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题名基于吸引-排斥算法的精准分风方案决策
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作者
倪景峰
陈敦炜
刘玉娇
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机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第4期28-35,43,共9页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(52104194)。
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文摘
为解决井下生产作业过程中由于矿井通风设施和风网结构变化导致的通风系统分支风量波动,进而引发的用风地点风量不足问题,提出了一种基于吸引-排斥算法(AROA)的精准分风方法。以通风机功耗最小化为优化目标,工作面与备用面的需风量为约束条件,建立矿井通风系统数学模型。采用AROA,通过精准调控通风机及井下既有通风设施,迭代生成优化解。优化过程中,融合改进布朗运动、三角函数变换、随机解选择机制与记忆型局部搜索算子,对候选解实施动态筛选与精准调优,最终实现通风运行成本最优的精准分风方案。性能测试结果表明:与遗传算法(GA)、模拟退火-改进粒子群算法(SA-IPSO)和单调盆地跳跃算法(MBH)相比,AROA在综合寻优性能方面优势显著;在求解Ackley函数时,其获取最优解与平均最优解所经历的迭代次数均少于GA,SA-IPSO和MBH。实例分析结果表明:采用基于AROA的精准分风算法所确定的精准分风方案后,风窗面积调节量达50.4%;左翼通风机功率从131.72 kW降至97.95 kW,降幅达25.6%;右翼通风机功率从188.22 kW降至146.62 kW,降幅达22.1%;总节能率达23.56%。某煤矿实际应用结果表明:采用基于AROA的精准分风算法所确定的精准分风方案后,通风机风量降低了11.2%,通风机风压下降了10.1%,功率降低了20.7%。
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关键词
矿井通风
精准分风
吸引-排斥算法
分窗面积
通风机风压
通风机分量
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Keywords
mine ventilation
precise wind allocation
Attraction-Repulsion Algorithm
window area
fan air pressure
fan airflow
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分类号
TD724
[矿业工程—矿井通风与安全]
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