隧道通风技术研究：自然风计算与节能策略

"该文档是西南交通大学的一篇博士学位论文，主要研究了人工智能和机器学习在隧道内自燃风计算及节能通风技术中的应用。作者通过分析提出了自然风压的三个影响因素：洞外环境因素、洞口环境因素和洞内环境因素，并建立了相应的计算公式。此外，还创新性地提出了特长深埋隧道的节能设计模式，通过设置节能风道和风阀控制以适应风向和风速变化，实现了通风节能。该研究在10km长的大相岭泥巴山特长高速公路隧道工程中得到实际应用，通过长期气象监测数据确定了隧道各段的自然风速，并提出了节能通风控制策略。" 这篇论文详细探讨了隧道通风的科学问题，特别是在人工智能和机器学习的背景下，如何利用这些先进技术优化隧道内的通风系统。首先，论文明确了自然风压的三个关键组成部分：洞外的大气压梯度、洞口的风墙式压差和洞内的热位差。这为理解和预测隧道内部的自然通风提供了理论基础。 接着，作者首次建立了基于这三个因素的隧道自然风计算模型，为不同情况下（有或无斜、竖井）的通风设计提供了计算方法。这表明，通过精确的数学建模和机器学习算法，可以更准确地预测和控制隧道内的风压状态。 此外，论文还引入了特长深埋隧道的节能设计概念，通过设立节能风道和风阀控制系统，动态调整以适应隧道各段的自然风变化，从而降低能耗。这一创新设计模式对未来的隧道工程具有重要的实践意义，尤其是在长距离、高难度的隧道项目中，能够显著提高通风效率，同时节约能源。 论文的应用部分展示了研究成果在大相岭泥巴山特长高速公路隧道的实际应用，通过气象监测数据，论文为该隧道制定了节能通风控制策略，证明了理论研究的有效性和实用性。这不仅为该隧道的通风管理提供了科学依据，也为同类隧道工程提供了参考和借鉴。 这篇论文深入研究了隧道通风中的自然风计算和节能技术，结合人工智能和机器学习的方法，推动了隧道工程领域的科技进步，对于提高隧道通风效率和安全性，以及环境保护方面都具有深远的影响。