煤矿通风监测技术的发展与应用

引言

煤矿安全生产是煤炭行业可持续发展的生命线，而通风系统作为井下空气质量的“守护者”，在预防瓦斯爆炸、粉尘危害等事故中发挥关键作用。随着煤矿开采向深部延伸，井下环境愈发复杂，高温、高湿、高瓦斯浓度等挑战加剧，传统通风管理模式已难以满足安全生产需求。

一、煤矿通风监测技术概述

1.1 通风监测的目的与任务

煤矿通风监测以保障井下安全生产为核心目标，实时掌握通风系统运行状态，为科学决策提供数据支撑。其首要目的是确保井下空气质量达标，通过监测氧气、瓦斯、一氧化碳等气体浓度，防止因有害气体积聚引发爆炸、中毒等事故，保障矿工生命安全。通风监测还能有效预防高温、高湿环境对设备与人员的不良影响，维持适宜的作业条件。具体任务涵盖多方面参数监测。在环境参数监测上，需实时获取风速、风量、风压、温湿度等数据，确保通风系统有效运行。针对有害气体，重点监测瓦斯、一氧化碳、硫化氢等浓度，及时发现异常并预警。

1.2 通风监测系统组成

通风监测系统由传感器、数据传输与数据处理控制三大子系统协同构成。传感器子系统作为系统的 “感知层”，包含风速传感器、瓦斯传感器、一氧化碳传感器等，通过传感技术将物理量转化为电信号，实现对井下环境与设备状态的实时感知。数据传输子系统负责将传感器采集的数据高效传输至控制中心，分为有线与无线两种方式。有线传输如光纤、电缆，具备稳定性高、传输速率快的特点，适用于固定监测点；无线传输则灵活性强，可满足移动设备或复杂巷道的数据传输需求。数据处理与控制子系统作为“大脑”，对接收的数据进行存储、分析与处理，通过智能算法实现通风设备的远程控制与通风参数的自动调节，如根据瓦斯浓度自动调整通风机转速，保障通风系统安全、高效运行。

二、煤矿通风监测技术的发展历程

2.1 早期监测技术阶段

过去由于煤矿通风监控技术的水平较低，主要的通风监控设备为人工测量、简单的测量仪表。这一时期中，大部分的矿井工作者，是通过手动操作风表、湿度表，测量巷道内的风量、湿度等，不仅难度大、检测频率低、测量误差大，对于有毒有害气体的监测，往往是通过使用检测管法进行测量，即在气体中插入装有化学药品的玻璃检测管，通过反应情况来判断该气体的浓度，但该种检测技术受检测管使用次数影响较大，且精度不高、无法实现即时检测，并且检测管不可回收利用，耗费较多。

2.2 自动化监测技术阶段

自动化监测阶段：矿井通风监测利用自动化设备，逐渐使用各种传感器，例如热式风速传感器、催化燃烧式瓦斯传感器等，形成了环境参数的自动采集功能。传感器负责完成物理量向电信号的转换工作，通过电缆传输到地面控制中心，由监测主机对井下实时风速、风量、有毒有害气体等信号参数进行采集，管理人员能够在现场查看井下的风速、风量、有毒有害气体等参数数据。自动化监测能够进行初步数据的存储处理，将采集数据进行简单计算，生成报表和曲线图，以此方便掌握井下通风系统工作的运行规律。

2.3 智能化监测技术阶段

物联网、大数据以及人工智能技术的相互融合，促使煤矿通风监测由监测向智能转型。利用智能化监测系统，建立起覆盖井下的物联网环境，使井下各种传感器、通风设备、通风控制中心互相联系与交互，从而能更广泛、实时地感知井下通风状况，同时人

工智能也有效运用到了数据处理与分析当中，智能监测系统通过海量监测数据的深度学习，可以提前预判出通风设备故障、瓦斯浓度变化趋势等相关数据等，从而实现通风过程中的预警与提前防范。

三、煤矿通风监测技术的应用实践

3.1 井下环境参数监测

矿山安全监测数据主要包括井下环境参数监测和有害气体浓度监测两大类。对风速与风量的监测通常采用非接触的超声波风速传感器、皮托管风量监测装置等对巷道的风速、风量进行监测；对有害气体浓度的监测主要采用高分辨率的红外瓦斯传感器、电化学一氧化碳传感器等对井下瓦斯、一氧化碳等有害气体进行24 小时不间断监测。当气体浓度到达警界值时，声光报警同时通过短信、APP 等多种途径通知相关人员。

3.2 通风设备运行状态监测

通风设备的稳定运行直接关系到通风系统的有效性。在通风机监测上，振动传感器、温度传感器和电流传感器被集成应用，实时监测通风机的转速、风压、功率等关键参数。基于大数据分析的故障诊断系统，能够对通风机的运行数据进行深度挖掘，提前识别轴承磨损、叶片失衡等潜在故障。对于风门等通风设施，采用位置传感器和压力传感器监测其开闭状态和漏风情况。当风门未正常关闭或出现漏风时，系统自动报警并通知维修人员，同时联动其他通风设备进行调节，确保通风系统稳定运行。这种实时监测与智能调节机制，有效提高了通风设施的可靠性和通风系统的稳定性。

3.3 通风系统优化与决策支持

基于通风监测技术获取的海量数据，煤矿企业能够实现通风系统的优化与科学决策。通过建立通风网络模型，结合实时监测数据，利用智能算法对通风参数进行动态调整。根据井下不同区域的人员分布和作业进度，自动调节各分支巷道的风量分配，在保障通风安全的前提下，降低通风能耗。煤矿应用该技术后，通风能耗降低，经济效益显著提升。大数据分析与人工智能技术的应用，为通风系统的决策提供了有力支持。通过对历史监测数据和生产数据的分析，预测通风系统未来的运行趋势，提前制定维护计划和应急预案。数字孪生技术的引入，使管理人员能够在虚拟环境中模拟不同工况下的通风效果，直观评估通风系统优化方案的可行性，为科学决策提供可视化依据，推动煤矿通风管理向智能化、精细化方向发展。

结语

综上所述，煤矿通风监测技术历经从人工到智能的跨越，在保障安全生产与优化能耗上成效显著。但仍面临技术瓶颈、标准缺失等问题。未来需聚焦核心技术攻关，完善标准体系，深化多技术融合，推动通风监测技术向更智能、高效、安全方向发展，为煤炭行业高质量发展筑牢安全基石。

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