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摘要：随着科学技术的不断发展，矿井通风智能化技术也得到了广泛推广，这种技术已经应用于多个领域中，如智能装备及通风网络解算等。本文针对矿井通风智能化系统中存在的问题，给出了两种解决思路及方式，同时指出了該项技术的发展趋势：以“互联网+”技术及现代矿山物联网技术为基础，实现该系统的无人化及自动化管理。
关键词：矿井通风;智能化技术;互联网+
1 对矿井通风智能化重要性进行分析
在矿井工作环境中，矿井通风是确保矿井安全性的重要方式。在矿井生产期间，必须将地面空气连续不断的输入到矿井下，以保障工人可以正常呼吸，同时也稀释了矿井中的有害气体及矿尘。只有有效控制矿井中的风流，才能防止出现瓦斯及煤尘爆炸事故的发生。在较大的矿机系统中，一般存在成百上千风道构成的通风系统。当地面环境、推进工作面以及设备发生变化以后，风道的风阻以及自然风压都会产生变化。国内外学者都在研究矿井通风理论、技术以及应用，不但，在矿井通风状态识别以及自动调控领域没有取得很大的成果。
随着科技的发展，“互联网+”和现代物联网技术也得到了推广，并被应用到了多个领域中，与此同时，矿山物联网也取得了不错的成果。在矿井工作的多个环节安装了传感器，如环境监测、人员定位方面以及故障诊断等。通过安装的传感器，管理人员可以随时了解工作情况。截止到目前，已经出现了万兆工业以太网，同时也完成了井下4G基站的铺设工作。不过，目前还没有研发出完整的智能化矿井通风系统。如果利用矿山物联网技术以及智能设备实现通风系统的智能化以及自动化，可以大大提高矿井生产的效率，也提高了矿井工作的安全性。
2 矿井通风智能化技术的研究现状
对于矿井通风智能化技术而言，其研究工作主要涉及到以下几个方面：
（1）对于网络解算而言，其是完成的通风系统优化、分析以及调控的基础。早在1936年时，Cross H就提出了流体网络分析方法，从此以后，科研工作人员利用数值计算的方式及图论理论来处理矿井自然分风问题。这在一定程度上解决了矿井通风系统多态流动的分析问题，低速风流、采空区风流以及高速风流等可以进行混合运算，获取到的数值也更接近实际数值。同时，明确了算法的收敛性条件及定理。风系统的分风解算问题从根本上得到了解决。
（2）对于通风系统优化问题而言，其存在多种研究方式：第一个为固定风量法;第二个为线性规划法;第三个为非线性规划法;第四个为最大通路法等。其中，第二、第四种方式简化了系统，其计算结果是特定条件下的近似解。关于第一方式，其本质为特殊的定解问题，通过该方式获取到的风阻有较大概率为负值。对于第三种方式而言，其没有简化系统，在最优调节过程中，如果迭代法不是最优状态，且将风压看作调节变量，以此种方式来处理煤矿通风系统问题，获取的结果往往不可行。如果风压调节值与风流方向不匹配，就只能使用降阻方式完成调节工作。
（3）关于阻力测定及测量平差研究的详细介绍。在系统优化、分风解算以及调风控风过程中，都需要确定部分系统参数，其分支风阻是最为重要的参数之一。如果得到的参数不准确，获取的最终结果再精确也是无用的。提高参数精度，以往都依靠于测定仪器及测定方法，不过，通风形态比较复杂，在测定过程中存在不可控的干扰因素，因此无法避免随机误差。
（4）关于通风系统状态识别研究的详细介绍。在通风系统中，存在多个重要的系统参数信息，如自然风压、风道阻力及漏风状态等。以往所使用的阻力测定以及测量平差已经无法满足智能化通风的需求。相关专家学者也提供了一些测风求阻的方式。这些方式需要调节系统，这在一定程度上影响了通风系统的正常运作。如果调节的方式、节点等不准确时，会得到错误的方程组，进而无法获取到准确结果。到现在为止，虽然已经存在局部漏风及漏风通道参数的计算方式，不过还没有建立漏风点及漏风通道识别模型。
3 自动化矿井通风系统需解决的问题
（1）对需风量模型进行预先设计，同时探索其可实现方法。针对矿井需风量与风点当前存在的技术，虽然在以前的研究中，不少的文献资料与矿井通风教材都提供了此方面的计算方法，不过这些方法多数基于机械散热、瓦斯涌出量以及人员数量等已知参数上，但是因为各个用风点环境、矿井环境以及所用技术上都存在比较大的差距，所以，使用计算需风量的方法无法实现统一，因此不利于通风工作的顺利进行，也就是说，使用这种计算方法不利于工况，难以确保矿井的安全性，即便在此基础上，通过人员定位系统、传感器将采集到的环境温度、炮烟产量以及机械散热等的数据参数来对需风量进行计算，也处于一种滞后状况，计算结果并不精准，在一系列的通风环节中，会存在一定的安全隐患问题，从而给矿井安全带来一定的风险。总的来说，不管是对于人工调风还是自动调风来说，都无法摆脱超前计算需风量这一问题，即建立起完善的需求量计算模型是确保矿井通风工作稳定进行下去的有效手段。对于预先计算需风量这个问题，有效的解决思路是利用智能化方法，建立起在线学习系统，之后再应用各种物联网技术与传感技术，完成对用风量和用风点的提前计算。
（2）风速传感器以及全量程风表。现有的传感器和风表的量程均比0.2m/s小，因而造成许多使用低风速的风度用量没有办法实现准确测定，干扰了矿井通风测定、系统识别等质量。所以，开发大量程（0.01～30m/s）风速传感器以及风表是实现矿井通风自动化的关键。相关研发思路，可在超声波、微震动等基础上，实现低风速的精准计算，或者是利用局部的缩放技术对放大的风速做进一步的监管，之后再缩小成真实风速即可。
4 对矿井通风智能化技术的发展方向进行分析
随着“机械化减人、自动化换人”以及“互联网+”活动的不断展开，矿井通风智能化领域也获得了新的发展契机，在通信技术、物联网技术以及自动化技术等领域的趋势下，使得矿井通风系统实现了全程自动化发展，即当前的矿井通风系统经过改造之后，实现的全程智能化系统主要有以下几点。
（1）根据安全规程下环境相关参数要求，以及矿井环境参数的预测，通过需风量预测设备的检测，提前求出各用风点的用风量。
（2）简化了矿井通风网络之后，便可对矿井的传感器与调控布施方案做进一步的优化，通过粉尘、风速度、矿井通风软件以及传感器等各方面条件的利用，便可了解到自然风压、环境以及设备状态情况。
（3）通过矿井通风系统的预计结果，还有用风电的预测结果，结合智能调风控风系统的使用，设置出智能动态设备以及调节设施在内的整体性优化调节方案，进而发出调控指令，达到实现机矿井通风系统远程调控的目的。实现矿井通风系统的自动化，是在无需人工参与的情况下，自动实现闭环运作，仅在系统出现问题或是移装的情况下，才会需要人进行维护。
总之，随着智能化技术的深入应用，使得当前通风工作的效率得到了提高，也减少了数据处理、测风以及系统调节等人员的过度参与，大量节省了人力的投入，其中，更为重要的一点是通过自动化技术与物联网技术的使用，能使得系统性能得到进一步的优化，也能更加容易诊断出系统故障问题，延长了矿井通风系统的使用周期，降低了系统能耗，从而达到了矿井通风系统最优供风的目的。
参考文献
[1]常江.矿井通风系统及风量优化的研究[J].机械管理开发，2020，第35卷，第3期
关键词：矿井通风;智能化技术;互联网+
1 对矿井通风智能化重要性进行分析
在矿井工作环境中，矿井通风是确保矿井安全性的重要方式。在矿井生产期间，必须将地面空气连续不断的输入到矿井下，以保障工人可以正常呼吸，同时也稀释了矿井中的有害气体及矿尘。只有有效控制矿井中的风流，才能防止出现瓦斯及煤尘爆炸事故的发生。在较大的矿机系统中，一般存在成百上千风道构成的通风系统。当地面环境、推进工作面以及设备发生变化以后，风道的风阻以及自然风压都会产生变化。国内外学者都在研究矿井通风理论、技术以及应用，不但，在矿井通风状态识别以及自动调控领域没有取得很大的成果。
随着科技的发展，“互联网+”和现代物联网技术也得到了推广，并被应用到了多个领域中，与此同时，矿山物联网也取得了不错的成果。在矿井工作的多个环节安装了传感器，如环境监测、人员定位方面以及故障诊断等。通过安装的传感器，管理人员可以随时了解工作情况。截止到目前，已经出现了万兆工业以太网，同时也完成了井下4G基站的铺设工作。不过，目前还没有研发出完整的智能化矿井通风系统。如果利用矿山物联网技术以及智能设备实现通风系统的智能化以及自动化，可以大大提高矿井生产的效率，也提高了矿井工作的安全性。
2 矿井通风智能化技术的研究现状
对于矿井通风智能化技术而言，其研究工作主要涉及到以下几个方面：
（1）对于网络解算而言，其是完成的通风系统优化、分析以及调控的基础。早在1936年时，Cross H就提出了流体网络分析方法，从此以后，科研工作人员利用数值计算的方式及图论理论来处理矿井自然分风问题。这在一定程度上解决了矿井通风系统多态流动的分析问题，低速风流、采空区风流以及高速风流等可以进行混合运算，获取到的数值也更接近实际数值。同时，明确了算法的收敛性条件及定理。风系统的分风解算问题从根本上得到了解决。
（2）对于通风系统优化问题而言，其存在多种研究方式：第一个为固定风量法;第二个为线性规划法;第三个为非线性规划法;第四个为最大通路法等。其中，第二、第四种方式简化了系统，其计算结果是特定条件下的近似解。关于第一方式，其本质为特殊的定解问题，通过该方式获取到的风阻有较大概率为负值。对于第三种方式而言，其没有简化系统，在最优调节过程中，如果迭代法不是最优状态，且将风压看作调节变量，以此种方式来处理煤矿通风系统问题，获取的结果往往不可行。如果风压调节值与风流方向不匹配，就只能使用降阻方式完成调节工作。
（3）关于阻力测定及测量平差研究的详细介绍。在系统优化、分风解算以及调风控风过程中，都需要确定部分系统参数，其分支风阻是最为重要的参数之一。如果得到的参数不准确，获取的最终结果再精确也是无用的。提高参数精度，以往都依靠于测定仪器及测定方法，不过，通风形态比较复杂，在测定过程中存在不可控的干扰因素，因此无法避免随机误差。
（4）关于通风系统状态识别研究的详细介绍。在通风系统中，存在多个重要的系统参数信息，如自然风压、风道阻力及漏风状态等。以往所使用的阻力测定以及测量平差已经无法满足智能化通风的需求。相关专家学者也提供了一些测风求阻的方式。这些方式需要调节系统，这在一定程度上影响了通风系统的正常运作。如果调节的方式、节点等不准确时，会得到错误的方程组，进而无法获取到准确结果。到现在为止，虽然已经存在局部漏风及漏风通道参数的计算方式，不过还没有建立漏风点及漏风通道识别模型。
3 自动化矿井通风系统需解决的问题
（1）对需风量模型进行预先设计，同时探索其可实现方法。针对矿井需风量与风点当前存在的技术，虽然在以前的研究中，不少的文献资料与矿井通风教材都提供了此方面的计算方法，不过这些方法多数基于机械散热、瓦斯涌出量以及人员数量等已知参数上，但是因为各个用风点环境、矿井环境以及所用技术上都存在比较大的差距，所以，使用计算需风量的方法无法实现统一，因此不利于通风工作的顺利进行，也就是说，使用这种计算方法不利于工况，难以确保矿井的安全性，即便在此基础上，通过人员定位系统、传感器将采集到的环境温度、炮烟产量以及机械散热等的数据参数来对需风量进行计算，也处于一种滞后状况，计算结果并不精准，在一系列的通风环节中，会存在一定的安全隐患问题，从而给矿井安全带来一定的风险。总的来说，不管是对于人工调风还是自动调风来说，都无法摆脱超前计算需风量这一问题，即建立起完善的需求量计算模型是确保矿井通风工作稳定进行下去的有效手段。对于预先计算需风量这个问题，有效的解决思路是利用智能化方法，建立起在线学习系统，之后再应用各种物联网技术与传感技术，完成对用风量和用风点的提前计算。
（2）风速传感器以及全量程风表。现有的传感器和风表的量程均比0.2m/s小，因而造成许多使用低风速的风度用量没有办法实现准确测定，干扰了矿井通风测定、系统识别等质量。所以，开发大量程（0.01～30m/s）风速传感器以及风表是实现矿井通风自动化的关键。相关研发思路，可在超声波、微震动等基础上，实现低风速的精准计算，或者是利用局部的缩放技术对放大的风速做进一步的监管，之后再缩小成真实风速即可。
4 对矿井通风智能化技术的发展方向进行分析
随着“机械化减人、自动化换人”以及“互联网+”活动的不断展开，矿井通风智能化领域也获得了新的发展契机，在通信技术、物联网技术以及自动化技术等领域的趋势下，使得矿井通风系统实现了全程自动化发展，即当前的矿井通风系统经过改造之后，实现的全程智能化系统主要有以下几点。
（1）根据安全规程下环境相关参数要求，以及矿井环境参数的预测，通过需风量预测设备的检测，提前求出各用风点的用风量。
（2）简化了矿井通风网络之后，便可对矿井的传感器与调控布施方案做进一步的优化，通过粉尘、风速度、矿井通风软件以及传感器等各方面条件的利用，便可了解到自然风压、环境以及设备状态情况。
（3）通过矿井通风系统的预计结果，还有用风电的预测结果，结合智能调风控风系统的使用，设置出智能动态设备以及调节设施在内的整体性优化调节方案，进而发出调控指令，达到实现机矿井通风系统远程调控的目的。实现矿井通风系统的自动化，是在无需人工参与的情况下，自动实现闭环运作，仅在系统出现问题或是移装的情况下，才会需要人进行维护。
总之，随着智能化技术的深入应用，使得当前通风工作的效率得到了提高，也减少了数据处理、测风以及系统调节等人员的过度参与，大量节省了人力的投入，其中，更为重要的一点是通过自动化技术与物联网技术的使用，能使得系统性能得到进一步的优化，也能更加容易诊断出系统故障问题，延长了矿井通风系统的使用周期，降低了系统能耗，从而达到了矿井通风系统最优供风的目的。
参考文献
[1]常江.矿井通风系统及风量优化的研究[J].机械管理开发，2020，第35卷，第3期