王海宁教授团队金属矿井智能通风平台研发取得新进展

矿井通风系统是矿井安全生产的根本保障。由于自然风压、作业地点、采矿条件等因素的变化，矿井通风系统始终处于动态变化之中，易造成井下风流紊乱，难以及时排出生产过程中产生的有毒有害气体与粉尘，从而引发难以预测的中毒和窒息事故。因此，必须对矿井通风系统进行实时调控，确保风流有序流动。传统的人工或半人工调控方法难以实现实时调控，这主要是因为调控决策所依赖的全局风流参数难以实时获取。

为解决金属矿井通风系统调控滞后的突出问题，合理布设矿井风流参数监测传感器并构建矿井风流智能监测系统，中国计量大学王海宁教授团队采用机器学习方法，实现了矿井全局风流参数的实时获取，进而构建了金属矿井智能通风系统，开发了相应的智能通风管控软件平台，并基于某金属矿山开展了工程应用。

团队采用深度学习方法构建了矿井通风系统的AI算法模型，利用矿井通风三维仿真系统生成的模拟数据库对模型进行训练与测试，形成了风流参数智能感知系统。在此基础上，应用多属性决策理论和方法，结合矿井需风量调控要求，建立了矿井通风系统智能调控体系。通过阐明矿井智能通风原理，提出了包含矿井通风三维仿真系统、风流监测系统、智能感知与决策系统及智能控制系统的金属矿井智能通风系统架构与调控方法，并开发了集成的运行管控软件平台

金属矿井智能通风系统原理

金属矿井智能通风系统主要由完善的矿井通风系统、风流监测与智能感知系统以及智能调控系统等部分构成。矿井通风三维仿真系统所提供的模拟数据集是训练和测试AI算法模型的基础，而传感器实时监测数据则为AI感知系统提供了输入数据来源。该AI感知系统可根据智能控制需求感知（预测）井下任意作业区域的风流参数，其输出数据可作为智能控制机制决策的依据。

金属矿井智能通风系统架构

金属矿井智能通风系统包括如下子系统：

（1）矿井通风仿真系统

良好的矿井通风方案是保障矿井安全生产、改善井下人员作业环境、提升防灾抗灾与应急救援能力的重要基础，同时也是建设智能通风系统的前提。因此，必须确保金属矿井通风系统中的通风设备、通风网络及构筑物具备可调控性；此外，还应结合矿山实际情况，应用通风网络Scott-Hinsley迭代法理论，开发矿井通风网络解算软件，构建矿井通风三维仿真系统，通过模拟不同自然风压与主扇运行状态下的风流参数，建立矿井通风系统基础数据库，为智能系统提供数据支撑。

（2）风流监测与智能感知系统

应用平均风速监测技术、风流参数智能监测与智能感知方法，构建矿井风流监测系统及智能感知系统，实现对矿井主要进风巷道风流参数的实时监测与预测，并智能感知全局风流参数。这些数据进一步提供给智能分析决策模块，为矿井智能通风调控机制的制定提供依据。现场监测点传感器采集的实时数据作为AI算法模型的输入，其输出结果传输至分析决策系统。

»风流监测系统。风流监测系统主要由传感器、红外热成像摄影仪、数据采集系统、监控组态软件和数据传输系统组成，监测内容涵盖主扇与辅扇风机的运行参数（如风量、风压等）、主要通风巷道的风流参数（包括风量、风速、风向等）以及火灾风险点的火险参数（如风速、温度、CO浓度等）。通过配套建设的井下通信系统，监测数据被实时传输至矿井智能通风系统运行管控软件平台，实现数据交互，从而完成对矿井风流参数的实时监测与可视化展示，直观反映主辅扇及矿井整体风流状态，并为矿井风流智能感知与灾害预警提供基础数据支持。

»风流智能感知系统。风流智能感知系统由风流参数预测（感知）模块、火险智能感知模块和数据传输系统等组成，其中风流智能感知模块的核心为矿井通风网络解算模型与矿井通风网络AI算法模型。该系统基于卷积神经网络（CNN）深度学习理论构建矿井通风网络AI算法模型与智能感知系统，并借助通风网络解算模型建立AI算法模型的训练数据库。利用实时监测数据，系统能够智能感知作业区域的风流参数及火灾风险点的温度变化趋势等信息，并将这些数据传送至智能调控系统。同时，通过矿井通风三维仿真系统直观展示矿井内部风流状态及火灾风险点情况。

（3）智能调控系统

»智能分析决策模块。应用人工智能技术与多属性决策理论方法，构建智能分析决策模块，并针对金属矿井通风系统的不同需求，设置了正常运行、交接班运行与反风运行3种控制模式。在正常模式下，通过对比分析井下作业区域的风流感知数据与设计需风量值，生成对风机电机的运行频率及通风构筑物的调控指令；在交接班模式下，系统于设定的交接班时段内自动调整风机电机的运行频率，以实现通风能耗的降低；在反风模式下，依据火险分析结果，智能生成全矿反风、区域反风或局部反风方案，并据此发出一键反风信号。

»通风系统智能调控模块。通风系统智能调控模块实时接收智能分析决策模块信号，并向中控系统发出风机电机的运行频率值、通风构筑物调节指令等，实现矿井通风系统智能调控。

»火险预警预报模块。火险预警预报模块由设备管理模块、实时预览模块、报警信息模块、通信模块和数据库管理模块等组成，主要功能包括管理智能感知系统上的设备信息、接收智能感知系统的报警信息、智能感知系统配置设置等。该模块通过红外热成像摄像仪实时监测火灾风险点的风流参数或可燃物温度变化趋势，一旦出现异常，系统自动预警预报。

»主扇一键智能反风模块。若火险预警预报模块发出报警信号，智能系统将根据矿井通风AI算法模型的火险感知结果，分析火险情况并传输给智能分析与决策系统，给出全矿反风、区域反风或局部反风方案，接警人员只需一键启动即可进行自动反风。

金属矿井智能通风系统运行管控软件平台基于Visual Studio Code、Redis等软件，采用VUE框架和IntelliJ IDEA开发工具构建而成。该平台集成了风流参数智能监测与感知、分析决策、通风系统智能调控和可视化系统管理等功能模块，并采用现场管理级、过程控制级、过程管理级与平台管理级相结合的纵向管控架构，打破了通风系统各关联信息之间的孤岛状态。平台将系统管理、风流实时监测、风流参数智能感知、火险监测、一键反风及三维可视化通风系统等功能融于一体，实现对矿井通风系统的智能调控、火险预警预报、风流与火险参数可视化展示，以及报表分析与输出等综合管理功能。

软件平台架构示意

金属矿井智能通风运行管控软件平台主要包含系统总览、系统管理、风流监测、主扇控制、视频监控、火灾热成像、火灾监测、反风系统、三维可视化、移动端下载等10项功能模块。

（a）软件平台主界面

（b）风流监测模块

（c）主扇控制模块

（d）火灾热成像模块

（e）火灾监测模块

（f）反风系统模块

（g）通风系统三维可视化模块

软件平台部分功能模块界面

基于一座大型露天与地下联合开采矿山，开展了矿井智能通风系统的实际应用。风流监测模块支持按监测点位置、传感器类型、时间等维度进行数据展示与报表分析，有效反映矿井通风网络中的风流动态，为矿山通风安全管理提供重要支持；智能感知系统能够实时感知（预测）矿井全局风流参数，其感知数据的平均误差低于5%，并可对一段时间内的风流变化趋势进行分析总结；火灾监测及热成像模块能够直观显示井下火灾风险点的位置与风险状态，对异常情况进行分析，实现井下火灾风险的有效预警与预报；智能调控系统可依据监测与感知数据，结合各作业区域的需风量要求，在矿井正常通风状态和井下交接班期间，实现对风流的实时动态智能调控。

风流监测数据展示

风流监测数据报表展示

感知数据展示界面

火险监测运行界面

火灾风险点实时监测结果

火险告警运行界面

作者简介

王海宁

中国计量大学能源环境与安全工程学院二级教授，博士，博士研究生导师。

新世纪百千万人才工程国家级人选，享受国务院政府特殊津贴，第六届全国优秀科技工作者，省主要学术学科与技术带头人，“赣鄱英才555工程”首批人选，省“新世纪百千万人才工程”人选，省高等学校中青年学科带头人。主要从事矿山通风安全理论、技术及装备和大气污染控制理论及技术研究。获省部级技术发明二等奖和科技进步二等奖5项（排名第一）。在矿井通风除尘领域获得授权中国发明专利及软件著作权等20余项，发表学术论文80余篇，出版《矿井风流流动与控制》《非煤矿井通风技术与应用》等学术著作3部，牵头编制了《有色金属矿山智能通风系统建设技术规范》团体标准。兼任国家、省部级科技奖励和项目评审专家，中国应急管理学会第二届理事会理事，全国应急技术与管理本科专业高校联盟理事会副理事长，中国职业安全健康协会通风安全与健康职业委员会第一届委员会常务委员，国家矿山安全行业标准化技术委员会通风与瓦斯防治分技术委员会委员。

成果来源

李鸿蔚，王海宁，胡天寿，等.金属矿井智能通风平台开发与应用[J].金属矿山,2024(9):181-189.

《金属矿山》简介

《金属矿山》由中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司和中国金属学会主办，主编为中国工程院王运敏院士，现为北大中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）、中国精品科技期刊（F5000顶尖学术论文来源期刊）、中国百强报刊、RCCSE中国核心学术期刊（A）、中国期刊方阵双百期刊、国家百种重点期刊、华东地区优秀期刊，被美国化学文摘（CA）、美国剑桥科学文摘（CSA）、波兰哥白尼索引（IC）、日本科学技术振兴机构数据库（JST）等世界著名数据库收录。主要刊登金属矿山采矿、矿物加工、机电与自动化、安全环保、矿山测量、地质勘探等领域具有重大学术价值或工程推广价值的研究成果，优先报道受到国家重大科研项目资助的高水平研究成果。根据科技部中国科技信息研究所发布的《2024中国科技期刊引证报告（核心版）》，《金属矿山》核心总被引频次位列26种矿业工程技术学科核心期刊第1位；根据中国知网发布的《中国学术期刊影响因子年报》（2024版），《金属矿山》学科影响力位居73种矿业期刊第9位。

校对：曾文旭

编排：余思晨

审核：王小兵

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