摘要
本发明公开了一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法,涉及煤矿通风系统智能调控技术领域,包括以下步骤:采集矿井不同区域的环境数据,包括瓦斯浓度、温湿度、空气流速和氧气含量,并实时监控通风设备的运行状态;通过数据融合技术将各传感器的数据同步处理,生成统一的环境感知模型。本发明通过专家系统与深度学习的协同工作,实现极端工况下的实时监测与应急预案执行,提高响应速度和决策准确性。采用强化学习算法优化通风线路切换,增强系统的自适应能力和冗余保障,确保关键时刻气流不中断。通过知识库和规则库的异常比对,减少误报与误判,提升系统效率并减轻操作负担,最大限度保障矿井人员安全和稳定运行。
技术关键词
煤矿通风系统
智能调控方法
环境感知模型
矿井
强化学习算法
专家系统
数据融合技术
神经网络算法
虚拟仿真环境
深度学习模型
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