一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法

本发明公开了一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，涉及煤矿通风优化技术领域，包括如下步骤：在矿井内布置多种传感器，对关键环境参数进行实时采集和监测，并将采集到的数据上传至中央控制系统；将所采集的实时数据与历史数据进行对比，并按环境状态划分为常规工况数据与异常工况数据。本发明通过多种传感器实时监测和深度学习算法，实现精准通风控制，在突发事件中快速定位问题区域并动态调节气流，保障矿工安全。系统采用LSTM模型提前预测事件趋势，及时采取预防性调控措施，并支持实时调整，提升应变能力。通过多阶段通风模式，系统优化能耗和设备运行效率，减少不必要的能源浪费和维护成本，实现安全与经济性的平衡。