一种基于富硫化氢围岩隧道的有害气体抽排优化方法

1.一种基于富硫化氢围岩隧道的有害气体抽排优化方法，其特征在于：所述优化方法包括硫化氢气体收集装置、硫化氢水溶液收集装置、智能抽排监控系统、衬砌间隔抽排空腔段，其中，智能抽排监控系统包括硫化氢气体和溶液浓度传感器、气压传感器、排水泵、排气泵、排气管阀门、排气管、排水管、抽排控制装置、数据终端处理与反馈装置；传感器数据采集与传输：dsensor＝{ch2s,p,ch2ssolution}，其中dsensor为传感器采集的数据集，ch2s为硫化氢浓度，p为气压，ch2ssolution为硫化氢水溶液浓度；

2.根据权利要求1所述的一种基于富硫化氢围岩隧道的有害气体抽排优化方法，其特征在于：数据反馈与设备控制：利用卡尔曼滤波算法：输入变量：传感器数据dsensor＝{ch2s,p,ch2s_solution}；状态预测：其中，为预测的状态，a为状态转移矩阵，为上一次估计的状态，b为控制矩阵，uk为控制输入；预测误差协方差：pk|k-1＝apk-1|k-1at+q，其中，pk|k-1为预测误差协方差矩阵，q为过程噪声协方差矩阵；卡尔曼增益：kk＝pk|k-1ht(hpk|k-1ht+r)-1，其中，kk为卡尔曼增益，h为测量矩阵，r为测量噪声协方差矩阵；状态更新：其中，zk为测量值；误差协方差更新：pk|k＝(i-kkh)pk|k-1，其中，i为单位矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种基于富硫化氢围岩隧道的有害气体抽排优化方法，其特征在于：强化学习算法：状态空间：系统当前状态st＝{ch2s,p,ch2s_solution}；动作空间：系统可采取的动作at＝{vvalve,ppump}；奖励函数：

4.根据权利要求1所述的一种基于富硫化氢围岩隧道的有害气体抽排优化方法，其特征在于：控制信号生成：备控制逻辑：启动抽排系统：打开排气管阀门，启动排气泵和排水泵；停止抽排系统：关闭排气管阀门，停止排气泵和排水泵。

5.根据权利要求1所述的一种基于富硫化氢围岩隧道的有害气体抽排优化方法，其特征在于：压力传感器数据采集：psensor＝p(t)，其中，psensor为压力传感器在时间t的监测数值；阈值判断：psensor>pthreshold，其中，pthreshold为预设的压力阈值；容器状态判断：若psensor超过pthreshold,则容器状态为满(full)；终端数据处理与反馈：dprocessed＝f(psensor)if container_status＝full,thenfeedback＝alert_staff，其中，dprocessed为处理后的数据，f为终端数据处理函数；如果容器状态为满，反馈信号(feedback)为”alert staff”；疏化氢气体集中收集处理：if pfeerefdboracm k＝caollelretc tsitonaf＝tf,r utehen，如果反馈信号为”alert staff”,则进行硫化氢气体的集中收集处理(perform collection＝true)；硫化氢气体收集装置配有压力传感器，当压力传感器监测数值超过阈值，则表明收集容器已满，需要人为更换，终端数据处理后反馈给工作人员，进行硫化氢气体集中收集处理。

6.根据权利要求1所述的一种基于富硫化氢围岩隧道的有害气体抽排优化方法，其特征在于：所述压强传感器数据采集为：psolution＝psolution(t)，其中，psolution为压强传感器在时间t的监测数值；阈值判断：psolution>pthreshold，其中，pthreshold为预设的压强阈值；ifpsolution>pthreshold,then solution_container_status＝full，如果psolution超过pthreshold,则容器状态为满(full)；终端数据处理与反馈：dsolutionprocessed＝f(psolution)if solution_container_status＝full,then