CN112127934B - 高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统及方法，属于隧道施工通风技术领域。该系统对高海拔高温特长隧道通风系统的风机运行模式进行变频控制的修改，应用神经网络算法对隧道需风量的影响因素进行训练并预测，通过对比隧道实时供风量，智能调节风机工作频率。本发明的主要研究对象为隧道施工通风系统，控制对象为可变频的风机。本发明提出基于神经网络的隧道施工变频节能控制方法，该方法通过实时监测隧道内自然风的环境参数，对通风设备进行智能变频控制，可有效节约隧道通风系统的能耗与降低风机的损耗，并且节能效果显著。

Description

高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统及方法
技术领域
本发明涉及隧道施工通风技术领域，特别是指一种高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统及方法。
背景技术
目前，在高海拔高温特长隧道施工中，一方面，由于高海拔高寒缺氧，空气较为稀薄，施工过程中粉尘、有毒有害气体容易积聚，造成空气污染较为严重。另一方面，高温隧道将导致机械设备效率降低、故障增多，恶化施工环境，降低劳动生产率。
按照传统的隧道压入式通风，通过风管将室外空气送到隧道掌子面附近，再通过隧道排风到隧道外部，能一定程度达到通风降温的目的，但隧道施工现场使用的风机只有两个工作状态：“开”和“关”，这些情况导致低效率和高功耗的发生；而在隧道降温方面，由于高海拔地区水沸点较低且易蒸发，传统的洒水降温的方式将较难使用，而传统的冰块降温的方式耗能巨大，管理繁琐，较难大规模应用。
因此，在隧道施工期间，有必要研究高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统及方法来应对现有技术的不足，该系统可以根据隧道环境的要求提供所需的风量，并且可以节省电力。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统及方法，该方法通过实时监测隧道内自然风的环境参数，对通风设备进行智能变频控制，可有效节约隧道通风系统的能耗与降低风机的损耗，并且节能效果显著。
该系统包括硬件系统、人机交互功能、隧道主体与通风井，人机交互功能依托硬件系统对通风系统进行控制，隧道主体连接通风井，硬件系统布设在隧道主体内；通风井为立井结构，隧道主体包括风机房、机房运输通道、横洞变电所、风机、排风联络巷、左线隧道排风联络巷、左线隧道主洞、右线隧道排风联络巷、右线隧道主洞。
硬件系统包括安全监测模块、安全控制模块、通信联络模块以及可变频风机，安全监测模块包括信号转换器和传感器，传感器包括风速传感器、温度传感器、湿度传感器，信号转换器同时与风速传感器、温度传感器、湿度传感器相接；安全控制模块包括中央处理器、神经网络计算中心、控制器以及变电器，中央处理器分别与信号转换器、神经网络计算中心相连，控制器分别与神经网络计算中心、可变频风机相连，变电器分别与信号转换器、可变频风机相连；通信联络模块包括打印机、显示屏，打印机、显示屏分别与中央处理器相连。
人机交互功能包括系统安全登录模块、监测监控模块、风机运行控制模块及帮助模块，系统安全登录模块设置的目的是为了防止未经授权的人员操作与控制风机，用户只能使用正确的登录密码来启动该系统，监测监控模块显示了隧道内所有传感器的数据，若传感器值超过指定的允许值，将触发蜂鸣和闪烁警报，风机运行控制模块包括自动控制与手动控制两部分，当处于自动控制时，经神经网络计算中心计算隧道需风量后进行智能调节风机频率，当处于手动控制时，在该模块人工修改风机工作频率，输入密码后将工作频率发送至可变频风机，帮助模块提供修改用户名密码及帮助说明操作。
通风井与风机房相连通，风机房分别与机房运输通道、排风联络巷、左线隧道排风联络巷相连通，风机布置于风机房，左线隧道排风联络巷与左线隧道主洞连通，排风联络巷与右线隧道排风联络巷相连通，右线隧道排风联络巷与右线隧道主洞连通，横洞变电所分别连接左线隧道主洞与右线隧道主洞。
应用该发明的方法，包括步骤如下：
S1：根据高海拔高温特长隧道内基本环境信息计算隧道供风量，包括六部分，分别为隧道施工作业段向岩壁散热需风量Q1，掌子面散热需风量Q2，机械散热需风量Q3，放炮散热需风量Q4，人员散热需风量Q5以及有害气体的浓度稀释需风量Q6；
S2：建立神经网络计算中心，实时采集得到隧道内空气风速v、温度T、湿度D、掌子面距离风机的距离L，根据通风频率控制算法进行模拟预测，计算得到隧道需风量值；
S3：将神经网络计算中心模拟计算所得隧道需风量值作为反馈参数输出给控制器与中央处理器，与隧道供风量进行比对，若隧道供风量不等于隧道需风量，则控制器控制可变频风机更改工作频率，进而控制隧道内机械通风的风量，直至隧道供风量与隧道需风量值相等，从而达到隧道施工变频节能的效果。
其中，S2中通风频率控制算法计算方式如下：
基于神经网络的通风频率控制算法由输入层、隐藏层、输出层三部分组成，
输入层参数主要包括隧道施工作业段向岩壁散热需风量Q1，掌子面散热需风量Q2，机械散热需风量Q3，放炮散热需风量Q4，人员散热需风量Q5，有害气体的浓度稀释需风量Q6，风速V，温度T，湿度D以及掌子面距离风机的距离L，其矩阵表达式为：
Figure BDA0002675814910000031
隧道需风量值可定义为公式1：
Q需风量＝f(Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,V,T,D,L) (公式1)
其中，M为训练样本矩阵，训练样本数量为10个，f表示隧道施工作业段需风量与影响因素之间的关系；
隐藏层中激活函数采用多元高斯函数，其表达式如公式2：
Figure BDA0002675814910000032
式中，qj为该通风频率控制算法中的激活函数，mj表示第j个训练样本向量，O表示样本中心，mj-O表示标准值，σ表示第j个神经元的节点方差；
输出层计算表达式如公式3：
Figure BDA0002675814910000041
式中，ω为输出层计算表达式，ωj表示第j个训练样本值输出时的权重；
训练集样本F的输出矩阵可定义为公式4：
F＝[f1,f2,…,f10]T (公式4)
采用梯度下降的方式训练各样本值，因此二次代价损失函数可定义为公式5：
Figure BDA0002675814910000042
式中，E为二次代价损失函数表达式，ωfj表示真实值，
f(ωj)表示经模拟计算的预测值；
由实时采集得到隧道内空气风速V、温度T、湿度D、掌子面距离风机的距离L及10组样本向量集，通过上述迭代计算进行反向演算隧道需风量Q需风量，即当E的计算结果满足给定的收敛条件时，停止迭代计算。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
本发明能够充分利用高海拔高温特长隧道内外温差大的特点高效利用自然风，通过神经网络计算中心计算使得变频机械通风方式更加节能；智能算法减少风机能耗，在一定程度上可以提高风机寿命；能够有效的保证施工过程中的新鲜空气，降低粉尘及有毒有害气体带来的危害，避免隧道内高温导致机械设备效率降低、故障增多的发生，有利于提高安全生产效率。
附图说明
图1为本发明的控制流程示意图；
图2为本发明的硬件系统示意图；
图3为本发明的人机交互功能示意图；
图4为本发明基于神经网络的通风频率控制算法示意图；
图5为本发明实施例提供的通风方案平面图；
图6为本发明实施例提供的通风方案剖面图。
其中：1-通风井，2-风机房，3-机房运输通道，4-横洞变电所，5-风机，6-排风联络巷，7-左线隧道排风联络巷，8-左线隧道主洞，9-右线隧道排风联络巷，10-右线隧道主洞，21-打印机，22-显示屏，23-中央处理器，24-神经网络计算中心，25-控制器，26-信号转换器，27-变电器，28-可变频风机，291-风速传感器，292-湿度传感器，293-温度传感器。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明提供一种高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统及方法。
该系统包括硬件系统、人机交互功能、隧道主体与通风井1，人机交互功能依托硬件系统对通风系统进行控制，隧道主体连接通风井1，硬件系统布设在隧道主体内；通风井1为立井结构，隧道主体包括风机房2、机房运输通道3、横洞变电所4、风机5、排风联络巷6、左线隧道排风联络巷7、左线隧道主洞8、右线隧道排风联络巷9、右线隧道主洞10。
高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统的控制流程示意图如图1所示。
具体控制流程如下：
第一步，高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统启动并自检，自检的目的在于检测所述硬件系统是否连接正确，且该自检必须在系统运行之前执行。
第二步，所述安全控制模块读取隧道基本信息，并计算隧道供风量，将计算结果发送至可变频风机。
第三步，所述安全监测模块检测并读取隧道内环境参数，所述风速传感器采集隧道内空气速度，并将采集的风速传输给信号转换器，所述温度传感器采集隧道内空气温度，并将采集的温度数据传输给信号转换器，所述湿度传感器采集隧道内空气湿度，并将采集的湿度数据传输给信号转换器。
第四步，通过在隧道内添加风速传感器、温度传感器、湿度传感器，来采集高海拔高温特长隧道内风速、温度、湿度并传输给信号转换器，并通过所述中央处理器传输给所述神经网络计算中心，作为神经网络计算中心的前馈反馈信号，其目的在于在保证变频调节过程中，隧道内的风量可以保持在规定的范围内。
第五步，神经网络计算中心将采集到的实时隧道内空气风速、温度、湿度进行模拟计算预测，得到隧道需风量值，将隧道供风量值与隧道需风量值进行比较。如果隧道供风量小于隧道需风量值，则所述控制器控制所述可变频风机加快工作频率，增加隧道内机械通风的风量，直至隧道供风量与隧道需风量值相等，从而达到隧道内部通风降温的效果。如果隧道供风量大于隧道需风量值，则所述控制器控制所述可变频风机减小工作频率，减小隧道内机械通风的风量，直至隧道供风量与隧道需风量值相等，可有效降低风机的能耗，从而达到高效、节能的目的。
如图2所示，硬件系统包括安全监测模块、安全控制模块、通信联络模块以及可变频风机，安全监测模块包括信号转换器26和传感器，传感器包括风速传感器291、温度传感器293、湿度传感器292，信号转换器26同时与风速传感器291、温度传感器293、湿度传感器292相接；安全控制模块包括中央处理器23、神经网络计算中心24、控制器25以及变电器27，中央处理器23分别与信号转换器26、神经网络计算中心24相连，控制器25分别与神经网络计算中心24、可变频风机28相连，变电器27分别与信号转换器26、可变频风机28相连；通信联络模块包括打印机21、显示屏22，打印机21、显示屏22分别与中央处理器23相连。
如图3所示，人机交互功能包括系统安全登录模块、监测监控模块、风机运行控制模块及帮助模块，系统安全登录模块设置的目的是为了防止未经授权的人员操作与控制风机，用户只能使用正确的登录密码来启动该系统，监测监控模块显示了隧道内所有传感器的数据，若传感器值超过指定的允许值，将触发蜂鸣和闪烁警报，风机运行控制模块包括自动控制与手动控制两部分，当处于自动控制时，经神经网络计算中心24计算隧道需风量后进行智能调节风机5频率，当处于手动控制时，在该模块人工修改风机5工作频率，输入密码后将工作频率发送至可变频风机28，帮助模块提供修改用户名密码及帮助说明操作。
如图5、图6所示，通风井1为立井结构，隧道主体包括风机房2、机房运输通道3、横洞变电所4、风机5、排风联络巷6、左线隧道排风联络巷7、左线隧道主洞8、右线隧道排风联络巷9、右线隧道主洞10；通风井1与风机房2相连通，风机房2分别与机房运输通道3、排风联络巷6、左线隧道排风联络巷7相连通，风机5布置于风机房2，左线隧道排风联络巷7与左线隧道主洞8连通，排风联络巷6与右线隧道排风联络巷9相连通，右线隧道排风联络巷9与右线隧道主洞10连通，横洞变电所4分别连接左线隧道主洞8与右线隧道主洞10。
基于神经网络的通风频率控制算法示意图如图4所示。
该算法具体如下：
基于神经网络的通风频率控制算法主要由输入层、隐藏层、输出层三部分组成。
其中输入层参数主要包括所述隧道施工作业段向岩壁散热需风量Q1，所述掌子面散热需风量Q2，所述机械散热需风量Q3，所述放炮散热需风量Q4，所述人员散热需风量Q5，所述有害气体的浓度稀释需风量Q6，所述风速V，所述温度T，所述湿度D以及掌子面距离风机的距离L，其矩阵表达式为
Figure BDA0002675814910000081
隧道需风量值可定义为公式1：
Q需风量＝f(Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,V,T,D,L) (公式1)
隐藏层中激活函数采用多元高斯函数，其表达式如公式2：
Figure BDA0002675814910000082
式中mj表示第j个训练样本向量，O表示样本中心，mj-O表示标准值，σ表示第j个神经元的节点方差；
输出层计算表达式如公式3：
Figure BDA0002675814910000083
式中ωj表示第j个训练样本值输出时的权重；
训练集样本F的输出矩阵可定义为公式4：
F＝[f1,f2,…,f10]T (公式4)
采用梯度下降的方式训练各样本值，因此二次代价损失函数可定义为公式5：
Figure BDA0002675814910000091
式中ωfj表示真实值，f(ωj)表示经模拟计算的预测值；
通过上述多次迭代计算进行反向演算隧道需风量，当E的计算结果在可接受的范围内时，停止迭代计算，由实时采集得到隧道内空气风速v、温度T、湿度D、掌子面距离风机的距离L及若干组样本向量集，通过上述多次迭代反向演算此时隧道需风量值Q需风量。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统，其特征在于：包括硬件系统、人机交互功能、隧道主体与通风井(1)；人机交互功能依托硬件系统对通风系统进行控制，隧道主体连接通风井(1)，硬件系统布设在隧道主体内；通风井(1)为立井结构，隧道主体包括风机房(2)、机房运输通道(3)、横洞变电所(4)、风机(5)、排风联络巷(6)、左线隧道排风联络巷(7)、左线隧道主洞(8)、右线隧道排风联络巷(9)、右线隧道主洞(10)；
所述硬件系统包括安全监测模块、安全控制模块、通信联络模块以及可变频风机(28)，安全监测模块包括信号转换器(26)和传感器，传感器包括风速传感器(291)、温度传感器(293)、湿度传感器(292)，信号转换器(26)同时与风速传感器(291)、温度传感器(293)、湿度传感器(292)相接；安全控制模块包括中央处理器(23)、神经网络计算中心(24)、控制器(25)以及变电器(27)，中央处理器(23)与信号转换器(26)、神经网络计算中心(24)相连，控制器(25)与神经网络计算中心(24)、可变频风机(28)相连，变电器(27)与信号转换器(26)、可变频风机(28)相连；通信联络模块包括打印机(21)、显示屏(22)，打印机(21)、显示屏(22)分别与中央处理器(23)相连；
应用该系统的方法，包括步骤如下：
S1：根据高海拔高温特长隧道内基本环境信息计算隧道供风量，包括六部分，分别为隧道施工作业段向岩壁散热需风量Q1，掌子面散热需风量Q2，机械散热需风量Q3，放炮散热需风量Q4，人员散热需风量Q5以及有害气体的浓度稀释需风量Q6；
S2：建立神经网络计算中心，实时采集得到隧道内空气风速V、温度T、湿度D、掌子面距离风机的距离L，根据通风频率控制算法进行模拟预测，计算得到隧道需风量值；
S3：将神经网络计算中心模拟计算所得隧道需风量值作为反馈参数输出给控制器与中央处理器，与隧道供风量进行比对，若隧道供风量不等于隧道需风量，则控制器控制可变频风机更改工作频率，进而控制隧道内机械通风的风量，直至隧道供风量与隧道需风量值相等，从而达到隧道施工变频节能的效果；
其中，S2中通风频率控制算法计算方式如下：
基于神经网络的通风频率控制算法由输入层、隐藏层、输出层三部分组成，
输入层参数包括隧道施工作业段向岩壁散热需风量Q1，掌子面散热需风量Q2，机械散热需风量Q3，放炮散热需风量Q4，人员散热需风量Q5，有害气体的浓度稀释需风量Q6，风速V，温度T，湿度D以及掌子面距离风机的距离L，其矩阵表达式为：
Figure FDA0003255039970000021
隧道需风量值定义为Q需风量：
Q需风量＝f(Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,V,T,D,L)
其中，M为训练样本矩阵，训练样本数量为10个，f表示隧道施工作业段需风量与影响因素之间的关系；
隐藏层中激活函数采用多元高斯函数，其表达式如下：
Figure FDA0003255039970000022
式中，qj为该通风频率控制算法中的激活函数，mj表示第j个训练样本向量，O表示样本中心，mj-O表示标准值，σ表示第j个神经元的节点方差；
输出层计算表达式如下：
Figure FDA0003255039970000031
式中，ω为输出层计算表达式，ωj表示第j个训练样本值输出时的权重；
训练集样本F的输出矩阵可定义为：
F＝[f1,f2,…,f10]T
采用梯度下降的方式训练各样本值，因此二次代价损失函数定义为：
Figure FDA0003255039970000032
式中，E为二次代价损失函数表达式，ωfj表示真实值，f(ωj)表示经模拟计算的预测值；
由实时采集得到隧道内空气风速V、温度T、湿度D、掌子面距离风机的距离L及10组样本向量集，通过上述迭代计算进行反向演算隧道需风量Q需风量，即当E的计算结果满足给定的收敛条件时，停止迭代计算。
2.根据权利要求1所述的高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统，其特征在于：所述人机交互功能包括系统安全登录模块、监测监控模块、风机运行控制模块及帮助模块，系统安全登录模块保证系统登录安全，监测监控模块显示隧道内所有传感器的数据，若传感器值超过指定的允许值，将触发蜂鸣和闪烁警报，风机运行控制模块包括自动控制与手动控制两部分，当处于自动控制时，经神经网络计算中心(24)计算隧道需风量后进行智能调节风机(5)频率，当处于手动控制时，在该模块人工修改风机(5)工作频率，输入密码后将工作频率发送至可变频风机(28)。
3.根据权利要求1所述的高海拔高温特长隧道施工变频节能通风系统，其特征在于：所述通风井(1)与风机房(2)相连通，风机房(2)分别与机房运输通道(3)、排风联络巷(6)、左线隧道排风联络巷(7)相连通，风机(5)布置于风机房(2)，左线隧道排风联络巷(7)与左线隧道主洞(8)连通，排风联络巷(6)与右线隧道排风联络巷(9)相连通，右线隧道排风联络巷(9)与右线隧道主洞(10)连通，横洞变电所(4)分别连接左线隧道主洞(8)与右线隧道主洞(10)。
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