CN110878707A - 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 - Google Patents
基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110878707A CN110878707A CN201911275114.6A CN201911275114A CN110878707A CN 110878707 A CN110878707 A CN 110878707A CN 201911275114 A CN201911275114 A CN 201911275114A CN 110878707 A CN110878707 A CN 110878707A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- branch
- air volume
- ventilator
- abnormal
- ventilation system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 title claims abstract description 113
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 65
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 13
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000007430 reference method Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
- E21F17/18—Special adaptations of signalling or alarm devices
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F1/00—Ventilation of mines or tunnels; Distribution of ventilating currents
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geology (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本发明提出一种基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法，涉及矿井通风系统技术领域。本基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法包括以下步骤：步骤一、确定矿井通风系统中通风机异常对分支风量的影响；步骤二、确定矿井通风系统中分支异常对矿井通风系统风量分布的影响；步骤三、矿井通风系统异常诊断。本发明的有益效果：根据设置在矿井通风系统内的有限数量的风速传感器，可以唯一判定矿井通风系统内发生风阻异常的分支位置和异常风阻值；计算方法简单，计算结果可靠，可为矿井通风异常判断和决策提供指导。
Description
技术领域
本发明涉及矿井通风系统技术领域，特别是涉及一种基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法。
背景技术
矿井通风系统是矿井中最重要的系统之一，其安全性、可靠性、经济性对保证矿井安全生产具有重要的意义。目前矿井通风监测监控系统日益完善，为矿井通风系统异常的快速诊断提供了宝贵的基础数据。一般情况下这些基础数据仅用来判断传感器安装巷道的风量是否满足生产要求。关于通风系统异常诊断理论的研究较少，目前可供参考的方法主要有灵敏度分析法。敏感度是反映巷道风阻与风量变化关系的指标。但该方法：计算复杂；很多情况下只能判断通风系统异常发生的大致范围，不能指定具体巷道位置。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法，可以准确判断矿井通风系统内发生风阻异常的具体巷道位置，并精确计算异常风阻。
本发明提供一种基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法，包括以下步骤：
步骤一、确定矿井通风系统中通风机异常对分支风量的影响
通风网路图中从进风井口沿着风流方向到达回风井口的节点和分支的交替序列称为有向通路；
包含通风机i的所有有向通路的集合称之为通风机i子网路，记为GI；
当通风系统中只有通风机i发生异常、其他通风机和通风网路的风阻无异常时，子网路GI中的分支风量随通风机i风量的增加而增加、减少而减少，即：
(q′fi-q0fi)/(q′j-q0j)>0(i＝1,2,…,f；j∈GI)；
当通风系统中只有一台通风机(f＝1)时，通风机风量的变化率与通风网路中各分支风量的变化率相同，即：
(q′fi-q0fi)/q0fi＝(q′j-q0j)/q0j＝常数；
其中，
i：通风机编号；
GI：包含通风机i的子网路；
f：通风机数量；
j：分支编号；
q0fi：通风正常时通风机i的风量；
q′fi：通风异常时通风机i的风量；
q0j：通风正常时分支j的风量；
q′j：通风异常时分支j的风量；
步骤二、确定矿井通风系统中分支异常对矿井通风系统风量分布的影响
通风系统中分支j异常(风阻发生变化)时，分支j本身的风量变化最大，离分支j越远的分支风量变化越小；
两条分支的距离等于两条分支间的分支数；
步骤三、矿井通风系统异常诊断
约定矿井通风系统中仅有一处异常；
步骤3.1、风速传感器的实时监测风量
正常通风时的分支风阻R0＝(r01,r02,…,r0j…,r0b)，设置风速传感器的分支(以下称为传感器分支)S＝(s1,s2,…,sj,…,sv)，传感器分支的实时监测风量和通风机的实时监测风量分别为Q′s＝(q′s1,q′s2,…,q′sj,…,q′sv)和Q′f＝(q′f1,q′f2,…,q′fi,…,q′ff)。
其中，r0j：分支j的正常风阻；
b：通风网路中的分支数；
sj：安设传感器j的分支编号；
v：设置风速传感器的分支数；
q′sj：传感器分支sj的实时监测风量；
q′fi：通风机i的实时监测风量；
步骤3.2、通风系统正常
如果所有传感器分支的实时监测风量都等于正常风量，即
q′sj＝q0sj(j＝1,2,…,v)；
则通风系统正常；否则通风系统异常，转步骤3.3；
其中，
q0sj：传感器分支S中sj的正常风量；
步骤3.3、通风机异常诊断
步骤3.3.1
将传感器分支作为固定风量分支、传感器分支的实时监测风量Q′s＝(q′s1,q′s2,…,q′sv)作为固定风量、传感器分支之外的其他分支以r0j为风阻，进行通风网路解算以求通风网路的风量分布Q′＝(q′1,q′2,…,q′b)；
步骤3.3.2
求|q′fi-q0fi|(i＝1,2,…,f)最大的通风机编号，并将该通风机编号记为w；
步骤3.3.3
如果
(q′fw-q0fw)/(q′j-q0j)>0(j∈GW)；
则通风机w异常；否则为通风网路中的分支异常，转步骤3.4；
其中，
w：发生异常的通风机；
GW：包含通风机w的子网路；
q′fw：通风机w的实时监测风量；
q0fw：通风机w的正常风量；
步骤3.4、分支异常诊断
步骤3.4.1
求(q′j-q0j)/(q′fw-q0fw)(j∈GW)最大的分支编号,并将该分支编号记为k；
步骤3.4.2
求离分支k最近的传感器分支，并将该传感器分支编号记为sd；
步骤3.4.3
以分支k的风量q′k为固定风量、其他分支以r0j为风阻求风量分布Q＝(q1,q2,…,qb)和分支k的风阻r′k；
步骤3.4.4
如果|q′sj-qsj|≤ε(j＝1,2,…,v)，则分支k为异常分支，r′k为异常分支k的异常风阻，计算结束；
步骤3.4.5
如果|q′sd-qsd|>ε，则以q′sd为固定风量、r′k作为分支k的风阻求分支k的风量q′k，转步骤3.4.3；
步骤3.4.6
如果|q′sd-qsd|≤ε，但|q′sj-qsj|>ε(j∈S；j≠sd)，则分支k不是异常分支，从与分支k连接的分支中选取(q′j-q0j)/(q′fw-q0fw)(j∈GW；j≠k)最大的分支，并将该分支的编号记为k，转步骤3.4.3；
其中，
k：异常分支编号；
qsj:分支k的风量q′k为固定风量时传感器分支sj的计算风量值；
q′k：异常分支k的异常风量；
r′k：异常分支k的异常风阻；
sd：离分支k最近的传感器分支编号；
q′sd：风速传感器实时监测的分支sd的风量；
qsd:分支k的风量q′k为固定风量时传感器分支sd的计算风量值；
ε：设定的计算精度。
与现有技术相比，本发明的基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法具有以下特点和优点：
本发明的基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法，根据设置在矿井通风系统内的有限数量的风速传感器，可以唯一判定矿井通风系统内发生风阻异常的分支位置和异常风阻值；计算方法简单，计算结果可靠，可为矿井通风异常判断和决策提供指导。
结合附图阅读本发明的具体实施方式，本发明的特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法的流程图；
图2为通风网路图一；
图3为通风网路图二。
具体实施方式
参照图1、图2，本实施例提供一种基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法。
矿井通风系统包括主要通风机、井下通风网路及其相关设施和通风监测系统。
步骤一、确定矿井通风系统中通风机异常对分支风量的影响
通风网路图中从进风井口沿着风流方向到达回风井口的节点和分支的交替序列称为有向通路；
包含通风机i的所有有向通路的集合称之为通风机i子网路，记为GI；
当通风系统中只有通风机i发生异常、其他通风机和通风网路的风阻无异常时，子网路GI中的分支风量随通风机i风量的增加而增加、减少而减少，即：
(q′fi-q0fi)/(q′j-q0j)>0(i＝1,2,…,f；j∈GI)；
当通风系统中只有一台通风机(f＝1)时，通风机风量的变化率与通风网路中各分支风量的变化率相同，即：
(q′fi-q0fi)/q0fi＝(q′j-q0j)/q0j＝常数；
其中，
i：通风机编号；
GI：包含通风机i的子网路；
f：通风机数量；
j：分支编号；
q0fi：通风正常时通风机i的风量；
q′fi：通风异常时通风机i的风量；
q0j：通风正常时分支j的风量；
q′j：通风异常时分支j的风量。
步骤二、确定矿井通风系统中分支异常对矿井通风系统风量分布的影响
如图2所示的通风网路图，分支int-u表示除分支i-u之外所有流入节点u的分支，分支u-out表示除分支u-v之外所有量流出节点u的分支。
当分支i-u的风阻发生异常时：
dqi-u>dqu-v>dqv-w
式中，dqi-u、dqint-u、dqu-out、dqu-v和dqv-w为各分支风量的变化量。
通风系统中分支j异常(风阻发生变化)时，分支j本身的风量变化最大，离分支j越远的分支风量变化越小；
两条分支的距离等于两条分支间的分支数。
步骤三、矿井通风系统异常诊断
约定矿井通风系统中仅有一处异常；
步骤3.1、风速传感器的实时监测风量
正常通风时的分支风阻R0＝(r01,r02,…,r0j…,r0b)，设置风速传感器的分支(以下称为传感器分支)S＝(s1,s2,…,sj,…,sv)，传感器分支的实时监测风量和通风机的实时监测风量分别为Q′s＝(q′s1,q′s2,…,q′sj,…,q′sv)和Q′f＝(q′f1,q′f2,…,q′fi,…,q′ff)。
其中，r0j：分支j的正常风阻；
b：通风网路中的分支数；
sj：安设传感器j的分支编号；
v：设置风速传感器的分支数；
q′sj：传感器分支sj的实时监测风量；
q′fi：通风机i的实时监测风量；
步骤3.2、通风系统正常
如果所有传感器分支的实时监测风量都等于正常风量，即
q′sj＝q0sj(j＝1,2,…,v)；
则通风系统正常；否则通风系统异常，转步骤3.3；
其中，
q0sj：传感器分支S中sj的正常风量；
步骤3.3、通风机异常诊断
步骤3.3.1
将传感器分支作为固定风量分支、传感器分支的实时监测风量Q′s＝(q′s1,q′s2,…,q′sv)作为固定风量、传感器分支之外的其他分支以r0j为风阻，进行通风网路解算以求通风网路的风量分布Q′＝(q′1,q′2,…,q′b)；
步骤3.3.2
求|q′fi-q0fi|(i＝1,2,…,f)最大的通风机编号，并将该通风机编号记为w；
步骤3.3.3
如果
(q′fw-q0fw)/(q′j-q0j)>0(j∈GW)；
则通风机w异常；否则为通风网路中的分支异常，转步骤3.4；
其中，
w：发生异常的通风机；
GW：包含通风机w的子网路；
q′fw：通风机w的实时监测风量；
q0fw：通风机w的正常风量；
步骤3.4、分支异常诊断
步骤3.4.1
求(q′j-q0j)/(q′fw-q0fw)(j∈GW)最大的分支编号,并将该分支编号记为k；
步骤3.4.2
求离分支k最近的传感器分支，并将该传感器分支编号记为sd；
步骤3.4.3
以分支k的风量q′k为固定风量、其他分支以r0j为风阻求风量分布Q＝(q1,q2,…,qb)和分支k的风阻r′k；
步骤3.4.4
如果|q′sj-qsj|≤ε(j＝1,2,…,v)，则分支k为异常分支，r′k为异常分支k的异常风阻，计算结束；
步骤3.4.5
如果|q′sd-qsd|>ε，则以q′sd为固定风量、r′k作为分支k的风阻求分支k的风量q′k，转步骤3.4.3；
步骤3.4.6
如果|q′sd-qsd|≤ε，但|q′sj-qsj|>ε(j∈S；j≠sd)，则分支k不是异常分支，从与分支k连接的分支中选取(q′j-q0j)/(q′fw-q0fw)(j∈GW；j≠k)最大的分支，并将该分支的编号记为k，转步骤3.4.3；
其中，
k：异常分支编号；
qsj:分支k的风量q′k为固定风量时传感器分支sj的计算风量值；
q′k：异常分支k的异常风量；
r′k：异常分支k的异常风阻；
sd：离分支k最近的传感器分支编号；
q′sd：风速传感器实时监测的分支sd的风量；
qsd:分支k的风量q′k为固定风量时传感器分支sd的计算风量值；
ε：设定的计算精度。
结合上述对基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法的描述，本实施例提供具体示例如下：
如图3所示的通风网路图，其中分支7和8安装有风速传感器。
正常通风时的分支风阻和风量如表1所示，通风机特性曲线为hf＝-20qf+3000。
表1通风网路的基础数据
通风异常时，分支7和8上的风速传感器监测风量分别为q′s7＝15.293和q′s8＝23.173m3/s，通风机的监测风量为q′f＝63.811m3/s。
“通风机异常诊断”和“分支异常诊断”的过程如下：
(1)将传感器分支7和8作为固定风量分支、q′s7和q′s8作为固定风量、传感器分支之外的其他分支以r0j为风阻，进行通风网路解算以得通风网路的风量分布Q′＝(q′1,q′2,…,q′13)，如表2所示。
表2监测风量作为固定风量时的风量分布
(2)根据表2，不满足(q′f-q0f)/(q′j-q0j)>0(j＝1,2,…,13)，是通风网路异常；其中，
q0f＝q013。
(3)q0f-q′f>0，通风机风量减少，为风阻增加的异常。
(4)(q′j-q0j)/(q′fw-q0fw)(j∈GW)最大的分支为分支7。将分支7的风量q′s7＝15.293m3/s作为固定风量进行通风网路解算，得分支8的风量为22.775m3/s，不等于分支8监测风量q′s8＝23.173m3/s，所以分支7不是异常分支。
(5)与分支7相联的分支中分支9的风量变化最大。将分支9的风量q′9＝6.943m3/s作为固定风量进行通风网路解算，得r′9＝0.1329N·s2/m8，小于r09＝0.25N·s2/m8，与风阻增加的异常相矛盾，分支9不是异常分支。
(6)选与分支7相联的分支4进行计算，分支7和8的风量分别收敛于15.294和23.173，等于监测风量。分支4是异常分支，异常风阻为3.9942N·s2/m8。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、确定矿井通风系统中通风机异常对分支风量的影响
通风网路图中从进风井口沿着风流方向到达回风井口的节点和分支的交替序列称为有向通路；
包含通风机i的所有有向通路的集合称之为通风机i子网路，记为GI；
当通风系统中只有通风机i发生异常、其他通风机和通风网路的风阻无异常时，子网路GI中的分支风量随通风机i风量的增加而增加、减少而减少，即：
(q′fi-q0fi)/(q′j-q0j)>0(i＝1,2,…,f；j∈GI)；
当通风系统中只有一台通风机(f＝1)时，通风机风量的变化率与通风网路中各分支风量的变化率相同，即：
(q′fi-q0fi)/q0fi＝(q′j-q0j)/q0j＝常数；
其中，
i：通风机编号；
GI：包含通风机i的子网路；
f：通风机数量；
j：分支编号；
q0fi：通风正常时通风机i的风量；
q′fi：通风异常时通风机i的风量；
q0j：通风正常时分支j的风量；
q′j：通风异常时分支j的风量；
步骤二、确定矿井通风系统中分支异常对矿井通风系统风量分布的影响
通风系统中分支j异常(风阻发生变化)时，分支j本身的风量变化最大，离分支j越远的分支风量变化越小；
两条分支的距离等于两条分支间的分支数；
步骤三、矿井通风系统异常诊断
约定矿井通风系统中仅有一处异常；
步骤3.1、风速传感器的实时监测风量
正常通风时的分支风阻R0＝(r01,r02,…,r0j…,r0b)，设置风速传感器的分支(以下称为传感器分支)S＝(s1,s2,…,sj,…,sv)，传感器分支的实时监测风量和通风机的实时监测风量分别为Q′s＝(q′s1,q′s2,…,q′sj,…,q′sv)和Q′f＝(q′f1,q′f2,…,q′fi,…,q′ff)。
其中，r0j：分支j的正常风阻；
b：通风网路中的分支数；
sj：安设传感器j的分支编号；
v：设置风速传感器的分支数；
q′sj：传感器分支sj的实时监测风量；
q′fi：通风机i的实时监测风量；
步骤3.2、通风系统正常
如果所有传感器分支的实时监测风量都等于正常风量，即
q′sj＝q0sj(j＝1,2,…,v)；
则通风系统正常；否则通风系统异常，转步骤3.3；
其中，
q0sj：传感器分支S中sj的正常风量；
步骤3.3、通风机异常诊断
步骤3.3.1
将传感器分支作为固定风量分支、传感器分支的实时监测风量Q′s＝(q′s1,q′s2,…,q′sv)作为固定风量、传感器分支之外的其他分支以r0j为风阻，进行通风网路解算以求通风网路的风量分布Q′＝(q′1,q′2,…,q′b)；
步骤3.3.2
求|q′fi-q0fi|(i＝1,2,…,f)最大的通风机编号，并将该通风机编号记为w；
步骤3.3.3
如果
(q′fw-q0fw)/(q′j-q0j)>0(j∈GW)；
则通风机w异常；否则为通风网路中的分支异常，转步骤3.4；
其中，
w：发生异常的通风机；
GW：包含通风机w的子网路；
q′fw：通风机w的实时监测风量；
q0fw：通风机w的正常风量；
步骤3.4、分支异常诊断
步骤3.4.1
求(q′j-q0j)/(q′fw-q0fw)(j∈GW)最大的分支编号,并将该分支编号记为k；
步骤3.4.2
求离分支k最近的传感器分支，并将该传感器分支编号记为sd；
步骤3.4.3
以分支k的风量q′k为固定风量、其他分支以r0j为风阻求风量分布Q＝(q1,q2,…,qb)和分支k的风阻r′k；
步骤3.4.4
如果|q′sj-qsj|≤ε(j＝1,2,…,v)，则分支k为异常分支，r′k为异常分支k的异常风阻，计算结束；
步骤3.4.5
如果|q′sd-qsd|>ε，则以q′sd为固定风量、r′k作为分支k的风阻求分支k的风量q′k，转步骤3.4.3；
步骤3.4.6
如果|q′sd-qsd|≤ε，但|q′sj-qsj|>ε(j∈S；j≠sd)，则分支k不是异常分支，从与分支k连接的分支中选取(q′j-q0j)/(q′fw-q0fw)(j∈GW；j≠k)最大的分支，并将该分支的编号记为k，转步骤3.4.3；
其中，
k：异常分支编号；
qsj:分支k的风量q′k为固定风量时传感器分支sj的计算风量值；
q′k：异常分支k的异常风量；
r′k：异常分支k的异常风阻；
sd：离分支k最近的传感器分支编号；
q′sd：风速传感器实时监测的分支sd的风量；
qsd:分支k的风量q′k为固定风量时传感器分支sd的计算风量值；
ε：设定的计算精度。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911275114.6A CN110878707B (zh) | 2019-12-12 | 2019-12-12 | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 |
| PCT/CN2020/083046 WO2021114519A1 (zh) | 2019-12-12 | 2020-04-02 | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911275114.6A CN110878707B (zh) | 2019-12-12 | 2019-12-12 | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110878707A true CN110878707A (zh) | 2020-03-13 |
| CN110878707B CN110878707B (zh) | 2020-11-20 |
Family
ID=69731281
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911275114.6A Expired - Fee Related CN110878707B (zh) | 2019-12-12 | 2019-12-12 | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110878707B (zh) |
| WO (1) | WO2021114519A1 (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112049685A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-08 | 中南大学 | 矿井通风系统的风量调节方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2021114519A1 (zh) * | 2019-12-12 | 2021-06-17 | 山东科技大学 | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114109465A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-03-01 | 中国计量大学 | 一种矿井通风系统智能分析决策方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102650214A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-08-29 | 中煤科工集团重庆研究院 | 矿井通风系统在线监测及分析预警方法及系统 |
| CN103266906A (zh) * | 2013-05-03 | 2013-08-28 | 中国矿业大学 | 一种巷道风阻参数自调整的验证矿井通风系统状态的方法 |
| CN103603691A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-02-26 | 煤炭科学研究总院 | 一种矿井通风动态解算和分析预警方法及系统 |
| CN108266219A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-07-10 | 辽宁工程技术大学 | 基于风量特征的矿井通风系统阻变型单故障源诊断方法 |
| KR20200038873A (ko) * | 2018-10-04 | 2020-04-14 | 주식회사 코너스 | 터널 배연설비 연동 터널 내 피난 유도 시스템 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0666098A (ja) * | 1992-07-10 | 1994-03-08 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | トンネル換気制御装置 |
| JPH10184298A (ja) * | 1996-12-25 | 1998-07-14 | Toshiba Corp | 集中排気式道路トンネル換気制御装置 |
| CN103939123B (zh) * | 2014-04-30 | 2015-07-15 | 卢新明 | 一种矿井通风系统的状态识别方法 |
| CN103953393B (zh) * | 2014-05-13 | 2016-03-02 | 山东科技大学 | 一种矿井通风系统分区稳定式动态监测与预警系统 |
| CN110878707B (zh) * | 2019-12-12 | 2020-11-20 | 山东科技大学 | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 |
-
2019
- 2019-12-12 CN CN201911275114.6A patent/CN110878707B/zh not_active Expired - Fee Related
-
2020
- 2020-04-02 WO PCT/CN2020/083046 patent/WO2021114519A1/zh active Application Filing
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102650214A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-08-29 | 中煤科工集团重庆研究院 | 矿井通风系统在线监测及分析预警方法及系统 |
| CN103266906A (zh) * | 2013-05-03 | 2013-08-28 | 中国矿业大学 | 一种巷道风阻参数自调整的验证矿井通风系统状态的方法 |
| CN103266906B (zh) * | 2013-05-03 | 2015-01-14 | 中国矿业大学 | 一种巷道风阻参数自调整的验证矿井通风系统状态的方法 |
| CN103603691A (zh) * | 2013-11-28 | 2014-02-26 | 煤炭科学研究总院 | 一种矿井通风动态解算和分析预警方法及系统 |
| CN108266219A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-07-10 | 辽宁工程技术大学 | 基于风量特征的矿井通风系统阻变型单故障源诊断方法 |
| KR20200038873A (ko) * | 2018-10-04 | 2020-04-14 | 주식회사 코너스 | 터널 배연설비 연동 터널 내 피난 유도 시스템 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021114519A1 (zh) * | 2019-12-12 | 2021-06-17 | 山东科技大学 | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 |
| CN112049685A (zh) * | 2020-08-27 | 2020-12-08 | 中南大学 | 矿井通风系统的风量调节方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112049685B (zh) * | 2020-08-27 | 2021-04-30 | 中南大学 | 矿井通风系统的风量调节方法、装置、设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110878707B (zh) | 2020-11-20 |
| WO2021114519A1 (zh) | 2021-06-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110878707B (zh) | 基于实时监测风量的矿井通风系统异常的诊断方法 | |
| CN108038044B (zh) | 一种面向连续被监测对象的异常检测方法 | |
| CN110018670A (zh) | 一种基于动态关联规则挖掘的工业过程异常工况预测方法 | |
| DE112012005626T5 (de) | Durchflussmessvorrichtung | |
| CN110570675B (zh) | 一种车路协同环境下高速公路施工区的路侧控制系统 | |
| CN103900646A (zh) | 流量运算装置以及流量控制装置 | |
| CN113551744A (zh) | 一种超声流量计性能在线监测方法及系统 | |
| JP5793320B2 (ja) | エンジン | |
| CN109067286A (zh) | 一种电机控制系统的控制方法、装置、系统及车辆 | |
| JP6699301B2 (ja) | 異常検出装置、異常検出方法及び異常検出システム | |
| US8576084B2 (en) | Accuracy improvement in flowmeter systems | |
| CN111693726B (zh) | 基于邻域粗糙集的通风系统故障诊断风速传感器布置方法 | |
| EP4034847B1 (de) | Anordnung und verfahren zum erkennen und korrigieren einer fehlerhaften durchflussmessung | |
| CN1411534A (zh) | 检测流动介质流量的方法和装置 | |
| CN106908110B (zh) | 具有旁路的流量传感模块 | |
| CN106124933B (zh) | 一种基于等价输入干扰法的电力系统故障诊断方法 | |
| CN210486978U (zh) | 一种油气田流量计量系统 | |
| CN108090235A (zh) | 基于风阻-风流变化影响关系矩阵的故障巷道确定方法 | |
| CN108460404B (zh) | 一种基于布隆过滤器的电机故障诊断方法 | |
| CN108595380A (zh) | 一种高炉异常炉况检测方法 | |
| WO2018050607A1 (en) | Multi-model fraction verification for multiphase flow | |
| CN109214034B (zh) | 夹持型接头安装到位检测和过滤得自过程中的数据的方法 | |
| CN111928911A (zh) | 一种多路宽范围流量测量装置及其测量方法 | |
| BR112017005304B1 (pt) | Sistema para bombeamento de fluido e método para sua operação | |
| CN113819959B (zh) | 一种基于海林格距离和相关系数的悬浮系统异常检测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20201120 |