张景钢，汉族，山东烟台人，教授，硕士生导师，应急管理大学（筹）安全工程专业负责人，山东科技大学兼职硕士生导师。国家注册安全工程师，一级安全评价师，河北省“三三三人才工程”第三层次人选，中国应急管理学会风险保险工委会委员及应急标准化专家，中国教师发展基金会校园安全专家，《煤炭经济研究》青年专家委员。广东省安全生产协会专家，山东省安全生产应急专家，河北省应急产业联盟专家，河北省安全文化专家，三河市青年创业导师。2014年获德国德累斯顿安全研究院的“安全管理培训师”培训结业证；获全国青年教师讲课比赛二等奖,优秀教师，优秀共产党员，优秀班主任称号。

主要从事矿井通防系统三维智能可视化及灾害防治、安全风险评估与管控、系统安全管理，应急管理等方向的教学科研和社会服务工作。

近年来参与国家重点研发计划1项、主持省部级及以上科研课题和企业委托项目30余项。研究成果获中国煤炭工业协会、中国安全生产协会科技进步二等奖2项，河北省煤炭工业协会等科研奖励三等奖2项；指导学生参加各类专业竞赛，省部级奖项4项。 

主要内容

针对鲸鱼群算法在求解非线性优化问题中存在的收敛速度慢、易出现局部最优等问题，提出一种融合混沌反向学习、Beta分布与非线性自适应惯性权重的多策略改进方法，通过增强算法的局部搜索与全局寻优能力，提高其收敛速度与求解精度，并将此算法应用于邢东煤矿的通风网络风量优化调节中，以求得各分支的最优风量值。

1.   矿井风量优化调节模型构建

1.1   矿井风量优化调节约束分析

1.1.1   矿井风流流动基本定律

1) 风量平衡定律

2) 风压平衡定律

3) 通风阻力定律

1.1.2   通风巷道风量与风压约束

1.1.3   主要通风机运行工况约束

1.2   矿井风量优化调节模型

2.    多策略融合的改进鲸鱼群算法

2.1   标准鲸鱼群算法

2.2   多种改进策略的鲸鱼群算法

2.2.1   基于混沌反向学习的鲸鱼种群初始化策略

2.2.2   基于Beta分布的收敛因子更新策略

2.2.3   基于非线性的自适应惯性权重策略

2.3   多策略融合改进鲸鱼群算法流程

图  1  改进鲸鱼群算法流程图

3.   改进鲸鱼群算法在矿井风量智能优化中的应用研究

3.1   通风网络概况

图  2  矿井通风网络图

表  1  通风系统部分分支通风参数

3.2   通风网络风量优化与分析

表  2  通风系统优化结果

图  3  功率适应度曲线

表  3  通风系统优化后部分分支风量

根据表 3所呈现的数据分析结果，将改进鲸鱼群算法、标准鲸鱼群算法及粒子群算法应用在该煤矿的通风网络风量智能优化调节，结果表明改进鲸鱼群算法在风量调节方面表现出更为显著的效果。进一步分析图 3所示数据，通风网络运行总功率分别下降至229.42、236.52、232.51 kW，相应地降低了13.43%、10.75%、12.26%。由此可知，多策略融合的改进鲸鱼群算法在通风网络风量调节中具有更佳的优化性能。

4.  结束语

1) 针对矿井通风网络风量优化调节问题，选取通风网络总功耗最低作为优化目标，结合通风网络风量分配基本定律、通风巷道风量风压，以及主要通风机运行工况构建矿井通风网络风量优化的非线性模型，并采用罚函数法将约束条件转换为含有参数的目标函数，进而把问题转换为非线性无约束问题进行求解，有效降低了对非定解、非线性规划问题的求解难度。

2) 提出了一种融合混沌反向学习、Beta分布及非线性自适应惯性权重的多策略改进算法，通过增强算法的局部搜索与全局寻优能力，提高了收敛速度与精度。

3) 将多策略改进鲸鱼群算法应用于冀中能源邢东煤矿的矿井通风网络风量智能优化调节中，得出改进后的鲸鱼群算法在满足矿井通风需求的前提下，既能使矿井通风网络的分支风量值达到最优，又能实现降低通风网络总功耗的目标，从而使通风网络总功耗下降13.43%。相较于标准鲸鱼群算法与粒子群算法，改进后的鲸鱼群算法在全局寻优和收敛精度方面表现更为卓越，同时在节能方面也取得了较为显著的应用效果。