【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿通风系统智能调控，具体涉及一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法。
技术介绍
1、基于环境感知的煤矿通风系统智能调控指的是通过集成环境监测传感器和智能算法，在煤矿中实现通风系统的动态调节。该系统能够实时感知矿井内部的关键环境参数，如瓦斯浓度、温湿度、风速和粉尘水平，并通过数据分析和预测模型优化风量和风向的控制。智能调控不仅可以根据危险气体的变化自动增加通风，还能在非必要时减少通风，从而降低能耗和运营成本，确保矿工的安全和环境的可控性。这样的系统有效提升了煤矿通风管理的精度和效率，减少了人工干预，提高了矿井的安全性和环保水平。
2、现有技术存在以下不足：
3、煤矿通风系统智能调控时，在复杂的矿井环境中，如突发性瓦斯喷发、火灾或局部塌方等极端情况，系统的智能算法可能因缺乏足够的训练数据或模型过于依赖正常工况数据而导致响应延迟或判断失误。例如：若系统未能及时调整通风量或切换备用通风线路，导致危险区域内的有害气体无法迅速排出或氧气供给不足。这种滞后可能会引发重大安全事故，如瓦斯爆炸或工人窒息。
4、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，通过专家系统与深度学习的协同工作，解决了传统通风系统在极端工况下的响应滞后问题，实现毫秒级的应急预案生成，确保决策准确，降低瓦斯
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，通过多源环境数据采集与智能算法的结合，对煤矿复杂环境进行动态监测和实时调控，以应对极端工况时的响应延迟和判断失误问题，具体包括以下步骤：
3、采集矿井不同区域的环境数据，包括瓦斯浓度、温湿度、空气流速和氧气含量，并实时监控通风设备的运行状态；通过数据融合技术将各传感器的数据同步处理，生成统一的环境感知模型，确保矿井内外不同区域的数据一致性和准确性；
4、利用多级预警模型识别潜在的极端情况，通过历史数据和规则库建立的阈值检测算法，判断是否存在极端工况，并在极端工况时向管理人员发出实时警报，同时触发系统的自动响应模块；
5、通过自适应神经网络算法，不断更新对矿井内空气流动与瓦斯浓度变化的预测模型；当检测到环境数据发生剧烈波动时，神经网络算法立即计算最优的通风量调整策略，并发送指令给相关风机设备，确保有害气体迅速排出；
6、采用基于强化学习的算法，预先在虚拟仿真环境中训练多种极端情况下的通风线路切换方案；当主通风线路受阻时，根据当前工况自动选择最优的备用通风线路，确保关键区域的气流不中断；
7、引入专家系统，通过知识库与深度学习算法的结合，分析复杂情况下多种变量之间的非线性关系；当系统算法遇到不确定情况或数据异常时，触发专家系统对历史案例进行比对和分析，协助做出关键决策，并确保算法在执行策略时具有冗余安全保障。
8、优选的，通过数据融合技术同步处理传感器数据并生成统一的环境感知模型的详细步骤如下：
9、首先从矿井的不同区域布置的多种传感器中采集实时数据；
10、进行时间同步和空间对齐处理；
11、将不同类型传感器的数据进行融合处理，采用多源信息融合算法，将多个传感器的数据统一到一个环境感知模型中；
12、完成数据融合后，系统生成矿井内外的统一环境感知模型，并实时动态更新。
13、优选的，多级预警模型识别潜在极端情况并触发自动响应模块的详细步骤如下：
14、系统首先从矿井中的传感器获取环境数据，并将获取的环境数据与历史数据进行对比；多级预警模型通过设定多个风险等级，逐步识别潜在的极端工况，并且每个等级对应不同的数值区间和响应策略；
15、利用基于历史数据和规则库建立的阈值检测算法，实时分析采集到的环境数据是否达到极端工况的临界值；
16、一旦系统检测到极端工况，立即触发预设的警报系统，并通过多种渠道通知矿井管理人员，且根据矿井应急预案，生成一份实时警报报告，并通过日志功能记录整个事件的检测和响应过程，方便后续分析和优化；
17、在检测到极端工况后，自动触发预设的应急模块。
18、优选的，基于自适应神经网络算法实现矿井内空气流动与瓦斯浓度预测模型的更新与通风量优化调整的详细步骤如下：
19、首先神经网络模型接收传感器采集的实时环境数据作为输入，包括瓦斯浓度c(t)、温度t(t)、湿度h(t)、空气流速v(t)和氧气含量o2(t)，将输入数据组成向量x(t)＝[c(t)，t(t)，h(t)，v(t)，o2(t)]实时输入到自适应神经网络模型中，通过神经网络采用递归神经网络或长短期记忆网络以捕捉矿井内复杂的时间序列关系，并使用以下公式更新模型的内部状态：ht＝σ(wh·ht-1+wx·x(t)+bh)，其中，ht是隐藏层状态，wh和wx分别为状态转移矩阵和输入矩阵的权重，bh为偏置向量，σ为激活函数，通过不断输入时间序列数据逐步更新其内部状态，为后续通风量的预测和优化提供基础；
20、通过自适应神经网络的训练，不断学习矿井内的空气流动与瓦斯浓度的变化规律，并实时更新预测模型，预测模型基于多步预测策略，计算未来时刻t+δt的瓦斯浓度和空气流速，预测过程用以下公式表示：其中，和分别为预测的未来瓦斯浓度和空气流速；f和g是神经网络的非线性映射函数；∈和η是噪声项，用于模拟矿井中随机干扰因素。
21、优选的，当检测到矿井环境数据发生剧烈波动，神经网络立即计算出最优的通风量调整策略，以实现有害气体的快速排出，优化策略基于以下目标函数求解：
22、
23、，其中，q(t)为风机在时间t的通风量；csafe是安全阈值下的瓦斯浓度；vtarget是目标空气流速；e(q)是通风系统的能耗函数；α，β，γ为权重参数，控制安全性、流速和能耗之间的平衡。
24、优选的，基于强化学习算法的虚拟仿真训练与最优通风线路切换的详细步骤如下：
25、首先构建虚拟仿真环境，模拟矿井的真实地形结构和通风系统，包括风道布局、主风机和备用风机的分布以及矿井的各个关键作业区域；
26、采用强化学习框架，定义矿井的通风系统为“环境”、算法为“智能体”，算法通过不断与虚拟环境互动，学习如何在不同极端工况下做出最优决策；
27、强化学习算法经过大量训练后形成一个策略网络，用于选择不同情境下的最优通风本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，通过多源环境数据采集与智能算法的结合，对煤矿复杂环境进行动态监测和实时调控，以应对极端工况时的响应延迟和判断失误问题，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，通过数据融合技术同步处理传感器数据并生成统一的环境感知模型的详细步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，多级预警模型识别潜在极端情况并触发自动响应模块的详细步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，基于自适应神经网络算法实现矿井内空气流动与瓦斯浓度预测模型的更新与通风量优化调整的详细步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，当检测到矿井环境数据发生剧烈波动，神经网络立即计算出最优的通风量调整策略，以实现有害气体的快速排出，优化策略基于以下目标函数求解：
6.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿
7.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，专家系统与深度学习算法结合的决策支持实现的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，通过多源环境数据采集与智能算法的结合，对煤矿复杂环境进行动态监测和实时调控，以应对极端工况时的响应延迟和判断失误问题，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，通过数据融合技术同步处理传感器数据并生成统一的环境感知模型的详细步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，多级预警模型识别潜在极端情况并触发自动响应模块的详细步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，基于自适...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴学松，李军，胡慢谷，付天予，芦文沛，石胜利，王子翰，杨小彬，
申请(专利权)人：华亭煤业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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