矿区资源绿色无污染开采一直是人们重点关注的研究领域,在挖掘矿区资源过程中,产生的污染气体直接影响矿工健康及大气环境,因此处理和控制矿山开采所生成的污染性气体尤为重要,而实时监测有害气体浓度变化并准确预测是实现污染性气体控制的有效手段。为了确定巷道污染气体控制方法及污染气体浓度运移规律,本文以湖南省衡东市某地下矿山巷道为研究对象,根据爆破作业产生的污染性毒害气体物理化学性质特点,研究从源头降低污染性毒害气体浓度的方法,通过建立污染性气体流体动力学模型和污染性气体浓度值变化的预测模型,对地下矿山巷道内污染性气体运移规律及浓度预测展开研究。采用Comsol软件获取污染性气体在巷道内的运移变化状态,将巷道内布设的检测仪器所获得的污染性气体浓度值历史数据,建立可靠且有效的人工智能预测模型,得到未来短时间内目标气体浓度,并对模型性能与预测结果进行评估。研究取得的主要成果如下:1)分析地下矿山巷道内爆破作业产生的污染性气体物理化学性质,提出一种用于实际巷道内处理污染性气体的综合处理方法,在爆炸生成气体作用下混匀炮烟成分并进行特定的物理化学反应,达到降低污染性气体浓度与粉尘含量的目的,通过在实地巷道内对比运用常规爆破方法与改良后的爆破方法产生的污染性气体浓度,结果表明改良后的爆破方法生成污染性气体浓度更低,粉尘含量更少。2)将理论计算与实地测量得到的气体相关参数输入Comsol软件,对湍流状态下巷道内风场及污染物浓度场建立仿真模型,结果表明:风流运动至巷道前端掌子面时,产生回流形成一个逆时针旋转的风流旋涡,此处风流停滞不前,不利于污染物扩散,气体在巷道内随风流进行运移,流速在巷道中段变小,此处污染性气体停留时间增加,浓度加大。说明该巷道中部为污染性气体积聚部位,以此断面对巷道内污染性气体浓度进行研究具有代表意义。3)利用Python软件构建随机森林回归预测模型和长短期记忆神经网络预测模型,结果表明:两种模型均能达到良好的预测效果,但随机森林回归预测模型精度更高,泛化能力更强,预测性能优良,而且随机森林回归预测模型参数的选取更为方便,易于优选,在实际使用中可以更加快速准确地预测污染性气体浓度,可为后续污染性气体控制及矿区环境治理提供科学依据。