【技术实现步骤摘要】
隧道施工粉尘治理控制方法、系统、设备及介质
[0001]本专利技术涉及隧道施工粉尘治理
,特别是涉及一种基于机器学习的隧道施工粉尘治理控制方法
、
系统
、
设备及介质
。
技术介绍
[0002]由于隧道本身具有狭长封闭的特点,致使隧道施工时的粉尘问题格外突出,隧道内的粉尘会使施工机械出现磨损
、
仪器精度降低和寿命缩短等问题,同时,作业人员长期处于高浓度粉尘环境中,易成为粉尘职业病患者
。
因此,在进行隧道施工过程中及时采取可靠的粉尘控制技术至关重要
。
[0003]按照粉尘控制技术的原理和粉尘在隧道内扩散过程的不同,将除尘分为“减
、
降
、
排
、
除
、
阻”等技术手段,其中,常规通风方式很难有效排除微细粉尘,而个体防护技术不便于巷道内繁重的体力劳动,易产生安全生产事故
。
据相关研究表明,控制粉尘最经济和最有效的手段为喷雾降尘技术,然而,施工现 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种隧道施工粉尘治理控制方法,其特征在于,所述控制方法包括:在喷雾参数的预设取值范围内进行多次取值,得到多个喷雾参数数据;每一次取值即产生一所述喷雾参数数据;对于每一所述喷雾参数数据,以所述喷雾参数数据和当前的隧道环境数据作为输入,利用训练好的预测模型得到所述喷雾参数数据对应的治理后隧道粉尘浓度的预测值;选取所述治理后隧道粉尘浓度的预测值的最小值所对应的喷雾参数数据作为目标参数数据,基于所述目标参数数据进行粉尘治理
。2.
根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,所述喷雾参数包括喷雾气压
、
喷雾水压
、
喷雾角度和表面活性剂浓度;所述隧道环境数据包括隧道环境的实际值,所述隧道环境包括隧道温度
、
隧道湿度
、
隧道风速和治理前隧道粉尘浓度
。3.
根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,在以所述喷雾参数数据和当前的隧道环境数据作为输入,利用训练好的预测模型得到所述喷雾参数数据对应的治理后隧道粉尘浓度的预测值之前,所述控制方法还包括:训练得到训练好的预测模型,具体包括:获取数据集;所述数据集包括多个样本和每一所述样本对应的标签,所述样本包括样本喷雾参数数据和样本隧道环境数据,所述标签包括样本治理后隧道粉尘浓度的取值;构建初始预测模型;利用所述数据集对所述初始预测模型进行训练,得到训练好的预测模型
。4.
根据权利要求3所述的控制方法,其特征在于,所述初始预测模型采用
BP
神经网络模型,包括依次连接的输入层
、
隐藏层和输出层;所述隐藏层的节点个数根据经验公式确定
。5.
根据权利要求3所述的控制方法,其特征在于,在利用所述数据集对所述初始预测模型进行训练,得到训练好的预测模型之前,所述控制方法还包括:对所述数据集进行归一化,得到归一化后...
【专利技术属性】
技术研发人员:张江石,方磊,贾宏福,胡馨月,王亚南,任晓锋,黄嘉洵,张琪,
申请(专利权)人:中国矿业大学北京,
类型:发明
国别省市:
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