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      基于“管網(wǎng)解算-遺傳算法尋優(yōu)”的瓦斯抽采管網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)

      2022-11-09 02:29:14龔選平周愛桃范席輝成小雨朱立成
      煤礦安全 2022年10期
      關(guān)鍵詞:管徑管路管網(wǎng)

      龔選平,周愛桃,范席輝,成小雨,朱立成

      (1.中煤能源研究院有限責(zé)任公司,陜西西安 710054;2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)應(yīng)急管理與安全工程學(xué)院,北京 100083;3.中煤新集劉莊礦業(yè)有限公司,安徽阜陽 236200)

      瓦斯抽采管網(wǎng)作為瓦斯抽采系統(tǒng)的基本組成部分,其管路直徑是決定抽采投資和抽采效果的重要因素之一[1]。管路直徑過大,增加管網(wǎng)建造成本,抽采負(fù)壓過高,增加漏氣量,減少瓦斯體積分?jǐn)?shù),反之亦然。目前國內(nèi)主要通過流速法計算抽采瓦斯管路直徑,即人工預(yù)測的管內(nèi)氣體流量,以管內(nèi)流速為判斷標(biāo)準(zhǔn),匹配合理的管路直徑[2]。然而,該方法面對復(fù)雜的管網(wǎng)時,易造成管路阻力不合理,抽采負(fù)壓不匹配等問題,在經(jīng)濟性上也沒有優(yōu)勢,此外,該方法忽略了抽采負(fù)壓和抽采流量的相互耦合,造成實際氣體流量與設(shè)計氣體流量不一致[3-5],使整個管網(wǎng)實際運行狀態(tài)與設(shè)計允許狀態(tài)出現(xiàn)較大偏差。在瓦斯抽采系統(tǒng)優(yōu)化研究方面,圖論理論、抽采管網(wǎng)仿真計算等方法,能夠為瓦斯抽放系統(tǒng)的管路優(yōu)化提供理論支持,周西華等[6]運用瓦斯抽采系統(tǒng)仿真模擬方法,結(jié)合cross 算法,繪制抽采風(fēng)網(wǎng)特征圖并指定優(yōu)化措施;熊偉[7]基于圖論原理,結(jié)合蘆嶺煤礦實例,提出了針對性的管徑優(yōu)化措施;陳開巖等[8]基于空氣狀態(tài)參數(shù)與風(fēng)量耦合迭代,提出通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量調(diào)控決策方法。此外,機器智能尋優(yōu)算法可以為機器決策提供技術(shù)支持,魏志莉等[9]基于遺傳算法,對山地自壓管網(wǎng)進行管徑優(yōu)化;程浩森等[10]基于布谷鳥算法,對城鎮(zhèn)環(huán)狀水管管徑進行優(yōu)化。但是,在上述的仿真解算中,多將瓦斯流動視為不可壓縮流動,導(dǎo)致仿真結(jié)果與實際存在偏差,此外,上述研究也依然無法系統(tǒng)的實現(xiàn)抽采優(yōu)化方案智能決策。為此,利用圖論原理,構(gòu)建二元瓦斯管網(wǎng)解算模型與遺傳算法管徑優(yōu)化模型,為瓦斯抽采管徑優(yōu)化提供思路。

      1 瓦斯抽采管網(wǎng)數(shù)學(xué)模型構(gòu)建

      基于圖論原理構(gòu)建瓦斯抽采管網(wǎng)圖論模型,以管網(wǎng)瓦斯-空氣混合流動模型為基礎(chǔ),結(jié)合管段流量法,實現(xiàn)已知管徑下的復(fù)雜管網(wǎng)解算,為管徑優(yōu)化方案的效果預(yù)測與智能決策提供依據(jù)。

      1.1 瓦斯抽采管網(wǎng)關(guān)鍵參數(shù)

      1 個瓦斯抽采系統(tǒng)通常有上千個瓦斯抽采鉆孔??梢圆捎镁仃噥斫y(tǒng)一描述各鉆孔的開閉狀態(tài)。礦井瓦斯抽采鉆孔位置及開閉矩陣Ai×j可表示為:

      式中:aij為i 抽采區(qū)域j 號鉆孔,當(dāng)aij=0 時,表示鉆孔為關(guān)閉狀態(tài)或者鉆孔不存在,aij=1 時,表示鉆孔為開啟狀態(tài)。

      礦井瓦斯抽采鉆孔的瓦斯體積分?jǐn)?shù)矩陣Xi×j為:

      礦井瓦斯抽采鉆孔的混合流量矩陣Mi×j為:

      由混合流量M 與瓦斯抽采體積分?jǐn)?shù)X,瓦斯抽采純流量Mc可表示為:

      礦井瓦斯抽采鉆孔的實際抽采純瓦斯流量矩陣Mai×j可表示為:

      在實際生產(chǎn)中,瓦斯抽采鉆孔數(shù)量龐大,一對一管理十分困難,通常以1 個區(qū)域的組鉆孔為1 個抽采節(jié)點進行解算和調(diào)控,礦井瓦斯抽采節(jié)點實際抽采混合流量矩陣P(M)可表示為:

      式中:E 為單位矩陣。

      1.2 圖論模型

      瓦斯抽采管網(wǎng)從結(jié)構(gòu)上主要可以分為3 個部分:氣源端、管網(wǎng)管路、以抽采泵為動力的氣體出口端。使用圖論理論抽象描述礦井瓦斯抽采管網(wǎng),建立節(jié)點、邊及其屬性構(gòu)成的瓦斯抽采網(wǎng)絡(luò),將瓦斯抽采泵作為圖的頂點,管網(wǎng)管路作為圖的邊,邊的方向等于氣體流動方向,管網(wǎng)的交點為圖的節(jié)點。由于支管直接與鉆場相連,鉆場內(nèi)的鉆孔結(jié)構(gòu)相似且數(shù)量龐大,因此可以將鉆場中的支管及其連接鉆孔等效處理,作為瓦斯抽采氣源端節(jié)點。

      由圖論原理,1 個有向網(wǎng)絡(luò)圖的最多回路數(shù)、節(jié)點數(shù)、邊數(shù),三者之間的關(guān)系如下:

      式中:n 為邊數(shù);m 為節(jié)點數(shù);c 為獨立環(huán)路數(shù)。

      相較于礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò),瓦斯抽采管網(wǎng)通常為樹狀管網(wǎng),其管網(wǎng)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性更強。在樹狀管網(wǎng)中,獨立環(huán)數(shù)為0,則有:

      根據(jù)圖論理論,可使用有向圖的關(guān)聯(lián)矩陣來表示管網(wǎng)中,節(jié)點與邊的結(jié)構(gòu)關(guān)系:令A(yù)(G)=(am×(m-1))為礦井瓦斯管網(wǎng)關(guān)聯(lián)矩陣,am×(m-1)定義如下:

      根據(jù)基爾霍夫第一定律,將節(jié)點流量平衡方程用矩陣形式描述:

      式中:Qb為b 階流量列陣;q 為N 階節(jié)點流量列陣。

      1.3 管網(wǎng)瓦斯-空氣混合流動模型

      1.3.1 邊界條件

      煤層管網(wǎng)瓦斯抽采過程實際上是瓦斯-空氣二元氣體混合流動輸運的過程:由于抽采負(fù)壓的存在,煤層瓦斯伴生從巷道壁內(nèi)泄漏的空氣被引流到鉆孔,鉆孔內(nèi)的瓦斯-空氣混合氣體在負(fù)壓引流的作用下匯入管網(wǎng)系統(tǒng)直至地面。管網(wǎng)中輸入的混合氣體流量與抽采氣源端的負(fù)壓有關(guān)[11],建立抽采氣源端負(fù)壓對瓦斯純流量和空氣流量的邊界條件:

      式中:Ma為節(jié)點空氣質(zhì)量流量,kg/s;ρ 為節(jié)點混合氣體密度,kg/m3;patm為大氣壓力,0.101 MPa;p為抽采壓力(絕對壓力),MPa;R 為漏風(fēng)阻,MPa11/7·d,在穩(wěn)定狀態(tài)下,可視為常數(shù);Mg為節(jié)點純瓦斯質(zhì)量流量,kg/s;a、b 為負(fù)壓瓦斯抽采作用常數(shù)。

      管網(wǎng)出口邊界處應(yīng)滿足瓦斯抽采泵的運行特性:

      式中:psub為抽采泵入口處的氣體壓力,Pa;Msub為抽采泵入口處的混合氣體流量,m3/s。

      1.3.2 氣體管道流動規(guī)律

      在礦井瓦斯抽采管網(wǎng)系統(tǒng)中,氣體的流動運移會造成阻力損失,損失的大小直接影響瓦斯抽采鉆孔上的抽采負(fù)壓,因此可以通過控制瓦斯抽采管路的阻力損失來控制抽采負(fù)壓的大小。瓦斯抽采管道的阻力損失主要由沿程阻力和局部阻力2 部分造成,只考慮沿程阻力[12],有:

      式中:pk為出口端k 節(jié)點抽采絕對壓力,Pa;L為管段長度,m;pj為入口端j 節(jié)點抽采絕對壓力,Pa;Z 為氣體壓縮系數(shù);T0為氣體溫度,K;M 為管段內(nèi)混合氣體流量,kg/s;R0為管段內(nèi)抽采氣體常數(shù),kJ/(kg·K);d 為管段的管道內(nèi)徑,m;λ 為管段的沿程阻力系數(shù)。

      在通常的工程應(yīng)用中,按照局部阻力為沿程阻力的15%計算,則可知圖模型中管道的阻力損失:

      式中:△p 為模型中管道的阻力損失;△p′ 為模型中管道的沿程阻力損失。

      1.4 礦井抽采管網(wǎng)解算模型

      利用圖論原理,可以將節(jié)點流量平衡方程轉(zhuǎn)化為以管段流量為變量的方程組。這種以管段流量為未知量進行管網(wǎng)解算的方法稱為管段流量法。

      瓦斯抽采是1 個強耦合,時變性的過程。在瓦斯抽采中,抽采負(fù)壓的變化會引起氣源端抽采流量的變化,而氣源端流量變化導(dǎo)致的管段流量變化,會引起管段阻力的變化,從而直接改變抽采負(fù)壓。利用樹狀管路的特性,以及瓦斯抽采中負(fù)壓對抽采的影響規(guī)律,對確定的非線性方程迭代逼近,實現(xiàn)復(fù)雜非線性方程組求解,從而求解瓦斯抽采管網(wǎng)參數(shù)。瓦斯抽采管網(wǎng)解算流程如圖1。

      2 管徑優(yōu)化下的目標(biāo)函數(shù)與約束條件

      對瓦斯抽采的調(diào)控,通常會通過閥門調(diào)控和改變抽采管路的管徑,來達(dá)到對管網(wǎng)阻力以及抽采負(fù)壓的調(diào)控。改變管徑調(diào)控適用于瓦斯抽采管路的設(shè)計和改造期,通過選用合適的管徑,改變管網(wǎng)各支路阻力,改變抽采負(fù)壓,達(dá)到對抽采系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)控的作用,其缺點是成本較高,且無法做到及時調(diào)控;閥門調(diào)控具有靈活及時的優(yōu)點,但是閥門調(diào)控為增阻調(diào)控,會使管網(wǎng)阻力變大,瓦斯抽采效率變低,也無法取得相比改變管徑更為綠色經(jīng)濟的抽采效果。為此,以標(biāo)準(zhǔn)管徑為決策變量,管網(wǎng)投資為目標(biāo)函數(shù),建立管網(wǎng)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,通過改變管網(wǎng)管徑,優(yōu)化瓦斯抽采管網(wǎng),提高抽采效果。

      2.1 目標(biāo)函數(shù)

      取管網(wǎng)一次性投資為目標(biāo)函數(shù),為各管段投資成本總和:

      式中:F 為管網(wǎng)一次性投資,元;i 為管網(wǎng)管段編號;N 為管網(wǎng)管段數(shù);Li為第i 管段的長度,m;Ci為管道造價系數(shù)。

      2.2 約束條件

      2.2.1 工作壓力約束

      抽采管網(wǎng)抽采節(jié)點壓力不得低于瓦斯抽采允許的最小負(fù)壓,不得高于瓦斯抽采允許的最大負(fù)壓。

      式中:pi為抽采節(jié)點的抽采壓力,Pa;pmin為抽采節(jié)點抽采壓力允許的最小壓力;pi為抽采節(jié)點的抽采壓力允許的最大壓力,Pa。

      2.2.2 管徑約束

      干管管徑大于支管管段管徑,混合氣體流動經(jīng)過的前一段管徑不大于后一段管徑,管徑為抽采管網(wǎng)常用標(biāo)準(zhǔn)管徑。

      2.3 決策變量

      以瓦斯抽采管路直徑為決策變量,在管徑優(yōu)化中采用的是抽采管網(wǎng)常用標(biāo)準(zhǔn)管徑,為離散變量。對決策變量編碼,決策變量D=[d1d2… dn]T對應(yīng)的染色體編碼為X=[x1x2… xn]T,編號對應(yīng)于管路直徑與單位造價。

      3 遺傳算法尋優(yōu)

      遺傳算法是1 種借鑒于生物學(xué)中進化規(guī)律設(shè)計提出的,使復(fù)雜問題中決策變量的隨機解,通過反復(fù)的遺傳進化,趨近于最優(yōu)解的尋優(yōu)方法。其原理是:首先對決策變量進行編碼處理,并進行染色體翻譯,其次隨機生成初始種群,根據(jù)種群中個體的適應(yīng)度值進行選擇、交叉、變異等操作,循環(huán)迭代,找到滿足條件的最優(yōu)解,從而實現(xiàn)全局優(yōu)化搜索。遺傳算法尋優(yōu)原理圖如圖2。

      3.1 種群的初始化和適應(yīng)度函數(shù)

      1)種群的初始化。管網(wǎng)的商用標(biāo)準(zhǔn)管徑為離散變量。采用整數(shù)編碼的方式,對管網(wǎng)管徑隨機整數(shù)賦值。遺傳算法通常使用Matlab 實現(xiàn),可以利用Function 函數(shù)將單位造價與管徑對應(yīng)。

      2)適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度評價函數(shù)由目標(biāo)函數(shù)管網(wǎng)造價和約束條件的懲罰因子2 部分組成。選用罰函數(shù)法對約束條件進行處理。利用管網(wǎng)解算模型,結(jié)合抽采條件求解適應(yīng)度函數(shù),對管徑調(diào)節(jié)取值,進而產(chǎn)生下一代個體。

      模型具體適應(yīng)度函數(shù)如下:

      式中:M1為氣源端負(fù)壓懲罰因子;M2為目標(biāo)函數(shù)懲罰因子;M3為管徑大小懲罰因子;L 為管段長度矩陣;S 為管段單價矩陣。

      3.2 遺傳進化過程

      遺傳算法的遺傳進化主要包括選擇、交叉和變異等過程。

      1)選擇過程。根據(jù)個體適應(yīng)度值的大小,從上一代種群中選出適應(yīng)環(huán)境的優(yōu)良個體組成下一代種群,或作為父輩繁衍得到新個體。

      2)交叉過程。即基因重組。在種群中隨機選擇2個個體作為父輩,隨機選擇交換位置進行染色體交換,交換后產(chǎn)生新個體。

      3)變異過程。改變個體基因。變異過程可以增加決策變量解空間,避免求解陷入局部最優(yōu)解。本研究以變異概率Pm選擇變異個體及變異位置,隨機產(chǎn)生新基因并替換原基因。

      4 工程試驗及效果評價

      通過對劉莊煤礦瓦斯抽采數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)劉莊煤礦瓦斯抽采存在負(fù)壓過高,漏氣風(fēng)量大,抽采濃度過低等問題。根據(jù)劉莊煤礦西側(cè)抽采區(qū)鉆孔的分布位置,以及煤礦實際生產(chǎn)對抽采區(qū)的管理劃分,將劉莊瓦斯抽采系統(tǒng)劃分為7 個進氣區(qū)域,提取瓦斯抽采管網(wǎng)相關(guān)參數(shù),建立劉莊煤礦瓦斯抽采管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)圖論模型。節(jié)點1~節(jié)點7 為7 個進氣區(qū)域,瓦斯-空氣混合氣體由氣源端節(jié)點進氣匯合為混合氣體,經(jīng)過抽采支管,由m 號干管流入14 號抽采泵節(jié)點。瓦斯抽采管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)圖如圖3。

      其關(guān)聯(lián)矩陣A(G)為:

      流速法為劉莊煤礦原設(shè)計使用的管徑方案,利用管網(wǎng)解算模型,計算出了各節(jié)點的壓力以及管段流量?,F(xiàn)以遺傳算法優(yōu)化管徑,經(jīng)過試算,確定遺傳算法基本參數(shù):群體規(guī)模NIND=20,最大遺傳代數(shù)MAXGEN=50,交叉概率Pc=0.8,變異概率Pm=0.005。用MATLAB 編程進行求解,解算每一代種群對應(yīng)的管網(wǎng)狀態(tài),并作為遺傳進化的依據(jù),最終尋優(yōu)得到優(yōu)化管徑,該管徑下管網(wǎng)理論工況參數(shù)見表1。

      表1 不同方法優(yōu)化結(jié)果對照表Table 1 Comparison table of optimization results for different methods

      經(jīng)過管網(wǎng)解算、計算2 方案間目標(biāo)函數(shù)并相互比較,優(yōu)化后的管徑更合理。使用流速法計算管網(wǎng)管徑,管網(wǎng)投資為69.8 萬元;遺傳算法優(yōu)化后管網(wǎng)投資為21.5 萬元,僅占優(yōu)化前費用的30.8%,比原設(shè)計節(jié)省了48.3 萬元,大大降低投資成本。表1 中可得,流速法得到的管徑組合,其氣源端抽采負(fù)壓過大,均超過了20 kPa;遺傳算法優(yōu)化后的管徑組合,其氣源端抽采負(fù)壓能夠保持在合理的范圍內(nèi)。此外,從漏氣風(fēng)量上來比較,遺傳算法優(yōu)化后的管徑組合產(chǎn)生的漏氣明顯小于流速法。這說明從經(jīng)濟性和抽采效果2 方面,遺傳算法都優(yōu)于工程中常用的流速法。

      5 結(jié) 語

      1)根據(jù)抽采系統(tǒng)各項特性建立了有向圖論模型,對節(jié)點賦值濃度與流量參數(shù),對邊賦值管路長度與管徑參數(shù),使用關(guān)聯(lián)矩陣表示節(jié)點流量平衡方程,建立節(jié)點參數(shù)與邊參數(shù)的關(guān)系式,有利于瓦斯抽采管網(wǎng)機器解算。

      2)瓦斯抽采管網(wǎng)為特定的樹狀管網(wǎng)。管段流量法可以更好地利用樹狀管路的特性,以及瓦斯抽采中負(fù)壓對抽采的影響規(guī)律,對確定的非線性方程迭代逼近,實現(xiàn)復(fù)雜瓦斯抽采管網(wǎng)解算。

      3)根據(jù)煤礦瓦斯抽采管網(wǎng)的特點,以管網(wǎng)管徑為決策變量,管網(wǎng)投資為目標(biāo)函數(shù)建立了瓦斯抽采管網(wǎng)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,并利用遺傳算法進行求解,得到了劉莊管徑優(yōu)化方案。優(yōu)化后抽采端的抽采負(fù)壓滿足抽采要求,管網(wǎng)成本減少48.3 萬元。從經(jīng)濟性和抽采效果兩方面指標(biāo)與原方案進行對比,表明“管網(wǎng)解算-遺傳算法尋優(yōu)”的瓦斯抽采管網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)可以運用于實際生產(chǎn)。

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