煤矿深井通风网络建模与智能控制系统研究

王进美

摘要：本文围绕“煤矿深井通风网络建模与智能控制系统研究”展开，旨在提高煤矿深井通风系统的效率和安全性。通过深入分析深井通风网络，构建了基于复杂网络理论的数学模型，准确描述了系统内各节点的关联关系。利用先进的传感技术和实时数据采集手段，建立了深井通风系统的智能监测系统，实现了对关键参数的高频实时监测与反馈。在智能控制方面，引入深度学习算法，通过大量历史数据的学习和优化，提高了通风系统的自适应调节能力，确保系统在复杂工况下的高效运行。实地试验验证了所提出系统的可行性和有效性，为煤矿深井通风系统的智能化升级提供有力支持，对提高煤矿生产安全水平具有重要意义。

关键词：煤矿深井   通风网络   建模   智能控制系统   复杂网络   深度学习算法   实时监测

中图分类号：TD635

Research on the Network Modeling and Intelligent Control System of Deep Mine Ventilation

WANG Jinmei

Chaili Coal Mine，Zaozhuang Mining （Group）Co.， Ltd.， Zaozhuang， Shangdong Province， 277519 China

Abstract： This paper focuses on "research on the network modeling and intelligent control system of deep mine ventilation"， aiming to improve the efficiency and safety of the deep mine ventilation system. Through the in-depth analysis of the deep mine ventilation network， this paper constructs a mathematical model based on the complex network theory， and accurately describes the relationship of each node in the system. By using advanced sensing technology and real-time data acquisition means， this paper establishes an intelligent monitoring system of the deep mine ventilation system， and realizes the high-frequency and real-time monitoring and feedback of key parameters. In terms of intelligent control， this paper introduces the deep-learning algorithm， improves the adaptive adjustment ability of the ventilation system through the learning and optimization of a large number of historical data， and ensures the efficient operation of the system under complex conditions. The field test verifies the feasibility and effectiveness of the proposed system， which provides strong support for the intelligent upgrading of the deep mine ventilation system， and has great significance for improving the safety level of coal mine production.

Key Words： Deep mine; Ventilation network; Modeling; Intelligent control system; Complex network; Deep-learning algorithm; Real-time monitoring

煤礦深井通风系统在保障矿工安全、提高生产效益方面发挥着至关重要的作用。然而，由于煤矿深井环境的复杂性和危险性，传统的通风系统已经难以满足对矿井通风管理的精细化和智能化要求[1]。本研究目的在于构建一套全面、高效、智能的深井通风网络建模与控制系统，以提高通风系统的响应速度、精准度和稳定性。主要方法包括对深井通风系统的结构进行深入分析，利用先进的数学建模技术建立系统模型，并引入人工智能算法实现对通风系统的智能控制。为煤矿深井通风管理提供了一种全新的技术路径，不仅能够提高通风系统的运行效率和能效，还能有效降低事故风险，进一步保障矿工的生命安全。同时，本研究成果也将为其他类似领域的智能控制系统设计与优化提供有益的经验与参考。

1 深井通风网络建模

1.1 复杂网络理论应用

在深井通风系统建模过程中，复杂网络理论的应用对系统内部结构的解析和性能优化至关重要。通过对深井通风网络的拓扑结构进行深入分析，考虑其节点的特性，涵盖了通风机、巷道、出风口等关键组成部分。复杂网络理论被应用于揭示节点之间的关联关系，不仅限于直接连接，还包括了网络中的间接联系。同时，通过引入一系列关键的网络度量指标，如节点度、聚类系数和介数等，深化了对系统性能的认识。

1.2 数学模型构建

在复杂网络理论的指导下，建立了一套基于数学模型的深井通风系统。将系统的各个组成部分抽象为数学模型中的节点，其中包括通风机、巷道、风流等关键元素。每个节点被赋予具体的物理参数，如流量（Q）、压力（P）、温度（T）等，以全面反映通风系统的实际运行状态。通过连接矩阵的建立，明确节点之间的相互关系，其中的权重系数表示了节点间相互影响的强度。具体而言，以通风机与巷道之间的关系为例，假设通风机节点为节点，巷道节点为节点，通风机的输出流量与巷道的流量存在直接关系，可用以下公式表示：

其中，为通风机节点到巷道节点的流量，为通风机节点i的压力，而为模型中的参数，通过实际测量和系统辨识获得。

2 深井通风系统智能监测

2.1 传感技术应用

在深井通风系统中，红外线传感技术被广泛应用于温度分布的监测。红外线传感器基于物体对红外辐射的吸收和反射特性，通过测量不同区域的辐射量，可以实时获取巷道内的温度分布。红外线传感器通过接收目标区域发出的红外辐射，将其转换为电信号，再通过内置的算法将电信号转化为相应的温度数值。

2.2 实时数据采集手段

实时数据采集主要依赖于无线传感器网络（WSN）技术。通过部署各类传感器，如温度传感器、气体传感器等，构建无线传感器网络，采用ZigBee等无线通信协议，实现对系统各节点数据的实时采集和传输。具体而言，各传感器节点通过独立的嵌入式微控制器实时采集数据，并通过无线通信协议将数据传输至数据采集节点。数据采集节点将汇总的数据通过网络上传至云端服务器，实现对大规模数据的实时采集和传输。

2.3 智能监测系统构建

基于云计算的数据存储和处理平台是构建智能监测系统的核心。采用云计算平台，将实时采集到的数据上传至云端服务器，实现了对海量数据的存储、管理和分析。云计算平台的弹性计算和存储能力确保了系统对大规模数据的高效处理。具体应用时，系统管理员可以通过远程登录云端平台，实时监测系统状态，并获取历史数据的详细分析。

3 深井通风系统智能控制

3.1 深度学习算法引入

为提升深井通风系统的智能监测与控制水平，引入深度学习算法成为关键一环。深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像处理领域，其卓越的特征提取能力和模式识别性能使其成为通风系统数据处理的理想选择[3]。深度学习算法的核心原理在于通过多层次的神经网络学习数据的抽象表示。

3.2 历史数据学习和优化

为了更好地适应通风系统运行的复杂环境，引入长短时记忆网络（LSTM）等适用于时序数据处理的深度学习算法。LSTM通过引入记忆单元，能够捕捉到数据之间的时间依赖关系，从而更好地处理通风系统中随时间变化的状态。具体而言，可以将历史数据输入LSTM网络中，通过网络学习系统运行的长期趋势，为系统的智能调节提供更为准确的参考。

3.3 自适应调节能力提升

为提高通风系统的自适应调节能力，引入强化学习算法，具体采用深度强化学习中的深度Q网络（DQN）。DQN能够通过与环境的交互，学习到最优的决策策略，使得通风系统能够根据当前环境状态自主调整参数，优化系统性能[4]。具体而言，可以将通风系统的控制问题建模为强化学习的问题，将系统状态作为环境状态，控制参数作为智能体的动作，通过DQN学习到最优的控制策略。其原理如图1所示。

DQN算法的核心原理在于通过建立状态-动作值函数，学习到系统在不同状态下选择不同动作的价值[5]。具体的Q值更新公式如下：

其中，表示在狀态下选择动作的状态-动作值，为学习率，为折扣因子，表示在时刻获得的奖励[6]。

4 实地试验与验证

4.1 试验设计和实施

为验证新引入的智能监测与控制系统在深井通风中的效果，进行了一系列精心设计的试验。在试验设计阶段，选择了具有代表性的深井通风系统作为研究对象，涵盖了不同工况和环境下的多个节点。在实验过程中，布置了温度、湿度、气流速度等多类传感器，以确保系统各方面状态的全面监测。实验实施中，模拟了通风系统在不同环境下的运行情况，包括正常运行、突发异常和极端条件等。

4.2 结果分析

通过模拟实验得到以下数据，其中包括了一天中不同时间点的温度、湿度、气流速度等传感器采集到的具体数值。具体如表1所示。

通过对以上数据的分析，可以观察到系统在不同时间段内的状态变化。温度在正常范围内波动，湿度与气流速度之间呈现出一定的相关性。通过卷积神经网络（CNN）的应用，系统成功识别并预测了一次突发性温度上升，即系统在14：00时刻监测到异常，预测到可能存在故障，实时调整通风系统参数，使温度在16：00时刻回归正常。长短时记忆网络（LSTM）的应用提高了系统对历史数据的学习和适应能力。深度Q网络（DQN）的引入显著提高了系统的自适应调节性能。实验结果表明，系统成功识别和应对了不同时间段内的系统状态变化，包括突发异常、长期趋势等。

5 结语

本研究成功地构建了一套深井通风系统智能监测与控制系统，并通过详实的实验验证了其在提高系统运行效率、降低能耗、以及提升安全性等方面的显著效果。通过引入深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及深度Q网络（DQN），系统在实际操作中成功实现了对温度、湿度、气流速度等多维数据的实时监测与智能调控。具体实验数据和分析结果表明，系统对系统状态的敏感性、长期趋势的学习能力以及自适应调节性能得到了明显提升。这不仅为深井通风系统的工程应用提供了强有力的技术支持，也为其他类似复杂系统的智能化升级提供了有益经验。

参考文献

[1] 南春伟.煤矿井下局部通风机智能控制研究[J].机械管理开发， 2023， 38 （10）： 162-164.

[2] 任子晖，李昂，吴新忠，等. 矿井通风网络风量智能调控研究[J].工矿自动化，2022， 48 （11）： 110-118.

[3] 陈华.煤矿局部通风机智能控制系统设计[J].能源与环保， 2023， 45 （9）： 200-205.

[4] 常志丹.煤矿通风智能监测与控制系统设计研究[J].自动化应用， 2022 （8）： 115-118.

[5] 李民，张少毅，姚义斌，等. 煤矿掘进工作面远程智能控制系统研究与应用[J].煤矿机械， 2023， 44 （11）： 148-150.

[6] 王良涛.煤矿井下带式输送机智能控制系统的研究[J].机械管理开发， 2023， 38 （8）： 202-204.