数字孪生驱动的掘进工作面出风口风流智能调控系统 论文

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，提出了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。具体实现方法可以参考掘进工作面局部通风风流流场Fluent数值模拟，其对掘进工作面的风流流场进行了详细的数值模拟分析。

通过分析，建立了系统实现的整体框架、运行流程及关键技术，其中包含了利用Zigbee自组网功能对巷道内的风速、瓦斯体积分数及粉尘质量浓度等进行实时数据的监测采集。系统使用了ARIMA时间序列预测模型对下一时刻的瓦斯体积分数及粉尘质量浓度进行智能预测分析。关于此类模拟的更多信息，可以参见掘进工作面混合式通风风流场数值模拟。

为了进一步优化调控效果，系统引入了小生境四段式编码遗传算法，从而提取出风口风流的智能调控规则，并结合GPRS无线传输技术实现对出风口风流状态的智能调控。这一系列技术手段有效地提升了系统的调控精度和响应速度。如果你对该领域的智能调控装置研究感兴趣，可以参考综掘工作面风筒出风口风流智能调控装置研究。

系统还使用了Unity3D构建虚拟模型，实现了物理实体与虚拟孪生体的映射交互，并通过设计搭建的数字孪生系统实验测试平台，验证了系统在实时监测、决策评价、智能调控、虚实融合等关键功能技术上的可行性。结合具体案例进行的对比分析表明，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值由1180 mg/m³降低到695 mg/m³。更多关于瓦斯分布和风流场模拟的细节，可以查看掘进工作面风流流场和瓦斯分布数值模拟分析。

数字孪生技术的应用不仅提升了掘进工作面的安全性，还显著改善了通风效果，降低了瓦斯和粉尘浓度，从而减少了安全隐患。这项技术的深入研究和应用将为矿山安全管理带来更高效、智能的解决方案。