★ 山东能源集团西北矿业有限公司 樊世英

★ 内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司 高飞，郭三荣，李湘北

关键词：煤矿通风；瓦斯监测；自动化控制；传感器融合；智能调控

煤炭资源开采过程中， 瓦斯积聚引发的爆炸事故易造成重大人员伤亡和经济损失。传统人工巡检与经验调控模式存在监测盲区多、响应滞后、精度不足等突出问题，难以满足深部开采复杂地质条件下的安全管理需求[1]。随着物联网、大数据、人工智能技术的快速发展，建立智能化监测预警体系成为可能。将自动化通风系统与实时监测网络融合， 实现风量按需分配与瓦斯浓度动态跟踪，对保障矿井安全生产具有重要意义。

1   自动化通风系统架构设计

1.1   多级联动控制模型构建

矿井通风系统采用分层递阶控制架构， 包含决策层、协调层和执行层三级结构。其中， 决策层基于实时采集的风速、温度、压力等参数，运用模糊控制理论生成全局调度指令；协调层负责各区域风机、风门、风窗等设备的协同配合，通过状态反馈机制实现动态平衡[2] ；执行层由分布式控制单元构成，响应上级指令完成局部风量调节。各层级间通过工业以太网实现数据交互，确保指令传递延迟控制在毫秒级。各层级的功能特征与性能指标如表1所示，该架构有效解决了传统集中控制响应速度慢、适应性差的问题，形成了智能化闭环调控体系。

表1 多级联动控制系统各层级功能对比

1.2   风量智能分配算法优化

风量分配采用改进遗传算法求解多目标优化问题，目标函数综合考虑需风量满足度、能耗最小化和风压平衡三项指标，如式（1）所示：

式中， Qi为第i个用风地点实际风量，  m³/min； Qi，req为需风量，m³/min；Pj为第j台风机风压， Pa；hk为第k条分支风压， Pa；o、o2、3为权重系数。算法引入自适应交叉概率和变异概率，避免早熟收[3]。种群初始化阶段采用拉丁超立方抽样保证解空间覆盖，适应度评价引入罚函数处理约束违反，精英保留策略确保最优解不丢失。仿真测试表明，该算法在200代迭代后收敛，相比传统线性规划方法，其计算时间缩短了45%。

1.3   通风网络拓扑结构分析

矿井通风网络建模采用图论方法，将巷道抽象为边、节点抽象为顶点构建有向赋权图，并基于Kirchhoff定律建立节点风量守恒方程，如式（2）所示：

式中，in(i)表示流入节点i的分支集合；out(i)表示流出节点i的分支集合；Q为风量，  m³/s。该方程确保了各节点风量平衡， 可配合回路风压方程组形成网络解算数学模型。

拓扑分析识别关键路径和薄弱环节，并计算各分支的敏感系数，评估局部阻力变化对全网风流的影响程度。图1中粗线标注的路径为关键通风路径，对系统整体性能影响最为显著。引入矩阵分解技术简化大规模网络计算，采用Newton-Raphson迭代法求解非线性方程组，针对采掘工作面推进导致的拓扑动态变化，开发增量更新算法避免全网重构[4]。

图1 通风网络拓扑结构示意图

2   瓦斯监测技术体系研究

2.1   多参数传感器布设方案

采掘工作面瓦斯涌出呈现空间分布不均匀特征，单一传感器难以全面覆盖高风险区域，布设方案采用分区分级策略，回风巷、工作面上隅角、采空区边界等重点部位设置催化燃烧式传感器，监测精度可达0.01%CH4。巷道中部配置红外光谱传感器作为辅助监测，形成交叉验证网络，传感器间距依据瓦斯涌出强度确定，高瓦斯矿井回风流中布点间隔不超过50m。

温度、湿度、风速传感器与瓦斯探头组成多参数监测单元，安装高度距巷道顶板200～300mm范围内。传感器在工作面的三维空间布设方案如图2所示，包括纵向剖面、横断面和平面布置三个视角，可清晰呈现各测点的位置关系与监测覆盖范围[5]。数据采集终端采用CAN总线拓扑结构，支持最多64个节点级联。供电系统采用本质安全型设计，单点功耗控制在3W以下，满足井下防爆要求。

2.2   数据融合处理与异常识别

多源传感器数据存在时间不同步、量纲差异和噪声干扰问题，采用D-S证据理论进行数据融合。各传感器输出作为独立证据源，通过基本概率分配函数量化可信度，融合决策基于Dempster组合规则，如式（3）

式中， m(A)为融合后命题A的基本概率分配； m1 (B)、m2 (C)为不同传感器的概率分配函数；K为冲突系数，

异常识别采用滑动窗口统计分析与模式匹配相结合的方法，建立瓦斯浓度时间序列ARIMA模型，预测未来5～10分钟浓度趋势。实测值与预测值偏差超过阈值时触发一级预警，连续3个采样周期偏差累积则启动二级报警。引入支持向量机分类器识别突变、渐变、周期波动等异常模式，训练样本涵盖12种典型工况，识别准确率达92.7%。

图2 传感器布设三维模型示意图

2.3   预警阈值动态调整机制

固定阈值预警模式在不同开采阶段适应性较差，动态阈值调整基于贝叶斯推断框架，将历史数据、地质参数、生产强度作为先验信息更新阈值参数。调整周期设定为8小时，与生产班次同步。阈值计算公式为式（4）：

式中， Cth (t)为t时刻预警阈值，%；Cbase为基准阈dc值， %；(t)为浓度标准差， %； dt 为浓度变化率， %/ min；a、B为调整系数。

炮采工作面爆破后30分钟内，阈值自动降低20%，以增强敏感性。综采工作面割煤期间，根据实时风量数据修正阈值上限，避免正常涌出波动引发误报。系统记录每次阈值调整及触发事件，通过机器学习优化调整策略，实现自适应预警能力提升。

3   系统联合运行实验验证

3.1   模拟矿井测试平台搭建

测试平台依据1:10比例还原某矿井采区通风系统，包含总长度560m的主副巷道、两个采煤工作面及回风系统。通风动力由三台变频轴流风机提供，单台额定功率7.5kW，风量调节范围200～800m³/min。巷道采用透明亚克力材质制作，便于观察风流流动状态，内壁粗糙度系数设定为0.018，模拟实际巷道摩擦阻力特性。

瓦斯释放装置安装于工作面模拟区域，通过质量流量控制器精确调节释放速率，控制精度±2%，布设催化燃烧式、红外光谱式、激光散射式三种传感器共计32个测点，数据采集频率1Hz。平台搭载PLC控制系统，实现风机启停、风门开度、瓦斯释放的自动化调控，环境温度稳定在15%～25℃,相对湿度控制在45～65%范围。

3.2   不同工况下性能对比测试

设计五种典型工况进行对比实验：（1）正常生产工况， 瓦斯涌出量0 .8m³/min； （2） 掘进爆破工况，瓦斯瞬时涌出增至3 .2m³/min；（3）采空区涌出工况，持续释放1 .5m³/min；（4）风机故障工况，主风机停运风量骤降；（5）复合干扰工况，多点同时涌出。每种工况重复测试8次，记录风量分配响应时间、瓦斯浓度峰值及预警准确性。

传统经验调控模式下，爆破后瓦斯浓度峰值达到1.24%，超限持续时间187秒。自动化联合系统启动后，智能算法在检测到浓度上升趋势12秒内完成风量重新分配，工作面风量由原580m³/min提升至920m³/min，浓度峰值控制在0.73%，超限时间缩短至54秒。风机故障工况中，系统6秒内切换备用风机并调整风路，避免了通风短路。表2汇总了五种工况下的详细性能对比数据，各项指标均显示自动化系统具有显著优势。

表2 不同工况下系统性能对比数据

3.3   实际应用效果评估分析

系统在某高瓦斯矿井进行为期6个月的现场应用测试，监测范围覆盖三个采煤工作面和五条主要巷道。统计期内瓦斯超限次数较改造前减少68%，平均超限时长从原142秒降至49秒，风量分配精度提升显著，实测风量与需求风量偏差率由原23%降至8%以内。

能耗分析表明，智能调控系统通过按需供风策略，风机运行总功率降低15.7%，折合节电量约12.3万kWh，预警系统累计发出一级预警47次、二级报警12次， 经人工核查确认真实异常44次， 误报率控制在6.4%。维护记录显示，传感器平均无故障运行时间达到2340小时，较传统设备提高42%。现场操作人员反馈，人机交互界面直观易用， 应急处置响应效率改善明显。长期运行数据验证了该技术方案的稳定性与经济效益。

4   结语

自动化通风与瓦斯监测技术的集成应用，为煤矿安全生产提供了创新性解决路径。实验数据充分验证了智能调控算法在提升风量分配精度、缩短预警响应时间方面的显著优势。多传感器融合方案有效解决了传统单点监测存在的局限性问题， 预警准确率的大幅提升证明了该技术体系的实用价值与可靠性能。后续研究需优化算法鲁棒性，拓展系统适应能力， 推动煤矿安全监测向智能化、精准化方向发展。

作者简介：

樊世英（1989-），男，陕西榆林人，工程师，学士，现就职于山东能源集团西北矿业有限公司，研究方向为煤炭工程。

高   飞（1987-），男，陕西榆林人，工程师，现就职于内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司，研究方向为煤炭工程安全管理。

郭三荣（1989-），男，陕西榆林人，助理工程师，学士，现就职于内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司，研究方向为煤炭工程安全管理。

李湘北（1996-），男，山西临汾人，助理工程师，学士，现就职于内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司，研究方向为煤炭工程安全管理。

参考文献：

[1] 李鹏. 煤矿通风自动控制系统研发与应用[J]. 能源与节能, 2025, (08) : 138 - 140.

[2] 赵洋, 王泽, 王风林. 煤矿通风瓦斯处理技术的比较和应用前景研究[J]. 内蒙古煤炭经济, 2025, (07) : 169 - 171.

[3] 王聪明. 煤矿通风安全管理及瓦斯防治技术研究[J]. 能源与节能, 2025, (03) : 203 - 206.

[4] 闫敏. 自动化控制技术在煤矿通风系统中的应用分析[J]. 矿业装备, 2024, (12) : 76 - 78.

[5] 黄志前, 朱福智. 自动化控制技术在煤矿通风系统中的应用[J]. 冶金与材料, 2024, 44 (10) : 104 - 106.

摘自《自动化博览》2026年5月刊