一种隧道通风方案优化方法及系统

技术领域

本发明属于隧道运营通风技术领域，特别涉及一种隧道通风方案优化方法及系统。

背景技术

近年来，随着公路隧道运营通风理论与技术的进步，公路隧道的通风运营安全是重要的话题；由于隧道特殊的内部结构，隧道内部有害气体长时间的滞留会对人员的健康造成不利影响；同时，隧道应急方案对突发状况的响应速度慢、时间长，严重威胁到人员的生命安全；因此，如何快速有效地处理隧道运营通风过程中的突发状况一直备受研究人员关注；目前，隧道运营通风方案常采用等级划分的方法，针对不同的隧道通风等级选用不同的风机运行参数；该方法虽然较为简便、便于操作，但是缺乏具有系统、准确、合理的通风方案，具体可以归纳为以下几个方面：

其一，由于隧道内部空气质量受到多种因素的影响，包括车流量、车辆类型、隧道长度以及隧道内部温湿度等因素，因此对于不同的隧道类型以及同一隧道的不同时间段内，隧道内部的空气质量情况都不尽相同，仅利用以等级划分的方法来制定通风方案，难以适应不同的隧道内部环境，缺乏系统性与针对性。

其二，利用等级划分的方法制定通风方案，针对不同隧道突发状况并没有制定合理的最优方案，受到较大的主观因素的影响，缺乏理论验证；通风方案制定的准确性与合理性有待商榷，因此需要提出更加合理的通风优化方案。

其三，现存的通风方案等级划分方法，不能对隧道内部的突发状况及时做出相应调整，响应时间长，缺乏实时性；面对突发状况，可能会出现风机功率过高或不足的现象；风机功率若有富余，会造成能源浪费；风机功率若有不足，不能满足突发状况下隧道内部通风的需求；因此针对不同突发状况的通风方案优化问题亟待解决。

发明内容

针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种隧道通风方案优化系统及方法，以解决现有隧道利用等级划分进行运营通风方案选择，当遇到突发状况时，通风效果差且响应时间长的缺点；并且利用等级划分进行运营通风方案选择对于突发状况分类太过简单，风机运行方案单一，无法有效针对不同突发状况提供不同的通风优化方案。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

本发明提供了一种隧道通风方案优化方法，其特征在于，包括：

获取隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据；

对所述隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据进行分类，得到判别数据和初始数据；

将所述判别数据与预设的隧道规范标准进行对比；

若所述判别数据中某个环境指标的数值超过所述预设的隧道规范标准的限值，则根据所述初始数据，通过第一计算机模拟试验，获得隧道内预设监测点处环境指标的计算值；

对所述隧道内预设监测点处环境指标的计算值与所述环境指标的实时监测值进行误差分析，得到误差分析结果；

若所述误差分析结果满足预设阈值要求，则在风机参数的取值空间内，拟定N组初始拟定风机参数方案；对每一组初始拟定风机参数方案，分别进行第二计算机模拟试验，得到N组初始风机参数和N组预设监测点处的环境指标计算值；

通过多项式拟合方法，获取所述N组初始风机参数和所述N组预设监测点处的环境指标计算值之间的关系矩阵；

利用多目标遗传算法，对所述关系矩阵进行求解，得到最优风机参数，即得到所述隧道通风方案优化结果。

进一步的，所述隧道内的实时环境数据包括隧道洞口的风速风向数据、隧道内的温度数据、隧道内的有害气体浓度数据、隧道内的烟尘浓度数据、隧道内的粉尘浓度数据、隧道内待通行车辆的大小信息及隧道内通行车辆的位置信息；所述风机运营参数数据包括隧道内风机实时运行参数；

其中，所述判别数据包括隧道内的温度数据、隧道内的有害气体浓度数据、隧道内的烟尘浓度数据及隧道内的粉尘浓度数据；所述初始数据包括隧道洞口的风速风向数据、隧道内待通行车辆的大小信息、隧道内通行车辆的位置信息及隧道内风机实时运行参数。

进一步的，根据所述初始数据，通过第一计算机模拟试验，获得隧道内预设监测点处环境指标的计算值的过程，具体如下：

构建隧道流体空间模型；

根据所述隧道流体空间模型，通过历史隧道数据修正流体控制方程和湍流模型方程中的经验参数，得到隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程；

根据所述初始数据，对所述隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程进行求解，得到隧道内预设监测点处所述环境指标的计算值。

进一步的，所述隧道流体空间模型的流体控制方程为：

其中，ρ为流体密度；

所述隧道流体空间模型的湍流模型方程为Standard k-ε方程：

其中，k方程为：

ε方程为：

其中，ρ为流体密度；k为紊流系数；t为时间；u

进一步的，所述误差分析结果为：

其中，J为误差分析结果；A

进一步的，若所述误差分析结果满足预设阈值要求，则在风机参数的取值空间内，拟定N组初始拟定风机参数方案；对每一组初始拟定风机参数方案，分别进行第二计算机模拟试验，得到N组初始风机参数和N组预设监测点处的环境指标计算值的过程，具体如下：

利用随机向量法，在处于隧道不同位置的风机的参数取值空间内，拟定N组风机运行参数的组合方案；所述风机运行参数的组合方案即为初始拟定风机参数方案；

构建隧道流体空间模型；

根据所述隧道流体空间模型，通过历史隧道数据修正流体控制方程和湍流模型方程中的经验参数，得到确定隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程；

根据每一组所述风机运行参数的组合方案，分别对所述隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程进行求解，得到N组初始风机参数和N组预设监测点处的环境指标计算值。

进一步的，所述N组初始风机参数和所述N组预设监测点处的环境指标计算值之间的关系矩阵为：

其中，y

进一步的，所述多目标遗传算法的目标函数为：

其中，fitness(I)为多目标遗传算法的目标函数；w

本发明还提供了一种隧道通风方案优化系统，包括：

实时数据采集单元，用于获取隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据；

数据处理单元，用于对所述隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据进行分类，得到判别数据和初始数据；

计算机试验单元，用于将所述判别数据与预设的隧道规范标准进行对比；若所述判别数据中某个环境指标的数值超过所述预设的隧道规范标准的限值，则根据所述初始数据，通过模拟试验，获得隧道内预设监测点处环境指标的计算值；对所述隧道内预设监测点处环境指标的计算值与所述环境指标的实时监测值进行误差分析，得到误差分析结果；若所述误差分析结果满足预设阈值要求，则在风机参数的取值空间内，拟定N组初始拟定风机参数方案；对每一组初始拟定风机参数方案，分别进行第二计算机模拟试验，得到N组初始风机参数和N组预设监测点处的环境指标计算值；通过多项式拟合方法，获取所述N组初始风机参数和所述N组预设监测点处的环境指标计算值之间的关系矩阵；利用多目标遗传算法，对所述关系矩阵进行求解，得到最优风机参数，即得到所述隧道通风方案优化结果；

智能运行单元，用于将所述隧道通风方案优化结果传递至风机控制系统；

所述风机控制系统，用于响应所述隧道通风方案优化结果，修正隧道内风机的运行参数。

进一步的，实时数据采集单元包括隧道运营环境监测仪器、车载GPS定位系统、隧道视频监视系统及风机参数采集模块；

所述隧道运营环境检测仪器，包括风速风向仪(1)、温度传感器(6)及气体浓度传感器(7)；所述风速风向仪(1)设置在隧道洞口处，用于获取隧道洞口的风速风向数据；所述温度传感器(6)沿隧道轴线方向间隔设置，并位于隧道侧壁上，用于获取隧道内的温度数据；所述气体浓度传感器(7)沿隧道轴线方向间隔设置，并位于隧道侧壁上，用于获取隧道内的有害气体浓度数据、隧道内的烟尘浓度数据及隧道内的粉尘浓度数据；

所述车载GPS定位系统，用于获取隧道内通行车辆的位置信息；

所述隧道视频监控系统，设置在隧道的进口处；用于获取隧道内待通行车辆的车牌信息，并通过所述车牌信息获取隧道内待通行车辆的大小信息；

所述风机参数采集模块，用于从隧道风机控制系统中获取风机运行参数数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明提供了一种隧道通风方案优化方向及系统，根据隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据，通过计算机模拟试验结果，随机模拟通风方案，通过多目标遗传算法求解获得最优方案，最大程度上避免人为因素对于通风方案的主观影响，以适应不同突发状况，有效缩短了突发状况发生后，最优通风方案执行响应的时间。

进一步的，通过计算机模拟试验求解隧道内预设监测点处环境指标的计算值，并通过监测得到的环境指标数据验证试验结果的准确性，从而建立了与实际隧道运营通风过程一致的计算机模拟试验，从而得到精准的关系矩阵来优化通风方案。

进一步的，通过随机向量法在风机参数的取值空间内全局选取通风方案，即拟定初始风机参数，有效避免了人为制定方案容易导致局部数据缺失而出现全局参数精度不足的情况，利用随机向量法拟定方案比人为制定更具有随机性和全面性。

进一步的，利用多目标遗传算法进行快速寻优，可快速对多个区域的监测点数据制定最优方案，并通过光缆传递方案至风机控制系统进行风机参数修正工作，实现响应时间的快速性、数据传递的自动性，从而节省人力资源。

附图说明

图1为本发明所述的隧道通风方案优化方法的流程图；

图2为本发明所述的隧道通风方案优化系统的结构框图；

图3为本发明所述的隧道通风方案优化系统布置结构图。

其中，A实时数据采集单元，B数据处理单元，C计算机试验单元，D智能运行单元；1风速风向仪，2车载GPS定位系统，3红外识别监测仪，4风机控制系统，5隧道光缆，6温度传感器，7气体浓度传感器，8超级计算机。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题，技术方案及有益效果更加清楚明白，以下具体实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如附图1所示，本发明提供了一种隧道通风方案优化方法，包括以下步骤：

步骤1、获取隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据；其中，所述实时环境数据包括隧道洞口的风速风向数据、隧道内的温度数据、隧道内的有害气体浓度数据、隧道内的烟尘浓度数据、隧道内的粉尘浓度数据、隧道内待通行车辆的大小信息以及隧道内通行车辆的位置信息；所述风机运营参数数据包括隧道内风机实时运行参数。

步骤2、对所述隧道内的实时环境数据及及风机运营参数数据进行分类，得到判别数据和初始数据；其中，所述判别数据包括隧道内的温度数据、隧道内的有害气体浓度数据、隧道内待烟尘浓度数据及隧道内的粉尘浓度数据；所述初始数据包括隧道洞口的风速风向数据、隧道内待通行车辆的大小信息、隧道内通行车辆的位置信息及隧道内风机实时运行参数。

步骤3、将所述判别数据与预设的隧道规范标准进行对比，查看数据是否异常；若正常，即若所述判别数据的所有环境标准的数值均位于所述预设的隧道规范标准的限值范围内，则返回步骤1，继续采集数据；否则，执行步骤4。

步骤4、若所述判别数据中某个环境指标的数值超过所述预设的隧道规范标准的限值，则根据所述初始数据，通过第一计算机模拟试验，获得隧道内预设监测点处环境指标的计算值；其中，所述隧道内预设监测点处的环境指标与所述判别数据中数值超限的环境指标的类型相同。

本发明中，以某隧道内预设监测点B处的有害气体浓度数据以及预设监测点C处的隧道内温度数据异常为例；其中，根据所述初始数据，通过第一计算机模拟试验，获得隧道内预设监测点处环境指标的计算值的过程，具体如下：

步骤41、利用预设编程语言构建隧道流体空间构建隧道流体空间模型；利用有限元方法，将所述隧道流体空间模型划分为若干网格。

步骤42、根据所述隧道流体空间模型，通过历史隧道数据修正流体控制方程和湍流模型方程中的经验参数，得到隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程；其中，所述隧道流体空间模型的流体控制方程为：

其中，ρ为流体密度；

所述隧道流体空间模型的湍流模型方程为Standard k-ε方程：

其中，k方程为：

ε方程为：

其中，ρ为流体密度；k为紊流系数；t为时间；u

步骤43、根据所述初始数据，对所述隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程进行求解，得到隧道内预设监测点处所述环境指标的计算值；具体的，将初始数据作为网格划分后的隧道流体空间模型的初始条件，进行流体控制方程及湍流模型方程的求解，得到隧道内预设监测点A、预设监测点B、预设监测点C及预设监测点D的有害气体浓度数据及隧道内温度数据。

步骤5、对所述隧道内预设监测点处环境指标的计算值与所述环境指标的实时监测值进行误差分析，得到误差分析结果；具体的，所述误差分析结果利用所述隧道内预设监测点处环境指标的计算值与所述环境指标的实时监测值的差值的绝对值除以所述环境指标的实时监测值计算得到；其中，所述误差分析结果为：

其中，J为误差分析结果；A

步骤6、若所述误差分析结果满足预设阈值要求，则利用随机向量法在风机参数的取值空间内，拟定N组风机运行参数的组合方案；所述风机运行参数的组合方案即为初始拟定风机参数方案；对每一组风机运行参数的组合方案，分别进行第二计算机模拟试验，得到N组初始风机参数和N组预设监测点处的环境指标计算值；若所述误差分析结果不满足预设阈值要求，则返回步骤4，通过调整隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程内的经验参数，重新获取所述隧道内预设监测点处环境指标的计算值。

其中，第二计算机模拟试验的过程与第一计算机模拟试验相类似，不同之处在于，利用每一组的所述初始拟定风机参数方案替换第一计算机模拟试验中的隧道内风机实时运行参数，具体如下：

构建隧道流体空间模型；

根据所述隧道流体空间模型，确定隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程；

根据每一组所述初始拟定风机参数方案，分别对所述隧道流体空间模型的流体控制方程及湍流模型方程进行求解，得到N组初始风机参数和N组预设监测点处的环境指标计算值。

步骤7、通过多项式拟合方法，获取所述N组初始风机参数和所述N组预设监测点处的环境指标计算值之间的关系矩阵；其中，所述N组初始风机参数和所述N组预设监测点处的环境指标计算值之间的关系矩阵为：

[Z]＝[k][P]

其中，Z为待优化环境指标，k为高阶项系数，P为风机压力高阶项。

具体为：

其中，y

步骤8、利用多目标遗传算法，对所述关系矩阵进行求解，得到最优风机参数，即得到所述隧道通风方案优化结果。

在利用多目标遗传算法，对所述关系矩阵进行求解之前，对所述关系矩阵进行转换，得到气体浓度-风机压力的关系方程和温度-风机压力的关系方程，即将对关系矩阵的求解，转换为对上述数学方程的求解；转换过程，具体如下：

本发明中，利用随机向量法在风机参数的取值空间内，拟定N组初始风机参数组合方案，并通过再次进行计算机模拟试验，得到预设监测点B的有害气体浓度、预设监测点C的温度，从而得到方案A、方案B、方案C、方案D、方案E、……；具体如下表1：

表1拟定N组初始风机参数组合方案

根据所述N组初始风机参数和所述N组预设监测点处的环境指标计算值之间的关系矩阵，建立第一多项式和第二多项式；

其中，第一多项式为：

第二多项式为：

根据多项式拟合方法，确定参数，即得到气体浓度-风机压力的关系方程f

利用多目标遗传算法求解所述气体浓度-风机压力的关系方程f

其中，X为当地所能提拱风机的最大压力，X

所述多目标遗传算法的目标函数为：

其中，fitness(I)为多目标遗传算法的目标函数；w

本发明中，分别以降低温度和有害气体浓度为目标，对所述气体浓度-风机压力的关系方程f

步骤9、将所述隧道通风方案优化结果通过隧道光缆传递至风机控制系统；风机控制系统响应所述隧道通风方案优化结果，修正隧道内风机的运行参数；同时，继续判断隧道内的实时监测值是否正常；风机运行预设运行时间后，数据监测值正常，则继续进行下一阶段的监测；若不正常，则启动紧急预案；其中，所述紧急预案包括限制交通量、人员疏散或紧急救援。

本发明所述的隧道通风方案优化方法，根据隧道内的实时环境数据，通过模拟试验结果，随机模拟通风方案，通过多目标遗传算法求解获得最优方案，最大程度上避免人为因素对于通风方案的主观影响，以适应不同突发状况，有效缩短了突发状况发生后，最优通风方案执行响应的时间。

如附图2-3所示，本发明还提供了一种隧道通风方案优化系统，包括实时数据采集单元A、数据处理单元B、计算机试验单元C、智能运行单元D、风机控制系统4、隧道光缆5及超级计算机8；其中，所述数据处理单元B与计算机试验单元C通过编程封装于超级计算机8内；所述超级计算机8，通过所述隧道光缆5与智能运行单元相连，所述智能运行单元与所述风机控制系统4相连。

本发明中，所述实时数据采集单元，用于获取隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据；所述数据处理单元，用于对所述隧道内的实时环境数据及风机运营参数数据进行分类，得到判别数据和初始数据；所述计算机试验单元，用于将所述判别数据与预设的隧道规范标准进行对比；若所述判别数据中某个环境指标的数值超过所述预设的隧道规范标准的限值，则根据所述初始数据，通过模拟试验，获得隧道内预设监测点处环境指标的计算值；对所述隧道内预设监测点处环境指标的计算值与所述环境指标的实时监测值进行误差分析，得到误差分析结果；若所述误差分析结果满足预设阈值要求，则在风机参数的取值空间内，拟定N组初始拟定风机参数方案；对每一组初始拟定风机参数方案，分别进行第二计算机模拟试验，得到N组初始风机参数和N组预设监测点处的环境指标计算值；通过多项式拟合方法，获取所述N组初始风机参数和所述N组预设监测点处的环境指标计算值之间的关系矩阵；利用多目标遗传算法，对所述关系矩阵进行求解，得到最优风机参数，即得到所述隧道通风方案优化结果；所述智能运行单元，用于将所述隧道通风方案优化结果传递至风机控制系统；所述风机控制系统，用于响应所述隧道通风方案优化结果，修正隧道内风机的运行参数。

本发明中，所述实时数据采集单元，包括隧道运营环境监测仪器、车载GPS定位系统2、隧道视频监视系统、红外识别监测仪3及风机参数采集模块；所述隧道运营环境检测仪器，包括风速风向仪1、温度传感器6及气体浓度传感器7；所述风速风向仪1设置在隧道洞口处，用于获取隧道洞口的风速风向数据；所述温度传感器6沿隧道轴线方向间隔设置，并位于隧道侧壁上，用于获取隧道内的温度数据；所述气体浓度传感器7沿隧道轴线方向间隔设置，并位于隧道侧壁上，用于获取隧道内的有害气体浓度数据、隧道内的烟尘浓度数据及隧道内的粉尘浓度数据；所述车载GPS定位系统2，用于获取隧道内通行车辆的位置信息；所述隧道视频监控系统，设置在隧道的进口处；用于获取隧道内待通行车辆的车牌信息，并通过所述车牌信息获取隧道内待通行车辆的大小信息；所述红外识别监测仪3，沿隧道轴线方向间隔设置，并位于隧道侧壁上，用于识别人员位置信息；所述风机参数采集模块，用于从隧道风机控制系统中获取风机运行参数数据。

本发明所述的隧道通风方案优化方法及系统，通过在隧道洞口安装风速风向仪1，在隧道内安装红外识别监测仪3、风机控制系统4、隧道光缆5、温度传感器6及气体浓度传感器7；隧道内的实时环境数据及其他数据信息，均依靠隧道光缆5传输至超级计算机8内；实时数据采集单元，用于获取隧道内的实时环境数据；数据处理单元，用于对所述隧道内的实时环境数据进行分类，得到判别数据和初始数据；通过对所述隧道内的实时环境数据进行分类，其中，初始数据作为计算试验单元的初始参数。

本发明中，计算机试验单元用于将判别数据与预设的隧道标准的限值进行对比；如某个环境指标的数值未超过标准值，则返回实时数据采集单元继续进行数据的采集工作；如某个环境指标的数值超过标准值，则将初始数据作为初始参数赋值到计算机试验单元中隧道流体空间模型中的网格里；利用计算机模拟该时刻下隧道通风运营过程，并返回结果数据与监测数据进行对比；如不一致，则更改经验参数重新计算；如一致，则利用随机变量在通风机械运行能力的取值空间内拟定若干种初始拟定风机参数方案，继续进行计算机试验单元，进行替换初始风机参数为拟合出的风机方案，求解控制方程和湍流方程，从而得到风机压力与某些异常参数之间的对应关系；通过多项式拟合分析对应关系，得出高阶项系数从而确定出函数关系；最后，结合风机约束条件，利用多目标遗传算法进行快速求解，得到最优运营风机方案；通过智能运行单元去控制通风机械装置的运行状态，并继续进行数据的采集工作；当机械装置在最优方案下工作一段时间后，监测数值有下降趋势，则说明突发状态得到有效控制；否则，开启紧急预案进行相关工作，如限制交通量、人员疏散或紧急救援。

本发明中，利用预设编程语言进行有限元法的模拟，在超级计算机中搭建与实体隧道中一致的流体空间模型，通过控制方程和湍流方程来求解隧道中的流体流动状态，从而实现实体隧道与计算机试验单元之间的联合优化响应模式；隧道内实时数据通过隧道光缆输入超级计算机中；同时，求解出的最优运营风机方案参数也控制着风机控制系统；湍流方程求解方程多样，可以通过监测到的数据进行合理选取；同时，搭建计算机试验时应提前对应用隧道进行数据调研，搭建隧道流体空间模型，调试方程中的经验参数，从而达到在求解过程中容易满足误差的要求。

本发明所述的优化方法及系统，针对隧道运营过程中常见的污染物超标、突发火灾和交通拥堵等问题，能够准确地解析出不同突发状况下的隧道优化方案并控制风机运行，解决了针对不同位置、不同情况突发的优化方案快速组织；同时，也避免了在全局范围内人为制定方案主观因素大，导致局部数据缺失的问题，实现了控制风机参数更加精准，处治突发状况效果更加显著的目标。

本发明可用于采用风机作为通风方式的隧道中；首先，在隧道洞内每隔一定距离安装温度传感器、气体传感器及红外识别监测仪，在隧道洞口安装风速风向仪，通过风机控制系统实时得到风机运行参数，并通过线路连接到超级计算机实现数据传递功能；同时，车载GPS定位系统能够通过网络系统连接到超级计算机实现实时位置的监测；其次，建立1:1隧道流体空间模型，使用编程语言实现流体控制方程及湍流方程从而搭建计算机实验平台；将初始数据作为计算机模拟试验的初始值导入隧道流场中，建立随机变量法拟定方案板块、多项式拟合板块及多目标遗传算法板块；最后，搭建智能运行板块，使求解出来的最优方案可以控制风机工作状态，同时可以联系相关部门。

本发明中，实时监测隧道内人员车辆、流场、温度场、气体浓度等信息，通过代码编程实现对于隧道流场的分析并通过监测信息进行可行性验证，进一步利用随机向量在全局范围内定义若干种方案，通过多项式拟合求解关系矩阵，利用多目标遗传算法得到最优方案，最后指导该时刻下的风机运行状态及在紧急情况下预案的进行；在整个过程中，数据的传递主要通过隧道中已有的光缆进行传递，同时车辆及人员信息可以利用GPS定位系统、红外识别等仪器进行，实现了在不同情况的突发状况下，风机控制中心仍然可以快速响应最优运营通风方案。

本发明所述的隧道通风方案优化方法及系统，可有效缩短突发状况发生后，最优方案执行响应的时间，延长了从事故发生到开始救援的时间；通过随机向量法拟定方案，通过多目标遗传算法求解最优方案，最大程度上避免人为因素对于通风方案的主观影响，进而以适应各种不同突发状况；通过隧道光缆进行数据传递，通过超级计算机来控制风机系统，实现响应时间的快速性、数据传递的自动性，从而节省人力资源。

本发明中，利用计算机试验平台进行方案的全局快速寻优，能够准确得出通风机械装置参数变化值，这与传统的等级划分通风方案有着明显区别；本发明可以通过随机制定方案来应对隧道运营期间多样的异常突发状况，具有一种状况对应一种解决方案的特性，能够更好地适应突发异常状况；通过随机向量法在取值空间内全局选取若干初始拟定风机参数方案，有效避免了人为制定方案容易导致局部数据缺失而出现全局参数精度不足的情况，利用随机向量法拟定方案比人为制定更具有随机性和全面性；利用计算机试验平台进行隧道运营阶段的模拟，然后通过监测得到的数据进行试验结果的验证，从而建立了与实际过程一致的计算机试验，从而得到精准的关系矩阵来优化通风方案；利用多目标遗传算法进行快速寻优，可快速对多个区域的监测点数据制定最优方案，并通过光缆传递方案至风机控制系统进行风机参数修正工作。

上述实施例仅仅是能够实现本发明技术方案的实施方式之一，本发明所要求保护的范围并不仅仅受本实施例的限制，还包括在本发明所公开的技术范围内，任何熟悉本技术领域的技术人员所容易想到的变化、替换及其他实施方式。