WO2019153618A1 - 矿井通风网路优化最优解的判断方法 - Google Patents

矿井通风网路优化最优解的判断方法 Download PDF

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WO2019153618A1
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李秉芮
于师建
赵文斌
王天乐
满天雷
杨满征
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山东科技大学
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Definitions

  • the invention relates to the technical field of regulation and optimization of mine ventilation network, in particular to a method for judging the optimal solution of mine ventilation network optimization.
  • Ventilation network optimization is to reasonably determine the location, number and size of ventilation controls (dampers, auxiliary fans, etc.) to reduce ventilation energy or total ventilation costs. Ventilation network optimization regulation theory and technology is an important area in mine ventilation.
  • the mathematical model of ventilation network optimization for energy saving is a non-convex and nonlinear programming problem. Its optimization calculation mainly uses some operations research methods, such as linear programming method, nonlinear programming method and network analysis method (key line method). Representative nonlinear programming methods include variable scale constraint method (CVM) method, generalized simple gradient method (GRG), integer programming method, and equality constraint Lagrangian algorithm. With the development of intelligent optimization algorithms, genetic algorithms and cultural particle swarm optimization methods are also used to solve the problem of mine ventilation network optimization. However, since the mathematical model is a non-convex and nonlinear programming problem, there may be multiple feasible solutions under the same ventilation energy consumption. Even if the calculation method is improper, the optimal solution may not be found, that is, the feasible solution for ventilation network optimization is obtained.
  • the object of the present invention is to provide a method for judging the optimal solution of the mine ventilation network, to directly judge the feasible solution of the ventilation network, and to guide the adjustment of the ventilation network on site.
  • the invention provides a method for judging an optimal solution of a mine ventilation network optimization
  • the feasible solution for ventilation network optimization is QM (q m1 , q m2 ,...,q mj ,...,q mb ),SM(s m1 ,s m2 ,..., s mj , ..., s mb ) represents, wherein q mj is the branch air volume, and s mj is the adjusted wind resistance value, characterized in that it comprises the following steps:
  • Step 1 Determine the necessary conditions for the optimal solution of s mj
  • the number of adjustments required for ventilation network regulation is ns ⁇ nk, where ns: the number of adjustments required for ventilation network regulation, nk: number of required wind branches;
  • the alternating sequence of nodes and branches that reach the return air well from the inlet wellhead along the direction of the wind flow is called a directional path, and there is a directed passage in which the adjusted wind resistance value of the regulating branch is equal to its allowable adjustment range.
  • the lower limit, the directional path is defined as a critical path;
  • the adjustment branches are independent of each other and connected in parallel.
  • a directed path containing a regulating branch also contains a wind-requiring branch.
  • Step 2 Determine the optimal solution for ventilation network optimization
  • the selected branch is the optimal adjustment branch, denoted by NS;
  • SM SM(s m1 , s m2 , ..., s mj , ..., s mb )
  • the number of branches with s mj not equal to 0 is less than or equal to the number of wind branches, ie ns ⁇ nk, ns: ventilation network regulation Required adjustment number, nk: number of wind branches required;
  • the method for judging the optimal solution of the mine ventilation network of the present invention has the following characteristics and advantages:
  • the method for judging the optimal solution of the mine ventilation network of the invention does not need to use complicated theoretical calculation to verify the optimization result of the mine ventilation network, and does not need to use multiple optimization calculation methods to mutually verify, according to the optimization calculation result and the ventilation network
  • the structural characteristics of the road can directly determine whether the feasible solution of the ventilation network optimization is the optimal solution, and can accurately determine whether the adjustment position of the site is the best to guide the ventilation network adjustment on site.
  • Figure 1 is a representative mine ventilation system diagram
  • Figure 2 is a flow chart of the method for judging the optimal solution of the mine ventilation network.
  • the embodiment provides a method for judging an optimal solution of a mine ventilation network.
  • the ventilation system shown in Figure 1 under the action of the main ventilator F on the ground, fresh air enters the well from the intake well 1 and flows through the required wind branch (wind location) 6, 7, and 8 from the return air well. 13 is discharged through the main ventilator F. Due to the different locations of the wind locations 6, 7, and 8 and the required air volume, a ventilation control device such as a damper or an auxiliary fan is required to achieve the on-demand wind separation.
  • Table 1 The basic parameters of Figure 1 and the feasible solutions for ventilation network optimization are shown in Table 1.
  • the number of adjustment branches of the feasible solution shown in Table 1 is 3, the number of required wind branches is 3, and the number of adjustment branches is equal to the number of required wind branches;
  • the adjustment branches (5, 8, 9) are independent of each other and are connected in parallel with each other.

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Abstract

公开了一种矿井通风网路优化最优解的判断方法。该方法的通风网路中有p个节点和b条分支，通风网路优化的可行解用QM(q m1,q m2,…,q mj,…,q mb)，SM(s m1,s m2,…,s mj,…,s mb)表示，其中，q mj为分支风量，s mjj为调节风阻值。该方法包括以下步骤：步骤一、确定最优解满足的必要条件；步骤二、判断通风网路优化的最优解。该方法不需要采用复杂的理论计算对矿井通风网路优化结果进行验证，不需要采用多种优化计算方法相互验证，根据优化计算结果和通风网路的结构特征，可以直接判断通风网路优化的可行解是否为最优解，并且能够准确判断现场的调节位置是否最佳，以指导现场的通风网路调节。

Description

矿井通风网路优化最优解的判断方法 技术领域
本发明涉及矿井通风网路调节和优化技术领域，特别是涉及一种矿井通风网路优化最优解的判断方法。
背景技术
矿井通风系统(通风网路)优化的目的之一就是合理地确定通风控制装置(风门、辅助通风机等)的位置、数量和大小，以减少通风能耗或通风总费用。通风网路优化调节理论和技术是矿井通风中的一个重要领域。
以节能为目的的通风网路优化数学模型是非凸、非线性规划问题，其优化计算主要运用一些运筹学的方法，如线性规划法、非线性规划法和网络分析法(关键线路法)等。具有代表性的非线性规划方法有：变尺度约束法(CVM)方法、广义简约梯度法(GRG)、整数规划法、等式约束Lagrangian算法等。随着智能优化算法的发展，遗传算法、文化粒子群优化法等也被用于解决矿井通风网络优化问题。但是，由于数学模型是非凸、非线性规划问题，在通风能耗相同的情况下可能存在多个可行解，甚至计算方法不当还可能找不到最优解，即得到通风网路优化的可行解，并不意味着是最优解，还需要进行判断。目前关于最优解判断的研究较少，还没有确立完整可靠的判断方法。此外，通风网路优化问题计算复杂，对一个给定的通风网路不可能采用多种优化方法进行相互验证判断优化结果的优劣。
发明内容
本发明的目的在于提供一种矿井通风网路优化最优解的判断方法，实现对通风网路优化可行解的直接判断，并可以指导现场的通风网路调节。
本发明提供一种矿井通风网路优化最优解的判断方法，
通风网路中有p个节点和b条分支，通风网路优化的可行解用QM(q m1,q m2,…,q mj,…,q mb)，SM(s m1,s m2,…,s mj,…,s mb)表示，其中，q mj为分支风量，s mj为调节风阻值，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、确定s mj最优解的必要条件
1.1、调节的数量
通风网路调节所需要的调节数为ns≤nk，其中，ns：通风网路调节所需要的调节数，nk：需风分支数；
1.2、调节的大小
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，其中存在一条有向通路，该有向通路中调节分支的调节风阻值等于其允许调节范围的下限，该有向通路定义为关键通路；
1.3、风量分布
所有需风分支的风量都收敛于其需风量下限，即q mj＝lq j(j∈NK)，其中，lq j：需风分支需风量的下限，NK：需风分支的集合，|NK|＝nk；
1.4、调节分支的位置
最优调节分支的位置满足：
1.4.1、调节分支相互独立且相互并联，
1.4.2、包含一条调节分支的有向通路同时包含一条需风分支，
1.4.3、调节分支的调节前后的风量变化最大；
步骤二、判断通风网路优化的最优解
2.1、判断最优调节分支
2.1.1、计算通风网路初期状态的风量分布Q 0(q 01,q q2,…,q 0j,…,q 0b)，
其中，
q 0j：初期状态的分支风量；
2.1.2、计算Δq j＝q 0j-q mj(j＝1,2,…,b)，
对于分支j，如果Δq j≥0且us j≥0，则分支j可调，令t j＝1，否则不可调，令t j＝0，
如果Δq j＜0且ls j＜0，则令t j＝1，否则令t j＝0，
其中，
us j和ls j：分别为分支j的允许调节范围的上下限，
t j：调节函数，t j＝1表示分支j可调，t j＝0表示分支j不可调；
2.1.3、根据QM(q m1,q m2,…,q mj,…,q mb)的方向，求通风网路的有向通路矩阵C＝(c ij) l×b，
其中，
c ij：有向通路矩阵的元素，i通路包含j分支时，c ij＝1，i通路不包含j分支时，c ij＝0，
l:有向通路数；
2.1.4、对有向矩阵C的列求和，列的和等于1的分支作为可调分支，并NI表示可调分支 的集合；
2.1.5、将NI和(E-NI)中的分支分别按|Δq j|由大到小的顺序排列，并将t j＝0的分支排在序列的最后，得E＝(E 1,E 2,E 3)，但E 2必须与E 1相互独立，
其中，
E：通风网路包含的所有分支，
E 1：NI中t j＝1的分支，
E 2：(E-NI)中t j＝1的分支，
E 3：为其他分支；
2.1.6、如果|E 1|≥nk则从E 1中选前nk条分支；
2.1.7、如果|E 1|＜nk，则选取E 2中的分支作为E 1的补充，直到所选的分支数等于nk，或者E 2中的分支全部被选为止；
2.1.8、所选取的分支中必须有一条关键通路中的独立分支；
2.1.9、被选取的分支为最优调节分支，用NS表示；
2.2、判断最优解
同时满足下述条件的可行解为最优解：
2.2.1、SM(s m1,s m2,…,s mj,…,s mb)中s mj不等于0的分支数小于等于需风分支数，即ns≤nk,ns：通风网路调节所需要的调节数，nk：需风分支数；
2.2.2、对于所有需风分支j，有q mj＝lq j；
2.2.3、对于关键通路中的调节分支j，有s mj＝ls j；对于仅允许增阻调节的通风网路，有s mj＝0；
2.2.4、SM(s m1,s m2,…,s mj,…,s mb)中s mj不等于0的分支为NS中的分支。
目前没有完整的矿井通风网路优化最优解的判断方法，通常是对调节前后的通风能耗进行对比。
与现有技术相比，本发明的矿井通风网路优化最优解的判断方法具有以下特点和优点：
本发明的矿井通风网路优化最优解的判断方法，不需要采用复杂的理论计算对矿井通风网路优化结果进行验证，不需要采用多种优化计算方法相互验证，根据优化计算结果和通风网路的结构特征，可以直接判断通风网路优化的可行解是否为最优解，并且能够准确判断现场的调节位置是否最佳，以指导现场的通风网路调节。
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为代表性的矿井通风系统图；
图2为矿井通风网路优化最优解的判断方法的流程图。
具体实施方式
参照图2，本实施例提供一种矿井通风网路优化最优解的判断方法。如图1所示的通风系统，在地面主要通风机F的作用下，新鲜空气从进风井1进入井下，流经需风分支(用风地点)6、7、8后，由回风井13通过主要通风机F排出地面。由于用风地点6、7、8的位置和其需风量大小不同，需要采用风门或辅助通风机等通风控制装置才能实现按需分风。图1的基本参数和通风网路优化的可行解如表1所示。
表1 基本参数和可行解
Figure PCTCN2018091002-appb-000001
1、判断最优调节分支：
1.1、计算通风网路初期状态的风量分布Q 0，如表1所示；
1.2、计算Δq j＝q 0j-q mj(j＝1,2,…,13),Δq j≥0且ls j≥0的分支为(5,3,9,10,6,12)，即t j＝1(j＝5,3,9,10,6,12)。
1.3、根据QM(q m1,q m2,…,q mj,…,q mb)QM的方向，有向通路矩阵为：
Figure PCTCN2018091002-appb-000002
列的和等于1的分支为(4,5,8,9,11)，即独立分支集为NI＝(4,5,8,9,11)。
1.4、将分支按E＝(E 1,E 2,E 3)的顺序排列。NI中t j＝1的分支为(5,9)，所以E 1＝(5,9)；(E-NI)中t j＝1的分支为j＝(3,10,6,12)，但分支(10,6,12)与分支9属于同一个通路C 2＝(1,2,6,9,10,12,13)，分支(3,12)与分支5属于同一个通路C 5＝(1,3,5,7,10,12,13)，即分支(3,10,6,12)与分支(5,9)不是相互独立的，E 2为空集，
Figure PCTCN2018091002-appb-000003
E 3＝(1,2,3,4,6,7,8,10,11,12,13)。
1.5、阻力最大的通路为C 5＝(1,3,8,12,13)，其中分支8与E 1＝(9,5)相互独立。
1.6、得最优调节分支集为NS＝(5,8,9)。
2、判断最优解
2.1、表1所示可行解的调节分支数3、需风分支数3，调节分支数等于需风分支数；
2.2、关键通路C 5＝(1,3,8,12,13)中调节分支8的调节风阻值等于0；
2.3、需风分支的风量q mj＝lq j(j＝6,7,8)；
2.4、优化计算得到的调节分支(5,8,9)与NS＝(5,8,9)完全相同，并满足
2.4.1、调节分支(5,8,9)相互独立，且相互并联，
2.4.2、包含调节分支的通路C 2＝(1,2,6,9,10,12,13)、C 4＝(1,3,5,7,10,12,13)和C 5＝(1,3,8,12,13)都包含一条需风分支；
2.4.2、分支(5,8,9)的风阻调节值满足ls j≤s mj≤us j(j＝5,8,9)，且分支(5,8,9)调节前后的风量变化最大；
可以判断表1所示可行解的是最优解。
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. 一种矿井通风网路优化最优解的判断方法，通风网路中有p个节点和b条分支，通风网路优化的可行解用QM(q m1,q m2,…,q mj,…,q mb)，SM(s m1,s m2,…,s mj,…,s mb)表示，其中，q mj为分支风量，s mj为调节风阻值，其特征在于，包括以下步骤：
    步骤一、确定s mj最优解的必要条件
    1.1、调节的数量
    通风网路调节所需要的调节数为ns≤nk，其中，ns：通风网路调节所需要的调节数，nk：需风分支数；
    1.2、调节的大小
    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，其中存在一条有向通路，该有向通路中调节分支的调节风阻值等于其允许调节范围的下限，该有向通路定义为关键通路；
    1.3、风量分布
    所有需风分支的风量都收敛于其需风量的下限，即q mj＝lq j(j∈NK)，其中，lq j：需风分支需风量的下限，NK：需风分支的集合，|NK|＝nk；
    1.4、调节分支的位置
    最优调节分支的位置满足：
    1.4.1、调节分支相互独立且相互并联，
    1.4.2、包含一条调节分支的有向通路同时包含一条需风分支，
    1.4.3、调节分支的调节前后的风量变化最大；
    步骤二、判断通风网路优化的最优解
    2.1、判断最优调节分支
    2.1.1、计算通风网路初期状态的风量分布Q 0(q 01,q 02,…,q 0j,…,q 0b)，
    其中，
    q 0j：初期状态的分支风量；
    2.1.2、计算Δq j＝q 0j-q mj(j＝1,2,…,b)，
    对于分支j，如果Δq j≥0且us j≥0，则分支j可调，令t j＝1，否则不可调，令t j＝0，
    如果Δq j＜0且ls j＜0，则令t j＝1，否则令t j＝0，
    其中，
    us j和ls j：分别为分支j的允许调节范围的上下限，
    t j：调节函数，t j＝1表示分支j可调，t j＝0表示分支j不可调；
    2.1.3、根据QM(q m1,q m2,…,q mj,…,q mb)的方向，求通风网路的有向通路矩阵C＝(c ij) l×b，
    其中，
    c ij：有向通路矩阵的元素，i通路包含j分支时，c ij＝1，i通路不包含j分支时，c ij＝0，
    l:有向通路数；
    2.1.4、对有向矩阵C的列求和，列的和等于1的分支作为可调分支，并NI表示可调分支的集合；
    2.1.5、将NI和(E-NI)中的分支分别按|Δq j|由大到小的顺序排列，并将t j＝0的分支排在序列的最后，得E＝(E 1,E 2,E 3)，但E 2必须与E 1相互独立，
    其中，
    E：通风网路包含的所有分支，
    E 1：NI中t j＝1的分支，
    E 2：(E-NI)中t j＝1的分支，
    E 3：为其他分支；
    2.1.6、如果|E 1|≥nk则从E 1中选前nk条分支；
    2.1.7、如果|E 1|＜nk，则选取E 2中的分支作为E 1的补充，直到所选的分支数等于nk，或者E 2中的分支全部被选为止；
    2.1.8、所选取的分支中必须有一条关键通路中的独立分支；
    2.1.9、被选取的分支为最优调节分支，用NS表示；
    2.2、判断最优解
    同时满足下述条件的可行解为最优解：
    2.2.1、SM(s m1,s m2,…,s mj,…,s mb)中s mj不等于0的分支数小于等于需风分支数，即ns≤nk,ns：通风网路调节所需要的调节数，nk：需风分支数；
    2.2.2、对于所有需风分支j，有q mj＝lq j；
    2.2.3、对于关键通路中的调节分支j，有s mj＝ls j；对于仅允许增阻调节的通风网路，有s mj＝0；
    2.2.4、SM(s m1,s m2,…,s mj,…,s mb)中s mj不等于0的分支为NS中的分支。
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