[发明专利]一种基于煤矿通风动态解算的瓦斯涌出预测方法

权利要求书

1.一种基于煤矿通风动态解算的瓦斯涌出预测方法，其特征在于，该方法接入矿山物联网，将布置在井下关键节点检测设备所采集到的数据，带入到建立的通风网络中进行解算，根据求解得到的风量分配数据和收集的瓦斯传感器数值算出井下瓦斯涌出量；根据通风计算结果和测点实时数据，进行动态计算优化，得出全矿井每个局部的瓦斯、通风状况；利用机器学习的方法，对瓦斯涌出量和矿山物联网中的瓦斯地质数据、监测数据进行处理，找出瓦斯涌出量和其他的数据之间关联，得出瓦斯涌出预测模型；

所述的通风网络的解算步骤为：

设巷道中的风流在任一巷道截面内的性质是均匀的，即设为一维流体流动；

通风网络表示为非对称有向图G(V,E)，V为通风巷道交叉口构成的点集，E为通风巷道的边集，且若(v,v′)∈E，v,v′∈V，则其中v,v′表示V中不同的两个点；对e∈E，赋予元组(s,g,Δp)，其中e表示为E中的一条边；s表示风的阻力系数，单位为N·s²/m⁸；g表示风的流量，单位为m³/s；Δp表示局部升压即局扇，单位为Pa；v,v′是V中不同的点，定义从v到v′的边集为E⁺(v)＝{v′|(v,v′)∈E}，从v′到v的边集为E^-(v)＝{v′|(v′,v)∈E}；

设G′(V,E′)为G(V,E)对应的无向图，给定e∈E′，定义e的权值为

图G′中共有m＝|E|+1-|V|条独立回路，设独立回路集合{C′_i|i＝1,2,…,m}，其中并有(v_ik,v_ik+1)∈E′，k＝0,1,…,n_i；

对叶子结点建立由v_l0到v_lj，j＝1,2,…,n_l，的n_l条连通路径C″_j，令{C_k}＝{C′_i}∪{C″_j}，C_k表示独立回路集合C′_i和连通路径C″_j的并集；

给定e(v₁,v₂)∈E,有v₁.p-v₂.p＝e.s·(e.g)²,其中p表示点的风压；对给定e∈E，则支路风压为

设自然风压为p₀，v_w为V中任意叶子结点；对任意v∈V，建立由v_w到v的路径D,v_w对应压力为：p(v)＝p₀-∑_e∈Dρ(e)p(e)；

通风网络方程组如下：

其中e⁺表示出发点为v点的边，e^-表示驶入点为v点的边；

井下瓦斯涌出量的计算方法如下：

以通风拓扑G(V,E)为基础，重新赋予边e∈E边上的元组(s,g,Δp,Q,q,q′,w)，Q表示边的体积；q，q′分别为瓦斯含量和涌出速率；w表示瓦斯涌出权重；定义：

其中E₊(v)是v点涌入风量的边集，E_-(v)是v点涌出风量的边集，E(v)是包含v点的边集；

τ_i表示瓦斯含量占比系数；

γ_i表示涌入或涌出瓦斯含量系数，Δt表示单位时间；

记边的属性χ_i＝e_i.χ(χ＝q,q′,Q),e_i∈E，对瓦斯涌出计算须给出如下方程组：

对表示t+1时刻巷道的瓦斯含量，表示t时刻巷道流出瓦斯量，表示t时刻巷道流入量，表示t时刻巷道瓦斯涌出速率；

设E_λ表示已安装瓦斯浓度传感器的边集；对e_i∈E_λ，T_i为实测瓦斯浓度，Q_i为边的体积，建立如下等式：

在满足上述方程约束下，优化如下目标函数：