基于GRU神经网络的巷道平均风速获取研究

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2021.05.054

摘要/Abstract

摘要：

针对矿井智能通风系统不能及时获取风速进而影响后续通风系统解算及优化的问题，利用ANSYS巷道风速分布模拟获取神经网络所需训练集，在人工测量与风速传感器监测数据的基础上，构建基于门控循环单元（Gated Recurrent Unit）神经网络的巷道平均风速预测模型。首先，提出神经网络模型，然后采用Adam优化算法对ANSYS模拟的点风速进行异常值和归一化等预处理，通过对不同形状巷道的监测点风速进行结构化处理后用于训练神经网络，找出各点风速与平均风速之间的强非线性关系，使预测风速逼近巷道实际平均风速，最后构建基于GRU神经网络的巷道平均风速预测模型。以王家岭煤矿实测数据作为测试集，将其应用于预测模型中，结果表明GRU神经网络模型具有较高精度和较强的泛化能力，能够获取巷道平均风速。矿井通风巷道平均风速预测模型在煤矿领域的成功应用，将为其他金属矿山智能通风系统及时准确获取风速参数提供新思路。

关键词: 智慧矿山, GRU神经网络, 监测监控系统, 平均风速, 智能通风系统

Abstract:

With the advent of the intelligent era， computer simulation algorithms such as machine learning and deep learning have played a role in many fields such as aerospace， medical treatment， education and communication. For the traditional industry of mining， the concept of smart mine has become a research hotspot of relevant researchers in recent years. Intelligent technologies such as machine learning have been used in pedestrian detection， gas prediction， coal rock identification has been successfully applied to practical production， but the intelligent acquisition of parameters in intelligent ventilation system is still in a blank. Therefore， under the background of smart mine， aiming at the problem that the mine intelligent ventilation system can’t obtain the wind speed in time and then complete the subsequent ventilation system solution and optimization， the training set required by the neural network is obtained by using the simulation of tunnel wind speed distribution in ANSYS. Based on manual measurement and wind speed sensor monitoring data， the prediction model of roadway average wind speed based on gated recurrent unit neural network was constructed. Firstly， the neural network model was proposed， and then the Adam optimization algorithm was used to preprocess the data such as outlier processing and normalization. After the structural processing of the wind speed at the monitoring points of the roadway with different shapes， it was used to train the neural network to find out the strong nonlinear relationship between the wind speed at each point and the average wind speed， so that the predicted wind speed is close to the actual average wind speed of the roadway. Finally， the prediction model of roadway average wind speed based on GRU neural network was constructed. Taking the measured data of Wangjialing coal mine as the model test set， the results show that the GRU neural network model has high precision and strong generalization ability， and can obtain the average wind speed of roadway， which will provide a roadway average wind speed prediction model with advanced technology， scientific process and accurate results for the mine intelligent ventilation system. Moreover， the strong prediction ability of in-depth learning will provide intelligent data for the solution and optimization of ventilation network， it can be extended to the acquisition of ventilation parameters in other metal mines to popularize the intelligent acquisition of ventilation parameters.

Key words: smart mine, GRU neural network, monitoring and monitoring system, average wind speed, intelligent ventilation system

中图分类号:

TD76

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图/表 13

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参考文献 0

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算法遍历次数	训练集损失	均方误差	平均绝对误差	测试集损失	均方误差损失	平均绝对误差损失
1	3.66E-02	3.66E-02	1.31E-01	1.80E-02	1.80E-02	1.20E-01
2	2.50E-02	2.50E-02	1.22E-01	1.40E-02	1.40E-02	1.07E-01
3	1.91E-02	1.91E-02	1.07E-01	9.96E-03	9.96E-03	8.98E-02
4	1.41E-02	1.41E-02	9.02E-02	6.80E-03	6.80E-03	7.47E-02
5	1.01E-02	1.01E-02	7.42E-02	4.63E-03	4.63E-03	6.30E-02
6	6.99E-03	6.99E-03	6.10E-02	2.52E-03	2.52E-03	4.54E-02
7	4.78E-03	4.78E-03	4.80E-02	1.40E-03	1.40E-03	3.36E-02
8	3.27E-03	3.27E-03	3.78E-02	7.84E-04	7.84E-04	2.51E-02
9	2.30E-03	2.30E-03	3.06E-02	3.84E-04	3.84E-04	1.68E-02
10	1.70E-03	1.70E-03	2.49E-02	1.91E-04	1.91E-04	9.91E-03
11	1.33E-03	1.33E-03	2.05E-02	1.32E-04	1.32E-04	7.53E-03
12	1.12E-03	1.12E-03	1.81E-02	1.32E-04	1.32E-04	8.89E-03
13	9.92E-04	9.92E-04	1.73E-02	1.54E-04	1.54E-04	1.03E-02
14	9.19E-04	9.19E-04	1.70E-02	1.77E-04	1.77E-04	1.07E-02
15	8.71E-04	8.71E-04	1.68E-02	1.99E-04	1.99E-04	1.12E-02
16	8.42E-04	8.42E-04	1.69E-02	2.23E-04	2.23E-04	1.25E-02
17	8.21E-04	8.21E-04	1.67E-02	2.32E-04	2.32E-04	1.27E-02
18	8.03E-04	8.03E-04	1.68E-02	2.50E-04	2.50E-04	1.37E-02
19	7.90E-04	7.90E-04	1.67E-02	2.55E-04	2.55E-04	1.40E-02
20	7.78E-04	7.78E-04	1.66E-02	2.53E-04	2.53E-04	1.39E-02

断面	断面尺寸（高度×宽度）/m	V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	实测平均风速 /（m·s^-1）
断面1	3.84×3.84	0.7525	0.7772	0.8142	0.7402	0.7710	0.8142	0.7525	0.7648	0.7278	0.7683
断面2	4.55×3.87	1.3706	1.3770	1.4204	1.3706	1.5571	1.1282	1.3644	1.4701	1.1220	1.3534
断面3	4.63×3.71	1.8317	1.6652	1.5048	1.7885	1.7453	1.5295	1.8810	1.6652	1.3692	1.6645
断面4	2.54×3.83	0.5737	0.6107	0.4935	0.5737	0.6107	0.5243	0.5243	0.5860	0.5737	0.5634
断面5	5.52×4.04	0.4104	0.3398	0.3339	0.3810	0.4163	0.4222	0.4104	0.3457	0.3339	0.3771
断面6	4.51×5.47	4.0442	4.4602	4.3770	3.6116	4.4435	4.4269	3.2456	3.9943	3.9943	4.0664
断面7	3.02×3.81	10.6212	11.4010	9.2175	9.8413	11.0891	11.0891	8.5312	10.9331	8.7496	10.1637

断面	断面尺寸（高度×宽度）/m	V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	实测平均风速 /（m·s^-1）
断面1	4.98×3.47	2.1620	2.0180	2.1620	2.2772	2.1908	2.2628	2.2628	2.2484	2.2628	2.2052
断面2	4.79×4.14	0.4503	0.4010	0.3332	0.4318	0.3887	0.3332	0.4380	0.3640	0.3517	0.3880
断面3	3.41×4.90	0.4318	0.4010	0.3640	0.4503	0.4627	0.4010	0.3578	0.4812	0.4010	0.4168
断面4	3.17×4.43	0.7095	0.6472	0.6472	0.7718	0.7157	0.7282	0.7406	0.7406	0.7095	0.7123
断面5	2.54×3.33	1.3233	1.1557	1.1325	1.4126	1.4238	1.3345	1.3456	1.4238	1.4462	1.3331
断面6	2.74×4.58	6.0981	5.7862	5.9110	6.5972	6.5660	6.5348	6.4413	6.5348	6.2541	6.3026

断面类型	断面	实测风速/（m·s^-1）	预测风速/（m·s^-1）	准确率/%	断面类型	断面	实测风速/（m·s^-1）	预测风速/（m·s^-1）	准确率/%
拱形锚喷	断面1	0.76	0.59	0.78	矩形锚喷	断面1	2.20	2.20	1
	断面2	1.35	1.23	0.91		断面2	0.38	0.34	0.9
	断面3	1.66	1.62	0.98		断面3	0.41	0.41	1
	断面4	0.59	0.33	0.56		断面4	0.71	0.49	0.69
	断面5	0.37	0.27	0.73		断面5	1.33	1.28	0.96
	断面6	4.06	4.42	1.08		断面6	6.30	6.68	1.06
	断面7	10.16	10.29	1.01

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