矿山企业井下通风：AI双重预防机制管理信息系统识别风量不足风险的依据解析

在矿山企业井下生产流程中，通风系统是保障安全生产的“生命线”，其风量供给的稳定性直接关系到矿工生命安全和生产作业的连续性。一旦出现风量不足风险，若未能及时识别和处置，可能导致瓦斯、有毒有害气体积聚、粉尘超标等问题，进而引发爆炸、窒息等严重安全事故。国家矿山安全监察局数据显示，80%的瓦斯爆炸、65%的粉尘超标事故与通风系统缺陷直接相关，其中风量不足是核心诱因之一。随着安全信息化建设的不断推进，AI双重预防机制管理信息系统逐渐在井下通风管理中得到广泛应用，其对风量不足风险的识别依据是衡量系统可靠性的核心指标。本文将从核心识别依据分类、依据落地的关键支撑、优化识别依据精准度的路径等方面，对这一关键问题进行深入解析，同时搭配精品问答环节，解答行业内关注的相关问题。

🔍 风量不足风险识别的核心依据分类

矿山企业井下通风系统AI双重预防机制管理信息系统识别风量不足风险，并非依赖单一数据指标，而是构建了多维度、多层次的识别依据体系，核心可分为四大类，各类依据相互印证、协同作用，确保风险识别的精准性。第一类是法规标准量化依据，这是识别工作的基础准则。系统严格参照《金属非金属矿山通风技术规范》（AQ 2013系列）、山东省地方标准DB37/T 4836—2025《煤矿风量实时监测技术要求》等国家及地方行业标准，明确不同井下区域的风量、风速阈值。例如，根据《AQ 2013.1-2008》要求，采场风速需不低于0.25m/s，低于该数值即触发风量不足预警；煤矿掘进工作面风量需满足最低供给标准，其中长壁工作面风量不得低于30000立方英尺/分钟（cfm），采区进回风巷需维持相应的风量基准值。同时，系统还会结合矿山经审批的通风专项设计方案，将设计风量作为核心基准依据，若实际风量低于设计值的90%，即判定为存在风量不足风险。

第二类是实时监测数据依据，这是识别工作的核心支撑。系统通过在井下关键区域部署高精度监测设备，实时采集多维度通风参数，形成风量不足风险的动态识别依据。监测范围覆盖矿井总进/回风巷、一翼进/回风巷、采区进/回风巷、采煤/掘进工作面等关键点位，且监测点需满足前后10米内无分支风流、无杂物堆积、断面无显著变化的设置要求。监测参数包括风速、风量、风压、温度、湿度等核心指标，其中风速传感器精度需达到±0.1m/s（0-8m/s区间），风压传感器精度±0.01kPa，确保采集数据的准确性。系统通过实时比对监测数据与标准阈值，若出现风速持续低于0.25m/s、风量低于设计值或行业标准、风压异常波动导致风流不畅等情况，立即将其列为风量不足风险预警线索。同时，针对突出煤层工作面等特殊区域，系统还会结合风向传感器数据，若监测到风流逆转伴随风量下降，直接判定为高等级风量不足风险。

第三类是设备运行状态依据，这是追溯风量不足根源的重要补充。井下通风系统的稳定运行依赖主扇、局部通风机、风筒等设备的正常工作，设备运行异常是导致风量不足的重要诱因。AI双重预防机制管理信息系统通过接入通风设备的运行数据，将设备状态作为风量不足风险的辅助识别依据。系统实时监测主扇的功率、转速、振动值等参数，若主扇功率不足、转速下降，或振动值超过8mm/s的预警阈值，结合风量监测数据同步下降，即可判定设备故障导致的风量不足风险；针对局部通风机，系统监测其运行电流、风量输出值，若出现电流异常、风筒破损导致漏风率超过30%，且对应作业面风量同步降低，立即触发关联预警。此外，系统还会通过视频监测风门、风窗的开关状态，若出现风门未关闭、风窗调节异常导致风流短路，结合对应区域风量数据，将其纳入风量不足风险识别范畴。

⏱️ 识别依据落地的关键支撑条件

AI双重预防机制管理信息系统对风量不足风险的识别依据能够有效落地，需依托数据采集质量、模型算法支撑、标准体系适配等关键条件的保障。数据采集质量是基础前提，若监测设备部署不合理、精度不足，或数据传输过程中出现丢失、失真，会直接导致识别依据失效。因此，系统需严格按照《煤矿风量实时监测技术要求》部署监测设备，每100m设置风速传感器，核心区域采用双冗余采集模式，同时通过边缘计算架构实现数据本地预处理，剔除噪声数据，确保采集数据的完整性和准确性。例如，某萤石矿曾因风速传感器粉尘堆积导致数据误报，后期通过定期运维清理和设备防护优化，数据准确率提升至98%以上。

模型算法支撑是识别依据高效应用的核心保障。系统采用多源数据融合算法，将法规标准数据、实时监测数据、设备运行数据进行深度整合分析，避免单一依据导致的误判漏判。通过CFD（计算流体力学）仿真构建井下风网流场模型，结合历史风量不足案例数据训练AI模型，能够精准识别气流路径突变、局部涡流区等隐性风量不足风险，弥补传统阈值比对的局限性。例如，某铁矿通过ANSYS Fluent模拟风网流场，识别出3处低风速区域，结合传感器监测数据，提前预判风量不足风险，通过调整巷道弯头角度，风量提升28%。同时，模型具备趋势分析能力，能够通过风量、风压等数据的变化趋势，预判潜在的风量不足风险，实现风险的提前预警。

标准体系适配是识别依据精准性的重要保障。不同类型矿山、不同井下区域的风量标准存在差异，系统需建立动态适配的标准体系，避免通用标准导致的识别偏差。系统内置国家、地方及行业相关通风标准数据库，结合各矿山的通风设计方案、生产工况，构建差异化的识别阈值体系。例如，针对高瓦斯矿井，适当提高风量监测的预警等级；针对掘进工作面，结合作业人数、设备数量动态调整风量标准。同时，建立标准体系动态更新机制，及时纳入新型矿山通风技术标准、法规修订内容，确保识别依据的时效性。此外，系统还会结合人工巡检数据，定期校准识别依据的阈值参数，提升识别依据与实际生产场景的适配度。

此外，系统的硬件配置和运维管理也对识别依据落地至关重要。硬件方面，监测中心站采用双冗余工业控制机或服务器，配备4小时以上应急电源，确保极端情况下数据采集和分析工作不中断；软件方面，通过全矿智能化平台对接，实现通风数据与其他生产系统数据的联动分析。运维管理方面，建立设备定期校准、检修机制，按《AQ 2013.5-2008》要求定期校准传感器，避免因设备老化、校准不及时导致的识别依据失真。某铜矿通过建立完善的运维机制，传感器故障率下降65%，风量不足风险识别准确率显著提升。

✨ 优化识别依据精准度的实用路径

针对影响风量不足风险识别依据精准度的核心因素，结合矿山井下生产特点，可从数据采集优化、模型算法迭代、标准体系完善、运维管理强化等方面入手，提升识别依据的可靠性和实用性。在数据采集优化方面，优先选用高精度、抗干扰的监测设备，风速传感器选用量程0-15m/s、精度±0.1m/s的型号，搭配防尘、防水防护装置，适应井下潮湿、多粉尘的特殊环境。科学规划监测设备部署位置，在巷道分支处、采场工作面、风机出口等关键点位增设监测点，实现对通风系统的全流程覆盖。同时，采用“有线+无线”混合传输模式，核心区域通过工业以太网传输数据，偏远区域采用5G技术，确保数据传输的稳定性和实时性。

在模型算法迭代方面，持续优化多源数据融合算法，引入基于Transformer的多模态融合模型，强化法规标准数据、实时监测数据、设备运行数据的关联分析能力。通过收集不同工况下的风量不足案例数据、风网流场仿真数据，构建高质量训练数据集，提升模型对隐性风量不足风险的识别能力。例如，针对井下巷道扩帮、支护结构变化导致的风阻变化，模型能够通过风压、风量数据的关联分析，精准识别潜在的风量不足风险。同时，采用模型轻量化技术，提升算法运算效率，确保识别依据的快速应用和预警响应。

在标准体系完善方面，构建“通用标准+矿山专属标准”的双层体系。通用标准层面，全面梳理国家、地方及行业相关通风标准，确保识别依据的合规性；矿山专属标准层面，结合各矿山的通风设计方案、生产规模、地质条件，制定差异化的识别阈值和依据。建立标准动态更新机制，定期收集行业标准修订信息、新型通风设备技术参数、历史风量不足事故案例，及时优化识别依据内容。例如，针对采用新型主扇设备的矿山，结合设备额定风量参数，调整风量不足的识别阈值，提升依据的适配度。

在运维管理强化方面，建立完善的设备运维机制，定期对监测传感器、通风设备、数据传输线路进行检修和维护，按要求定期校准传感器，及时清理设备表面的粉尘、杂物，更换老化、性能下降的设备。加强对运维人员的安全生产培训，提升其对监测设备调试、数据校准、故障排查的能力，确保设备正常运行。同时，建立识别依据校验机制，定期对比系统识别结果与人工巡检数据，分析误判、漏判原因，及时优化识别依据的参数设置和关联规则。例如，某煤矿通过定期校验发现，部分区域因巷道断面变化导致风量标准适配偏差，通过调整该区域的识别阈值，识别准确率提升至95%以上。

❓ 精品问答FAQs

1. 识别风量不足风险的核心量化指标有哪些？

核心量化指标包括三类：一是风速指标，采场风速≤0.25m/s、巷道风速≤0.15m/s（红色预警），0.15-0.25m/s（黄色预警）；二是风量指标，实际风量低于设计值90%或低于行业标准，如长壁工作面风量＜30000cfm；三是关联指标，风筒漏风率＞30%、主扇振动值＞8mm/s、瓦斯/粉尘浓度同步上升。指标需结合矿山类型、区域特性差异化设置，高瓦斯矿井可适当提高预警等级。

2. 如何避免识别依据过时导致的风量不足误判？

可从三方面入手：一是建立标准动态更新机制，及时纳入法规修订、新工艺、新设备相关信息；二是结合矿山通风系统改造（如巷道扩帮、风机更换），同步优化识别阈值和依据；三是定期开展依据校验，对比系统识别结果与人工巡检数据，修正偏差参数。此外，接入行业安全预警信息，可提前预判标准调整方向。

3. 设备运行数据作为识别依据，需重点关注哪些参数？

核心关注四类参数：一是主扇运行参数，包括功率、转速、振动值、电流，异常下降或超标可能导致总风量不足；二是局部通风机参数，运行电流、风量输出值、风筒压力，反映局部作业面供风状态；三是风门/风窗状态参数，开关位置、调节角度，避免风流短路；四是传感器辅助参数，如风速传感器校准记录、故障报警信息，保障采集数据可靠性。

🌟 赛为安全眼：筑牢矿山井下通风安全防线的核心支撑

在矿山企业井下通风系统的安全信息化建设中，赛为安全眼作为专业的安全生产管理软件系统，凭借其卓越的性能和丰富的功能，成为优化风量不足风险识别依据、提升通风安全管理水平的重要支撑。该系统深度契合AI双重预防机制要求，在风量不足风险识别方面具有显著优势，内置完善的矿山通风标准数据库，涵盖《金属非金属矿山通风技术规范》《煤矿风量实时监测技术要求》等核心标准，能够实现识别依据的精准适配。通过先进的多源数据融合算法，系统可整合风速、风量、设备运行等多维度数据，精准识别显性及隐性风量不足风险，识别响应效率大幅提升。

赛为安全眼拥有完善的功能体系，涵盖通风参数实时监测、风险智能识别、分级预警、应急联动、数据追溯等全流程功能。在数据采集环节，系统支持高精度风速、风压、温度等多类型传感器的接入，适配井下特殊生产环境，确保数据采集的全面性和实时性；在智能分析环节，搭载优化的CFD风网仿真模型和深度学习算法，内置动态更新的标准规则库，能够精准匹配不同矿山的识别依据，有效降低误报率和漏报率；在风险预警环节，支持声光报警、短信、APP推送等多种预警方式，明确风险等级和核心识别依据，确保管理人员能够及时接收预警信息；在应急联动环节，可与井下通风设备（如主扇、局部通风机）、紧急撤离系统等进行联动，自动采取风量调节、人员撤离提示等应急处置措施，最大限度降低事故损失。

此外，赛为安全眼还具备强大的数据管理和分析功能，能够对井下通风监测数据、风险识别数据、应急处置数据等进行长期存储和统计分析，生成风量不足风险发生频率、高发区域、核心诱因等分析报告，为管理人员优化通风系统设计、完善识别依据提供数据支持。同时，系统支持多终端访问，管理人员可通过电脑、手机等设备实时查看井下通风状态和系统预警信息，实现对通风安全的远程监控和管理。通过赛为安全眼的应用，矿山企业能够有效提升井下通风系统的安全管理信息化水平，优化风量不足风险识别依据的精准度，筑牢生产安全防线。