CC BY
46
УДК 622.4
РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОВЕТРИВАНИЯ РУДНИКОВ СО СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ
ВЕНТИЛЯЦИИ
С.В. Мальцев, Б.П. Казаков, М.А. Семин
Исчерпание легкодоступных запасов полезных ископаемых, находившихся в благоприятных горно-геологических условиях, диктует производителям необходимость расширения площадей отрабатываемых участков месторождений и перехода на глубокоза-легающие горизонты для поддержания или увеличения производственных мощностей. С увеличением площадей отрабатываемых участков и глубины ведения горных работ возрастает протяженность сетей горных выработок, рабочие зоны перемещаются на границы шахтных полей. В связи с тем, что в условиях большинства действующих рудников главные вентиляторные установки (ГВУ) работают на пределе, появляется необходимость проектировать и вводить в работу новые ГВУ. В современных условиях определение режимов совместной работы нескольких главных вентиляторных установок производится опытным путем без оценки энергозатрат. При работе нескольких ГВУ важно учитывать их взаимное влияние и настраивать режимы работы таким образом, чтобы каждая из них работала на свой участок вентиляционной сети максимально эффективно. Для этого авторами статьи разработаны способы повышения эффективности проветривания рудников со сложными системами вентиляции, в основе которых лежит детализация моделей и дальнейшая оптимизация режимов работы нескольких ГВУ. Оптимизация режимов работы нескольких главных вентиляторных установок производится за счет разграничения зон влияния каждой из них и введения критерия эффективности регулирования параметров источников тяги и вентиляционных сооружений. Для одновременного регулирования параметров нескольких главных вентиляторных установок и вентиляционных сооружений в рудниках со сложными системами вентиляции разработана система эффективного проветривания по критерию минимизации суммарной потребляемой мощности с оригинальными методическими и программными средствами управления и контроля.
Ключевые слова: рудничная вентиляция, математическая модель, матрица влияния, энергоэффективность, оптимизация системы вентиляции, главная вентиляторная установка, автоматическая вентиляционная дверь, сложные системы вентиляции.
Для поддержания и увеличения производственных мощностей горнодобывающие предприятия вынуждены расширять площади отрабатываемых участков месторождений и переходить к вскрытию более глубоких залежей полезных ископаемых. В связи с этим увеличивается удаленность рабочих зон от шахтных стволов, глубина шахтных стволов, а следовательно, и суммарное аэродинамическое сопротивление шахт, и суммарные утечки воздуха в шахтах. При этом большинство главных вентиляторных установок на действующих рудниках работают на пределе своих возможностей, а единственным способом обеспечения требуемого количество воздуха на удаленных участках является установка дополнительных главных вентиляторных установок (далее - ГВУ).
Эффективность совместной работы нескольких ГВУ зависит от правильно подобранных режимов их работы. У каждого вентилятора, как правило, образуется своя зона максимального влияния - т. е. те выработки, расход воздуха в которых определяется преимущественно (более 50 %) работой данного вентилятора. При этом вентиляционная сеть шахты или рудника в целом может быть поделена на зоны влияния отдельных вентиляторов. Определение и анализ зон влияния при нескольких работающих ГВУ является предметом данного исследования. Выявление зон влияния каждого из вентиляторов позволит наилучшим образом подбирать режимы их совместной работы и тем самым минимизировать суммарное энергопотребление на нужды вентиляции.
Среди отечественных ученых основной вклад в исследование вопроса регулирования воздухораспределения внесли А. А. Скочинский, И. И. Медведев, А. Е. Красноштейн, Л. А. Пучков, С. В. Цой, С. М. Цхай, И. И. Местер, Ю. В. Круглов, Г. З. Файнбург и другие [1-4, 5, 6, 7]. Среди зарубежных исследователей следует отметить M. J. McPherson, C. L. Allen, Y. J. Wang, E. De-Souza, др. [8-11, 12, 13].
Из наиболее поздних работ известны система автоматического управления проветриванием калийных рудников Ю. В. Круглова [14] и метод оптимизации размещения регуляторов на основе генетического алгоритма, разработанный А. В. Осинцевой [15]. Также следует отметить труды О. Б. Шо-нина, посвященные оптимизации частотных способов управления вентиляторными установками [16], труды Н. О. Калединой и С. С. Кобылкина, в которых исследуются подходы к эффективному проектированию вентиляции угольных шахт, разрабатываются способы и методы выбора технических решений и параметров систем вентиляции шахт [17-18].
Анализ имеющихся литературных источников и программных продуктов позволяет сделать вывод, что оптимизация параметров работы ГВУ и вентиляционных сооружений при проектировании и эксплуатации проводится для условий проветривания одной ГВУ. В современных условиях определение режимов совместной работы нескольких главных вентиляторов производится опытным путем без оценки энергозатрат. Поэтому регулирование режимов работы нескольких главных вентиляторов не учитывает определение зон влияния и не позволяет определить режимы совместной работы вентиляторов.
Для повышения эффективности проветривания рудников любой сложности пересмотрены и усовершенствованы подходы проведения натурных измерений аэро- и термодинамических параметров воздуха в горных выработках рудников и построения моделей вентиляционных сетей, а также разработан способ совместной оптимизации режимов работы главных вентиляторных установок и вентиляционных сооружений.
В работе [19] описывается разработка экспериментально -аналитического метода проведения исследований закономерностей течения
воздушных потоков в шахтных стволах с целью дальнейшего определения их аэродинамического сопротивления для разработки модели вентиляционной сети.
В условиях рудных месторождений точное определение аэродинамических сопротивлений подсечных горизонтов экспериментальным способом является трудноосуществимой задачей. Это связано с постоянным изменением направления движения воздуха из-за перемещения крупногабаритной техники, случайным открытием/закрытием вентиляционных дверей, а также возникновением завалов и затоплений вследствие ведения горных работ. Также определение фактических аэродинамических сопротивлений горных выработок различных горизонтов осложняется тем, что количество замеров, как правило, намного меньше количества выработок в вентиляционной сети и приходится вручную увязывать расходы воздуха в выработках, где не проводились экспериментальные измерения, внося тем самым дополнительную погрешность, обусловленную человеческим фактором.
Поэтому с целью уменьшения степени влияния указанной нестационарности воздушных потоков и человеческого фактора в работе предложен новый алгоритм автоматизированной обработки данных воздушно -депрессионной съемки (далее - ВДС) [20]. Суть предложенного алгоритма заключается в поэтапном автоматизированном увязывании расходов воздуха и давлений с дальнейшим расчетом действительных аэродинамических сопротивлений горных выработок. Такая последовательность обработки данных ВДС выстроена с учетом того, что данные воздушной съемки можно обработать независимо от данных барометрической съемки, согласно 1 -му закону Кирхгофа. Кроме того, приборная точность измерения расходов выше точности измерения давлений.
Применение алгоритма автоматизированной обработки данных воз-душно-депрессионной съемки позволяет унифицировать и автоматизировать процесс увязывания замеренных расходов воздуха и давлений.
По результатам выполнения процедуры увязывания замеренных расходов и давлений воздуха получается подробное распределение аэродинамических параметров в вентиляционной сети шахты или рудника. Далее по формуле Дарси-Вейсбаха рассчитывается величина аэродинамического сопротивления горных выработок. Таким образом, результатом использования алгоритма автоматизированной обработки данных ВДС является разработанная детализированная математическая модель вентиляционной сети, готовая к выполнению расчетов.
Решение описанной выше задачи предваряет решение основной задачи - определения зон влияния ГВУ и оптимизации параметров их совместной работы.
Для определения степени влияния каждой главной вентиляторной установки и каждого вентиляционного сооружения на проветривание участ-
ков вентиляционной сети рудников введем понятие матрицы влияния I, каждый элемент 1ут которой определяется по формуле
I = ,
]т а
(1)
где — изменение (отклик) количества воздуха в у-той выработке при малой вариации производительности т-ой ГВУ, куб. м/с; - вариация производительности т-й ГВУ, куб.м/с.
На рисунке представлена схема простейшей модели вентиляционной сети рудника. Римскими цифровыми значениями обозначены источники регулирования воздухораспределения, арабскими - номера ветвей вентиляционной сети.
Графическое представление простейшей модели вентиляционной сети рудника, в проветривании которого участвуют две главные вентиляторные установки и два вентиляционных сооружения
Представим матрицу влияния I простейшей вентиляционной сети рудника, в проветривании которого участвуют две главные вентиляторные установки и два вентиляционных сооружения, в виде
I =
да
и
да
51
даа
да,
XIV
да*.
5IV
да
IV
да
(2)
IV у
где т - ая строка матрицы содержит информацию о том, как т-й регулятор (источник тяги или вентиляционное сооружение от I до IV) влияет на каждую из выработок (от 1 до 5); у-й столбец матрицы характеризует, как на у-ю выработку (от 1 до 5) влияет каждый из регуляторов (источник тяги или вентиляционное сооружение от I до IV).
В дальнейшем матрица влияния используется для определения степени влияния и оптимизации режимов работы нескольких ГВУ в вентиляционных сетях рудников по критерию минимизации суммарной потребляемой мощности.
Для определения источника тяги, которым необходимо проводить регулирование, выведен критерий, характеризующий эффективность регулирования частотой вращения рабочего колеса одного из вентиляторов. Кроме того, в управляющих уравнениях используется множитель, который показывает на наличие дефицита/перерасхода воздуха в рабочих зонах.
Совместный способ регулирования воздухораспределения по критерию минимизации потребляемой мощности состоит из оптимизации вентиляционных сооружений и режимов работы нескольких ГВУ в вентиляционных сетях.
Для одновременного оптимального регулирования воздухораспреде-ления главными вентиляторными установками совместно с вентиляционными сооружениями вводится слагаемое (- C • min ASj). Данное слагаемое позволяет снизить частоту вращения рабочего колеса вентилятора.
^ = A ( кэфф.™ 1 j™(деф) max AQj - Кффт1^) min AQj ) - C mn ASj ,
ASn = B (k,,I( ..max AQ+- k.. I-( .min AQ"), (3)
Д^ у эфф.п j«^^ j ^j Эфф.п jn^HU) j J>
где A, B, C - параметры регулирования, величина которых выбирается эмпирически в процессе пуска-наладки оборудования; кэфф.т - коэффициент, характеризующий эффективность регулирования частотой вращения рабочего колеса одной из ГВУ с наименьшей потребляемой мощностью; кэфф.„ - коэффициент, характеризующий эффективность регулирования воздухораспре-деления с помощью вентиляционных сооружений; Iim n - матрица влияния, характеризующая влияние производительности m-ой ГВУ (n-ого вентиляционного сооружения) на величину расхода воздуха в каждой j-той выработке; AQi - ошибка управления расходами (отклонение фактических расходов от требуемых), м3/с.
Выражение (3) является конечной зависимостью для оптимизации режимов работы главных вентиляторных установок по критерию минимизации суммарной потребляемой мощности в условиях рудников со сложными системами вентиляции.
На основании выведенной зависимости разработан алгоритм подбора режимов работы нескольких ГВУ и параметров вентиляционных сооружений для проектирования вентиляции рудников, при условии суммарной минимизации потребляемой мощности всех источников тяги.
Суть работы алгоритма заключается в том, что на начальном этапе определяется влияние производительности главных вентиляторных устано-
вок (расхода воздуха, проходящего через вентиляционные сооружения) на расход воздуха в рабочих зонах рудника. После этого алгоритм одновременно подбирает частоту вращения каждой из ГВУ и сечение вентиляционного окна каждой перемычки (вентиляционного сооружения).
По результатам проведенных исследований усовершенствован процесс обработки данных воздушно-депрессионной съемки и разработан способ оптимизации режимов работы вентиляторов главного проветривания, по критерию минимизации суммарной потребляемой мощности.
Проведена апробация алгоритмов для рудников со сложными системами вентиляции. Полученные результаты расчетов позволяют повысить эффективность проветривания рудников.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда в рамках проекта № 19-77-30008.
Список литературы
1. Скочинский А. А., Комаров В. Б. Рудничная вентиляция. М.: Угле-техиздат, 1949. 443 с.
2. Пучков Л. А., Бахвалов Л. А. Методы и алгоритмы автоматического управления проветриванием угольных шахт. М.: Недра, 1992. 399 с.
3. Цой С. В. Автоматическое управление вентиляционными системами шахт. Алма-Ата: Наука, 1975. 366 с.
4. Местер И. М., Засухин И. Н. Автоматизация контроля и регулирования рудничного проветривания. М.: Недра, 1974. 240 с.
5. Файнбург Г. З. Бережливое проветривание: концепция и основные средства для ее реализации // Актуальные проблемы повышения эффективности и безопасности эксплуатации горношахтного и нефтепромыслового оборудования. 2014. Т. 1. № 1. С. 115-121.
6. Круглов Ю. В., Левин Л. Ю. Основы построения оптимальных систем автоматического управления проветриванием подземных рудников // Известия Тульского государственного университета. Науки о земле. 2010. Вып. 2. С. 104-109.
7. Chatterjee A., Zhang L., Xia X. Optimization of mine ventilation fan speeds according to ventilation on demand and time of use tariff // Applied Energy. 2015. Vol. 146. P. 65-73.
8. McPherson M. J. Ventilation network analysis by digital computer// Minerals Engineering. Vol. 126, No. 73. 1966. Р. 12-18.
9. Wang Y. J. Critical path approach to mine ventilation networks with controlled flow // Society for Mining Engineering American Institute of Mining Engineers, Vol. 272. 1981. Р. 1862-1872.
10. De Souza E. Improving the energy efficiency of mine fan assemblages // Applied Thermal Engineering. 2015. Vol. 90. Р. 1092-1097.
11. Allen C. L., Tran T. T. Ventilation-on-demand Control System's Impact on Energy Savings and Air Quality // CIM, Montreal. 2011. Р. 1-9.
12. Dziurzynski W., Krach A., Palka T. Airflow Sensitivity Assessment Based on Underground Mine Ventilation Systems Modeling. Energies. 2017. 10 (10). Р. 1451.
13. Kurnia J. C., Sasmito A. P., Mujumdar A. S. Simulation of a novel intermittent ventilation system for underground mines // Tunnelling and Underground Space Technology. 2014. 42. P. 206-215.
14. Круглов Ю. В., Семин М. А. Совершенствование алгоритма оптимального управления проветриванием вентиляционных сетей сложной топологии // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. 2013. № 9. С. 106-115.
15. Козырев С. А., Осинцева А. В., Амосов П. В. Метод оптимизации размещения регуляторов в вентиляционной сети рудника. Германия: LAP LAMBERT, 2015. 136 с.
16. Шонин О. Б., Пронько В. С. Повышение энергетической эффективности главных вентиляторных установок шахт на основе многоцелевой системы управления частотно-регулируемым приводом // Научно-технические ведомости СПбПУ. Естественные и инженерные науки. 2014. С. 49-57.
17. Каледина Н. О., Кобылкин С. С. Системное проектирование вентиляции шахт на основе объемного моделирования аэрогазодинамических систем // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2012. № ОВ 1. С. 282-294.
18. Каледина Н. О., Кобылкин С. С. Моделирование процессов вентиляции шахт для обеспечения метанобезопасности горных работ // Горный журнал, 2011. № 7. С. 101-104.
19. Казаков Б. П., Мальцев С. В., Семин М. А. Обоснование участков измерения аэродинамических параметров воздушного потока при определении аэродинамического сопротивления стволов // Горный информационно-аналитический бюллетень. МГГУ, 2015. № S7. С. 69-75.
20. Автоматизированная обработка данных воздушно-депрессионной съемки для построения корректной математической модели вентиляционной сети рудников / Б. П. Казаков, А. Г. Исаевич, С. В. Мальцев, М. А. Семин // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. Екатеринбург, 2016. № 1. С. 22-30.
Мальцев Станислав Владимирович, инженер, stasmalcev32@gmail. com, Россия, Пермь, ГБУН ПФИЦ УрО РАН филиал «Горный институт УрО РАН»,
УрО РАН».
Пермь, ГБУН ПФИЦ УрО РАН филиал «Горн 289
Семин Михаил Александрович, канд. техн. наук, науч. сотр., seminmaaontlook. com, Россия, Пермь, ГБУН ПФИЦ УрО РАН филиал «Горный институт УрО РАН»
EFFICIENCY UPGRADING TECHNIQUES FOR COMPLEX MINE VENTILATION
SYSTEMS
S. V. Maltsev, B.P. Kazakov, M.A. Semin
The exhaustion of readily available mineral reserves, which were in favorable geological conditions, drives the need to expand the areas of mined deposits and the transition to deep-seated horizons to maintain or increase production capacity. With an increase in the developed areas and the depth of mining operations, the length of the networks of mine workings increases, the working zones move to the borders of the mine fields. In the conditions of the majority of existing mines, the main fan units (MFU) are working at the limit. It leads to necessity in designing and installing new MFUs into operation. In modern conditions, the determination of joint operation modes for several main fan units is carried out empirically without an estimate of energy consumption. When operating several main fan units, it is important to consider their mutual influence and set up operating modes in such a way that each of them works for its part of the ventilation network as efficiently as possible. To this end, we have developed the ways to increase the efficiency of ventilation of mines with complex ventilation systems, which are based on the model refinement and further optimization of MFU operation modes. Optimization of operating modes of several main fan units is carried out by delimiting the zones of influence of each of them and introducing a criterion for the efficiency of controlling the parameters of the positive and negative regulators. For the simultaneous adjustment of the parameters of several main fan units and ventilation structures in mines with complex ventilation systems, an effective ventilation system has been developed according to the criterion of minimizing the total power consumption with original methodical and software management and control tools.
Key words: mine ventilation, mathematical model, influence matrix, energy efficiency, optimization of ventilation systems, main fan unit, automated ventilation door, energy efficient ventilation mode.
Malcev Stanislav Vladimirovich, engineer, stasmalcev32agmail. com, Russia, Perm, Mining Institute of the Ural Branch of the Russian Academy of Science,
Kazkov Boris Petrovich, doctor of technical sciences, professor, chief scientist, aero kaza mail. ru, Russia, Perm, Mining Institute of the Ural Branch of the Russian Academy of Science,
Semin Mihail Alexandrovich, candidate of technical sciences, scientist, seminmaa out-look.com, Russia, Perm, Mining Institute of the Ural Branch of the Russian Academy of Science.
Reference
1. Skochinsky A. A., Komarov V. B. Mine ventilation. M: Whiteheat, 1949. 443 PP.
2. Puchkov L. A., Bakhvalov L. A. Methods and algorithms of automatic control of ventilation of coal mines. Moscow: Nedra, 1992. 399 PP.
3. Tsoi S. V. Automatic control of ventilation systems of mines. Alma-ATA: Nauka, 1975. 366 PP.
4. Mester I. M., Zasukhin I. N. automation of control and regulation of mine ventilation. Moscow: Nedra, 1974. 240 PP.
5. Feinburg G. Z. Lean ventilation: concept and basic means for its implementation / / Actual problems of increasing efficiency and safety of mining and oilfield equipment operation. 2014. Vol. No. 1. Pp. 115-121.
6. Kruglov Yu.V., Levin L. Yu. Bases of construction of optimal systems of automatic control of ventilation of underground mines. Izvestiya Tula state University. Earth science. 2010. Vol. 2. Pp. 104-109.
7. Chatterjee A., Zhang L., Xia, X. Optimization of mine ventilation fan speeds according to ventilation on demand and time of use tariff // Applied Energy. 2015. Vol. 146. P. 65-73.
8. M. J. McPherson Ventilation network analysis by digital computer// Minerals Engineering. Vol. 126, No. 73. 1966. Pp. 12-18.
9. Wang Y. J. Critical path approach to mine ventilation networks with controlled flow / / Society for Mining Engineering American Institute of Mining Engineers, Vol. 272. 1981. R. 1862-1872.
10. De Souza E. Improving the energy efficiency of mine fan assemblages // Applied Thermal Engineering. 2015. Vol. 90. Pp. 1092-1097.
11. Allen C. L., Tran T. T. Ventilation-on-demand Control System's Im-pact on Energy Savings and Air Quality // CIM, Montreal. 2011. Pp. 1-9.
12. Dziurzynski W., Krach A., Palka T. Airflow Sensitivity Assessment Based on U n-derground Mine Ventilation Systems Modeling. Energies. 2017. 10 (10). R. 1451.
13. J. C. Kurnia, A. P. Sasmito, A. S. Mujumdar, Simulation of a novel intermittent ventilation system for underground mines // Tunnelling and Under-ground Space Technology. 2014. 42. P. 206-215.
14. Kruglov Yu. V., Semin M. A. Improving the algorithm of optimal control of ventilation networks of complex topology. Vestnik Perm national research Polytechnic University. Geology. Oil and gas and mining. 2013. No. 9. Pp. 106-115.
15. Kozyrev S. A., Osintseva A.V., Amosov P. V. Method of optimization of regulators placement in the mine ventilation network. Germany: LAP LAMBERT, 2015. 136 PP.
16. Shonin O. B., Pronko V. S. Increasing the energy efficiency of the main fan installations of mines on the basis of a multi-purpose control system of frequency-controlled drive / / Scientific and technical Vedomosti Spbpu. Natural and engineering Sciences. 2014. Pp. 49-57.
17. Kaledina N. O., Kobylkin S. S. System design of mine ventilation on the basis of volumetric modeling of aerogasodynamic systems / / Mining information and analytical Bulletin (scientific and technical journal). 2012. No. 1. Pp. 282-294.
18. Kaledina N. O., Kobylkin S. S. Modeling of mine ventilation processes to ensure methane safety of mining operations. Gorny Zhurnal, 2011. No. 7. Pp. 101-104.
19. Kazakov B. P., Maltsev S. V., Semin M. A. Substantiation of areas of measurement of aerodynamic parameters of air flow at determination of aerodynamic resistance of trunks / / Mountain information-analytical Bulletin. Moscow state University, 2015. No. S7. Pp. 69-75.
20. Automated data processing of air-depression survey for construction of correct mathematical model of ventilation network of mines / B. P. Kazakov, A. G. Isaevich, S. V. Maltsev, M. A. Semin / / proceedings of higher educational institutions. Mining journal. Ekaterinburg, 2016. No. 1. Pp. 22-30.
