Thermal behavior and oxidation kinetics of coal gangue under varying moisture conditions: An experimental and predictive modeling study
यह अध्ययन कोयला गैंग (coal gangue) के ऑक्सीकरण पर नमी के दोहरे नियामक तंत्र को स्पष्ट करता है—जहाँ मध्यम स्तर (8.61%) स्व-तापन (self-heating) को बढ़ावा देता है जबकि अत्यधिक नमी (18%) इसे बाधित करती है—और आणविक गतिशीलता सिमुलेशन (molecular dynamics simulations) तथा एक ग्राफिकल इंटरफेस द्वारा समर्थित एक उच्च-सटीक HPSO-GRU भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करता है, ताकि स्वतः दहन के जोखिमों की पूर्व चेतावनी सक्षम की जा सके।
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चीन भर में कोयला खदानों की छाया में, छोड़े गए चट्टान और मिट्टी के विशाल ढेर, जिन्हें कोल गैंग (coal gangue) के रूप में जाना जाता है, तत्वों के संपर्क में खुले पड़े रहते हैं। ये निर्जीव ढेर नहीं हैं; ये रासायनिक रूप से सक्रिय हैं। समय के साथ, हवा में मौजूद ऑक्सीजन चट्टान के भीतर मौजूद खनिजों और शेष कार्बन के साथ प्रतिक्रिया करती है, जो एक धीमी प्रक्रिया है जो ऊष्मा उत्पन्न करती है। यदि यह ऊष्मा बाहर नहीं निकल पाती है, तो यह तब तक जमा होती रहती है जब तक कि वह अपने आप ही आग पकड़ न ले, जिसे स्वतः दहन (spontaneous combustion) नामक घटना कहा जाता है। इस तरह की आग जहरीली गैसें छोड़ती है, हवा को प्रदूषित करती है, और जमीन को अस्थिर कर सकती है, जिससे आस-पास के समुदायों को खतरा होता है। इन आग को रोकने की कुंजी ढेर के आंतरिक तापमान को समझने और यह अनुमान लगाने में निहित है कि यह कब खतरनाक स्तर तक बढ़ जाएगा। हालांकि, इस धीमी जलन के दौरान निकलने वाली गैसों और बढ़ते तापमान के बीच का संबंध जटिल है और यह इस बात पर निर्भर करता है कि चट्टान कितनी गीली है।
इनर मंगोलिया यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस संबंध को डिकोड करने के लिए काम किया, जिसमें विशेष रूप से इस बात पर ध्यान केंद्रित किया गया कि नमी की मात्रा हीटिंग प्रक्रिया को कैसे प्रभावित करती है। उन्होंने एक स्थानीय खदान से ताजा कोल गैंग एकत्र करके, उसे पीसकर और प्राकृतिक पानी को पूरी तरह से हटाने के लिए सावधानीपूर्वक सुखाकर शुरुआत की। फिर, उन्होंने वास्तविक ढेर की प्राकृतिक गर्माहट की नकल करने के लिए सटीक मात्रा में पानी मिलाकर पांच अलग-अलग नमी स्तरों वाले नमूने तैयार किए, जो लगभग सूखे 2% से लेकर नम 18% तक थे। इन नमूनों को एक विशेष भट्टी में रखा गया और 30°C के ठंडे तापमान से लेकर 550°C के भीषण तापमान तक धीरे-धीरे गर्म किया गया, और इस दौरान चट्टान से निकलने वाली गैसों को पकड़ा गया, जिसमें ऑक्सीजन, कार्बन डाइऑक्साइड, कार्बन मोनोऑक्साइड और विभिन्न हाइड्रोकार्बन के स्तर को मापा गया।
प्रयोगों ने पानी की एक आश्चर्यजनक दोहरी भूमिका का खुलासा किया। इस सरल विचार के विपरीत कि पानी हमेशा चीजों को ठंडा करता है, शोधकर्ताओं ने पाया कि मध्यम मात्रा में नमी वास्तव में हीटिंग प्रक्रिया को तेज कर देती है। जब नमी की मात्रा लगभग 8.61% थी, तो चट्टान ने ऑक्सीजन का उपभोग किया और सबसे तीव्र दर से ऊष्मा उत्पन्न की। इस अवस्था में, पानी के अणु ऑक्सीजन को चट्टान की सतह पर सक्रिय स्थानों के पास इकट्ठा होने में मदद करते प्रतीत हुए, जो एक पुल की तरह कार्य करते हैं जिससे आग लगना आसान हो गया। हालांकि, जैसे ही नमी का स्तर बढ़कर 18% हुआ, इसका प्रभाव बदल गया। अत्यधिक पानी ने चट्टान के सूक्ष्म छिद्रों को अवरुद्ध करना और सक्रिय स्थलों को ढकना शुरू कर दिया, जिससे प्रतिक्रिया दब गई और ऊष्मा का निकलना धीमा हो गया। इसका अर्थ यह है कि कोल गैंग के ढेर को बहुत गीला रखना आग को रोकने की एक रणनीति हो सकती है, जबकि थोड़ा नम ढेर सूखे ढेर की तुलना में अधिक खतरनाक हो सकता है।
यह समझने के लिए कि सूक्ष्म स्तर पर पानी के अणु कैसे चलते हैं और चट्टान के साथ कैसे परस्पर क्रिया करते हैं, टीम ने कंप्यूटर सिमुलेशन चलाया। उन्होंने चट्टान के प्राथमिक खनिज, काओलिनाइट (kaolinite) का एक डिजिटल मॉडल बनाया और पानी के अणुओं को यह देखने के लिए पेश किया कि वे विभिन्न तापमानों पर कैसा व्यवहार करते हैं। सिमुलेशन ने प्रयोगात्मक निष्कर्षों की पुष्टि की: 8.61% नमी के उस महत्वपूर्ण स्तर पर, पानी के अणु इस तरह से चलते हैं जिससे ऑक्सीजन चट्टान की सतह तक आसानी से पहुँच सके। लेकिन 18% पर, पानी की एक मोटी परत बन गई जिसने ऑक्सीजन को चट्टान से दूर रोक दिया, जिससे प्रतिक्रिया को गति मिलने से रोका जा सका। इस सूक्ष्म दृष्टिकोण ने भट्टी में देखे गए स्थूल व्यवहार (macroscopic behavior) के लिए एक स्पष्ट भौतिक स्पष्टीकरण प्रदान किया।
टीम ने यह समझने के बाद कि नमी रसायन विज्ञान को कैसे बदलती है, भविष्यवाणी की चुनौती की ओर रुख किया। उन्हें गैसों के निकलने के आधार पर कोल गैंग के ढेर के आंतरिक तापमान का पूर्वानुमान लगाने का एक तरीका खोजने की आवश्यकता थी, जो नमी के बदलते स्तरों के कारण एक जटिल कार्य था। उन्होंने एक नया कंप्यूटर मॉडल विकसित किया जो डेटा के अनुक्रमों (sequences) से सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक प्रकार और एक स्मार्ट ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम को जोड़ता है जो अपनी सेटिंग्स को खुद ही बेहतर बनाता है। इस मॉडल को प्रयोगात्मक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिससे इसने गैस के स्तरों में उन पैटर्न को पहचानना सीखा जो विशिष्ट तापमानों के अनुरूप थे। इस सिस्टम का परीक्षण कई अन्य मौजूदा मॉडलों के विरुद्ध किया गया और यह सबसे सटीक साबित हुआ, जिसके पूर्वानुमान वास्तविक मापे गए तापमानों के बहुत करीब रहे।
अध्ययन ने यह पहचाना कि तापमान की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण संकेत बची हुई ऑक्सीजन की मात्रा और कार्बन मोनोऑक्साइड तथा ऑक्सीजन की कमी के अनुपात का एक विशिष्ट अनुपात था। इन दो कारकों, जिन्हें मॉडल ने भारी रूप से महत्व देने के लिए सीखा, ने यह स्पष्ट संकेत दिया कि हीटिंग प्रतिक्रिया कितनी तीव्र थी। इस तकनीक को इंजीनियरों और सुरक्षा अधिकारियों के लिए उपयोगी बनाने के लिए, टीम ने एक सरल कंप्यूटर इंटरफेस बनाया। इस टूल के साथ, एक उपयोगकर्ता बस वर्तमान नमी स्तर और गैस सेंसर के रीडिंग को इनपुट कर सकता है, और सिस्टम तुरंत आंतरिक तापमान की गणना करेगा और यह पहचान लेगा कि ढेर हीटिंग के किस चरण में है। यह दृष्टिकोण कोल गैंग के ढेरों की निगरानी के लिए एक व्यावहारिक, डेटा-संचालित विधि प्रदान करता है, जिससे स्वतः आग लगने से पहले प्रारंभिक चेतावनी मिल सके, जो अंततः पर्यावरण और सार्वजनिक सुरक्षा दोनों की रक्षा करने में मदद करता है।
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