★ 山東能源集團西北礦業有限公司 樊世英

★ 內蒙古黃陶勒蓋煤炭有限責任公司 高飛，郭三榮，李湘北

關鍵詞：煤礦通風；瓦斯監測；自動化控制；傳感器融合；智能調控

煤炭資源開采過程中， 瓦斯積聚引發的爆炸事故易造成重大人員傷亡和經濟損失。傳統人工巡檢與經驗調控模式存在監測盲區多、響應滯后、精度不足等突出問題，難以滿足深部開采復雜地質條件下的安全管理需求[1]。隨著物聯網、大數據、人工智能技術的快速發展，建立智能化監測預警體系成為可能。將自動化通風系統與實時監測網絡融合， 實現風量按需分配與瓦斯濃度動態跟蹤，對保障礦井安全生產具有重要意義。

1   自動化通風系統架構設計

1.1   多級聯動控制模型構建

礦井通風系統采用分層遞階控制架構， 包含決策層、協調層和執行層三級結構。其中， 決策層基于實時采集的風速、溫度、壓力等參數，運用模糊控制理論生成全局調度指令；協調層負責各區域風機、風門、風窗等設備的協同配合，通過狀態反饋機制實現動態平衡[2] ；執行層由分布式控制單元構成，響應上級指令完成局部風量調節。各層級間通過工業以太網實現數據交互，確保指令傳遞延遲控制在毫秒級。各層級的功能特征與性能指標如表1所示，該架構有效解決了傳統集中控制響應速度慢、適應性差的問題，形成了智能化閉環調控體系。

表1 多級聯動控制系統各層級功能對比

1.2   風量智能分配算法優化

風量分配采用改進遺傳算法求解多目標優化問題，目標函數綜合考慮需風量滿足度、能耗最小化和風壓平衡三項指標，如式（1）所示：

式中， Qi為第i個用風地點實際風量，  m3/min； Qi，req為需風量，m3/min；Pj為第j臺風機風壓， Pa；hk為第k條分支風壓， Pa；o、o2、3為權重系數。算法引入自適應交叉概率和變異概率，避免早熟收[3]。種群初始化階段采用拉丁超立方抽樣保證解空間覆蓋，適應度評價引入罰函數處理約束違反，精英保留策略確保最優解不丟失。仿真測試表明，該算法在200代迭代后收斂，相比傳統線性規劃方法，其計算時間縮短了45%。

1.3   通風網絡拓撲結構分析

礦井通風網絡建模采用圖論方法，將巷道抽象為邊、節點抽象為頂點構建有向賦權圖，并基于Kirchhoff定律建立節點風量守恒方程，如式（2）所示：

式中，in(i)表示流入節點i的分支集合；out(i)表示流出節點i的分支集合；Q為風量，  m3/s。該方程確保了各節點風量平衡， 可配合回路風壓方程組形成網絡解算數學模型。

拓撲分析識別關鍵路徑和薄弱環節，并計算各分支的敏感系數，評估局部阻力變化對全網風流的影響程度。圖1中粗線標注的路徑為關鍵通風路徑，對系統整體性能影響最為顯著。引入矩陣分解技術簡化大規模網絡計算，采用Newton-Raphson迭代法求解非線性方程組，針對采掘工作面推進導致的拓撲動態變化，開發增量更新算法避免全網重構[4]。

圖1 通風網絡拓撲結構示意圖

2   瓦斯監測技術體系研究

2.1   多參數傳感器布設方案

采掘工作面瓦斯涌出呈現空間分布不均勻特征，單一傳感器難以全面覆蓋高風險區域，布設方案采用分區分級策略，回風巷、工作面上隅角、采空區邊界等重點部位設置催化燃燒式傳感器，監測精度可達0.01%CH4。巷道中部配置紅外光譜傳感器作為輔助監測，形成交叉驗證網絡，傳感器間距依據瓦斯涌出強度確定，高瓦斯礦井回風流中布點間隔不超過50m。

溫度、濕度、風速傳感器與瓦斯探頭組成多參數監測單元，安裝高度距巷道頂板200～300mm范圍內。傳感器在工作面的三維空間布設方案如圖2所示，包括縱向剖面、橫斷面和平面布置三個視角，可清晰呈現各測點的位置關系與監測覆蓋范圍[5]。數據采集終端采用CAN總線拓撲結構，支持最多64個節點級聯。供電系統采用本質安全型設計，單點功耗控制在3W以下，滿足井下防爆要求。

2.2   數據融合處理與異常識別

多源傳感器數據存在時間不同步、量綱差異和噪聲干擾問題，采用D-S證據理論進行數據融合。各傳感器輸出作為獨立證據源，通過基本概率分配函數量化可信度，融合決策基于Dempster組合規則，如式（3）

式中， m(A)為融合后命題A的基本概率分配； m1 (B)、m2 (C)為不同傳感器的概率分配函數；K為沖突系數，

異常識別采用滑動窗口統計分析與模式匹配相結合的方法，建立瓦斯濃度時間序列ARIMA模型，預測未來5～10分鐘濃度趨勢。實測值與預測值偏差超過閾值時觸發一級預警，連續3個采樣周期偏差累積則啟動二級報警。引入支持向量機分類器識別突變、漸變、周期波動等異常模式，訓練樣本涵蓋12種典型工況，識別準確率達92.7%。

圖2 傳感器布設三維模型示意圖

2.3   預警閾值動態調整機制

固定閾值預警模式在不同開采階段適應性較差，動態閾值調整基于貝葉斯推斷框架，將歷史數據、地質參數、生產強度作為先驗信息更新閾值參數。調整周期設定為8小時，與生產班次同步。閾值計算公式為式（4）：

式中， Cth (t)為t時刻預警閾值，%；Cbase為基準閾dc值， %；(t)為濃度標準差， %； dt 為濃度變化率， %/ min；a、B為調整系數。

炮采工作面爆破后30分鐘內，閾值自動降低20%，以增強敏感性。綜采工作面割煤期間，根據實時風量數據修正閾值上限，避免正常涌出波動引發誤報。系統記錄每次閾值調整及觸發事件，通過機器學習優化調整策略，實現自適應預警能力提升。

3   系統聯合運行實驗驗證

3.1   模擬礦井測試平臺搭建

測試平臺依據1:10比例還原某礦井采區通風系統，包含總長度560m的主副巷道、兩個采煤工作面及回風系統。通風動力由三臺變頻軸流風機提供，單臺額定功率7.5kW，風量調節范圍200～800m3/min。巷道采用透明亞克力材質制作，便于觀察風流流動狀態，內壁粗糙度系數設定為0.018，模擬實際巷道摩擦阻力特性。

瓦斯釋放裝置安裝于工作面模擬區域，通過質量流量控制器精確調節釋放速率，控制精度±2%，布設催化燃燒式、紅外光譜式、激光散射式三種傳感器共計32個測點，數據采集頻率1Hz。平臺搭載PLC控制系統，實現風機啟停、風門開度、瓦斯釋放的自動化調控，環境溫度穩定在15%～25℃,相對濕度控制在45～65%范圍。

3.2   不同工況下性能對比測試

設計五種典型工況進行對比實驗：（1）正常生產工況， 瓦斯涌出量0 .8m3/min； （2） 掘進爆破工況，瓦斯瞬時涌出增至3 .2m3/min；（3）采空區涌出工況，持續釋放1 .5m3/min；（4）風機故障工況，主風機停運風量驟降；（5）復合干擾工況，多點同時涌出。每種工況重復測試8次，記錄風量分配響應時間、瓦斯濃度峰值及預警準確性。

傳統經驗調控模式下，爆破后瓦斯濃度峰值達到1.24%，超限持續時間187秒。自動化聯合系統啟動后，智能算法在檢測到濃度上升趨勢12秒內完成風量重新分配，工作面風量由原580m3/min提升至920m3/min，濃度峰值控制在0.73%，超限時間縮短至54秒。風機故障工況中，系統6秒內切換備用風機并調整風路，避免了通風短路。表2匯總了五種工況下的詳細性能對比數據，各項指標均顯示自動化系統具有顯著優勢。

表2 不同工況下系統性能對比數據

3.3   實際應用效果評估分析

系統在某高瓦斯礦井進行為期6個月的現場應用測試，監測范圍覆蓋三個采煤工作面和五條主要巷道。統計期內瓦斯超限次數較改造前減少68%，平均超限時長從原142秒降至49秒，風量分配精度提升顯著，實測風量與需求風量偏差率由原23%降至8%以內。

能耗分析表明，智能調控系統通過按需供風策略，風機運行總功率降低15.7%，折合節電量約12.3萬kWh，預警系統累計發出一級預警47次、二級報警12次， 經人工核查確認真實異常44次， 誤報率控制在6.4%。維護記錄顯示，傳感器平均無故障運行時間達到2340小時，較傳統設備提高42%。現場操作人員反饋，人機交互界面直觀易用， 應急處置響應效率改善明顯。長期運行數據驗證了該技術方案的穩定性與經濟效益。

4   結語

自動化通風與瓦斯監測技術的集成應用，為煤礦安全生產提供了創新性解決路徑。實驗數據充分驗證了智能調控算法在提升風量分配精度、縮短預警響應時間方面的顯著優勢。多傳感器融合方案有效解決了傳統單點監測存在的局限性問題， 預警準確率的大幅提升證明了該技術體系的實用價值與可靠性能。后續研究需優化算法魯棒性，拓展系統適應能力， 推動煤礦安全監測向智能化、精準化方向發展。

作者簡介：

樊世英（1989-），男，陜西榆林人，工程師，學士，現就職于山東能源集團西北礦業有限公司，研究方向為煤炭工程。

高   飛（1987-），男，陜西榆林人，工程師，現就職于內蒙古黃陶勒蓋煤炭有限責任公司，研究方向為煤炭工程安全管理。

郭三榮（1989-），男，陜西榆林人，助理工程師，學士，現就職于內蒙古黃陶勒蓋煤炭有限責任公司，研究方向為煤炭工程安全管理。

李湘北（1996-），男，山西臨汾人，助理工程師，學士，現就職于內蒙古黃陶勒蓋煤炭有限責任公司，研究方向為煤炭工程安全管理。

參考文獻：

[1] 李鵬. 煤礦通風自動控制系統研發與應用[J]. 能源與節能, 2025, (08) : 138 - 140.

[2] 趙洋, 王澤, 王風林. 煤礦通風瓦斯處理技術的比較和應用前景研究[J]. 內蒙古煤炭經濟, 2025, (07) : 169 - 171.

[3] 王聰明. 煤礦通風安全管理及瓦斯防治技術研究[J]. 能源與節能, 2025, (03) : 203 - 206.

[4] 閆敏. 自動化控制技術在煤礦通風系統中的應用分析[J]. 礦業裝備, 2024, (12) : 76 - 78.

[5] 黃志前, 朱福智. 自動化控制技術在煤礦通風系統中的應用[J]. 冶金與材料, 2024, 44 (10) : 104 - 106.

摘自《自動化博覽》2026年5月刊