矿井通风网络测风求阻：Tikhonov正则化与贪婪进化算法的应用

"这篇文章主要探讨了矿井通风网络的测风求阻问题，尤其是在面对系统动态性和复杂性时的挑战。作者司俊鸿和陈开岩提出了一个优化的回路选择算法，旨在减少调节次数，并结合实时动态监测数据构建了基于监测数据的矿井通风网络测风求阻模型。针对复杂通风网络可能导致的病态模型问题，他们引入了基于贪婪进化算法的Tikhonov正则化参数求解方法，以修正模型并减轻病态程度。该方法能够有效解决复杂网络分支风阻的求解，并利用监测系统的实时功能，为矿井通风系统的动态模拟提供可靠数据。关键词包括测风求阻、Tikhonov正则化、矿井通风网络、贪婪进化算法和广义交叉检验准则。" 这篇研究文章是针对矿井通风系统的科学贡献，其中涉及了多个关键知识点： 1. **矿井通风系统**：矿井通风系统是保证矿井安全、健康和高效运行的重要组成部分，它负责提供新鲜空气，排除有害气体，控制工作环境的温度和湿度。 2. **动态性和复杂性**：矿井通风系统的特点在于其动态变化，如风量、风压随时间、空间以及开采活动的变化，以及网络结构的复杂性，这增加了设计和管理的难度。 3. **测风求阻法**：这是一种用于确定矿井通风网络中风阻的方法，通过测量不同巷道的风量来反推风阻，以便优化通风网络的性能。 4. **最优回路选择算法**：为了降低调节次数，研究人员提出了一种算法，用于选择最合适的测风回路，以最小化测量和计算的复杂性。 5. **实时动态监测**：通过安装在巷道中的传感器，可以收集到矿井通风系统的实时风量数据，这些数据对于构建准确的模型至关重要。 6. **Tikhonov正则化**：这是一种统计和数值分析中的技术，用于避免过拟合和提高模型稳定性，通过添加一个正则项来调整模型的复杂度。 7. **贪婪进化算法**：这是一种优化算法，模仿生物进化过程，通过迭代和选择过程找到解决问题的近似最优解。在这里，它被用来求解Tikhonov正则化参数，以修正病态模型。 8. **病态模型问题**：在复杂通风网络中，构建的模型可能过于敏感或不稳定，即病态模型。这种情况下，计算风阻会变得困难，而Tikhonov正则化可以缓解这一问题。 9. **动态模拟**：借助于实时监测数据和修正后的模型，可以建立矿井通风系统的动态模拟，预测和控制通风状态，有助于预防事故和提高效率。 10. **广义交叉检验准则**：这是一种评估模型性能的方法，通常用于验证模型的泛化能力，确保模型不仅适用于训练数据，也能很好地应用于未知数据。 这篇论文提供了一种创新的解决方案，结合了理论与实践，利用先进的数学工具优化矿井通风系统的管理和控制，对矿井安全和效率的提升具有重要意义。