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题名综掘工作面通风除尘系统结构优化及参数智能调控
被引量：2
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作者
刘丹丹
沈琪翔
王威廉
郭胜均
汪春梅
贺平
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机构
黑龙江科技大学电气与控制工程学院
中煤科工集团重庆研究院有限公司
空军通信士官学校考评中心
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第10期152-159,共8页
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基金
国家重点研发计划项日(2020YFF01015000ZL)。
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文摘
针对传统长压短抽式通风除尘系统易形成涡流和风流死角的问题,结合康达效应对长压短抽式通风除尘系统进行结构优化,将抽风管与压风管进行嵌套处理,使负压风筒中的风流在抽风筒管口产生康达效应,确保气流紧贴巷道壁面,减少了空气中粉尘的扩散,并显著降低了能耗。通过流场和离散相模型(DPM)仿真得到最佳压抽比为2∶3,在最佳压抽比下的仿真结果显示,与传统长压短抽式通风除尘系统相比,优化系统除尘后司机处及下风侧的粉尘浓度分别降低了5.56%和55.41%。确定通风除尘系统整体结构及压抽比后,通过参数调控可进一步提高除尘效率。选择风筒与产尘面的距离、风筒中轴线与地面的距离及抽压风筒之间的距离作为通风除尘系统的优化调控参数,通过卷积神经网络(CNN)对优化通风除尘系统的除尘参数进行智能调控,匹配出不同初始粉尘浓度下的最优参数,实现智能除尘。通过等比例缩小的通风除尘实验平台对45组参数调控方案进行实验,结果表明:对比BP神经网络,采用CNN模型进行粉尘浓度预测的准确性和稳定性更优;司机处和下风侧初始粉尘浓度为300~900 mg/m^(3)时,采用优化通风除尘系统后,平均粉尘浓度分别下降了51.49%~83.88%,验证了参数调控的有效性。
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关键词
综掘工作面
通风除尘系统
结构优化
参数智能调控
康达效应
卷积神经网络
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Keywords
comprehensive excavation workface
ventilation and dust removal system
structural optimization
intelligent parameter control
Coanda effect
convolutional neural network
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分类号
TD714.4
[矿业工程—矿井通风与安全]
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