[发明专利]三段式隧道施工通风控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及隧道施工通风控制，尤其是涉及一种三段式隧道施工通风控制方法。

背景技术

隧道施工过程中，炸药爆破和机械运转等会对隧道内的空气产生污染，引起作业环境恶劣、影响施工人员健康、降低施工效率等一系列问题。传统的隧道通风控制由人工完成。通风工根据隧道内工作环境状况，给隧道(斜井、横洞)入口处的风机司机发送指令，设定风机相应的工作频率。现有的隧道施工通风自动控制系统采用传感器采集工作空间范围内的环境参数，然后采用PID类(包括PID、模糊PID等)算法实现参数设定值的闭环控制。其中，传感器的安装位置根据计算流体力学模拟软件(例如FLUENT、PHOENICS、STAR-CD、CFX等)给出的隧道内的流场分布情况确定。然而，模拟软件的计算结果受参数影响较大。而且，模拟出的最佳位置未必适合现场的安装。

发明内容

本发明针对现有技术不足，提出了一种三段式隧道施工通风控制方法。第一阶段为全速通风阶段，可以迅速改善掌子面环境状况，缩短工人进场时间。

本发明所采用的技术方案：

一种三段式隧道施工通风控制方法，采用阶段式通风控制实现隧道施工通风的自动化控制，其中，第一阶段为全速通风阶段：在爆破结束后，风机进入全速通风阶段，即工作于最大运行频率，尽快将爆破产生的粉尘和有毒气体吹出人员集中的工作区域；第二阶段为自动调节阶段：当粉尘和有毒气体峰值越过防水板台架后，风机进入自动调节阶段，采用模糊神经网络算法逐渐将风机运行频率调节至满足现场需风量的最低风速；第三阶段为最低风速运行阶段，风机工作于最小运行频率(根据相关规范和标准计算)，直至下一次爆破的到来。

所述的三段式隧道施工通风控制方法，全速运行阶段由安装于防水板台架上的冲击波传感器激发；在冲击波传感器探测到爆破完成后，即在一定时间的延迟后，进入全速运行阶段；全速运行阶段一直持续到有害气体浓度峰值通过防水板台架为止。

所述的三段式隧道施工通风控制方法，自动调节阶段，采用模糊神经网络算法建立模糊神经网络模型，该模型针对采集的传感器数据和现场通风工人得出的风机运行频率数值进行学习，得到现场环境参数的控制规律；所述模糊神经网络模型包括学习阶段和正常工作阶段：在学习阶段，模糊神经网络模型对样本输入(经过预处理后的传感器网络采集的数据)和学习目标(通风工给出的通风机运行频率)进行学习后，将学习得到的连接权值保存起来，用于计算；在工作阶段，现场实时采集的隧道施工环境参数经过预处理后输入学习好的模糊神经网络；模糊神经网络根据学习好的经验，计算得到相应的风机运行频率值。

本发明的有益效果：

1、本发明三段式隧道施工通风控制方法，第一阶段为全速通风阶段，迅速改善掌子面环境状况，缩短工人进场时间；第二阶段为自动调节阶段，采用模糊神经网络算法实现风机频率的自动调节，以实现风机调节的自动化；第三阶段为最小风速恒速运行，通过理论计算给出当前掘进长度的最小给风量，保持空气流通。

2、本发明三段式隧道施工通风控制方法，自动调节功能由一个模糊神经网络模型完成，该模型针对采集的传感器数据和现场通风工人得出的风机运行频率数值进行学习，得到现场环境参数的控制规律。这种基于机器学习的控制算法解决了传感器位置选择的难题和传感器数值定量分析的困难。克服了现有技术计算流体动力学模拟软件运算结果敏感于设定参数、隧道施工通风环境参数难以定理准确检测等问题。

附图说明

图1是本发明三段式隧道施工通风控制方法原理图；

图2为通过模拟分析得到的离掌子面100米(防水板台架所处位置)处，各垂直高度的CO浓度分布曲线。

具体实施方式

下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

实施例1

参见图1，本发明提出了一种基于传感器网络和模糊神经网络算法的三段式隧道施工通风控制方法，其原理如图1所示。

其中，控制系统由位于控制室的监控柜、位于衬砌台车的现场控制柜、防水板台架的无线端和防水板台架前端的传感器网络构成。三段式隧道施工通风控制算法运行于监控柜中。