WO2015108121A1 - 石炭の自然発火予測方法 - Google Patents

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    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
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    • C10L—FUELS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NATURAL GAS; SYNTHETIC NATURAL GAS OBTAINED BY PROCESSES NOT COVERED BY SUBCLASSES C10G OR C10K; LIQUIFIED PETROLEUM GAS; USE OF ADDITIVES TO FUELS OR FIRES; FIRE-LIGHTERS
    • C10L5/00—Solid fuels

Definitions

  • the present invention relates to a method for predicting spontaneous combustion of coal.
  • coal may be stored in a coal storage facility as a coal layer (coal pile, pile).
  • a coal layer coal pile, pile
  • the coal is generally stored as a pile for about two weeks to one month.
  • Coal generates heat (natural heat generation) even at room temperature. This exotherm is caused by a slow oxidation reaction (low temperature oxidation reaction) caused by oxygen in the atmosphere.
  • this heat generation proceeds and the ignition temperature of coal is reached, the coal may ignite (spontaneous ignition) and a fire accident may occur.
  • Patent Documents 1 to 3 describe techniques for predicting the temperature in the pile (heat generation, spontaneous ignition).
  • Patent Document 1 states that “insert a plurality of gas sampling pipes into a coal bed of a coal storage facility, and measure the composition of gas generated from the coal collected through the sampling pipes. Is used to detect signs of spontaneous combustion of coal.
  • Patent Document 2 (Claim 1, paragraphs [0014], [0015], etc.) describes the following technique. Substances such as ammonium carbonate monohydrate are mixed in the coal (3) stored in the coal storage facility. When the stored coal (3) is oxidized and the temperature inside the coal bed rises and exceeds about 60 ° C., the mixed ammonium carbonate monohydrate is decomposed and ammonia gas is generated. Thereby, the heat storage temperature inside the stored coal (3) can be known.
  • Patent Document 3 states that “a plurality of temperature measuring robots (1) are regularly arranged in a coal storage yard at predetermined intervals, and if the temperature reaches the spontaneous ignition temperature, the point is It is specified, and water is injected from a water injection nozzle provided in advance at that point, and then cooled to prevent spontaneous ignition.
  • the temperature in the pile is predicted by measuring the temperature and gas in the pile after the pile is created (after the pile). Therefore, it is necessary to put a pile in order to predict the temperature in the pile. Since the height of the pile is, for example, 10 m to 15 m, it takes cost and labor to form the pile.
  • an object of the present invention is to provide a method for predicting spontaneous combustion of coal, in which the time and position when the coal reaches the spontaneous ignition temperature can be predicted without the need for actual piles.
  • the present invention is a method for predicting spontaneous combustion of coal that constitutes a coal layer in a coal storage facility.
  • the spontaneous ignition prediction method includes: a physical property value determining step for determining a physical property value of the coal; and a predicted value of a temporal change in temperature distribution in the coal bed based on the physical property value determined in the physical property value determining step.
  • a temperature distribution predicted value determination step for determining a temperature distribution predicted value by analysis.
  • FIG. 1 is a cross-sectional view of a pile 1.
  • FIG. 2 is a diagram showing a flow of the spontaneous ignition prediction method S1.
  • FIG. 3 is a graph showing the relationship between the flow velocity and the pressure loss (in the case of coal B).
  • FIG. 4 is a graph showing measured values of oxygen consumption rate (in the case of coal A).
  • FIG. 5 is a graph showing measured values of oxygen consumption rates (in the case of coal B).
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between relative pressure and equilibrium moisture (in the case of coal A).
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between relative pressure and equilibrium moisture (in the case of coal B).
  • FIG. 8 is a graph showing the relationship between the number of coal storage days and the temperature (in the case of coal A).
  • FIG. 9 is a graph showing the relationship between the number of coal storage days and the temperature (in the case of coal B).
  • FIG. 10 is a diagram showing an analysis result of the oxygen concentration distribution on the 24th day (in the case of coal A).
  • FIG. 11 is a diagram showing an analysis result of the oxygen concentration distribution on the 24th day (in the case of coal B).
  • FIG. 12 is a diagram showing an analysis result of the temperature distribution on the 24th day (in the case of coal A).
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an analysis result of the temperature distribution on the 24th day (in the case of coal B).
  • FIG. 14 is a diagram showing actual measurement results of the temperature distribution on the 24th day (in the case of coal B).
  • the pile 1 is a pile of coal (a pile of coal, a pile of coal, a packed bed of coal).
  • the pile 1 is a coal storage pile formed when coal is stored (coal storage).
  • the pile 1 is formed (formed) by a stacker facility.
  • the stacker facility is a facility for stacking coal on a coal storage site, and is a facility for dropping coal onto the coal storage site and stacking the coal.
  • the pile 1 is provided in a coal storage facility such as an office that uses coal.
  • This pile 1 generates heat due to the oxidation reaction of coal. Details of the heat generation are as follows (a) to (d).
  • Air atmosphere
  • C The temperature of coal rises by this oxidation reaction.
  • the pile 1 When the pile 1 is heated to some extent (before the coal is ignited), the pile 1 is paid out.
  • the payout of the pile 1 is, for example, to break the pile 1 in order to use the coal, and for example, to break the pile 1 without using the coal (the pile 1 is then rebuilt).
  • the temperature at which the pile 1 is discharged is, for example, about 60 ° C.
  • the payout days of the pile 1 (the number of days from when the pile 1 is established until the payout is performed) is, for example, about 2 weeks to about 1 month.
  • This pile 1 has a mountain shape.
  • the shape of the pile 1 is, for example, a cone (such as a cone or a pyramid), a trapezoid (such as a truncated cone or a truncated pyramid), and a mountain range, for example.
  • the cross-sectional shape of the pile 1 is a mountain shape.
  • the cross-sectional shape of the pile 1 is, for example, a triangle, and is, for example, a trapezoid.
  • the “cross section” is a plane perpendicular to the horizontal plane, and is a plane passing through the highest portion of the pile 1. Below, the case where the shape of the pile 1 is a cone shape (the cross-sectional shape of the pile 1 is a triangle) is demonstrated.
  • a direction parallel to the bottom of the cross section of the pile 1 is defined as a left-right direction X.
  • the height h of the pile 1 is about 10 m to 15 m.
  • the part 1 a is a skirt part of the pile 1.
  • part 1a is the lower end part of the cross section of the pile 1, and the left-right direction X outer side edge part.
  • the part 1b is the middle abdomen of the pile 1.
  • part 1b is an up-down direction center part of the cross section of the pile 1, and the left-right direction X outer side edge part.
  • Site 1 c is the top of pile 1.
  • the part 1 c is the upper end of the cross section of the pile 1.
  • the part 1d is the central part of the cross section of the pile 1.
  • the part 1d is the central part in the vertical direction and the central part in the horizontal direction X of the cross section of the pile 1.
  • the site 1 e is the bottom of the cross section of the pile 1.
  • part 1e is the lower end part of the cross section of the pile 1, and the left-right direction X center part.
  • This pile 1 is made of coal.
  • coal There are various brands of coal. Depending on the brand of coal, the ratio of the substances that make up the coal varies. Coal is composed of carbon, oxygen, hydrogen, nitrogen, sulfur, moisture, and inorganic content (ash). Coal with a higher ratio of oxygen to carbon atoms in the coal (O / C ratio) is more likely to generate heat. Examples of coal include coal A and coal B shown in Table 1. Coal B has a higher O / C ratio than coal A (highly exothermic). Coal B has a higher moisture content than coal A. In addition, the moisture [%] in Table 1 is the ratio of the mass of moisture to the mass of coal.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 (see FIG. 2) is a method for predicting the heat generation of the coal constituting the pile 1.
  • the pile 1 will be described with reference to FIG. 1, and the spontaneous ignition prediction method S1 will be described with reference to FIG.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 is a method for predicting spontaneous ignition of coal by predicting a temporal change (heat generation characteristic) of the temperature distribution in the pile 1 by analysis (numerical analysis, calculation, simulation).
  • the spontaneous ignition prediction method S1 is a method for predicting when and how a part of the pile 1 generates heat.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 performs the above prediction based on the physical property value of coal (refer to a physical property value determination step Sp described later).
  • the spontaneous ignition prediction method S1 In the spontaneous ignition prediction method S1, it is not necessary to directly measure the pile 1 information (temperature, gas components, etc.). Therefore, the spontaneous ignition prediction method S1 does not need to be performed after the pile 1 is created.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 is performed before the pile 1 is set.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 may be performed while the pile 1 is being created or after the pile 1 is being created.
  • the temperature in the pile 1 (temperature rise) depends on the heat generated by the oxidation reaction of coal, the heat conduction in the pile 1, and the heat taken away from the coal by desorption (evaporation) of water. Therefore, in the spontaneous ignition prediction method S1, a heat generation rate determination S10, an effective thermal conductivity determination S40, and an evaporation heat amount determination S50 are performed.
  • heat generation rate S10 the heat generation rate of coal due to oxidation reaction is determined (estimated).
  • the heat generation rate of coal due to the oxidation reaction is derived from the reaction rate of the oxidation reaction. This reaction rate depends on the oxygen concentration in the pile 1. Therefore, in the heat generation rate determination S10, an oxygen concentration determination S20 and a reaction rate determination S30 are performed.
  • the oxygen concentration distribution in the pile 1 is determined.
  • the oxygen concentration distribution in the pile 1 is derived from the pressure loss at each part in the pile 1 (details will be described later).
  • the pressure loss depends on the particle size of the coal.
  • the pressure loss also depends on the flow rate of air through the coal particles. Therefore, in the oxygen concentration determination S20, a particle size distribution determination step S21, a ventilation resistance coefficient determination step S22, a pressure loss determination step S23, and an oxygen concentration determination step S24 are performed.
  • the particle size distribution determining step S21 is a step of determining the particle size distribution of the coal in the pile 1.
  • step is omitted, and “determination of particle size distribution” is described (the same applies to other steps).
  • the particle size distribution determining step S21 the filling state of the coal particles in the pile 1 is grasped.
  • the particle size of coal varies depending on the site in the pile 1 (has a wide particle size distribution). For example, when the pile 1 has a conical shape, coal having a large particle diameter tends to gather at the skirt (part 1a).
  • the necessity of determining the particle size distribution is as follows. There is an Ergun equation as an empirical equation for predicting pressure loss in the packed bed. The Ergun formula can be applied when the particle diameter is uniform.
  • the method for determining the particle size distribution in the particle size distribution determining step S21 includes an experiment (experimental method) and an analysis (analysis method).
  • the particle size distribution of the pile 1 is determined by actually measuring the particle size distribution of the minipile.
  • the mini-pile is a test pile that simulates the pile 1 (actual).
  • the size of the minipile is smaller than that of the pile 1 and can be manufactured, for example, in a laboratory.
  • the height of the mini pile is, for example, 1/10 of the height h of the pile 1 (for example, when the height h of the pile 1 is 15 m, the height of the mini pile is 1.5 m).
  • the particle size distribution of the pile 1 is estimated by actually measuring the particle size distribution of the mini pile.
  • the particle size distribution is measured, for example, as follows. A coal particle group is collected from each part (referred to as parts 1a to 1e) of the mini pile corresponding to the parts 1a to 1e of the pile 1. Then, the average particle diameter is measured for each collected particle group.
  • the parts where the particle diameter was collected and measured were the minipile parts 1a to 1e.
  • the site where the measurement is performed need not be the sites 1a to 1e.
  • the part where the measurement or the like is performed may be only a part of the parts 1a to 1e, for example, or may be a part other than the parts 1a to 1e.
  • the number of parts where measurement or the like is performed may be 4 or less, or 6 or more.
  • the estimated value may be calculated at (part). The same applies to ( ⁇ ) to ( ⁇ ) when measurement, analysis, etc. are performed in steps other than the particle size distribution determination step S21.
  • the particle size distribution in the pile 1 is determined by analysis.
  • An analysis for determining the particle size distribution includes, for example, a DEM simulation (DEM: Discrete Element Element Method).
  • the particle size distribution determining step S21 includes an experiment and an analysis. Similarly, the following can be said for each step described below.
  • what is determined by analysis may be determined by experiment if it can be determined by experiment.
  • what is determined by experiment may be determined by analysis if it can be determined by analysis.
  • when known information such as information previously examined by others
  • neither experiment nor analysis is performed. May be determined.
  • the temperature distribution predicted value determined in the temperature distribution predicted value determination step S60 described later is always determined by analysis.
  • the ventilation resistance coefficient determination step S22 is a step of determining the ventilation resistance coefficient k.
  • the airflow resistance coefficient k is determined from the relationship between the flow velocity of gas (air) passing through the coal particle group having a certain particle diameter (at a certain site) and the pressure loss.
  • the ventilation resistance coefficient k is a coefficient (constant) in the relational expression between the flow velocity and the pressure loss.
  • the ventilation resistance coefficient k varies depending on the portion in the pile 1.
  • the parts where the airflow resistance coefficient k is determined are, for example, the parts 1a to 1e.
  • the ventilation resistance coefficient k is determined by experimental measurement.
  • the measurement and determination of the ventilation resistance coefficient k are performed, for example, as in the following (S22-a) to (S22-e).
  • S22-a A system filled with coal of a certain particle diameter (coal at a certain part, for example, coal at the part 1a of the minipile) is prepared.
  • This system includes a tube and a packed bed (a coal particle group, a coal particle group) in the tube.
  • the cylinder is preferably a cylinder.
  • Dry air is introduced from one end (inlet, for example, lower end) in the axial direction of the cylinder, and dried air is discharged from the other end (outlet, for example, upper end). Thereby, dry air passes through the packed bed.
  • the pressure loss of air in the packed bed (pressure loss ⁇ P / L) is obtained from the pressure difference ( ⁇ P) between the inlet and outlet and the length (L) of the packed bed.
  • a plurality of pressure losses ⁇ P / L are obtained using the value of the flow velocity (flow velocity u) of the dry air passing through the packed bed as a parameter. From this measurement result, the ventilation resistance coefficient k is obtained.
  • the airflow resistance coefficient k is measured for each of a plurality of particle diameters (for example, the minipile portions 1b to 1e).
  • FIG. 3 is a graph showing the relationship between the flow velocity u and the pressure loss ⁇ P / L for each of the parts 1a, 1b and 1c of the coal B minipile. As shown in this graph, the following relationship is established between the flow velocity u and the pressure loss ⁇ P / L.
  • ⁇ P / L k ⁇ u
  • k is a ventilation resistance coefficient [Pa / m 2 / s], which is an inclination of the graph of FIG.
  • the pressure loss determination step S23 is a step for determining the pressure loss ⁇ P / L.
  • the pressure loss ⁇ P / L is determined for each of a plurality of particle sizes (a plurality of parts, for example, parts 1a to 1e).
  • the pressure loss ⁇ P / L is determined based on the ventilation resistance coefficient k determined in the ventilation resistance coefficient determination step S22 and the flow velocity u that changes with time according to the temperature change of the coal.
  • the details of the “flow rate u that changes with time” are as follows. For example, when the temperature in the pile 1 rises, the volume of air expands.
  • the pressure loss ⁇ P / L is determined using the ventilation resistance coefficient k. Thereby, the change with time of the pressure loss ⁇ P / L according to the change with time of the flow velocity u can be estimated.
  • the “flow rate u that changes with time” can be predicted as follows.
  • the temperature difference between the temperature of the pile 1 and the temperature of the air causes a difference in the density of the air (higher temperature is lower than low temperature). Due to this density difference, in the initial stage when the pile 1 is formed, air flows into the pile 1 from outside the pile 1. Therefore, from the relationship between this density difference and pressure loss ⁇ P / L (pressure loss ⁇ P / L not considering the flow rate u that changes with time, pressure loss ⁇ P / L based on the particle diameter), the initial stage where the pile 1 was formed It is possible to predict the flow velocity u of air in the pile 1 (initial flow velocity u). Based on this initial flow velocity u, the flow velocity u after the “certain time” has elapsed since the pile 1 was formed is predicted. Then, the flow velocity u is repeatedly predicted while changing the “certain time”. As a result, the “flow rate u changing with time” can be predicted.
  • the oxygen concentration determination step S24 is a step of determining the oxygen concentration distribution (air state) in the pile 1.
  • the oxygen concentration distribution is predicted (estimated) by analysis.
  • the oxygen concentration in the pile 1 is derived from the pressure loss ⁇ P / L in the pile 1.
  • the pressure loss ⁇ P / L varies depending on the particle diameter of coal (depending on the portion in the pile 1). Therefore, in the oxygen concentration determination step S24, the particle size distribution determined in the particle size distribution determination step S21 and the pressure loss ⁇ P / L determined in the pressure loss determination step S23 (pressure loss ⁇ P / L at a certain particle size). Based on the above, the oxygen concentration distribution is determined.
  • the reaction rate of the oxidation reaction of the coal in the pile 1 is determined.
  • the heat generation rate of coal is derived from the reaction rate of the oxidation reaction. Further, the oxidation reaction is deactivated (described later). Therefore, in the determination S30 of the reaction rate or the like, an inactivation characteristic determination step S31, various physical property value determination steps S32, a reaction rate determination step S33, and an exothermic rate determination step S34 are performed.
  • the deactivation characteristic determination step S31 is a step of determining the deactivation characteristic of the reaction rate of the oxidation reaction of coal (ascertaining deactivation behavior). Deactivation occurs as follows. By the oxidation reaction, an oxide film is formed on the surface of the coal. As a result, the reaction rate of the oxidation reaction decreases as the oxidation reaction proceeds. This deactivation is a phenomenon similar to coal weathering. Since the oxidation reaction proceeds by the consumption of oxygen by coal, the reaction rate of the oxidation reaction can be organized by the oxygen consumption rate (OCR: Oxygen Consumption Rate). The oxygen consumption rate is measured by experiment.
  • OCR Oxygen Consumption Rate
  • the oxygen consumption rate is measured and determined, for example, as in the following (S31-a) to (S31-d).
  • S31-a Coal (coal sample) and dry air are placed in a container (for example, a plastic container), and the container is sealed.
  • S31-b The inside of the container is held at 30 ° C. for 1 hour.
  • S31-c Thereafter, the oxygen concentration (gas composition) in the container is measured.
  • the oxygen consumption rate (measured value of the oxygen consumption rate) OCR 0 is obtained from the oxygen decrease amount based on the decrease amount of the oxygen concentration, the coal sample weight, and the measurement time by the following equation.
  • OCR 0 Oxygen reduction amount [mg] / (coal sample weight [g] ⁇ measurement time [day])
  • FIGS. 4 and 5 are graphs showing the relationship between the oxygen consumption rate and the cumulative oxygen amount.
  • the cumulative oxygen amount on the horizontal axis of the graph is the cumulative amount of oxygen decrease, and is the amount of oxygen accumulated in coal due to the oxidation reaction.
  • FIG. 4 shows the measurement result of coal A
  • FIG. 5 shows the measurement result of coal B. The following can be understood from the graphs of FIGS. 4 and 5.
  • the oxygen consumption rate differs depending on the brand of coal (for example, between coal A and coal B). The higher the O / C ratio (coal B than coal A), the faster the oxygen consumption rate.
  • the various physical property value determination step S32 is a step of determining physical property values (physical property values other than the deactivation characteristics) of coal used in the reaction rate determination step S33 and the heat generation rate determination step S34.
  • the physical property values of coal determined in the various physical property value determination step S32 are the activation energy ⁇ E, the reaction order n, the solid density ⁇ s , the heat generation amount H, and the porosity ⁇ in the pile 1. These physical property values are determined by measurement of coal or minipile.
  • the reaction rate determination step S33 is a step of determining (estimating by analysis) the reaction rate of the coal oxidation reaction (low-temperature oxidation reaction rate OCR).
  • the low-temperature oxidation reaction rate OCR depends on the oxygen concentration C, the temperature T, and the like. These relationships can be expressed by the following equation (Arrhenius equation).
  • OCR OCR 0 ⁇ exp [( ⁇ ⁇ E / R) (1 / T ⁇ 1 / T 0 )] ⁇ (C / 21) n
  • OCR 0 Actual value of oxygen consumption rate [mg-O 2 / (g ⁇ day)]
  • ⁇ E activation energy [kJ / mol]
  • R Gas constant [kJ / (mol ⁇ K)]
  • T Temperature [K]
  • T 0 Initial temperature [K]
  • C Oxygen concentration [mol%]
  • n Reaction order [ ⁇ ]
  • the heat generation rate determination step S34 is a step of determining (estimating by analysis) the heat generation rate (heat generation rate Q) due to the oxidation reaction of coal.
  • the heat generation rate Q is determined based on the low temperature oxidation reaction rate OCR determined in the reaction rate determination step S33. More specifically, in the heat generation rate determination step S34, the heat generation rate Q is based on the low temperature oxidation reaction rate OCR determined based on the oxygen concentration C (oxygen concentration distribution) and the actually measured value OCR 0 (deactivation characteristics) of the oxygen consumption rate. Is determined.
  • the heat generation rate Q is derived from the following equation.
  • the effective thermal conductivity in the pile 1 is determined.
  • the reason for determining the effective thermal conductivity is as follows. Heat generated by the oxidation of coal (more specifically, heat obtained by subtracting heat removed by evaporation of water from heat generated by oxidation) is transferred to the surroundings. Since there are voids between the coal particles in the pile 1, this heat transfer behavior depends on the effective thermal conductivity of the pile 1. Therefore, in the determination S40 of the effective thermal conductivity, a coal thermal conductivity determination step S41 and an effective thermal conductivity determination step S42 are performed.
  • Coal thermal conductivity determination step S41 is a step of determining the thermal conductivity of coal (coal thermal conductivity k s ).
  • the effective thermal conductivity determination step S42 is a step of determining an effective thermal conductivity (effective thermal conductivity k eff [W / (m ⁇ K)]) based on the porosity of the pile 1.
  • the effective thermal conductivity k eff can be organized as a volume average of the thermal conductivity of air (fluid) and the thermal conductivity of coal (solid).
  • the amount of heat taken from the coal by the evaporation (desorption) of water from the coal is determined.
  • the details of evaporation are as follows.
  • the amount of moisture adsorbed on coal depends on the relative pressure (water vapor pressure / saturated water vapor pressure) (depends on the relative humidity). For example, when the temperature of coal rises, water evaporates from the coal, and the evaporated water is released outside the pile 1 (outside the system). As water evaporates from the coal, heat is taken away from the coal. This heat is covered by the amount of heat generated by the coal oxidation reaction.
  • the amount of moisture adsorbed on the coal depends on the adsorption / desorption characteristics (described later).
  • an adsorption / desorption characteristic determination step S51, an atmospheric condition determination step S52, and a heat of evaporation determination step S53 are performed.
  • the adsorption / desorption characteristic determination step S51 is a step of determining the adsorption / desorption characteristics of water with respect to coal. In the adsorption / desorption characteristic determination step S51, the relationship between the relative pressure and the moisture adsorption amount is determined. The adsorption / desorption characteristics vary depending on the brand of coal.
  • the adsorption / desorption characteristics of water with respect to coal are measured, for example, as in the following (S51-a) to (S51-d).
  • S51-a The coal sample is dried under reduced pressure at 107 ° C. for 6 hours.
  • S51-b Thereafter, the coal sample is placed in a container capable of performing pressure operation.
  • S51-c Water vapor is supplied into the container.
  • S51-d The temperature in the container is kept constant, and the relationship between the relative pressure and the moisture adsorption amount is measured.
  • the volume V of the water vapor in the container, the gas constant R, and the temperature T in the container are constant. Therefore, the number of moles n of water molecules adsorbed on the coal sample can be determined from the change in the water vapor pressure P in the container. As a result, moisture [%] in the coal sample can be derived.
  • FIGS. 6 and 7 show the measurement results of the adsorption / desorption characteristics at 40.degree. 6 and 7 are graphs showing the relationship between relative pressure and equilibrium moisture (moisture in a coal sample when water adsorption / desorption on coal is in an equilibrium state).
  • FIG. 6 shows the measurement result of coal A
  • FIG. 7 shows the measurement result of coal B.
  • Atmospheric condition determination step S52 is a step of determining air conditions (atmospheric conditions) in the vicinity of pile 1 (around pile 1 or in pile 1).
  • the atmospheric conditions to be determined are, for example, atmospheric temperature and humidity.
  • the evaporation heat amount determination step S53 is a step of determining the heat of evaporation when water evaporates from the coal.
  • the heat of evaporation determination step S53 the heat of evaporation is determined based on the adsorption / desorption characteristics determined in the adsorption / desorption characteristic determination step S51 and the atmospheric conditions determined in the atmospheric condition determination step S52.
  • the amount of heat of evaporation is determined from the amount of water evaporated from coal [g] and the latent heat of vaporization (2259 [J / g]).
  • the temperature distribution predicted value determination step S60 is a step of determining the predicted value of the temperature distribution in the pile 1 over time (temperature distribution predicted value) by analysis.
  • a temperature distribution predicted value is determined based on the physical property value of coal determined in physical property value determination step Sp (described later).
  • the temperature distribution predicted value is determined based on the heat generation rate Q determined in the heat generation rate determination step S34 (in the heat generation rate determination S10).
  • the temperature distribution predicted value determination step S60 is determined based on the effective thermal conductivity k eff determined in the effective thermal conductivity determination step S42 (in the effective thermal conductivity determination S40).
  • the temperature distribution predicted value determination step S60 the temperature distribution predicted value is determined based on the heat of evaporation determined in the heat of evaporation determination step S53 (in the determination of heat of evaporation S50). In the temperature distribution predicted value determination step S60, the temperature distribution predicted value is determined in consideration of chemical reaction, fluid, heat transfer, and gas diffusion. In the temperature distribution predicted value determination step S60, conditions other than the conditions (relational expressions and values) used in each step described above may be used for the analysis.
  • the “temperature distribution” predicted in the temperature distribution predicted value determination step S60 includes information on the position and temperature of each “plurality of parts” in the pile 1.
  • the “plurality of parts” is set, for example, at intervals of several centimeters (for example, 1 cm intervals) on the top and bottom and the left and right in the cross section of the pile 1.
  • the “plurality of sites” are the sites 1a to 1e (for example, 5 sites) of the pile 1 corresponding to the sites 1a to 1e where coal is extracted from the mini pile in the particle size distribution determination step S21 by experiment.
  • the “plurality of parts” is between the parts 1a to 1e or around the parts 1a to 1e.
  • the “predicted value of change with time” is a predicted value at each of a plurality of times.
  • the interval between the “plural times” is, for example, several hours, for example, one day, or, for example, a plurality of days.
  • the physical property value determining step Sp is a step of determining the physical property value of coal constituting the pile 1.
  • the physical property value determining step Sp includes a particle size distribution determining step S21, a ventilation resistance coefficient determining step S22, a deactivation characteristic determining step S31, various physical property value determining steps S32, a coal thermal conductivity determining step S41, and an adsorption / desorption characteristic determining step. S51 is included.
  • FIG. 8 Result of coal A
  • FIG. 9 Result of coal B
  • the temperature of Coal B which is a high O / C coal (Coal B having a higher O / C ratio than Coal A), is higher than that of Coal A.
  • the temperature rise is remarkable in the part 1a (the part where the coal having a large particle diameter is larger than the other part) compared to the other part.
  • the temperature increase is remarkable in the part 1a during the days of coal storage: Day 0 to Day 6.
  • the number of days of coal storage In the 13th to 30th days, the temperature of the part 1b is higher than that of other parts.
  • the temperature is approximately the same in the region 1b and the region 1c.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 was used to predict (analyze) the oxygen concentration distribution and temperature distribution in the pile 1 on the 24th day of coal storage.
  • the analysis results are shown in FIGS.
  • the triangle shown in FIGS. 10 to 13 is the right half portion of the cross section of the symmetrical pile 1 (the same applies to FIG. 14 described later).
  • the analysis results of the oxygen concentration distribution are shown in FIG. 10 (result of coal A) and FIG. 11 (result of coal B). From this result, it can be seen that the oxygen concentration at the base of the pile 1 (in the vicinity of the portion 1a in FIG. 1) is higher than the other portions.
  • the analysis result of temperature distribution is shown in FIG. 12 (result of coal A) and FIG.
  • the temperature (temperature level) of the high temperature spot (the highest temperature in the pile 1) is about 70 ° C.
  • the position of the high temperature spot is in the vicinity of the middle abdomen (part 1b in FIG. 1). More specifically, the position of the high temperature spot is about 5 m above the lower end (0 m) of the pile 1 and about 11 m outward from the center (0 m) in the left-right direction X of the pile 1 (right side in FIG. 13). Position.
  • the analysis result and the measurement result were compared for the temperature distribution in the pile 1.
  • the number of temperature measurement points is 15, and the interval between the measurement points is 2.5 m in the vertical direction and about 2 to 3 m in the horizontal direction X (see FIG. 1) (above the lower part of the pile 1). Increased spacing).
  • the actual measurement result of the temperature distribution in the pile is shown in FIG. Comparing the analysis result shown in FIG. 13 with the actual measurement result shown in FIG. 14, it can be seen that the position of the high temperature spot (details are described above) and the temperature level (about 70 ° C.) are in good agreement.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 is a method for predicting spontaneous ignition of coal constituting the pile 1 (coal bed in the coal storage facility).
  • the spontaneous ignition prediction method S1 includes a physical property value determining step Sp for determining a physical property value of coal, and a temperature distribution predicted value determining step S60.
  • a temperature distribution predicted value determination step S60 based on the physical property value determined in the physical property value determination step Sp, a temperature distribution predicted value that is a predicted value of the temperature distribution in the pile 1 with time is determined by analysis. It is a step to do.
  • the temperature distribution predicted value determined in the temperature distribution predicted value determination step S60 is determined based on the physical property value of coal. In order to determine the physical property value of coal, it is only necessary to have coal, and it is not necessary to build a real pile 1. Therefore, the cost and labor required to build the pile 1 can be reduced.
  • the temperature distribution predicted value is a predicted value of the temperature distribution in the pile 1 with time. Therefore, if the predicted temperature distribution value is determined, it is possible to predict when the coal reaches the spontaneous ignition temperature (for example, the number of coal storage days) and the position (part) at which the coal reaches the spontaneous ignition temperature. As a result, it is possible to determine the upper limit of the number of coal storage days (upper limit of payout days) in which coal can be stored without spontaneous combustion.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 includes a heat generation rate determination step S34 for determining the heat generation rate Q due to the oxidation reaction of coal.
  • the temperature distribution predicted value determination step S60 the temperature distribution predicted value is determined based on the heat generation rate Q determined in the heat generation rate determination step S34.
  • the temperature change in the pile 1 greatly depends on the heat generated by the oxidation reaction of coal. Therefore, in the above [Configuration 2], the predicted temperature distribution value is determined based on the heat generation rate Q due to the oxidation reaction. Therefore, the temperature distribution predicted value can be predicted more reliably.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 includes an oxygen concentration determination step S24 that determines the oxygen concentration distribution in the pile 1.
  • the heat generation rate Q is determined based on the oxygen concentration distribution determined in the oxygen concentration determination step S24.
  • the heat generation rate Q due to the oxidation reaction of coal greatly depends on the oxygen concentration distribution in the pile 1. Therefore, in the above [Configuration 3], the heat generation rate is determined based on the oxygen concentration distribution. Therefore, the heat generation rate Q can be reliably predicted, and as a result, the temperature distribution predicted value can be predicted more reliably.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 includes a particle size distribution determination step S21 and a pressure loss determination step S23.
  • the particle size distribution determining step S21 is a step of determining the particle size distribution of coal in the pile 1.
  • the pressure loss determination step S23 determines the pressure loss ⁇ P / L of the gas passing through the coal particle group (of a certain part) with a certain particle diameter for each of a plurality of particle diameters (for example, for the parts 1a to 1e). It is a step to decide.
  • the oxygen concentration determination step S24 is based on the particle size distribution determined in the particle size distribution determination step S21 and the pressure loss ⁇ P / L determined in the pressure loss determination step S23. It is a step to determine.
  • the oxygen concentration distribution in the pile 1 depends on the pressure loss ⁇ P / L in the pile 1.
  • the pressure loss ⁇ P / L depends on the particle size of the coal. Therefore, in the above [Configuration 4-1] to [Configuration 4-3], the oxygen concentration distribution is determined based on the pressure loss ⁇ P / L of each of the plurality of particle sizes and the particle size distribution. Therefore, the oxygen concentration distribution can be reliably predicted, and as a result, the heat generation rate Q and the temperature distribution predicted value can be predicted more reliably.
  • Spontaneous ignition prediction method S1 is a method of determining a ventilation resistance coefficient k from a relationship between a flow velocity u of gas passing through a coal particle group having a certain particle diameter (at a certain site) and a pressure loss ⁇ P / L.
  • a coefficient determination step S22 is included.
  • the pressure loss determination step S23 the pressure loss ⁇ P / L is based on the ventilation resistance coefficient k determined in the ventilation resistance coefficient determination step S22 and the flow velocity u that changes with the temperature of coal. To decide.
  • the pressure loss ⁇ P / L of a gas passing through a coal particle group having a certain particle size depends on the flow velocity u of the gas. This flow rate changes with time. Therefore, in the above [Configuration 5-1], the ventilation resistance coefficient k is determined from the relationship between the flow velocity u and the pressure loss ⁇ P / L. In the [Configuration 5-2], the pressure loss ⁇ P / L is determined based on the flow velocity u and the ventilation resistance coefficient k that change with time. Therefore, the pressure loss ⁇ P / L can be reliably predicted, and as a result, the oxygen concentration distribution, the heat generation rate Q, and the temperature distribution predicted value can be predicted more reliably.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 includes a deactivation characteristic determination step S31 that determines the deactivation characteristic of the reaction rate of the oxidation reaction of coal. [Configuration 6] In the heat generation rate determination step S34, the heat generation rate Q is determined based on the deactivation characteristics determined in the deactivation characteristic determination step S31.
  • the heat generation rate Q is determined based on the deactivation characteristics. Therefore, the heat generation rate can be predicted with certainty, and as a result, the temperature distribution predicted value can be predicted with more certainty.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 includes an effective thermal conductivity determination step S42 that determines an effective thermal conductivity k eff based on the porosity in the pile 1.
  • the temperature distribution predicted value determination step S60 determines a temperature distribution predicted value based on the effective thermal conductivity k eff determined in the effective thermal conductivity determination step S42.
  • the heat conduction in the pile 1 depends on the effective heat conductivity k eff based on the porosity in the pile 1. Therefore, in the above [Configuration 7], the predicted temperature distribution value is determined based on the effective thermal conductivity k eff . Therefore, the temperature distribution predicted value can be predicted more reliably.
  • the spontaneous ignition prediction method S1 includes an adsorption / desorption characteristic determination step S51 for determining water adsorption / desorption characteristics for coal, an atmospheric condition determination step S52 for determining atmospheric conditions in the vicinity of the pile 1, and an evaporation heat amount determination step S53. .
  • adsorption / desorption characteristic determination step S51 for determining water adsorption / desorption characteristics for coal
  • an atmospheric condition determination step S52 for determining atmospheric conditions in the vicinity of the pile 1
  • an evaporation heat amount determination step S53 In the evaporation heat quantity determination step S53, water evaporates from the coal based on the adsorption / desorption characteristics determined in the adsorption / desorption characteristic determination step S51 and the atmospheric conditions determined in the atmospheric condition determination step S52. This is a step of determining the amount of heat of evaporation.
  • a temperature distribution predicted value determination step S60 determines a temperature distribution predicted value based on the heat of evaporation determined in the heat of vapor determination step
  • the amount of heat (evaporation heat) taken from the coal when the water in the coal evaporates depends on the adsorption / desorption characteristics and the atmospheric conditions. Therefore, in [Configuration 8-1] and [Configuration 8-2], the predicted temperature distribution value is determined based on the adsorption / desorption characteristics and atmospheric conditions. Therefore, the temperature distribution predicted value can be predicted more reliably.
  • the above embodiment can be variously modified.
  • the order of the steps shown in FIG. 2 may be changed to an order other than the order shown in FIG. 2 (if it is within the range in which the temperature distribution predicted value can be determined in the temperature distribution predicted value determining step S60) May be).
  • the heat generation rate determination S10, the effective thermal conductivity determination S40, and the evaporation heat amount determination S50 need not be performed in the order shown in FIG.
  • the various physical property value determination step S32 may be performed at the beginning of the spontaneous ignition prediction method S1 (for example, before the particle size distribution determination step S21).

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Abstract

　本発明の石炭の自然発火予測方法は、パイル（石炭貯蔵施設内の石炭層）を構成する石炭の自然発火を予測する方法である。本発明の自然発火予測方法は、石炭の物性値を決定する物性値決定ステップと、温度分布予測値決定ステップと、を有する。温度分布予測値決定ステップは、物性値決定ステップで決定された物性値に基づいて、パイル内の温度分布の経時変化の予測値である温度分布予測値を解析により決定するステップである。本発明の方法によれば、石炭が自然発火温度に達する時および位置を、実物のパイルをたてる必要なく予測できる。

Description

石炭の自然発火予測方法
　本発明は、石炭の自然発火予測方法に関する。
　従来より、石炭貯蔵施設内で石炭層（石炭の山、パイル）として石炭が貯蔵される場合がある。例えば、海外から石炭が輸入される場合には、一般的に２週間～１か月程度、パイルとして石炭が貯蔵される。石炭は、常温でも発熱（自然発熱）する。この発熱は、大気中の酸素によって起こされる緩慢な酸化反応（低温酸化反応）によって生じる。この発熱が進行し、石炭の発火温度に達すると、石炭が発火（自然発火）し、火災事故が起こるおそれがある。
　石炭の発熱のしやすさ（自然発火のしやすさ）は、石炭の銘柄によって異なる。具体的には、石炭中の酸素と炭素との原子数の比率（Ｏ／Ｃ比）が高い石炭ほど、発熱しやすい。近年、石炭の銘柄の多様化が顕著となっている。また、従来一般的に利用されてきた石炭に比べてＯ／Ｃ比が高い石炭も、近年では多く利用されている。そのため、石炭の（パイル内の）発熱の挙動を予測することが重要である。さらに詳しくは、石炭が、いつ、パイル内のどの部位で、どのような温度になるか（発火温度に達するか）を予測することが重要である。この予測は、発熱の挙動が未知の石炭（新たに使用する銘柄の石炭）を貯蔵する場合に特に重要である。
　特許文献１～３には、パイル内の温度等（発熱、自然発火）を予測する技術が記載されている。
　特許文献１（請求項１）には、「石炭貯蔵施設の石炭層内・・・に複数のガス採取管を挿入し、該採取管を通して採取された石炭からの発生ガスの組成を計測することによって、石炭の自然発火の兆候を検知する」ものが記載されている。
　特許文献２（請求項１、段落［００１４］、［００１５］等）には、次のような技術が記載されている。石炭貯蔵施設に貯蔵される石炭（３）に炭酸アンモニウム一水塩等の物質を混入する。貯蔵石炭（３）が酸化して石炭層内部の温度が上昇し約６０℃を越えると、混入されていた炭酸アンモニウム一水塩が分解しアンモニアガスが発生する。これによって貯蔵石炭（３）内部の蓄熱温度を知ることができる。
　特許文献３（要約）には、「貯炭場内に複数個の温度計測ロボット（１）を所定の間隔で規則的に配備し、・・・温度が自然発火温度に達した場合にはそのポイントを特定し、そのポイントに予め設けられてある注水ノズルから・・・注水して冷却し、自然発火を未然に防止する」ものが記載されている。
日本国特許第３２４１２３３号公報 日本国特許第３２１２４５１号公報 日本国特開平８－８４７８２号公報
　特許文献１～３に記載の技術では、パイルをたてた後（パイリング後）に、パイル内の温度やガスを測定することで、パイル内の温度を予測している。そのため、パイル内の温度を予測するために、パイルをたてる必要がある。パイルの高さは例えば１０ｍ～１５ｍ等であるため、パイルをたてるにはコストや労力がかかる。
　そこで本発明は、石炭が自然発火温度に達する時および位置を、実物のパイルをたてる必要なく予測できる、石炭の自然発火予測方法を提供することを目的とする。
　本発明は、石炭貯蔵施設内の石炭層を構成する石炭の自然発火予測方法である。前記自然発火予測方法は、前記石炭の物性値を決定する物性値決定ステップと、前記物性値決定ステップで決定された前記物性値に基づいて、前記石炭層内の温度分布の経時変化の予測値である温度分布予測値を解析により決定する温度分布予測値決定ステップと、を有する。
　上記構成により、石炭が自然発火温度に達する時および位置を、実物のパイルをたてる必要なく予測できる。
図１は、パイル１の断面図である。 図２は、自然発火予測方法Ｓ１のフローを示す図である。 図３は、流速と圧力損失との関係（石炭Ｂの場合）を示すグラフである。 図４は、酸素消費速度の実測値（石炭Ａの場合）を示すグラフである。 図５は、酸素消費速度の実測値（石炭Ｂの場合）を示すグラフである。 図６は、相対圧と平衡水分との関係（石炭Ａの場合）を示すグラフである。 図７は、相対圧と平衡水分との関係（石炭Ｂの場合）を示すグラフである。 図８は、貯炭日数と温度との関係（石炭Ａの場合）を示すグラフである。 図９は、貯炭日数と温度との関係（石炭Ｂの場合）を示すグラフである。 図１０は、２４日目の酸素濃度分布（石炭Ａの場合）の解析結果を示す図である。 図１１は、２４日目の酸素濃度分布（石炭Ｂの場合）の解析結果を示す図である。 図１２は、２４日目の温度分布（石炭Ａの場合）の解析結果を示す図である。 図１３は、２４日目の温度分布（石炭Ｂの場合）の解析結果を示す図である。 図１４は、２４日目の温度分布（石炭Ｂの場合）の実測結果を示す図である。
　図１～図１４を参照して、図１に示すパイル１（石炭貯蔵施設内の石炭層）を構成する石炭の自然発火予測方法Ｓ１（図２参照）について説明する。
　パイル１は、石炭が積み上げられたもの（石炭が積み重ねられたもの、石炭がパイリングされたもの、石炭の充填層）である。パイル１は、石炭の貯蔵時（貯炭時）に形成される、貯炭パイルである。パイル１は、スタッカ設備によりたてられる（形成される）。スタッカ設備は、石炭を貯炭敷地に積みつけるための設備であり、貯炭敷地に石炭を落下させて石炭を積み上げるための設備である。パイル１は、石炭を利用する事業所内などの石炭貯蔵施設内に設けられる。
　このパイル１は、石炭の酸化反応により発熱する。発熱の詳細は次の（ａ）～（ｄ）の通りである。（ａ）パイル１内に空気（大気）が流入する。（ｂ）空気中の酸素と石炭とにより、常温でも酸化反応（低温酸化反応）が起こる。（ｃ）この酸化反応により、石炭の温度が上昇する。（ｄ）石炭の温度が発火温度（２５０℃等）まで上昇すると、石炭が発火する。
　このパイル１がある程度発熱した時（石炭が発火する前）に、パイル１の払い出しが行われる。パイル１の払い出しは、例えば、石炭を使用するためにパイル１を崩すことであり、また例えば、石炭を使用することなくパイル１を一旦崩すことである（その後パイル１がたてなおされる）。パイル１の払い出しが行われる温度は、例えば約６０℃等である。パイル１の払い出し日数（パイル１がたてられてから払い出しが行われるまでの日数）は、例えば約２週間～約１か月などである。
　このパイル１の形状は、山状である。パイル１の形状は、例えば錐状（円錐状や角錐状など）であり、また例えば台状（円錐台状や角錐台状など）であり、また例えば山脈状などである。パイル１の断面の形状は、山型である。パイル１の断面形状は、例えば三角形であり、また例えば台形等である。上記「断面」は、水平面と垂直な面であり、パイル１の最も高い部分を通る面である。以下では、パイル１の形状が円錐状（パイル１の断面形状が三角形）の場合について説明する。パイル１の断面の底辺と平行な方向を左右方向Ｘとする。パイル１の高さｈは、約１０ｍ～１５ｍ等である。
　このパイル１の断面には、部位１ａ～１ｅがある。
　部位１ａは、パイル１の裾野部である。部位１ａは、パイル１の断面の下端部、かつ、左右方向Ｘ外側端部である。
　部位１ｂは、パイル１の中腹部である。部位１ｂは、パイル１の断面の上下方向中央部、かつ、左右方向Ｘ外側端部である。
　部位１ｃは、パイル１の頂上部である。部位１ｃは、パイル１の断面の上端部である。
　部位１ｄは、パイル１の断面の中央部である。部位１ｄは、パイル１の断面の上下方向中央部、かつ、左右方向Ｘ中央部である。
　部位１ｅは、パイル１の断面の底部である。部位１ｅは、パイル１の断面の下端部、かつ、左右方向Ｘ中央部である。
　このパイル１は石炭により構成される。石炭には、様々な銘柄がある。石炭の銘柄によって、石炭を構成する物質の比率が異なる。石炭は、炭素、酸素、水素、窒素、硫黄、水分、及び無機分（灰）などで構成される。石炭中の酸素と炭素の原子数の比率（Ｏ／Ｃ比）が高い石炭ほど発熱しやすい。石炭の例として、表１に示す石炭Ａ及び石炭Ｂがある。石炭Ｂは、石炭ＡよりもＯ／Ｃ比が高い（発熱性が高い）。石炭Ｂは、石炭Ａよりも高水分である。なお、表１中の水分［％］は、石炭の質量に対する水分の質量の割合である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　自然発火予測方法Ｓ１（図２参照）は、パイル１を構成する石炭の発熱を予測する方法である。以下では、パイル１については図１を参照し、自然発火予測方法Ｓ１については図２を参照して説明する。自然発火予測方法Ｓ１は、解析（数値解析、計算、シミュレーション）により、パイル１内の温度分布の経時変化（発熱特性）を予測することで、石炭の自然発火を予測する方法である。自然発火予測方法Ｓ１は、パイル１内の、いつ、どの部位が、どのように発熱するかを予測する方法である。自然発火予測方法Ｓ１は、石炭の物性値に基づいて（後述する物性値決定ステップＳｐ参照）、上記予測を行う。自然発火予測方法Ｓ１では、パイル１の情報（温度やガスの成分など）を直接測定する必要はない。そのため、自然発火予測方法Ｓ１は、パイル１をたてた後に行われる必要はない。自然発火予測方法Ｓ１は、パイル１をたてる前に行われる。自然発火予測方法Ｓ１は、パイル１をたてている最中や、パイル１をたてた後に行われてもよい。パイル１内の温度（温度上昇）は、石炭の酸化反応による発熱と、パイル１内の熱伝導と、水の脱着（蒸発）により石炭から奪われる熱と、に依存する。そこで、自然発火予測方法Ｓ１では、発熱速度の決定Ｓ１０と、有効熱伝導率の決定Ｓ４０と、蒸発熱量の決定Ｓ５０と、が行われる。
　発熱速度の決定Ｓ１０では、酸化反応による石炭の発熱速度が決定（推算）される。酸化反応による石炭の発熱速度は、酸化反応の反応速度から導き出される。また、この反応速度は、パイル１内の酸素濃度に依存する。そこで、発熱速度の決定Ｓ１０では、酸素濃度の決定Ｓ２０と、反応速度等の決定Ｓ３０と、が行われる。
　酸素濃度の決定Ｓ２０では、パイル１内の酸素濃度分布が決定される。パイル１内の酸素濃度分布は、パイル１内の各部位の圧力損失（詳細は後述）から導き出される。圧力損失は、石炭の粒子径に依存する。また、圧力損失は、石炭の粒子群を通る空気の流速に依存する。そこで、酸素濃度の決定Ｓ２０では、粒子径分布決定ステップＳ２１と、通気抵抗係数決定ステップＳ２２と、圧力損失決定ステップＳ２３と、酸素濃度決定ステップＳ２４と、が行われる。
　粒子径分布決定ステップＳ２１は、パイル１内の石炭の粒子径分布を決定するステップである。図２では「ステップ」を省略し「粒子径分布決定」と記載した（他のステップも同様）。粒子径分布決定ステップＳ２１では、パイル１内の石炭粒子の充填状態が把握される。石炭の粒子径は、パイル１内の部位によって異なる（広い粒子径分布を持つ）。例えばパイル１が円錐状の場合、粒子径の大きい石炭は、裾野部（部位１ａ）に集まる傾向がある。なお、粒子径分布を決定する必要性は次の通りである。充填層内の圧力損失を予測する経験式としてErgun式がある。Ergun式は、粒子径が均一の場合には適用できる。しかし、パイル１のように広い粒子径分布を持つものに対してはErgun式は適用できない。そこで、粒子径分布決定ステップＳ２１で粒子径分布を決定し、この粒子径分布に基づいて、後述する圧力損失決定ステップＳ２３で圧力損失を決定する。粒子径分布決定ステップＳ２１での粒子径分布の決定方法には、実験（実験的手法）によるものと、解析（解析手法）によるものと、がある。
　実験による粒子径分布決定ステップＳ２１では、ミニパイルの粒子径分布を実測することで、パイル１の粒子径分布が決定される。ミニパイルは、パイル１（実物）を模した試験パイルである。ミニパイルの大きさは、パイル１よりも小さく、例えば実験室内で製作できる程度である。ミニパイルの高さは、パイル１の高さｈの例えば１／１０などである（例えば、パイル１の高さｈが１５ｍの場合、ミニパイルの高さは１．５ｍである）。ミニパイルとパイル１とを比べると、同じような粒子径分布になることが分かっている。そこで、ミニパイルの粒子径分布を実測することで、パイル１の粒子径分布を推測する。
　（測定方法及び結果）粒子径分布の測定は、例えば次のように行われる。パイル１の部位１ａ～１ｅに対応するミニパイルの各部位（部位１ａ～１ｅとする）から、石炭の粒子群を採取する。そして、採取した粒子群それぞれについて、平均粒子径を測定する。
　（測定結果）石炭Ｂのミニパイルの部位１ａ～１ｅでの、５０％粒子径［ｍｍ］は次のようになった。
　部位１ａ：２９．８　　部位１ｂ：６．２　　部位１ｃ：６．３
　部位１ｄ：４．２　　　部位１ｅ：２．２
　この結果から、粒子径の大きい石炭が、パイル１の裾野部（部位１ａ）に集まることがわかる。
　なお、上記の例では、粒子径が採取および測定される部位は、ミニパイルの部位１ａ～１ｅであった。しかし、測定等が行われる部位は、部位１ａ～１ｅである必要はない。（α）測定等が行われる部位は、例えば部位１ａ～１ｅの一部のみでもよく、また例えば部位１ａ～１ｅ以外の部位でもよい。（β）また、測定等が行われる部位の数は、４以下や６以上でもよい。（γ）また、測定が行われた部位（例えば部位１ａ～１ｅ）の結果を元に、測定が行われない部位（例えば、部位１ａ～１ｅ同士の間の部位や、部位１ａ～１ｅの周辺の部位）での推算値が算出されてもよい。上記（α）～（γ）については、粒子径分布決定ステップＳ２１以外のステップにおいて測定や解析等を行う場合についても同様である。
　解析による粒子径分布決定ステップＳ２１では、解析によりパイル１内の粒子径分布が決定される。粒子径分布を決定するための解析には、例えばＤＥＭシミュレーション（ＤＥＭ；Discrete Element Method）がある。
　このように粒子径分布決定ステップＳ２１には、実験によるものと、解析によるものと、がある。これと同様に、以下で説明する各ステップについても次のことがいえる。以下の説明において解析により決定されるもの（値、特性、分布など）について、実験による決定が可能であれば、実験により決定されてもよい。以下の説明において実験により決定されるもの（値、特性、分布など）について、解析による決定が可能であれば、解析により決定されてもよい。以下の説明において実験または解析により決定されるもの（値、特性、分布など）について、既知の情報（他者が予め調べたもの等）を利用可能な場合等には、実験も解析も行わずに決定されてもよい。但し、後述する温度分布予測値決定ステップＳ６０で決定される温度分布予測値は、必ず解析により決定される。
　通気抵抗係数決定ステップＳ２２は、通気抵抗係数ｋを決定するステップである。通気抵抗係数ｋは、ある粒子径の（ある部位の）石炭粒子群を通る気体（空気）の流速と圧力損失との関係から決定される。通気抵抗係数ｋは、流速と圧力損失との関係式における係数（定数）である。通気抵抗係数ｋは、パイル１内の部位によって異なる。通気抵抗係数ｋが決定される部位は、例えば部位１ａ～１ｅである。通気抵抗係数ｋは、実験による測定により決定される。
　（測定方法）通気抵抗係数ｋの測定および決定は、例えば次の（Ｓ２２－ａ）～（Ｓ２２－ｅ）のように行われる。（Ｓ２２－ａ）ある粒子径の石炭（ある部位の石炭、例えばミニパイルの部位１ａの石炭）を充填させた系を用意する。この系は、筒と、筒内の充填層（石炭粒子を充填させたもの、石炭粒子群）と、を備える。筒は円筒が望ましい。（Ｓ２２－ｂ）筒の軸方向一端（入口、例えば下端）から乾燥空気を流入させ、他端（出口、例えば上端）から乾燥空気を排出させる。これにより、充填層内を乾燥空気が通る。（Ｓ２２－ｃ）入口と出口との圧力差（ΔＰ）と充填層の長さ（Ｌ）とから、充填層での空気の圧力損失（圧力損失ΔＰ／Ｌ）を求める。（Ｓ２２－ｄ）充填層内を通る乾燥空気の流速（流速ｕ）の値をパラメータとして、複数の圧力損失ΔＰ／Ｌを求める。この測定結果から、通気抵抗係数ｋが求まる。（Ｓ２２－ｅ）さらに、通気抵抗係数ｋを、複数の粒子径それぞれについて（例えばミニパイルの部位１ｂ～１ｅについて）測定する。
　（測定結果）図３は、石炭Ｂのミニパイルの部位１ａ，１ｂ，１ｃそれぞれの、流速ｕと圧力損失ΔＰ／Ｌとの関係を示すグラフである。このグラフに示すように、流速ｕと圧力損失ΔＰ／Ｌとの間には次の関係が成立する。
　ΔＰ／Ｌ＝ｋ・ｕ
　ここでｋは通気抵抗係数［Ｐａ／ｍ２／ｓ］であり、図３のグラフの傾きである。
　圧力損失決定ステップＳ２３は、圧力損失ΔＰ／Ｌを決定するステップである。圧力損失決定ステップＳ２３では、複数の粒子径（複数の部位、例えば部位１ａ～１ｅ）それぞれについて、圧力損失ΔＰ／Ｌが決定される。圧力損失決定ステップＳ２３では、通気抵抗係数決定ステップＳ２２で決定された通気抵抗係数ｋと、石炭の温度変化に伴い経時変化する流速ｕと、に基づいて圧力損失ΔＰ／Ｌが決定される。上記「経時変化する流速ｕ」の詳細は次の通りである。例えば、パイル１内の温度が上昇すると空気の体積が膨張する。そのため、パイル１表面での空気の流速が同じでも、温度上昇がある場合は、温度上昇がない場合に比べ、パイル１内の空気の流速ｕが大きくなる。このように、パイル１内の温度の経時変化に伴い、パイル１内を通る空気の流速ｕも経時変化する。そこで、圧力損失決定ステップＳ２３では、通気抵抗係数ｋを用いて圧力損失ΔＰ／Ｌを決定する。これにより、流速ｕの経時変化に応じた、圧力損失ΔＰ／Ｌの経時変化を推算できる。また、上記「経時変化する流速ｕ」は、次のように予測できる。パイル１の温度と大気の温度との温度差によって、空気の密度差が生じる（低温より高温の方が低密度）。この密度差により、パイル１が形成された初期においては、パイル１外からパイル１内に空気が流入する。そこで、この密度差と、圧力損失ΔＰ／Ｌ（経時変化する流速ｕを考慮しない圧力損失ΔＰ／Ｌ、粒子径に基づく圧力損失ΔＰ／Ｌ）と、の関係から、パイル１が形成された初期におけるパイル１内の空気の流速ｕ（初期の流速ｕ）を予測できる。この初期の流速ｕに基づいて、パイル１が形成されてから「ある時間」が経過した後の流速ｕの予測を行う。そして、上記「ある時間」を変えながら流速ｕの予測を繰り返し行う。これにより、上記「経時変化する流速ｕ」を予測できる。
　酸素濃度決定ステップＳ２４は、パイル１内の酸素濃度分布（空気の状態）を決定するステップである。酸素濃度決定ステップＳ２４では、解析により酸素濃度分布が予測（推算）される。パイル１内の酸素濃度は、パイル１内の圧力損失ΔＰ／Ｌから導き出される。上述したように、圧力損失ΔＰ／Ｌは、石炭の粒子径によって（パイル１内の部位によって）異なる。そこで、酸素濃度決定ステップＳ２４では、粒子径分布決定ステップＳ２１で決定された粒子径分布と、圧力損失決定ステップＳ２３で決定された圧力損失ΔＰ／Ｌ（ある粒子径での圧力損失ΔＰ／Ｌ）と、に基づいて酸素濃度分布が決定される。
　反応速度等の決定Ｓ３０では、パイル１内の石炭の酸化反応の反応速度が決定される。酸化反応の反応速度から石炭の発熱速度が導き出される。また、酸化反応は失活する（後述）。そこで、反応速度等の決定Ｓ３０では、失活特性決定ステップＳ３１と、各種物性値決定ステップＳ３２と、反応速度決定ステップＳ３３と、発熱速度決定ステップＳ３４と、が行われる。
　失活特性決定ステップＳ３１は、石炭の酸化反応の反応速度の失活特性を決定する（失活挙動を把握する）ステップである。失活は次のように起こる。酸化反応により、石炭の表面に酸化膜が形成される。その結果、酸化反応が進むにしたがって、酸化反応の反応速度が低下する。なお、この失活は、石炭の風化と同様の現象である。酸化反応は石炭による酸素の消費によって進行するので、酸化反応の反応速度は、酸素消費速度（ＯＣＲ；Oxygen Consumption Rate）で整理できる。酸素消費速度は、実験により測定される。
　（測定方法）酸素消費速度は、例えば次の（Ｓ３１－ａ）～（Ｓ３１－ｄ）のように測定および決定される。（Ｓ３１－ａ）容器（例えばプラスチック容器）内に、石炭（石炭試料）と乾燥空気とを入れ、この容器を密封する。（Ｓ３１－ｂ）容器内を、３０℃で、１時間保持する。（Ｓ３１－ｃ）その後、容器内の酸素濃度（ガス組成）を測定する。（Ｓ３１－ｄ）酸素濃度の低下量に基づく酸素減少量、石炭試料重量、及び測定時間から、次の式により酸素消費速度（酸素消費速度の実測値）ＯＣＲ０を求める。
　ＯＣＲ０＝酸素減少量［ｍｇ］／（石炭試料重量［ｇ］・測定時間［ｄａｙ］）
　（測定結果）図４及び図５は、酸素消費速度と積算酸素量との関係を表すグラフである。グラフの横軸の積算酸素量は、酸素減少量の積算量であり、また、酸化反応による石炭への酸素の蓄積量である。図４は石炭Ａの測定結果であり、図５は石炭Ｂの測定結果である。図４及び図５のグラフより、次のことがわかる。積算酸素量が大きくなるほど、酸素消費速度が小さくなる。石炭の銘柄によって（例えば石炭Ａと石炭Ｂとで）、酸素消費速度が異なる。Ｏ／Ｃ比が高いほど（石炭Ａよりも石炭Ｂの方が）、酸素消費速度が速い傾向にある。
　各種物性値決定ステップＳ３２は、反応速度決定ステップＳ３３及び発熱速度決定ステップＳ３４で用いられる石炭の物性値（失活特性以外の物性値）を決定するステップである。各種物性値決定ステップＳ３２で決定される石炭の物性値は、活性化エネルギーΔＥ、反応次数ｎ、固体密度ρｓ、発熱量Ｈ、及びパイル１内の空隙率εである。これらの物性値は、石炭やミニパイルの測定等により決定される。
　反応速度決定ステップＳ３３は、石炭の酸化反応の反応速度（低温酸化反応速度ＯＣＲ）を決定（解析により推算）するステップである。低温酸化反応速度ＯＣＲは、酸素濃度Ｃ、及び温度Ｔ等に依存する。これらの関係は次の式（アレニウス式）で表現できる。
　ＯＣＲ＝ＯＣＲ０・ｅｘｐ［（－△Ｅ／Ｒ）（１／Ｔ－１／Ｔ０）］・（Ｃ／２１）ｎ
　ＯＣＲ０：酸素消費速度の実測値［ｍｇ－Ｏ２／（ｇ・ｄａｙ）］
　ΔＥ：活性化エネルギー［ｋＪ／ｍｏｌ］
　Ｒ：気体定数［ｋＪ／（ｍｏｌ・Ｋ）］
　Ｔ：温度［Ｋ］
　Ｔ０：初期温度［Ｋ］
　Ｃ：酸素濃度［ｍｏｌ％］
　ｎ：反応次数［－］
　発熱速度決定ステップＳ３４は、石炭の酸化反応による発熱速度（発熱速度Ｑ）を決定（解析により推算）するステップである。発熱速度決定ステップＳ３４では、反応速度決定ステップＳ３３で決定された低温酸化反応速度ＯＣＲに基づいて発熱速度Ｑが決定される。さらに詳しくは、発熱速度決定ステップＳ３４では、酸素濃度Ｃ（酸素濃度分布）および酸素消費速度の実測値ＯＣＲ０（失活特性）に基づき決定された低温酸化反応速度ＯＣＲに基づいて、発熱速度Ｑが決定される。発熱速度Ｑは次の式により導き出される。
　Ｑ＝ΔＨ・（１－ε）・ρｓ・ＯＣＲ
　Ｑ：発熱速度（酸化反応による石炭の発熱速度）［ｋｃａｌ／（ｍ３・ｄａｙ）］
　ΔＨ：発熱量（酸化反応による石炭の発熱量）［ｋｃａｌ／ｍｇ－Ｏ２］
　ε：パイル１内の空隙率［－］
　ρｓ：石炭の固体密度［ｋｇ／ｍ３］
　有効熱伝導率の決定Ｓ４０では、パイル１内の有効熱伝導率が決定される。有効熱伝導率を決定する理由は次の通りである。石炭の酸化により生じた熱（さらに詳しくは、酸化により生じた熱から、水の蒸発により奪われた熱を差し引いた熱）は、周囲に伝熱する。パイル１内の石炭の粒子間には空隙があるので、この伝熱の挙動は、パイル１の有効熱伝導率に依存する。そこで、有効熱伝導率の決定Ｓ４０では、石炭熱伝導率決定ステップＳ４１と、有効熱伝導率決定ステップＳ４２と、が行われる。
　石炭熱伝導率決定ステップＳ４１は、石炭の熱伝導率（石炭熱伝導率ｋｓ）を決定するステップである。
　有効熱伝導率決定ステップＳ４２は、パイル１の空隙率に基づく有効熱伝導率（有効熱伝導率ｋｅｆｆ［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］）を決定するステップである。有効熱伝導率ｋｅｆｆは、空気（流体）の熱伝導率と石炭（固体）の熱伝導率との体積平均として整理できる。有効熱伝導率ｋｅｆｆは、次の式で表される。
　ｋｅｆｆ＝εｋｆ＋（１－ε）ｋｓ
　ε：パイル１内の空隙率［－］
　ｋｆ：空気の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］
　ｋｓ：石炭の熱伝導率［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］
　蒸発熱量の決定Ｓ５０では、石炭から水が蒸発（脱着）することにより石炭から奪われる熱量が決定される。蒸発の詳細は次の通りである。石炭への水分の吸着量（水分吸着量、水蒸気吸着量）は、相対圧（水蒸気圧／飽和水蒸気圧）に依存する（相対湿度に依存する）。例えば、石炭が温度上昇すると、石炭から水が蒸発し、蒸発した水がパイル１外（系外）に放出される。石炭から水が蒸発する際に、石炭から熱が奪われる。この熱は、石炭の酸化反応の発熱による熱量から賄われる。石炭への水分吸着量は、吸脱着特性（後述）に依存する。そこで、蒸発熱量の決定Ｓ５０では、吸脱着特性決定ステップＳ５１と、大気条件決定ステップＳ５２と、蒸発熱量決定ステップＳ５３と、が行われる。
　吸脱着特性決定ステップＳ５１は、石炭に対する水の吸脱着特性を決定するステップである。吸脱着特性決定ステップＳ５１では、相対圧と水分吸着量との関係が決定される。吸脱着特性は、石炭の銘柄によって異なる。
　（測定方法）石炭に対する水の吸脱着特性は、例えば次の（Ｓ５１－ａ）～（Ｓ５１－ｄ）のように測定される。（Ｓ５１－ａ）石炭試料を１０７℃で６時間、減圧乾燥させる。（Ｓ５１－ｂ）その後、圧力操作を行うことができる容器内に、この石炭試料を入れる。（Ｓ５１－ｃ）この容器内に水蒸気を供給する。（Ｓ５１－ｄ）容器内の温度を一定に保ち、相対圧と水分吸着量との関係を測定する。水分吸着量は、気体状態方程式（ＰＶ＝ｎＲＴ）から求めることができる。さらに詳しくは、測定中に、容器内の水蒸気の体積Ｖ、気体定数Ｒ、容器内の温度Ｔは一定である。よって、容器内の水蒸気圧Ｐの変化より、石炭試料に吸着した水分子のモル数ｎを求めることができる。その結果、石炭試料中の水分［％］を導き出せる。
　（測定結果）図６及び図７に、４０℃における吸脱着特性の測定結果を示す。図６及び図７は、相対圧と平衡水分（石炭に対する水の吸脱着が平衡状態のときの石炭試料中の水分）との関係を表すグラフである。図６は石炭Ａの測定結果であり、図７は石炭Ｂの測定結果である。
　大気条件決定ステップＳ５２は、パイル１付近（パイル１の周辺、又は、パイル１内）の、空気の条件（大気条件）を決定するステップである。決定される大気条件は、例えば大気の温度および湿度などである。
　蒸発熱量決定ステップＳ５３は、石炭から水が蒸発する際の蒸発熱量を決定するステップである。蒸発熱量決定ステップＳ５３では、吸脱着特性決定ステップＳ５１で決定された吸脱着特性と、大気条件決定ステップＳ５２で決定された大気条件と、に基づいて蒸発熱量を決定する。蒸発熱量は、石炭から蒸発する水分量［ｇ］と、蒸発潜熱（２２５９［Ｊ／ｇ］）と、から求められる。
　温度分布予測値決定ステップＳ６０は、パイル１内の温度分布の経時変化の予測値（温度分布予測値）を解析により決定するステップである。温度分布予測値決定ステップＳ６０では、物性値決定ステップＳｐ（後述）で決定された石炭の物性値に基づいて、温度分布予測値が決定される。温度分布予測値決定ステップＳ６０では、発熱速度決定ステップＳ３４で（発熱速度の決定Ｓ１０で）決定された発熱速度Ｑに基づいて、温度分布予測値が決定される。温度分布予測値決定ステップＳ６０では、有効熱伝導率決定ステップＳ４２で（有効熱伝導率の決定Ｓ４０で）決定された有効熱伝導率ｋｅｆｆに基づいて、温度分布予測値が決定される。温度分布予測値決定ステップＳ６０では、蒸発熱量決定ステップＳ５３で（蒸発熱量の決定Ｓ５０で）決定された蒸発熱量に基づいて、温度分布予測値が決定される。温度分布予測値決定ステップＳ６０では、化学反応、流体、伝熱、及びガス拡散が考慮されて、温度分布予測値が決定される。温度分布予測値決定ステップＳ６０では、上述した各ステップで用いられた条件（関係式や値）以外の条件が解析に用いられてもよい。
　この温度分布予測値決定ステップＳ６０で予測される「温度分布」には、パイル１内の「複数の部位」それぞれの位置および温度の情報が含まれる。上記「複数の部位」は、例えば、パイル１の断面における上下および左右それぞれ数ｃｍ間隔（例えば１ｃｍ間隔）で設定される。また例えば、「複数の部位」は、実験による粒子径分布決定ステップＳ２１においてミニパイルから石炭を採取した部位１ａ～１ｅに対応するパイル１の部位１ａ～１ｅ（例えば５か所）である。また例えば、「複数の部位」は、部位１ａ～１ｅ同士の間や、部位１ａ～１ｅの周辺などである。上記「経時変化の予測値」は、複数の時刻それぞれの予測値である。上記「複数の時刻」同士の間隔は、例えば数時間、また例えば１日、また例えば複数日などである。
　物性値決定ステップＳｐは、パイル１を構成する石炭の物性値を決定するステップである。物性値決定ステップＳｐには、粒子径分布決定ステップＳ２１、通気抵抗係数決定ステップＳ２２、失活特性決定ステップＳ３１、各種物性値決定ステップＳ３２、石炭熱伝導率決定ステップＳ４１、及び吸脱着特性決定ステップＳ５１が含まれる。
　（解析結果１）
　自然発火予測方法Ｓ１を用いて、パイル１内の温度の経時変化を予測（解析）した。石炭Ａおよび石炭Ｂそれぞれについて解析を行った。パイル１をたてた時から３０日間について解析を行った。部位１ａ（裾野部）、部位１ｂ（中腹部）、及び部位１ｃ（頂上部）について解析を行った。この解析では、高さｈ＝１５［ｍ］の円錐状のパイル１を対象とした。解析結果を図８（石炭Ａの結果）及び図９（石炭Ｂの結果）に示す。図８及び図９は、貯炭日数と温度との関係を示すグラフである。この結果から、次のことがわかる。石炭Ａと石炭Ｂとを比較すると、高Ｏ／Ｃ炭である石炭Ｂ（石炭ＡよりもＯ／Ｃ比が高い石炭Ｂ）の方が、石炭Ａよりも温度が上がりやすい。特に石炭Ｂでは、部位１ａ（他の部位に比べ大粒子径の石炭が多い部位）において、他の部位に比べて温度上昇が顕著である。具体的には、石炭Ｂにおいて、貯炭日数：０日目～６日目では、部位１ａで温度上昇が顕著である。石炭Ｂにおいて、貯炭日数：１３日目～３０日目では、部位１ｂの温度が他の部位に比べて高い。石炭Ｂにおいて、貯炭日数：３０日目では、部位１ｂと部位１ｃとでほぼ同じ温度である。
　（解析結果２）
　自然発火予測方法Ｓ１を用いて、貯炭日数：２４日目の、パイル１内の酸素濃度分布および温度分布を予測（解析）した。解析結果を図１０～図１３に示す。図１０～図１３に示す三角形は、左右対称のパイル１の断面の右半分の部分である（後述する図１４についても同様）。酸素濃度分布の解析結果を、図１０（石炭Ａの結果）及び図１１（石炭Ｂの結果）に示す。この結果から、パイル１の裾野部（図１の部位１ａ付近）の酸素濃度が他の部分に比べて高いことがわかる。温度分布の解析結果を、図１２（石炭Ａの結果）及び図１３（石炭Ｂの結果）に示す。図１３から次のことがわかる。高温スポット（パイル１の中で最も温度が高くなる部位）の温度（温度レベル）は、約７０℃である。高温スポットの位置は、中腹部（図１の部位１ｂ）の近傍である。さらに詳しくは、高温スポットの位置は、パイル１の下端（０ｍ）から上に約５ｍの位置、かつ、パイル１の左右方向Ｘの中央（０ｍ）から外側（図１３における右側）に約１１ｍの位置である。
　（実測結果）
　上記の解析の信頼性を検証するために、パイル１内の温度分布について、解析結果と実測結果とを比較した。具体的には、図１３の解析結果に対応するパイル１（実物）について、温度分布を実測した。実測に用いたパイル１は、石炭Ｂにより構成され、高さｈ＝１５［ｍ］であり、円錐状のものであり、貯炭日数は２４日目である。なお、温度の測定箇所の数は１５であり、測定箇所の間隔は、上下方向は２．５ｍ、左右方向Ｘ（図１参照）は約２～３ｍである（パイル１の下部よりも上部で間隔を大きくした）。パイル内の温度分布の実測結果を図１４に示す。図１３に示す解析結果と、図１４に示す実測結果とを比較すると、高温スポットの位置（詳細は上述）、及び、温度レベル（約７０℃）が良好に一致していることがわかる。
　（効果１）
　次に、図２に示す自然発火予測方法Ｓ１による効果を説明する。自然発火予測方法Ｓ１は、パイル１（石炭貯蔵施設内の石炭層）を構成する石炭の自然発火を予測する方法である。自然発火予測方法Ｓ１は、石炭の物性値を決定する物性値決定ステップＳｐと、温度分布予測値決定ステップＳ６０と、を有する。
　［構成１］温度分布予測値決定ステップＳ６０は、物性値決定ステップＳｐで決定された物性値に基づいて、パイル１内の温度分布の経時変化の予測値である温度分布予測値を解析により決定するステップである。
　上記［構成１］では、温度分布予測値決定ステップＳ６０で決定される温度分布予測値は、石炭の物性値に基づいて決定される。石炭の物性値を決定するには、石炭があればよく、実物のパイル１をたてる必要はない。よって、パイル１をたてるのに必要なコストや労力を削減できる。
　上記［構成１］のように、温度分布予測値とは、パイル１内の温度分布の経時変化の予測値である。よって、温度分布予測値を決定すれば、石炭が自然発火温度に達する時（例えば貯炭日数）、及び、自然発火温度に達する位置（部位）を予測できる。その結果、石炭を自然発火させずに貯炭し得る貯炭日数の上限（払い出し日数の上限）を決定できる。
　（効果２）
　自然発火予測方法Ｓ１は、石炭の酸化反応による発熱速度Ｑを決定する発熱速度決定ステップＳ３４を有する。
　［構成２］温度分布予測値決定ステップＳ６０では、発熱速度決定ステップＳ３４で決定された発熱速度Ｑに基づいて温度分布予測値が決定される。
　パイル１内の温度変化は、石炭の酸化反応による発熱に大きく依存する。そこで、上記［構成２］では、酸化反応による発熱速度Ｑに基づいて、温度分布予測値が決定される。よって、温度分布予測値をより確実に予測できる。
　（効果３）
　自然発火予測方法Ｓ１は、パイル１内の酸素濃度分布を決定する酸素濃度決定ステップＳ２４を有する。
　［構成３］発熱速度決定ステップＳ３４では、酸素濃度決定ステップＳ２４で決定された酸素濃度分布に基づいて発熱速度Ｑが決定される。
　石炭の酸化反応による発熱速度Ｑは、パイル１内の酸素濃度分布に大きく依存する。そこで、上記［構成３］では、酸素濃度分布に基づいて発熱速度が決定される。よって、発熱速度Ｑを確実に予測でき、その結果、温度分布予測値をより確実に予測できる。
　（効果４）
　自然発火予測方法Ｓ１は、粒子径分布決定ステップＳ２１と、圧力損失決定ステップＳ２３と、を有する。
　［構成４－１］粒子径分布決定ステップＳ２１は、パイル１内の石炭の粒子径分布を決定するステップである。
　［構成４－２］圧力損失決定ステップＳ２３は、ある粒子径の（ある部位の）石炭粒子群を通る気体の圧力損失ΔＰ／Ｌを、複数の粒子径それぞれについて（例えば部位１ａ～１ｅについて）決定するステップである。
　［構成４－３］酸素濃度決定ステップＳ２４は、粒子径分布決定ステップＳ２１で決定された粒子径分布、及び、圧力損失決定ステップＳ２３で決定された圧力損失ΔＰ／Ｌ、に基づいて酸素濃度分布を決定するステップである。
　パイル１内の酸素濃度分布は、パイル１内の圧力損失ΔＰ／Ｌに依存する。圧力損失ΔＰ／Ｌは、石炭の粒子径に依存する。そこで、上記［構成４－１］～［構成４－３］では、複数の粒子径それぞれの圧力損失ΔＰ／Ｌと、粒子径分布と、に基づいて酸素濃度分布が決定される。よって、酸素濃度分布を確実に予測でき、その結果、発熱速度Ｑ、及び温度分布予測値をより確実に予測できる。
　（効果５）
　［構成５－１］自然発火予測方法Ｓ１は、ある粒子径の（ある部位の）石炭粒子群を通る気体の流速ｕと圧力損失ΔＰ／Ｌとの関係から通気抵抗係数ｋを決定する通気抵抗係数決定ステップＳ２２を有する。
　［構成５－２］圧力損失決定ステップＳ２３は、通気抵抗係数決定ステップＳ２２で決定された通気抵抗係数ｋ、及び、石炭の温度変化に伴い経時変化する流速ｕ、に基づいて圧力損失ΔＰ／Ｌを決定する。
　ある粒子径の石炭粒子群を通る気体の圧力損失ΔＰ／Ｌは、この気体の流速ｕに依存する。この流速は、経時変化する。そこで、上記［構成５－１］では、流速ｕと圧力損失ΔＰ／Ｌとの関係から通気抵抗係数ｋが決定される。そして、上記［構成５－２］では、経時変化する流速ｕと通気抵抗係数ｋとに基づいて圧力損失ΔＰ／Ｌが決定される。よって、圧力損失ΔＰ／Ｌを確実に予測でき、その結果、酸素濃度分布、発熱速度Ｑ、及び温度分布予測値をより確実に予測できる。
　（効果６）
　自然発火予測方法Ｓ１は、石炭の酸化反応の反応速度の失活特性を決定する失活特性決定ステップＳ３１を有する。
　［構成６］発熱速度決定ステップＳ３４は、失活特性決定ステップＳ３１で決定された失活特性に基づいて発熱速度Ｑを決定する。
　上述したように、石炭の酸化反応には失活特性がある。そこで、上記［構成６］では、失活特性に基づいて発熱速度Ｑが決定される。よって、発熱速度を確実に予測でき、その結果、温度分布予測値をより確実に予測できる。
　（効果７）
　自然発火予測方法Ｓ１は、パイル１内の空隙率に基づく有効熱伝導率ｋｅｆｆを決定する有効熱伝導率決定ステップＳ４２を有する。
　［構成７］温度分布予測値決定ステップＳ６０は、有効熱伝導率決定ステップＳ４２で決定された有効熱伝導率ｋｅｆｆに基づいて温度分布予測値を決定する。
　パイル１を構成する石炭は粒子なので、パイル１内には空隙がある。そのため、パイル１内の熱伝導はパイル１内の空隙率に基づく有効熱伝導率ｋｅｆｆに依存する。そこで、上記［構成７］では、有効熱伝導率ｋｅｆｆに基づいて温度分布予測値が決定される。よって、温度分布予測値をより確実に予測できる。
　（効果８）
　自然発火予測方法Ｓ１は、石炭に対する水の吸脱着特性を決定する吸脱着特性決定ステップＳ５１と、パイル１付近の大気条件を決定する大気条件決定ステップＳ５２と、蒸発熱量決定ステップＳ５３と、を有する。
　［構成８－１］蒸発熱量決定ステップＳ５３は、吸脱着特性決定ステップＳ５１で決定された吸脱着特性、及び、大気条件決定ステップＳ５２で決定された大気条件、に基づいて石炭から水が蒸発する際の蒸発熱量を決定するステップである。
　［構成８－２］温度分布予測値決定ステップＳ６０は、蒸発熱量決定ステップＳ５３で決定された蒸発熱量に基づいて温度分布予測値を決定する。
　石炭中の水が蒸発する際に石炭から奪われる熱量（蒸発熱量）は、上述したように、吸脱着特性および大気条件に依存する。そこで、上記［構成８－１］及び［構成８－２］では、吸脱着特性および大気条件に基づいて温度分布予測値が決定される。よって、温度分布予測値をより確実に予測できる。
　（変形例）
　上記実施形態は様々に変形できる。例えば、図２に示す各ステップの順序を、図２に示す順序以外の順序に変更してもよい（温度分布予測値決定ステップＳ６０で温度分布予測値を決定できる範囲内であれば、変更してもよい）。例えば、発熱速度の決定Ｓ１０と、有効熱伝導率の決定Ｓ４０と、蒸発熱量の決定Ｓ５０とは、図２に示す順に行う必要はない。また、例えば、各種物性値決定ステップＳ３２は、自然発火予測方法Ｓ１の最初（例えば粒子径分布決定ステップＳ２１の前）に行われてもよい。
　本発明を特定の態様を参照して詳細に説明したが、本発明の精神と範囲を離れることなく様々な変更および修正が可能であることは、当業者にとって明らかである。
　なお、本出願は、２０１４年１月１５日付けで出願された日本特許出願（特願２０１４－００５１５４）に基づいており、その全体が引用により援用される。
　１　パイル（石炭貯蔵施設内の石炭層）
　Ｓ１　自然発火予測方法
　Ｓ１０　発熱速度の決定
　Ｓ２０　酸素濃度の決定
　Ｓ２１　粒子径分布決定ステップ
　Ｓ２２　通気抵抗係数決定ステップ
　Ｓ２３　圧力損失決定ステップ
　Ｓ２４　酸素濃度決定ステップ
　Ｓ３０　反応速度等の決定
　Ｓ３１　失活特性決定ステップ
　Ｓ３２　各種物性値決定ステップ
　Ｓ３３　反応速度決定ステップ
　Ｓ３４　発熱速度決定ステップ
　Ｓ４０　有効熱伝導率の決定
　Ｓ４１　石炭熱伝導率決定ステップ
　Ｓ４２　有効熱伝導率決定ステップ
　Ｓ５０　蒸発熱量の決定
　Ｓ５１　吸脱着特性決定ステップ
　Ｓ５２　大気条件決定ステップ
　Ｓ５３　蒸発熱量決定ステップ
　Ｓ６０　温度分布予測値決定ステップ
　Ｓｐ　物性値決定ステップ

Claims (8)

  1. 　石炭貯蔵施設内の石炭層を構成する石炭の自然発火予測方法であって、
    　前記石炭の物性値を決定する物性値決定ステップと、
    　前記物性値決定ステップで決定された前記物性値に基づいて、前記石炭層内の温度分布の経時変化の予測値である温度分布予測値を解析により決定する温度分布予測値決定ステップと、
    　を有する石炭の自然発火予測方法。
  2. 　前記石炭の酸化反応による発熱速度を決定する発熱速度決定ステップを有し、
    　前記温度分布予測値決定ステップは、前記発熱速度決定ステップで決定された前記発熱速度に基づいて前記温度分布予測値を決定する、
    　請求項１に記載の石炭の自然発火予測方法。
  3. 　前記石炭層内の酸素濃度分布を決定する酸素濃度決定ステップを有し、
    　前記発熱速度決定ステップは、前記酸素濃度決定ステップで決定された前記酸素濃度分布に基づいて前記発熱速度を決定する、
    　請求項２に記載の石炭の自然発火予測方法。
  4. 　前記石炭層内の前記石炭の粒子径分布を決定する粒子径分布決定ステップと、
    　ある前記粒子径の石炭粒子群を通る気体の圧力損失を、複数の前記粒子径それぞれについて決定する圧力損失決定ステップと、
    を有し、
    　前記酸素濃度決定ステップは、前記粒子径分布決定ステップで決定された前記粒子径分布、及び、前記圧力損失決定ステップで決定された前記圧力損失、に基づいて前記酸素濃度分布を決定する、
    　請求項３に記載の石炭の自然発火予測方法。
  5. 　ある前記粒子径の石炭粒子群を通る気体の流速と圧力損失との関係から通気抵抗係数を決定する通気抵抗係数決定ステップを有し、
    　前記圧力損失決定ステップは、前記通気抵抗係数決定ステップで決定された前記通気抵抗係数、及び、前記石炭の温度変化に伴い経時変化する前記流速、に基づいて前記圧力損失を決定する、
    　請求項４に記載の石炭の自然発火予測方法。
  6. 　前記石炭の酸化反応の反応速度の失活特性を決定する失活特性決定ステップを有し、
    　前記発熱速度決定ステップは、前記失活特性決定ステップで決定された前記失活特性に基づいて前記発熱速度を決定する、
    　請求項２～５のいずれかに記載の石炭の自然発火予測方法。
  7. 　前記石炭層内の空隙率に基づく有効熱伝導率を決定する有効熱伝導率決定ステップを有し、
    　前記温度分布予測値決定ステップは、前記有効熱伝導率決定ステップで決定された前記有効熱伝導率に基づいて前記温度分布予測値を決定する、
    　請求項１に記載の石炭の自然発火予測方法。
  8. 　前記石炭に対する水の吸脱着特性を決定する吸脱着特性決定ステップと、
    　前記石炭層付近の大気条件を決定する大気条件決定ステップと、
    　前記吸脱着特性決定ステップで決定された前記吸脱着特性、及び、前記大気条件決定ステップで決定された前記大気条件、に基づいて前記石炭から水が蒸発する際の蒸発熱量を決定する蒸発熱量決定ステップと、
    　を有し、
    　前記温度分布予測値決定ステップは、前記蒸発熱量決定ステップで決定された前記蒸発熱量に基づいて前記温度分布予測値を決定する、
    　請求項１に記載の石炭の自然発火予測方法。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015132575A (ja) * 2014-01-15 2015-07-23 株式会社神戸製鋼所 石炭の自然発火予測方法
CN105510383A (zh) * 2016-01-10 2016-04-20 西安科技大学 煤最短自然发火期与自然发火特性参数测试装置及方法
CN114266160A (zh) * 2021-12-23 2022-04-01 华中科技大学 一种圆形煤堆内部温度模拟方法和系统
CN116819031A (zh) * 2023-05-25 2023-09-29 安徽理工大学 一种基于耗氧速率积分的煤自燃倾向性测定方法
JP7516318B2 (ja) 2021-07-06 2024-07-16 株式会社神戸製鋼所 温度リスク判定方法及び温度リスク判定システム
CN119757460A (zh) * 2024-12-24 2025-04-04 山东科技大学 采空区遗煤在低温氮气环境中自燃规律的模拟方法
CN120375954A (zh) * 2025-06-25 2025-07-25 西安科技大学 一种基于数值和图像融合的煤自燃温度预测方法

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6664194B2 (ja) * 2015-11-12 2020-03-13 Ｉｈｉ運搬機械株式会社 石炭昇温予測管理システム
JP6594785B2 (ja) * 2016-02-02 2019-10-23 千代田化工建設株式会社 貯炭場監視システムおよび貯炭場監視方法
CN105823796A (zh) * 2016-03-11 2016-08-03 华电电力科学研究院 一种煤场储煤自燃倾向性的测定方法
JP6786940B2 (ja) * 2016-08-08 2020-11-18 富士通株式会社 発熱検知装置、発熱検知方法および発熱検知プログラム
JP6996926B2 (ja) * 2017-09-29 2022-01-17 株式会社Ihi 石炭温度監視システム
KR101972673B1 (ko) * 2017-12-13 2019-04-25 (주) 피플아이 Hmm을 이용한 저탄장 자연발화 예측 방법
KR101972672B1 (ko) * 2017-12-13 2019-04-25 (주) 피플아이 재질과 온도를 고려한 저탄장 자연발화 방지를 위한 압력용기의 응력 해석방법
WO2019127106A1 (zh) * 2017-12-27 2019-07-04 常州坤宇环保科技有限公司 一种环保型高分子凝胶阻化剂及其制备方法和应用
KR102103642B1 (ko) * 2018-08-23 2020-04-22 한서대학교 산학협력단 심층신경망을 이용한 저탄장 자연발화 예측방법
CN109184800B (zh) * 2018-10-15 2020-05-29 西安科技大学 一种煤自燃预警分级方法及预警方法
CN110412074A (zh) * 2019-07-31 2019-11-05 辽宁工程技术大学 一种多功能煤氧化特征实验装置及其使用方法
CN110578555B (zh) * 2019-09-12 2021-05-04 辽宁工程技术大学 一种瓦斯抽采钻孔自燃危险预测方法
JP7166314B2 (ja) * 2020-08-03 2022-11-07 栗田工業株式会社 管理システム、管理装置、管理方法及びプログラム
CN113125675A (zh) * 2021-04-19 2021-07-16 北京物资学院 边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法
CN114264788B (zh) * 2021-12-23 2023-09-29 徐州工程学院 一种用于工作面不同区域与煤自燃相关度大小的判定方法
CN119104636A (zh) 2023-09-20 2024-12-10 宁波工程学院 一种煤自燃动态进程特征测定的相似实验系统与方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2574049B2 (ja) 1990-01-17 1997-01-22 武夫 三枝 有機・無機複合透明均質体及びその製法
JPH03241233A (ja) 1990-02-16 1991-10-28 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電気コンロ
JPH0884782A (ja) 1994-09-20 1996-04-02 Babcock Hitachi Kk 堆積石炭の自然発火防止装置
JP3241233B2 (ja) 1995-04-14 2001-12-25 三菱重工業株式会社 石炭の自然発火予知方法及び装置
CN103063328B (zh) * 2012-12-28 2015-04-29 中国神华能源股份有限公司 一种非接触式测量露天煤垛内部温度的方法和设备
JP6270494B2 (ja) * 2014-01-15 2018-01-31 株式会社神戸製鋼所 石炭の自然発火予測方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HAEYANG PAK ET AL.: "Evaluation of Spontaneous Combustion in Stock Pile of Sub-bituminous Coal", KOBE STEEL ENGINEERING REPORTS, vol. 64, no. 1, April 2014 (2014-04-01), pages 22 - 27, XP055213515 *
HIROAKI TOMINAGA ET AL.: "Application of simulation technique.Simulation of spontaneous heat generation in coal pile", IDEMITSU TECHNICAL REPORT, vol. 38, no. 4, 15 August 1995 (1995-08-15), pages 8 - 16 *
HIROTOSHI YANAGI ET AL.: "Sekitan Silo no Shizen Hatsunetsu Simulation", PROCEEDINGS OF THE ANNUAL CONFERENCE OF THE JAPAN SOCIETY OF CIVIL ENGINEERS KYOTSU SESSION, vol. 50, 1995, pages 118 - 119 *
KYURO SASAKI ET AL.: "Water Vapor Adsorption of Coal and Numerical Simulation Related to Its Effect on Spontaneous Combustion in a Low Temperature Range", JOURNAL OF THE MINING AND MATERIALS PROCESSING INSTITUTE OF JAPAN, vol. 108, no. 6, 1992, pages 479 - 486, XP055213457 *
MASAHIRO OTA ET AL.: "Estimation of temperature rising behavior on coals stocked in a silo", KENKYU KIHO, vol. 54, 5 January 1990 (1990-01-05), pages 48 - 65 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015132575A (ja) * 2014-01-15 2015-07-23 株式会社神戸製鋼所 石炭の自然発火予測方法
CN105510383A (zh) * 2016-01-10 2016-04-20 西安科技大学 煤最短自然发火期与自然发火特性参数测试装置及方法
CN105510383B (zh) * 2016-01-10 2017-03-15 西安科技大学 煤最短自然发火期与自然发火特性参数测试装置及方法
JP7516318B2 (ja) 2021-07-06 2024-07-16 株式会社神戸製鋼所 温度リスク判定方法及び温度リスク判定システム
CN114266160A (zh) * 2021-12-23 2022-04-01 华中科技大学 一种圆形煤堆内部温度模拟方法和系统
CN114266160B (zh) * 2021-12-23 2024-06-04 华中科技大学 一种圆形煤堆内部温度模拟方法和系统
CN116819031A (zh) * 2023-05-25 2023-09-29 安徽理工大学 一种基于耗氧速率积分的煤自燃倾向性测定方法
CN119757460A (zh) * 2024-12-24 2025-04-04 山东科技大学 采空区遗煤在低温氮气环境中自燃规律的模拟方法
CN120375954A (zh) * 2025-06-25 2025-07-25 西安科技大学 一种基于数值和图像融合的煤自燃温度预测方法

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