摘" 要：針對(duì)傳統(tǒng)礦井通風(fēng)技術(shù)智能化方面存在的不足，采用文獻(xiàn)調(diào)研的方法，通過分析現(xiàn)有研究，從系統(tǒng)通風(fēng)、局部通風(fēng)、礦井智能通風(fēng)理念、生產(chǎn)時(shí)期智能通風(fēng)、災(zāi)變時(shí)期智能通風(fēng)5個(gè)方面進(jìn)行梳理與總結(jié)，探討礦井智能通風(fēng)系統(tǒng)的發(fā)展進(jìn)程與技術(shù)趨勢(shì)。研究結(jié)果表明：礦井智能通風(fēng)的基礎(chǔ)理論尚不完善，基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)仿真和按需調(diào)節(jié)技術(shù)仍需進(jìn)一步研究，災(zāi)變時(shí)期的智能決策與控制將成為未來的重點(diǎn)研究方向。研究結(jié)論為礦井智能通風(fēng)的理論發(fā)展和應(yīng)用提供參考。

關(guān)鍵詞：礦井通風(fēng)；系統(tǒng)通風(fēng)；局部通風(fēng)；智能通風(fēng)理念；生產(chǎn)時(shí)期通風(fēng)；災(zāi)變時(shí)期通風(fēng)

中圖分類號(hào)：TD72" " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " " " "文章編號(hào)：1008-0562（2024）05-0545-11

Development trend of mine intelligent ventilation

JIA Jinzhang1，2， SHANG Wentian1，2*， LEI Tao1，2， LI Xinyao1，2

（1. College of Safety Science and Engineering， Liaoning Technical University， Huludao 125105， China;

2. Key Laboratory of Mine Thermodynamic Disasters and Control of Ministry of Education，

Liaoning Technical University， Huludao 125105， China）

Abstract： In order to solve the problem of insufficient intelligence of traditional mine ventilation technology， this paper adopts the method of literature research. By analyzing the existing research， the development process and technical trend of mine intelligent ventilation system are discussed from five aspects： system ventilation， local ventilation， mine intelligent ventilation concept， intelligent ventilation in production period and intelligent ventilation in disaster period. The results show that the basic theory of mine intelligent ventilation is not perfect， and the real-time simulation and on-demand adjustment technology based on monitoring data still need to be further studied. Intelligent decision-making and control in disaster period will become the key research direction in the future. The research conclusions provide reference for the theoretical development and application of mine intelligent ventilation.

Key words： mine ventilation; system ventilation; local ventilation; intelligent ventilation concept; ventilation during production periods; ventilation during emergency periods

0" 引言

礦井通風(fēng)的目的是保質(zhì)保量地為用風(fēng)地點(diǎn)供風(fēng)，使得有害氣體和礦塵的濃度被限制在安全健康范圍內(nèi)，并使溫度和濕度符合工作需求[1]。

隨著煤炭開采進(jìn)入深部，礦井通風(fēng)面臨著新的亟待解決的問題[2]。現(xiàn)有大中型礦井的通風(fēng)系統(tǒng)通常由數(shù)百條巷道、數(shù)十種調(diào)節(jié)裝置和多種供風(fēng)設(shè)備與監(jiān)測(cè)設(shè)施組成，拓?fù)潢P(guān)系復(fù)雜。此外，礦井內(nèi)需風(fēng)點(diǎn)多、需風(fēng)量時(shí)常變動(dòng)，同時(shí)伴有有害氣體析出和礦塵飛揚(yáng)。自然條件的變化和生產(chǎn)活動(dòng)也會(huì)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生擾動(dòng)，這些問題給礦井通風(fēng)系統(tǒng)帶來了新的挑戰(zhàn)。學(xué)者們將進(jìn)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能算法與成熟的通風(fēng)技術(shù)相結(jié)合，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和自動(dòng)化設(shè)備實(shí)現(xiàn)礦井通風(fēng)系統(tǒng)的自我感知、決策和調(diào)控[3]。

2008年以前，國內(nèi)主要對(duì)礦井智能監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)、礦井通風(fēng)智能決策進(jìn)行研究，國外主要對(duì)礦井通風(fēng)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和通風(fēng)系統(tǒng)自動(dòng)控制進(jìn)行研究。2008年，張鐵崗等[4]研制出局部智能通風(fēng)系統(tǒng)。人工智能技術(shù)規(guī)模應(yīng)用的拐點(diǎn)出現(xiàn)在2018年，自此人工智能開始加速發(fā)展，關(guān)于礦井智能通風(fēng)研究的論文也呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)趨勢(shì)。以“礦井智能通風(fēng)”為關(guān)鍵詞，在中國知網(wǎng)平臺(tái)搜索得到1999年以來礦井智能通風(fēng)方面的研究論文分布見表1。

由表1可見，2018年以來，礦井智能通風(fēng)技術(shù)發(fā)展迅猛，但在實(shí)際應(yīng)用過程中仍存在需要人工干涉、考慮災(zāi)變較少等諸多問題。成熟的智能礦井通風(fēng)系統(tǒng)需要滿足以下要求：在正常生產(chǎn)時(shí)期，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地檢測(cè)與調(diào)控礦井各處風(fēng)流；在災(zāi)變發(fā)生后，則須利用設(shè)備有效控制風(fēng)流，防止災(zāi)變進(jìn)一步擴(kuò)大，并輔助開展救災(zāi)工作[5]。

為進(jìn)一步提升智能算法在礦井通風(fēng)系統(tǒng)中的應(yīng)用效果，從系統(tǒng)通風(fēng)、局部通風(fēng)、礦井智能通風(fēng)理念、正常生產(chǎn)時(shí)期智能通風(fēng)、災(zāi)變時(shí)期智能通風(fēng)這5個(gè)方面梳理國內(nèi)礦井通風(fēng)理論與技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)與趨勢(shì)，以期為進(jìn)一步的深入研究提供參考。

1" 系統(tǒng)通風(fēng)

系統(tǒng)通風(fēng)的基本模擬手段是通過數(shù)學(xué)建模將通風(fēng)系統(tǒng)抽象為通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)，其中巷道被擬化為網(wǎng)絡(luò)的分支，巷道交叉口被擬化為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，巷道內(nèi)的風(fēng)量、風(fēng)壓、調(diào)節(jié)裝置和監(jiān)測(cè)設(shè)施等被擬化為分支屬性。在完成對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)的建模后，基于礦井通風(fēng)理論通過編寫計(jì)算機(jī)程序?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行操作。

1.1" 通風(fēng)系統(tǒng)可視化

礦井通風(fēng)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的立體結(jié)構(gòu)，在礦井通風(fēng)可視化發(fā)展階段，涌現(xiàn)出多種不同的可視化形式，如工況圖。可視化經(jīng)歷了手工繪圖、CAD繪圖、GIS繪圖等階段。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，目前在專業(yè)的礦井通風(fēng)軟件中配備了可視化模塊，該模塊能夠?qū)崿F(xiàn)通風(fēng)系統(tǒng)的自動(dòng)繪制，并支持演變過程?，F(xiàn)階段主流的通風(fēng)系統(tǒng)可視化主要為以下形式。

（1）系統(tǒng)圖。早期的系統(tǒng)圖通常采用單線方式繪制的平面圖，王德明等[6]編制了巷道交叉關(guān)系的自動(dòng)判別與處理程序。在Ventsim、Ventilation Design等商業(yè)軟件的沖擊下，三維系統(tǒng)圖成為研究重點(diǎn)。王海寧等[7]基于SolidWorks軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了礦井通風(fēng)系統(tǒng)三維仿真。通過引入計(jì)算機(jī)圖形學(xué)實(shí)現(xiàn)三維系統(tǒng)圖的高精度與強(qiáng)交互，但在真實(shí)動(dòng)態(tài)流場(chǎng)展示方面仍需進(jìn)行進(jìn)一步完善。

（2）網(wǎng)絡(luò)圖。網(wǎng)絡(luò)圖將礦井通風(fēng)系統(tǒng)抽象成由點(diǎn)、線組成的網(wǎng)狀圖。國內(nèi)首個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖自動(dòng)繪制方法由李湖生提出[8]。鄧立軍等[9]在此基礎(chǔ)上提出節(jié)點(diǎn)分層方法，減少無意義的搜索，同時(shí)有效解決了“長(zhǎng)邊”問題。倪景峰等[10]在此基礎(chǔ)上提出壓能值二次分層概念，使網(wǎng)絡(luò)圖可以表現(xiàn)出壓能圖的一般特征。目前，網(wǎng)絡(luò)圖自動(dòng)繪制技術(shù)仍會(huì)出現(xiàn)分支重疊、節(jié)點(diǎn)分布不均等現(xiàn)象，需進(jìn)行節(jié)點(diǎn)與分支的布局優(yōu)化，使網(wǎng)絡(luò)圖更加清楚美觀。

（3）平衡圖。平衡圖又稱特征圖，根據(jù)巷道的風(fēng)量、阻力，將其抽象為矩形塊繪制。黃瀚文[11]首次闡明了平衡圖概念及其應(yīng)用價(jià)值；劉劍等[12]基于獨(dú)立通路思想提出了平衡圖自動(dòng)繪制方法；賈進(jìn)章等[13]通過對(duì)平衡圖布局進(jìn)行優(yōu)化，降低了矩形塊被分割的次數(shù)。對(duì)于大規(guī)模礦井通風(fēng)系統(tǒng)，現(xiàn)有算法仍存在計(jì)算量大、矩形分割導(dǎo)致的布局過于復(fù)雜等問題。

除以上三種形式，還存在壓能圖[14]等可視化形式。但隨著礦井規(guī)模的增大，現(xiàn)有可視化形式皆存在不同的缺點(diǎn)，提供一種更直觀、方便的可視化形式也是一個(gè)亟需解決的問題。

1.2" 通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算

基于流體網(wǎng)絡(luò)分流理論，CZECZOTT提出了通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算問題[15]，之后不斷有學(xué)者提出新的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算方法，大致分為圖解法、物理模擬法、數(shù)學(xué)解析法3類。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)值解析法逐漸占據(jù)了主流地位，如Cross法、斯考德-恒雷斯法、京大一試法等。國內(nèi)礦井通風(fēng)領(lǐng)域最常用且不斷改進(jìn)的數(shù)值解析法主要分為以下兩類。

回路迭代法。徐瑞龍[16]提出一種回路選擇方法；陳開巖等[17]將空氣狀態(tài)參數(shù)與風(fēng)量耦合關(guān)系應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)解算方法中，為實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)解算提供了一種解決思路；為加快網(wǎng)絡(luò)解算收斂速度，尚文天等[18]、賈廷貴等[19]都提出了不同的初始風(fēng)量分配算法。

節(jié)點(diǎn)風(fēng)壓法。劉駒生[20]將節(jié)點(diǎn)風(fēng)壓法應(yīng)用到實(shí)際礦井通風(fēng)系統(tǒng)的計(jì)算中；王天明等[21]提出一種針對(duì)節(jié)點(diǎn)法風(fēng)機(jī)處理方式和處理后的網(wǎng)絡(luò)建模方法，解決了節(jié)點(diǎn)風(fēng)壓方程的構(gòu)建復(fù)雜、構(gòu)建過程規(guī)律性弱的問題。

隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大，待求解的未知數(shù)數(shù)量增加，針對(duì)此問題，賈進(jìn)章等[22]提出等效子網(wǎng)判定公式、局部串并聯(lián)子網(wǎng)簡(jiǎn)化策略與基于節(jié)點(diǎn)出入分支風(fēng)量的節(jié)點(diǎn)對(duì)集合優(yōu)化策略，該方法可對(duì)復(fù)雜通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行快速等效簡(jiǎn)化，加快大型復(fù)雜通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算的收斂速度。改進(jìn)后通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算方法的計(jì)算速度可以滿足傳感器監(jiān)測(cè)頻率的要求，但仍存在實(shí)時(shí)解算結(jié)果與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的傳感器示值不一致的問題。

1.3" 礦井智能通風(fēng)保障理論與技術(shù)

通風(fēng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性定量計(jì)算、評(píng)價(jià)理論與技術(shù)為礦井智能通風(fēng)提供保障。

（1）靈敏度。徐瑞龍[23]最早提出靈敏度指標(biāo)的概念。之后，吳勇華[24]全面論述了靈敏度的概念與計(jì)算方法。賈進(jìn)章等[25]在靈敏度指標(biāo)的基礎(chǔ)上提出通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定性指標(biāo)的計(jì)算理論與方法。此外，該靈敏度指標(biāo)也被用于風(fēng)量預(yù)測(cè)、風(fēng)量調(diào)節(jié)分支優(yōu)化選擇、監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)風(fēng)速監(jiān)測(cè)點(diǎn)優(yōu)化布置等方面。

（2）可靠度。礦井通風(fēng)系統(tǒng)可靠度的計(jì)算方法以單獨(dú)分支的可靠度與網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)。徐瑞龍[23]提出用通路法和半割集法計(jì)算可靠度。賈進(jìn)章等[26]基于利用不交和原理提出一種有效的可靠度計(jì)算數(shù)學(xué)模型及計(jì)算方法，極大減小了該模型的計(jì)算量。

1.4" 通風(fēng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)理論與技術(shù)

礦井各工作點(diǎn)的需風(fēng)量隨時(shí)變化，因此需要對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行按需調(diào)控。國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)該問題提出相應(yīng)算法，如線性規(guī)劃法、關(guān)鍵路徑法、遞推法等，常用的算法如下。

（1）回路法調(diào)節(jié)?；芈贩ǜ鶕?jù)回路矩陣進(jìn)行阻力調(diào)節(jié)，基于該方法，張紹峰[27]提出一種通風(fēng)系統(tǒng)優(yōu)化方法。之后，黃元平等[28]提出非線性規(guī)劃解法的數(shù)學(xué)模型，沈漢年等[29]基于聯(lián)通樹和相應(yīng)的余樹枝降低了回路法調(diào)節(jié)的計(jì)算量。

（2）通路法調(diào)節(jié)。通路法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的通路集合進(jìn)行阻力調(diào)節(jié)，該方法由徐瑞龍?zhí)岢鯷30]。隨后，蔣成軍等[31]基于通路法調(diào)節(jié)編制了程序；趙千里等[32]將集成了該方法的仿真系統(tǒng)應(yīng)用于金川礦井通風(fēng)系統(tǒng)的改造。

這兩種調(diào)節(jié)方法目前已經(jīng)成為礦井通風(fēng)系統(tǒng)智能調(diào)控的基礎(chǔ)理論，并且大量研究將其與智能算法相結(jié)合，推動(dòng)智能調(diào)控技術(shù)的發(fā)展。

2" 局部通風(fēng)

局部通風(fēng)方面的研究主要集中在以下方面：一是找尋局部復(fù)雜區(qū)域的空氣參數(shù)變化規(guī)律；二是分析導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)測(cè)不準(zhǔn)現(xiàn)象的原因及其具體影響。主要研究手段有現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)、試驗(yàn)測(cè)定和數(shù)值模擬等。

2.1" 局部復(fù)雜區(qū)域

生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生的局部復(fù)雜區(qū)域是具有復(fù)雜流場(chǎng)和多變性的區(qū)域。這些區(qū)域會(huì)導(dǎo)致自身及其關(guān)聯(lián)巷道內(nèi)的風(fēng)壓、有害氣體濃度、溫度等參數(shù)突變，從而增大事故發(fā)生概率。代表性區(qū)域是獨(dú)頭巷道。

壓入式通風(fēng)方式是最早的獨(dú)頭巷道通風(fēng)方式，1956年，承伯仁[33]基于蘇聯(lián)專家的報(bào)告總結(jié)了該方式的有效風(fēng)量計(jì)算方法。王輝等[34]針對(duì)抽壓混合式通風(fēng)的壓抽比進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析，確定了壓抽比在1.1～1.3時(shí)除塵效果最佳。秦躍平等[35]通過數(shù)值模擬對(duì)比分析了壓抽比，壓入風(fēng)量，抽、壓風(fēng)筒口位置對(duì)粉塵濃度、分布范圍的影響。龔曉燕等[36]研發(fā)了風(fēng)口調(diào)節(jié)裝置，能實(shí)現(xiàn)自由調(diào)節(jié)出風(fēng)口口徑、偏轉(zhuǎn)角度，并通過實(shí)驗(yàn)與數(shù)值模擬兩種方式研究了不同工況下掘進(jìn)機(jī)司機(jī)位置與行人呼吸帶的粉塵濃度分布情況。

這些研究使獨(dú)頭巷道在不同工況下可以更有效地選擇和優(yōu)化局部通風(fēng)方案，從而提升通風(fēng)效率，保障掘進(jìn)作業(yè)的安全性，并改善作業(yè)環(huán)境。

2.2" 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)測(cè)不準(zhǔn)現(xiàn)象

湍流的隨機(jī)脈動(dòng)和生產(chǎn)活動(dòng)的擾動(dòng)導(dǎo)致風(fēng)速和風(fēng)壓的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)波動(dòng)，即監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)測(cè)不準(zhǔn)現(xiàn)象。這種波動(dòng)既影響網(wǎng)絡(luò)解算結(jié)果的可信度和精確性，又影響礦井通風(fēng)系統(tǒng)的整體評(píng)價(jià)和管理。

（1）湍流脈動(dòng)。在礦井巷道中，風(fēng)流速度低且分布不均，風(fēng)流呈現(xiàn)湍流狀態(tài)，導(dǎo)致速度和方向的瞬時(shí)波動(dòng)變化，即湍流脈動(dòng)。在對(duì)礦井湍流脈動(dòng)進(jìn)行研究的過程中，王福成等[37]研究表明彎道對(duì)風(fēng)速分布有顯著影響，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究；劉劍等[38]使用LDA對(duì)均直巷道中斷面突擴(kuò)與非突擴(kuò)的風(fēng)速分布規(guī)律進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究；李雪冰等[39]針對(duì)圓管與矩形巷道斷面的點(diǎn)風(fēng)速與平均風(fēng)速轉(zhuǎn)換機(jī)制進(jìn)行了研究。

（2）隨機(jī)擾動(dòng)。礦井通風(fēng)中隨機(jī)擾動(dòng)是指在礦井內(nèi)部風(fēng)流運(yùn)動(dòng)過程中，由于生產(chǎn)活動(dòng)擾動(dòng)所引起的局部風(fēng)流波動(dòng)。戚穎敏[40]首次提出礦井通風(fēng)網(wǎng)風(fēng)量測(cè)量平差的概念；鄧立軍等[41]采用相似實(shí)驗(yàn)方法對(duì)風(fēng)門開閉、礦車運(yùn)行造成的風(fēng)流波動(dòng)規(guī)律進(jìn)行了研究。

湍流脈動(dòng)與隨機(jī)擾動(dòng)的研究為井下風(fēng)速數(shù)據(jù)測(cè)定、點(diǎn)風(fēng)速與斷面平均風(fēng)速轉(zhuǎn)換，以及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理等提供了新的技術(shù)手段與參考依據(jù)。

3" 礦井智能通風(fēng)理念

礦井智能通風(fēng)是基于智能調(diào)控的按需供風(fēng)，包括自動(dòng)調(diào)節(jié)通風(fēng)構(gòu)筑物及變頻風(fēng)機(jī)，當(dāng)通風(fēng)系統(tǒng)工況發(fā)生變化時(shí)，在最短時(shí)間內(nèi)，實(shí)現(xiàn)用風(fēng)地點(diǎn)風(fēng)量自動(dòng)達(dá)到需求值，同時(shí)保證通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定可靠的一種新型礦井通風(fēng)模式。賈進(jìn)章提出的礦井智能通風(fēng)理論框架[1]見圖1。

礦井通風(fēng)系統(tǒng)是煤礦的生命保障系統(tǒng)，礦井瓦斯爆炸、火災(zāi)、煤塵爆炸等熱動(dòng)力災(zāi)害都與通風(fēng)（供氧）有關(guān)，這些重大熱動(dòng)力災(zāi)害發(fā)生后造成通風(fēng)系統(tǒng)紊亂，從而引發(fā)的二次災(zāi)害有時(shí)是造成重大人員傷亡的主要因素?？煽糠€(wěn)定的通風(fēng)系統(tǒng)是防控礦井熱動(dòng)力災(zāi)害和應(yīng)急管理的重要手段，只有可靠穩(wěn)定地控制礦井風(fēng)流，才能有效地防治熱動(dòng)力災(zāi)害事故，保障生產(chǎn)安全和人員健康。

智能通風(fēng)系統(tǒng)結(jié)合監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，自動(dòng)感知有毒有害氣體濃度、溫度等通風(fēng)狀態(tài)參數(shù)，自動(dòng)診斷故障，智能調(diào)節(jié)風(fēng)速，結(jié)合自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置自動(dòng)控制災(zāi)害的發(fā)展，結(jié)合人員定位系統(tǒng)自動(dòng)保護(hù)人員安全，其運(yùn)作方式是全自動(dòng)的。智能通風(fēng)系統(tǒng)可以減少瓦斯爆炸、火災(zāi)、煤塵爆炸等重大熱動(dòng)力災(zāi)害事故的發(fā)生。

4" 生產(chǎn)時(shí)期智能通風(fēng)

近年來，國內(nèi)外學(xué)者將智能算法與傳統(tǒng)礦井通風(fēng)理論相結(jié)合探索智能通風(fēng)方法。

4.1" 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理

國內(nèi)礦井普遍配備了監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，但由于礦井通風(fēng)系統(tǒng)的復(fù)雜性高、監(jiān)測(cè)設(shè)備精度低，以及湍流脈動(dòng)和隨機(jī)擾動(dòng)的影響，僅依靠原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)很難準(zhǔn)確判斷礦井通風(fēng)狀態(tài)。近年來，學(xué)者們采用對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法獲得更準(zhǔn)確反映礦井通風(fēng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。趙丹等[42]提出一種基于堆疊降噪自編碼器的礦井風(fēng)速傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗模型，該模型可自動(dòng)辨別監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值，并通過數(shù)據(jù)重構(gòu)進(jìn)行修復(fù)。鄧立軍等[43]提出一種奇異譜分析與長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擾動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)重構(gòu)模型，該模型可以針對(duì)擾動(dòng)造成的風(fēng)速數(shù)據(jù)異常波動(dòng)問題進(jìn)行去噪與預(yù)測(cè)，提高了擾動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率。曹鵬等[44]針對(duì)傳感器存在測(cè)量誤差且布置稀疏的問題，通過改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)流模型進(jìn)行修正，進(jìn)行全風(fēng)網(wǎng)的風(fēng)量初始化分配。以上方法通過數(shù)據(jù)處理和模型優(yōu)化顯著提升了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，使礦井通風(fēng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)更加精確，有效支持了通風(fēng)系統(tǒng)的管理和優(yōu)化。

4.2" 傳感器位置優(yōu)化

礦井通風(fēng)系統(tǒng)是具有復(fù)雜拓?fù)潢P(guān)系的整體，任意分支風(fēng)阻發(fā)生變化時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中其他分支的風(fēng)量值也相應(yīng)發(fā)生變化。為提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的有效性與全面性，降低監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的使用和維護(hù)成本，優(yōu)化風(fēng)速、風(fēng)壓等傳感器的布置位置至關(guān)重要。孫繼平等[45]提出一種將監(jiān)測(cè)范圍作為傳感器部署的理論依據(jù)，基于Dijkstra算法和極小支配集算法完成對(duì)瓦斯?jié)舛葌鞲衅鞯牟贾脙?yōu)化。李雨成等[46]提出基于貪心策略的風(fēng)壓傳感器優(yōu)化布置算法，實(shí)現(xiàn)布點(diǎn)合理、數(shù)量較少的風(fēng)壓傳感器的優(yōu)化布置，與風(fēng)量反演風(fēng)阻病態(tài)改良算法相結(jié)合，可準(zhǔn)確反演風(fēng)阻；劉劍等[47]從故障診斷準(zhǔn)確率的角度出發(fā)，提出一種基于鄰域粗糙集屬性約簡(jiǎn)算法的風(fēng)速傳感器位置優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)了利用較少風(fēng)速傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)礦井通風(fēng)系統(tǒng)阻變型故障的判識(shí)。

4.3" 通風(fēng)系統(tǒng)故障診斷

礦井通風(fēng)系統(tǒng)故障診斷是根據(jù)不同的通風(fēng)監(jiān)測(cè)參數(shù)，定位通風(fēng)系統(tǒng)中的故障發(fā)生位置，判斷故障發(fā)生的原因，并預(yù)測(cè)故障可能造成的影響?？焖贉?zhǔn)確的故障診斷是保證通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行和智能調(diào)控的關(guān)鍵。趙丹等[48]提出采用逐步線性回歸分析法確定可能引起某巷道風(fēng)速超限的風(fēng)路集合，通過設(shè)計(jì)礦井通風(fēng)智能診斷專家系統(tǒng)知識(shí)庫和推理機(jī)進(jìn)行通風(fēng)系統(tǒng)故障原因分類推理。黃德等[49]提出了用于進(jìn)行阻變型故障診斷的一種混合編碼自適應(yīng)進(jìn)化策略算法，并對(duì)比了不同進(jìn)化算法的診斷效果。LIU等[50]對(duì)比分析了不同監(jiān)督模型和樣本下的阻變型故障診斷的效果。然而，隨著對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)穩(wěn)定性要求的提高，壓變型故障的復(fù)雜性和潛在影響逐漸凸顯。因此，壓變型故障診斷是今后研究的重點(diǎn)。

4.4" 通風(fēng)系統(tǒng)智能調(diào)節(jié)

通風(fēng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)是通過改變阻力調(diào)節(jié)設(shè)施與主風(fēng)機(jī)的工作參數(shù)，在確保用風(fēng)地點(diǎn)的需風(fēng)量的前提下對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)節(jié)或快速調(diào)節(jié)：

（1）通風(fēng)系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)節(jié)的主要目標(biāo)是在滿足礦井通風(fēng)系統(tǒng)正常運(yùn)行的前提下，降低主通風(fēng)機(jī)功耗，減少系統(tǒng)運(yùn)行成本。于保才等[51]將礦井風(fēng)量調(diào)節(jié)模型轉(zhuǎn)換為最小歐式距離的求解問題，基于靈敏度理論降低解空間維度，基于鴿群算法進(jìn)行求解最優(yōu)方案。SHANG等[52]以主風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)變化為基礎(chǔ)建立系統(tǒng)優(yōu)化模型，通過等效簡(jiǎn)化和最小生成樹降低變量維度，利用靈敏度理論提高初始變量質(zhì)量，采用遺傳算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化。

（2）通風(fēng)系統(tǒng)快速調(diào)節(jié)的主要目標(biāo)是應(yīng)對(duì)有害氣體濃度突然、頻繁變化等突發(fā)情況，最快速度地完成通風(fēng)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)，改變突發(fā)情況發(fā)生位置的通風(fēng)量至所需風(fēng)量，防止事故發(fā)生。王凱等[53]基于按需通風(fēng)理論建立調(diào)節(jié)模型，通過風(fēng)機(jī)與分支調(diào)節(jié)相結(jié)合的方式，提高方案的可行性與實(shí)施速度。吳新忠[54]等以用風(fēng)地點(diǎn)需風(fēng)量為優(yōu)化目標(biāo)，采用靈敏度理論初步確定最優(yōu)調(diào)節(jié)分支集及其調(diào)節(jié)范圍，通過麻雀搜索確定最優(yōu)調(diào)風(fēng)方案。

4.5" 通風(fēng)設(shè)備與系統(tǒng)自動(dòng)化

礦井智能通風(fēng)的發(fā)展離不開各通風(fēng)設(shè)備、系統(tǒng)的高度自動(dòng)化，礦井通風(fēng)主要由以下部分組成。

（1）主要通風(fēng)機(jī)

主要通風(fēng)機(jī)從最初的停機(jī)葉片角度調(diào)節(jié)發(fā)展到現(xiàn)在不停機(jī)調(diào)整葉片，還可以快速實(shí)現(xiàn)反風(fēng)，并具備風(fēng)壓、風(fēng)量等氣體參數(shù)、電流、電壓等運(yùn)行參數(shù)的自動(dòng)監(jiān)控[55]，軸承、運(yùn)行工況的智能故障診斷[56]?，F(xiàn)有主要通風(fēng)機(jī)的研究集中在高海拔礦井等特殊環(huán)境下風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀況方面[57]。

（2）局部通風(fēng)系統(tǒng)

該系統(tǒng)主要由局部通風(fēng)機(jī)、壓抽風(fēng)筒、掘進(jìn)面監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、地面監(jiān)控中心、通信系統(tǒng)構(gòu)成。局部通風(fēng)機(jī)具有變頻、自監(jiān)測(cè)功能；壓抽風(fēng)筒具有風(fēng)口位置、角度、大小調(diào)節(jié)功能[58]；掘進(jìn)面監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包含粉塵濃度、瓦斯?jié)舛鹊裙r參數(shù)傳感器；地面監(jiān)控中心具備遠(yuǎn)程控制功能，通過通信系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示工作面運(yùn)行工況，智能調(diào)節(jié)局部通風(fēng)機(jī)與壓抽風(fēng)筒的工作參數(shù)[59]。

4.6" 智能通風(fēng)平臺(tái)

智能通風(fēng)平臺(tái)本質(zhì)上是智能通風(fēng)軟件，具備時(shí)序動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)接入、顯示、處理和儲(chǔ)存功能。通過平臺(tái)與礦井通信與控制系統(tǒng)的對(duì)接，接收監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，調(diào)控各通風(fēng)設(shè)備和局部系統(tǒng)。智能通風(fēng)軟件的集成了各種傳統(tǒng)通風(fēng)算法、智能通風(fēng)算法，以及可視化方式。

目前，國內(nèi)煤炭類高校和研究院所的智能通風(fēng)研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)的多種智能通風(fēng)軟件功能類似，但都具備各自的優(yōu)勢(shì)。圖2是遼寧工程技術(shù)大學(xué)賈進(jìn)章智能通風(fēng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的智能礦井通風(fēng)軟件。

5" 災(zāi)變時(shí)期智能通風(fēng)

礦井災(zāi)變時(shí)，通風(fēng)系統(tǒng)的最重要作用是對(duì)風(fēng)向和風(fēng)流進(jìn)行智能控制，防止災(zāi)變產(chǎn)生的煙氣進(jìn)入易燃易爆點(diǎn)和人員避災(zāi)路線，抑制災(zāi)變的進(jìn)一步擴(kuò)大并減小災(zāi)變的影響。

實(shí)現(xiàn)災(zāi)變后對(duì)風(fēng)向與風(fēng)流的智能須基于殘缺信息推測(cè)礦內(nèi)情況，再基于推測(cè)結(jié)果進(jìn)行煙氣彌散路線控制、避災(zāi)路線規(guī)劃。

5.1" 殘缺信息推測(cè)

礦井災(zāi)變發(fā)生過程中產(chǎn)生的沖擊波、火焰、煙流會(huì)導(dǎo)致部分傳感器失效，基于殘缺的傳感器信息推測(cè)災(zāi)變情況對(duì)于制定救災(zāi)計(jì)劃具有重要意義。龔曉燕等[60]開發(fā)了礦井局部通風(fēng)設(shè)備故障規(guī)則獲取系統(tǒng)，運(yùn)用粗糙集法和遺傳算法等智能優(yōu)化算法，建立了故障診斷和預(yù)測(cè)模型，提高了故障識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。李雨成等[61]基于量綱分析理論建立了煤塵爆炸能量預(yù)測(cè)模型。倪景峰等[62]構(gòu)建了基于隨機(jī)森林的鏈?zhǔn)椒匠潭嘀夭逖a(bǔ)法，用于填補(bǔ)礦井通風(fēng)參數(shù)缺失數(shù)據(jù)。

5.2" 煙氣彌散路線控制

對(duì)煙氣彌散路線進(jìn)行控制過程需要綜合考慮多種因素，以確保有效的通風(fēng)控制和安全的避災(zāi)環(huán)境。這些因素包括災(zāi)變種類、災(zāi)變程度、各類空氣參數(shù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，以及可調(diào)控風(fēng)門等。1996年，李湖生等[63]考慮火災(zāi)影響、風(fēng)流質(zhì)量流量、關(guān)鍵地點(diǎn)需風(fēng)量和增阻調(diào)節(jié)，通過通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量?jī)?yōu)化計(jì)算方法求解礦井火災(zāi)時(shí)的風(fēng)流控制方案。之后，鐘茂華等[64]應(yīng)用遺傳算法對(duì)礦井火災(zāi)時(shí)期的風(fēng)流進(jìn)行定量?jī)?yōu)化控制，克服了傳統(tǒng)算法的限制。王凱等[65]設(shè)計(jì)了礦井火災(zāi)風(fēng)煙流區(qū)域聯(lián)動(dòng)與智能調(diào)控系統(tǒng)，提高了應(yīng)急決策和智能調(diào)控水平。

5.3" 瓦斯爆炸沖擊波與通風(fēng)動(dòng)力相互作用

瓦斯爆炸會(huì)產(chǎn)生沖擊波，可通過管網(wǎng)模擬井下巷道中發(fā)生的瓦斯爆炸?；谕L(fēng)網(wǎng)絡(luò)理論，分析瓦斯爆炸時(shí)通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系的動(dòng)態(tài)變化，研究瓦斯爆炸沖擊波在通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)中的傳播規(guī)律。瓦斯爆炸沖擊波與通風(fēng)動(dòng)力相互作用見圖3。瓦斯爆炸期間，爆源點(diǎn)形成的高壓區(qū)域?qū)⒆鳛橥L(fēng)網(wǎng)絡(luò)的源，沖擊波與通風(fēng)動(dòng)力耦合造成部分分支流向逆轉(zhuǎn)，瓦斯爆炸點(diǎn)（v9）相當(dāng)于強(qiáng)源，可作為新的節(jié)點(diǎn)，因此原來的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系將發(fā)生變化。

圖3（a）為初始/瓦斯爆炸結(jié)束階段；圖3（b）為管網(wǎng)內(nèi)未發(fā)生爆炸或爆炸后管網(wǎng)內(nèi)的通風(fēng)動(dòng)力系統(tǒng)恢復(fù)正常階段；圖3（c）為初期爆炸后階段；圖3（d）為初期爆炸后，管網(wǎng)內(nèi)沖擊波占絕對(duì)主導(dǎo)地位，v9（源）爆炸腔內(nèi)發(fā)生爆炸階段；圖3（e）為沖擊波強(qiáng)度削減，管網(wǎng)內(nèi)的通風(fēng)動(dòng)力系統(tǒng)開始恢復(fù)階段；圖3（f）為管網(wǎng)內(nèi)原有通風(fēng)動(dòng)力占據(jù)主導(dǎo)地位階段；圖3（g）為管網(wǎng)內(nèi)發(fā)生二次爆炸，v10（源）發(fā)生二次爆炸點(diǎn)階段；圖3（h）為管網(wǎng)內(nèi)沖擊波、火焰波、管網(wǎng)自身結(jié)構(gòu)變化形成的擾動(dòng)源相互影響，產(chǎn)生復(fù)合作用，在v11區(qū)域形成一個(gè)高壓區(qū)，使其變?yōu)橐粋€(gè)源階段；圖3（i）為沖擊波強(qiáng)度雖然大幅度減小，但是此時(shí)未燃燒瓦斯氣體的量還相對(duì)充足，為火焰波的燃燒提供燃料，火焰波劇烈燃燒，形成的高溫氣團(tuán)加熱氣體形成較強(qiáng)的膨脹壓，該復(fù)合作用v12處形成源，使得管網(wǎng)風(fēng)流改變階段；圖3（j）為通風(fēng)系統(tǒng)開始恢復(fù)階段；圖3（k）為通風(fēng)動(dòng)力系統(tǒng)大于膨脹壓，占主導(dǎo)地位。

由圖3可知，瓦斯爆炸初期，瓦斯爆炸沖擊波動(dòng)力遠(yuǎn)大于通風(fēng)動(dòng)力，瓦斯爆炸沖擊波動(dòng)力對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)起到主導(dǎo)作用；瓦斯爆炸沖擊過后，瓦斯爆炸沖擊波動(dòng)力逐漸減弱，如果通風(fēng)動(dòng)力設(shè)施未被破壞，通風(fēng)動(dòng)力將逐漸對(duì)通風(fēng)系統(tǒng)起主導(dǎo)作用。

李宗翔等[66]確定了礦井瓦斯（煤塵）發(fā)生爆炸后毒害氣體CO運(yùn)移特征。瓦斯爆炸沖擊波與通風(fēng)動(dòng)力相互作用的演化過程、有毒有害氣體運(yùn)移規(guī)律對(duì)于礦井智能通風(fēng)及其輔助防災(zāi)減災(zāi)研究具有指導(dǎo)作用。

5.4" 避災(zāi)路線規(guī)劃

礦井災(zāi)變發(fā)生時(shí)，為礦井內(nèi)人員規(guī)劃安全的避災(zāi)路線，避免危險(xiǎn)區(qū)域是十分必要的應(yīng)急規(guī)劃方法。1994年，王德明等[67]基于井巷可通行性研究，提出了K條最短路徑算法，并構(gòu)建了救災(zāi)決策支持系統(tǒng)。王金華等[68]利用傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)井下避災(zāi)路徑規(guī)劃。趙海軍[69]通過改進(jìn)差分進(jìn)化算法提高了路徑搜索效率。

6" 結(jié)論

礦井智能通風(fēng)技術(shù)發(fā)展迅速，通過進(jìn)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等智能算法的應(yīng)用，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化設(shè)備，礦井通風(fēng)系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了初步的智能化，特別在故障診斷和自動(dòng)調(diào)節(jié)方面取得了顯著進(jìn)展。然而，現(xiàn)有研究和實(shí)際應(yīng)用仍存在以下不足和挑戰(zhàn)。

（1）對(duì)礦井通風(fēng)狀態(tài)的識(shí)別、智能分析與自動(dòng)化決策的研究還不充分。礦井智能通風(fēng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論尚需進(jìn)一步完善，整體系統(tǒng)的構(gòu)建和應(yīng)用仍處于探索階段。因此，未來需要加強(qiáng)對(duì)礦井智能通風(fēng)基礎(chǔ)理論的深入研究，構(gòu)建完整且系統(tǒng)化的礦井智能通風(fēng)框架。

（2）采掘活動(dòng)的不斷變化引起礦井內(nèi)的通風(fēng)需求呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)波動(dòng)，尤其是在局部瓦斯異常涌出等特殊情況發(fā)生時(shí)，各用風(fēng)點(diǎn)的需風(fēng)量變化迅速，這對(duì)現(xiàn)有通風(fēng)系統(tǒng)的及時(shí)響應(yīng)提出了更高的要求。未來研究應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注如何利用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行通風(fēng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)仿真，快速實(shí)現(xiàn)按需智能調(diào)節(jié)，確保系統(tǒng)能夠及時(shí)響應(yīng)并滿足風(fēng)量需求。

（3）災(zāi)變時(shí)期的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可能不完整，如何在數(shù)據(jù)缺失和異常的情況下，通過智能診斷技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷和修正，保障礦井智能通風(fēng)系統(tǒng)的有效性與可靠性；如何科學(xué)控制風(fēng)流、選擇安全的避災(zāi)路線并有效防控?zé)釀?dòng)力災(zāi)害都是智能決策與控制領(lǐng)域亟待解決的問題。

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