Предложено решение обратной задачи вентиляции для умных рудников
Сотрудники 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 станет основой «цифровых двойников» шахт. Это особенно важно для угольной и горнорудной промышленности, где недостаток свежего воздуха — одна из главных причин аварий. Работа опубликована в международном журнале Mining, Metallurgy & Exploration (Springer Nature).
Обеспечение шахтёров 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 неучтённое 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 расчёте воздушных потоков по заранее заданным параметрам, часто даёт 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 расчёт совпал с показаниями немногочисленных датчиков. С математической точки зрения такая задача является некорректной, поскольку у неё может быть множество решений или ни одного.
Учёные из ГИ УрО РАН предложили 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 расчётными 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, то есть когда их достаточно много, регуляризацию можно не применять. Это даёт практический критерий для проектирования систем мониторинга воздухораспределения в рудничных вентиляционных сетях: сколько датчиков нужно установить, чтобы получить надёжную 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 «чёрных ящиков» нейросетей, предложенный метод основан на классических физических правилах Кирхгофа для вентиляционных сетей. Это позволяет инженеру доверять результатам расчёта 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 доктор технических наук 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 проведённой работы послужат основной для систем мониторинга рудничной атмосферы нового поколения. Такие системы позволят снизить энергопотребление шахты за счёт 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.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Минобрнауки России.
Источник: пресс-служба Института механики сплошных сред УрО РАН.
