Ученые Горного института — филиала ПФИЦ УрО РАН разработали метод, позволяющий точно восстанавливать распределение воздушных потоков в разветвленной сети подземных выработок по данным всего с нескольких датчиков. Работа опубликована в авторитетном международном журнале “Mining, Metallurgy&Exploration” (“Springer Nature”).
Сегодня горнодобывающая отрасль работает на все больших глубинах: запасы у поверхности истощаются, а мощности добычи растут. Это означает, что потребляется больше кислорода и усиливается выброс тепла, пыли и вредных газов, а контролировать эти процессы в удаленных подземных выработках становится все сложнее. При этом свежий воздух для шахтеров — не вопрос комфорта, а основа безопасности: системы вентиляции нередко работают на пределе, и любое неучтенное событие — обвал породы, открытая дверь, проход техники — может привести к локальной нехватке воздуха и скоплению метана или других опасных примесей.
Идеальное решение — все «видеть» под землей в режиме реального времени: иметь цифровой двойник вентиляции шахты, который показывает, как именно распределяется свежий воздух по всем выработкам. Однако поставить датчики скорости воздуха в каждой из тысяч ветвей вентиляционной сети практически невозможно и экономически бессмысленно, поэтому здесь следует опираться на математические модели, благодаря которым по показаниям сравнительно небольшого числа датчиков можно восстановить полную картину, опираясь на законы физики.
Классические подходы к расчету рудничной вентиляции в этом не помогут, поэтому здесь приходится решать так называемую обратную задачу: подбирать параметры сети так, чтобы расчет совпадал с измерениями немногочисленных датчиков. Это сложная математическая проблема, для которой до недавнего времени не существовало по настоящему надежного решения.
Пермские ученые предложили такое 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.
— Мы впервые показали, что существует оптимальные параметры такой регуляризации, и это справедливо, если датчиков мало, — поясняет заведующий лабораторией математического моделирования геотехнических процессов Горного института УрО РАН доктор технических наук Михаил Семин. — Если сеть датчиков плотная, т.е. 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.
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, которые становятся прозрачными и интерпретируемыми.
— Благодаря разработанному методу набор разрозненных показаний датчиков превращается 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 Михаил 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.
Разработка пермских ученых послужит основной для систем мониторинга рудничной атмосферы нового поколения. Это позволит снизить энергопотребление шахты за счет точной подачи воздуха именно туда, где ведутся работы, оперативно обнаруживать участки с застоем воздуха или накоплением вредных примесей там, где нет возможности поставить датчики, тем самым повысив безопасность, а также автоматизировать управление вентиляционными регуляторами и дверями, обеспечив полностью автономную вентиляцию.
Подготовила
Елена ПОНИЗОВКИНА
Фото предоставлено Горным институтом — филиалом ПФИЦ УрО РАН