Ученые из Горного института УрО РАН (Филиал Пермского федерального исследовательского центра УРО РАН) разработали метод, который позволяет точно восстанавливать распределение воздушных потоков в разветвленной сети подземных выработок, используя данные всего с нескольких датчиков. Разработанный алгоритм решает так называемую «обратную задачу воздухораспределения» и будет основой «цифровых двойников» шахт. Это особенно важно для угольной и горнорудной промышленности, где недостаток свежего воздуха - одна из главных причин аварий.
Обеспечение шахтеров свежим воздухом — не просто вопрос комфорта, а ключевое требование безопасности. С каждым годом шахты и рудники становятся глубже, оборудование — мощнее, а значит, расход кислорода и выделение вредных газов, тепла и пыли растут. Системы вентиляции работают на пределе, и любое неучтенное изменение, обвал породы, открытие двери, движение техники, может привести к локальной нехватке воздуха, скоплению метана или других опасных примесей.
Основная проблема состоит в том, что напрямую установить датчики скорости воздуха в каждой из сотен «ветвей» подземной вентиляционной сети невозможно и экономически нецелесообразно. Поэтому инженерам приходится полагаться на математические модели. Классический подход, основанный на расчете воздушных потоков по заранее заданным параметрам, часто дает сбой: реальное аэродинамическое сопротивление выработок отличается от проектного из-за «аэродинамического старения» и других факторов. Требуется решить так называемую обратную задачу, то есть подобрать параметры сети так, чтобы расчет совпал с показаниями немногочисленных датчиков. С математической точки зрения такая задача является некорректной, поскольку унее может быть множество решений или ни одного.
Ученые из Горного института УрО РАН предложили элегантное решение. Они применили метод регуляризации Тихонова, учитывающий дополнительное условие: искомые сопротивления выработок не должны слишком сильно отличаться от проектных значений, а итоговое распределение потоков воздуха в вентиляционной сети рудника должно быть физически реалистичным. Ошибка между показаниями датчиков и расчетными значениями минимизируется с помощью метода градиентного спуска.
В работе авторы впервые показали, что существует оптимальный ненулевой параметр регуляризации, и это справедливо, если датчиков мало. Если сеть датчиков плотная, т.е. когда их достаточно много, регуляризацию можно не применять. Это дает практический критерий для проектирования систем мониторинга воздухораспределения в рудничных вентиляционных сетях: сколько датчиков нужно установить, чтобы получить надежную картину.
Предложенный алгоритм сохраняет работоспособность, даже если исходные данные о сопротивлении выработок содержат случайные ошибки типичные для разбросов в реальных шахтах (до ±34% от проектных значений).
В отличие от «черных ящиков» нейросетей, предложенный метод основан на классических физических правилах Кирхгофа для вентиляционных сетей. Это позволяет инженеру понимать и доверять результатам расчета и делает результаты прозрачными и интерпретируемыми.
«Разработанный метод позволяет превратить набор разрозненных показаний датчиков в полноценную цифровую модель всей вентиляционной сети. Это не просто научное достижение, а прямой путь к созданию “умных” шахт, где воздухораспределение адаптируется к текущим потребностям в реальном времени, — комментирует д.т.н. М.А. Семин — Система сможет не только экономить энергию (не давать главным вентиляторам работают «впустую», когда людей на подземных рабочих участках меньше или вовсе нет), но и оперативно выявлять опасные зоны по загазированию или недостатку воздуха».
Результаты проведенной работы послужат основной для систем мониторинга рудничной атмосферы нового поколения. Такие системы позволят:
- снизить энергопотребление шахты за счет точной подачи воздуха именно туда, где ведутся работы;
- оперативно обнаруживать участки с застоем воздуха или накоплением вредных примесей, где нет возможности ставить датчики, тем самым повысить безопасность;
- автоматизировать управление вентиляционными регуляторами и дверями, создав основу для полностью автономной вентиляции.
Работа опубликована в авторитетном международном журнале Mining, Metallurgy & Exploration (Springer Nature). Исследование выполнено в рамках крупного научного проекта проект № 075-15-2024-535.
Источник: Минобрнауки России
