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矿井通风参数缺失数据插补方法

煤炭学报 2024年第5期49卷 2315-2323页

作者：倪景峰刘雪峰邓立军辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

矿井智能通风系统对矿山智能化建设至关重要。为解决矿井通风参数在实际测量时,因为巷道不具备测试条件、仪器信号受到干扰、巷道断面风速不均一、人工操作不当等制约性因素,造成的矿井通风参数数据缺失问题,提出了1种基于随机森林−链... 详细信息

矿井智能通风系统对矿山智能化建设至关重要。为解决矿井通风参数在实际测量时,因为巷道不具备测试条件、仪器信号受到干扰、巷道断面风速不均一、人工操作不当等制约性因素,造成的矿井通风参数数据缺失问题,提出了1种基于随机森林−链式方程多重插补法的矿井通风参数缺失数据插补方法。采用链式方程多重插补法,通过迭代对每个缺失的属性值产生n个插补值,从而产生n个完整数据集,对n个完整数据集进行分析优化得到1个最终的完整数据集。为了提高缺失值插补精度,合理考虑了矿井通风参数缺失数据的不确定性对分析过程的影响,在随机森林的预测任务中,结合预测均值匹配模型对缺失数据进行插补。以潞新二矿为实验对象,利用智能矿井通风仿真系统IMVS对潞新二矿矿井通风参数原始数据集进行数据预处理,得到完整、准确的矿井通风参数完整数据集,对完整数据集分别进行了不同缺失属性、不同数据缺失率、不同迭代次数的对比试验。以多种模型评价指标对模型有效性进行评估。结果表明:基于随机森林的链式方程多重插补模型插补形成的完整数据集与原始数据集具有很好的相似性;对不同缺失列进行插补实验的结果显示插补模型可以轻松处理混合类型的数据,自主学习参数之间的相关性从而降低了插补复杂性;迭代后形成的n个数据集通过分析合并成一个最终数据集,提高了插补准确率;对初始插补后的完整数据集进行不同迭代次数的试验,发现迭代超过一定次数后,数据相关性一定会收敛。

关键词：矿井通风随机森林链式方程多重插补缺失数据数据插补

矿井通风阻变型故障复合特征无监督机器学习模型

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煤炭学报 2020年第9期45卷 3157-3165页

作者：刘剑尹昌胜黄德刘丽邓立军辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

目前矿井通风系统阻变型故障诊断方法需要收集故障样本方可进行故障位置和故障量诊断,且故障位置诊断和故障量诊断需要分别建立对应分类和回归数学模型。针对矿井通风系统阻变型故障样本收集难度大和故障位置及故障量无法同时进行故障... 详细信息

目前矿井通风系统阻变型故障诊断方法需要收集故障样本方可进行故障位置和故障量诊断,且故障位置诊断和故障量诊断需要分别建立对应分类和回归数学模型。针对矿井通风系统阻变型故障样本收集难度大和故障位置及故障量无法同时进行故障诊断的问题,将矿井通风系统阻变型故障诊断转换为最小欧氏距离的优化求解问题,提出一种无需样本参与训练的矿井通风系统阻变型故障诊断无监督学习模型,利用协方差矩阵自适应进化策略方法对无监督学习模型进行优化求解,实现分类与回归预测一体化。通过进行风量、风压单一特征和风量-风压复合特征的对比模拟试验,结果表明:所提出的故障诊断无监督学习模型和所使用的求解方法可有效地解决矿井通风系统阻变型无样本参与的故障诊断问题;故障诊断过程中无需单独分别进行故障位置和故障量诊断;风量-风压复合特征比风量或风压单一特征下的矿井通风系统阻变型故障诊断可达到更高的故障位置诊断准确率和更低误差的故障量诊断性能;即使选用部分观测点,也可实现较高的故障位置诊断准确率和较低故障量诊断误差的性能,且故障观测点比例大小与诊断性能无直接影响关系。

关键词：矿井通风阻变型故障无监督学习进化策略等效风阻

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矿井通风阻变故障观测特征组合选择试验研究

煤炭学报 2021年第12期46卷 3922-3933页

作者：黄德刘剑刘永李向阳邓立军刘永红黄萍萍洪昌寿南华大学资源环境与安全工程学院湖南衡阳421001 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105

针对矿井通风阻变故障诊断观测特征维度高、存在较多与阻变故障诊断无关和冗余特征的问题,以最小的观测点覆盖率和交叉验证误差为目标,建立基于多目标优化的观测特征选择模型,用于矿井通风阻变故障诊断的观测点选择。以k-近邻算法作为... 详细信息

针对矿井通风阻变故障诊断观测特征维度高、存在较多与阻变故障诊断无关和冗余特征的问题,以最小的观测点覆盖率和交叉验证误差为目标,建立基于多目标优化的观测特征选择模型,用于矿井通风阻变故障诊断的观测点选择。以k-近邻算法作为故障诊断模型的求解方法,利用非支配排序遗传算法Ⅱ对观测特征选择模型进行求解,解决仅在必要位置布设观测点,降低阻变型故障诊断的成本;剔除易导致观测特征之间的冗余或不相关特征,提高阻变型故障诊断学习器的性能;一定程度上缓解过拟合或欠拟合问题的发生,提高模型的泛化能力等关键问题。分别对7组特征组合方案进行观测特征选择比对试验,并以无样本模型进行验证试验,结果表明:相对观测点覆盖率降至0.2~0.5后,故障诊断准确率收敛于稳定的状态;风量单一特征类型在所有比对试验中均获得最低准确率;在确保故障诊断性能的情况下,观测特征经优化选择后很大程度上降低了阻变故障诊断模型的复杂度;优化选择的观测特征在无样本模型中具有与监督模型同样的有效性。因此,基于多目标优化的观测特征选择模型可有效地剔除冗余或不相关特征,从而提高阻变故障诊断模型的性能,为实时网络解算提供新的理论方法,为智能通风的实现提供技术支撑。

关键词：矿井通风阻变故障观测特征优化选择多目标优化

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矿井通风参数缺失数据填补方法

煤炭学报 2023年

作者：倪景峰刘雪峰邓立军辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁工程技术大学安全科学与工程学院

矿井智能通风系统对矿山智能化建设至关重要。为解决矿井通风参数在实际测量时，因为巷道不具备测试条件、仪器信号受到干扰、巷道断面风速不均一、人工操作不当等制约性因素，造成的矿井通风参数数据缺失问题，提出了1种基于随机森林-... 详细信息

矿井智能通风系统对矿山智能化建设至关重要。为解决矿井通风参数在实际测量时，因为巷道不具备测试条件、仪器信号受到干扰、巷道断面风速不均一、人工操作不当等制约性因素，造成的矿井通风参数数据缺失问题，提出了1种基于随机森林-链式方程多重插补法的矿井通风参数缺失数据填补方法。采用链式方程多重插补法，通过迭代对每个缺失的属性值产生n个填补值，从而产生n个完整数据集，对n个完整数据集进行分析优化得到1个最终的完整数据集。为了提高缺失值填补精度，合理考虑了矿井通风参数缺失数据的不确定性对分析过程的影响，在随机森林的预测任务中，结合预测均值匹配模型对缺失数据进行填补。以潞新二矿为实验对象，利用智能矿井通风仿真系统IMVS对潞新二矿矿井通风参数原始数据集进行数据预处理，得到完整、准确的矿井通风参数完整数据集，对完整数据集分别进行了不同缺失属性、不同数据缺失率、不同迭代次数的对比试验。以多种模型评价指标对模型有效性进行评估。结果表明：基于随机森林的链式方程多重插补模型填补形成的完整数据集与原始数据集具有很好的相似性；对不同缺失列进行填补实验的结果显示填补模型可以轻松处理混合类型的数据，自主学习参数之间的相关性从而降低了填补复杂性；迭代后形成的n个数据集通过分析合并成一个最终数据集，提高了填补准确率；对初始填补后的完整数据集进行不同迭代次数的实验发现，迭代超过一定次数后，数据相关性一定会收敛。

关键词：矿井通风随机森林链式方程多重插补缺失数据数据填补

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矿井通风难易程度评价指标及分级方法

中国矿业大学学报 2021年第4期50卷 649-657页

作者：魏连江康家康宋小林周福宝陈开岩中国矿业大学安全工程学院江苏徐州221116

矿井通风难易程度的科学评价是准确调整和优化矿井通风系统的重要依据,至今仍未形成公认的评价指标与方法.本文深入分析了现有矿井通风难易程度评价方法失效的本质原因,从影响矿井通风难易程度的根本因素出发,提出了适用于矿井通风难易... 详细信息

矿井通风难易程度的科学评价是准确调整和优化矿井通风系统的重要依据,至今仍未形成公认的评价指标与方法.本文深入分析了现有矿井通风难易程度评价方法失效的本质原因,从影响矿井通风难易程度的根本因素出发,提出了适用于矿井通风难易程度的评价指标——矿井通风阻力,系统论述了采用矿井通风阻力作为评价矿井通风难易程度基准指标的科学性和可行性.同时,针对采用矿井通风阻力评价通风难易程度分级界限变化的问题,首次提出了和矿井通风阻力相当、衡量矿井通风难易程度的普适性指标"风压难度系数"及分级方法,对141个高阻力煤矿进行分析.研究结果表明:通风困难矿井评价准确率为88.65%,而等积孔法和线性风导法的准确率分别为18.44%,56.03%,相比而言,在通风困难评价准确率方面分别提高70.21%,32.62%.风压难度系数及分级方法不受矿井规模、风井数量的限制,能有效评价矿井通风难易程度,为矿井通风系统设计、优化与改造提供可靠指导,适用于矿井、集团公司、国家之间矿井通风难易程度的横向对比分析.

关键词：矿井通风难易程度评价指标风压难度系数分级方法

矿井通风系统现状模拟中的双约束最优化风阻修正方法

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煤矿安全 2022年第9期53卷 205-211,220页

作者：吴奉亮徐童正石磊西安科技大学安全科学与工程学院陕西西安710054 西安科技大学西部矿井开采与灾害防治教育部重点实验室陕西西安710054 安徽开发矿业有限公司安徽六安237400

针对使用网络解算方法进行矿井通风系统现状模拟时需要人工反复调整风阻、模拟结果与实测结果吻合度不高的问题,建立了矿井通风系统现状模拟的双约束最优化风阻修正模型;该最优化模型以分支实测风量、初始风阻为原始数据,以对初始风阻... 详细信息

针对使用网络解算方法进行矿井通风系统现状模拟时需要人工反复调整风阻、模拟结果与实测结果吻合度不高的问题,建立了矿井通风系统现状模拟的双约束最优化风阻修正模型;该最优化模型以分支实测风量、初始风阻为原始数据,以对初始风阻的修正量最小为目标函数,以回路风压平衡方程和节点流量平衡方程为等式约束条件,以井巷风阻的上、下限值为不等式约束条件;采用拉格朗日乘数法先求解等式约束条件下风阻修改量的最优解,再使用迭代法求得不等式约束条件下风阻修改量的最终解。开发了相应的软件,通过实例应用表明:针对不等式约束条件的迭代求解流程在应用实例中经过12次迭代后得到收敛结果,经本模型修正后的风阻能使网络解算的风量、风机风压与实测值完全吻合;仅考虑等式约束条件下的最优化模型有可能得到极小、甚至为负的无意义风阻值,考虑风阻限值的双约束模型可以将风阻限定在合理取值范围之内;开发的软件将风网解算与最优化方法同时用于矿井通风系统现状模拟,减少了人工反复调整风阻的繁琐操作。

关键词：矿井通风通风网络最优化双约束井巷风阻

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矿井通风网络风量智能调控研究

工矿自动化 2022年第11期48卷 110-118页

作者：任子晖李昂吴新忠许嘉琳陈泽彭中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

现有矿井通风网络风量智能优化算法在求解调风参数时普遍存在模型复杂、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,同时也缺乏与调风分支优化选择相结合的研究。针对上述问题,提出了一种基于改进天牛须搜索(BAS)算法的矿井通风网络风量智能调... 详细信息

现有矿井通风网络风量智能优化算法在求解调风参数时普遍存在模型复杂、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,同时也缺乏与调风分支优化选择相结合的研究。针对上述问题,提出了一种基于改进天牛须搜索(BAS)算法的矿井通风网络风量智能调控方法。首先,以用风分支的风量需求为优化目标,构建风量优化调节数学模型,针对该模型中的风量调节约束条件,采用不可微精确罚函数并结合模拟退火算法优化惩罚项,实现模型的去约束化。然后,通过求解灵敏度矩阵,结合风量灵敏度和分支支配度理论选择最优的调节分支集,确定其风阻调节范围,并作为模型的初始解集。最后,基于改进BAS算法求解出最优调风参数,进而控制对应的调风设施,实现风量调控。基于矿井通风实验平台对该方法的可靠性进行实验验证,结果表明:相比于标准BAS算法和粒子群优化(PSO)算法,改进BAS算法综合寻优性能更优越,解得的风量平均值和最优解均高于PSO算法和标准BAS算法,平均运行时间虽略长于标准BAS算法,但远短于PSO算法,平均收敛代数最多,精度最高,容易跳出局部循环得到最优解;在设定风量调节目标后,基于改进BAS算法的矿井通风网络风量智能调控方法可快速精准求解出待调分支的风量最优值,调节后的分支风量满足矿井安全生产的调风要求,风量上调高达46.5%。

关键词：矿井通风通风网络风量智能调控风量灵敏度分支支配度天牛须搜索算法

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矿井通风智能化管控系统设计

煤矿安全 2022年第9期53卷 226-232页

作者：李作泉张应芳马瑞峰郭武奎曹仕学甘肃靖远煤电股份有限公司大水头煤矿甘肃白银730913 湖南平安电气股份有限公司湖南湘潭411100

矿井通风系统是矿井的“肺”,维护着井下的工作环境,保障着井下人员的身体健康和生命安全。随着近些年来智能化技术的不断发展,国家提出了“机械化换人、智能化减人”的安全生产指导思想,通过减少煤矿生产一线工作人员的数量,可以提高... 详细信息

矿井通风系统是矿井的“肺”,维护着井下的工作环境,保障着井下人员的身体健康和生命安全。随着近些年来智能化技术的不断发展,国家提出了“机械化换人、智能化减人”的安全生产指导思想,通过减少煤矿生产一线工作人员的数量,可以提高煤矿安全生产水平。通过调研,得出矿井通风智能化管控系统的需求,为了实现系统需求,设计了1套模块化矿井通风智能化管控系统,其模块包含主要通风机智能化管控系统、局部通风机智能化管控系统、风门风窗智能化管控系统及精准测风系统等。所设计的矿井通风智能化管控系统在甘肃省大水头煤矿进行了现场应用,实现了矿井通风系统智能化管控和专人巡检运行,提高了矿井通风的安全性、可靠性和风量调控的精准性,降低了通风能耗,减少了通风管理人员工作量。

关键词：矿井通风矿井智能化系统智能通风通风管控系统智能化调风

矿井通风参数监测智能优化与通风网络响应智能诊断

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矿井通风参数监测智能优化与通风网络响应智能诊断

作者：张永昌中国矿业大学

学位级别：硕士

作为矿井系统的重要组成,通风系统的合理可靠运行是煤炭可持续开采的基石。当前,在我国全面推进矿山智能化的新形势下,矿井通风与安全体系从自动化到智能化的提质升级是实现智慧矿山减人、提效、增安的关键路径。本文面向矿井智能通风... 详细信息

作为矿井系统的重要组成,通风系统的合理可靠运行是煤炭可持续开采的基石。当前,在我国全面推进矿山智能化的新形势下,矿井通风与安全体系从自动化到智能化的提质升级是实现智慧矿山减人、提效、增安的关键路径。本文面向矿井智能通风建设中的关键问题,在通风状态的智能感知、安全监测系统与通风网络的智能匹配、通风异常信息的智能诊断及应急控风模式的智能决策等方面开展理论与模型研究,成果将有助于实现矿井精准测风、通风网络状态精确辨识与优化调控,对于保障矿井通防系统的智能、可靠运行具有重要的研究价值与实际指导意义。本文采用理论分析、建模研究与实验验证相结合的研究手段,在矿井通风测量模型分析与通风网络响应特性研究的基础上,将人工智能(AI)技术与矿井通风网络监测、预警与决策方法有机融合,开展井巷风速智能校正、通风网络监测系统优化选址与通风网络异常智能诊断及应急智能调控研究,主要成果如下:(1)在通风参数智能感知方面,建立了基于机器学习的多原理测风智能校正模型。分析了风速传感器侵入流场后引起的局部风流扰动特征与测风误差,采用BP神经网络算法训练并建立智能校正模型,测试结果表明超声波和热式风速测量平均误差分别从2.42%和3.04%下降至1.19%和0.46%。(2)在通风监测系统优化选址方面,提出了一种基于通风网络阻变-风量特征的通风监测网络智能优化方法。采用通风网络解算方法研究风网阻变动态响应特性,分析了可变风阻条件下分支灵敏度特性,将风量监测向量与风网病态矩阵相融合,以风量预测误差构建目标函数提出了分布式监测网络智能优化模型,实现了通风监测的最优配置。(3)在通风智能辅助决策方面,利用深度学习发展了基于通风网络响应特性的异常智能诊断与控风模型。引入卷积神经网络(CNN)算法建立了阻变型通风异常诊断与调控模型,同时进行训练优化,测试结果表明经优化模型对于通风异常定位辨识准确率由82.54%提升至96.30%,阻变异常量与风门开度诊断回归预测结果同真实值间可决系数(R)分别为0.99和0.98。本论文包含图79幅,表25个,参考文献116篇。

关键词：矿井通风监测参数优化优化布设智能诊断与调控