土木在线论坛 \ 环保工程 \ 固废处理 \ 煤矸石规模化生态利用原理与关键技术

煤矸石规模化生态利用原理与关键技术

发布于:2025-06-05 09:32:05 来自:环保工程/固废处理

来源:工业固废网

[复制转发]
煤炭是我国主要能源,是能源安全的压舱石。煤矸石作为采煤和洗煤加工过程中的必然产物,每年产出量达7亿t以上,亟需规模化、生态化利用技术,以破解煤矸石作为企业发展绊脚石的难题。在分析煤矸石大规模利用中的生态损伤机理的基础上,提出煤矸石规模化生态利用原理,从技术视角探讨了环境安全的规模化生态利用具体解决途径,提出了酸性煤矸石山原位污染控制与生态修复和煤矸石地面充填造地两大规模化生态利用方式关键技术。结果表明:① 煤矸石规模化生态利用的关键是环境污染的防控,通过对矸石的可利用性和经济性评价,结合风险管控手段,可实现煤矸石规模化生态利用。②对已堆积的矸石山采用原位污染控制基础上的植被恢复以实现生态化利用,提出了污染源头诊断?防灭火与污染阻隔?植被恢复一体化的生态利用技术。基于矸石氧化产酸产热导致污染的机理分析,采用热红外与测绘技术相耦合进行煤矸石山深部燃点(氧化点)定位;研发了杀菌剂与还原菌耦合的氧化抑制剂并结合惰性材料覆盖碾压进行抑氧隔氧污染阻隔;对自燃区采用喷浆控火与注浆灭火结合的安全灭火技术;氧化抑制剂结合惰性材料覆盖碾压的长效防火技术;提出以乡土草灌为主的防燃型植被恢复技术,可实现酸性煤矸石山的原位污染控制与生态修复。③ 通过地面充填生态化利用可行性分析、充填生态化利用技术和维护管理长期监测,可实现煤矸石地面充填造地的生态化利用。其关键是矸石材料筛选的污染风险分析、地面充填场地选择的可行性分析以及充填全过程的环保措施,包括充填前的场地底部防渗阻隔、渗滤液导排等安全环保措施,充填中的分层充填技术、防火控酸的污染防控和土壤剖面重构技术,充填后的侵蚀控制、植被恢复等技术。煤矸石规模化生态利用不仅解决了矿区固废堆存带 来的生态环境问题,还通过对新、旧矸石的科学合理利用,打造矿区生态修复的新模式。        
       


部分图表                  
         
煤矸石规模化利用生态损伤机理        
       
煤矸石规模化生态利用流程        
         
污染源头诊断?防灭火与污染阻隔?植被恢复一体化的生态利用技术        
       
煤矸石山表面自燃温度监测定位示意          

       
喷浆控火与注浆灭火结合的安全灭火技术          

       
覆盖碾压隔氧施工现场          

       
植被恢复示意        
       
煤矸石地面充填生态利用技术流程        
       
充填体底部构造        
       
煤矸石地面充填造地工艺示意


结论与展望         

(1)通过分析煤矸石规模化利用的生态损伤机理,提出其生态化利用原理,即从源头控制、过程截断2个方面控制规模化利用的生态环境风险,在此基础上结合土壤重构理论和仿自然的生态恢复技术完成生态价值和生态功能的实现。

 (2)针对酸性煤矸石山,发明了自燃监测、安全控火灭火、长效防火、植被恢复等系列关键技术,形成了一体化原位污染控制与生态修复技术。

 (3)对于煤矸石地面充填造地技术,应从矸石的选择、充填位置的选址、环境与安全控制、科学的充填工艺以及后期维护、管理与长期监测等环节,进行生态化利用,解决固废大规模充填造地利用过程中可能存在的污染、水土流失和土壤质量问题。

煤矸石规模化生态利用技术可实现煤矸石的大规模消纳,破解煤炭企业固废处置困境,同时也解决了废弃矿山生态修复材料来源问题,控制了污染和生态风险,恢复了周边生态环境,增加了可利用土地,打造了矿区生态修复的新模式,对促进煤炭行业的高质 量发展和改善矿区生态环境质量起到重要作用。 

本文对目前亟待解决的煤矸石大规模消纳能否 生态环境安全的难题,从技术视角探讨了环境安全的 生态利用方法,为推动矸石山原位生态修复和矸石充填造地2种已经现实存在的矸石规模化生态利用方式的推广应用提供依据和支撑。


引用格式


胡振琪,赵艳玲,毛缜. 煤矸石规模化生态利用原理与关键技术[J]. 煤炭学报,2024,49(2):978?987.



 

来源 :煤炭学报。      

  • yj蓝天
    yj蓝天 沙发

    资料不错,学习了,谢谢楼主分享

    2025-06-06 06:34:06

    回复 举报
    赞同0
这个家伙什么也没有留下。。。

固废处理

返回版块

9992 条内容 · 185 人订阅

猜你喜欢

阅读下一篇

煤基大宗固体废物“分级分质”利用技术现状、问题及对策研究

回帖成功

经验值 +10