礦井通風網絡風量智能調控研究

任子暉， 李昂， 吳新忠， 許嘉琳， 陳澤彭

（中國礦業大學 信息與控制工程學院，江蘇 徐州 221116）

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礦井通風系統作為煤礦的“血液循環系統”，不斷向煤礦井下工作地點輸送充足的新鮮空氣，從而確保礦井安全回采及工作人員健康[1]。在煤礦開采過程中，礦井通風系統的巷道屬性和通風網絡結構等會隨著回采、掘進而發生改變，任一巷道分支通風參數的改變都會使整個通風網絡狀態發生變化[2]，若通風系統失效、風量調控不及時，都將引發有毒有害氣體污染范圍擴大，嚴重時會導致人員中毒傷亡，威脅礦井安全生產。因此，為滿足用風地點的風量需求，需要進行風量的按需智能調控。

近年來，國內外學者對通風網絡優化理論與風量智能調控技術開展了深入研究。文獻[3]深入研究了回路風量法，提出了無初值化的Scott-Hinsley 算法，優化了Scott-Hinsley 算法的收斂性，使其適用于復雜礦井通風網絡的解算。文獻[4]構建了一種智能通風控制系統，提高了復雜礦井通風網絡的解算效率；提出了礦井通風智能控制思想，奠定了礦井通風系統智能調控的基礎。文獻[5]研究了通風系統優化問題，應用遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）進行風量求解，在優化過程中評估和選擇最具經濟效益的解決方案，使得通風機的運行能耗最小。文獻[6]以礦井通風網絡的總功率最小為目標，結合改進的粒子群優化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法實現通風網絡尋優，使得通風系統總功率消耗明顯降低，達到了節能目的。文獻[7]引入靈敏度理論來量化可調分支風阻臨界值，有針對性地通過改變分支風阻進行風量調節。……