基于仿真信息學的礦井通風管理信息系統的開發與應用

楊 建 崗戰偉

（陜西正通煤業有限責任公司，陜西 咸陽 713699）

隨著礦井的接續開采，通風網絡變得更加復雜，通風網絡安全性和穩定性難以預測[1]。另一方面，即便是在正常生產狀態，隨著生產的推進，井巷通風情況也發生巨大的變化，從而導致管理者不能及時了解井下情況，獲取井下有效信息，不能對這種變化快速做出決策以指導生產[2-3]。目前大多數礦井采用監測監控系統對通風系統進行局部監測以獲取井下基礎數據，但未能實現對全礦井各巷道分支數據的實時掌握，難以判斷井下各主要用風地點風量實時變動情況[4-5]。

因此，為了實時了解井下風網數據變化，以預測通風系統穩定性，開發了一款礦井通風信息管理系統，利用監測系統與礦井通風信息管理系統進行井下風網數據動態感知與數據交互，對礦井通風安全管理及安全生產具有重要意義。

1 礦井概況

高家堡煤礦礦井設計生產能力500 萬t/a，服務年限62.5 a。礦井地質儲量9.74億t，設計可采儲量4.7億t，主采延安組4 煤層，全井田平均煤厚為9.2 m。礦井地質復雜，具有井深水大、高地壓、高地溫、軟巖、煤層易自燃等特點。礦井通風方法為機械抽出式，由主井和副井進風，回風立井回風，地面安裝兩臺GAF35.5-18-1FB 型軸流式通風機，電機功率為2400 kW，礦井回風量為397.72 m3/s，礦井通風總阻力約為3200 Pa。

2 礦井關鍵分支選擇理論

如果通風系統具有m 條巷道，則風量、風壓靈敏度共有m×m 個，記為[6]：

3 礦井通風信息管理系統的開發與介紹

高家堡礦井通風信息管理系統選用Visual Studio 2010 為開發平臺，采用GDI+、計算機圖形學，借鑒軟件工程的思想和GIS 理論，對高家堡煤礦礦井通風管理信息系統從底層進行了研發。該系統分為四個部分：（1）礦井通風數值仿真與可視化分析；（2）通風系統雙線圖、立體圖、網絡圖、三維圖、風機特性曲線圖等圖件的自動生成；（3）通風系統智能分析；（4）通風安全的日常管理工作。

4 工程實踐應用及效果分析

4.1 關鍵分支的選擇

依據礦井現場通風阻力實測結果，配合礦井最新通風旬報表，得到井下技術參數數據，通過靈敏度矩陣的分析與計算，得出礦井關鍵分支見表1。

表1 全礦井關鍵分支統計表

4.2 高家堡煤礦通風系統仿真模型的建立

（1） 利用AutoCAD 在礦井采掘工程平面圖上繪制具有巷道層位關系的平面圖，將其導入高家堡礦井通風信息管理系統，并將井下風網各條巷道基礎參數導入，得到高家堡通風系統仿真模型如圖1。

圖1 高家堡通風系統仿真模型

（2）利用高家堡礦井通風管理信息系統對風機進行仿真，得出風機性能曲線以及通風機工況點，風機仿真的結果如圖2。

圖2 礦井通風機仿真結果

（3）對通風系統仿真模型進行網絡解算，通過微調摩擦阻力系數，使各條巷道與井下現階段實際風量基本一致，其解算結果如圖3。

圖3 通風網絡解算結果

4.3 高家堡煤礦通風系統網絡實時解算

（1）技術參數的動態感知

采用DAO 接口將高家堡煤礦KJ76X 實時監測系統與高家堡通風系統管理信息系統數據庫聯接，通風系統管理信息系統數據庫動態感知來自監測系統所傳輸的礦井關鍵分支基礎數據，其感知流程如圖4。

圖4 數據實時傳輸流程圖

（2）將關鍵分支設置為固定風量，對通風系統進行網絡解算，系統自動迭代計算出固定風量時的風阻值，用計算風阻替換原風阻值，再次進行通風網絡解算，得到實時網絡解算結果如圖5。

4.4 應用效果分析

由圖2 可知，礦井風量為23 000 m3/min，通風機負壓為3095 Pa，礦井通風機效率為80%，與現場實測情況基本一致。

由圖3 與圖5 對比分析可知，當關鍵分支風量監測數據變動時，205 運輸順槽以及205 回風順槽風量波動量為0.2～0.3 m3/s，短時間內工作面風量波動范圍較小，礦井通風系統較為穩定。

圖5 通風網絡解算實時解算結果

5 結論

（1）依據靈敏度矩陣理論分析與計算，確定了對高家堡礦井井下風流穩定性影響較大的關鍵分支。

（2）利用開發的礦井通風管理信息系統建立了高家堡礦井通風系統仿真模型，對礦井主通風機進行了仿真分析。

（3）實現了高家堡礦井監測系統與礦井通風信息管理系統的數據傳輸交互，對高家堡煤礦通風系統進行了實時網絡解算，預測了通風系統穩定性。