張 強(qiáng)，孫紹安，張 坤，張 旭，郭 桐

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 阜新 123000; 2.山東科技大學(xué) 機(jī)械電子工程學(xué)院，山東 青島 266590)

在煤礦開采過程中，當(dāng)采煤機(jī)截割到巖層時，截割設(shè)備會受到嚴(yán)重磨損，導(dǎo)致其使用壽命降低，甚至可能導(dǎo)致山體環(huán)境被破壞和安全事故的發(fā)生。同時，截割過程中破碎的巖石混落到原煤中，降低了煤炭開采質(zhì)量，對后期的選煤及質(zhì)量評估造成影響。故此，精準(zhǔn)有效的煤巖界面識別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)煤礦自動化與智能化開采，推動煤炭工業(yè)走新型產(chǎn)業(yè)化道路的有效措施，其能有效降低人工成本及人工技術(shù)局限性，在提高煤炭開采作業(yè)的安全系數(shù)及降低設(shè)備維護(hù)費(fèi)用的同時，更大程度地提高煤炭開采率，實(shí)現(xiàn)了高產(chǎn)高效的目的。

近年來，許多專家學(xué)者在煤巖識別技術(shù)領(lǐng)域開展了一系列的科學(xué)研究。伍云霞等[1]采用字典學(xué)習(xí)方法結(jié)合分類算法對煤巖圖像進(jìn)行識別，采用此方法進(jìn)行識別獲得了較高的煤巖圖像特征信息識別率。田慧卿等[2]利用圖像識別技術(shù)對煤礦井下開采工作面的煤巖分布進(jìn)行自動識別，提出一種結(jié)合煤巖的灰度值與紋理差異來判斷煤巖分布情況的方法。張強(qiáng)等[3-4]采用高精度紅外熱像采集系統(tǒng)，針對截齒截割過程瞬間溫度值不同，經(jīng)過信息融合等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對煤巖界面的實(shí)時監(jiān)測與動態(tài)識別。以上研究大多是在被動激勵下利用紅外熱成像技術(shù)進(jìn)行分析的，但并未考慮到被動紅外技術(shù)容易受各種熱源和光源因素的干擾，且當(dāng)待檢測區(qū)域與環(huán)境溫度相差較小時，細(xì)小的溫差不易被檢測儀捕捉到，從而易引起檢測誤差等問題[5-11]。

針對上述問題，筆者采用主動激勵紅外熱像檢測技術(shù)檢測煤巖界面。該方法可以適應(yīng)更多的工況環(huán)境，排除因環(huán)境因素如光、熱源、電磁以及溫差等帶來的影響，放大不同材料溫度、比熱容等性質(zhì)差異，可以更好的適用于井下復(fù)雜環(huán)境的檢測，檢測結(jié)果更加精準(zhǔn)[12-13]。對快速推進(jìn)采煤工業(yè)的自動化和智能化程度具有重要的理論價值和工業(yè)價值。

1 紅外檢測技術(shù)基本原理

1.1 紅外熱成像原理

紅外熱成像原理[14]為當(dāng)物體吸收周圍環(huán)境的輻射后溫度高于絕對零度(0 K)時，會向外輻射紅外線，通過對物體輻射的紅外線強(qiáng)度進(jìn)行測量，從而間接實(shí)現(xiàn)對非接觸物體表面溫度進(jìn)行測量，得到其紅外熱成像圖像。

紅外熱像儀通過紅外探測器，將被測物體表面分解出的代表元素溫度的能量按照規(guī)律進(jìn)行排列，從而轉(zhuǎn)換為電信號，經(jīng)過對電信號進(jìn)行處理，將采集到的數(shù)據(jù)傳送到紅外設(shè)備顯示器上，呈現(xiàn)出被測物體表面溫度熱像圖[15]。這樣便可以通過測量物體發(fā)出的紅外輻射的強(qiáng)度，在不直接接觸物體的情況下計算出表面的溫度，其原理如圖1所示。

1.2 主動紅外熱成像檢測原理

主動成像技術(shù)是以熱傳導(dǎo)理論為基礎(chǔ)，隨著外界能量激勵進(jìn)行周期脈沖，根據(jù)待檢測材料的物理性質(zhì)和結(jié)構(gòu)分布等不同，呈現(xiàn)不同的表面溫度場變化[16]。

主動紅外熱成像是在被動紅外熱成像檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上，由外部能量輻射源對被測材料的表面或內(nèi)部進(jìn)行激勵，導(dǎo)致材料升溫，熱量進(jìn)行擴(kuò)散。由于存在結(jié)構(gòu)差異或缺陷，熱量的擴(kuò)散會產(chǎn)生相應(yīng)的變行加熱，隨著熱量進(jìn)行擴(kuò)散，會產(chǎn)生相應(yīng)的變化。檢測技術(shù)及組成如圖2所示，主要由圖像采集系統(tǒng)、激勵系統(tǒng)及圖像分析系統(tǒng)組成，激勵源位置由檢測材料的具體結(jié)構(gòu)而定。

圖2 主動紅外檢測技術(shù)示意

2 熱成像煤巖識別系統(tǒng)試驗臺構(gòu)建

2.1 識別系統(tǒng)實(shí)驗臺構(gòu)建

為探究煤巖界面溫度場分布情況，建立如圖3所示紅外熱成像煤巖識別實(shí)驗臺。

圖3 紅外熱成像煤巖識別實(shí)驗臺

實(shí)驗臺主要由檢測裝置實(shí)驗臺和分析控制系統(tǒng)兩部分構(gòu)成。其中激發(fā)裝置為飛利浦1 000 W聚光燈，通過光敏傳感器調(diào)整角度使其激勵平面匯聚在檢測平面上。紅外熱像儀采用德國英福泰克紅外傳感與測量技術(shù)公司研發(fā)的VarioCAM?hr靈敏型專家紅外熱成像系統(tǒng)，光譜為7.5～14.0 μm，熱靈敏度可達(dá)0.04 ℃，紅外圖像分析度最高可達(dá)1 280×960像素，可見光圖像與紅外熱圖像可自動融合顯示。同時測量精度為±1.5 ℃(0～100 ℃)或±2%(<0和>100 ℃)，工作溫度為-40～80 ℃。紅外熱像儀可外接直連到IRBIS分析計算機(jī)的端口，其中光源激發(fā)裝置可以通過連接USB接口或RS232端口使用計算機(jī)操作?？刂颇K可以使外部激發(fā)源與TTL信號同步。IRBIS分析計算機(jī)可以控制斷路器選擇光源激勵頻率等，能夠勝任多種脈沖變頻任務(wù)。

2.2 煤、巖檢測試件的制備

為了驗證紅外熱像技術(shù)對煤巖界面的識別作用的可靠性及可重復(fù)性，采用相似材料澆筑不同物質(zhì)組成的煤巖試件。試件所采用的材料取自真實(shí)煤礦井下的煤粉和碎巖，加入沙子、水泥、黏合劑等混合澆筑，最后放入700 mm×500 mm×200 mm模具進(jìn)行定型和自然干燥處理?；诿旱V井下煤巖分布的不同情況，同時也為了區(qū)分煤和巖的紅外溫度場信息異同，分別選用單一材料純煤、純巖各自進(jìn)行澆筑，自然干燥后形成如圖4(a),(b)所示的試件1號全煤試件和2號全巖試件。再選用煤、巖混合材料進(jìn)行澆筑，自然干燥后形成如圖4(c)所示3號煤巖混合試件。

圖4 煤巖試件

3 煤、巖試件表面溫度場特性

3.1 煤、巖試件被動紅外下溫度場特性

分別對1號全煤試件，2號全巖試件及3號煤巖混合試件進(jìn)行無主動激勵的傳統(tǒng)被動紅外檢測，得到具體監(jiān)測紅外畫面如圖5所示。同時，對3塊試件的紅外檢測圖像選取編號為R1的矩形區(qū)域進(jìn)行整體溫度監(jiān)測，共取300×290=87 000個像素點(diǎn)，得到3個試件的紅外檢測區(qū)域溫度變化見表1。對圖5和表1進(jìn)行分析，結(jié)果顯示:1號和2號試件檢測區(qū)域內(nèi)紅外圖像溫度分布一致，幾乎無溫度差;3號試件紅外檢測區(qū)域溫度有微弱差異，但整體檢測區(qū)域內(nèi)的溫差不超過2 ℃，區(qū)域內(nèi)溫度場信息無明顯特異性，不能直觀反應(yīng)煤巖分布情況，無法實(shí)時高效的判別煤巖界面分布。

圖5 煤、巖試件被動紅外監(jiān)測圖像

表1 煤、巖試件被動紅外檢測區(qū)域內(nèi)溫度場信息

3.2 煤、巖試件主動激勵下溫度場特性

為探究煤、巖試件檢測區(qū)域R1內(nèi)的溫度場信息差異，同樣選用1號全煤試件，2號全巖試件及3號煤巖混合試件進(jìn)行主動激勵紅外檢測，主要對比不同材料試件在主動激勵作用下的溫度場信息。實(shí)驗使用單光源激勵，利用數(shù)字式靈敏光度計連接計算機(jī)控制激勵強(qiáng)度，保持紅外熱像儀檢測距離和高度不變，調(diào)整激勵光源位置及角度，最終經(jīng)多次測量確定被檢測試件表面光照激勵強(qiáng)度平均值為9 kLux。對3種試件分別進(jìn)行單脈沖激勵20 min，測得3種試件的主動激勵下檢測區(qū)域內(nèi)溫度場信息見表2，紅外圖像如圖6所示。

表2 煤、巖試件檢測區(qū)域內(nèi)溫度場信息

通過表2中的信息可以看出，1號和2號試件在相同激勵強(qiáng)度下進(jìn)行相同時間激勵的過程中，全煤試件檢測區(qū)域內(nèi)溫升較快，從標(biāo)準(zhǔn)方差可以看出，兩種試件檢測區(qū)域內(nèi)監(jiān)測點(diǎn)溫度波動情況接近一致，波動范圍較小;同等條件下，3號煤巖混合試件檢測區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測點(diǎn)溫度波動較劇烈，波動范圍較大。因此，實(shí)際煤礦井下紅外檢測采集數(shù)據(jù)時，當(dāng)發(fā)現(xiàn)圖像顯示檢測區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測點(diǎn)溫度波動較大時，便可判定檢測區(qū)域煤壁內(nèi)有煤巖混合的情況出現(xiàn)。

圖6 煤、巖試件主動激勵紅外檢測圖像

3.3 煤巖混合試件主動激勵下溫度場特性分析

為進(jìn)一步提升煤巖識別的精度，分析煤與巖的溫度場信息差異。對3號煤巖混合試件的紅外監(jiān)測圖像選取R1區(qū)域進(jìn)行整體監(jiān)測，同時選取5點(diǎn)監(jiān)測，分別對應(yīng)點(diǎn)P1～P5，均勻分布3號試件的檢測平面，進(jìn)行實(shí)時檢測記錄。其中P1和P2監(jiān)測點(diǎn)位于煤區(qū)域、P3監(jiān)測點(diǎn)位于煤巖分界面的中心位置、P4和P5監(jiān)測點(diǎn)位于巖區(qū)域。監(jiān)測點(diǎn)布置如圖7所示。

對3號煤巖混合試件，采用相同的激勵強(qiáng)度9 kLux，進(jìn)行60 min單光源激勵。主動激勵過程中每10 min提取一次檢測區(qū)域內(nèi)的紅外圖像，提取到的如圖8所示的3號試件主動激勵下不同時刻紅外圖。同時，在檢測區(qū)域R1內(nèi)，統(tǒng)計3號試件主動激勵下不同時刻溫度場信息見表3。針對選取的5個監(jiān)測點(diǎn)P1～P5，在不同激勵時刻下提取到的的溫升變化曲線如圖9所示。

圖7 煤巖混合試件初始紅外云圖

表3 3號試件主動激勵下不同時刻溫度場信息

圖9 檢測區(qū)域及監(jiān)測點(diǎn)升溫圖像

由圖8可以看出，隨著激勵時間的增加，試件的溫度場色域有明顯變化，但煤和巖部分有明顯溫度場差異。試件表面煤、巖部分的色域顏色均加深，但上側(cè)煤部分的色域深度一直高于下側(cè)巖石部分。由表3中的數(shù)據(jù)可以看出，隨著激勵時間增長，檢測區(qū)域R1內(nèi)平均溫度值呈升溫率減小的升溫趨勢，溫差除個別點(diǎn)外整體呈增大趨勢，標(biāo)準(zhǔn)方差呈明顯增大趨勢，反應(yīng)了檢測區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)溫度離散程度越來越大。

同時由圖8和表3綜合分析可以得出，當(dāng)激勵時間達(dá)到10 min時，檢測區(qū)域R1內(nèi)的溫差已超過10 ℃，標(biāo)準(zhǔn)方差已超過2，此時試件中煤與巖部分的紅外圖像已經(jīng)有了明顯的顏色差異，此時便可以進(jìn)行煤巖識別。但考慮到真實(shí)截割環(huán)境中可能存在的煤、巖交叉分布不均勻的情況，為了提升識別精度，應(yīng)在主動激勵30 min后再開始進(jìn)行煤巖識別工作。因為主動激勵30 min后煤巖試件檢測區(qū)域R1內(nèi)的溫差及標(biāo)準(zhǔn)方差都相對穩(wěn)定且達(dá)到一個較高的數(shù)值，此時進(jìn)行煤巖識別最為恰當(dāng)。

由圖9分析可得，各監(jiān)測點(diǎn)溫度及檢測區(qū)域內(nèi)平均溫度都隨著激勵時間增加而增長，但增長速率卻截然不同。P1,P2點(diǎn)處于煤一側(cè)，溫度一直高于R1內(nèi)的平均溫度。初始激勵時，煤區(qū)域溫升速率均高于R1區(qū)域內(nèi)溫度平均值。P4及P5點(diǎn)均處于巖的一側(cè)，溫度一直低于R1內(nèi)的平均溫度。初始激勵時，溫升速率均低于R1區(qū)域內(nèi)平均值。P3點(diǎn)位于煤巖分界處，且位于整個煤巖試件的中心，其溫度變化與溫升速率變化均與R1內(nèi)的平均值變化曲線相接近。在激勵一段時間后，溫度場趨于穩(wěn)定時，監(jiān)測點(diǎn)P1～P5的溫升速率與區(qū)域內(nèi)平均值溫升速率接近一致。

4 煤巖混合判定與煤巖界面識別

4.1 煤巖混合判定

通過對檢測區(qū)域所有像素點(diǎn)溫度場信息融合進(jìn)行梯度處理，可以看出單一的煤或巖試件上雖然存在溫度波動，但整體在相同溫度梯度范圍內(nèi)，峰差較小。煤巖混合試件溫度梯度差值較大，并存在一個逐級增大的坡度差值，峰值高度增大的方向向著煤中心方向延伸，反向向著巖石方向延伸。通過溫度梯度峰值的大小便可以簡單判斷檢測區(qū)域是否為煤巖混合區(qū)域。同樣也可以根據(jù)峰差值來預(yù)測煤巖分布方向。溫度梯度的峰差差值，反應(yīng)了煤與巖在激勵下溫度場差異程度，峰差越大，煤巖混合比例越大，兩處峰值基本代表完全的煤、巖區(qū)域，峰差間的坡度區(qū)間代表煤巖混合材料區(qū)域。

將所有檢測區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)溫度值信息進(jìn)行提取分析，將檢測區(qū)域內(nèi)初始激勵時，區(qū)域內(nèi)極值溫差及標(biāo)準(zhǔn)方差同時升高，并根據(jù)上文實(shí)驗數(shù)據(jù)設(shè)定確定當(dāng)檢測區(qū)域溫差大于10 ℃，區(qū)域內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)方差大于2時，即可判定檢測區(qū)域內(nèi)存在煤巖混合區(qū)域。否則判定為單一煤或巖區(qū)域。

為了使檢測結(jié)果能直觀反映出檢測區(qū)域的煤巖分布情況，運(yùn)用檢測區(qū)域溫度場信息建立溫度梯度模型。采用IRBIS 3數(shù)據(jù)處理單元，提取檢測區(qū)域計算后所有像素點(diǎn)的溫度場信息以及降溫變化曲線，如圖10所示，不同試件在激勵強(qiáng)度9 kLux、激勵時間30 min后溫度場趨于穩(wěn)定時，以Z軸為溫度標(biāo)定點(diǎn)的溫度梯度模型示意。

圖10 不同試件溫度場趨于穩(wěn)定后溫度梯度模型

4.2 煤巖界面識別

在判定檢測區(qū)域內(nèi)存在煤巖混合情況后，將溫度監(jiān)測過程中所有像素點(diǎn)溫變情況及溫度場信息進(jìn)行處理建立溫度梯度模型，通過梯度模型確定區(qū)域內(nèi)煤巖分布情況及分布趨勢。列舉3號煤巖混合試件在9 kLux激勵強(qiáng)度下激勵10 min時建立的溫度場梯度模型并通過IRBIS3紅外分析軟對梯度模型進(jìn)行等溫線劃分，劃分等溫線時取R1區(qū)域內(nèi)平均溫度值T℃為基準(zhǔn)，以(T+2)℃作為高溫區(qū)域邊緣等溫線，以(T-2)℃作為低溫區(qū)域邊緣等溫線。如圖11所示將梯度模型的高溫區(qū)域邊緣等溫線及低溫區(qū)域邊緣等溫線標(biāo)出，圖12為其梯度模型俯視圖，即煤巖分布模擬還原圖像，可以通過兩條區(qū)域邊緣等溫線來確定煤分布區(qū)域、巖分布區(qū)域及煤巖混合區(qū)域。如圖13列舉了3號試件煤巖分布模擬還原圖像與可見光圖像對比示意，研究結(jié)果與煤巖分布真實(shí)情況基本一致。

圖11 3號試件溫度梯度模型等溫線標(biāo)定

圖12 3號試件煤巖分布模擬還原圖像

圖13 3號試件煤巖分布模擬還原圖像與真實(shí)分布情況對比示意

5 結(jié) 論

(1)煤、巖兩種物質(zhì)在相同的激勵下的溫度場特性有明顯差異。當(dāng)檢測區(qū)域內(nèi)為純煤或純巖時，溫差范圍和標(biāo)準(zhǔn)方差值較小;當(dāng)檢測區(qū)域內(nèi)存在煤巖混合時，溫差范圍和標(biāo)準(zhǔn)方差會明顯增大?？梢砸源俗鳛槊簬r混合的一種預(yù)測識別依據(jù)。

(2)對煤巖試件進(jìn)行主動紅外激勵實(shí)驗時，前30 min內(nèi)檢測區(qū)域內(nèi)的溫升速率變化明顯;30 min后溫升速率相對緩慢。同時考慮到主動激勵時間越長，檢測區(qū)域的溫差范圍和標(biāo)準(zhǔn)方差越大，越有利于煤巖識別。故此，建議在主動激勵30 min時，提取紅外熱像圖較為合理。

(3)通過提取檢測區(qū)域內(nèi)的溫度場信息，建立溫度梯度模型，能夠直觀地觀察到檢測區(qū)域內(nèi)的煤巖分布大致情況和煤巖過渡區(qū)域的大致范圍。其中煤區(qū)域為模型中峰值較大、顏色較深的區(qū)域;巖區(qū)域為模型中峰值較小、顏色較淺的區(qū)域;模型中高低峰值過渡區(qū)域和顏色深淺過渡區(qū)域即為煤巖混合過渡區(qū)域。

(4)通過對溫度場梯度模型進(jìn)行等溫線劃分、煤巖分布劃分處理以及建立煤巖分布模擬還原圖像后，便能夠得到準(zhǔn)確的煤、巖分布位置和煤巖混合過渡區(qū)域的準(zhǔn)確范圍。便于實(shí)現(xiàn)智能化采煤。