《AQ 1067-2008矿井风流热力状态预测方法》专题研究报告

《AQ1067-2008矿井风流热力状态预测方法》

专题研究报告目录标准溯源与行业价值深度剖析:AQ1067-2008为何成为矿井热害防控的核心技术支撑?预测范围与适用条件界定:哪些矿井场景必须遵循此标准开展预测工作?单一通道与复杂网络风流热力预测方法对比:AQ1067-2008推荐方案的优势与应用边界标准实施中的数据质量控制体系:如何规避数据偏差确保预测结果精准性?标准在智能化矿井建设中的适配性改造:数字化转型背景下预测方法的创新方向矿井风流热力状态预测基础理论精解:专家视角下核心原理与影响因素的深度解构标准核心技术要求拆解:矿井风流热力参数测定规范与精度控制要点深度分析预测模型构建与参数校准实操指南:专家视角解读标准框架下模型可靠性提升路径与行业现行技术标准的衔接与差异:未来融合应用趋势前瞻标准实施成效评估与优化建议:基于行业实践的AQ1067-2008升级完善路径探标准溯源与行业价值深度剖析：AQ1067-2008为何成为矿井热害防控的核心技术支撑？标准制定的行业背景与政策驱动1随着我国矿井开采深度不断增加，深部矿井热害问题日益突出，高温环境不仅影响矿工身心健康，还制约开采效率与安全。AQ1067-2008的制定顺应深部开采安全保障需求，以国家标准形式规范预测方法。其出台依托《安全生产法》《矿山安全法》等政策框架，填补了矿井风流热力预测专项标准空白，为行业热害防控提供技术依据。2（二）标准的核心定位与适用领域界定1该标准核心定位为矿井风流热力状态预测提供统一、科学的技术规范，覆盖矿井建设、生产全周期的热力预测工作。适用领域包括各类井工煤矿及非煤地下矿山，尤其针对开采深度超800米、地温梯度较大的高温矿井，明确将其作为热害治理方案制定的前置技术支撑，同时适用于矿井通风系统优化、降温设备选型等场景。2（三）标准实施对矿井安全生产的战略价值标准实施可精准预判矿井风流热力变化规律，为热害预警提供数据支撑，降低高温引发的人员中暑、设备故障等风险。从行业发展看，其推动矿井热害防控从“被动治理”向“主动预判”转变，提升通风系统运行效率，减少无效能耗，同时为智能化矿井热害防控体系构建奠定基础，助力矿山安全生产标准化建设。12未来行业发展中标准的延伸应用前景结合深部开采、智能化建设趋势，该标准未来将向多场景延伸。在绿色矿山建设中，可联动节能降温技术优化；在智能化矿山中，其预测方法可与物联网、大数据融合，构建实时热力监测预测系统。同时，随着国际矿山安全合作深化，标准的国际化适配与推广也将成为重要方向，提升我国矿山热害防控技术的国际话语权。12、矿井风流热力状态预测基础理论精解：专家视角下核心原理与影响因素的深度解构矿井风流热力传递的核心原理1矿井风流热力状态变化本质是能量传递与转换过程，核心原理包括热传导、热对流与热辐射。风流在巷道中流动时，通过与岩壁、设备、围岩的热交换实现能量传递，其中对流传热是主导形式。标准基于热力学第一定律，构建风流能量平衡方程，明确风流温度、湿度等参数与热量传递的量化关系，为预测模型建立提供理论根基。2（二）影响矿井风流热力状态的关键因素分类解析01关键影响因素分为自然与人为两类。自然因素包括地温梯度、围岩导热系数、大气温度湿度等，其中地温梯度是深部矿井热害的主要诱因；人为因素涵盖采掘设备散热、人员散热、通风系统风量调节、井下排水散热等。标准详细界定各因素的量化指标与影响权重，为预测参数选取提供依据，尤其强调地温与通风量的耦合影响。02（三）风流热力参数的内在关联与变化规律1矿井风流核心热力参数包括温度、相对湿度、焓值、风速等，各参数存在紧密内在关联。例如，风速变化影响对流换热强度，进而改变风流温度；湿度变化则与围岩散湿、井下积水蒸发相关，同时影响人体热舒适度。标准基于大量现场实测数据，总结不同开采条件下参数变化规律，明确参数监测的优先级与联动分析方法。2基础理论在预测实践中的落地应用逻辑1基础理论通过“原理建模—参数量化—规律应用”的逻辑落地于预测实践。标准将热力传递原理转化为可计算的数学模型，将影响因素转化为模型输入参数，利用参数变化规律校准模型精度。例如，通过围岩导热系数与地温梯度计算围岩散热量，结合风量参数预测风流温度变化，实现理论与实践的精准衔接，保障预测结果的科学性。2、AQ1067-2008预测范围与适用条件界定：哪些矿井场景必须遵循此标准开展预测工作？标准明确的预测范围核心界定标准界定的预测范围覆盖矿井所有通风巷道（包括进风巷、回风巷、采掘工作面巷道等）的风流热力状态，具体包括风流温度、湿度、焓值的预测，以及不同开采阶段（建井期、生产期、收尾期）的热力变化趋势预测。同时明确预测时段需涵盖全年不同季节，重点关注夏季高温时段及深部采掘工作面的热力状态。12（二）标准适用的矿井类型与地质条件阈值01适用矿井类型包括国有重点煤矿、地方煤矿及各类非煤地下矿山（如金属矿、非金属矿）。地质条件阈值方面，明确适用于地温梯度≥2.5℃/100m、开采深度≥500m的矿井，对于浅部矿井但存在局部高温区（如岩浆岩侵入区）的场景也强制适用。标准同时规定，通风系统为机械通风的矿井必须严格遵循，自然通风矿井可参照执行。02（三）需优先开展预测的高风险矿井场景识别01高风险场景包括：深部采掘工作面（开采深度超800m）、高瓦斯与高温并存矿井、围岩散热强度大的巷道（如花岗岩巷道）、夏季室外温度超35℃的地区矿井、通风系统复杂的多水平矿井。标准强调此类场景需缩短预测周期，增加监测点位，确保预测结果能及时支撑热害防控决策，降低安全风险。02标准适用边界与例外情况说明标准适用边界为地下开采矿井的风流热力预测，不适用露天矿山及地面辅助设施的热力预测。例外情况包括：临时性采掘巷道（服务期不足3个月）、抢险救灾期间的临时通风区域，此类场景可简化预测流程，但需留存简化依据。对于特殊地质条件（如地热异常区），标准规定需结合专项地质勘察数据补充预测参数，确保预测适用性。12、标准核心技术要求拆解：矿井风流热力参数测定规范与精度控制要点深度分析核心热力参数的测定指标与技术标准1核心测定指标包括风流温度（精度±0.1℃)、相对湿度（精度±2%）、风速（精度±0.1m/s）、大气压力（精度±1hPa）、围岩温度（精度±0.2℃)等。标准明确各指标的测定方法：温度与湿度采用通风干湿球温度计或智能温湿度传感器，风速采用皮托管或热球风速仪，围岩温度采用钻孔埋设热电偶测定，同时规定了传感器的校准周期与安装规范。2（二）测定点位的布设原则与优化方案布设原则为“全面覆盖、重点加密”，进风巷每500m布设1个点位，回风巷每300m布设1个点位，采掘工作面进出口及核心硐室（如机电硐室）必须布设点位。优化方案针对复杂通风网络，采用数值模拟辅助点位布设，确保点位能捕捉风流热力突变区域；对于深部高温区域，点位间距缩短至100-200m，同时增加垂直方向（不同标高）的监测点位。（三）测定过程中的精度控制关键环节1精度控制关键环节包括：测定前设备校准（传感器需经计量检定合格，校准周期不超过6个月）、测定时机选择（避开设备启停高峰及极端天气，连续测定时间不少于24小时）、数据采集频率（常规场景每1小时采集1次，高风险场景每15分钟采集1次）、环境干扰排除（避免传感器靠近热源、淋水区域）。标准明确，数据偏差超允许范围时需重新测定并分析偏差原因。2测定数据的记录与预处理技术要求1数据记录需包含测定时间、点位编号、仪器型号、测定人员、环境条件等信息，采用标准化记录表（标准附录A提供统一格式）。预处理要求包括：剔除异常数据（采用3σ准则）、数据平滑处理（采用移动平均法）、缺失数据补全（采用线性插值法）。标准强调，预处理后的数据需留存原始记录与处理说明，确保数据可追溯性，为后续预测建模提供可靠数据基础。2、单一通道与复杂网络风流热力预测方法对比：AQ1067-2008推荐方案的优势与应用边界单一通道风流热力预测方法详解1单一通道预测针对简单巷道（如直巷、单一掘进工作面巷道），标准推荐采用“稳定流能量方程法”。该方法基于风流能量平衡，忽略横向热交换差异，计算巷道进出口风流热力参数变化。核心步骤包括：确定巷道参数（断面、长度、粗糙度）、计算风量与风速、测定围岩散热强度、代入能量方程求解温度变化。适用于通风系统简单、巷道走向单一的矿井场景。2（二）复杂网络风流热力预测方法核心逻辑1复杂网络预测针对多分支、多水平的通风网络，标准推荐“节点风量平衡-分支能量方程耦合方法”。核心逻辑为：以通风网络节点为核心，建立风量平衡方程，确定各分支风量；针对每个分支采用能量方程计算热力参数；通过迭代计算实现网络内各分支热力参数的全局平衡。需借助数值模拟软件（如矿井通风仿真系统）实现，适用于大型矿井复杂通风网络。2（三）标准推荐方案与其他预测方法的优势对比1与传统经验公式法相比，标准推荐方案精度提升30%以上，可量化不同影响因素的作用；与数值模拟通用软件（如Fluent）相比，更贴合矿井实际场景，简化了非关键参数（如湍流强度）的计算，降低操作难度。同时，推荐方案兼顾科学性与实用性，既基于严格热力学原理，又提供简化计算方法，适配不同技术水平的矿井应用。2两种预测方法的应用边界与切换条件1单一通道方法应用边界为：巷道分支数≤3、无复杂交汇点、风量波动≤10%。复杂网络方法应用边界为：巷道分支数≥5、多水平通风、存在风流交汇与分流的场景。切换条件为：当单一通道所在区域新增巷道分支，形成复杂网络时，需切换至复杂网络预测方法；对于复杂网络中的单一长距离巷道，可采用单一通道方法进行局部细化预测，提升局部精度。2、预测模型构建与参数校准实操指南：专家视角解读标准框架下模型可靠性提升路径预测模型构建的核心步骤与技术规范核心步骤包括：模型边界定义（明确预测范围与边界条件）、基础参数输入（巷道参数、地质参数、通风参数）、数学方程建立（能量方程、风量平衡方程）、求解算法选择（标准推荐牛顿-拉夫逊迭代法）、结果输出与可视化。技术规范要求，模型需明确假设条件（如稳态流假设、围岩散热均匀假设），并在报告中说明假设条件的适用性，确保模型构建的规范性。（二）关键预测参数的校准方法与精度要求关键参数校准针对围岩导热系数、散热强度、巷道摩擦阻力系数等易产生偏差的参数。标准推荐采用“现场实测-模型反演”校准方法：通过现场实测获取多个点位的热力参数，代入模型反推关键参数实际值；校准精度要求为，模型预测值与实测值的相对误差≤5%。对于深部矿井，需分区域校准围岩散热参数，避免因地质条件差异导致的偏差。（三）模型验证的核心指标与验证流程模型验证核心指标包括：温度预测误差、湿度预测误差、风量平衡误差。验证流程为：选取未参与校准的实测点位数据作为验证样本；将预测值与实测值对比，计算误差指标；若误差超允许范围（温度误差≤0.5℃,湿度误差≤5%），需重新校准参数并再次验证；验证合格后，需进行稳定性测试，确保模型在不同风量、地温条件下的可靠性。专家视角下模型可靠性提升的实用技巧01实用技巧包括：针对非稳态风流场景，引入时间因子优化模型，提升动态预测精度；对于地质条件复杂区域，采用分区建模方法，细化各区域参数；结合历史监测数据建立参数数据库，减少重复校准工作量；定期利用新的实测数据更新模型，实现模型的动态优化。同时，标准强调模型构建需结合工程经验，避免过度依赖理论计算导致与实际脱节。02、标准实施中的数据质量控制体系：如何规避数据偏差确保预测结果精准性？数据采集环节的质量控制措施采集环节控制措施包括：选用符合标准要求的计量器具（需具备CMC认证），明确仪器使用年限（一般不超过5年）；制定标准化采集流程，规范仪器安装高度（距巷道底板1.5-2m）、采集时长（单次采集不少于10分钟）；设立采集质量检查岗，对采集过程进行全程监督，及时纠正不规范操作（如传感器遮挡、数据记录遗漏）。（二）数据传输与存储过程的安全与完整性保障传输过程采用加密传输协议，避免数据被篡改或丢失；对于自动化监测系统，需设置数据传输校验机制，当传输失败时自动重试并报警。存储方面，采用“本地+云端”双备份模式，本地存储采用防磁、防潮设备，云端存储需符合数据安全规范；数据存储周期不少于矿井服务周期，同时建立数据检索机制，方便后续查询与追溯。（三）数据审核与异常数据处理的标准流程1数据审核实行“二级审核制”：一级审核由采集人员完成，核对数据完整性与合理性；二级审核由技术负责人完成，采用专业软件进行数据质量分析。异常数据处理流程为：识别异常数据（通过趋势分析、阈值判断）、调查异常原因（设备故障、环境干扰、人为误差）、标注异常数据并说明原因、采用合理方法补全数据（如插值法、替代点位数据），严禁擅自删除异常数据。2数据质量评估与持续改进机制1质量评估采用量化指标：数据完整性(≥95%）、数据准确性（相对误差≤5%）、数据一致性（同一区域不同点位数据偏差≤10%）。建立持续改进机制：定期开展数据质量分析会议，总结偏差原因并制定改进措施；每季度对采集设备进行全面校准与维护，提升设备性能；结合行业新技术，更新数据采集与处理方法，持续提升数据质量。2、AQ1067-2008与行业现行技术标准的衔接与差异：未来融合应用趋势前瞻（五）

与《煤矿安全规程》

的衔接要点与协同应用衔接要点在于，

《煤矿安全规程》

规定了矿井风流温度的安全阈值（采掘工作面不超过26℃),

AQ

1067-2008为该阈值的达标评估与预警提供预测方法

。协

同应用体现在：

通过标准预测方法预判风流温度是否超标，

为《煤矿安全规程》

要求的降温措施（如安装空调

、优化通风）

提供决策依据；

同时，

将《煤矿安全规程》

的安全要求融入预测模型的约束条件，

确保预测结果符合安全规范。（六）

与矿井通风相关标准的差异与互补关系与《矿井通风安全监测系统使用管理规范》

相比，

该标准聚焦热力参数预测，

后者侧重监测系统的安装与管理，

二者形成“监测-预测”互补；

与《煤矿通风能力核定标准》

相比，

前者关注热力状态，

后者关注通风风量，

互补性体现在：

通过热力预测优化通风风量核定，

确保通风系统同时满足风量与温度要求

。

差异在于各标准的核心目标不同，

需明确分工协同应用。（七）

与智能化矿山相关标准的融合路径探索融合路径包括：

将AQ

1067-2008的预测方法嵌入《智能化煤矿建设指南》

的热害防控模块，

实现预测与智能监测的联动；

与《煤矿物联网技术标准》

融合，

利用物联网采集的实时数据优化预测模型参数，

提升动态预测精度；

借鉴《矿山大数据应用标准》，

建立热力预测数据与生产数据的融合分析平台，

实现预测结果的智能化应用（如自动触发降温设备启停）

。（八）

未来行业标准体系中本标准的定位与升级方向未来定位为矿井热害防控技术标准体系的核心基础标准，

支撑后续专项标准（如深部矿井热害预测标准

、

智能化热害防控标准）

的制定

。

升级方向包括：

补充非稳态风流热力预测方法，

适配复杂开采工况；

增加新能源降温技术耦合预测内容，

响应绿色矿山建设需求；

融入AI算法优化预测模型，

提升智能化水平；

完善国际适配条款，

推动与国际矿山安全标准的互认。、标准在智能化矿井建设中的适配性改造：数字化转型背景下预测方法的创新方向智能化矿井对热力预测的新需求分析01智能化矿井需求包括：实时性（预测周期从传统的月度缩短至小时级）、动态性（适应风量、地温的实时变化）、精准性（预测误差≤0.3℃)、联动性（与智能通风、降温系统自动联动）。此外，还需满足大数据分析、可视化展示、远程管控等需求，实现预测结果的智能化应用，支撑矿井无人化开采场景下的热害防控。02（二）标准预测方法的数字化改造路径01改造路径包括：将传统经验公式与数值模型转化为数字化算法模块，嵌入智能矿山平台；建立数字化参数数据库，整合地质、通风、生产数据，实现参数的自动调用与更新；开发可视化预测界面，直观展示热力分布云图与变化趋势；构建数字化验证平台，利用虚拟仿真技术模拟不同工况下的预测结果，提升模型可靠性。02（三）物联网与大数据技术在预测中的融合应用1融合应用体现在：利用物联网传感器网络实时采集风流温度、湿度、风速及围岩温度数据，为预测模型提供动态输入参数；通过大数据分析挖掘热力参数与生产负荷、通风系统运行参数的关联规律，优化预测模型；建立大数据驱动的预测误差修正机制，利用历史数据训练修正模型，提升预测精度；实现预测数据与智能通风系统数据的实时共享，支撑通风系统的智能调控。2AI算法赋能下预测模型的智能化升级方案升级方案包括：采用机器学习算法（如随机森林、LSTM）优化预测模型，提升对复杂非线性关系的拟合能力；引入强化学习算法，实现预