数字孪生驱动的掘进工作面出风口风流智能调控系统
TD67%TD72; 为满足掘进工作面通风系统智能化的发展需求,针对传统局部通风系统无法实时监测及智能调控风筒出风口风流状态而导致风速场分配不合理,死角区瓦斯积聚严重和粉尘污染等安全隐患问题,提出一种基于数字孪生技术的掘进工作面出风口风流智能调控系统,优化风流场分布.分析建立了系统实现的整体框架、运行流程及关键技术,利用Zigbee自组网功能进行巷道风速、瓦斯体积分数及粉尘质量浓度等实时数据的监测采集,通过ARIMA时间序列预测模型对下一时刻瓦斯体积分数及粉尘质量浓度进行智能预测分析,并引入小生境四段式编码遗传算法提取相应出风口风流智能调控规则,结合GPRS无线传输技术实现出风口风流状态的智能...
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Veröffentlicht in: | 煤炭学报 2021, Vol.46 (4), p.1331-1340 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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description | TD67%TD72; 为满足掘进工作面通风系统智能化的发展需求,针对传统局部通风系统无法实时监测及智能调控风筒出风口风流状态而导致风速场分配不合理,死角区瓦斯积聚严重和粉尘污染等安全隐患问题,提出一种基于数字孪生技术的掘进工作面出风口风流智能调控系统,优化风流场分布.分析建立了系统实现的整体框架、运行流程及关键技术,利用Zigbee自组网功能进行巷道风速、瓦斯体积分数及粉尘质量浓度等实时数据的监测采集,通过ARIMA时间序列预测模型对下一时刻瓦斯体积分数及粉尘质量浓度进行智能预测分析,并引入小生境四段式编码遗传算法提取相应出风口风流智能调控规则,结合GPRS无线传输技术实现出风口风流状态的智能调控,在此基础上,运用Unity3D构建系统虚拟模型并实现了物理实体与虚拟孪生体的映射交互.通过设计搭建的数字孪生系统实验测试平台,验证了系统实时监测、决策评价、智能调控、虚实融合等关键功能技术可行性,并结合具体案例对系统智能调控效果进行了对比分析,结果表明:调控后司机位置处风速明显上升,上隅角瓦斯体积分数由0.623%降低为0.306%,降低率达50.8%;司机位置粉尘质量浓度由1 180 mg/m3降低到695 mg/m3,单点降尘率达41.1%,回风侧行人高度沿程粉尘质量浓度由430 mg/m3降低为150 mg/m3,降尘率达65%,进一步优化了掘进工作面巷道风速、瓦斯及粉尘场的运移分布. |
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