1 前言
2）从煤的活化能着手研究煤自燃机理
TeVrucht用FTIR检测脂类C－H吸收峰强度变化求取煤氧反应活化能和速度常数。Patil用XPS考察了煤表面O/C原子比的变化，据此求出在295~398K时表观活化能为11.451kcal/mol。Martin用SIMS研究了23℃、70℃和90℃时煤表面氧浓度的变化，计算结果说明70℃前后活化能差别很大，在氧化反应的第一周内，温度小于70℃，具有以吸附扩散过程为主的低活化能特征。刘剑等[16，17]通过对煤活化能的理论研究，推算出了活化能的计算公式。
3）从煤分子结构模型着手研究煤自燃机理
煤分子结构研究一直是煤科学领域的热点和重要的基础研究内容。Wender提出了高挥发分和低挥发分烟煤及无烟煤的结构模型，即威斯化学结构模型。迄今为止，该模型仍是煤化学界公认的比较合理的化学结构模型。Shinn J H等人提出了高挥发分煤的结构模型，其结构较Wender模型更庞大。本田提出的化学结构模型中最早考虑到了煤中低分子化合物的存在，但没有说明他们与大分子之间是如何作用的，Schulten等人在这方面做了大量研究。
1989年，Krichko提出自相关多体结构模型，Nishioka等通过对煤分子间作用力的研究，提出单相和两相模型，90年代以来，煤的两相结构概念得到普遍认可。
威斯等结构模型主要以簇为基础，只代表煤的平均结构，不能定量地描述煤的特定结构。为了更全面地了解煤分子结构有关的物理特性，Spiro曾用填空物理模型构造了Given、Wiser、Solomon煤分子模型的三维表现，此模型无法判断各结构间的相对概率。
近年来，随着计算机技术的发展，基于分子动力学、量子化学以及Monte Carlo模拟的计算机模拟方法在化学及生物化学过程研究中广为应用，一些学者在煤化学领域也开展了探索性的工作。1991年G.A.Carlson根据能量最低原理，应用计算机辅助分子设计（CAMD）的方法，对已提出的煤分子结构模型的最小能量构型和煤结构中键能的分布进行了研究，但将CAMD用于煤分子结构的研究还处于最初阶段。
X.J.Hou用量子化学方法以及分子动力学方法进行了煤大分子结构与煤反应性关系研究。P.Straka应用分子动力学和量子化学方法对煤中镜质组、丝质体以及壳质组的大分子结构特征进行了研究。
二十世纪九十年代，徐精彩和葛岭梅教授在对煤分子结构分析的基础上，通过类比相似有机结构的氧化特性，归纳出七类易氧化的煤分子表面活性结构，并推断出各类表面活性结构在低温阶段的三步化学反应及其热效应。
4）从煤氧化学反应和表面反应热的角度研究煤自燃机理
ltay研究了煤的氧化机理，指出煤的低温氧化从外层开始，遵从核反应收缩模型，反应速度是由空气从氧化层的扩散控制。Continillo研究了化学吸附氧及化学反应速
1 前言
率，指出在不同的温度区域，该速率遵从不同的变化规律。贺敦良、徐精彩根据测定煤表面氧反应热研究煤的自燃机理，得出不同的煤其表面反应热不同，并与煤体温度有关。何萍通过对煤氧化过程中氧化的形成特征研究，选择出煤自燃指标。
5）从煤岩相学角度研究煤自燃机理
舒新前等从煤相学方面对神府矿区长焰煤进行研究后，认为丝炭在低温下能吸收大量氧，吸氧时放出热量，是煤炭自燃的导火索。周安宁、王晓华等在研究宁夏石嘴山矿区的气肥煤时，也发现丝炭着火点最低。张玉贵在考察了平庄褐煤和阜新长焰煤自燃过程后，认为镜煤的燃点低，自燃倾向性高。Straszheim研究认为，无论煤级如何，镜质组总是最易自燃的显微组分。由此可知，从煤岩组成研究煤自燃出现了一些矛盾。
另外，还有些学者采用红外光谱、FTIR谱等研究不同的煤在自燃各个阶段吸附光谱的强弱。
1.2.3煤自燃过程的实验模拟
煤温超过临界温度后，表现出来的自燃特性较明显，实验测试相对容易进行，国内外对临界温度以上时，煤的氧化性、放热性、产生的气体组成及分子结构变化的研究较多。与之相对，临界温度以下煤所表现出的自燃特性很不明显，模拟测试起来相当困难，然而，实际的煤炭自燃却是从常温开始的。
近二十年，世界各主要产煤国先后建立了模拟煤层自燃过程的大型自然发火实验台（其中法国的实验台装煤5t、美国的13t、前苏联的4t、英国的1t、日本的0.3t、新西兰0.17t），给松散煤样送入空气进行模拟实验，观测煤自然发火过程。
湘潭工学院的李仁发教授等人构造了装煤90㎏的实验装置，此装置用煤量少，不能很好地模拟现场实际条件。淮南工业学院的张国枢等人也研制了实验室内模拟煤自燃的试验装置及其参数测定系统，装置包括炉体、供风系统和参数测试系统，能够模拟和研究在常温条件下煤自燃的发生、发展过程及其影响因素。中国矿业大学的张瑞新等建立了模拟煤堆自燃的大型实验台，研究露天煤体和煤堆的自燃过程。
八十年代末，西安矿业学院的徐精彩、葛岭梅教授等设计建造了我国第一个大型煤自然发火实验台，装煤量0.85t。九十年代，又在此基础上，建造了一系列的煤自然发火实验台，装煤量分别为0.4t和1.5t。利用这些实验台对煤低温阶段的自燃过程进行了大量实验研究，以实验所获取的最短自然发火期、临界温度、放热强度和耗氧速度等为基础，对煤的氧化性、放热性、煤自燃的影响因素及煤自燃过程中的一些特性参数进行了研究，取得了大量的研究成果。由于实验台体积小，对煤自燃过程的蓄热环境要求较高，故选用导热性极差的聚氨脂作保温层，该保温材料不耐高温，故炉内最高煤温不能超过180℃，因此，对该温度至出现明火时煤自身的氧化
1 前言
放热特性、自燃过程发展及高温区域移动规律无法进行研究。
1.2.4煤自燃危险性预测
1）自燃倾向性实验测试法
自燃倾向性实验测试法主要是根据测试煤的自燃倾向性，划分煤层自然发火等级，以此区分煤层的自燃危险程度。
80年代前，国内外对煤自燃倾向性的研究方法主要以煤的氧化性为基础，大体可以分为化学试剂法和吸氧法二类。80年代后，国外开始从煤的热效应角度来研究煤的自燃性。美国矿业局研究出绝热炉，测定煤的最小自热温度；加拿大用静态等温法、绝热和动态法研究煤的自燃性；土耳其用非等温动力法测试煤自燃临界温度和CO产生率；南非采用由计算机控制的绝热量热器，测定煤的自燃性；Ren、Jones、Vance、Sujanti等人构造实验台测定煤自燃的临界温度和氧化速度等参数。
我国从50年代初期即开展对煤炭自燃倾向性的研究，先后采用克氏法、着火点温度降低值法、双氧水法及静态容量吸氧法进行研究。90年代，我国开始推广使用煤科总院抚顺分院研究的色谱动态吸氧法，该方法把色谱仪中分离气体的色谱柱换成了煤样试管，测定煤样对氧气的物理吸附量，并以某一温度(30℃)下每克干煤的吸氧量来划分自燃性。该方法测定系统先进，操作简单，吸氧量可由色谱处理机自动计算，缩短了测试周期，提高了工作效率。但在伴有化学吸附和反应时，氧吸附量则难以计算，且煤的自燃性受多种因素影响，煤的吸附性能亦受煤岩组份、孔隙结构、粒度组成、水分含量等多种因素制约。
上述测试煤自燃性的实验，用煤量少，供风量相对较大，且实验采用程序升温加热，改变了煤自燃过程的条件，与现场实际中，暴露于空气中的煤在常温下与空气中的氧缓慢、自由地氧化放热，热量逐渐积聚引起煤体升温的过程相差甚远，很难做到化学反应过程相似和反应条件相似，测试结果主要用于划分煤的自燃等级。
2）综合评判预测法
陈立文、许波云和郭嗣琮等根据影响煤层自燃危险程度的内、外因素，进行主观判断，分析评分，然后应用模糊数学理论，逐步聚类分析，根据标准模式，计算聚类中心，对开采煤层自燃危险程度进行综合评判预测。原苏联和波兰等国把实验室测定法与井下自然条件结合起来预测井下自然发火危险程度。它把复杂的外界因素归纳为地质条件、开采条件、通风条件等七个方面因素Si，再和煤自燃倾向性指标SZb(带灰份指标)相加，得出矿井自然发火危险程度指标。
匈牙利根据自燃火灾发生频率、工作面推进速度、瓦斯涌出量、工作面参数以及煤的活化性能等指标的关系，分析并确定出回归函数，然后计算出实际条件下总的火灾频率，来预测煤层自然发火危险程度。
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近年来，王省身、蒋军成、王德明、王俊、赵向军、李文平等人采用神经网络的方法预测煤层自燃危险程度，虽然他们采用的神经网络结构各不相同，但均是采用影响开采煤层自燃危险性的三个主要因素，即煤炭自身的自燃倾向性，开采煤层的地质赋存条件和开拓开采及通风技术条件，作为预测指标，再对预测指标作进一步细分，来预测煤自燃的危险程度。施式亮、刘宝琛等用防火系数作为预测指标，建立了人工神经网络的时间序列煤自然发火预测模型，来判断自然发火程度。田水承，李红霞应用煤自燃倾向性、煤层厚度、煤层倾角、煤的固性系数及开采参数运用模糊聚类方法对自燃发火危险性进行了分类。
这些方法都是利用大量的统计资料，分析煤自燃主要因素的影响程度，预测煤层自然发火危险程度。
3）统计类比预测法
统计类比预测法是建立在已发生自然发火事故统计资料基础上，分析预测实际开采条件下煤层的自燃危险性。根据开采煤层自燃事故的统计资料分析，巷道自燃多发生在冒顶区、地质构造带，采空区自燃火灾多发生在两道和两线。随着综放无煤柱开采技术的推广，由于沿空巷道沿底板一次掘进，巷道服务时间长，相邻采空区留有大量浮煤，且已氧化升温，因此，巷道沿空侧自然发火几率较大。上述结论是基于统计资料，在分析火灾原因的基础上获得。这种方法只能根据工作面实际情况和自然发火统计资料，粗略判断煤层可能发火的危险性。
1.2.5煤层自然发火期预测
自然发火期预测最早采用现场统计法，近20年，世界各主要产煤国主要朝着准确预测实际条件下松散煤体自然发火期的方向努力，先后建立了模拟煤层自燃过程的大型自然发火实验台，并根据实验模拟结果，测试和预测实际开采条件下煤的自然发火期，有效地指导了煤层自燃火灾的防治。但由于大型实验条件单一、用煤量多，实验时间长，工作量大，不能满足井下复杂的实际条件下自燃火灾防治需要，因此，许多学者通过建立数学模型的方法对自然发火期进行预测。
中国科技大学的余明高、王清安、范维澄、廖光煊等人，煤科总院重庆分院的黄之聪和岳超平等人，根据煤氧化放热、升温吸热平衡关系，对原苏联学者卡连金提出的计算煤层最短发火期模型进行了修正和完善，建立了绝热条件下煤氧反应放热、吸氧放热、煤体升温、水分和瓦斯解吸吸热平衡的最短自然发火期解算模型及相应的实验方法。
模型将煤从常温到着火点温度这一过程，分成不同的温度段，各温度段所需时间总和即为煤的最短自然发火期。此模型可以反映煤自然发火的可能性，比自燃倾向鉴定结果更准确、直观。但他们经过对近20个矿自然发火情况及其影响因素的调
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查分析，发现同一个矿最长与最短自然发火期相差达1.9～10倍。一个矿同一层煤的自然发火期变化如此大，与自然发火的影响因素及所采取的防灭火措施的有效程度有关，在总结采区地质、采掘、通风等外部影响因素的基础上， 不考虑采取的防灭火措施的影响，确定了煤自然发火期修正系数，并结合实验数据对煤的实际自然发火期进行了预测，对现场安全生产具有一定指导作用。
宋志等人以采场自然发火为充要条件，依据时空一致观点，分析自然发火因素空间，提出用人工神经网络来预测煤自然发火期和自燃地点的模型。由于神经网络预测首先需要大量学习样本对网络进行训练，加之网络有159个输入，需对大量采场自燃进行调研，工作量非常大，故该模型还只是理论模型，并未应用于现场实际。
1.2.6煤自然发火过程的数值模拟
自Semonov基于热爆炸理论首次建立煤自燃理论模型（1938年，在简化条件下Frank-Kamenetskii得到了理论解）以来，美国、澳大利亚、法国和中国等国学者如D. Schmal、K.Brooks、Kyuro Sasaki、Minshan Zhu、P.Nordon、卞晓锴、冯小平和张瑞林、杨运良等，针对采空区的自燃环境及条件，建立了多种煤自然发火数学模型，并使用计算机对采空区的浮煤自然发火进行了数值模拟。谢之康、张瑞新和陈亚平等建立了数学模型，对露天矿和地面煤堆的自燃进程进行了模拟。李宗翊对综放面煤柱内的漏风和耗氧过程进行了数值模拟。
其中典型的有：
1）F.Akgun等提出的煤堆自燃二维非稳态模型，该模型主要考虑了煤堆高度、倾角、煤的粒度及湿度等参数对自燃过程的影响；
2）Van Genderen J L等提出的倾角模型（Dip Angle Model），该模型应用半无限大线性热流方程预测煤田自燃火灾的深度和温度分布；
3）Carslaw H W等提出的辐射热流模型（The Radial Heat Flow Model），该模型只用于确定煤层火区位置；
4）Jiejie Huang等提出的地下自燃火灾气体温度场模型（Model of Gas and Temperature Fields in Underground Coal Fires），该模型依据多孔介质自然对流理论，而建立的二维模型，研究认为浅部自燃是由于地表空气对流，而深部主要是煤挥发份燃烧而增强气体对流；
5）Wactawik J.根据多孔介质有源有汇的质量、动量和能量平衡原理，建立了模拟采空区隐蔽自燃火灾发生过程的二维数学模型。
但上述模型都是在均质、各向同性等一定简化条件下而建立的，主要研究煤自燃规律及影响因素，模型中的反应速度和放热强度均采用Elovich 或Arrhenius理论公式进行计算，并假定的表面反应热为常数，而煤的实际反应速度随煤的粒度、空