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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自适应学习的煤矿通风优化与空气质量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：CN119435128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411533756.2，技术领域涉及：E21F17/18；该发明授权一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法是由王子翰;芦文沛;胡慢谷;付天予;李军;石胜利;冯应龙;杨小彬设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，涉及煤矿通风优化技术领域，包括如下步骤：在矿井内布置多种传感器，对关键环境参数进行实时采集和监测，并将采集到的数据上传至中央控制系统；将所采集的实时数据与历史数据进行对比，并按环境状态划分为常规工况数据与异常工况数据。本发明通过多种传感器实时监测和深度学习算法，实现精准通风控制，在突发事件中快速定位问题区域并动态调节气流，保障矿工安全。系统采用LSTM模型提前预测事件趋势，及时采取预防性调控措施，并支持实时调整，提升应变能力。通过多阶段通风模式，系统优化能耗和设备运行效率，减少不必要的能源浪费和维护成本，实现安全与经济性的平衡。

本发明授权一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应学习的煤矿通风优化与空气质量调控方法，其特征在于，包括如下步骤： 在矿井内布置多种传感器，对关键环境参数进行实时采集和监测，并将采集到的数据上传至中央控制系统； 将所采集的实时数据与历史数据进行对比，并按环境状态划分为常规工况数据与异常工况数据，采用K‑means聚类分类算法识别潜在的极端状态，确保后续算法优化能涵盖不同工况下的调控需求； 根据矿井的历史异常事件，建立多种通风预案和应急响应策略库，包括应对瓦斯突增、火灾和设备故障的多层通风模式，并定期根据新数据更新预案库； 利用强化学习算法，根据实时数据和预案库的建议，生成初步的通风策略，通过与历史数据的交互反馈不断优化，并在矿井内的气流和空气质量模型中模拟调整效果，以获取最优的初步策略； 采用多种异常检测算法对矿井实时数据进行并行分析，一旦检测到数据模式偏离常规状态，则触发报警，并中断当前的初步通风策略，进入紧急响应模式； 在突发事件发生后，启动深度学习算法对当前状态进行重新评估，并结合历史异常数据预测事态发展趋势，根据预测结果，对通风模式进行实时动态调整，确保矿井内的空气质量在最短时间内恢复至安全范围内，同时尽量减少能源消耗； 利用强化学习算法生成初步通风策略的具体步骤如下： 在强化学习框架中，首先定义状态空间、动作空间和奖励机制，状态空间包含矿井内各环境参数，动作空间则指通风系统可执行的控制指令，奖励机制根据系统的通风效果和安全性设计； 基于当前的实时数据，通过强化学习算法从预案库中读取与现有环境最接近的历史案例和应急方案，作为生成初步策略的参考； 生成初步策略后，在矿井的气流与空气质量模拟模型中进行虚拟测试，通过模拟不同工况，验证该策略在各种极端场景下的效果； 当初步策略通过模拟测试后，将其部署到实际的矿井通风系统，并实时监控执行效果，如果通风效果符合预期且满足安全标准，则该策略被标记为合格并记录到预案库中，供未来场景参考使用，若执行过程中出现偏差，算法会基于新数据进行策略调整，确保通风系统始终保持最优状态； 采用多种异常监测算法并行分析矿井实时数据的具体步骤如下： 在异常检测过程中，从传感器采集到的矿井环境参数被输入到算法模块中，其中表示第i个传感器的实时数据，为了确保算法的稳定性和高效性，对采集到的数据进行特征提取与标准化，令表示数据矩阵，其中m是样本数量，n是监控的环境参数维度，标准化公式为： ，其中，和分别是参数j的均值和标准差，标准化后的数据被传递给后续的检测算法，以消除参数尺度不同带来的影响； 通过孤立森林算法构建随机树来评估样本点的孤立程度，对于每个样本，孤立森林会生成T棵随机树，每棵树的深度表示将样本点完全分离所需的步骤数，设样本在第t棵树中的深度为，则所有树的平均深度为：，结合预期树深度，孤立森林的异常评分计算如下：，通过设定阈值，如，则标记为异常。

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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