基于仿真信息学的矿井通风管理信息系统的开发与应用

杨 建 岗战伟

（陕西正通煤业有限责任公司，陕西 咸阳 713699）

随着矿井的接续开采，通风网络变得更加复杂，通风网络安全性和稳定性难以预测[1]。另一方面，即便是在正常生产状态，随着生产的推进，井巷通风情况也发生巨大的变化，从而导致管理者不能及时了解井下情况，获取井下有效信息，不能对这种变化快速做出决策以指导生产[2-3]。目前大多数矿井采用监测监控系统对通风系统进行局部监测以获取井下基础数据，但未能实现对全矿井各巷道分支数据的实时掌握，难以判断井下各主要用风地点风量实时变动情况[4-5]。

因此，为了实时了解井下风网数据变化，以预测通风系统稳定性，开发了一款矿井通风信息管理系统，利用监测系统与矿井通风信息管理系统进行井下风网数据动态感知与数据交互，对矿井通风安全管理及安全生产具有重要意义。

1 矿井概况

高家堡煤矿矿井设计生产能力500 万t/a，服务年限62.5 a。矿井地质储量9.74亿t，设计可采储量4.7亿t，主采延安组4 煤层，全井田平均煤厚为9.2 m。矿井地质复杂，具有井深水大、高地压、高地温、软岩、煤层易自燃等特点。矿井通风方法为机械抽出式，由主井和副井进风，回风立井回风，地面安装两台GAF35.5-18-1FB 型轴流式通风机，电机功率为2400 kW，矿井回风量为397.72 m3/s，矿井通风总阻力约为3200 Pa。

2 矿井关键分支选择理论

如果通风系统具有m 条巷道，则风量、风压灵敏度共有m×m 个，记为[6]：

3 矿井通风信息管理系统的开发与介绍

高家堡矿井通风信息管理系统选用Visual Studio 2010 为开发平台，采用GDI+、计算机图形学，借鉴软件工程的思想和GIS 理论，对高家堡煤矿矿井通风管理信息系统从底层进行了研发。该系统分为四个部分：（1）矿井通风数值仿真与可视化分析；（2）通风系统双线图、立体图、网络图、三维图、风机特性曲线图等图件的自动生成；（3）通风系统智能分析；（4）通风安全的日常管理工作。

4 工程实践应用及效果分析

4.1 关键分支的选择

依据矿井现场通风阻力实测结果，配合矿井最新通风旬报表，得到井下技术参数数据，通过灵敏度矩阵的分析与计算，得出矿井关键分支见表1。

表1 全矿井关键分支统计表

4.2 高家堡煤矿通风系统仿真模型的建立

（1） 利用AutoCAD 在矿井采掘工程平面图上绘制具有巷道层位关系的平面图，将其导入高家堡矿井通风信息管理系统，并将井下风网各条巷道基础参数导入，得到高家堡通风系统仿真模型如图1。

图1 高家堡通风系统仿真模型

（2）利用高家堡矿井通风管理信息系统对风机进行仿真，得出风机性能曲线以及通风机工况点，风机仿真的结果如图2。

图2 矿井通风机仿真结果

（3）对通风系统仿真模型进行网络解算，通过微调摩擦阻力系数，使各条巷道与井下现阶段实际风量基本一致，其解算结果如图3。

图3 通风网络解算结果

4.3 高家堡煤矿通风系统网络实时解算

（1）技术参数的动态感知

采用DAO 接口将高家堡煤矿KJ76X 实时监测系统与高家堡通风系统管理信息系统数据库联接，通风系统管理信息系统数据库动态感知来自监测系统所传输的矿井关键分支基础数据，其感知流程如图4。

图4 数据实时传输流程图

（2）将关键分支设置为固定风量，对通风系统进行网络解算，系统自动迭代计算出固定风量时的风阻值，用计算风阻替换原风阻值，再次进行通风网络解算，得到实时网络解算结果如图5。

4.4 应用效果分析

由图2 可知，矿井风量为23 000 m3/min，通风机负压为3095 Pa，矿井通风机效率为80%，与现场实测情况基本一致。

由图3 与图5 对比分析可知，当关键分支风量监测数据变动时，205 运输顺槽以及205 回风顺槽风量波动量为0.2～0.3 m3/s，短时间内工作面风量波动范围较小，矿井通风系统较为稳定。

图5 通风网络解算实时解算结果

5 结论

（1）依据灵敏度矩阵理论分析与计算，确定了对高家堡矿井井下风流稳定性影响较大的关键分支。

（2）利用开发的矿井通风管理信息系统建立了高家堡矿井通风系统仿真模型，对矿井主通风机进行了仿真分析。

（3）实现了高家堡矿井监测系统与矿井通风信息管理系统的数据传输交互，对高家堡煤矿通风系统进行了实时网络解算，预测了通风系统稳定性。