矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现.pdf

第4 5 卷第6 期 2 0 2 0 年6 月 煤炭学报 J O U R N A LO FC H I N AC O A LS O C I E T Y V 0 1 ．4 5N o ．6 J u n ．2 0 2 0 移动阅读 周福宝，魏连江，夏同强，等．矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现[ J ] ．煤炭学报，2 0 2 0 ，4 5 6 2 2 2 5 2 2 3 5 ．d o i 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j c c s ．Z N 2 0 ．0 3 3 8 Z H O UF u b a o ，W E IL i a n j i a n g ，X I AT o n g q i a n g ，e ta 1 ．P r i n c i p l e ，k e yt e c h n o l o g ya n dp r e l i m i n a r yr e a l i z a t i o no fm i n ei n t e l l i g e n tv e n t i l a t i o n [ J ] ．J o u m a l0 fc h i n ac o a ls o c i e t y ，2 0 2 0 ，4 5 6 2 2 2 5 2 2 3 5 ．d o i 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c nk i ．j c c s ．z N 2 0 ． 0 3 3 8 矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现 周福宝1 ’2 ，魏连江1 ’2 ，夏同强1 ，王凯1 ”，吴新忠2 ，王雁鸣1 1 ．中国矿业大学城市地下空间火灾防护江苏省高校重点实验室，江苏徐州2 2 1 1 1 6 ；2 ．中国矿业大学物联网研究中心，江苏徐州2 2 1 0 0 8 摘要针对我国现代化矿井通风信息化、智能化升级的重大需求，系统研究了矿井智能通风原理、 关键技术及其系统组成。明确阐述了矿井智能通风的定义与内涵矿井智能通风是通过智能控制 实现按需供风，稳定、经济地向矿井连续输送新鲜空气，供人员呼吸，稀释并排出有害气体和粉尘， 改善矿井气候条件及救灾时具有一定智能调控风流的作业；其内涵是将信息采集处理技术、控制技 术与通风系统深度融合，按照“平战结合”的理念实现按需供风及异常灾变状态下智能决策与应急 调控，既满足日常通风的自动化管理与维护，又实现灾变时期的应急控风有效抑制灾情演化。基于 风网调节的非线性优化模型提出了矿井智能控风模型，设计了矿井多元信息智能感知_ 高效可靠 信息传输叶通风状态智能分析与决策_ 通风设影动力智能调控执行与反馈的标准化工作流程；随 后，围绕矿井智能通风系统功能的具体实现，分别从矿井通风参数精准监测、矿井通风异常诊断与 智能决策平台、通风动力与设施智能调控等关键技术详细阐明了矿井智能通风功能的实现路径；最 后介绍了矿井通风参数在线监测与风网实时解算、区域联动调控等矿井智能通风关键技术的现场 试验及应用实例。 关键词矿井智能通风；精准监测；异常诊断；决策平台；联动调控 中图分类号T D 7 2 4文献标志码A文章编号0 2 5 3 9 9 9 3 2 0 2 0 0 6 2 2 2 5 一1 1 P r i n c i p l e ，k e yt e c h n o l o g ya n dp r e U m i n a r yr e a l i z a t i o no fm i n e i n t e U i g e n tv e n t i l a t i o n z H o uF u b a 0 1 ”，w E IL i a n j i a n 9 1 ’- ，x I AT o n g q i a n 9 1 ，w A N GK a i l ”，w ux i n z h o n 孑，w A N GY a n m i n 9 1 1 ．研k 6 0 m ￡o ，yo ，啪口n ￡，m 如r g ，D M 以n 雕P r o ￡e “幻no ，肋7 伊ⅡP r o ”i n 卯，c i 胁‰沁M 毋o ，胧n i ，l go 趔死曲加锄，船如o u2 2 1 1 1 6 ，吼i M ；2 ．№- 痂n o f 如妇脚i ，l e e 而增h 6 0 m t D ，y0 ，，n 招聊cA p p f i 甜‰ n o f o g y 矿M i 嬲，铂i n n ‰i ∞m 妙o ，胁n i n g ∽dn 如加f o g ，，x u 旃o M2 2 1 0 0 8 ，现i M A b s ”a c t I nV i e wo ft h ei m p o r t a n td e m a n do fm o d e mm i n ev e n t i l a t i o ni n f o m a t i o na n di n t e U i g e n tu p 舻a d i n gi nC h i n a ， t h ep r i n c i p l eo fi n t e U i g e n tv e n t i l a t i o n ，k e yt e c h n o l o g ya n dt h ec o m p o s i t i o no ft h es y s t e mo fm i n ea r es t u d i e d ．T h ed e f i - n i t i o na n dc o n n o t a t i o no fm i n ei n t e U i g e n tv e n t i l a t i o na r ec l e a d ye x p l a i n e d ．】Ⅵi n e i n t e U i g e n tv e n t i l a t i o ni sa c h i e v e d t h r o u g hi n t e l l i g e n tc o n t r o lo no n d e m a n da i rs u p p l y ，s t a b l ya n de c o n o m i c a l l yd e l i v e rc o n t i n u o u sa n df } e s ha i rt ot h e m i n e ，f o rp e r s o n n e lb r e a t h i n g ，d i l u t i o na n dd i s c h a r g eo fh a n n f u lg a s e sa n dd u s t ，i m p r o v i n gt h em i n ec l i m a t ec o n d i t i o n s a n dd i s a s t e rr e l i e fw i t hac e r t a i ni n t e U i g e n tr e g u l a t i o no fw i n dn o w o p e r a t i o n s ．I t sc o n n o t a t i o ni s t od e e p l yi n t e g r a t ei n - f b 唧a t i o nc o l l e c t i o na n dp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y ，c o n t r o lt e c h n o l o g ya n dV e n t i l a t i o ns y s t e m ，a n da c h i e V eo n d e m a n da i r s u p p l y i n ga n da b n o 肿a ld i s a s t e rs t a t ei n t e U i g e n td e c i s i o n m a k i n ga n de m e 唱e n c yc o n t r o U i n gu n d e rt h ec o n d i t i o no f 收稿日期2 0 2 0 一0 2 2 8修回日期2 0 2 0 0 3 2 0责任编辑韩晋平 基金项目国家重点研发计划资助项目 2 0 1 8 Y F c 0 8 0 8 1 0 0 ；教育部创新团队发展计划资助项目 I R T - 1 7 R 1 0 3 ，2 0 1 8 c x T D 0 1 作者简介周福宝 1 9 7 6 一 ，男，江苏南京人，教授，博士生导师。E m a i l ￡z h o u c u m t ．e d u ．c n 万方数据 2 2 2 6 煤炭学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 ‘‘b a s e do np e a c e t i m e ，f o c u s e do nd i s a s t e r “ ，n o to n l yt om e e tt h ea u t o m a t i cm a n a g e m e n ta n dm a i n t e n a n c eo fd a i l yV e n - t i l a t i o n ，b u ta l s ot oa c h i e v et h ed i s a s t e rp e r i o do fe m e r g e n c yc o n t r o la i re f f e c t i v e l yi n h i b i t i n gt h ee v o I u t i o no fd i s a s t e r ． B a s e do nt h en o n l i n e a ro p t i m i z a t i o nm o d e lo fa i rn e t w o r kr e g u l a t i o n ，t h em o d e lo fm i n ei n t e l l i g e n ta i rc o n t m li sp r o p o s e d ，a n dt h es t a n d a r d i z e dw o r k n o wi sd e s i g n e di n c l u d i n gt h ee x e c u t i o na n df e e d b a c ko ft h ei n t e l l i g e n ti n f o 丌1 1 a t i o no f t h em i n e ，t h em u l t i i n f o n n a t i o ni n t e l l 培e n c ep e r c e p t i o no ft h em i n e ，t h ee m c i e n ta n dr e l i a b l ei n f o 瑚a t i o nt r a n s m i s s i o n ， t h ei n t e U i g e n ta n a l y s i sa n dd e c i s i o n - m a k i n go ft h ev e n t i l a t i o ns t a t e ，t h ee x e c u t i o na n df b e d b a c ko ft h eV e n t i l a t i o nf a c i l i - t y ／p o w e ri n t e l l i g e n tr e g u l a t i o n ．T h e n ，a c c o r d i n gt ot h ec o n c r e t er e a l i z a t i o no ft h ef u n c t i o no ft h ei n t e l l i g e n tV e n t i l a t i o n s y s t e mo ft h em i n e ，t h er e a l i z a t i o np a t ho fi n t e l l i g e n tv e n t i l a t i o nf u n c t i o no fm i n ei sr e s p e c t i v e l ye x p l a i n e di nd e t a i l f r o mt h ek e yt e c h n o l o g i e ss u c ha st h ep r e c i s i o nm o n i t o r i n go fV e n t i l a t i o np a r a m e t e r s ，d i a g n o s i so fV e n t i I a t i o na n o m a I y a n di n t e l l i g e n td e c i s i o n - m a k i n gp l a t f o n n ，v e n t i l a t i o np o w e ra n di n t e U i g e n tr e g u l a t i o no ff a c i l i t i e s ．F i n a l l y ，t h ef i e l dt e s t a n da p p l i c a t i o ne x a m p l e so ft h ek e yt e c h n o l o g i e sa r ep r e s e n t e ds u c ha st h eo n - l i n em o n i t o r i n go fv e n “l a t i o np a r a m e t e r s a n dr e a l - t i m es o l u t i o no fw i n dn e t w o r k ，a n dr e g i o n a ll i n k a g ec o n t r 0 1 ． K e yw o r d s m i n ei n t e l l i g e n tv e n t i l a t i o n ；a c c u r a t em o n i t o r i n g ；a n o m a l yd i a g n o s i s ；d e c i s i o n - m a k i n gp l a t f o m ；l i n k a g er e g - l 】】a t i n n 矿井通风是主要利用机械通风的方法持续向矿 井输送新鲜空气，供人员呼吸，稀释并排出有害气体 和浮尘，改善矿井气候条件及救灾时控制风流的作 业，有利于保障矿井安全生产，是灾害防治的基 础⋯。它与采矿、掘进、机电、运输并称煤矿五大系 统。近年来，随着煤矿开采、掘进、机电、运输系统由 机械化、自动化向智能化转型发展，煤矿建设智能矿 井趋势愈加明显。但矿井通风仍然处于人工或半人 工阶段，难以满足矿井智能化建设的需求口1 。当前 矿井通风灾害异常预警、应急决策与通风调控智能化 能力明显不足，灾变期间预警、应急不及时，灾害将难 以及时有效控制。煤炭工业智能化矿井设计标 准 G B ／T5 1 2 7 2 2 0 1 8 提出监控全矿通风网络的运 行状态参数，实现矿井通风网络和主要通风机工况模 拟解算、各类风门自动控制和远程控制、主要通风机 自动无级调节、一键式操作且无人值守等功能规定。 多年来，科技工作者对煤矿智能通风系统建设开 展了广泛的研究。针对我国传统局部通风机缺乏智 能调节的实际情况，湘潭平安电气公司等研制出有高 风压、长距离、大风量、风量自动调节的局部智能通风 系统，满足高产高效矿井防灾、减灾的需求旧1 。顼利 芳分析了井下智能通风系统自动控制功能，总结了矿 井通风系统设置要点与传感器装置布置要点HJ 。栾 王鹏以马兰矿1 8 5 0 6 工作面为研究对象，介绍了矿井 智能通风与实时监测控制系统∞j 。王凯等针对主要 进风巷火灾建立了远程应急救援系统，实现了矿井火 灾风烟流的远程调控∞。7J ，提出了集约化矿井风网关 键分支风阻、风机频率调节及两者联合调节的智能通 风调控方法，并在管网模型实验系统进行了验 证叫1 。魏连江等基于典型矿井通风网络实际参数， 研究通风网络特征参数的相关性，为矿井通风网络角 联分支数与网络结构熵快速估算、结构复杂度评价提 供了新的方法0 I 。刘剑等研究了基于风量特征的矿 井通风系统阻变型单故障源诊断问题，为矿井通风故 障诊断提供了理论基础1 I 。矿井通风网络实时解算 是矿井智能通风的基础，H a n d yc r o s s 提出用于解算 水管网的逐次计算C m s s 回路法，后经D ．S C O r I T r 和 F ．H I N S L E Y 改进成为S c o t t H i n s I e y 法2 。。刘泽功 提出了通过测算风网风量求分支风阻的方法解算矿 井复杂通风网路3 | 。马恒提出通风监测与通风仿真 一体化算法，在霍州煤电三交河煤矿设置了1 0 个风 速传感器，初步实现了基于互联网技术的在线实时通 风仿真计算‘14 | 。 综上，以往研究成果主要从矿井智能通风的系统 组成、数据采集、通风网络解算和调控原理等开展了 局部研究，对矿井智能通风原理与架构建设尚缺乏。 笔者重点围绕矿井智能通风的原理、功能展开，系统 阐述矿井智能通风的控风模型，论述矿井智能通风建 设关键环节的功能实现技术路径，并介绍矿井通风参 数在线监测与风网实时解算、区域联动调控风流等关 键技术方面的现场试验或应用。 1 矿井智能通风的原理 1 ．1 概念 矿井智能通风是通过智能控制实现按需供风，稳 定、经济地向矿井连续输送新鲜空气，供人员呼吸，稀 释并排出有害气体和粉尘，改善矿井气候条件及救灾 时具有一定智能调控风流的作业。其内涵是将信息 采集处理技术、控制技术与通风系统深度融合，按照 “平战结合”的理念实现按需供风及异常灾变状态下 万方数据 第6 期周福宝等矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现 2 2 2 7 智能决策与应急调控，既满足日常通风的自动化管理 与维护，又实现灾变时期的应急控风有效抑制灾情演 化。其主要功能包括 1 矿井通风系统经济可靠与灾情预警，达到安 全、经济目标保障通风系统日常运行的可靠性与经 济性，生产过程中风量做到按需供风；满足通风异常 的自动感知、诊断与预警。 2 矿井通风系统的全程自动化，达到智能调控 目标运用互联网、物联网、人工智能、大数据、新材 料，先进制造，信息通信和自动化技术，建设智慧矿山 通风系统，实现分析决策与联动调控，灾变条件下能 够实现防灾、减灾、控灾和主动救灾等全过程的自动 化与智能化。 1 ．2 控风模型 假设通风网络中有n 条分支、m 个节点，独立回路 6 n m 1 ，其节点风量平衡与回路风压平衡方程为 ∑6 F 毋 o 1 ≤i ≤m 一1 J 2 l ∑c u 弓I 田1 毋一∑c u ％ o 1 ≤i ≤6 1 式中，i J 分别为节点和分支；6 i i 0 ，1 ，一1 分别为节点 i 与分支歹不相连、分支歹风流流出i 节点、分支_ 『风流 流人i 节点；c i i 0 ，1 ，一1 分别为分支- 『不在回路i 中、 在回路i 中与回路i 同向和与回路i 反向；R i 为分支j 的风阻；g ，为分支，的风量； H 为歹分支风机风压。 矿井智能通风系统进行风量调节时，需要事先确 定按需分风优化调节方案，即在满足按需分风要求 下，通风机功耗和调节设施数量越小越好，两者的量 纲和数量级均不同，但需要建立相互结合的最优化目 标函数。引用相对隶属度对通风网络风量调节优化 目标函数中的变量进行归一化处理，得出优化调节模 型纠的数学表达式为 m i 砜Q j ，△克i ∞1 职 ∞2 矗， 阢 等瓮，形 荟够Q ， ∑c u 弓讲 皑一‰一母 o 珥 g Q ， 岛q ∑c 护，i Q ，；， Q ∈[ Q 高i 。，Q 。。] u 【一Q 矗。，一q 。i 。] △l ∈[ △‰i 。，△‰。] f 2 式中，∞，，∞为目标函数中分支调节数量和变频调节 的权重，满足∞， 甜 1 ；彤为矿井所有主要通风机总 功率之和；巩。。和既；。分别为矿井主要通风机在当 前叶片角度运行时所能达到的最大和最小功率；职 为矿井主要通风机总功率相对隶属度；克为关于优化 方案中分支阻力调节量的函数，其值等于需调节分支 个数；．| } 。。和后。i 。分别为通风网络调节设施的最大和 最小数目，最小数目可取值0 ，最大数目取通风网络 回路个数；．| } ，为调节设施数目相对隶属度；Q ，i 为第i 回路的余树分支风量，其中待求余树分支风量用饼 表示；P ，和p ，；分别为分支，的密度和回路余树分支 的密度；日，为风机分支的风机风压，P a ；以i 为分支， 的位压差，P a ；Q ，为风机分量，m 3 ／m i n ；幽i 为分支调 节阻力；△ ，。i 。和△ 汹，分别为调节分支J 的最小和最 大调节量。 当某些分支风阻数据缺失或分支发生异常时，可 以根据相关风量参数反演求解阻力，再进行风网参数 反演求解。测风求阻是以分支风量和主要通风机工 况点作为基础数据，通过改变通风网络中某一条或几 条分支的风阻，获得不同状态下通风网络的风量分 配，从而增加求解分支风阻方程的数目，达到求解目 的。测风求阻的反演模型6 。为 ∑c ；d i a g 西I 彰I 碍 ∑c 瓣 3 J l， l 式中，c 为第r 次调风时的回路矩阵；q ；为第r 次调 风时的分支风量，负值表示该分支的风流反向；R ；为 第r 次调风时的分支风阻； ，为第r 次调风时风机分 支的通风动力。 1 ．3 单元模块 矿井智能通风系统精确感知通风与气体环境参 数、通风设施与动力装备状态，基于信息处理与决策 平台，运用风网智能调控软件系统、可调风机、可控通 风设施，实现按需经济供风的智能化调节，在通风系 统出现异常时，能够精准诊断异常或灾变关键影响因 子，及时预警、智能给出调控方案，快速修复通风系 统，保障通风系统安全、可靠、经济运行。据此，矿井 智能通风系统由可调通风动力、可控通风设施、通风 网络和智能调控系统组成，按照矿井多元信息智能感 知_ 高效可靠信息传输一通风状态智能分析与决策 _ 通风设施／动力智能调控指令分发、执行及效果反 馈的工作流程，实现通风系统的智能联动调控。矿井 智能通风系统基本组成与架构如图1 所示，其整体运 行依靠通风信息感知、远程数据分析与智能决策、信 息交互传输、通风联动调控等功能模块有机进行作 、№ 万方数据 2 2 2 8 煤炭 学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 一／。。。’。。_、 j f 井下传感器1f 风速风压 l I 气体组分及l b ；I 垡些塑里JI 堡壁墨J 【茎垦堡壁塑J H 阿疆莉因厂丽网惭两丽虱； iI星堕墨竺 J l垦堡墨竺JI 叁塑垦堕墨堕J ，』 ，I 二二二二二二二一二二二二二二二 _ 二二二二 二二、、 hj 【堕堡銮堡塑】【垦堕至垫坌堂】【堑塑茎塑坌塑J y } 匝囹臣困口圃； I 、一／7 l ，两丽丽丽俸耐、1 h I 坚竺燮鉴Jl 堡堑墨堡鳖JI 堡堑塞垡J ； ，l ，1 。_ 、，_ 、，_ 、l i 叫；I 风机运行故障lI 灾变预警及lI 智能决策及l i I 堡堑垦塑堇JI 塾堡鎏銮堕墨JI堡型塑竺 J 』 j 名朱Lf 匝固匡圃匝圃1 ＼控制／H 压面丽瓜孤阑而丽网 l 、V ，JiI垦宣JI 竺鎏JI 望垡墨墨JJ ＼ ／＼、_～’ 图1矿井智能通风的组成与架构 F 培．1C o m p o s i t i o na n do p e m t i o ns t m c t u r eo fm i n ei n t e l l i g e n tV e n t i l a t i o n 1 通风信息感知模块。矿井智能通风系统核术快速准确获取通风参数是感知风网运行状态，实现 心信息来源的感知神经主要包括精密风量、风速、温风网实时解算与智能调控的前提。通风参数涵盖风 度、C H 。含量、c 0 含量、粉尘质量浓度、压力等参数传 量、风压、温度、湿度和灾害气体浓度等。矿内温、湿 感器；通风设施与通风机参数状态反馈传感器；防爆度和灾害气体浓度检测技术在精度和可靠性方面都 门数据监测传感器。能满足智能控风的参数感知需求。上述的通风参数 2 信息交互传输模块。矿井智能通风系统信中，风速、风压参数的快速准确i 贝0 量是关键，其测量精 息交互的神经网络，主要包括井下多源信息交互传输度高，风网解算与智能调控更精准。 算法、工业以太网络、防爆交换机、传输分站、传输线2 ．1 ．1 井巷风速 量 测定 缆等。井巷风流的湍流脉动和断面风速的不均一特征， 3 数据分析与智能决策模块。矿井智能通风是导致平均风速的准确测试难度大的主要原因。实 系统的大脑，能通过数据挖掘准确判识通风异常状现风速的精确测量，首先要设计高温、高湿和粉尘环 态、原因与位置，实时预警、研判异常致灾的时效性影境下抗干扰能力强、精度高、耐腐蚀性好、性能稳定的 响范围与灾害程度，融合井下人员定位系统与逃生行风速测量传感器，然后利用湍流统计法测量单点或线 为等多元信息，制定井下和井上通风设施、设备的联段的时均风速，并通过优化设计传感器分布解决井巷 动调控策略，并通过协同集控执行并反馈决策方案，突变区大涡干扰、传感器间相互干扰和校正问题，实 从而最大限度的缩小灾害影响范围。因此，它主要包现点或线段风速传感器的高精度测定，最后基于速度 括通风网络在线解算、通风状态异常在线诊断与预场结构近似恒定原理将单点或线段的时均风速转换 警、灾变预测及演变过程仿真，以及防灾一减灾、抗为井巷断面平均风速。目前，国内矿用点风速传感器 灾、救灾决策等子模块。测量精度普遍小于0 ．3m ／s ，基于该精度条件得出的 4 通风联动调控模块。矿井智能通风系统的井巷全断面平均风速误差较大，还不能满足风网精准 执行层，主要包括风机智能变频调控装置、井下自动解算与调控的需求。应用超声波时差法的测量线段 风门、井下自动可调风窗、区域联动控风装置、井上防风速，发射和接收端的跨度大，可克服点风速测量时 爆门快速泄压复位装置、井下远程控制抗爆密闭装置传感器尺度效应与风流湍流波动诱发的测量误差，是 等。一种精度较高的风速测量方法。采用超声波时差法， 2 矿井智能通风功能实现的关键技术 2 ．1 矿井通风参数的精准监测 通风参数监测传感技术及装备是矿井智能通风 系统信息来源的感知神经，基于风网信息监测传感技 通过大跨度双向设置超声波接收与发射端，辅以时间 数字转换芯片 T D c 精确计时技术和解耦算法，研发 了线段风速高精度传感器，实现了全量程测量精度小 于o ．1 Ⅱ∥s ，突破了井巷平均风速 量 准确测量的一 道屏障，通过线段风速的高精度测量实现了全断面平 一 矿井智能通风系统 一 万方数据 第6 期周福宝等矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现 2 2 2 9 均风速 量 的快速准确测定，技术原理如图2 所示。 断面风速场结 构近似恒定原理 线段风速高精度测l 翥避 全断面风速的线段ll 匕 二 ∑ 风速表征模型广 不同形状断面 风速分布规律 图2 全断面平均风速 量 测定 F i g ．2 M e a s u r e m e n to fm e a na i r f l o wv e l o c i t y q u a n t i t y i n f u Us e c t i o n 2 ．1 ．2 井巷风压的测定 风流压力 压差 实时准确测定是快速掌握矿井 通风阻力分布特征的基础，对风网实时解算与调控风 方案的快速制定具有重要的意义。其技术思路考察 比较各式敏感压力元件的输出特性，测试井下复杂环 境下温度、湿度变化对测试精度的影响，优选适于井 巷压力测定的敏感元件，应用电路放大与数字滤波技 术提高复杂电磁环境下的感压元件与配套电路的抗 干扰能力，同时辅以补偿电路以进一步提高传感器精 度。 通过对国内外压力敏感元件测试评估，优选出硅 可变电阻式弹性膜盒，设计了自适应仪用差动电路提 高共模抑制比，减小了零点漂移，精确匹配带宽增益 平衡动态性能和放大倍数，以提升传感器灵敏度；利 用传感器集成的环境温度参数，通过多源数据融合、 补偿和神经网络非线性校正算法，减小了非线性误 差，将传感器的测量精度提高到1P a 。应用新型压 力传感器，采用压差计法和气压计同步法的相互校 验，实现了矿井通风阻力在线精准感知，技术原理如 图3 所示。 精密压力敏感 元件分析优选 自适应仪用 放大电路 多源数据融 合、补偿 神经网络非 线性校正 竺兰兰兰 nI 箍黄 雾{ | | l | 测试传感器 l 精准 同步测压法Hl 皿侧 图3矿井通风阻力的在线精准感知 F i 昏3 0 n l i n ea c c u r a t ep e r c e p t i o no fm i n ev e n t i l a t i o nr e s i s t a n c e 2 ．1 ．3 全风网传感器布设原则 为满足矿井通风网络实时解算的需要，需对主要 用风地点、主要风路的通风参数进行全面精准感知。 全风网通风状态的感知要求传感器布设应满足以下 原则，能够实现对一条通过工作面的最大阻力路线上 各条巷道的风压、风速、干湿温度等参数的监测，可监 测主要用风地点与主要风路的通风参数，监测通风网 络变风阻分支的风量、阻力，监测主要通风构筑物等 两端压差和其他有可能受灾变影响较大的巷道、通风 构筑物，以满足通风网络实时解算，通风系统异常类 型、异常范围及严重程度分析与判定的需要。 2 ．2 矿井通风异常诊断与智能决策平台 为实现矿井智能通风系统的安全可靠运行，需要 实现矿井通风实时解算、矿井通风异常快速诊断与预 警。 2 ．2 ．1 矿井矿井通风网络实时解算 矿井通风网络实时解算与矿井通风异常诊断、 矿井通风系统智能调控密切相关。它是指依据风 量平衡定律、风压平衡定律、阻力定律，以风网各分 支的实时风阻、主要通风机特性和监测监控系统风 速 风量 、压差、温度、湿度、大气压力等传感器实 时数据为基础，建立方程组在线求解通风网络所有 分支风向和风量数据的过程。矿井通风网络实时 解算主要涉及到非定常实时热湿通风网络解算模 型、拓扑关系动态变换、通风参数传感器优化布置、 阻力系数自适应调整、故障源诊断及阻变量反演、 扰动识别等关键技术。在采用高精度风速、风压、 湿度和温度等传感器对关键巷道通风参数实时监 测的基础上，实现了矿井通风网络拓扑关系自动维 护、通风网络图自动绘制、通风网络实时解算、异常 诊断等功能，系统界面如图4 所示。 2 ．2 ．2 矿井通风异常诊断与预警 矿井通风异常诊断、灾害影响范围确定与预警是 通风调节合理控风的关键依据。矿井通风异常状态 诊断方法主要是结合多传感器信息融合处理技术、大 量历史数据、矿井通风网络实时解算数据，获得通风 动力、通风网络和通风设施异常下通风参数的时空响 应特征，考虑渐变到突变、量变到质变，运用神经网 络、机器学习、模糊数学等方法，构建矿井通风系统异 常诊断模型，实现矿井通风参数异常状态的原因、模 式的快速诊断与定位。通风灾变影响范围的快速确 定与预警则是基于通风网络模拟建立灾害源场模拟 和灾害影响区模拟的等效模型，以火灾、爆炸或煤岩 动力灾害下风网风烟流传输特性为分析依据，结合多 元信息感知参数，应用通风网络实时解算方法获取不 同约束情况下通风网络通风参数数据，快速预警矿井 通风系统灾害类型和灾害影响范围。 2 ．2 ．3 矿井通风智能决策平台初步实现 为实现矿井智能通风和应急调控，需要建立按需 通风、应急通风控制决策层和井上／下联动设备执行 波量片恫∞基声测芯例抻孙超步换辩髓脖度同转滞制酬跨向字Ⅺ；；喜蝴 一一一～一一一一 v__ 万方数据 2 2 3 0 煤炭 学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 层，构建矿井通风系统智能辅助决策平台。该平台融 合通风网络拓扑动态维护、互联网信息采集、数据处 理、灾情演化虚拟仿真、智能分析与决策等技术，交互 多元在线感知参数，实现矿井通风系统薄弱环节预 警、灾情快速研判与虚拟仿真灾害演化呈现，结合通 风调节设施与应急装备制定灾情演化一人员逃生一 体化控风预案库，智能快速确定最佳风流调控方案， 为风流智能调控奠定基础。该平台实现了矿井通风 三维仿真、矿井通风网络实时解算、矿井通风异常诊 断、通风灾变影响范围确定、控风方案自动生成、智能 控风指令分发等功能，其具体运维管理过程需要实现 多数据的传输和交互、平台的智能分析与处理 图 5 。矿井智能通风决策平台模块化功能如图6 所 示。 决 策 平 厶 口 运 维 管 理 图4 矿井通风网络三维实时解算系统 F 唔4 R e a l 一f i m es o l u t i o ns y s t e mo fn l i n eV e n t i l a t i o nn e t w o r k3Dm o d e l 决策平台可视化层 三维可视化平台控风方案直观模拟灾变报警与提示通风日常管理 ⋯⋯ 决策平台协同层 通风参数异常通风网络实智能控风自通风灾变影响智能控风指 诊断模块时解算模块动生成模块范围确定模块令分发模块 决策平台基础设施层 系统硬件网络设备系统软件存储设备物联网设备 ⋯⋯ 图5矿井通风智能通风决策平台运维管理架构 F i g ．5 M o d u l a rr e l a t i o n s h i pa n do p e r a t i o nm a n a g e m e n ts t r u c t u r eo fm i n ei n t e l l i g e n tv e n t i l a t i o nd e c i s i o n m a k i n gp l a t f o r m 2 ．3 通风动力与通风设施智能调控 率、功率因素、振动、转速等各类传感器，实现矿井通 2 ．3 ．1 通风机在线监测及变频调节 风机工况在线监测、故障诊断、失稳预警、能耗分析、 运用矿山物联网、云计算、自动控制技术，构建通主备自动切换、一键式启动反风、无人值守与智能化 风与供电参数监测、运行故障诊断、功耗分析、风量供变频调控等协同功能，达到矿井需风量与风机工况合 需匹配和智能调节为一体的风机监控物联网模型。理匹配。物联网环境下，矿井通风机运行工况、能耗 通过风压、风速、温度、一氧化碳、电压、电流、有功功分析、调控评估嵌入云计算模式，将矿井工程师、风机 万方数据 第6 期周福宝等矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现 2 2 3 1 矿井通风智能辅助决策平台 三维仿真平台Il 网络实时解算ll 系统异常诊断 建模 参数化动态 生成模型 日常管理 显示 三维模型 编辑 曲线数据维 护与仿真 风网实时 解算 算法与误差 分析 拓扑关系维 护与问题诊 瓦斯爆炸灾 害影响范围 模拟 矿井火灾影 响范围模拟 瓦斯突出灾 害影响范围 确定 故障源确定 智能识别灾 害异常类型 方榷耖与fI 控风指令