矿井通风系统持续向井下输送新鲜空气,负责保障煤矿生产安全和矿工人身安全,其地位举足轻重。针对通风系统用风需求多变及通风能耗突出的问题,本文基于烟花算法(FWA)进行矿井通风网络风量优化研究,寻求一种既满足通风安全需求,又能实现按需分风、节能降耗的控风方案,从而保障煤矿开采工作安全、节能、高效地进行。首先,以通风网络总功耗最低为优化目标,以通风基本定律为建模基础,在满足矿井用风需求及风机合理工况点等约束条件下,采用外点罚函数法对非线性约束问题进行转化,建立通风网络非线性无约束优化模型。在此模型基础上,基于FWA的矿井通风网络风量优化方法与传统遗传算法、粒子群算法进行对照实验分析,验证FWA在求解通风网络复杂非线性优化问题中的可行性和优越性。进一步地,针对FWA易早熟、易陷入局部最优解的问题,进行算法改进研究,提出一种反向增强型烟花算法(OBEFWA)。算法采用均匀反向初始化策略,将均匀分布的随机种群和反向种群共同竞争,选择最优初始种群作为后续搜索的起始点;然后精细化调控爆炸半径,使不同世代种群的爆炸半径呈非线性递减,同世代种群的爆炸半径自适应调节,并设定最小动态阈值以减少搜索资源的浪费;最后采用精英反向选择策略,加强对精英烟花邻域的搜索,提高算法的全局勘测能力。通过与FWA、增强烟花算法(EFWA)、多种群自适应粒子群算法(MA-PSO)进行对比实验,证明了基于OBEFWA的矿井通风网络风量优化方法具有更好的寻优能力和收敛精度。最后,为实现智能优化算法与传统工业控制的有机融合,设计构建了矿山智能通风实验系统,并将OBEFWA应用于实际系统的通风网络风量优化中,优化实施后的通风总功耗下降14.54k W,节能效果高达20.46%。另外,基于可调分支对通风网络优化的影响度研究,通过逐步减少可调分支数,采用OBEFWA进行通风风量优化控制,验证了算法在有限可调分支下实现通风系统按需分风、节能降耗为目标的有效性,可以为智慧矿山智能通风系统的建设提供经济、可靠的应用技术保障。