Design of mine opposed wind speed and direction sensor
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摘要: 针对目前风速传感器启动风速高、设计方案复杂、无法准确测量巷道整个断面平均风速的问题，基于超声波对射式测风原理，设计了以STM32为核心的矿用对射式风速风向传感器，介绍了传感器总体结构、收发电路设计、滤波算法及软件流程。该传感器改变了以点带面的测风方式，通过大距离（5～12 m）超声测风技术测量巷道中线风速，以该风速代表整个巷道的平均风速，提高了巷道风速测量的准确性和实时性。依据设计方案研发了测试样机，在环形风洞中的测试结果表明，该传感器测量值与风速标准值在0.1～15 m/s内具有较好的一致性，测量误差小于0.1 m/s，能够满足智能化矿井对巷道风速测量精度的要求。Abstract: In response to the current problems of high startup wind speed, complex design schemes, and inability to accurately measure the average wind speed of the entire section of the roadway using wind speed sensors, based on the principle of ultrasonic opposed wind measurement, a mine opposed wind speed and direction sensor with STM32 as the core is designed. The overall structure of the sensor, the design of the transmitting and receiving circuit, the filtering algorithm, and the software process are introduced. This sensor has changed the wind measurement method from point to surface, using a single ARM core and measuring the wind speed at the centerline of the roadway through long-distance (5-12 m) ultrasonic wind measurement technology. This wind speed represents the average wind speed of the entire roadway. It greatly improves the accuracy and real-time performance of roadway wind speed measurement. A test prototype is developed based on the design scheme, and the test results in a circular wind tunnel show that the measured values of the sensor has good consistency with the standard wind speed values in the range of 0.1-15 m/s, with a measurement error of less than 0.1 m/s. It can meet the precision requirements of intelligent mines for roadway wind speed measurement.
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0. 引言
随着我国煤矿采掘机械化水平提高，掘进工作面作业产尘量成倍增加，由此引发的矿工尘肺职业病的新发病例数、累计病例数和死亡病例数居高不下，煤尘爆炸事故也时有发生，严重威胁井下工作人员的身体健康和生命安全[1-4]。为解决综掘工作面粉尘污染严重的问题，通风降尘、喷雾除尘等措施已被应用于煤矿粉尘治理。湿式除尘器因其具有体积小、除尘效率高的特点，成为综掘工作面常用的除尘手段之一[5-7]。
近年来，相关学者针对综掘工作面湿式除尘器开展了广泛的研究工作。李刚等[8]研发了一种移动式矿用湿式振弦旋流除尘器，实验研究了该除尘器的除尘效率和阻力特性，得出了除尘器运行时的最佳风速范围。江丙友等[9]将空气雾化喷嘴与湿式除尘器相结合，搭建试验平台开展降尘试验，得到了降尘系统的最佳参数组合。S. Kurella等[10]提出了一种多级双流筛板湿式除尘器，实验研究了不同液体速率、气体速率和入口参数条件下的除尘性能变化。邓有凡等[11]以KCS−180D湿式除尘器为对象，实验研究了过滤单元位置、滤网参数、脱水器参数对除尘器性能的影响，优化结构后提高了湿式除尘器的除尘效率与脱水效率。王海桥等[12]设计了一种矿用湿式多通道轴向离心除尘装置，运用数值计算方法对内部结构进行优化与选型，得到了该除尘装置的最优尺寸与性能参数。Hu Shengyong等[13]设计了一种矿用湿式洗涤器，在不同进水量条件下实验研究了径向混合叶轮不同叶片数量对洗涤器降尘效果的影响，发现进水量为1.35 m³/h、叶片数为16时除尘效率最高。现有研究在湿式除尘器的除尘机理、相关参数对装置性能的影响等方面取得了许多理论成果，为开发新型矿用湿式除尘技术及装置奠定了良好的基础。
本文基于现有研究成果，针对目前矿用除尘器除尘效率低等问题，设计了一种双叶旋流湿式除尘器，通过仿真分析叶片与喷雾参数对除尘器除尘效率的影响，得到最佳参数方案，并搭建除尘实验平台，验证了该除尘器的除尘效果。
1. 除尘器结构设计
目前湿式除尘器基本结构包括喷雾供水系统、配套除尘风机、捕尘装置、进风口、风筒等[14]。本文根据功能设计法，将除尘器划分为除尘结构、喷雾结构和除雾结构，分别进行优选方案设计。
常用的除尘结构中，过滤式结构中的滤网易被污泥堵塞，导致风阻变大，除尘效率降低；文丘里式除尘结构能耗较高；水雾荷电除尘结构成本较高，且多为精细化结构，不便于维修[15]；旋流式除尘结构除尘效率高，压力损失较小，成本较低。因此，选用外壳为圆柱形的旋流式除尘结构，采用双叶片结构进行旋流除尘，提高除尘器内部空间利用率，同时提供较大的离心力，使粉尘、雾滴混合更加充分，提高除尘效果。
喷雾结构安装在除尘器进口处时，可使喷雾均匀分布在整个除尘器中；安装在除尘器中部或出口处时，雾滴颗粒在除尘器内的分布范围较小且浓度不均，减少了雾滴与粉尘颗粒在风流中的混合接触时间，导致除尘效率下降。因此，将喷雾结构安装于除尘器进口处。
除雾结构根据原理不同可分为过滤式、离心式、撞击式3种。过滤式除雾结构风压损失小，使用方便，但在气体流速较大时脱水效率较低，甚至无法分离；离心式除雾结构的脱水效率较低；撞击式除雾结构不受处理风量大小限制，尺寸变化范围较大。因此，选用撞击式除雾结构。
基于上述方案设计的双叶旋流湿式除尘器结构如图1所示。其主要包括环状喷雾装置、双旋流叶片、折流除雾板。喷雾装置环形布置于旋流叶片前端，喷雾方向为顺风方向。双旋流叶片由2个形状和旋向相同的叶片组成。折流除雾板由多个波纹折流板层层堆叠而成。在旋流区与脱水区下方设有污水槽。进风口位于除尘器前端，电动机安装在双旋流叶片中间，除尘器进出口处均安装粉尘传感器。
双叶旋流湿式除尘器结合了喷雾降尘、旋流除尘及惯性分离三重除尘机理。含尘污风受抽风筒负压作用进入除尘器内部，由环状喷雾装置喷雾润湿。粉尘与雾滴在雾化区初步混合碰撞，形成雾状尘水，之后受双旋流叶片的离心作用，在旋流区螺旋前进并进一步混合和吸附，形成质量较大的尘雾颗粒。这些尘雾颗粒在离心力的作用下远离轴心，与除尘器内壁碰撞并附着在其表面，在重力作用下形成污水流进入污水槽。在脱水区，风流与尘雾因折流除雾板的拦截作用而迅速分离，实现空气净化，最终清洁干燥的风流从出风口排出。
双叶旋流湿式除尘器初始参数见表1。
表 1 双叶旋流湿式除尘器初始参数Table 1. Initial parameters of double-blade swirl wet dust collector参数 值 参数 值 处理风量/（m3·min−1） 400～600 供水压力/MPa 1～3 叶片转速/（r·min−1） 1 000～2 000 直径/mm 1 000 叶片安装角/（°） 20～60 长度/mm 2 000 用水量/（L·m−3） ≤0.2 喷嘴口径/mm 1.6～2.4 2. 除尘器结构参数设计
2.1 数值模型建立
湿式除尘器主要依靠旋流离心作用使粉尘与雾滴充分接触，叶片与喷雾参数对其除尘效率的影响最大。因此，本文仅考虑这2种关键参数，适当简化模型。湿式除尘器直径为1 m，长度为2 m。利用SolidWorks软件建立双叶旋流湿式除尘器三维物理模型，如图2（a）所示，其中OXYZ为除尘器物理坐标系，O点位于除尘器出口截面中心点。采用四面体非结构化网格划分方式，结果如图2（b）所示。
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图 2 双叶旋流湿式除尘器物理模型和网格划分Figure 2. Physical model and mesh generation of double-blade swirl wet dust collector除尘器中风流高速旋转，宜采用realizable k−ε模型进行模拟。该模型中湍流动能k和湍流耗散率ε的传输方程为[16-17]
$$ \begin{split} & \frac{\partial}{\partial t}(\rho k)+\frac{\partial}{\partial X}(\rho ku)=\frac{\partial}{\partial X}\left(\left(\mu+\frac{\mu_{\mathrm{t}}}{\sigma_{ k}}\right)\frac{\partial k}{\partial X}\right)+ \\ &\qquad G_{\text{a}}+G_{\text{b}}-\rho\varepsilon-Y_{\mathrm{M}}+S_{ k} \end{split} $$ (1) $$ \begin{split} &\frac{\partial }{\partial t}(\rho \varepsilon )+\frac{\partial }{\partial {X}}(\rho \varepsilon {u})=\frac{\partial }{\partial {X}}\left(\left(\mu +\frac{{\mu }_{{\mathrm{t}}}}{{\sigma }_{ \varepsilon }}\right)\frac{\partial \varepsilon }{\partial {X}}\right)+\\&\qquad \rho {C}_{\text{1}}{S}_{\varepsilon }-\rho {C}_{\text{2}}\frac{{\varepsilon }^{2}}{k+\sqrt{\nu \varepsilon }}-{C}_{\text{1}}{}_{\varepsilon }{C}_{\text{3}}{}_{\varepsilon }{G}_{{\mathrm{b}}}\frac{\varepsilon }{k}+{S}_{ \varepsilon } \end{split}$$ (2) 式中：t为时间；ρ为流体密度；u为风流速度；μ为分子黏性系数；μt为湍流黏性系数；σk和σε分别为k和ε的湍流普朗特数；Ga为由平均速度梯度产生的湍动能；Gb为由浮力引起的湍动能；YM为可压缩湍流中脉动膨胀对总耗散率的影响；Sk，Sε为自定义的源项；C1，C2，C1ε，C3ε为常数；v为运动黏性系数。
粉尘和雾滴颗粒的运动通过牛顿动力学方程求解。在拉格朗日坐标系下对颗粒的运动方程进行积分，得到粒子的运动轨迹。颗粒i的运动方程为[18-19]
$$ m_{i} \frac{\mathrm{d} u_{i}}{\mathrm{d} t}=m_{i} g+F_{ i}+\sum_{i,j=1}^{{n}} F_{{ij}} $$ (3) $$ I_{i} \frac{\mathrm{d} \omega_{i}}{\mathrm{d} t}=W_{{i}} $$ (4) 式中：mi为颗粒i的质量；$u_i$为颗粒i的速度； g为重力加速度；$F_{i} $为流体作用于颗粒i的力；n为颗粒总数；$F_{ij} $为颗粒i和颗粒j间的作用力；Ii为颗粒i的转动惯量；ωi为颗粒i的角速度；Wi为颗粒i所受的力矩。
采用Fluent软件和EDEM软件进行模型耦合计算，研究除尘器内部风流、粉尘和雾滴颗粒的运动。Fluent软件中控制方程选用realizable k−ε模型与standard wall function壁面函数，使用SIMPLE算法耦合速度−压力，压力方程采用Standard离散格式，其他方程均采用二阶迎风格式；空气为连续相，收敛残差为1.0×10−4。EDEM软件中雾滴与粉尘颗粒为离散相，相互独立存在，均为圆球形，时间步长为8.0×10−6。通过计算捕获粉尘颗粒数与跟踪粉尘颗粒数的比值得到湿式除尘器的除尘效率。具体喷雾及粉尘参数分别见表2、表3。
表 2 喷雾参数设置Table 2. Spray parameters setting参数 值 参数 值 耦合频率 20 雾化半角/（°） 20 雾滴材料 Waterliquid 破碎模型 TAB 喷射方式 Pressure−swirl−atomizer 喷嘴口径/m 0.002 质量流率/（kg·s−1） 0.02 喷雾压力/MPa 2 喷射时间/s 100 表 3 粉尘参数设置Table 3. Dust parameters setting参数 值 参数 值 耦合频率 20 最小粒径/m 1×10−6 粉尘材料 Coal−mv 中位粒径/m 6.03×10−5 喷射方式 Surface 粒径分布规律 Rosin−Rammler 质量流率/（kg·s−1） 0.008 粒径个数 10 最大粒径/m 1×10−4 湍流扩散模型 DRW模型 基于上述参数设置，对除尘器物理模型分别划分104.43万、121.89万、168.59万3种网格方案，以除尘器内部（X=0.3 m，Y=0.3 m，Z=0～2 m）风速为依据，对网格模型进行独立性检验。参考位置的风速模拟结果如图3所示。可看出3种网格数量下风速分布曲线几乎重合。本研究需在保证网格质量的同时兼顾计算效率，因此选择104.43万网格方案进行后续数值计算。该方案下网格单元平均质量为0.840。
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图 3 除尘器物理模型网格独立性检验结果Figure 3. Grid independence test results of physical model of dust collector2.2 数值模拟
2.2.1 喷雾参数对除尘效率的影响
将喷雾压力、喷嘴口径作为变量，通过数值模拟方式分析除尘器的除尘效率变化规律，进而确定变量合理取值范围。数值模拟结果如图4所示。
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图 4 喷雾参数对除尘器除尘效率的影响Figure 4. Influence of spray parameters on dust removal efficiency of dust collector从图4可看出，随着喷雾压力、喷嘴口径增大，除尘器的除尘效率均呈先增大后减小趋势。分析可知较小的喷雾压力对雾滴的破碎作用有限，因此喷嘴喷出的喷雾粒径较大，对较小粒径的细微粉尘捕捉能力有限，而随着喷雾压力增大，雾滴粒径减小，对粉尘的捕捉能力增强，除尘器的除尘效率得以提高，但当喷雾压力上升到一定程度后，雾滴颗粒运动速度加快，与粉尘的结合能力下降，导致除尘效率降低；喷嘴口径较小时，较小粒径的喷雾颗粒在运动过程中蒸发消散，难以有效作用于粉尘颗粒，导致除尘效率较低，喷嘴口径增大时，喷雾颗粒粒径增大，与粉尘颗粒的粘附效应增强，除尘效率得以提高，但当喷嘴口径过大时，由于喷雾压力不变，喷出的雾滴颗粒运动速度相对较小，冲击惯性较大，不利于捕捉小粒径粉尘，导致除尘效率降低。
综合分析后，选取喷雾压力为1.5～2.5 MPa，喷嘴口径为1.8～2.2 mm，此时除尘效率均大于88%，除尘效果显著。
2.2.2 叶片参数对除尘效率的影响
将叶片安装角和叶片转速作为变量，通过数值模拟方式分析除尘器除尘效率变化规律，进而确定变量合理取值范围。数值模拟结果如图5所示。
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图 5 叶片参数对除尘器除尘效率影响Figure 5. Influence of blade parameters on dust removal efficiency of dust collector从图5可看出，随着除尘器叶片安装角、叶片转速增大，除尘效率均呈先增大后减小趋势。分析可知叶片安装角较小时，叶片有效做功面积较小，除尘效率较低，随着安装角增大，叶片做功能力增强，使得除尘效率提高，但安装角进一步增大会使除尘器内部气流旋转效果减弱，多数粉尘颗粒被直接吹出除尘器，降低除尘效率；叶片转速越大，气流速度和旋转强度越大，有助于更高效地捕捉和分离粉尘，从而提高除尘效率，但叶片转速过大会导致内部气流紊乱，不利于粉尘分离，使得除尘效率降低。
综合分析后，选取叶片安装角为30～50°，叶片转速为1 250～1 750 r/min，此时除尘效率均大于85%，除尘效果较好。
2.3 参数优化
针对选取的除尘器关键参数，采用响应曲面法进行参数优化。基于Box−Behnken方法设计四因素三水平方案，见表4，其中A为叶片安装角，B为叶片转速，C为喷雾压力，D为喷嘴口径。采用Design−Expert软件设计24种方案，基于除尘器数值模型（图3）进行模拟，结果见表5，其中R为除尘效率。
表 4 基于响应曲面法的四因素三水平方案Table 4. Four-factor three-level scheme based on response surface method水平 因素 A/（°） B/（r·min−1） C/MPa D/mm 1 30 1 250 1.5 1.8 2 40 1 500 2.0 2.0 3 50 1 750 2.5 2.2 表 5 不同因素下的除尘器除尘效率模拟实验结果Table 5. Simulated experiment results of dust removal efficiency of dust collector under different factors方案 A/（°） B/（r·min−1） C/MPa D/mm R/（mg·m−3） 1 40 1 500 2.0 2.0 93.15 2 40 1 500 2.5 1.8 88.57 3 50 1 500 1.5 2.0 81.57 4 40 1 750 2.0 2.2 91.38 5 40 1 500 2.0 2.0 96.02 6 40 1 500 2.0 2.0 95.39 7 50 1 750 2.0 2.0 75.55 8 30 1 500 2.5 2.0 89.17 9 40 1 250 1.5 2.0 86.26 10 40 1 500 1.5 2.2 91.65 11 30 1 250 2.0 2.0 81.65 12 50 1 500 2.0 2.2 77.54 13 40 1 250 2.5 2.0 85.51 14 40 1 500 2.0 2.0 94.93 15 40 1 250 2.0 1.8 87.35 16 30 1 500 2.0 2.2 86.34 17 50 1 500 2.0 2.2 89.22 18 40 1 500 2.0 1.8 78.76 19 40 1 500 2.0 1.8 94.82 20 40 1 500 1.5 1.8 95.62 21 50 1 250 2.0 2.0 78.65 22 30 1 750 2.0 2.0 91.35 23 40 1 500 2.5 2.2 85.84 24 40 1 500 2.0 2.0 96.19 根据表5中数据，利用Design−Expert软件建立响应值（除尘效率R）关于叶片安装角A、叶片转速B、喷雾压力C和喷嘴口径D的二次回归方程，即响应曲面模型：
$$ \begin{split} R= & 95.21-5.09 A+1.13 B-1.76 C -0.60 D-3.20 A B-\\ &2.71 A C- 0.45 A D-0.32 B C+0.71 B D+ \\ & 0.31 C D-9.1 A^{2}-4.96 B^{2}-3.65 C^{2} -1.7 D^{2} \end{split} $$ (5) 采用方差分析法验证该模型的可靠性，结果见表6。可看出除尘器响应曲面模型的显著性检验值P<0.05，说明回归效果显著，除尘器除尘效率模拟值与预测值之间有较好的拟合度；失拟项＞0.05，说明预测值与模拟值之间的误差小，预测精度高；因素A，C对除尘效率R影响的显著性检验值P＜0.05，说明叶片安装角与喷雾压力对除尘效率的影响显著；因素B，D对R影响的P＞0.05，说明叶片转速与喷嘴口径对除尘效率的影响不显著；交互项AB，AC和二次项A2，B2，C2，D2对R影响的P＜0.05，说明上述因素对除尘效率的影响具有显著的交互作用；交互项AD，BC，BD，CD对R影响的P＞0.05，说明上述因素对除尘效率影响不存在显著的交互作用。分析可知4个因素对除尘效率的影响排序为叶片安装角>喷雾压力>叶片转速>喷嘴口径，即叶片安装角和喷雾压力对除尘器除尘效率影响较大，叶片转速与喷嘴口径对除尘效率影响较小。
表 6 除尘器除尘效率响应曲面模型方差分析Table 6. Variance analysis of response surface model for dust removal efficiency of dust collector项目 平方和 自由度 均方 显著性检验值 F P 因素 A 310.800 0 1 310.800 0 93.270 0 <0.000 1 B 12.810 0 1 12.810 0 3.840 0 0.070 1 C 37.070 0 1 37.070 0 11.120 0 0.004 9 D 4.060 0 1 4.060 0 1.220 0 0.288 2 AB 40.960 0 1 40.960 0 12.290 0 0.003 5 AC 29.380 0 1 29.380 0 8.820 0 0.010 2 AD 0.8190 01 0.819 0 0.245 8 0.627 8 BC 0.403 2 1 0.403 2 0.121 0 0.733 1 BD 1.270 0 1 1.270 0 0.381 5 0.546 7 CD 0.384 4 1 0.384 4 0.115 4 0.739 2 A2 543.390 0 1 543.390 0 163.070 0 <0.000 1 B2 145.080 0 1 145.080 0 43.540 0 <0.000 1 C2 87.480 0 1 87.480 0 26.250 0 0.000 2 D2 17.590 0 1 17.590 0 5.280 0 0.037 5 模型 1 108.650 0 14 79.190 0 23.760 0 <0.000 1 残差 46.650 0 14 3.330 0 — — 失拟项 40.710 0 10 4.070 0 2.740 0 0.171 8 以除尘器除尘效率最高为目标，在Design−Expert软件中利用RSM数值优化功能对响应曲面模型进行优化，可得除尘器最佳参数方案为叶片安装角37.266°、叶片转速1 547.799 r/min、喷雾压力1.927 MPa、喷嘴口径1.986 mm，该方案下除尘效率预测值为96.199%。为便于制作样机和实验，本文取叶片安装角37°，叶片转速1 550 r/min，喷雾压力1.9 MPa，喷嘴口径2 mm。
3. 仿真分析
根据湿式除尘器结构参数优化结果，采用SolidWorks软件对除尘器各结构进行建模及组合装配，所得除尘器虚拟样机如图6所示。
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图 6 双叶旋流湿式除尘器虚拟样机Figure 6. Virtual prototype of double-blade swirl wet dust collector基于除尘器优化的结构参数进行仿真。除尘器内部风速及粉尘场仿真结果如图7所示，其中流线形状表示风速大小及分布，球状颗粒表示粉尘浓度及分布。经计算，除尘器除尘效率为97.21%，与响应曲面模型预测值之间的误差为1.011%（主要由叶片与喷雾参数近似取值导致），在可接受范围内。
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图 7 除尘器内部风速及粉尘场仿真结果Figure 7. Simulation results of air flow and dust field in the dust collector根据某矿综掘工作面实际条件建立仿真模型。巷道断面为宽6 m、高4 m的矩形，巷道总长40 m。掘进机长10 m，宽2.9 m，高1.8 m。仿真模型如图8所示，参数设置见表2、表3。
对安装除尘器前后巷道内粉尘场进行仿真，结果如图9所示。可看出未安装除尘器时，巷道内粉尘覆盖范围广且粉尘浓度较大，特别是在巷道回风侧人员活动区域；安装除尘器后，巷道回风侧行人呼吸带粉尘浓度大幅降低，工作环境得到有效改善。
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图 9 安装除尘器前后巷道粉尘场对比Figure 9. Comparison of roadway dust field before and after applying dust collector4. 实验测试
为了验证除尘器除尘效果，搭建除尘实验平台，如图10所示。该平台主体包括除尘器与通风管道，配置了粉尘发生装置和粉尘传感器。
在除尘实验平台上测试除尘器的除尘效果。为消除偶然因素影响，进行4组重复实验。记录1—4号测点处的粉尘浓度，并计算除尘效率，结果见表7。
表 7 除尘实验结果Table 7. Experimental data of dust removal序号 测点处粉尘浓度/（mg·m−3） 2—4号测点粉尘
浓度平均值/（mg·m−3）除尘
效率/%1号 2号 3号 4号 1 905.72 52.64 56.85 34.38 47.96 94.70 2 832.81 36.24 23.36 28.18 29.26 96.49 3 854.47 30.54 57.13 48.55 45.41 94.69 4 866.95 69.28 47.50 57.63 58.13 93.30 从表7可看出，4组数据误差较小，主要由粉尘发生装置的随机性导致。测试得到的除尘效率平均值为94.80%，与仿真值的最大误差为3.91%，验证了除尘器具有较好的除尘效果。
采用响应曲面法模拟实验方案1—10的参数设置，在除尘实验平台上进行测试，并与响应曲面模型预测值进行对比，结果如图11所示。可看出各方案中响应曲面模型预测值与实测值误差较小，置信度均在95%左右，验证了该模型具有较好的拟合度和较高的预测精度。
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图 11 除尘效率的响应曲面模型预测值与实测值对比Figure 11. Comparison of dust removal efficiency between predicted values by response surface model and the experimental values基于课题组前期搭建的综掘工作面巷道相似模拟平台[20-21]，对除尘器模型机进行测试，如图12所示。
在模拟巷道回风侧行人呼吸带高度安装7个粉尘传感器，其中距断面1～3 m处每隔0.5 m布置1个传感器，3～5 m每隔1 m布置1个传感器，采集应用除尘器前后巷道中的粉尘浓度。各个测点进行5次重复测试，取平均值以减小误差，结果如图13所示。可看出未应用除尘器时，巷道回风侧行人呼吸带高度的粉尘浓度为441.29 mg/m3，应用后降低至269.14 mg/m3，降幅达39.0%，表明该除尘器可显著降低巷道粉尘浓度，改善巷道工作环境。
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图 13 除尘器应用前后测点位置粉尘浓度对比Figure 13. Comparison of dust concentration at measuring points before and after application of dust collector5. 结论
1） 结合喷雾降尘与旋流除尘原理，提出了一种综掘工作面双叶旋流湿式除尘器，根据功能树法设计了其总体结构，通过数值模拟与响应曲面法确定了该除尘器的结构参数为叶片安装角37°，转速1 550 r/min，喷雾压力1.9 MPa，喷雾口径2 mm。
2） 除尘器除尘效率仿真值为97.21%，实测均值为94.80%，实测值与仿真值的最大误差为3.91%，验证了该除尘器的除尘效果。
3） 在模拟巷道中应用该除尘器后，巷道回风侧行人呼吸带高度的平均粉尘浓度由应用前的441.29 mg/m3降低至269.14 mg/m3，降幅达39.0%。
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图 1 对射式风速风向传感器测量原理
Figure 1. The measurement principle of opposed wind speed and direction sensor
表 1 传感器测试结果
Table 1 Sensor test results
m/s 风速
标准值风速
测量值误差 风速
标准值风速
测量值误差 0 0.01 −0.01 5.96 5.99 −0.03 0.16 0.15 0.01 7.05 7.01 0.04 0.24 0.23 0.01 7.97 8.04 −0.07 0.44 0.42 0.02 9.07 9.14 −0.07 0.72 0.71 0.01 10.25 10.28 −0.03 0.96 0.94 0.02 12.09 12.11 −0.02 1.96 1.89 0.07 15.13 15.14 −0.01 2.98 2.98 0 20.11 20.12 −0.01 3.94 3.96 −0.02 25.10 25.96 −0.86 4.95 5.07 −0.12 
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[1] 周福宝,辛海会,魏连江,等. 矿井智能通风理论与技术研究进展[J]. 煤炭科学技术,2023,51(1):313-328. ZHOU Fubao,XIN Haihui,WEI Lianjiang,et al. Research progress of mine intelligent ventilation theory and technology[J]. Coal Science and Technology,2023,51(1):313-328.
[2] 张庆华. 我国煤矿通风技术与装备发展现状及展望[J]. 煤炭科学技术,2016,44(6):146-151. ZHANG Qinghua. Development and prospect of mine ventilation technology and equipment[J]. Coal Science and Technology,2016,44(6):146-151.
[3] 张富凯,孙一冉,孙君顶,等. 矿井智能通风系统关键技术研究[J]. 煤矿安全,2023,54(2):46-53. ZHANG Fukai,SUN Yiran,SUN Junding,et al. Research on key technologies of mine intelligent ventilation system[J]. Safety in Coal Mines,2023,54(2):46-53.
[4] 程晓之,王凯,郝海清,等. 矿井局部通风智能调控系统及关键技术研究[J]. 工矿自动化,2021,47(9):18-24. CHENG Xiaozhi,WANG Kai,HAO Haiqing,et al. Research on intelligent regulation and control system and key technology of mine local ventilation[J]. Industry and Mine Automation,2021,47(9):18-24.
[5] 刘剑. 矿井智能通风关键科学技术问题综述[J]. 煤矿安全,2020,51(10):108-111,117. LIU Jian. Overview on key scientific and technical issues of mine intelligent ventilation[J]. Safety in Coal Mines,2020,51(10):108-111,117.
[6] 邵良杉,于保才,陈晓永. 矿井智能通风关键技术[J]. 煤矿安全,2020,51(11):121-124. SHAO Liangshan,YU Baocai,CHEN Xiaoyong. Key technology of mine intelligent ventilation[J]. Safety in Coal Mines,2020,51(11):121-124.
[7] 徐新坤. 煤矿用机械叶片式风速表测量准确度的影响因素[J]. 煤炭与化工,2016,39(5):136-137,140. XU Xinkun. Influencing factor of the accuracy of mine mechanic blade type anemometer[J]. Coal and Chemical Industry,2016,39(5):136-137,140.
[8] 蒋泽,郝叶军,刘炎. 一种矿用皮托管式风速传感器设计[J]. 工矿自动化,2012,38(11):61-63. JIANG Ze,HAO Yejun,LIU Yan. Design of a mine-used air speed sensor based on pitot tube[J]. Industry and Mine Automation,2012,38(11):61-63.
[9] 宋涛,王建文,吴奉亮,等. 基于超声波全断面测风的矿井风网实时解算方法[J]. 工矿自动化,2022,48(4):114-120,141. SONG Tao,WANG Jianwen,WU Fengliang,et al. Real-time calculation method of mine ventilation network based on ultrasonic full-section wind measurement[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(4):114-120,141.
[10] 卢新明,尹红. 矿井通风智能化理论与技术[J]. 煤炭学报,2020,45(6):2236-2247. LU Xinming,YIN Hong. The intelligent theory and technology of mine ventilation[J]. Journal of China Coal Society,2020,45(6):2236-2247.
[11] 游青山. 一种矿用超声波风速传感器的设计[J]. 煤矿安全,2017,48(1):88-91. YOU Qingshan. Design for an mine-used ultrasonic air velocity sensor[J]. Safety in Coal Mines,2017,48(1):88-91.
[12] 黄吉葵. 高精度超声波风速风向仪测量系统设计与实现[D]. 成都:电子科技大学,2019. HUANG Jikui. Design and implementation of high precision ultrasonic anemometer measuring system[D]. Chengdu:University of Electronic Science and Technology of China,2019.
[13] 刘华欣. 基于超声波传感器的风速风向测量研究[J]. 仪表技术与传感器,2018(12):101-104,110. LIU Huaxin. Research on wind speed and direction measurement based on ultrasonic sensor[J]. Instrument Technique and Sensor,2018(12):101-104,110.
[14] 褚卫华,顾正华. 风洞超声波风速风向三维测量装置设计与实现[J]. 自动化与仪器仪表,2023(1):36-41,47. CHU Weihua,GU Zhenghua. Development of ultrasonic three-dimensional wind speed and direction measuring device for wind tunnel[J]. Automation & Instrumentation,2023(1):36-41,47.
[15] 楚航,赵佳佳. 基于STM32F4的超声波测风速风向仪的设计[J]. 自动化技术与应用,2017,36(7):133-136. CHU Hang,ZHAO Jiajia. Design of ultrasonic measuring wind speed and direction instrument based on STM32F4[J]. Techniques of Automation and Applications,2017,36(7):133-136.
[16] 罗永豪. 巷道断面风速分布与煤矿通风系统实时诊断理论研究[D]. 太原:太原理工大学,2015. LUO Yonghao. Theoretical study on wind velocity distribution in the section of roadway and real time diagnostics on mine ventilation systems[D]. Taiyuan:Taiyuan University of Technology,2015.
[17] 冉霞,游青山. 基于时差法的矿用超声波风速传感器[J]. 煤矿安全,2015,46(7):116-119. RAN Xia,YOU Qingshan. Mine-used ultrasonic air velocity sensor based on time difference method[J]. Safety in Coal Mines,2015,46(7):116-119.
[18] 李秉芮,刘娜,井上雅弘. 高精度矿用超声波风速测量仪设计[J]. 工矿自动化,2022,48(2):119-124. LI Bingrui,LIU Na,MASAHIRO Inoue. Design of high precision mine ultrasonic anemometer[J]. Industry and Mine Automation,2022,48(2):119-124.
[19] 丁向辉,李平. 基于FPGA和DSP的超声波风向风速测量系统[J]. 应用声学,2011,30(1):46-52. DING Xianghui,LI Ping. An ultrasonic anemometer based on DSP and FPGA[J]. Applied Acoustics,2011,30(1):46-52.
[20] SHAN Zebiao,XIE Xiaoran,LIU Xiaosong. Wind speed and direction measurement based on three mutually transmitting ultrasonic sensors[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2023,20:1-5.
[21] ZHAO Chen,CHEN Zezong,LI Jian,et al. Wind direction estimation using small-aperture HF radar based on a circular array[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2020,58(4):2745-2754. DOI: 10.1109/TGRS.2019.2955077
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