[01318219]基于风速测量的矿井通风系统故障源诊断技术研究

在正常通风时期，人们希望根据矿井通风安全监测监控系统所得到的风量数据的变化，正确地判断出导致这些风量变化的原因、位置及其影响。

当故障及灾变发生后，能够在第一时间快速、准确地诊断出事故源和致灾因素，是控制故障蔓延，实施有效控风方案，减少故障损失和灾害时期人员伤亡，防止二次灾变发生的第一要务。

所以研究一套用于通风系统日常管理及故障发生时的故障源诊断的理论、方法和技术并将其应用到煤矿安全生产实践中，对保障煤矿安全高效生产具有极其重要的意义。

本项目认为：矿井通风网络中任一分支风阻的变化都可能引起自身以及其它相关分支甚至网络中所有分支的风量变化。

对于复杂的通风网络而言，分支数可能上千条，井下监控系统如果有一个风速报警，并不能判定风速传感器所在巷道发生故障。

又由于井下风流通常为紊流，风速由巷道壁面想巷道轴心方向逐渐增大，故风速传感器测得的风速只能代表风流曲线上某一点的风速，并不代表巷道的平均风速。

项目以网络中的全部分支为范围，通过研究分支风阻-风量之间的关系建立了“故障巷道范围库”，确定可能影响每条巷道风速异常的相关巷道的集合，提出了缩小故障巷道范围的方法;

研究了基于FTA 的矿井监控预警诊断知识表示及推理机制，建立一套矿井通风系统故障源诊断的数学模型、算法及软件，当监控系统中某一传感器传输的数据超限，立即对通风系统做出科学、准确的实时故障诊断基于故障巷道范围库结果的基础上，从宏观上提出了用最少数量的传感器监测到整个通风网络中的所有分支的风速传感器布置方法——最少全覆盖布点法，解决了井下风速传感器的设置数量及位置问题，提出宏观上传感器的布置方法，用最少数量的传感器监测覆盖到整个通风网络中所有分支的风速，提出了有效监测时间和范围的一氧化碳传感器优化布置方法。

1、矿井通风系统故障源诊断对大明矿通风系统分支风阻与风量之间的关系做了大量计算分析。通过大量的数据模拟和分析表明有些分支风阻无论发生怎样的变化，一些分支都不会受到影响，如果在没有受到影响的分支安设风速传感器，不会检测到故障的发生。另一方面，可以说明风速传感器能够检测到的可能发生故障的巷道范围是确定的，并且根据拓扑关系而定。

因此找到各分支风阻变化能够导致A分支风量超限的分支集合，假设风速传感器设置在A分支，这个分支集合就是可能导致A分支风速超限的故障的巷道集合。因此矿井通风系统故障源诊断技术分析到此就是要找到每条分支所对应的“故障巷道集合”，找到一种方法建立一个“故障巷道范围库”。

已尝试过采用灵敏度算法、穷举法、线性回归分析算法和神经网络算法，但是计算量都相当大，项目提出了一种新的算法，叫做风阻-风流变化影响关系矩阵法，建立了风阻-风流变化影响关系用矩阵，通过矩阵A，可确定通风网络中，影响第j 条分支的风量变化的分支集合。

2、风速传感器全覆盖布置风速传感器布置的具体分支称其为特征分支，根据大明矿各分支风阻-风量之间的关系分析，特征分支风阻变化对各分支的风量变化影响较大，因此风速传感器能够检测到的可能发生故障的巷道范围是确定的，故需要分析如何用最少数量的传感器监测到整个通风网络中的所有分支。项目提出了一种宏观上风速传感器的布置方法——最少全覆盖布点法，能够利用最少数量的传感器监测到整个矿井通风系统。

风速传感器监测结果的处理矿井通风系统中的风流通常为紊流，井巷中的风流在靠近巷道壁的地方，存在一层很薄的层流层，在此层内，空气流动速度较低层流层以外，紊流主宰着巷道横断面上的绝大多数风流。

巷道风流速度比较大，并由巷道壁面向巷道轴心方向渐渐增大。风速传感器测得的风速只能代表风流曲线上某一点的风速，并不能代表巷道的平均风速。因此风速传感器的测量值并不能代表巷道的平均风速，如何找到传感器测得的风速值与平均风速之间的存在关系，并能够拟合出曲线，利用传感器测得的风速值推导出巷道的平均风速值是本项目研究的问题之一。

研究利用现场试验数据建立了风速传感器的测量值与平均风速之间的一元线性回归方程，利用风速传感器测得的风速值可以直接推导出巷道的平均风速。并利用积分方法计算出了圆形管道中流体在层流和紊流两种不同状态下点风速和实际平均流速的关系，利用风速传感器所测得风速推算出巷道的平均风速。

项目在铁法大明煤矿进行工业试验验证了该技术的可行性，研究成果已在冀中能源峰峰集团有限公司大社煤矿推广应用。在推广应用期间，实现了大社煤矿安全高效开采，新增产值35万吨，纯收入为630万元，年增收节支总额75万元。

在国内核心期刊发表相关论文25篇。

申请发明专利3项。

出版教材一部。