王 越，白向飛，曲思建

(1.煤炭科學(xué)技術(shù)研究院有限公司 煤化工分院，北京 100013;2. 煤炭資源高效開采與潔凈利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100013)

0 引 言

人員煤巖顯微組分鑒定是1項(xiàng)專業(yè)性很強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)，不僅要求實(shí)驗(yàn)人員依據(jù)煤巖學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)準(zhǔn)確識(shí)別各種顯微組分且需要熟練使用偏光顯微鏡。目前，以人眼識(shí)別和手工測(cè)試相結(jié)合的測(cè)試方法存在煤巖組分識(shí)別主觀性強(qiáng)、測(cè)試過(guò)程中某些疑難組分常阻滯測(cè)試進(jìn)度、不同操作人員測(cè)試結(jié)果可比性相對(duì)較差、測(cè)試流程只能單向進(jìn)行且測(cè)試過(guò)程不可追溯、測(cè)試準(zhǔn)確性只能通過(guò)重復(fù)測(cè)試評(píng)價(jià)等問(wèn)題[1-2]，因而未來(lái)煤巖工作需減少煤巖組分識(shí)別的主觀性以實(shí)現(xiàn)煤巖組分快速、準(zhǔn)確測(cè)定及降低操作者的勞動(dòng)強(qiáng)度。

近年來(lái)，隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，基于圖像分析法的煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅速。王越等[3]對(duì)煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀及關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行綜述分析。英國(guó)諾丁漢大學(xué)的Lester 等[4-5]利用圖像分析技術(shù)測(cè)定煤巖組分含量，已獲得較為滿意的結(jié)果。澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)院的O’Brien等[6-7]依靠圖像分析技術(shù)獲取煤巖圖像的灰度值，利用灰度值-反射率之間的關(guān)系繪制全組分反射率圖(FMR)，依據(jù)拐點(diǎn)切割劃分得到煤巖組分含量并得到鏡質(zhì)體反射率。寶鋼集團(tuán)胡德生等[8-9]利用圖像的灰度和顯微相機(jī)的曝光時(shí)間計(jì)算反射率值，并采用閾值法和主分量分析法分割得到鏡質(zhì)體反射率和煤巖組分含量；該方法基于統(tǒng)計(jì)分析的方法，并未深入辨析煤巖組分形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)差異。王培珍等[10-11]針對(duì)各種惰質(zhì)組分的特點(diǎn)，利用Daubechies小波對(duì)其顯微圖像進(jìn)行分解，提取基于小波系數(shù)的紋理特征量，采用支持向量機(jī)構(gòu)建分類器組，并基于圓形LBP均勻模式對(duì)鏡質(zhì)組的紋理特征進(jìn)行分析[12]；針對(duì)殼質(zhì)組中滲出瀝青質(zhì)體的銳角角點(diǎn)，利用SUSAN算法提取其輪廓特征[13]。丁華[14-15]研究不同變質(zhì)程度煤中鏡質(zhì)組、惰質(zhì)組、殼質(zhì)組以及粘土礦物、方解石、黃鐵礦等典型礦物的形態(tài)、結(jié)構(gòu)參數(shù)及反射率分布特征。

以下對(duì)煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別的方法學(xué)進(jìn)行探討，提出煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別模式，并對(duì)顯微組分識(shí)別效果進(jìn)行分析，最后提出煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展方向及制約因素，以期對(duì)煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)發(fā)展提供技術(shù)支撐。

1 煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別的方法學(xué)

煤巖顯微組分鑒定以油浸反射光下的特征為主、透射光和熒光特征為輔[16]。煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別主要依據(jù)顯微組分在油浸反射光下的特征。顯微組分在油浸反射光下的特征可分為反射率指標(biāo)和形態(tài)結(jié)構(gòu)指標(biāo)兩類，其中反射率指標(biāo)包括反射色和反射力(率)，形態(tài)結(jié)構(gòu)指標(biāo)包括突起、大小、形狀、細(xì)胞結(jié)構(gòu)等。煤巖顯微組分的主要鑒別特征詳見表1。

表1 煤巖顯微組分的主要鑒別特征(油浸反射光下)Table 1 Main identification features of coal macerals (reflected light,oil immersion)

1.1 描述性語(yǔ)言的數(shù)學(xué)表達(dá)

目前煤巖組分的主要鑒別特征均為描述性語(yǔ)言，如:深灰—淺灰—灰白—白—亮白—淡黃白色—亮黃白；(無(wú))突起—低突起—中突起—中高突起—高突起；線條狀、條帶狀、透鏡狀、團(tuán)塊狀、斑點(diǎn)狀、粒狀、蜂窩狀、網(wǎng)狀、渾圓狀、(略帶)棱角狀不規(guī)則狀、裂紋、氣孔；(近)圓形、橢圓形、紡錘形；細(xì)胞保存程度(規(guī)則排列、胞腔中孔、填充、膨脹、微膨脹)等。

煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別旨在將描述性語(yǔ)言變?yōu)閿?shù)學(xué)語(yǔ)言，具體過(guò)程體現(xiàn)在先將描述性語(yǔ)言抽象化，再對(duì)抽象語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)學(xué)表達(dá)，即煤巖顯微組分分類為描述性語(yǔ)言抽象化—邏輯表達(dá)—定量化過(guò)程。

1.2 反射率信息的利用

在固定光強(qiáng)、曝光時(shí)間等特定的實(shí)驗(yàn)條件下采集圖像，在灰度圖像中反射色和反射力高度統(tǒng)一。依據(jù)測(cè)試過(guò)程中所有圖像累積灰度分布曲線得到反射率分布曲線，由此可初步區(qū)分鏡質(zhì)組和惰質(zhì)組。

1.3 關(guān)鍵形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的抽象描述

為了區(qū)分顯微組分，識(shí)別參數(shù)不宜過(guò)少；而為保證整個(gè)系統(tǒng)識(shí)別的流場(chǎng)性，識(shí)別參數(shù)也不宜過(guò)多。煤巖顯微組分關(guān)鍵形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)的抽象描述如下:

(1)均勻。均勻與突起相對(duì)，是圖像分割(灰度直方圖閥值)過(guò)程和邊緣檢測(cè)共同劃定的聯(lián)通區(qū)域，即基質(zhì)(matrix)。

(2)突起。具有極值點(diǎn)(極大值)和邊緣斜率的聯(lián)通集合；高突起、中突起、低突起以邊緣斜率的大小區(qū)分。突起表征顯微組分灰度的空間變化率，可以用灰度等值線中的灰度梯度表示。

(3)球形度。以等效直徑(長(zhǎng)軸、短軸之比)表示。

(4)細(xì)胞結(jié)構(gòu)。主要考慮胞壁、胞腔和細(xì)胞排列的差別，目前尚無(wú)可量化的表征方法，此可能是自動(dòng)識(shí)別的主要誤差來(lái)源。

2 煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別模式

煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵是利用反射率和形態(tài)學(xué)參數(shù)兩方面信息。顯微組分自動(dòng)識(shí)別分為三大模塊:反射率判別模塊、分配模塊和組分識(shí)別模塊。

2.1 以反射率與突起二元參數(shù)表示的識(shí)別方案

以反射率和突起二元參數(shù)可將圖像中的信息分為四類:低反射率均勻區(qū)域、高反射率均勻區(qū)域、低反射率突起區(qū)域和高反射率突起區(qū)域，反射率與突起的二維關(guān)系如圖1所示。

圖1 反射率與突起的二維關(guān)系Fig.1 Relationship of reflectance and relief in two dimension

低反射率均勻區(qū)域一般可認(rèn)為是鏡質(zhì)組，高反射率突起區(qū)域一般可認(rèn)為是惰質(zhì)組。低反射率突起區(qū)域和高反射率均勻區(qū)域則需要進(jìn)行人工判別。

2.2 基于反射率信息的初步劃分

將采集的煤巖圖像為基底并繪制灰度累積分布曲線，對(duì)直方圖進(jìn)行正態(tài)分布擬合，如圖2所示。煤中高反射率的礦物(如黃鐵礦、方解石)會(huì)使灰度累積分布曲線在高灰度區(qū)出現(xiàn)拐點(diǎn)，為凸函數(shù)；低反射率的黏合膠、殼質(zhì)組、礦物質(zhì)以及制樣缺陷等分布在灰度較低的位置。

圖2 灰度累積分布曲線示意圖Fig.2 Schematic diagram of cumulative distribution curve of gray value

對(duì)灰度累積分布曲線的處理如圖3所示，其中圖中的藍(lán)色部分為對(duì)灰度累積分布曲線剔除高反射率的礦物及低反射率的黏合膠等。剔除方法為對(duì)擬合的正態(tài)分布曲線求一階偏導(dǎo)數(shù)，并確定拐點(diǎn)坐標(biāo)；依據(jù)相同的方法得到灰度累積分布曲線中鏡質(zhì)組和惰質(zhì)組的灰度分布范圍，作為鏡質(zhì)組和惰質(zhì)組劃分的參考值。

圖3 灰度累積分布曲線的處理Fig.3 Processing of cumulative distribution curve of gray value

若灰度累積分布曲線中的拐點(diǎn)數(shù)不多于4個(gè)，按照單煤判別模式進(jìn)行識(shí)別，而拐點(diǎn)數(shù)多于4個(gè)則按照混煤判別模式進(jìn)行識(shí)別。① 單煤判別模式。對(duì)每幅圖像分別建立灰度曲線，依照灰度曲線中的峰個(gè)數(shù)(全部圖像切割低反射率和超高反射率組分后)，劃分為單峰圖像、雙峰圖像、復(fù)雜多峰圖像以及無(wú)峰圖像。② 混煤判別模式?；烀号袆e模式依據(jù)灰度值和形態(tài)參數(shù)進(jìn)行判別，煤巖顯微圖像識(shí)別流程如圖4所示。

圖4 煤巖顯微圖像識(shí)別流程Fig.4 Identification process of petrographic images

2.3 煤巖顯微組分識(shí)別模塊

煤巖顯微組分識(shí)別模塊選取反射率、形態(tài)學(xué)參數(shù)(突起、細(xì)胞結(jié)構(gòu))和幾何特征3個(gè)分離參數(shù)。煤中的礦物質(zhì)在反射率和形貌方面與煤中的有機(jī)顯微組分有所重疊，但油浸反射光并不是鑒定礦物質(zhì)的最佳條件。此外，煤中的礦物質(zhì)可以通過(guò)測(cè)定灰分和灰成分確定，因而煤巖組分分離方案不考慮煤中的礦物，即測(cè)試結(jié)果為去礦物基顯微組分含量。煤巖組分自動(dòng)分離的邏輯樹、煤巖圖像預(yù)分離方案分別如圖5、圖6所示。

圖5 煤巖組分自動(dòng)分離的邏輯樹Fig.5 Diagram of automatic identification of coal macerals

圖6 煤巖圖像預(yù)分離方案Fig.6 Pre-separation scheme of petrographic images

根據(jù)顯微組分組反射率的差異及初步的形態(tài)學(xué)參數(shù)，初步實(shí)現(xiàn)煤巖顯微組分組的自動(dòng)識(shí)別和鑒定。惰質(zhì)組、鏡質(zhì)組識(shí)別流程分別如圖7、圖8所示。

圖7 惰質(zhì)組識(shí)別流程Fig.7 Flow chart of inertinite identification

圖8 鏡質(zhì)組識(shí)別流程Fig.8 Flow chart of vitrinite identification

2.4 煤巖顯微組分識(shí)別存在的問(wèn)題

(1)對(duì)試樣制備的要求。煤巖顯微組分上的劃痕、麻點(diǎn)等制樣缺陷對(duì)自動(dòng)識(shí)別造成較大的干擾，因而煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)對(duì)樣品制備提出了更高的要求。

(2)圖像采集過(guò)程的要求。煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)對(duì)采集圖像的清晰度提出了更高的要求。采集圖像邊緣不清晰會(huì)造成煤巖顯微組分邊界識(shí)別不準(zhǔn)確，對(duì)測(cè)試結(jié)果造成較大的影響。因而應(yīng)積極探索適宜的操作條件。

(3)細(xì)胞結(jié)構(gòu)的劃分與歸類。顯微組分的細(xì)胞結(jié)構(gòu)是重要的鑒定特征，但是胞腔大小、形狀各異，填充物多樣，閉合、非閉合特征多樣，如何定量提取結(jié)構(gòu)特征參數(shù)是亟需解決的技術(shù)難題之一。

此外，還存在煤中殼質(zhì)組識(shí)別困難、煤中礦物質(zhì)對(duì)有機(jī)顯微組分識(shí)別造成干擾、高變質(zhì)煤組分各向異性對(duì)識(shí)別帶來(lái)的影響等問(wèn)題[17]。

3 結(jié) 語(yǔ)

對(duì)煤巖顯微組分鑒定的主要依據(jù)及方法學(xué)、關(guān)鍵形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的抽象表達(dá)進(jìn)行深入分析，結(jié)合油浸反射光下煤巖顯微組分的反射率信息和煤巖顯微組分的形態(tài)學(xué)參數(shù)，提出反射率信息的利用方法并對(duì)均勻、突起、球形度、細(xì)胞結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵形態(tài)參數(shù)進(jìn)行抽象描述，建立煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別模式，即通過(guò)逐步分解的方法建立了1套識(shí)別流程并對(duì)煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別發(fā)展方向和存在的問(wèn)題進(jìn)行分析，歸納煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的制約因素及發(fā)展方向，以期其研究成果可對(duì)煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)發(fā)展提供有力的技術(shù)支撐。

結(jié)果表明，以反射率和形態(tài)參數(shù)為主要參數(shù)的顯微組分分類方法具有可行性，通過(guò)逐步分解分別建立單煤和混煤中顯微組分的識(shí)別模式，組分識(shí)別的精度較高，制樣缺陷、圖像清晰度及細(xì)胞結(jié)構(gòu)的劃分對(duì)顯微組分識(shí)別造成較大干擾。基于反射率及形態(tài)學(xué)參數(shù)建立煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別的方法學(xué)和識(shí)別模式，可降低煤巖顯微組分識(shí)別的主觀性并為實(shí)現(xiàn)煤巖顯微組分快速與準(zhǔn)確測(cè)定提供技術(shù)支撐，有效促進(jìn)煤巖顯微組分自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。

今后需解決制樣缺陷、圖像清晰度及細(xì)胞結(jié)構(gòu)的劃分對(duì)顯微組分識(shí)別造成的影響，形成顯微尺度特征集成化解決方案，包含鏡質(zhì)體反射率與顯微組分聯(lián)合測(cè)試、煉焦混煤比例分析、粒度分布特征、孔隙與裂隙及煤體損傷特征、異常煤質(zhì)診斷等。