荊俊杰,于麗雅,延 婧
(1.山西新景礦煤業(yè)有限責(zé)任公司,山西 陽泉 045008;2.山西能源學(xué)院,山西 晉中 030600;3.西安科技大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院,陜西 西安 710054)
隨著深部煤炭資源開采,煤層瓦斯含量逐漸增加[1-5],而煤層透氣性降低,極大增加了瓦斯抽采的難度。高效的瓦斯抽采技術(shù)成為消除煤與瓦斯突出的關(guān)鍵[6-8],而煤層增透技術(shù)是瓦斯抽采的關(guān)鍵一環(huán)。水力化技術(shù)是深部高瓦斯煤層卸壓增透的關(guān)鍵技術(shù)[9]。宋晨鵬等[10]研究了水力壓裂技術(shù)的裂隙發(fā)育規(guī)律;侯曉偉等[11]探討了沁水盆地應(yīng)力作用下水力壓裂裂縫展布規(guī)律;張小東等[12]探討了研究區(qū)的煤層氣井水力壓裂后的裂縫形態(tài);陶云奇等[13]自主搭建實驗平臺分析了裂隙的具體形態(tài);門曉溪等[14]通過RFPA軟件分析了不同壓裂角度對裂隙形態(tài)的影響;趙瑜[15]運用PPCZ模型分析了裂尖斷裂過程對裂縫擴展的影響;張欣瑋等[16]自主研發(fā)設(shè)計出一種自吸式磨料射流割縫噴嘴;袁波等[17]分析了割縫設(shè)備的不同參數(shù)對流量的影響規(guī)律;李曉紅等[18]分析了過渡過程中系統(tǒng)能量特性與耗散規(guī)律;王剛等[19]研究了定向水力壓裂的割縫間距;鄒全樂等[20]研究了割縫預(yù)抽后瓦斯吸附特性的變化特征;馮丹等[21]利用自主研發(fā)的物理模擬實驗裝置針對松軟煤層水力造穴后的卸壓特性進行了研究;王新新等[22]借助軟件模擬水力造穴后煤層裂隙發(fā)育的過程;郝富昌等[23]從理論著手分析了孔徑變化規(guī)律;陶云奇等[24]利用自主研發(fā)的水力造穴試驗裝置開展了水力造穴及瓦斯抽采試驗研究,并基于抽采情況對增透效果進行了評價。目前為止,關(guān)于水力化技術(shù)專家學(xué)者在實驗、模擬、現(xiàn)場等方面取得了一定成果,但是關(guān)于造穴效果影響因素尚不明確,具體的造穴參數(shù)分析近乎空白。為此,基于前人所做的研究,采用物理相似模擬的方法對煤樣水力造穴,從多層面分析造穴參數(shù)對造穴效果的影響,并選取潞安集團某礦進行現(xiàn)場效果驗證。
試驗裝置采用自主研發(fā)的水力造穴試驗平臺,平臺由高壓水泵站和鉆沖一體化鉆機2部分組成,試驗平臺設(shè)計如圖1。
圖1 試驗平臺設(shè)計Fig.1 Experimental platform design
最大水壓力為25MPa,鉆桿直徑為10mm。試驗煤樣取自山西某礦,煤層煤樣普氏系數(shù)1.1 ,瓦斯壓力0.45 ~0.77MPa。
試驗箱體內(nèi)空尺寸為1000mm×500mm×500 mm,試件箱的尺寸可以更好地模擬煤層不同位置的物理參數(shù),提高試驗的準確度。
在試件內(nèi)部分層均勻布置有36個氣體壓力傳感器,依次編號為1~36,傳感器布置如圖2。為準確表達傳感器的分布位置,采用空間坐標的方式對其進行標記。圖中P′為xy平面的傳感器位置,P(xp,yp,zp)為傳感器布置的空間位置。
圖2 傳感器布置Fig.2 Sensor layout
為了探究水力造穴現(xiàn)場作業(yè)的關(guān)鍵影響因素:出煤量、造穴次數(shù)及穴間距對卸壓效果的影響,設(shè)計了單一變量試驗,通過對水力造穴前后的氣體壓力進行對比分析,進而判斷3個因素對煤樣卸壓效果的影響。
為探究3個因素之間是否存在交互作用,交互作用是否對卸壓效果產(chǎn)生較大影響,設(shè)計出煤量A、造穴次數(shù)B、穴間距C3因素3水平17組試驗。選取抽采過程中時間t=100min測試其瓦斯壓力,將瓦斯壓力輸入Design-Expert得到每2個因素間的優(yōu)化等高線及響應(yīng)曲面,分析各因素間交互作用對試驗結(jié)果的影響。
1)制備試驗所需煤樣、安設(shè)傳感器、試驗箱體密封,開啟數(shù)據(jù)采集儀。
2)將瓦斯氣體注入制備好的煤樣,并將瓦斯壓力保持在0.8MPa左右。
3)水力造穴試驗。調(diào)節(jié)鉆桿位置和高壓水泵水壓,改變單一變量開始單因素試驗,試驗完靜置測瓦斯含量。
4)開展多因素水力造穴試驗,重復(fù)步驟2)。
5)試驗結(jié)束后,停止地應(yīng)力加載并關(guān)閉數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。
為探究出煤量、造穴次數(shù)、孔間距對水力造穴的影響,設(shè)置多組單因素試驗進行考察,單孔出煤量對殘余瓦斯含量的影響如圖3。
圖3 單孔出煤量對殘余瓦斯含量的影響Fig.3 Effect of coal output on residual gas content
從圖3可以看出,當單孔出煤量為0.3t時,瓦斯含量由原始含量10.8m3/t降低為7.74m3/t。隨著出煤量的增加,瓦斯含量逐漸下降且趨勢逐漸減緩。瓦斯含量逐漸下降的主要原因是初始狀態(tài)煤中瓦斯吸附解吸達到動態(tài)平衡狀態(tài),隨著出煤量的增加破壞了這種動態(tài)平衡,促進吸附態(tài)瓦斯解吸轉(zhuǎn)變?yōu)橛坞x態(tài)發(fā)生自由逸散,導(dǎo)致煤中殘余瓦斯含量降低。
設(shè)置7組單因素試驗,探究單孔造穴次數(shù)對水力造穴的影響,造穴次數(shù)對殘余瓦斯含量的影響如圖4。
圖4 造穴次數(shù)對殘余瓦斯含量的影響Fig.4 Effect of single hole flushing times on residual gas content
當單孔造穴次數(shù)為9次時,瓦斯含量由初始值10.8m3/t降低為7.7m3/t,隨著造穴次數(shù)的增加,煤的致密狀態(tài)發(fā)生改變,透氣性增加,漏氣通道發(fā)育演化,瓦斯由原來的吸附狀態(tài)從漏氣通道中逸散,殘余瓦斯含量降低到7.23m3/t。
為探究孔間距對水力造穴的影響,設(shè)置7組單因素試驗進行考察,孔間距對殘余瓦斯含量的影響如圖5。當孔間距為11m時,瓦斯含量由初始值10.8m3/t降低為7.92m3/t。隨著孔間距的降低,瓦斯進一步解吸。當孔間距為5m時,殘余瓦斯含量降低至7.51m3/t。
圖5 孔間距對殘余瓦斯含量的影響Fig.5 Effect of hole spacing on residual gas content
中心組合試驗設(shè)計方案中的因素及水平見表1。根據(jù)Box-Benhnken理論,設(shè)計了17組試驗方案,試驗方案與結(jié)果見表2。
表1 中心組合試驗設(shè)計方案中的因素及水平Table1 Factors and levels used in the Box-Behnken design
表2為17組試驗對應(yīng)殘余氣體含量,對表2數(shù)據(jù)進行方差分析,多種模型分析見表3,相關(guān)系數(shù)分析見表4。
表2 試驗方案與結(jié)果Table2 Experimental programs and results
表3 多種模型分析Table3 Multiple model analysis
由表4可以看出,線性模型的相關(guān)系數(shù)R2校正值為0.0335 ,2FI模型的相關(guān)系數(shù)校正值為-0.1741 ,二次模型的相關(guān)系數(shù)校正值為0.9600 ,三次模型的相關(guān)系數(shù)校正值為0.9534 ,相關(guān)系數(shù)R2校正值是評價試驗數(shù)據(jù)與擬合函數(shù)之間吻合程度的特征指標,R2校正值越接近1,則表示數(shù)據(jù)與選取函數(shù)模型擬合程度越高。因此Design-Expert軟件推薦使用二次模型,該模型偏差最小,擬合度最強。
表4 相關(guān)系數(shù)分析Table4 Correlation coefficients analysis
對試驗結(jié)果進行數(shù)學(xué)模型擬合與回歸分析,得到殘余瓦斯含量E的擬合回歸模擬方程為:
E=38.22-1.45A-1.424B-6.06C+0.2875AB+0.0375AC+0.0125BC-1.87A2+0.047B2+0.38C2
學(xué)生化殘差的正態(tài)概率分布圖如圖6,各點均勻分布大體呈現(xiàn)1條直線,表明二次模型準確可靠。
圖6 學(xué)生化殘差的正態(tài)概率分布圖Fig.6 Normal probability plot of student residuals
響應(yīng)面二次模型及方差分析結(jié)果見表5,P值反映了顯著程度,P值越小則表示模型越顯著。建立模型F值為43.68 ,P值小于0.0001 ,顯示試驗所建立的二次回歸模型極顯著;失擬項中,F(xiàn)=4.29 ,P=0.0966 ,表示失擬項不顯著;模型相關(guān)系數(shù)R2=0.96 ,說明殘余瓦斯含量的變化有96.00 %源自所選變量。顯著性檢驗中,A、B、C3個因素P值均小于0.05 ,表示3項指標顯著,且各因素顯著性影響大小排序為:單孔造穴次數(shù)B>單孔出煤量A>孔間距C;一次項PAB=0.0031 ,PAC=0.7812 ,PBC=0.3680 ,顯著性排序為AB>BC>AC,AB的交互作用最為顯著。
表5 響應(yīng)面二次模型及方差分析結(jié)果Table5 Analysis of variance for the response surfacequadratic model and regression coefficients
為了更加形象直觀的表現(xiàn)3種因素的交互作用,Design-Expert根據(jù)上述數(shù)據(jù)繪制出各自變量之間的優(yōu)化等高線及各自變量之間的響應(yīng)曲面,各自變量之間的優(yōu)化等高線如圖7,各自變量之間的響應(yīng)曲面如圖8。
圖7 各自變量之間的優(yōu)化等高線Fig.7 Optimized contours between the respective variables
圖8 各自變量之間的響應(yīng)曲面Fig.8 Response surface between the respective variables
由圖7可知,顏色由藍到紅表示關(guān)聯(lián)性的由弱至強,AB曲線明顯比AC曲線和BC曲線變化快、坡度大,即AB交互作用更強,出煤量與造穴次數(shù)的交互作用對試驗結(jié)果的影響更為顯著。
曲面的平緩程度可以反映交互作用的顯著性與大小,即曲面的曲率越大,交互作用越大。從圖8可以看出,曲面最陡的為圖8(a),AB的交互作用對殘余瓦斯含量影響最大,而最弱的是AC。出煤量與造穴次數(shù)對瓦斯吸附解吸影響最大,當出煤量取較大值時,造穴次數(shù)越大,對殘余瓦斯含量的影響越大;造穴次數(shù)和孔間距對殘余瓦斯含量的影響次之,當造穴次數(shù)取定值時,減小孔間距,殘余瓦斯含量發(fā)生變化,與單因素試驗結(jié)果相一致。
對上述所得試驗結(jié)果進行進一步分析,利用Design-Expert軟件得到了1組推薦的試驗參數(shù):單孔出煤量為0.7t,造穴次數(shù)12次,孔間距8m。
山西潞安集團某礦3#煤層平均煤厚6.33m,煤層埋深為283~637m;煤層瓦斯含量為5.25 ~22.49 m3/t;煤層普氏系數(shù)平均為1.1 ,屬中硬煤。采用上述所得最佳造穴參數(shù)對N1105運輸巷道進行水力造穴,促進區(qū)域預(yù)抽煤層瓦斯。
為了排除外界影響因素對瓦斯體積分數(shù)的影響,試驗決定以同一區(qū)域的鉆孔進行對比分析,在N1105運輸巷道布置2個試驗造穴孔和6個普通孔,現(xiàn)場鉆孔布置圖如圖9,Z1、Z2為試驗造穴孔,其余為普通造穴孔。試驗造穴鉆孔按照單孔出煤量為0.7t,造穴次數(shù)12次,孔間距8m作業(yè),造穴水壓為20MPa。
圖9 現(xiàn)場鉆孔布置圖Fig.9 Boreholes layout
在防突措施施工后,對運輸巷道的瓦斯抽采數(shù)據(jù)均進行了監(jiān)測,普通孔與試驗孔瓦斯抽采數(shù)據(jù)對比如圖10。
圖10 普通孔與試驗孔瓦斯抽采數(shù)據(jù)對比Fig.10 Comparison of gas extraction data between ordinary and test holes
由圖10(a)可以看出,試驗孔的瓦斯體積分數(shù)高于普通孔的瓦斯體積分數(shù),且試驗造穴孔的平均瓦斯抽采體積分數(shù)可達45%以上,而普通造穴孔的平均瓦斯抽采體積分數(shù)約為18%,且試驗孔抽采瓦斯體積分數(shù)下降趨勢較普通孔更慢;由圖10(b)可以看出,普通造穴孔瓦斯抽采量約為12L/min,造穴孔瓦斯抽采量可達40L/min以上。這是由于水力造穴施工后,煤體孔裂隙加大,由于進行瓦斯抽采,吸附狀態(tài)的瓦斯解吸從煤層中逸出;同時由于水的流變作用,擴大了卸壓影響范圍,在造穴后殘余瓦斯含量明顯下降。這表明水力造穴技術(shù)起到了卸壓增透的作用。
1)考慮了多個因素共同作用的交互性,先后設(shè)計了單一因素試驗、3因素17組試驗。通過等高線分析、響應(yīng)曲面分析得出:3因素中出煤量對水力造穴效果影響最大,孔間距次之。
2)通過Design-Expert對試驗數(shù)據(jù)優(yōu)化分析得出:當單孔出煤量為0.7t、造穴次數(shù)12次、孔間距8 m時,水力造穴效果最佳。
3)為驗證試驗所得參數(shù)的可靠性,選取潞安集團某礦N1105運輸巷道進行水力造穴試驗。通過對比造穴孔與普通孔瓦斯抽采數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),瓦斯抽采體積分數(shù)提高了約2倍以上,瓦斯抽采量提高至3倍,驗證了上述參數(shù)對現(xiàn)場造穴具有指導(dǎo)作用。