堆礦試驗(yàn)，探明了硫化礦石堆自燃過程中溫度、SO2及O2濃度隨時(shí)間的變化規(guī)律?？紤]到硫化礦石自燃是一個(gè)多因素強(qiáng)耦合的非線性演化過程，基于非線性動(dòng)力學(xué)理論來研究其非穩(wěn)態(tài)自熱過程，是值得深入研究的課題。關(guān)于該方面的研究工作，迄今還未見相關(guān)報(bào)道。為此，本文作者以現(xiàn)場采集的硫化礦石樣品作為實(shí)驗(yàn)材料，在室內(nèi)開展硫化礦石誘導(dǎo)自燃實(shí)驗(yàn)，集成小波技術(shù)和混沌動(dòng)力學(xué)理論對(duì)其自燃過程中的不同階段進(jìn)行分析，從而為高硫礦山防治礦石自燃火災(zāi)提供一定的借鑒。

1 硫化礦石誘導(dǎo)自燃實(shí)驗(yàn)

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)礦樣取自河南某硫鐵礦，該礦屬于典型的高硫礦床，自開采以來頻發(fā)礦石自燃火災(zāi)。本次實(shí)驗(yàn)選取有代表性的礦樣9個(gè)，編號(hào)依次為1～9。以礦樣1為例，表1所列為該礦樣的主要化學(xué)成分。

表1 礦樣主要化學(xué)成分（質(zhì)量分?jǐn)?shù)）Table 1 Main chemical composition of ore sample %

該礦樣金屬礦物主要為黃鐵礦，呈兩期產(chǎn)出。早期黃鐵礦粒徑較大，常為立方體。最大粒徑約為5 mm，一般約為 2 mm，由于受應(yīng)力作用，形成碎裂狀，呈稠密切浸染狀產(chǎn)出。晚期黃鐵礦粒徑較小，約為0.005 mm，常為細(xì)粒集合體，呈細(xì)脈狀產(chǎn)出。圖1所示為該礦樣光學(xué)顯微照片。

圖1 礦樣1光學(xué)顯微照片F(xiàn)ig.1 Photomicrograph of ore sample 1

1.2 實(shí)驗(yàn)裝置及方法

圖2所示為實(shí)驗(yàn)裝置示意圖。每個(gè)礦樣均取100～150 g，含水率為5%（質(zhì)量分?jǐn)?shù)），粒度小于175 μm。由于少量的硫化礦石在常溫環(huán)境下很難發(fā)生自燃，本次實(shí)驗(yàn)采用坩堝電阻爐加熱的方式來誘導(dǎo)礦樣自燃。坩堝電阻爐的升溫速率通常設(shè)定為2 ℃/min，待爐內(nèi)溫度升至60 ℃左右時(shí)打開氧氣閥門，以此時(shí)作為實(shí)驗(yàn)起點(diǎn)。當(dāng)爐內(nèi)溫度升至某一特定值時(shí)，可觀察到礦樣開始冒煙（從反應(yīng)器的排氣口能見到有黃煙逸出，并有刺鼻的SO2氣味）。繼續(xù)升溫至礦樣燃燒，反應(yīng)器內(nèi)會(huì)瞬間產(chǎn)生大量煙霧并有明顯的燃燒現(xiàn)象，此時(shí)礦樣溫度會(huì)急劇上升并超過爐內(nèi)溫度，將二者相同時(shí)的溫度值取作礦樣的自燃點(diǎn)溫度。實(shí)驗(yàn)完成后，將測溫儀采集的溫度數(shù)據(jù)導(dǎo)入計(jì)算機(jī)，對(duì)其作進(jìn)一步分析處理。

圖2 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖Fig.2 Schematic diagram of experimental apparatus

2 研究方法

2.1 礦樣溫度序列的小波分析

在本次實(shí)驗(yàn)中，礦樣溫度變化是坩堝電阻爐誘導(dǎo)加熱與礦樣氧化自熱共同作用的結(jié)果，且前者為主導(dǎo)。因此，將該誘導(dǎo)自燃過程中蘊(yùn)含礦樣自熱的復(fù)雜信息提取出來非常必要。鑒于小波分析技術(shù)在信息提取方面具有顯著優(yōu)勢，本文對(duì)采集的溫度序列進(jìn)行小波分解與重構(gòu)，溫度序列的低頻成分（大尺度逼近部分）反映的是坩堝電阻爐加熱對(duì)礦樣溫度變化的影響，高頻成分（細(xì)節(jié)部分）蘊(yùn)藏著礦樣自熱的復(fù)雜信息。

圖3 小波分解示意圖Fig.3 Schematic diagram of wavelet decomposition

圖3所示為小波分解示意圖。由圖3可知：對(duì)于任意序列S，可將其分解為高頻成分cD1和低頻成分cA1，然后根據(jù)需要可將cA1作進(jìn)一步分解，得到任意尺度上的高頻和低頻成分。最后，可有針對(duì)性地對(duì)不同頻率成分進(jìn)行重構(gòu)，得到對(duì)應(yīng)的重構(gòu)序列。

進(jìn)行小波分析的關(guān)鍵是選擇適當(dāng)?shù)男〔ê瘮?shù)，本文根據(jù)桑燕芳等［15］提出的方法對(duì)7個(gè)常用小波系中的54個(gè)小波函數(shù)進(jìn)行優(yōu)選。利用不同的小波函數(shù)將采集的礦樣溫度序列分解為低頻和高頻2個(gè)部分，然后對(duì)比低頻重構(gòu)序列和原序列的特征值，從而確定合適的小波函數(shù)。

2.2 自燃過程的最大Lyapunov指數(shù)提取

在重構(gòu)相空間時(shí)，首先采用改進(jìn)的自相關(guān)函數(shù)法確定延遲時(shí)間［16］：

式中：C（τ）為自相關(guān)函數(shù)；τmax為延遲時(shí)間最大計(jì)算值；MC（τ）為改進(jìn)的自相關(guān)函數(shù)。

然后，采用G-P算法計(jì)算研究序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)估計(jì)值D（m），當(dāng)D（m）不再隨著嵌入維數(shù)m的增大而發(fā)生較大變化時(shí)，將此時(shí)的飽和嵌入維數(shù)mc作為重構(gòu)相空間的最佳嵌入維數(shù)，具體步驟如下［17］。

1） 對(duì)于m維相空間，定義其關(guān)聯(lián)函數(shù)為

3） 當(dāng)m從小到大取值時(shí)，相應(yīng)的D（m）也會(huì)發(fā)生改變。當(dāng)m等于飽和嵌入維數(shù)mc時(shí)，D（m）將趨于穩(wěn)定，此時(shí)的D（m）即為該序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)D2。

混沌系統(tǒng)的基本特征是對(duì)初始條件具有敏感依賴性。2個(gè)非常接近的初始值所產(chǎn)生的軌道，隨著時(shí)間的推移最終會(huì)按照指數(shù)方式分離。最大Lyapunov指數(shù)就是反映混沌系統(tǒng)在初始條件發(fā)生微小變化時(shí)相空間軌道的變化程度，是用來表征非線性混沌吸引子“奇異”程度的一個(gè)非常重要的參數(shù)。本文提取誘導(dǎo)自燃過程中不同階段的最大 Lyaponov指數(shù)來分析其混沌動(dòng)力學(xué)特征。

1） 找出重構(gòu)相空間中每個(gè)相點(diǎn)Xj的最近鄰點(diǎn)Xjj，并限制短暫分離：

式中：p為序列的平均周期，經(jīng)FFT變換得到。

2） 對(duì)每個(gè)相點(diǎn)Xj，計(jì)算出與最近鄰點(diǎn)Xjj的第i個(gè)離散時(shí)間步長后的距離dj（i）：

3） 對(duì)于每個(gè) i，求出所有 j的lndj（i）平均值得y（ i）：

式中：q為非零dj（i）的數(shù)目。

4） 選擇y（i）-i曲線的線性區(qū)域，基于最小二乘法作出回歸直線，該直線的斜率即為所求最大Lyapunov指數(shù) λmax。

3 結(jié)果分析及討論

3.1 誘導(dǎo)自燃實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)現(xiàn)，除了礦樣4，其余8個(gè)礦樣均測得自燃點(diǎn)溫度，并且8個(gè)礦樣的自燃過程具有共同特征。根據(jù)礦樣溫度變化趨勢的不同，可將自燃過程分為3個(gè)階段，依次為自燃孕育期、自燃發(fā)展期和臨近自燃期。對(duì)于本次實(shí)驗(yàn)，參考本課題組多年來對(duì)國內(nèi)多個(gè)高硫礦山典型礦樣的自熱起始溫度及自燃點(diǎn)溫度測定結(jié)果，取礦樣在自燃孕育期和自燃發(fā)展期的平均溫度上限分別為110.3和280.8 ℃。

隨著王氏后裔人口繁衍增多，王罕嶺山巔已不適宜他們居住，大湖山下現(xiàn)稱華堂那方平坦的土地就自然成為他們的首選，然而，王氏祖墓及先祖留下的遺跡卻在十五里外的王罕嶺，后裔到縣境外活動(dòng)會(huì)不同程度地受到制約，尤其是農(nóng)耕的古代，不可能大規(guī)模投資修繕遙遠(yuǎn)的古金庭建筑物。古金庭的逐漸湮沒，新金庭的異地產(chǎn)生是順理成章之事。

對(duì)于出現(xiàn)明顯自燃的8個(gè)礦樣，在自燃孕育期，所有礦樣氧化速度都非常緩慢，釋放的反應(yīng)熱較少，具體表現(xiàn)就是礦樣的平均升溫率比較低，約為1.0 ℃/min；在自燃發(fā)展期，礦樣經(jīng)過前一階段的能量積聚與活性激發(fā)，氧化反應(yīng)速度不斷增大，平均升溫率增大至2.0℃/min；在臨近自燃期，礦樣氧化反應(yīng)速度劇增，以致反應(yīng)熱不能及時(shí)耗散，礦樣溫度急劇升高，最終誘發(fā)礦樣自燃，該階段礦樣平均升溫率約為4.2 ℃/min。圖4所示為礦樣1的誘導(dǎo)自燃過程。

圖4 礦樣1誘導(dǎo)自燃過程Fig.4 Induced spontaneous combustion process of ore sample 1

所有礦樣的自燃點(diǎn)溫度測定結(jié)果如表2所示。在確定礦樣自燃點(diǎn)溫度時(shí)，嚴(yán)格取礦樣溫度與爐內(nèi)溫度相等時(shí)的溫度作為參考值。若實(shí)驗(yàn)過程中前一時(shí)刻礦樣溫度低于爐內(nèi)溫度，而后一時(shí)刻高于爐內(nèi)溫度，則采用3次樣條插值確定礦樣自燃點(diǎn)溫度。由表2可知：各個(gè)礦樣的自燃點(diǎn)溫度都比較高，正常采礦條件下很難有如此高的環(huán)境溫度來誘發(fā)礦石自燃，只有礦石堆置時(shí)間太久，內(nèi)部聚熱使得局部溫度過高才有可能導(dǎo)致自燃。

表2 所有礦樣自燃點(diǎn)溫度測定結(jié)果Table 2 Measured results for ignition point of ore samples

3.2 小波函數(shù)優(yōu)選

由于測溫儀采集的溫度數(shù)據(jù)有限，采用3次樣條插值對(duì)8個(gè)礦樣的實(shí)測溫度序列進(jìn)行擴(kuò)充，擴(kuò)充后的序列長度均為 451。由于溫度增量能夠更為直觀地反映礦樣自燃過程中前后時(shí)刻的溫度變化情況，因此，以溫度增量序列作為研究對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行小波優(yōu)選。為使計(jì)算結(jié)果具有可對(duì)比性，8個(gè)礦樣對(duì)應(yīng)序列優(yōu)先選擇同一種小波函數(shù)。

3.3 自燃過程分階段混沌特征

實(shí)驗(yàn)研究表明：礦樣自燃過程分為3個(gè)階段，分別為自燃孕育期、自燃發(fā)展期和臨近自燃期。為了揭示礦樣自燃過程中不同階段的混沌特性，首先需將研究序列拆分為3段子序列，然后按照前述步驟分別提取其最大Lyapunov指數(shù) λmax。

以礦樣1為例，應(yīng)用3次樣條插值對(duì)其實(shí)測溫度序列進(jìn)行擴(kuò)充，并構(gòu)造溫度增量序列。選擇 dmey小波對(duì)其溫度增量序列進(jìn)行小波分解，將第1層分解的高頻系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，然后將重構(gòu)得到的高頻序列標(biāo)準(zhǔn)化，最后按照對(duì)應(yīng)時(shí)段將該序列拆分為3段子序列。

采用改進(jìn)的自相關(guān)函數(shù)法確定延遲時(shí)間 τ，計(jì)算結(jié)果如圖5所示。由圖5可見：對(duì)于3段子序列，當(dāng)延遲時(shí)間等于1時(shí)，改進(jìn)的自相關(guān)函數(shù)值均大于0，說明相關(guān)性變化趨勢比較快，高于平均變化水平；當(dāng)延遲時(shí)間等于2時(shí)，改進(jìn)的自相關(guān)函數(shù)值均小于0，說明相關(guān)性變化趨勢比較慢，低于平均變化水平。由此得出，對(duì)于3段子序列，當(dāng)延遲時(shí)間由1增大到2時(shí)，改進(jìn)的自相關(guān)函數(shù)值均由正轉(zhuǎn)負(fù)，越過零點(diǎn)，相關(guān)性趨勢發(fā)生了變化。根據(jù)改進(jìn)的自相關(guān)函數(shù)法確定準(zhǔn)則，得出這3段子序列的最佳延遲時(shí)間均為1。

圖5 礦樣1延遲時(shí)間計(jì)算結(jié)果Fig.5 Calculation results of delay time of ore sample 1

表3 所有礦樣溫度增量序列與低頻重構(gòu)序列的特征值Table 3 Characteristic values for temperature increment series and low frequency reconstructed series of ore samples

采用G-P算法計(jì)算該礦樣自燃過程中不同階段對(duì)應(yīng)序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)D2，嵌入維數(shù)m從2依次增大，反復(fù)求取關(guān)聯(lián)維數(shù)估計(jì)值D（m），并繪制D（m）-m關(guān)系曲線，如圖6所示。計(jì)算過程中，當(dāng)發(fā)現(xiàn)D（m）與D（m-1）的關(guān)系滿足式（7）時(shí)即可終止運(yùn)算，此時(shí)m即為該序列的飽和嵌入維數(shù) mc，對(duì)應(yīng)的D（m）為所求的關(guān)聯(lián)維數(shù)D2［19］。

由圖6可知：隨著m的增大，3個(gè)階段對(duì)應(yīng)序列的D（m）均逐漸趨于穩(wěn)定。求得3個(gè)階段的D2分別為1.522 3，2.372 3和0.401 7，對(duì)應(yīng)的mc依次為4，5和5。

圖6 礦樣1的D（m）-m曲線Fig.6 D（m）-m curves of ore sample 1

基于FFT變換得到該礦樣自燃過程3個(gè)階段的平均周期p分別為3，3和4。根據(jù)所求的mc和τ對(duì)不同階段對(duì)應(yīng)序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，采用小數(shù)據(jù)量法提取其最大Lyapunov指數(shù)λmax，計(jì)算結(jié)果如圖7所示（圖7中顯示的是y（i）-i曲線的部分區(qū)域）。從圖7可以看出：3個(gè)階段y（i）曲線的波動(dòng)幅度都比較大。選取y（i）-i曲線中一段比較接近線性特征的區(qū)域進(jìn)行擬合，所得擬合直線的斜率即為所求的 λmax，分別為 0.000 2，0.000 4和0.000 8。

表4所示為所有礦樣自燃過程的λmax計(jì)算結(jié)果。由表4可以看出：除了礦樣7，其余礦樣隨著自熱反應(yīng)的進(jìn)行，λmax呈逐漸增大趨勢。計(jì)算得到8個(gè)礦樣自燃過程中3個(gè)階段的λmax平均值分別為0.001 5，0.002 0和0.005 0。

圖7 礦樣1 λmax的計(jì)算結(jié)果Fig.7 Calculation results of λmaxof ore sample 1

表4 所有礦樣λmax計(jì)算結(jié)果Table 4 Calculation results of λmaxof ore samples

最大Lyapunov指數(shù) λmax反映了混沌系統(tǒng)對(duì)初始條件的敏感依賴性，是對(duì)系統(tǒng)可預(yù)測性的一種度量。λmax越大，表明混沌特性越明顯，系統(tǒng)的最大預(yù)測時(shí)間尺度越短。對(duì)于本次實(shí)驗(yàn)，在自燃孕育期，礦樣的化學(xué)活性還沒被激發(fā)，還不具備和氧氣發(fā)生快速反應(yīng)的能力，同時(shí)礦樣中的水分蒸發(fā)也需要一定的熱量，因此，該階段礦樣的升溫速度相對(duì)較緩，甚至在部分時(shí)段內(nèi)溫度基本不變（見圖4）。在硫化礦石氧化自燃過程中，該階段主要起著能量積聚與活性激發(fā)的作用，因此其混沌程度最弱。在自燃發(fā)展期，隨著氧化自熱反應(yīng)的深入進(jìn)行和坩堝電阻爐的持續(xù)升溫，導(dǎo)致礦樣溫度不斷升高，礦樣溫度升高又使得化學(xué)反應(yīng)速度不斷增大，該階段是增加礦樣分子表面能量的過程。隨著時(shí)間的推移，礦樣分子活性不斷增強(qiáng)，氧化反應(yīng)速度不斷增大，自熱反應(yīng)的混沌程度隨之增強(qiáng)。在臨近自燃期，礦樣自熱反應(yīng)平均速度達(dá)到最大，這是因?yàn)檠鯕庵饾u進(jìn)入礦樣分子內(nèi)部，致使其反應(yīng)速度劇增，自熱反應(yīng)過程中內(nèi)因和外因的耦合作用最終導(dǎo)致礦樣自燃，該階段的混沌程度自然最為明顯。

圖8所示為各個(gè)礦樣臨近自燃期的λmax與自燃點(diǎn)溫度的關(guān)系曲線。由圖8可知：除了礦樣6，其余礦樣臨近自燃期的λmax隨著自燃點(diǎn)溫度的增大整體呈逐漸減小趨勢，但對(duì)于礦樣1，2，3，5和8（共用dmey小波）則完全符合這一變化趨勢，礦樣6，7和9（共用bior3.1小波）也存在同樣的規(guī)律。因此，在采用相同的小波函數(shù)處理后，可提取臨近自燃期的λmax來定性判定礦石自燃點(diǎn)溫度。

圖8 臨近自燃期的λmax與自燃點(diǎn)溫度的關(guān)系曲線Fig.8 Relation curve between λmaxof approaching stage of spontaneous combustion and ignition point

現(xiàn)階段在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)開展硫化礦石自燃傾向性綜合評(píng)判時(shí)，常用的1個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)就是礦石的自燃點(diǎn)溫度，因此該指標(biāo)的準(zhǔn)確測定與否對(duì)評(píng)判結(jié)果有非常大的影響。理論上，隨著坩堝電阻爐內(nèi)環(huán)境溫度的持續(xù)升高，礦樣聚熱升溫效應(yīng)將會(huì)變得愈發(fā)顯著，在這種正反饋?zhàn)饔孟?，存?個(gè)導(dǎo)致礦樣自燃的最低環(huán)境溫度。但在實(shí)際測定過程中，由于礦樣產(chǎn)熱量少和其他影響因素的制約，常會(huì)出現(xiàn)礦樣溫度不超過爐內(nèi)溫度的情況，這樣即使能夠觀察到礦樣有冒煙現(xiàn)象，也無法確定其自燃點(diǎn)溫度，如本次實(shí)驗(yàn)選取的礦樣 4。此外，坩堝電阻爐升溫速率設(shè)置的不同也會(huì)對(duì)自燃點(diǎn)溫度的測定結(jié)果造成一定的影響。例如，當(dāng)坩堝電阻爐升溫速率過大時(shí)，礦樣溫度一般不會(huì)高于爐內(nèi)溫度，這時(shí)很難出現(xiàn)二者的交叉點(diǎn)溫度（即自燃點(diǎn)溫度），在此條件下即使能夠測得自燃點(diǎn)溫度，也可能比實(shí)際值偏大；當(dāng)坩堝電阻爐升溫速率過小時(shí)，又有可能出現(xiàn)礦樣在較低的環(huán)境溫度下被完全氧化的情況，這樣也很難準(zhǔn)確測得其自燃點(diǎn)溫度。因此，對(duì)于實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性，還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。而本文作者通過開展硫化礦石誘導(dǎo)自燃實(shí)驗(yàn)，從自燃過程分階段混沌程度的變化角度，提出采用臨近自燃期的λmax來定性判定自燃點(diǎn)溫度，能夠有效驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。這是因?yàn)?，?jì)算過程中首先通過小波變換在一定程度上消除了坩堝電阻爐加熱對(duì)自燃過程的影響，且提取的λmax是基于全部實(shí)測數(shù)據(jù)得到，用其對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果無疑會(huì)更為客觀。

4 結(jié)論

1） 除了礦樣4未測出自燃點(diǎn)溫度，其余8個(gè)礦樣的自燃點(diǎn)溫度分別為408，385，437，334，374，365，366和380 ℃。各個(gè)礦樣的自燃點(diǎn)溫度都比較高，在正常采礦條件下很難發(fā)生自燃火災(zāi)。

2） 礦樣的自燃過程分為3個(gè)階段，依次為自燃孕育期、自燃發(fā)展期和臨近自燃期，對(duì)應(yīng)的平均升溫率分別為1.0，2.0和4.2 ℃/min。

3） 隨著時(shí)間的推移，礦樣自燃過程的λmax整體呈逐漸增大趨勢，3個(gè)階段的λmax平均值分別為0.001 5，0.002 0和0.005 0，這是自燃反應(yīng)復(fù)雜劇烈程度的一種客觀反映。

4） 隨著礦樣自燃點(diǎn)溫度的升高，臨近自燃期的λmax整體呈逐漸減小趨勢。因此，在保證實(shí)驗(yàn)條件基本一致，并采用相同的小波函數(shù)處理的前提下，可提取礦樣臨近自燃期的λmax來定性判定其自燃點(diǎn)溫度，該方法可有效驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。

［1］ WU Chao， LI Zijun， LI Ming. Chemical thermodynamic mechanism of sulfide ores during oxidation and self-heating process［C］// Proceedings of the 2007 International Symposium on Mining Safety Science and Technology. Beijing： Science Press， 2007： 2435-2439.

［2］ BARNABE N， EDWIN J， JAMES A F. Estimating activation energy from a sulfide self-heating test［J］. Minerals Engineering，2011， 24（15）： 1645-1650.

［3］ LIU Hui， WU Chao， SHI Ying. Locating method of fire source for spontaneous combustion of sulfide ores［J］. Journal of Central South University of Technology， 2011， 18（4）： 1034-1040.

［4］ NINTEMAN D J. Spontaneous oxidation and combustion of sulfide ores in underground mines［R］. USA： Bureau of Mines，1978： 1-40.

［5］ 吳超， 孟廷讓. 高硫礦井內(nèi)因火災(zāi)防治理論與技術(shù)［M］. 北京：冶金工業(yè)出版社， 1995： 74-78. WU Chao， MENG Tingrang. Theory and technology for control of the mine spontaneous combustion of sulfide ores［M］. Beijing：Metallurgical Industry Press， 1995： 74-78.

［6］ 李孜軍， 古德生， 吳超. 高溫高硫礦床礦石自燃危險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)［J］. 金屬礦山， 2004（5）： 57-59. LI Zijun， GU Desheng， WU Chao. Dangerousness assessment of ore spontaneous combustion in high temperature high sulfide deposits［J］. Metal Mine， 2004（5）： 57-59.

［7］ WU Chao， LI Zijun. A simple method for predicting the spontaneous combustion potential of sulfide ores at ambient temperature［J］. Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy， Section A， 2005， 114（2）： 125-128.

［8］ YANG Fuqiang， WU Chao， CUI Yan， et al. Apparent activation energy for spontaneous combustion of sulfide concentrates in storage yard［J］. Transactions of Nonferrous Metals Society of China， 2011， 21（2）： 395-401.

［9］ 劉輝， 吳超， 陽富強(qiáng)， 等. 硫化礦石自燃火源探測的紅外熱成像方法［J］. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2011， 42（5）：1425-1431. LIU Hui， WU Chao， YANG Fuqiang， et al. Detection of spontaneous combustion of sulfide ores with infrared thermal imaging method［J］. Journal of Central South University （Science and Technology）， 2011， 42（5）： 1425-1431.

［10］ 潘偉， 吳超， 李孜軍， 等. 硫化礦石堆動(dòng)態(tài)自熱過程模擬［J］.中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2011， 42（7）： 2126-2131. PAN Wei， WU Chao， LI Zijun， et al. Simulation experiment of dynamic self-heating process of sulfide ore heap［J］. Journal of Central South University （Science and Technology）， 2011， 42（7）：2126-2131.

［11］ 謝正文， 吳超， 李孜軍， 等. 基于信息熵和集對(duì)分析理論的硫化礦石自燃傾向性判定［J］. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2012，43（5）： 1858-1863. XIE Zhengwen， WU Chao， LI Zijun， et al. Evaluation on spontaneous combustion tendency of sulfide ores based on entropy and set pair analysis theory［J］. Journal of Central South University （Science and Technology）， 2012， 43（5）： 1858-1863.

［12］ YANG Fuqiang， WU Chao， LI Zijun. Investigation of the propensity of sulfide concentrates to spontaneous combustion in storage［J］. Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2011， 24（2）： 131-137.

［13］ 胡漢華， 劉征， 李孜軍， 等. 硫化礦石自燃傾向性等級(jí)分類的Fisher判別分析法［J］. 煤炭學(xué)報(bào)， 2010， 35（10）： 1674-1679. HU Hanhua， LIU Zheng， LI Zijun， et al. Fisher discriminant analysis to the classification of spontaneous combustion tendency grade of sulphide ores［J］. Journal of China Coal Society， 2010， 35（10）： 1674-1679.

［14］ 李孜軍， 吳超， 周勃. 硫化礦石氧化性的實(shí)驗(yàn)室綜合評(píng)判［J］.銅業(yè)工程， 2003（1）： 40-42. LI Zijun， WU Chao， ZHOU Bo. Laboratory comprehensive judgment of the oxidation of sulfide ores［J］. Copper Engineering，2003（1）： 40-42.

［15］ 桑燕芳， 王棟. 水文序列小波分析中小波函數(shù)選擇方法［J］.水利學(xué)報(bào)， 2008， 39（3）： 295-300. SANG Yanfang， WANG Dong. Wavelets selection method in hydrologic series wavelet analysis［J］. Journal of Hydraulic Engineering， 2008， 39（3）： 295-300.

［16］ 于大鵬， 趙德有， 汪玉. 螺旋槳鳴音的混沌動(dòng)力特性研究［J］.聲學(xué)學(xué)報(bào)， 2010， 35（5）： 530-538. YU Dapeng， ZHAO Deyou， WANG Yu. Chaotic dynamics of propeller singing［J］. Acta Acustica， 2010， 35（5）： 530-538.

［17］ GRASSBERGER P， PROCACCIA I. Dimension and entropy of strange attractors from a fluctuating dynamic approach［J］. Physica， 1984， 13： 34-54.

［18］ MICHAEL T R， JAMES J C， CARLO J D L. A practical method for calculating largest lyapunov exponents from small data sets［J］. Physical D， 1993， 65（1/2）：117-134.

［19］ 趙晶， 徐建華. 1950—1997年我國洪澇災(zāi)害成災(zāi)面積的分形特征研究［J］. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)， 2003， 12（1）： 31-35. ZHAO Jing， XU Jianhua. Study on fractal characteristics of inundated area of flood disaster in China from 1950 to 1997［J］. Journal of Natural Disasters， 2003， 12（1）： 31-35.

（編輯 陳愛華）

Induced spontaneous combustion process and chaotic characteristics by stages of sulfide ores

PAN Wei1，2， WU Chao2， LI Zijun2， YANG Yueping3

（1. Key Laboratory of Mine Thermo-motive Disaster and Prevention of Ministry of Education， Fuxin 123000， China；2. School of Resources and Safety Engineering， Central South University， Changsha 410083， China；3. School of Nuclear Resources Engineering， University of South China， Hengyang 421001， China）

To reveal chaotic characteristics of the spontaneous combustion process of sulfide ores， ore samples from a pyrite mine were taken as experimental materials and induced spontaneous combustion experiment was carried out in laboratory. Furthermore， different stages during the induced spontaneous combustion process were studied by integrating wavelet technology and chaotic dynamics theory. The results indicate that ignition point temperatures of the eight kinds of ore samples are 408， 385， 437， 334， 374， 365， 366 and 380 ℃ respectively indicating that they are difficult to combust spontaneously under normal mining conditions. Spontaneous combustion process of ore samples includes three stages：incubation stage of spontaneous combustion， development stage of spontaneous combustion and the approaching stage of spontaneous combustion. The average temperature rising rates of the three stages are 1.0， 2.0 and 4.2 ℃/min， respectively. With the lapse of time， the maximum Lyapunov exponent of spontaneous combustion process increases gradually. And the average values of the three stages are in order of 0.001 5， 0.002 0 and 0.005 0， which is an objective reflection ofcomplexity and intensity for self-heating reaction. The maximum Lyapunov exponent for the approaching stage of spontaneous combustion decreases gradually as ignition point increases. Therefore， ignition point of ore samples can be determined qualitatively based on the maximum Lyapunov exponent for the approaching stage of spontaneous combustion.

sulfide ores； induced spontaneous combustion； chaotic characteristics； ignition point temperature； maximum Lyapunov exponent

TD75

A

1672-7207（2016）05-1689-08

10.11817/j.issn.1672-7207.2016.05.031

2015-06-26；

2015-09-10

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51304238， 51534008）；礦山熱動(dòng)力災(zāi)害與防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目（JSK200206）（Projects（51304238， 51534008） supported by the National Natural Science Foundation of China； Project（JSK200206） supported by the Foundation of Laboratory of Mine Thermo-motive Disaster and Prevention， Ministry of Education， China）

吳超，教授，博士生導(dǎo)師，從事安全科學(xué)理論及應(yīng)用研究；E-mail： wuchao@csu.edu.cn