煤礦深井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)建模與智能控制系統(tǒng)研究

王進(jìn)美

摘要：本文圍繞“煤礦深井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)建模與智能控制系統(tǒng)研究”展開，旨在提高煤礦深井通風(fēng)系統(tǒng)的效率和安全性。通過深入分析深井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確描述了系統(tǒng)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。利用先進(jìn)的傳感技術(shù)和實(shí)時數(shù)據(jù)采集手段，建立了深井通風(fēng)系統(tǒng)的智能監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對關(guān)鍵參數(shù)的高頻實(shí)時監(jiān)測與反饋。在智能控制方面，引入深度學(xué)習(xí)算法，通過大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高了通風(fēng)系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，確保系統(tǒng)在復(fù)雜工況下的高效運(yùn)行。實(shí)地試驗(yàn)驗(yàn)證了所提出系統(tǒng)的可行性和有效性，為煤礦深井通風(fēng)系統(tǒng)的智能化升級提供有力支持，對提高煤礦生產(chǎn)安全水平具有重要意義。

關(guān)鍵詞：煤礦深井? ?通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)? ?建模? ?智能控制系統(tǒng)? ?復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)? ?深度學(xué)習(xí)算法? ?實(shí)時監(jiān)測

中圖分類號：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

煤礦深井通風(fēng)系統(tǒng)在保障礦工安全、提高生產(chǎn)效益方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而，由于煤礦深井環(huán)境的復(fù)雜性和危險(xiǎn)性，傳統(tǒng)的通風(fēng)系統(tǒng)已經(jīng)難以滿足對礦井通風(fēng)管理的精細(xì)化和智能化要求[1]。本研究目的在于構(gòu)建一套全面、高效、智能的深井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)建模與控制系統(tǒng)，以提高通風(fēng)系統(tǒng)的響應(yīng)速度、精準(zhǔn)度和穩(wěn)定性。主要方法包括對深井通風(fēng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析，利用先進(jìn)的數(shù)學(xué)建模技術(shù)建立系統(tǒng)模型，并引入人工智能算法實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)系統(tǒng)的智能控制。為煤礦深井通風(fēng)管理提供了一種全新的技術(shù)路徑，不僅能夠提高通風(fēng)系統(tǒng)的運(yùn)行效率和能效，還能有效降低事故風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步保障礦工的生命安全。同時，本研究成果也將為其他類似領(lǐng)域的智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供有益的經(jīng)驗(yàn)與參考。

1 深井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)建模

1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用

在深井通風(fēng)系統(tǒng)建模過程中，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用對系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的解析和性能優(yōu)化至關(guān)重要。通過對深井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析，考慮其節(jié)點(diǎn)的特性，涵蓋了通風(fēng)機(jī)、巷道、出風(fēng)口等關(guān)鍵組成部分。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論被應(yīng)用于揭示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，不僅限于直接連接，還包括了網(wǎng)絡(luò)中的間接聯(lián)系。同時，通過引入一系列關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)度量指標(biāo)，如節(jié)點(diǎn)度、聚類系數(shù)和介數(shù)等，深化了對系統(tǒng)性能的認(rèn)識。

1.2 數(shù)學(xué)模型構(gòu)建

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的指導(dǎo)下，建立了一套基于數(shù)學(xué)模型的深井通風(fēng)系統(tǒng)。將系統(tǒng)的各個組成部分抽象為數(shù)學(xué)模型中的節(jié)點(diǎn)，其中包括通風(fēng)機(jī)、巷道、風(fēng)流等關(guān)鍵元素。每個節(jié)點(diǎn)被賦予具體的物理參數(shù)，如流量（Q）、壓力（P）、溫度（T）等，以全面反映通風(fēng)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)。通過連接矩陣的建立，明確節(jié)點(diǎn)之間的相互關(guān)系，其中的權(quán)重系數(shù)表示了節(jié)點(diǎn)間相互影響的強(qiáng)度。具體而言，以通風(fēng)機(jī)與巷道之間的關(guān)系為例，假設(shè)通風(fēng)機(jī)節(jié)點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)，巷道節(jié)點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)，通風(fēng)機(jī)的輸出流量與巷道的流量存在直接關(guān)系，可用以下公式表示：

其中，為通風(fēng)機(jī)節(jié)點(diǎn)到巷道節(jié)點(diǎn)的流量，為通風(fēng)機(jī)節(jié)點(diǎn)i的壓力，而為模型中的參數(shù)，通過實(shí)際測量和系統(tǒng)辨識獲得。

2 深井通風(fēng)系統(tǒng)智能監(jiān)測

2.1 傳感技術(shù)應(yīng)用

在深井通風(fēng)系統(tǒng)中，紅外線傳感技術(shù)被廣泛應(yīng)用于溫度分布的監(jiān)測。紅外線傳感器基于物體對紅外輻射的吸收和反射特性，通過測量不同區(qū)域的輻射量，可以實(shí)時獲取巷道內(nèi)的溫度分布。紅外線傳感器通過接收目標(biāo)區(qū)域發(fā)出的紅外輻射，將其轉(zhuǎn)換為電信號，再通過內(nèi)置的算法將電信號轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的溫度數(shù)值。

2.2 實(shí)時數(shù)據(jù)采集手段

實(shí)時數(shù)據(jù)采集主要依賴于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）技術(shù)。通過部署各類傳感器，如溫度傳感器、氣體傳感器等，構(gòu)建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，采用ZigBee等無線通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時采集和傳輸。具體而言，各傳感器節(jié)點(diǎn)通過獨(dú)立的嵌入式微控制器實(shí)時采集數(shù)據(jù)，并通過無線通信協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)。數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)將匯總的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)上傳至云端服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時采集和傳輸。

2.3 智能監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)建

基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)存儲和處理平臺是構(gòu)建智能監(jiān)測系統(tǒng)的核心。采用云計(jì)算平臺，將實(shí)時采集到的數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了對海量數(shù)據(jù)的存儲、管理和分析。云計(jì)算平臺的彈性計(jì)算和存儲能力確保了系統(tǒng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理。具體應(yīng)用時，系統(tǒng)管理員可以通過遠(yuǎn)程登錄云端平臺，實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)狀態(tài)，并獲取歷史數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析。

3 深井通風(fēng)系統(tǒng)智能控制

3.1 深度學(xué)習(xí)算法引入

為提升深井通風(fēng)系統(tǒng)的智能監(jiān)測與控制水平，引入深度學(xué)習(xí)算法成為關(guān)鍵一環(huán)。深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域，其卓越的特征提取能力和模式識別性能使其成為通風(fēng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的理想選擇[3]。深度學(xué)習(xí)算法的核心原理在于通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的抽象表示。

3.2 歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化

為了更好地適應(yīng)通風(fēng)系統(tǒng)運(yùn)行的復(fù)雜環(huán)境，引入長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等適用于時序數(shù)據(jù)處理的深度學(xué)習(xí)算法。LSTM通過引入記憶單元，能夠捕捉到數(shù)據(jù)之間的時間依賴關(guān)系，從而更好地處理通風(fēng)系統(tǒng)中隨時間變化的狀態(tài)。具體而言，可以將歷史數(shù)據(jù)輸入LSTM網(wǎng)絡(luò)中，通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)運(yùn)行的長期趨勢，為系統(tǒng)的智能調(diào)節(jié)提供更為準(zhǔn)確的參考。

3.3 自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力提升

為提高通風(fēng)系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具體采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）。DQN能夠通過與環(huán)境的交互，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的決策策略，使得通風(fēng)系統(tǒng)能夠根據(jù)當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)自主調(diào)整參數(shù)，優(yōu)化系統(tǒng)性能[4]。具體而言，可以將通風(fēng)系統(tǒng)的控制問題建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的問題，將系統(tǒng)狀態(tài)作為環(huán)境狀態(tài)，控制參數(shù)作為智能體的動作，通過DQN學(xué)習(xí)到最優(yōu)的控制策略。其原理如圖1所示。

DQN算法的核心原理在于通過建立狀態(tài)-動作值函數(shù)，學(xué)習(xí)到系統(tǒng)在不同狀態(tài)下選擇不同動作的價值[5]。具體的Q值更新公式如下：

其中，表示在狀態(tài)下選擇動作的狀態(tài)-動作值，為學(xué)習(xí)率，為折扣因子，表示在時刻獲得的獎勵[6]。

4 實(shí)地試驗(yàn)與驗(yàn)證

4.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)施

為驗(yàn)證新引入的智能監(jiān)測與控制系統(tǒng)在深井通風(fēng)中的效果，進(jìn)行了一系列精心設(shè)計(jì)的試驗(yàn)。在試驗(yàn)設(shè)計(jì)階段，選擇了具有代表性的深井通風(fēng)系統(tǒng)作為研究對象，涵蓋了不同工況和環(huán)境下的多個節(jié)點(diǎn)。在實(shí)驗(yàn)過程中，布置了溫度、濕度、氣流速度等多類傳感器，以確保系統(tǒng)各方面狀態(tài)的全面監(jiān)測。實(shí)驗(yàn)實(shí)施中，模擬了通風(fēng)系統(tǒng)在不同環(huán)境下的運(yùn)行情況，包括正常運(yùn)行、突發(fā)異常和極端條件等。

4.2 結(jié)果分析

通過模擬實(shí)驗(yàn)得到以下數(shù)據(jù)，其中包括了一天中不同時間點(diǎn)的溫度、濕度、氣流速度等傳感器采集到的具體數(shù)值。具體如表1所示。

通過對以上數(shù)據(jù)的分析，可以觀察到系統(tǒng)在不同時間段內(nèi)的狀態(tài)變化。溫度在正常范圍內(nèi)波動，濕度與氣流速度之間呈現(xiàn)出一定的相關(guān)性。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的應(yīng)用，系統(tǒng)成功識別并預(yù)測了一次突發(fā)性溫度上升，即系統(tǒng)在14：00時刻監(jiān)測到異常，預(yù)測到可能存在故障，實(shí)時調(diào)整通風(fēng)系統(tǒng)參數(shù)，使溫度在16：00時刻回歸正常。長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的應(yīng)用提高了系統(tǒng)對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）的引入顯著提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)成功識別和應(yīng)對了不同時間段內(nèi)的系統(tǒng)狀態(tài)變化，包括突發(fā)異常、長期趨勢等。

5 結(jié)語

本研究成功地構(gòu)建了一套深井通風(fēng)系統(tǒng)智能監(jiān)測與控制系統(tǒng)，并通過詳實(shí)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在提高系統(tǒng)運(yùn)行效率、降低能耗、以及提升安全性等方面的顯著效果。通過引入深度學(xué)習(xí)算法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）以及深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN），系統(tǒng)在實(shí)際操作中成功實(shí)現(xiàn)了對溫度、濕度、氣流速度等多維數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測與智能調(diào)控。具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果表明，系統(tǒng)對系統(tǒng)狀態(tài)的敏感性、長期趨勢的學(xué)習(xí)能力以及自適應(yīng)調(diào)節(jié)性能得到了明顯提升。這不僅為深井通風(fēng)系統(tǒng)的工程應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持，也為其他類似復(fù)雜系統(tǒng)的智能化升級提供了有益經(jīng)驗(yàn)。

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