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作者：张其龙;周炳;王国强;唐文轩;王千姿;刘欣;
单位：中国计量大学能源环境与安全工程学院;江西铜业股份有限公司永平铜矿;新疆喀拉通克矿业有限责任公司;杭州佳合矿业技术有限公司;
摘要：矿井全局风流参数实时获取是金属矿井通风系统智能调控的技术关键，目前基于AI算法的风流参数预测方法受数据依赖、计算成本及不同工况适应性的限制，针对该问题，提出了一种适用于金属矿井的全局风流参数智能感知方法。首先，利用风速测量装置实时监测巷道内的平均风速，合理布置监测点，搭建风流参数监测系统，以获取风量、风压等关键通风参数。其次，结合通风系统的实际情况及立体示意图，建立三维仿真系统，并通过现场实测的风流数据对其进行优化，模拟不同通风机运行工况和自然风压状态下的矿井风流流动参数。然后，基于仿真数据，构建了AI算法模型的训练与测试数据集。最后，利用风流参数监测系统采集的风流信息作为AI算法模型的输入，实现对矿井全域风流分布的实时感知。利用通风网络解算数据对风流参数智能感知模型进行性能评估，结果表明：(1)该模型的决定系数R2为0.998，均方根误差为0.215 9，平均绝对误差为0.085，平均绝对百分比误差为1.89%。(2)该模型的预测值与实际观测值之间的吻合度较高，验证了多层感知机(MLP)在风流参数预测方面具备出色性能。(3)该模型在面对不同数据集时能够维持其预测精度，表现出良好的泛化能力。(4)智能通风系统感知数据的平均误差控制在5%以内，井下风流参数感知值与现场实测值基本一致。
关键词：金属矿山;矿井通风;风流参数智能感知;多层感知器;MLP;通风网络解算
基金资助：浙江省应急管理研发攻关科技项目（2024YJ004）
