基于人因需求的智能少人采矿 工作面热环境控制策略
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国家自然科学基金面上资助项目(42202321;52174179)


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    随着智能化采矿技术的不断发展,工作面作业人数减少,劳动强度降低,现有的矿井热环境控制方法及标准将难以满足未来深部采矿的需求.本文结合人因环境控制理论,基于人体预测热应激(Predicted Heat Stress,PHS)模型,对湿热环境下人体新陈代谢率M进行合理修正,并通过MATLAB探讨智能少人煤矿工作面在深部采矿过程中的人因热环境控制机制及参数.结果表明:(1)矿井工作面气温对矿工安全暴露时长的影响最为显著,在区域热环境控制中需优先考虑对工作面气温的控制;(2)建议采煤工作区的风速控制在2 m/s左右,对于8 h工作制矿区,-1 000 m工作面气温控制在29 ℃以下,-2 000 m工作面气温控制在25 ℃以下;对于6 h工作制矿区,-1 000 m工作面气温控制在33 ℃以下,-2 000 m工作面气温控制在30 ℃以下.研究结果对于智能少人采矿工作面热环境控制、深部矿井局部降温技术以及湿热环境下人体热耐受性研究均具有重要的理论指导意义.

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引用本文

肖江涛,韩巧云*,陈彩霞, 游波,李孔清.基于人因需求的智能少人采矿 工作面热环境控制策略[J].矿业工程研究,2025,40(2):48-55

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  • 在线发布日期: 2025-09-08