【摘 要】
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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
【机 构】
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西安科技大学机械工程学院,陕西陕煤陕北矿业有限公司,长安大学工程机械学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(51874235)。
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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
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