这篇论文主要探讨了人工智能在机器学习领域中的应用，具体聚焦于隧道内自燃风的计算方法以及节能通风技术的研究。论文的创新点在于对自然风压影响因素的新理解、自然风计算公式的建立、特长深埋隧道的节能设计模式以及实证应用。
作者提出了自然风压的影响因素主要由三部分构成：洞外环境因素（如隧道洞口间的超静压差）、洞口环境因素（如风墙式压差）以及洞内环境因素（如热位差）。这一新的理解为隧道通风设计提供了更全面的考虑基础。
论文建立了基于超静压差、风墙式压差和热位差的隧道内自然风计算公式，并针对隧道有无斜（竖）井的情况提出了相应的计算方法。这为准确预测和利用自然风能提供了理论支持。
再次，作者首次构建了特长深埋隧道分段纵向式通风条件下有效利用自然通风的节能设计模式。通过设置节能风道和风阀控制，适应不同区段的自然风变化，实现了通风系统的节能运行。
论文还详细介绍了研究成果在实际工程中的应用，以10公里长的大相岭泥巴山特长高速公路隧道为例，通过建立气象监测站收集长期数据，确定隧道各段的自然风速，提出了具体的节能通风控制策略。研究发现，隧道内的自然风主要从泸沽往雅安方向，而竖井内的自然风则有明确的送风方向。
论文开发了一种特长深埋隧道分段纵向式通风条件下利用自然通风的节能设计模式，通过设置节能风道和风阀控制，能够根据自然风的大小和方向变化，灵活调整通风策略，实现节能效果。
这篇论文深入研究了人工智能和机器学习在隧道通风系统优化中的应用，不仅提出了新的理论模型，还提供了实用的技术方案，对隧道工程的节能减排具有重要意义。
