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龙图腾网获悉华亭煤业集团有限责任公司;中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119308712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411505464.8，技术领域涉及：E21F1/00；该发明授权一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法是由吴学松;李军;胡慢谷;付天予;芦文沛;石胜利;王子翰;杨小彬设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，涉及煤矿通风系统智能调控技术领域，包括以下步骤：采集矿井不同区域的环境数据，包括瓦斯浓度、温湿度、空气流速和氧气含量，并实时监控通风设备的运行状态；通过数据融合技术将各传感器的数据同步处理，生成统一的环境感知模型。本发明通过专家系统与深度学习的协同工作，实现极端工况下的实时监测与应急预案执行，提高响应速度和决策准确性。采用强化学习算法优化通风线路切换，增强系统的自适应能力和冗余保障，确保关键时刻气流不中断。通过知识库和规则库的异常比对，减少误报与误判，提升系统效率并减轻操作负担，最大限度保障矿井人员安全和稳定运行。

本发明授权一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境感知的煤矿通风系统智能调控方法，其特征在于，通过多源环境数据采集与智能算法的结合，对煤矿复杂环境进行动态监测和实时调控，以应对极端工况时的响应延迟和判断失误问题，具体包括以下步骤： 采集矿井不同区域的环境数据，包括瓦斯浓度、温湿度、空气流速和氧气含量，并实时监控通风设备的运行状态；通过数据融合技术将各传感器的数据同步处理，生成统一的环境感知模型，确保矿井内外不同区域的数据一致性和准确性； 利用多级预警模型识别潜在的极端情况，通过历史数据和规则库建立的阈值检测算法，判断是否存在极端工况，并在极端工况时向管理人员发出实时警报，同时触发系统的自动响应模块； 通过自适应神经网络算法，不断更新对矿井内空气流动与瓦斯浓度变化的预测模型；当检测到环境数据发生剧烈波动时，神经网络算法立即计算最优的通风量调整策略，并发送指令给相关风机设备，确保有害气体迅速排出； 采用基于强化学习的算法，预先在虚拟仿真环境中训练多种极端情况下的通风线路切换方案；当主通风线路受阻时，根据当前工况自动选择最优的备用通风线路，确保关键区域的气流不中断； 引入专家系统，通过知识库与深度学习算法的结合，分析复杂情况下多种变量之间的非线性关系；当系统算法遇到不确定情况或数据异常时，触发专家系统对历史案例进行比对和分析，协助做出关键决策，并确保算法在执行策略时具有冗余安全保障； 基于自适应神经网络算法实现矿井内空气流动与瓦斯浓度预测模型的更新与通风量优化调整的详细步骤如下： 首先神经网络模型接收传感器采集的实时环境数据作为输入，包括瓦斯浓度、温度、湿度、空气流速和氧气含量，将输入数据组成向量实时输入到自适应神经网络模型中，通过神经网络采用递归神经网络或长短期记忆网络以捕捉矿井内复杂的时间序列关系，并使用以下公式更新模型的内部状态：，其中，是隐藏层状态，和分别为状态转移矩阵和输入矩阵的权重，为偏置向量，为激活函数，通过不断输入时间序列数据逐步更新其内部状态，为后续通风量的预测和优化提供基础； 通过自适应神经网络的训练，不断学习矿井内的空气流动与瓦斯浓度的变化规律，并实时更新预测模型，预测模型基于多步预测策略，计算未来时刻的瓦斯浓度和空气流速，预测过程用以下公式表示：，，其中，和分别为预测的未来瓦斯浓度和空气流速；和是神经网络的非线性映射函数；和是噪声项，用于模拟矿井中随机干扰因素； 当检测到矿井环境数据发生剧烈波动，神经网络立即计算出最优的通风量调整策略，以实现有害气体的快速排出，优化策略基于以下目标函数求解：，其中，为风机在时间t的通风量；是安全阈值下的瓦斯浓度；是目标空气流速；是通风系统的能耗函数；，，为权重参数，控制安全性、流速和能耗之间的平衡。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华亭煤业集团有限责任公司;中国矿业大学(北京)，其通讯地址为：744106 甘肃省平凉市华亭市西华镇上亭社区莲湖路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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