Optimization of multi-hole hydraulic cutting combined extraction parameters under superposition effect
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摘要: 针对低透高瓦斯煤层在水力割缝过程中存在割缝扰动范围不清、割缝钻孔最佳布孔间距不明确的问题，以贵州豫能高山煤矿1908工作面为研究背景，在建立水力割缝煤体瓦斯抽采流固耦合模型的基础上，借助COMSOL数值模拟软件对高山煤矿1908工作面水力割缝钻孔有效抽采半径、孔周瓦斯压力变化情况进行了研究，并依据模拟结果深入分析了水力割缝钻孔在多孔布置时，受孔间抽采叠加效应影响下有效抽采范围及孔间瓦斯压力变化情况，最终得出其最佳布孔间距及抽采时间。结果表明：① 水力割缝钻孔单孔抽采效果随割缝深度显著提升，但钻孔有效抽采半径增速变缓，为得到最佳割缝深度，对各钻孔有效抽采半径进行三项式拟合，随着水力割缝深度的增加，有效抽采半径范围在快速增加后放缓且最终趋于平稳，并得出了高山煤矿最佳割缝深度为1.5 m，有效抽采半径达为3.1 m。② 在相同抽采时间下，煤体内瓦斯压力随两孔距的缩短而降低，说明孔间距越小，孔间受水力割缝所造成的扰动越剧烈，抽采叠加效应影响越显著。③ 在保证消突达标的前提下，选择孔距为7 m进行水力割缝钻孔布置效果最佳。④ 原本在“正方形”布孔方式中，孔心位置可能出现抽采盲区的点最大瓦斯压力仅为0.67 MPa，小于临界值，“正方形”布孔较“正三角”布孔的有效覆盖面积更大且减少了抽采重复区域，从而减少了钻孔施工量，提高了瓦斯治理效率。⑤ 通过现场试验得出在60 d抽采周期内，水力割缝钻孔布置采用孔距为7 m的“正方形”布孔可有效提高瓦斯抽采浓度及抽采纯量，并达到了延长高效抽采周期的效果，且可消除孔间煤体瓦斯抽采空白带，实现孔间区域煤体消突达标。Abstract: In the process of hydraulic cutting in low permeability and high gas coal seams, there are problems such as unclear cutting disturbance range and unclear optimal hole spacing for cutting drilling. In order to solve the above problems, the 1908 working face of Gaoshan Coal Mine in Yuneng, Guizhou Province is taken as the research background. On the basis of establishing the fluid-solid coupling model of gas extraction in coal body with hydraulic cutting, with the help of COMSOL numerical simulation software, the effective extraction radius of hydraulic cutting borehole and the change of gas pressure around the borehole in the 1908 working face of Gaoshan Coal Mine are studied. Based on the simulation results, the effective extraction range and gas pressure change between holes are analyzed under the influence of the extraction superposition effect between holes when the hydraulic cutting drilling holes are arranged in multiple holes. Finally, the optimal hole spacing and extraction time are obtained. The results show the following points. ① The single hole extraction effect of hydraulic cutting drilling is significantly improved with the cutting depth. However, the effective extraction radius of the borehole increases slowly. In order to obtain the best cutting depth, the effective extraction radius of each borehole is fitted in a trinomial way. With the increase of hydraulic cutting depth, the range of effective extraction radius slows down after rapid increase and finally tends to be stable. The optimal cutting depth of Gaoshan Coal Mine is 1.5 m, and the effective extraction radius is 3.1 m. ② Under the same extraction time, the gas pressure in the coal body decreases with the shortening of the distance between two holes. It shows that the smaller the hole spacing is, the more serious the disturbance caused by hydraulic cutting between holes is, and the more significant the influence of the extraction superposition effect is. ③ On the premise of ensuring that the outburst elimination meets the standard, it is best to choose a hole spacing of 7 m for arranging hydraulic cutting drilling. ④ Originally, in the "square" hole arrangement, the maximum gas pressure at the point where the blind area may occur at the hole center is only 0.67 MPa, which is less than the critical value. The effective coverage area of the "square" hole arrangement is larger than that of the "triangle" hole arrangement, and the repeated area of drainage is reduced. This reduces the amount of drilling and improves the efficiency of gas control. ⑤ Through field test, it is concluded that in the 60 d extraction period, the hydraulic cutting drilling arrangement with a hole spacing of 7 m and a "square" hole arrangement can effectively improve the concentration and purity of gas extraction. It can also extend the period of high efficiency extraction. It can eliminate the blank zone of gas extraction in the coal body between boreholes to eliminate the outburst of the coal body in the area between boreholes.
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0. 引言
煤矿智能化建设是当前煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，在物联网、大数据和人工智能等技术的快速发展下，煤矿井下生产正积极推进机械化到自动化和智能化的各项工程建设[1-3]。其中，矿井地质保障也面临着钻探技术与装备智能化发展的重大需求，而数字化监测施工是井下钻探数字化转型与智能化发展的重要组成部分[4-6]。
围绕煤矿井下的智能化建设，包括采、掘、运等关键生产环节的数字化水平近年来不断提升[7-9]，煤矿井下钻探数字化技术亦逐步发展。煤矿坑道自动化钻机监测系统实现了钻机运行参数和典型钻进工况的远程监测[10-12]；基于工业环网通信技术的智能化钻探视频管理系统实现了钻场环境的实时监测，并拓展了钻机移动监测和钻杆自动跟踪等功能[13-15]；以钻孔轨迹参数测量为主的YHD系列矿用随钻测量系统已在国内各大矿区得到了推广应用[16-18]。但从整体来看，目前依然存在孔底工程参数测量困难、钻探数据的准确性和完整性不足、钻探数据融合应用不够等问题，且井下定向钻具在最深可钻进至3 000余米的施工中，受施工环境严重制约，监测过程的不确定性对数字化监测的可靠性和实时性提出了更为严苛的要求[19-21]。
针对煤矿井下钻探数字化监测需求，本文提出了一种煤矿井下钻探数字化监测系统设计方案。构建了系统总体架构；结合钻探数据特征，设计了钻探数据处理流程和通信网络；通过现场工程实践对系统应用效果进行了验证。该系统可实现对井下钻探全过程智能化管理，提高钻探施工的安全性和效率。
1. 煤矿井下钻探数字化监测需求分析
为及时、全面、准确地监测煤矿井下钻探施工的各类数据，结合煤矿智能化建设调研情况，确定煤矿井下钻探数字化监测需求如下：
1） 用于数据传输的通信硬件设备应符合防爆、防水、防尘和抗干扰的要求，所有设备和元件应符合国家和行业的相关标准，并经过专业认证。
2） 需实时采集钻场环境信息，包括钻场视频、甲烷浓度、一氧化碳浓度和人员位置等，通过视频和语音双向通信技术，实现对施工人员和钻探设备的远程监视。
3） 需采集钻探过程中的各类数据，包括钻机运行参数、钻孔轨迹参数和孔底工程参数等，实现钻进状态的动态监测和数据处理。
4） 基于矿区井下工业环网实际情况，钻场与井下工业环网交换机距离通常为3～5 km，通信网络需具备低时延和大带宽性能，以进行钻探数据传输。
5） 应涵盖矿区各个钻场的场景、设备和施工作业等信息，实现对钻探过程的综合展现和集中管理。
2. 煤矿井下钻探数字化监测系统总体架构
煤矿井下钻探数字化监测系统集成钻进过程数据获取、数据分析、数据驱动和综合展示等技术，实现对钻探设备和钻场环境的实时监测，并能够持续跟踪钻孔施工进度和设备运行状态。该系统总体架构采用分层设计，包括数据来源层、虚拟模型层、数据处理层和钻探服务层，如图1所示。数据来源层和虚拟模型层之间相互作用，数据来源层为虚拟模型层提供数据支撑，虚拟模型层通过仿真模拟分析生成新的数据并反馈至数据来源层。数据来源层和虚拟模型层可提供钻机运行参数、孔底测量数据、模型信息、监控摄像机和各类传感器采集的钻场监控数据等，是系统三维模型、图表、视频等展示信息应用的基础。数据处理层接收到数据来源层和虚拟模型层提供的数据后，基于B/S架构和相关数据通信协议与规范，进行数据清洗、转换及合并等处理。钻探服务层通过后台数据管理端的权限设置，为不同层级用户提供数据显示、查询、分析、报警等服务，包括钻场地图、实钻信息、视频信息和施工管理结果等。
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图 1 煤矿井下钻探数字化监测系统架构Figure 1. Architecture of digital monitoring system for underground drilling in coal mine3. 煤矿井下钻探数字化监测系统设计
3.1 数据处理流程
煤矿井下钻探施工过程中会采集各类数据，由于钻探过程具有动态时变性和连续性，且该过程受数据产生时间、位置和传输方式等因素影响，导致钻探数据时序特征明显。为便于数据处理，将钻探数据分为事前数据、实时数据和延时数据3类，包含的主要参数见表1。事前数据通常指钻探施工之前根据钻孔设计资料和施工方案等获取的数据，可为钻探过程决策和风险管理提供基础信息。实时数据主要包括在钻探过程中井下设备实时监测的参数和钻场视频等，其响应时间短、延迟低。延时数据主要指孔底随钻测量装置在钻探过程中采集的各类参数，由于受到复杂地质环境、探测装置性能和数据传输速率等因素影响，该类数据一般会出现不同程度的延时。
表 1 钻探数据分类Table 1. Classification of drilling data数据类型 主要参数 事前数据 钻场信息、钻具参数、钻机型号等 实时数据 钻场环境参数、钻场视频、钻机运行参数等 延时数据 钻孔轨迹参数、孔底工程参数、地质导向参数等 按照时序特征标定后的钻探数据经采集后通过通信网络传输至数据库进行存储，如图2所示。
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图 2 煤矿井下钻探数据处理流程Figure 2. Data processing process of underground drilling data in coal mine事前数据汇总至数据库的事前监测表中，经过煤矿井下钻探数字化监测系统的钻场地图与施工管理模块完成数据编辑，实现钻孔施工设计和钻探场景构建。在钻孔设计资料及其他关联数据驱动下，对钻场施工设计平面的CAD图纸重新绘制，进行钻具信息的数据导入，并采用坐标系统标定矿区与各钻场的地理位置，最终实现钻场类型、施工计划和钻具信息等的综合展示。
实时数据主要包括钻机运行参数、钻场视频、钻场环境参数。钻机运行参数通过钻机电液系统安装的传感器和多路电液比例阀采集，经过滤波和归一化处理后，以光电信号的形式通过CAN总线通信协议传输；钻场视频通过井下防爆摄像机采集，设置井下防爆摄像机IP地址，通过RTSP标准协议拉取井下视频流；钻场环境参数由甲烷传感器和一氧化碳传感器实时采集，通过RS485通信协议传输。实时数据存储至数据库的实时监测表中。
延时数据通过泥浆脉冲、电磁波或通缆钻杆等方式传输，数据传输采用RS485和标准Modbus−RTU通信协议。之后采用放大、滤波和解码等方式对延时数据进行处理，进一步生成数据库MDB文件，通过4G/5G通信网络存储至数据库的延时监测表中。
3.2 通信网络
通信网络是煤矿井下钻探数字化监测系统与地面数字化平台之间数据传输的保障。为实现煤矿井下钻场环境中人与人、人与物和物与物全面感知交互，提升井下钻探数字化能力，将煤矿井下钻探数字化监测系统通信网络划分为接入层、汇聚层和核心层，如图3所示。
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图 3 煤矿井下钻探数字化监测系统通信网络架构Figure 3. Communication network architecture of digital monitoring system for underground drilling in coal mine1） 接入层。作为通信网络的最底层，接入层提供物理连接，使得井下钻探终端设备（包括井下防爆计算机、钻机控制箱、监控摄像机、传感器和交换机等）能够连接局域网。防爆计算机与钻机控制箱、随钻测量装置通过CAN总线连接；防爆计算机与甲烷传感器、一氧化碳传感器通过RS485 连接；防爆摄像机和接入层交换机通过POE（Power Over Ethernet，有源以太网）连接。在煤矿工业环网中，防爆计算机还可作为数据交换平台通过NTP协议同步矿井时间源，为所有传感器提供统一的时间基准，并按照时间和钻孔深度坐标对多源异构数据进行融合。防爆计算机通过以太网将数据汇聚至接入层交换机，再通过光纤传输至汇聚层交换机。
2） 汇聚层。作为通信网络的中间层，汇聚层负责将各个钻场的接入层局域网数据汇聚并传输至核心层，通常需要将多个低速且小容量的数据流汇聚成一个高速且大容量的数据流。同时汇聚层提供基于策略的连接控制服务，例如服务质量、访问控制和安全策略等。另外汇聚层提供数据转发功能，将数据流转发到正确的目的地，例如转发到核心层的设备、其他汇聚层的设备和接入层的设备。
3） 核心层。作为通信网络的中枢，核心层主要负责高效转发数据流，确保整个网络通信可靠。在煤矿井下钻探环境中，核心层包含地面核心交换机、企业服务器、网闸、数字化平台服务器、云服务器和各类终端设备。核心层交换机连接汇聚层交换机，提供高速数据传输服务。由于井下的钻探数据通常涉及企业的核心业务和技术秘密，需要确保这些数据不被未经授权的人员访问或篡改，所以核心层通常会部署各种安全设备和策略，如防火墙和入侵检测系统等，确保数据的完整性和机密性。煤矿井下钻探数字化监测系统通过网闸端口映射实现矿区工业环网到办公外网数据的双向通信。
4. 工程实践
为验证煤矿井下钻探数字化监测系统的可行性与可靠性，在乌海矿区某煤矿开展了工程实践。依据该矿井下钻探原有情况与数字化需求，制定钻探数字化监测系统配置方案，为该矿井下钻场钻机端增设2台本安型枪型摄像机、1台本安型球型摄像机、1台防爆交换机和1台防爆计算机，孔底端增加1套随钻测量装置。井下钻场监测设备布置如图4所示。
2023年7月起，在该矿16403工作面开展瓦斯抽采定向钻孔施工，井下钻场共施工16个定向钻孔，累计进尺15 300 m。钻探施工过程中，煤矿井下钻探数字化监测系统中的随钻测量装置可连续稳定地对钻具钻进工程参数进行采集与监测，反映孔底钻具的真实工作状态。其中，系统监测的钻孔轨迹与YHD2−1000（A）型随钻系统测量结果相比，钻孔轨迹倾角偏差在0.1°以内，方位角偏差在1°以内，满足井下定向钻孔施工的要求。此外，该系统实现了包括给进/起拔压力、泵压、回转压力等钻机运行参数及煤矿井下钻场视频实时显示、钻孔模型数字孪生、钻探数据逻辑分析和综合展示等功能，如图5所示。经现场测试，系统数据图表加载延迟小于50 ms，三维仿真场景运行帧速率大于30帧/s。工程实践结果表明，该系统满足井下现场钻孔施工数据实时上传、处理、存储、三维可视化及远程指导作业等需求，保障了钻探施工的安全。
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图 5 钻孔模型与钻场视频显示界面Figure 5. Display interface of drilling model and drilling field video5. 结论
1） 根据煤矿井下钻探数字化监测需求，构建了包括数据来源层、虚拟模型层、数据处理层和钻探服务层的煤矿井下钻探数字化监测系统架构；基于钻探数据时序特征，针对事前数据、实时数据和延时数据这3类钻探数据设计了数据处理流程，并建立了包括接入层、汇聚层和核心层的通信网络架构。
2） 该系统在乌海矿区某煤矿井下开展了工程实践，完成了井下定向钻探施工中各类钻探信息的采集、实时上传、统一存储、三维展示及远程指导等功能，有效增强了钻探施工的安全性，提升了钻探过程决策管理质量。
3） 随着煤矿井下钻场数量增加和钻探智能化要求升级，钻探数字化监测系统带宽、时延、计算能力和终端显示多样化等方面均面临巨大挑战。通过搭建云服务器，增加边缘计算功能，同时与云端资源协同完成数据传输、分析和存储是未来的主要技术攻关方向。
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图 2 抽采60 d后各钻孔四周煤体瓦斯压力分布
Figure 2. The gas pressure distribution around each borehole after 60 days of extraction
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图 4 有效抽采半径随割缝深度变化趋势
Figure 4. The variation trend of the effective extraction radius varies with the cutting depth
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图 6 不同孔距钻孔瓦斯压力随抽采时间变化云图
Figure 6. Cloud chart of gas pressure variation with extraction time in boreholes with different borehole spacing
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图 7 不同孔距及抽采时间下孔周瓦斯压力分布曲线
Figure 7. Distribution curves of borehole gas pressure under different borehole distance and extraction time
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图 9 不同布孔方式的瓦斯抽采空白区域对消突的效果
Figure 9. Outburst elimination effect of gas extraction blank zone with different borehole layout methods
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图 10 不同布孔方式抽采60 d孔周瓦斯压力分布曲线
Figure 10. Gas pressure distribution curve around boreholes for 60 days with different borehole layout methods
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图 12 未使用水力割缝的抽采钻孔瓦斯参数
Figure 12. Gas parameters of extraction boreholes without hydraulic cutting
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图 13 水力割缝抽采钻孔瓦斯参数
Figure 13. Gas parameters of extraction borehole with hydraulic cutting
表 1 数值模拟基础参数
Table 1 Numerical simulation of the basic parameters
参数 参数值 煤层初始瓦斯压力/MPa 1.04 孔隙率 0.048 煤体初始渗透率/m2 5.7×10−15 割裂煤体渗透率/m2 3.4×10−11 煤密度/(kg·m−3) 1 492 瓦斯密度/(kg·m−3) 0.719 泊松比 0.29 黏聚力/MPa 0.92 瓦斯动力黏度/(Pa·s) 1.71×10−5 空气动力黏度/(Pa·s) 1.07×10−5 
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表 2 试验测点残余瓦斯压力、瓦斯含量
Table 2 Residual gas pressure and gas content of test measuring points
孔号 残余瓦斯压力/MPa 残余瓦斯含量/(m3·t−1) 抽采率/% 1 0.61 2.7 62.50 2 0.57 3.3 54.17 3 0.59 3.1 57.04 4 0.62 2.9 59.72
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期刊类型引用(2)
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