基于太赫兹光谱技术的煤岩识别方法

煤岩识别是无人化开采中的重大问题,为了研究基于太赫兹谱的煤岩识别方法,首先应用太赫兹时域光谱技术对不同矿井采集来的煤岩样本进行了实验,得到了煤岩样本的太赫兹谱。然后计算出煤岩样本的折射率谱和吸收谱,并分别将其作为训练集和测试集。研究不同支持向量机参数对建模以及煤岩分类结果的影响。结果表明,通过合理的寻优方式,并利用煤岩的吸收特性和折射特性等样本的固有属性,可以建立稳定的THz-SVM的煤岩识别模型,从而可以快速稳定地区分出煤岩介质,这也意味着可以通过该方法来描述采煤机的截割状态(割煤/割岩),从而为采煤机自动调高提供依据。     

综放工作面煤岩近红外光谱特征与机理

为研究综放工作面不同赋存位置的煤与岩石近红外光谱曲线特征和吸收机理,从同煤集团塔山矿综放工作面采集煤与岩石钻芯,按赋存位置的差异将煤与岩石钻芯依次分为:3～5号煤层夹矸、2号煤层夹矸、直接顶岩、基本顶岩、3～5号煤层所含煤,2号煤层所含煤,共计六大类、27种煤与岩石试样。在实验室利用AVANTES近红外光谱仪分别获取27种煤与岩石试样在长波近红外波段(1 100～2 500 nm)的反射光谱曲线。通过X射线衍射、X射线荧光、工业分析等实验手段分别测定煤与岩石试样的矿物成分、元素含量、工业成分含量。同时为研究煤与岩石光谱曲线特征差异的普适性,依次采集山西、山东、宁夏、内蒙古等矿区的22种煤与岩石试样,并分别获取其在长波近红外波段(1 100～2 500 nm)的反射光谱曲线。通过对塔山矿综放工作面煤与岩石试样的光谱特征和吸收机理以及不同矿区煤与岩石试样的光谱特征研究表明:①煤层夹矸与顶板岩相比,煤层夹矸的吸收特征和曲线斜率绝对值偏小,主要是因为煤层夹矸中相对较多的不透明炭质物质遮蔽了无机离子在其特征波长处的吸收特征。虽然煤中基质(主要是C,H,O元素组成的有机物)是其矿物的5.3倍,但是有机基团在近红外波段没有明显的吸收特征,且大量不透明炭质物质遮蔽了无机离子在近红外波段的吸收特征,使得煤的光谱曲线较为平滑且呈上升趋势。②煤与岩石光谱曲线的差异特征可用吸收谷深度之和、斜率和凹凸度来描述。     

铁矿粉铁含量的高光谱分析和定量反演研究

高光谱检测铁矿粉铁含量是一种新技术,具有无损、高效的检测优势。为了研究高光谱识别技术对铁矿选矿粉铁含量测定的精确度,选取了铁矿选矿粉作为测试样本,采集了不同铁含量铁矿选矿粉的高光谱曲线,经过平滑去噪和光谱特征提取后,开展铁含量光谱拟合实验和铁含量的反演研究。研究结果表明:选矿粉铁含量与高光谱曲线高度相关性波段为Fe的强吸收位置517~520 nm和873~888 nm;在吸收位置520 nm左右,进行了基于最小二乘的选矿粉铁含量的建模反演,反演实验结果的拟合度为0.9885,相对误差为7.26%,说明利用高光谱技术进行铁矿粉铁含量检测准确度较高,为高光谱检测铁含量的实际应用提供了理论基础。      

基于连续小波变换的地下储存CO2泄漏高光谱遥感监测

为尝试应用高光谱遥感监测地表植被变化而间接探测CO2轻微泄漏信息。试验于2008年5-9月在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区完成(52.8°N,1.2°W),以多年生黑麦草（cv Long Ley）为研究对象,测量了6次黑麦草冠层光谱,利用连续小波变换对其冠层光谱进行处理分析,寻找对CO2泄漏胁迫较为敏感的波段,从而实现CO2泄漏信息的识别。研究结果表明：随着CO2胁迫程度增大,黑麦草冠层光谱小波系数在680~760 nm范围内逐渐增大（负值）,在其他区域无明显变化;而在720~745 nm范围内黑麦草冠层光谱小波系数能量总和逐渐减小。黑麦草小波系数能量总和最大值波段位于725 nm附近,且725 nm处小波系数能量总和可以在整个生育期识别CO2泄漏胁迫下的黑麦草。因此,可以通过高光谱遥感监测地表植被而间接探测地下储存CO2轻微泄漏点,结果可为将来利用机载或星载高光谱遥感监测地下封存CO2泄漏点提供参考。     

煤岩单体及原生组合体变形损伤特性对比试验研究

研究煤岩组合体在不同应力条件下的变形损伤规律,对揭示矿山动力灾害机制具有重要 意义。 在单轴加载条件下,分析原生煤岩组合体、人工煤岩组合体及煤岩单体应力-应变规律,通 过采集加载过程中试样声发射行为信息,初步探究原生煤岩组合体损伤破坏规律。 对比分析发 现:① 煤岩组合体界面的差异对煤岩组合体力学性质、声发射特征具有较大影响;② 单轴加载条 件下4种试样抗压强度依次为:岩样>人工煤岩组合体试样>原生煤岩组合体试样>煤样;③ 组 合体受载变形和峰值强度受介质间界面条件、弹性模量及尺寸效应等多重因素影响;④ 原生煤 岩组合体在加载屈服破坏阶段内部裂隙发育贯通现象相对活跃,且早期损伤主要发生在原生煤 岩组合体界面或附近煤岩体。     

不同矿床类型铁尾矿遥感监测的识别窗口研究

铁尾矿遥感监测是矿区环境生态监测的基础工作。为了识别不同区域和不同矿床类型铁尾矿的光谱差异性,对河北境内不同矿区的铁尾矿样本进行了光谱测量,经过平均、小波去噪、包络线去除等预处理后,分析了铁尾矿光谱特征参量并利用SAM和SFF方法进行匹配,优化了不同矿床类型铁尾矿遥感监测的识别窗口。研究结果表明:相同矿床类型不同区域的铁尾矿反射光谱曲线相近,具有相同吸收特征;不同矿床类型铁尾矿具有共性的光谱识别标志,在550,950,1940nm波谱位置具有典型光谱吸收谷,受伴生矿物的影响较小,可作为铁尾矿遥感识别与监测的最佳波谱窗口。     

颗粒度对高品位赤铁矿可见光—近红外光谱的影响研究

岩矿的反射光谱是进行岩矿分类与定量分析的重要依据,而颗粒度是影响光谱反射率的关键因素之 一,探究不同颗粒度对岩矿反射光谱的影响至关重要。 为了揭示颗粒度对赤铁矿反射光谱的影响规律,以巴西高品 位赤铁矿为研究对象,利用 SVC HR-1024 光谱仪对不同颗粒度的样品进行可见光—近红外光谱测试,分析了赤铁矿 样品的光谱反射率随着颗粒度的变化规律。 研究表明:0. 07 ~ 3. 00 mm 颗粒度范围内赤铁矿样品的光谱反射率随着 颗粒度变化较小,且无明显规律;颗粒度为 0. 04~ 0. 07 mm 时,颗粒度对于光谱的影响主要体现在 1 000 ~ 2 500 nm 范 围的近红外波段,颗粒度与反射率呈负相关关系;当颗粒度<0. 04 mm 时,样品光谱反射率发生突然性升高,在红光波 段(620~ 760 nm)的反射峰突显,使得样品呈现明显的砖红色,同时在 850 ~ 1 200 nm 波段。 光谱曲线出现陡边,反射 率增加加快。 试验结果很好地解释了赤铁矿在块状呈现钢灰色而在粉末状呈现红色的原因,同时也为提高铁矿遥感 分类和定量反演精度提供了参考。     

国内外煤岩界面识别技术研究动态综述

煤岩界面识别 (CII)能使采煤机具有自动追踪煤岩界面的能力 ,不仅有助于引导煤矿井下采煤自动化 ,提高生产效益 ;还能减少那些在选煤过程中必须除去的岩石和其它矿物含量。它既可用于人工操作的采煤机 ,也可用于计算机控制的采煤机。可靠的CII系统在经济效益和安全作业两方面都具有突出的优点 ,它提高煤层的采出率 ;降低煤中的矸石、灰分和硫的含量 ;提高采煤作业效率 ;减轻设备磨损 ;减少设备维修量和停机时间 ;由于振动较小 ,降低了空气中的岩尘含量 ,并可使作业人员远离危险工作面     

基于极限学习机的矿井突水水源快速识别模型

在煤矿突水灾害防治过程中,需要快速准确地识别出突水水源类型。激光诱导荧光技术具有灵敏度高和快速监测的特点,利用该技术获取水样的荧光光谱。光谱经卷积平滑预处理和主成分分析提取特征信息后,采用极限学习机算法建立多元分类学习模型。确定隐含层激励函数为Sigmoid函数,并通过交叉验证法确定最优隐含层节点个数。从训练网络的平均时间、训练和测试的平均分类准确率和标准差方面,与BP和SVM传统分类算法进行了性能比较。结果表明:在训练集和测试集上的平均分类准确率方面,该模型与传统分类模型基本一致,但该模型分类准确率的标准差最小,说明其具有较稳定的分类性能;在训练模型学习时间方面,该模型能够大幅度降低分类学习时间,说明其具备快速识别突水水源性能。     

煤矿区水域煤粉浓度遥感反演模型实验研究

遥感是目前水质环境监测的重要方法,其中水体悬浮物的监测主要针对泥沙成分进行,而针对矿区水域煤粉含量的监测研究较少。文中利用便携式光谱仪测试了不同煤粉浓度水样的可见光-近红外光谱,分析了光谱特征与煤粉浓度之间的关系,发现煤粉含量对水的光谱反射率有很大影响,即随着煤粉浓度的增大,水的光谱反射率逐渐减小;不同煤粉浓度的水样均在740 nm波段处存在光谱吸收特征,且吸收深度与煤粉含量存在密切关系。基于此,建立了光谱吸收指数(SAI)与煤粉浓度之间的线性模型,以此作为水体煤粉浓度的遥感反演模型。模型验证结果表明,煤粉浓度在200~700 mg/L,模型具有较高的反演精度,其相对误差平均为6.3%。研究结果为煤矿区水质监测提供了新的思路。     

岩石气态水吸附特性及其影响因素实验研究

吸水是导致岩石尤其是含黏土软岩变形乃至破坏的最重要的诱因之一.本文通过对采自国内三个不同矿区的若干深部软岩样品进行气态水吸附实验,得到了三组不同类型岩石的气态水吸附曲线;通过对吸水曲线进行回归拟合建立了各类岩石的吸水特征函数,对比分析得出岩石的气态水吸附随时间的动态变化规律.此外,结合X射线衍射实验、扫描电镜实验及压汞实验,得到了岩样的矿物组成、微观结构及孔隙率、孔隙分形维数等重要参数,综合分析了各因素对岩样气态水吸附特性的影响.研究结果表明,三种岩石样品气态水吸附随时间动态变化均表现为减速吸水过程,并可以用负指数函数进行拟合.三种岩样吸水能力差异显著,按大小排序依次为:大强砾岩＞沙吉海泥岩＞哈拉沟砂岩.黏土矿物成分的含量越高,岩石的吸水率、吸水速率就越大;而黏土矿物成分中,蒙脱石又对岩石吸水起到至关重要的作用.岩样的有效孔隙率越大,其吸附气态水的能力越强;岩样的有效孔隙结构越复杂,其吸附气态水的能力越弱.     

图像识别智能放煤技术原理与应用

煤炭智能开采是煤炭行业高质量发展的必由之路,放顶煤工作面的智能化滞后于综采工作面.智能放煤是实现智能放顶煤开采的关键核心技术,低照度、小空间、高粉尘、煤矸叠压、声振信号干扰、夹矸误识别等问题严重制约智能放煤技术开发.在探索尝试图像、声音、振动等多种煤矸识别技术的基础上,提出了图像识别智能放煤技术.精准快速识别混矸率与适...     

局部约束的自学习煤岩识别方法

针对训练样本不足情况下的煤岩图像识别问题,提出了一种局部约束的自学习(LCSL)煤岩识别方法。该方法首先从辅助数据中通过局部约束的字典优化模型获取高层结构特征,这些辅助数据是无标签的非煤岩自然图像,与煤岩图像的特征分布不同,且更容易获取;然后利用学习的高层结构特征结合局部约束线性编码提取煤岩图像特征;最后利用SVM算法对煤岩图像进行分类识别。实验表明:通过该方法得到的特征能够有效地表征煤岩图像,具有很强的鉴别性和鲁棒性,达到了很好地识别效果,相比于原有煤岩识别方法平均识别率提高了1%～3%。     

基于视觉技术的煤岩特征分析与识别

为研究煤岩自动识别技术,提出了一种基于视觉技术的煤岩特征分析与识别方法。首先根据煤和岩石图像分析煤岩纹理差异;然后根据灰度共生矩阵分别计算煤和岩石纹理特征向量;最后选择计算出的纹理特征向量作为神经网络输入来分别识别煤和岩石2种情况。实验结果表明,煤和岩石纹理特征值差别较大,采用能量、对比度、相关性和熵作为特征向量均可实现煤和岩石自动识别,且以熵值作为特征向量的煤岩识别效果最好。     

基于图像的煤岩界面识别技术研究

由于矿井的环境复杂、煤岩赋存条件不同,使得煤岩界面识别成为国际上的一大难题。文章从煤炭开采对煤岩界面识别的需求出发,简述了基于图像的煤岩界面识别技术的研究现状,并对各类方法的适应条件进行分析。提出将基于图像的三维建模方法和关注煤与岩石不同介电特性的方法相结合,对煤岩界面进行纵向可视化,从而更加高效地控制采煤机头的运动。最后,探讨了煤岩界面识别技术的潜在应用,并指出摄像头安装位置的重要性。     

麦秆和煤热解过程中N-S-Cl的释放特性

利用TG-MS联用技术研究麦秆和烟煤在线性升温热解过程中含N,S和Cl的气相产物的析出过程,得出麦秆和煤热解过程中N-S-Cl组分的释放规律,并对不同温度下的残余焦样进行XRD分析,以验证气相组分的析出规律。试验结果表明：麦秆和煤中含N组分、含S组分和含Cl组分分别从200 ℃和350 ℃以上开始析出,分别在350,475 ℃析出速率最大。麦秆和煤热解过程中的含N组分主要是NH3和HNCO,麦秆释放的含N产物中的NH3量最大,其次为HNCO;麦秆热解过程中含S组分仅检测到微量的COS,而烟煤热解则仅检测到H2S和SO2,其中H2S的生成温度为500~600 ℃,SO2的释放则分为3个阶段(300~500,500~600,1 200~1 450 ℃)。麦秆和煤热解过程中的主要含Cl组分为HCl和微量的Cl2,同时在800 ℃以上时麦秆中的KCl全部析出。     

超临界CO_2与煤中矿物的流固耦合及其地质意义

针对超临界CO2与煤中矿物反应改变煤岩物性、影响CO2驱替煤层气开采的现状,介绍了超临界CO2与矿物碳酸化反应的基本原理,评述了煤中矿物碳酸化过程对煤岩物理性质的改造作用。基于前人研究成果,指出现有实验室模拟与地质条件下煤中矿物碳酸化过程存在很大差异,认为地质条件下超临界CO2与煤中矿物的流固耦合机理严格受控于煤岩的孔裂隙系统,指出超临界CO2与煤中矿物流固耦合作用对矿物形态与结构及煤岩力学性质、表面电性、吸附性等的改造有待进一步认识。并指出煤岩结构的完整性和弱水动力条件是建立合理煤中矿物碳酸化过程及效应的基础。     

渤海湾盆地石炭—二叠系含煤岩系沉积环境及其展布规律

在对渤海湾盆地内各坳陷区上百口钻井研究的基础上,结合岩芯、测录井及地震等资料,探讨了渤海湾盆地石炭—二叠系含煤岩系沉积环境,建立了含煤岩系沉积模式,揭示了含煤岩系的残余地层展布规律。渤海湾盆地石炭—二叠系含煤岩系主要发育在太原组及山西组,岩石类型包括煤岩及暗色泥岩(包括炭质泥岩)。其中,太原组含煤岩系沉积环境以陆表海堡岛沉积体系下泥炭坪为特征,沉积物泥炭的显微组分以腐殖组为主,普遍富硫,且矿物质含量较高,成煤后以镜质组为特点,壳质组相对丰富;山西组由于受物源区碎屑物质供给能力增强及大规模海退的影响,各类泥炭坪等主要成煤环境随时间推移由北向南发展,并逐渐被浅水三角洲平原泥炭沼泽聚煤环境取代,该类泥炭沼泽形成煤层厚度较大,但受分流河道冲刷作用,因此横向厚度变化较大,结构复杂,硫含量一般较低,灰分含量高。根据华北晚古生代含煤岩系及成煤环境的特点,可将其划分为堡后泥炭坪、潮坪泥炭坪、潟湖泥炭坪、潮汐三角洲泥炭坪及浅水三角洲平原泥炭沼泽5种模式类型,它们各具不同的沉积岩相组合及成煤特点,多种成煤模式可同时共存且相互演化。通过研究认为,渤海湾盆地石炭—二叠系含煤岩系残留厚度较大,分布广泛,但受中新生代构造断裂影响,部分地区遭受剥蚀。通过对渤海湾盆地石炭—二叠系含煤岩系有机质丰度等烃源岩指标的分析,结合不同类型的测井曲线,估算了渤海湾盆地石炭—二叠系有效煤系烃源岩的厚度。其中渤海湾盆地石炭—二叠系有效煤系烃源岩在黄骅坳陷南部、冀中坳陷的苏桥—文安地区分布较厚,有效煤系烃源岩厚度在150~200 m,最厚可达250 m以上;临清坳陷及东濮坳陷中东部有效煤系烃源岩厚度普遍在50~100 m;济阳坳陷有效煤系烃源岩呈零星分布,在各次级凹陷中均有小面积累厚较大的煤系烃源岩发育。     

基于小波域非对称广义高斯模型的煤岩识别算法

针对采煤工作面无人开采、煤与矸石自动分离等工程实际需求,研究了基于计算机视觉的煤岩识别技术。提出了一种有效的基于小波域统计建模的煤岩识别算法。通过小波变换对煤岩图像进行多级分解;提出表达煤岩纹理细节特征的高频子带系数统计分布符合非对称广义高斯模型的假设,并通过最大似然估计方法确定其模型参数;利用改进的相对熵相似性测度实现煤岩图像的分类判别。结果表明:在小波域中,非对称广义高斯模型能够有力地刻画煤岩图像的纹理特征,与现有的其他算法相比较,所提出算法具有更高的正确识别率,其平均识别率达到了87.77%,为进一步研究煤岩界面的自动检测提供了参考。     

岩浆热事件对煤层变质程度和吸附-解吸特性的影响

为研究岩浆侵入热事件对煤层变质程度和吸附-解吸特性的作用机制,采用理论分析、实验室测定和现场验证的方法,对比分析了淮北矿区海孜井田岩浆岩侵入区和邻近临涣井田未受岩浆影响的煤层多元物性参数变化规律和孔隙特征,系统研究了采集煤样的等温吸附与吸附平衡条件下瓦斯解吸过程,揭示了岩浆岩床下伏煤层瓦斯赋存特征。结果表明:海孜井田岩浆热演化作用使煤层变质程度显著增加,煤层挥发分降低,岩浆岩覆盖区域煤层的最大镜质组反射率梯度为0.53%/100 m,远大于深成变质作用。岩浆热演化区孔径0.4~0.7 nm之间的微孔极为发育,其发育程度是未受岩浆岩覆盖区煤样的数倍,且越靠近岩浆岩的煤层,微孔发育程度越明显。岩浆热演化区内煤体的吸附能力增强,吸附瓦斯量增大,煤体的瓦斯放散初速度变大,初期解吸速度快且解吸总量大。由于岩浆岩床对下伏煤层的热变质和封存作用,易造成下伏各煤层的瓦斯压力和瓦斯含量增高,煤层的突出危险性增加。