礦井通風智能化設計與技術研究

章奎

摘要：隨著科學技術的不斷發展，礦井通風智能化技術也得到了廣泛推廣，這種技術已經應用于多個領域中，如智能裝備及通風網絡解算等。本文針對礦井通風智能化系統中存在的問題，給出了兩種解決思路及方式，同時指出了該項技術的發展趨勢：以“互聯網+”技術及現代礦山物聯網技術為基礎，實現該系統的無人化及自動化管理。

關鍵詞：礦井通風;智能化技術;互聯網+

1 對礦井通風智能化重要性進行分析

在礦井工作環境中，礦井通風是確保礦井安全性的重要方式。在礦井生產期間，必須將地面空氣連續不斷的輸入到礦井下，以保障工人可以正常呼吸，同時也稀釋了礦井中的有害氣體及礦塵。只有有效控制礦井中的風流，才能防止出現瓦斯及煤塵爆炸事故的發生。在較大的礦機系統中，一般存在成百上千風道構成的通風系統。當地面環境、推進工作面以及設備發生變化以后，風道的風阻以及自然風壓都會產生變化。國內外學者都在研究礦井通風理論、技術以及應用，不但，在礦井通風狀態識別以及自動調控領域沒有取得很大的成果。

隨著科技的發展，“互聯網+”和現代物聯網技術也得到了推廣，并被應用到了多個領域中，與此同時，礦山物聯網也取得了不錯的成果。在礦井工作的多個環節安裝了傳感器，如環境監測、人員定位方面以及故障診斷等。通過安裝的傳感器，管理人員可以隨時了解工作情況。截止到目前，已經出現了萬兆工業以太網，同時也完成了井下4G基站的鋪設工作。不過，目前還沒有研發出完整的智能化礦井通風系統。如果利用礦山物聯網技術以及智能設備實現通風系統的智能化以及自動化，可以大大提高礦井生產的效率，也提高了礦井工作的安全性。

2 礦井通風智能化技術的研究現狀

對于礦井通風智能化技術而言，其研究工作主要涉及到以下幾個方面：

（1）對于網絡解算而言，其是完成的通風系統優化、分析以及調控的基礎。早在1936年時，Cross H就提出了流體網絡分析方法，從此以后，科研工作人員利用數值計算的方式及圖論理論來處理礦井自然分風問題。這在一定程度上解決了礦井通風系統多態流動的分析問題，低速風流、采空區風流以及高速風流等可以進行混合運算，獲取到的數值也更接近實際數值。同時，明確了算法的收斂性條件及定理。風系統的分風解算問題從根本上得到了解決。

（2）對于通風系統優化問題而言，其存在多種研究方式：第一個為固定風量法;第二個為線性規劃法;第三個為非線性規劃法;第四個為最大通路法等。其中，第二、第四種方式簡化了系統，其計算結果是特定條件下的近似解。關于第一方式，其本質為特殊的定解問題，通過該方式獲取到的風阻有較大概率為負值。對于第三種方式而言，其沒有簡化系統，在最優調節過程中，如果迭代法不是最優狀態，且將風壓看作調節變量，以此種方式來處理煤礦通風系統問題，獲取的結果往往不可行。如果風壓調節值與風流方向不匹配，就只能使用降阻方式完成調節工作。

（3）關于阻力測定及測量平差研究的詳細介紹。在系統優化、分風解算以及調風控風過程中，都需要確定部分系統參數，其分支風阻是最為重要的參數之一。如果得到的參數不準確，獲取的最終結果再精確也是無用的。提高參數精度，以往都依靠于測定儀器及測定方法，不過，通風形態比較復雜，在測定過程中存在不可控的干擾因素，因此無法避免隨機誤差。

（4）關于通風系統狀態識別研究的詳細介紹。在通風系統中，存在多個重要的系統參數信息，如自然風壓、風道阻力及漏風狀態等。以往所使用的阻力測定以及測量平差已經無法滿足智能化通風的需求。相關專家學者也提供了一些測風求阻的方式。這些方式需要調節系統，這在一定程度上影響了通風系統的正常運作。如果調節的方式、節點等不準確時，會得到錯誤的方程組，進而無法獲取到準確結果。到現在為止，雖然已經存在局部漏風及漏風通道參數的計算方式，不過還沒有建立漏風點及漏風通道識別模型。

3 自動化礦井通風系統需解決的問題

（1）對需風量模型進行預先設計，同時探索其可實現方法。針對礦井需風量與風點當前存在的技術，雖然在以前的研究中，不少的文獻資料與礦井通風教材都提供了此方面的計算方法，不過這些方法多數基于機械散熱、瓦斯涌出量以及人員數量等已知參數上，但是因為各個用風點環境、礦井環境以及所用技術上都存在比較大的差距，所以，使用計算需風量的方法無法實現統一，因此不利于通風工作的順利進行，也就是說，使用這種計算方法不利于工況，難以確保礦井的安全性，即便在此基礎上，通過人員定位系統、傳感器將采集到的環境溫度、炮煙產量以及機械散熱等的數據參數來對需風量進行計算，也處于一種滯后狀況，計算結果并不精準，在一系列的通風環節中，會存在一定的安全隱患問題，從而給礦井安全帶來一定的風險。總的來說，不管是對于人工調風還是自動調風來說，都無法擺脫超前計算需風量這一問題，即建立起完善的需求量計算模型是確保礦井通風工作穩定進行下去的有效手段。對于預先計算需風量這個問題，有效的解決思路是利用智能化方法，建立起在線學習系統，之后再應用各種物聯網技術與傳感技術，完成對用風量和用風點的提前計算。

（2）風速傳感器以及全量程風表。現有的傳感器和風表的量程均比0.2m/s小，因而造成許多使用低風速的風度用量沒有辦法實現準確測定，干擾了礦井通風測定、系統識別等質量。所以，開發大量程（0.01～30m/s）風速傳感器以及風表是實現礦井通風自動化的關鍵。相關研發思路，可在超聲波、微震動等基礎上，實現低風速的精準計算，或者是利用局部的縮放技術對放大的風速做進一步的監管，之后再縮小成真實風速即可。

4 對礦井通風智能化技術的發展方向進行分析

隨著“機械化減人、自動化換人”以及“互聯網+”活動的不斷展開，礦井通風智能化領域也獲得了新的發展契機，在通信技術、物聯網技術以及自動化技術等領域的趨勢下，使得礦井通風系統實現了全程自動化發展，即當前的礦井通風系統經過改造之后，實現的全程智能化系統主要有以下幾點。

（1）根據安全規程下環境相關參數要求，以及礦井環境參數的預測，通過需風量預測設備的檢測，提前求出各用風點的用風量。

（2）簡化了礦井通風網絡之后，便可對礦井的傳感器與調控布施方案做進一步的優化，通過粉塵、風速度、礦井通風軟件以及傳感器等各方面條件的利用，便可了解到自然風壓、環境以及設備狀態情況。

（3）通過礦井通風系統的預計結果，還有用風電的預測結果，結合智能調風控風系統的使用，設置出智能動態設備以及調節設施在內的整體性優化調節方案，進而發出調控指令，達到實現機礦井通風系統遠程調控的目的。實現礦井通風系統的自動化，是在無需人工參與的情況下，自動實現閉環運作，僅在系統出現問題或是移裝的情況下，才會需要人進行維護。

總之，隨著智能化技術的深入應用，使得當前通風工作的效率得到了提高，也減少了數據處理、測風以及系統調節等人員的過度參與，大量節省了人力的投入，其中，更為重要的一點是通過自動化技術與物聯網技術的使用，能使得系統性能得到進一步的優化，也能更加容易診斷出系統故障問題，延長了礦井通風系統的使用周期，降低了系統能耗，從而達到了礦井通風系統最優供風的目的。

參考文獻

[1]常江.礦井通風系統及風量優化的研究[J].機械管理開發，2020，第35卷，第3期