瓦斯抽采"钻孔-管网"系统智能决策调控方法
王凯1
王东旭1
周爱桃1
张俊文2
宋方舟1
杜昌昂1
郝玉双1
范席辉1
赵伟1
1.中国矿业大学(北京)共伴生能源精准开采北京市重点实验室,北京 100083;中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院,北京 1000832.中国矿业大学(北京)能源与矿业学院,北京 100083
摘要：瓦斯抽采负压的准确设置是确保瓦斯抽采系统高效抽采的关键,如何确定抽采系统中各位置的最优负压是目前亟需解决的技术难点.因此,为了合理、精准地调控瓦斯抽采系统负压,通过对比分析 4种预测算法筛选出了表现最为出色的预测算法,并对其自身缺点进行改进,基于改进后的算法模型构建了钻孔负压智能决策调控模型;构建了瓦斯抽采管网解算模型并实现了管网解算模型的解算寻优,基于改进粒子群算法构建了管网智能寻优决策调控模型;在现场开展了试验研究,验证了智能决策调控模型的可靠性.结果表明:4种预测算法中LSTM(Long Short-Term Memory)与瓦斯抽采数据特征匹配度最高,改进得到的CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory)模型能有效改善LSTM过度依赖时间序列的问题,基于CNN-LSTM模型构建的钻孔智能决策调控模型能够实现钻孔抽采负压的精准预测和调控.改进粒子群算法可以有效避免陷入局部最优的问题,得到迭代解算的最优解,同时基于改进粒子群算法构建的管网智能寻优决策调控模型可以对瓦斯抽采管网负压进行合理分配.现场试验中,1号和2号试验钻孔瓦斯流量在智能调控后分别提升了 0.014 和 0.013 m3/min,瓦斯浓度在智能调控后分别提升了11.91%和 10.03%,抽采管网在调控后瓦斯流量提高了 1.23 m3/min,瓦斯浓度提高了 2.87%,表明智能决策调控模型可靠性较高.研究结果对提高瓦斯抽采系统抽采效率及保障矿井生产具有重要的意义.
关键词：抽采系统智能预测管网解算智能寻优智能决策调控
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家重点研发计划(2023YFC3009005)
论文发表日期：2025-07-31
在线出版日期：2025-09-04（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：17( 3235-3251 )
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