子图同构法识别煤矿通风系统高风险区域：一种有效自动识别策略

本文主要探讨的是"基于子图同构的煤矿通风系统高风险区域识别"这一主题，针对煤矿开采过程中由于风流不稳定可能导致的危险性高的区域探测问题。作者提出了一种创新的方法，该方法首先分析了典型的高危区域的拓扑结构特性，这些特性通常涉及到复杂通风网络中的巷道布局和风流动力学。通过构建高风险区域的等效图模型，将这些复杂的地理和工程特性抽象为易于处理的形式。 通风系统的属性图转换是关键步骤，它将实际的通风网络数据转化为便于分析的图形表示，这有助于理解和处理风流流动的动态变化。接下来，高风险区域的等效图例化是进一步简化过程，将高风险特征转化为易于识别的符号或图形，使得计算机可以自动检测相似的子结构。 子图同构算法在此过程中发挥核心作用，它是识别过程中的一种数学工具，通过比较不同图结构之间的对应关系，寻找风流不稳定可能导致危险的相似模式。这种方法能够在复杂的通风网络中有效地定位潜在的高风险区域，无需人工逐个检查，大大提高了效率和准确性。 文章以黄陵二号矿煤层自然发火高风险区域的识别为例，验证了所提方法的有效性和可靠性。通过实际应用，结果显示，该方法能够准确地识别出风流不稳定的巷道，从而帮助煤矿管理者及时采取预防措施，保障矿工的生命安全和生产活动的正常进行。 这篇论文提供了一种新颖且实用的煤矿通风系统高风险区域识别技术，对于提升煤矿安全管理和预防事故具有重要的理论和实践价值。通过结合拓扑结构分析、等效图建模和子图同构算法，该方法有望成为煤矿通风领域的重要决策支持工具。