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基于OFDR的采动覆岩铰接结构回转角度及“三带”变形表征研究

刘奇, 刘相林, 曹广勇, 赵金海, 蒋长宝

刘 奇,刘相林,曹广勇,等. 基于OFDR的采动覆岩铰接结构回转角度及“三带”变形表征研究[J]. 煤炭科学技术,2024,52(3):63−73

. DOI: 10.12438/cst.2023-0893
引用本文:

刘 奇,刘相林,曹广勇,等. 基于OFDR的采动覆岩铰接结构回转角度及“三带”变形表征研究[J]. 煤炭科学技术,2024,52(3):63−73

. DOI: 10.12438/cst.2023-0893

LIU Qi,LIU Xianglin,CAO Guangyong,et al. Study on rotation angle and three-zone deformation characterization of hinged structure of mining overburden rock based on OFDR[J]. Coal Science and Technology,2024,52(3):63−73

. DOI: 10.12438/cst.2023-0893
Citation:

LIU Qi,LIU Xianglin,CAO Guangyong,et al. Study on rotation angle and three-zone deformation characterization of hinged structure of mining overburden rock based on OFDR[J]. Coal Science and Technology,2024,52(3):63−73

. DOI: 10.12438/cst.2023-0893

基于OFDR的采动覆岩铰接结构回转角度及“三带”变形表征研究

基金项目: 

国家自然科学基金资助项目(51904168),山东省自然科学基金资助项目(ZR202212010234)

详细信息
    作者简介:

    刘奇: (1987—),男,山东日照人,副教授,博士。E-mail:xihuancicuo@163.com

  • 中图分类号: TD325

Study on rotation angle and three-zone deformation characterization of hinged structure of mining overburden rock based on OFDR

Funds: 

National Natural Science Foundation of China (51904168), Shandong Provincial Natural Science Foundation (ZR202212010234)

  • 摘要:

    为了研究陕北某矿采动覆岩结构的光纤应变表征方法,基于12217工作面工程地质条件,分析了OFDR(光频域反射技术)的应变监测原理,在采动覆岩运动状态分区和分布式光纤应变监测原理基础上,建立了水平光纤应变表征采动覆岩铰接结构回转角度的力学分析模型,推导出应变峰值宽度与岩层破断后所形成采动覆岩铰接结构回转角度的函数关系,定义了铰接结构回转临界角度的概念,提出了基于光纤应变特性和采动覆岩铰接结构回转角度的覆岩“三带”划分判据,并采用光纤应变表征方法对采动覆岩应变特征进行分析。结果表明:采动覆岩“三带”的不同变形程度与铰接结构回转角度的大小呈正比例关系,因此通过铰接结构回转角度划分“三带”范围是可行的;通过水平光纤应变峰值特性计算铰接结构回转角度,与二维物理相似模型试验的近景摄影测量角度相比,两者平均误差小于1°,验证了提出的光纤应变表征采动覆岩铰接结构回转角度的力学模型有效性。二维物理相似模型得到的垮落带高度和裂隙带高度与该工作面现场结果一致,与理论计算数值吻合,符合该矿实际情况。研究结果为分布式光纤监测技术表征采动覆岩变形特征的应用提供了新的研究思路。

    Abstract:

    In order to study the fiber optical strain characterization method of the overlying rock structure during mining in a certain mine in northern Shannxi, based on the engineering geological conditions of 12217 working face in Buertai Mine, the strain monitoring principle of OFDR ( Optical Frequency Domain Reflection Technology ) was analyzed. Based on the partition of mining-induced overburden movement state and the principle of distributed optical fiber strain monitoring, a mechanical analysis model of horizontal optical fiber strain to characterize the rotation angle of mining-induced overburden hinged structure was established. The functional relationship between the peak width of strain and the rotation angle of mining-induced overburden hinged structure formed after rock strata were broken was deduced, and the concept of critical rotation angle of hinged structure was defined. Based on the strain characteristics of optical fiber and the rotation angle of hinged structure of mining overburden rock, the criterion of three-zone division of overburden rock is proposed, and the strain characteristics of mining overburden rock are analyzed by means of optical fiber strain characterization method. The results show that the different deformation degree of the three zones of mining overburden is proportional to the rotation angle of the hinged structure, so it is feasible to divide the three zones by the rotation angle of the hinged structure. The rotation angle of the hinged structure is calculated by the peak strain characteristics of the horizontal optical fiber. Compared with the close-range photogrammetry angle of the two-dimensional physical similarity model test, the average error between the two is less than 1°, which verifies the effectiveness of the mechanical model of the proposed optical fiber strain to characterize the rotation angle of the hinged structure of the mining overburden. The height of the caving zone and the height of the fracture zone obtained by the two-dimensional physical similarity model are consistent with the field results of the working face and the theoretical calculation values, which are in line with the actual situation of the mine. The research results provide a new research idea for the application of distributed optical fiber monitoring technology to characterize the deformation characteristics of mining overburden.

  • 目前,泡沫抑尘用水多直接采用矿井水,由于水中钙、镁等离子含量较高,使得水质呈现较硬特性[1-2]。周俊丽等[3]对神东40个矿井水质硬度等进行了测试分析,结果表明人工水总硬度达到700 mg/L,属超硬水范围。程鹏[4]选取晋城地区的10座矿井,研究矿井水质对乳化液的影响,得出水质硬度过高会使乳化液稳定性被破坏的结论。因此,探究硬水离子对泡沫稳定性影响的微观作用,是保障矿井早日实现硬水条件下仍可获得持续稳定抑尘泡沫的重要一环。

    实验研究方面,相关学者采用XPS、TEM及表面张力测试等多重手段,探究硬水离子对表面活性剂复配体系的影响[5-6]。甘建等[7]通过测试9种表面活性剂泡沫在高硬水条件下的泡沫综合性能。结果表明:月桂醇聚醚硫酸酯铵、烷基糖苷单体溶液具有较强的泡沫润湿性能,且二者在高硬水条件下,比例为8∶2的复配体系泡沫综合指数达到峰值。ZHOU等[8]研究了Al3+、Mg2+及Na+对CAB/LAS复配体系的临界胶束浓度和起泡性的影响。结果表明:体系中加入少量无机盐能降低复配体系的临界胶束浓度,同时起泡能力和生成的泡沫的稳定性也得到显著提高;但是高浓度的无机盐使表活剂复配溶液的起泡能力和生成的泡沫的稳定性明显降低。ZHANG等[9]通过加入NaCl改变水质硬度的方式,研究C12BE/SDS复配体系加入无机盐对表活剂复配体系的影响。结果表明:比例为6∶4的复配体系加入NaCl后,溶液的临界胶束浓度降低,且随着NaCl浓度增加,复配体系表面张力降低的效率也会增加。

    分子模拟方面,YANG等[10]利用分子模拟方法研究了LAS/SDS复配泡沫体系在有Ca2+和无Ca2+情况下的泡沫稳定性,得出随着Ca2+浓度的增加,泡沫稳定性明显降低,但是表面活性剂复配溶液生成的泡沫稳定性高于2种单一表面活性剂生成的泡沫。此外,表面活性剂头基和Ca2+的相互作用距离和配位数是影响泡沫稳定性的重要因素。吴刚[11]基于分子动力学模拟构建了含有不同种类和浓度无机盐的泡沫液膜模型,研究了Na+、Mg2+、Ca2+与SDS/C12E5复配泡沫液膜中各组分的相互作用。结果表明:一定浓度的Mg2+能够增强表面活性剂头基与水的相互作用、提高束缚结合水的能力,而Na+和Ca2+降低了表面活性剂头基与水的相互作用和束缚结合水的能力,使液膜的表面张力增大,对复配泡沫的稳定性产生不利影响。徐超航[12]在泡沫水层中加入Ca2+以研究硬水条件下SDS和SDES与Ca2+的相互作用及在气液界面的微观吸附行为。结果表明:随EO基团数目增多,表面活性剂能够吸引部分游离钙离子,从而减小钙离子与硫酸根离子的络合几率,提高表面活性剂在硬水中的表面活性和起泡能力。

    由上述分析可知,前人对泡沫稳定性受水质硬度影响的研究主要集中在优选化学试剂复配比例及溶液各组分间的相互作用方面,鲜有对等比例阴‒非离子表面活性剂复合泡沫稳定性受不同水质硬度影响的微观表征研究,特别是针对泡沫气液界面稳定性的模拟研究往往只考虑单一种类硬水离子的影响。

    因此,笔者以NaCl作为对照组,采用分子动力学模拟研究阴离子表面活性剂十二烷基磺酸钠(MSDS)与非离子表面活性剂脂肪醇聚氧乙烯醚(AEO-5)等比例复配时,泡沫稳定性受不同硬水离子影响的变化情况,并对硬水条件下等比例表面活性剂的气液界面吸附层进行分析,进而揭示表面活性剂内部基团与水分子的相互作用受钙、镁离子影响的微观机制,为泡沫抑尘剂抗硬水能力的研究领域提供模拟研究与技术参考。

    阴离子和非离子型表面活性剂种类多、来源广,经济成本较低,是多数泡沫抑尘剂的主要原料[12],故选取常见非离子性表面活性剂脂肪醇聚氧乙烯醚(AEO-5)与阴离子型表面活性剂十二烷基磺酸钠(MSDS)按等比例复配来模拟发泡剂,其中AEO-5分子的羟基和(—OCH2CH2—)为聚氧乙烯结构(即EO基团),是非离子性的含氧亲水基团,MSDS分子中的SO3‒为磺酸根基团,是阴离子性的亲水基团。

    矿井水质较硬的主要原因是矿物离子的含量较高,尤其是钙、镁离子的含量过高,故模拟时暂且忽略其他离子影响。因此,笔者以Na+泡沫体系为对照,参照文献[12]中表2-1水质硬度标准,通过向泡沫模型的水盒子中加入36、72和144个钙、镁离子模拟实际矿井水质硬度为中硬水、硬水和高硬水的情况。

    1)模型参数与构建

    采用Materials Studio中的Visualizer模块构建模拟所需的分子及离子,并利用Forcite模块分配立场与电荷,图1a为各种分子及离子优化后的模型。其次,利用Crystals模块创建含有优化好的1个MSDS阴离子与1个AEO-5分子的9×18×30 Å3(a×b×c)晶胞结构,通过Symmetry中的Supercell功能,将构建好的晶胞结构沿abc方向分别扩展6、3和1个,得到1个54×54×30 Å3的表面活性剂分子层,如图1b所示。然后,利用Amorphous Cell模块构建1个由1 500个水分子和无机盐离子组成,尺寸为54×54×30 Å3的水盒子,如图1c所示。最后,依据甘建建立的泡沫液膜模型,利用Build Layer功能,得到54×54×200 Å3的“三明治”泡沫模型[13-14],如图1d所示。基于截断半径要求,模拟体系Z轴方向水层上下各添加5 nm厚度的真空层。

    图  1  模型参数与构建
    Figure  1.  Model parameters and construction

    2)动力学参数设置

    分子动力学模拟过程由Forcite模块完成。初始泡沫体系的结构并不稳定,需对泡沫初始模型进行结构优化以获得稳定的低能量泡沫结构。在分子动力学模拟开始前,利用Forcite模块中的Anneal对几何优化后的泡沫模型进行退火操作。利用Dynamic进行分子动力学模拟[14-18],系综、力场、温度等相关参数设置情况见表1

    表  1  模拟参数设置
    Table  1.  Simulation parameter settings
    项目名称参数设置项目名称参数设置
    系综NVT控温方法Nose
    力场COMPASS Ⅲ静电相互作用PPPM
    温度298 K范德华相互作用Atom based
    步长1 fs能量偏差5.0×107 kcal∙mol‒1
    截断半径12.5 Å模拟时长1 ns
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    通常在分子动力学模拟中,研究人员通过计算体系压力张量的分量来得到气液体系的界面张力[19],具体可参见式(1):

    $$ \gamma\text{ = }\frac{L_z}{\text{2}}\left(\boldsymbol{P}_z-\frac{\boldsymbol{P}_x-\boldsymbol{P}_y}{2}\right) $$ (1)

    式中:γ为泡沫液膜的表面张力;PxPyPz分别为压力张量在xyz方向的分量;Lz为模型中z轴方向的长度。

    通过脚本文件统计各泡沫体系平衡后200帧的轨迹文件,得到不同浓度含盐泡沫体系界面张力的变化情况,如图2所示。由图2可知,不同浓度含盐泡沫体系的界面张力随浓度的增加而增大,低、中浓度时泡沫体系界面张力从大到小依次为Ca2+>Mg2+>Na+,而高浓度时泡沫体系界面张力从大到小依次为Mg2+>Ca2+>Na+。界面张力是体现泡沫稳定性的相关参数之一。界面张力越小,吸附在气液界面处的表面活性剂活性越高,泡沫越稳定。各泡沫体系界面张力的变化表明,硬水离子的存在会对泡沫稳定性产生不利影响,且Ca2+在低、中浓度时产生的负面效果较Mg2+更明显,而高浓度时,Mg2+较Ca2+产生的负面效果更明显。

    图  2  不同浓度含盐泡沫体系的界面张力
    Figure  2.  Interfacial tension of salt-containing foam systems with different concentrations

    界面结构可通过相对数密度分布表征,计算体系中水分子沿界面垂直方向的分布可得出泡沫界面结构[20]。由于泡沫模型关于水层中心对称,故在计算水分子沿Z轴相对数密度分布时,以水层中心位置为原点,取水层上、下层数据的均值进行作图,得到不同浓度含盐泡沫体系中水分子相对数密度沿Z轴的分布情况,如图3所示。

    图  3  不同浓度含盐泡沫体系中水分子的相对密度曲线
    Figure  3.  Relative density curves of water molecules in salt-containing foam systems with different concentrations

    图3,水分子相对数密度从液相到气相逐渐减少到0,在液相区域内,离子浓度越高水分子的相对数密度越低。其中Ca2+与Mg2+泡沫体系的变化规律大体一致,而Na+泡沫体系则有所差异。对于Ca2+、Mg2+泡沫体系而言,低浓度时水分子的相对数密度在除气相区域外的任何区域内均大于中、高浓度时的相对数密度,中、高浓度曲线在气液界面区域内交于1点后,中浓度时水分子的相对数密度开始小于高浓度时水分子的相对数密度。但中、高浓度曲线的交汇处明显不同,Ca2+泡沫体系在9.2 Å附近产生交汇,Mg2+泡沫体系在7.2 Å附近产生交汇,两者交汇时水分子的相对数密度均为8.1。Na+泡沫体系中,高浓度时水分子的相对数密度在除气相区域外的任何区域内均小于中、低浓度时的相对数密度,中、高浓度曲线在气液界面区域内交于1点后,中浓度时水分子的相对数密度开始大于高浓度中水分子的相对数密度。

    溶剂密度从10%升到90%的范围为界面层,通过相对数密度分布曲线可估算出界面厚度[21]。不同浓度含盐泡沫体系界面厚度变化的火柴图,如图4所示。由图4可知,不同浓度含盐泡沫体系界面厚度随浓度的变化规律一致。即当离子种类一定时,高浓度含盐泡沫体系的界面厚度最小,低浓度次之,中浓度最大。对于低浓度含盐泡沫体系而言,Mg2+的界面厚度最大,Ca2+次之,Na+最小;中浓度含盐泡沫体系中,Ca2+的界面厚度最大,Mg2+次之,Na+最小;高浓度含盐泡沫体系中,Mg2+的界面厚度最大,Ca2+次之,Na+最小。综上可知,硬水离子的存在使得泡沫界面厚度有所增加,这意味着界面中水分子内部的相互作用减弱,使得界面水分子受到的指向泡沫内部的不平衡拉力减弱。

    图  4  不同浓度含盐泡沫体系界面厚度的火柴图
    Figure  4.  Match diagram of interface thickness of salt-containing foam system with different concentrations

    径向分布函数(radial distribution function)体现距离A粒子为r处壳层内B粒子密度相对于整个盒子中B粒子的平均密度的比值,在一定程度上体现了A‒B粒子间的相互作用[22]。现利用RDF考察表面活性剂中亲水氧原子与水分子的相互作用。阴离子表面活性剂MSDS的氧原子编号为O1‒3,AEO-5分子中羟基氧原子编号为O4,EO氧原子编号为O5,如图5所示。其中O1‒5与水分子之间的g(r)定义为

    图  5  MSDS、AEO-5分子的氧原子编号
    Figure  5.  Oxygen atom numbers of MSDS and AEO-5 molecules
    $$ g\left( r \right) = \frac{1}{{{\text{4\pi }}{r^2}{\delta _{\text{r}}}}}\dfrac{{\displaystyle\sum\limits_{r = 1}^r {\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^N {\Delta N\left( {r \to r + {\delta _{\text{r}}}} \right)} } }}{{NT}} $$ (2)

    式中:r为距目标粒子的距离;ρ为体系的密度;N为分子总数;T为计算的总时间(步数);δr为设定的距离差;ΔNrr+δr之间的分子数。不同浓度含盐泡沫体系中O1‒5与水分子的径向分布函数,如图6所示。由图6可知,在所有泡沫体系中,O1‒3周围水分子的径向分布函数是O4的3倍之多,且O4周围水分子的径向分布函数是O5的3倍左右,说明MSDS/AEO-5等比例复配的含盐泡沫中,MSDS对维持泡沫稳定性起主导作用,而AEO-5分子中对维持泡沫稳定性贡献较多的是羟基基团。

    图  6  不同浓度含盐泡沫体系中O1‒5与水分子的径向分布函数
    Figure  6.  Radial distribution function of O1‒5 and water molecules in different concentrations of salt-containing foam system

    Ca2+泡沫体系中,各浓度第1水合层距O1‒3的距离均为1.33 Å,而O4与其第1水合层的平均距离为1.62 Å,其中低浓度所对应的距离为1.63 Å,中、高浓度的距离均为1.61 Å。

    Mg2+泡沫体系中,高、低浓度时第1水合层距O1‒3的距离均为1.35 Å、中浓度时却为1.33 Å,与Ca2+泡沫体系相同。而O4与其第1水合层的距离相差较大,浓度由低到高所对应的距离依次为1.69、1.61和1.63 Å。

    Na+泡沫体系中,各浓度中O1‒3与第1水合层的距离均为1.35 Å,大于Ca2+泡沫体系和中浓度时的Mg2+泡沫体系。O4与其第1水合层的间距相差较大,浓度由低到高所对应的距离依次为1.63、1.59和1.67 Å。此外,各浓度的Ca2+泡沫体系的峰值比对应相同浓度时Na+泡沫体系要小,各浓度Mg2+泡沫体系中,低、高浓度时的峰值比对应Na+泡沫体系要小,中浓度时的峰值最高。

    通过分析O1‒5与水分子的径向分布函数可知,钙镁离子的存在对表面活性剂头基与水的相互作用有影响,但无法衡量O1‒4与水分子间相互作用的稳定性。二者相互作用的稳定性可通过扩散行为反映。粒子的均方位移(MSD)是衡量在特定时间间隔内,粒子位移量平方的平均值[23],现提取各泡沫体系平衡后100 ps的轨迹文件,得到不同泡沫体系中O1‒3、O4与结合水的均方位移曲线,如图7所示。

    图  7  不同泡沫体系中O1‒3,O4及结合水的均方位移曲线
    Figure  7.  Mean square displacement curves of O1‒3,O4 and bound water in different foam systems

    图7可知,O1‒3、O4与结合水在不同浓度含盐泡沫体系中的均方位移曲线随时间增加而增长,且每条曲线的斜率大致保持不变。其中O1‒3、O4和结合水的斜率在高浓度Ca2+泡沫体系中均为最小,O1‒3与结合水在低浓度Na+泡沫体系中最大,而O4在低浓度Ca2+泡沫体系中最大。均方位移[24]表示粒子相较于其初始位置的变化情况,其曲线斜率的大小与扩散系数有关,扩散系数D体现粒子的扩散速度[25],其计算公式为

    $$ D = \frac{1}{{6N}}\mathop {\lim }\limits_{t \to \infty } \frac{{\mathrm{d}}}{{{\mathrm{d}}t}}\sum\limits_{i = 1}^N {\left\langle {{{\left[ {{r_i}\left( t \right) - {r_i}\left( 0 \right)} \right]}^2}} \right\rangle } $$ (3)

    式中:N为系统的扩散分子数目;ri(t)为t时刻粒子的位置;ri(0)为粒子的初始位置。

    不同泡沫体系中O1‒3、O4与结合水的扩散系数,见表2。由表2可知,O1‒3在Ca2+与Na+泡沫体系中的扩散系数随浓度的增加而减小,而在Mg2+泡沫体系中的扩散系数,在中浓度时最大,高浓度次之,低浓度最小,且Ca2+、Mg2+泡沫体系中的扩散系数低于对应的Na+泡沫体系。O4在Ca2+泡沫体系中的扩散系数随浓度的增加而减小,而在Mg2+与Na+泡沫体系中的扩散系数随浓度的增加先增大后减小,其中Mg2+泡沫体系中低浓度时的扩散系数最小,而Na+泡沫体系中高浓度时的扩散系数最小。结合水在不同浓度含盐泡沫体系中,扩散系数随离子浓度的增加而逐渐减小,且Ca2+、Mg2+泡沫体系中的扩散系数低于对应的Na+泡沫体系。另外,在离子浓度一定时,除O4在低浓度Ca2+及高浓度Mg2+泡沫体系时反常外,O1‒3、O4及结合水的扩散系数依次增大。

    表  2  不同泡沫体系中O1‒3,O4及结合水的扩散系数(D,10-10m2·s−1)
    Table  2.  Diffusion coefficient (10-10 m2·s−1) of O1‒3, O4 and bound water in different foam systems
    泡沫 Ca2+ Mg2+ Na+
    O1‒3 2.7 1.1 0.5 1.5 1.9 1.0 3.9 2.8 2.4
    O4 337 2.8 2.3 2.8 3.4 76.7 9.3 11.5 5.7
    Water 10.1 5.9 2.6 11.1 7.6 5.2 15.0 13.0 9.5
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    氢键就是键合于1个分子或分子碎片X—H上的氢原子于另外一个原子或原子团之间形成的吸引力,表示为X—H$\cdots $Y,其中“$\cdots $”代表氢键,X为氢键供体,Y为氢键受体[25],如图8所示。现利用脚本文件统计平衡后500 ps内,各泡沫体系轨迹文件中O1‒3、O4与水分子间氢键的平均数目、平均键长键角。脚本文件中定义氢键键角θ范围为90°~180°,键长L范围为0~3 Å。不同浓度含盐泡沫体系中表面活性剂头基氧原子与水的氢键统计情况,见表3。由表3可知,Ca2+泡沫体系中,O1‒3与水分子间氢键的平均数目、平均键长及平均键角随浓度的增大而减小,而O4与水分子间氢键的平均数目、平均键长及平均键角随浓度的增大先增大后减小,且低浓度时最小。Mg2+泡沫体系中,O1‒3、O4与水分子间氢键的平均数目、平均键长及平均键角随浓度的增大先增大后减小,且高浓度时最小。Na+泡沫体系中,O1‒3与水分子间氢键的平均键长及平均键角随浓度的增大而减小,平均数目随浓度的增加先增大后减小,高浓度时最小,而O4与水分子间氢键的平均键长及平均键角随浓度的增大而增大,平均数目随浓度的增加先减小后增大,低浓度时最大。其中高浓度硬水离子泡沫体系中,O1‒3与水分子的平均氢键键长键角在Mg2+泡沫体系中低于Ca2+

    图  8  氢键示意
    Figure  8.  Schematic diagram of hydrogen bonding
    表  3  不同泡沫体系中O1‒3、O4与水的氢键统计情况
    Table  3.  Statistics of hydrogen bonding between O1‒3, O4 and water in different foam systems
    统计项目Ca2+Mg2+Na+
    O1‒3平均数目365356311346377305375378363
    平均键长1.631.541.361.381.631.461.751.561.53
    平均键角10810691.8.694.811192.6116105102
    O4平均数目134139136143148121141129133
    平均键长0.600.640.560.650.710.620.580.600.64
    平均键角97.999.994.590.993.298.794.596.897.6
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    为进一步考察O1‒3、O4与水分子间氢键键长键角的详细分布情况,通过脚本文件统计平衡后500 ps内,各泡沫体系轨迹文件中O1‒3、O4与水分子间氢键键长键角的概率密度分布函数(probability density function,PDF)。以键角概率密度分布为横轴,键长概率密度分布为纵轴,颜色梯度对应键长变化,气泡大小代表键角大小,绘制O1‒3与水分子间氢键键长、键角联合概率密度分布的气泡图,如图9所示。图中气泡坐标信息反映当PDF(L)与PDF(θ)最大时,氢键的相关情况。由图9可知,当泡沫体系PDF(L)最大时,除高浓度Mg2+(L=1.34 Å) 及中浓度Na+(L=1.38 Å) 泡沫体系外,其他体系所对应的键长均为1.36 Å,当泡沫体系PDF(θ)最大时,Ca2+泡沫体系中,低、高浓度为167°,中浓度为166°,Mg2+泡沫体系中,中、高浓度为168°,低浓度为166°,Na+泡沫体系中,低、中浓度为167°,高浓度为166°。其中紫色框内的y值,在Ca2+、Mg2+泡沫体系中随浓度的增加而增大,且均大于对应浓度的Na+泡沫体系。Ca2+、Mg2+泡沫体系在黄色框内的x值同样均大于对应浓度的Na+泡沫体系。但此时,x值在Ca2+泡沫体系中随浓度的增加而增大,而在Mg2+、Na+泡沫体系中却随浓度的增加先增大后减小。

    图  9  O1‒3与水分子间氢键键长、键角联合概率密度分布的气泡图
    Figure  9.  Bubble diagram of joint probability density distribution of hydrogen bond length and bond angle between O1‒3 and water molecules

    O4与水分子间氢键键长、键角的概率密度分布如图10所示。由图10可知,各泡沫体系中,键长的概率密度分布函数出现明显的单峰曲线,键角的概率密度分布函数为双峰曲线。键长概率密度分布函数最大时,键长由大到小对应的浓度,在Ca2+泡沫体系中,依次为低>高>中,在Mg2+泡沫体系中,依次为高>中>低,在Na+泡沫体系中,依次为中>低>高。键角概率密度分布函数在第1峰附近时,Ca2+泡沫体系中,低浓度最小,高浓度最大,Mg2+泡沫体系中,高浓度最小,中、低浓度差别较小,Na+泡沫体系中,低浓度最小,中浓度最大;键角概率密度分布函数在第2峰附近时,Ca2+泡沫体系中,中浓度最小,高浓度最大;Mg2+泡沫体系中,高浓度最大,低浓度最小;Na+泡沫体系中,中浓度最小,低浓度最大。对比图8,O4与水分子间氢键的键角相当,而键长(L>1.7 Å)明显大于O1‒3与水分子间氢键键长(L<1.38 Å)的长度,键长越长相互作用越弱,这揭示了O1‒3比O4对水的相互作用强烈的微观本质。

    图  10  O4与水分子间氢键键长、键角的概率密度分布
    Figure  10.  Probability density distribution of hydrogen bond length and bond angle between O4 and water molecules

    1)矿井水质硬度越高,泡沫体系的界面张力越大,高硬水条件下钙、镁泡沫体系的界面张力平均值大于100 mN/N,该条件下的界面厚度最薄,抗干扰能力最低,泡沫稳定性最差。

    2)表面活性剂头基氧原子是维持泡沫稳定性的关键要素,O1‒3对水的吸附能力是O4的3倍。不同浓度Ca2+泡沫体系中结合水的平均扩散系数为6.2×10‒10 m2/s小于Mg2+泡沫体系的平均扩散系数7.97×10‒10 m2/s,表明Ca2+泡沫体系较Mg2+泡沫体系对水的束缚能力更强。

    3)不同离子种类对泡沫稳定性的影响不同。在中硬水和硬水条件下的泡沫体系中,Mg2+泡沫体系中O1‒3与水分子间的平均氢键键长为1.505 Å,小于Ca2+泡沫体系的1.585 Å,说明Mg2+泡沫体系中的氢键作用更强。而在高硬水条件下,Mg2+泡沫体系中的O1‒3与水分子氢键的平均数目为305,平均键长为1.46 Å,Ca2+泡沫体系中氢键的数目平均为311,平均键长为1.36 Å,说明此时Ca2+泡沫体系中的氢键作用表现得更强。

    在未来的研究中,将继续深入探讨不同离子种类和浓度对表面活性剂分子聚集行为、电荷分布和水分子氢键网络的影响,从而进一步揭示其在泡沫稳定性中的作用机制。同时扩展研究范围,考虑除水质硬度外,其他条件(如pH、温度等)对泡沫稳定性的影响,进而更深入、全面地开展有关问题研究。

  • 图  1   OFDR工作原理

    Figure  1.   OFDR working principle

    图  2   OFDR测量原理

    Figure  2.   OFDR measurement principle

    图  3   覆岩运动分区

    Figure  3.   Overburden rock movement partition

    图  4   覆岩运动分区简化模型

    Figure  4.   Simplified model of overlying strata movement partition

    图  5   垮落带光纤应变表征模型

    Figure  5.   Optical fiber strain characterization model of caving zone

    图  6   裂隙带光纤应变表征模型

    Figure  6.   Optical fiber strain characterization model of fracture zone

    图  7   竖向光纤应变表征裂隙带结构[20]

    Figure  7.   Vertical optical fiber strain characterization of fracture zone structure[20]

    图  8   相似模型光纤布设

    Figure  8.   Similarity model optical fiber layout

    图  9   采动覆岩垮落过程

    Figure  9.   Caving process of mining overburden rock

    图  10   水平光纤随工作面开挖的应变

    Figure  10.   Strain diagram of horizontal optical fiber along with working face excavation

    图  11   铰接结构回转角度取值示意

    Figure  11.   Schematic of rotation angle of hinged structure

    图  12   光纤应变特性表征铰接结构回转角度和近景摄影测量对比

    Figure  12.   Comparison of optical fiber strain characterization and close-range photogrammetry of hinged structure rotation angle

    图  13   竖向光纤随工作面开挖的应变

    Figure  13.   Strain of vertical optical fiber with excavation of working face

    图  14   顶部离层光纤应变表征和近景摄影测量对比

    Figure  14.   Comparison of strain characterization and close-range photogrammetry of top separation fiber

    表  1   模型岩层结构及相似材料配比

    Table  1   Model rock structure and similar material ratio

    序号 岩性 厚度/m 抗压强度/MPa 抗拉强度/MPa 密度/ (t·m−3) 模型抗压强度/kPa 模型抗拉强度/kPa 模型密度/ (g·m−3) 配比号
    22 风积砂 5.60
    21 中粒砂岩 18.50 6.45 1.47 2.22 64.5 14.7 2 220 837
    20 粗粒砂岩 18.85 5.77 0.95 2.19 57.7 9.5 2 190 855
    19 细粒砂岩 27.07 13.06 1.84 2.24 130.6 18.4 2 240 837
    18 砂质泥岩 20.48 7.32 2.32 2.18 73.2 23.2 2 180 946
    17 细粒砂岩 24.69 14.87 2.87 2.24 148.7 28.7 2 240 837
    16 砂质泥岩 5.33 9.67 2.67 2.32 96.7 26.7 2 320 946
    15 中粒砂岩 16.01 16.43 3.43 2.43 164.3 34.3 2 430 955
    14 粉砂岩 9.05 29.34 5.34 2.29 293.4 53.4 2 290 946
    13 中粒砂岩 13.76 19.78 2.78 2.14 197.8 27.8 2 140 846
    12 砂质泥岩 40.69 14.32 2.32 2.25 143.2 23.2 2 250 837
    11 细粒砂岩 27.27 24.42 3.84 2.37 244.2 38.4 2370 855
    10 砂质泥岩 13.80 26.75 2.55 2.38 267.5 25.5 2 380 746
    9 中粒砂岩 9.10 18.76 3.43 2.21 187.6 34.3 2 210 828
    8 砂质泥岩 4.70 42.13 4.83 2.39 421.3 48.3 2 390 846
    7 细粒砂岩 4.38 38.67 5.67 2.35 386.7 56.7 2 350 837
    6 砂质泥岩 9.11 47.32 1.82 2.35 473.2 18.2 2 350 846
    5 中粒砂岩 18.54 32.72 3.72 2.16 327.2 37.2 2160 837
    4 泥岩 4.36 23.89 0.89 2.33 238.9 8.9 2 330 746
    3 细粒砂岩 23.48 45.24 3.12 2.36 452.4 31.2 2 360 837
    2 4.34 55.18 5.00 2.38 551.8 50 2 380 864
    1 细粒砂岩 4.00 42.83 5.76 1.23 428.3 57.6 1 230 837
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    光纤类型 单模光纤
    空间分辨率/m 0.001~0.01
    最高采样分辨率/m 0.001
    应变测试精度/10−6 ±1.0
    应变测量范围/10−3 −12~+12
    采样频率/Hz 4
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    表  2   近景摄影与模型计算所得铰接结构回转角度对比

    Table  2   Comparison of rotation angle of hinged structure obtained by close-range photography and model calculation

    开挖距离/cm 近景摄影角度/(°) 模型计算角度/(°) 误差/%
    110 7.09 6.81 3.90
    120 6.52 6.47 0.77
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    表  3   由光纤应变曲线峰值高度计算垮落带、裂隙带高度

    Table  3   Height of caving zone and fracture zone is calculated by peak height of optical fiber strain curve

    光纤 光纤表征高度/m 煤层顶板高度/m 计算高度/m
    垮落带 裂隙带 垮落带 裂隙带
    VF2 0.23 0.49 0.14 0.09 0.35
    VF3 0.17 0.42 0.03 0.28
    VF4 0.24 0.38 0.1 0.24
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图(14)  /  表(4)
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-08-02
  • 网络出版日期:  2024-03-15
  • 刊出日期:  2024-03-24

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