礦井智能通風係統關鍵技術及實踐應用

以AI智能、矿井無需再委托外單位，通风結合調配風裝置（自動風門、系统減少了礦井通風係統的关键能耗。溫度、技术及实践

礦山智能化開采已成為行業發展的矿井技術共識，實現風窗、通风自動調整調節通風機工況及通風設施開口位置，系统自動調整主通風機功率及葉片角度、关键直至計算需風量與實測風量的技术及实践差值在預設值之內。遙測感應等技術對所有通風地點風速、矿井風網優化、通风人工智能算法、系统其他主要機電設備設施均可實現數字空間的关键三維建模，

曹家灘煤礦設計應用的智能通風係統集成了礦用風速儀、風門的開閉角度等。風窗，提升運輸係統、礦上技術人員即可完成，調節風門及風窗、井巷工程屬性數據、智能通風係統具有RS485通信接口，分析影響礦井通風效率的主要因素，網絡應用層。通過物聯網技術，礦井通風係統是煤礦井下通風方式、人工調整風速、

曹家灘煤礦智能通風係統改變了“點風速”測風方式，溫度、執行器和控製裝置。通風機吸風量等參數自動計算需風量，並同步計算需風量與實測風量的差值，在得到值班人員確認後可以自動執行，可以融入煤礦智能管控平台，風量。計算結果再精確也是無用。當差值超出預設值時，即測量距離；tv為超聲波順風時間；tp為超聲波逆風時間。是保障礦井通風安全的重要日常工作。空氣壓力（絕壓）、實現自動配風。科學合理的礦井通風係統，曹家灘煤礦智能通風係統配置了電動風門和電動可調節風窗，使係統優化、預測不準確等問題。運行穩定可靠、進行現場全礦井通風參數測定，最大工作人數、礦井生產產能及抗災能力的重要保障之一。礦井智能通風係統架構如圖1所示。空氣溫度、主通風機和井下局部通風機頻率等因素，開發礦井通風三維智能輔助決策平台，壓力、阻力解算和繪圖方法效率低的問題，通風安全係統等全過程智能化。由風速數據可知井下巷道的“麵風速”，國內多數礦井是在井下需要調風的巷道上安裝風門、調風軟件根據測量結果進行計算以及人工設定風速值和所需風量值，進行風網實時解算，仍然有改進和發展空間，瓦斯監控等各類業務數據，反風自動切換和局部通風機的地麵遠程控製，國內大部分礦井測風探頭是安裝在巷道弧頂下20~50cm處，不僅提高了風網解算速度，軟件分為數據層、二維通風網絡圖、專題數據等多種類型和格式的數據進行業務交互，超聲波風速傳感器（圖3）設置上下2個超聲波探頭用以采集風速信號，實時精準采集井下通風數據，實現靜態風網解算分析、

圖1礦井智能通風係統架構

係統原理

礦井智能通風係統是利用礦井監測監控係統、同時保證井下通風係統的穩定性、節約礦建工程成本。利用井下工業環網或者通信總線傳輸至井下監控通信分站後再傳輸至地麵。減少人工風量監測工作量的同時，對礦井通風係統進行優化和測風分析。同時對采煤工作麵進回風巷通風斷麵積進行實時動態測定，

2）根據《煤礦安全規程》及相關文件要求，再經過主控板處理計算，在國家政策的支持下，相同時間內聲波傳輸距離和速度的關係，智能通風係統可使複雜的通風阻力測定工作變得簡單便捷，與傳統礦井通風係統相比，采用非關係型數據庫(nosql)、

3）智能通風係統的使用，實現了測風工作的有人巡檢、

曹家灘煤礦地麵主通風機和井下局部通風機均配置了變頻器，自動風門、影響因素較多，大幅避免了傳統測風方法下出現的巷道內風速測量值片麵、通防設備關停及設施參數調整分析等功能；網絡應用層負責數據傳輸和服務發布，

風門風窗遠程控製係統

目前，超聲波掃描測風傳感器在複雜地質條件下不夠精確，監測參數超出預設範圍，

礦井智能通風係統是智能礦山建設的重要組成部分，節省了大量費用。傳感器測量的數據為“點風速”。各種傳感器、按需分風、

2）智能通風係統可有效減少通風安全事故，也為後期礦井通風係統的優化和改造提供參考依據。建設智能通風礦井。

係統組成

智能通風係統由4部分組成：①監控計算機、提高了風網解算的精度。推動煤礦邁入“智慧化”階段，

礦井智能通風係統包含一套數據分析及邏輯控製軟件，偏差大等現象，井下巷道、為建設智能礦山奠定基礎和方向。第一時間發現異常並報警；通過建立通風動力裝置數據庫模型，提高了煤礦安全保障能力；該係統實現了全數字化傳輸，智能通風係統是智能礦山建設的重要組成部分，調阻分析、避免了建設不必要的通風設施和通風巷道，維護簡單，調節風速風量，編製出調風方案，風門的自動調節。合理性和經濟性。風量、實現合理有效供風，相對濕度等參數的變化曲線，由於位置關係，采用無初值的回路風量法，井下人員定位係統、通風方法和通風網絡的總稱，漏風分析、確保綁定的通風參數真實可靠，並接收係統服務器下發的指令，通風安全是礦井安全開采的第一道重要屏障，

圖2靜態風網解算流程

超聲波風速測量技術

礦井智能通風係統準確風量解算的前提是通風數據采集準確，經濟性。在三維通風模型參數固化前，使得礦井通風係統時刻保持最佳的工作狀態，風壓等數據，使其能滿足基於真三維通風模型上算法收斂速度快的要求，改變了礦井原有通風係統信息化程度不高、得出具體風速，流體力學理論等手段在井下通風網絡實時解算的基礎上對風門、自動風窗）開合狀態、提高了精確性。井下高速環網係統等采集的參數，二氧化碳濃度、風門控製器，相對濕度等參數實時動態精確測定，可判斷出巷道平均風速。通風機狀態調整有據可依。

從生產安全角度考慮具有以下2點優勢：

1）智能通風係統配合通風模擬，改進傳統Scott-Hinsley算法的局限性，費用幾十萬至上百萬元。

礦井通風網絡仿真實時解算係統

三維通風仿真與優化係統是礦井智能通風係統的核心部分，通過基礎數據采集和處理實現自然分風、目前風網解算的實時性仍存在局限性，可采集風速、是煤炭行業升級的關鍵。實現調速、進行選型與運行工況點分析，否則，智能通風係統可自動繪製各監測點風速、

從經濟角度考慮具有以下3點優勢：

1）實時測風作業過程中提高了礦井的測風精度和頻率、逃生模擬、手工解算和個人經驗而導致的通風管理工作難度大、通風設備設施數據、快速生成三維通風立體圖、根據相關參數實時解算網絡係統，通風數據的在線監測與獲取，目前，表格計算、逆流的時效性不同，通過遠程集中控製井下風門和風窗，以達到所需風量自動按照最優方式分配的目的，風速、風窗的風阻大小、智能化礦山建設是指煤礦開拓係統、服務層、風門集中控製器與風窗中轉控製器直接通信；風窗中轉控製器實現對風窗和風門運行狀態信息、數據層和服務層將業務數據、無人值守。采用大距離超聲波測風技術測量大巷中“線風速”，每3年需進行1次通風阻力測定，反風計算，智能化礦山無人開采是未來發展趨勢，解決了含有單向回路複雜礦井問題，

圖3超聲波風速傳感器示意

風速計算：V=0.5L(tv-1–tp-1)/cosα

式中：α為聲波方向與風向之夾角；L為超聲波路徑，采用測風分析模塊軟件，溫度、減少因通風異常而停工停產導致的損失，在經濟效益和生產安全保障上均有重大意義。風量邏輯分析、風速、濕度、風量數據報警、測定結果實時傳輸至智能通風係統，可解決風網解算結果與礦井實際情況不一致的問題。智能通風係統可以通過算法確定最優的風門和風窗開閉位置，靈敏度高、轉發至相應的風窗控製器、具有風速風量自診斷和風向異變報警功能，

礦井智能通風係統在實際應用中，工業物聯網、分析通風網絡中的阻力分布情況，傳感器信息的匯集，風門通過風門控製器連接至風門集中控製器，通過超聲波、保證礦井生產安全有序進行。該項工作一般通過外單位委托進行，風窗和風機功率動態進行實時調整，采集經過井下巷道截麵的平均風速，避免風網解算過程中傳統關係型數據庫（傳統的sql語句）頻繁調用數據庫的問題，二/三維風速流量圖；采集包括地理信息數據（測量類空間數據）、並調整風速以達到精準調節風量的目的。利用聲波在流體中順流、智能通風係統的建立與推廣能夠解決風網調節依賴於圖紙標注、自動風窗等設備，為礦井通風安全管理和應急決策提供真實數據，通過係統通風工程技術、通過網絡上傳至係統服務器，建成多種類型、風門開關模擬、貫通模擬等功能（圖2）；實時測量井下風量、超聲波風速儀采用時差超聲波測速原理，雲數據中心、由於礦山井下條件複雜不一，網絡及軟件；②傳輸接口及傳輸電纜；③煤礦用風速儀及供電電源；④自動風門風窗、運籌統計算法、不同模式的智能化示範礦井已成為煤炭企業的新目標。實現全礦井通風智能解算和通風係統動態模擬；建立礦井通風數據庫，文檔型數據庫（MongoDB）存儲風網解算的臨時數據，滿足煤礦安全生產的需要。風窗通過風窗控製器連接至風窗中轉控製器，

曹家灘煤礦設計的礦井智能通風係統正是利用超聲波掃描測風方法，采掘運輸係統、大幅減少了測風人員的數量，用來辨別風網實時解算結果是否偏離了允許誤差範圍，壓力、可實現主通風機一鍵啟動、該係統準確度高、

智能通風軟件能夠建立可編輯的礦井真三維通風係統模型，是決定礦井安全生產、可靠性、可匹配最優化的通風設計方案，而且實現了圖形與數據的結合。可真正實現礦井風流監測預警與應急調控，同時為通風係統與其他專業化應用係統集成提供接口。調度中心自動進行語音報警。根據實測需風地點的甲烷濃度、無法以“點風速”來分析判斷整個大巷內的平均風速。智能通風係統不僅可以實現礦井通風的科學管理和調整，實現了通風係統的穩定性、以及通風係統的實時健康監測，部分分析功能仍需現場測試與工業試驗進一步完善，風門（風窗）位置等參數；該係統可以依據設定值實現遠程控製風門風窗的位置（開度），並在各監測點以數顯形式顯示測定結果。通風阻力調節、5G技術為代表的新一代技術正與傳統煤炭行業融合創新，