本技术方案介绍了一种煤矿通风系统智能调控方法,该方法通过采集矿井环境数据,如瓦斯浓度、温湿度、空气流速和氧气含量,并实时监控通风设备状态,利用数据融合技术生成环境感知模型。结合专家系统与深度学习,实现极端工况下的实时监测与应急预案执行,提升响应速度和决策准确性。通过强化学习算法优化通风线路切换,增强系统自适应能力和冗余保障,确保关键时刻气流不中断。利用知识库和规则库进行异常比对,减少误报误判,提升系统效率,减轻操作负担,保障矿井人员安全和稳定运行。
背景技术
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。
现有技术存在以下不足:
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。
在所述背景技术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。
实现思路