动态图像法测量煤样粒度粒形研究_隆清明.pdf

第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Safety in Coal Mines Vol．51No．1 Jan． 2020 动态图像法测量煤样粒度粒形研究 隆清明 1， 2 （1．中煤科工集团重庆研究院有限公司， 重庆 400037； 2．瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室， 重庆 400037） 摘要 选取云南何兴煤矿煤样， 用动态图像法测量了 1～3 mm 煤样 8 份， 每份 20 g。实验发现 动态图像法测量粒度分布实验重复性好， 测量数据可信度较高； 费雷特最小直径、 最大内切圆直 径按颗粒数量统计基本一致； 实验测定煤样煤颗粒粒径分布接近于对数正态分布， 平均粒径为 1 217 μm， 分布左偏； 煤样随着颗粒的增大， 颗粒的形状越不规则， 导致按颗粒数量、 颗粒投影面 积、 颗粒体积的统计差距较大； 煤样的椭圆率分布曲线近似正态分布， 圆度分布右偏较大； 随着 粒径的增大， 粒形变化越大， 研究煤样的吸附解吸等特性时需考虑粒形的影响。 关键词 动态图像法； 粒度分布； 粒形； 煤岩破碎； 煤与瓦斯突出 中图分类号 TD712文献标志码 A文章编号 1003-496X （2020 ） 01-0006-04 Study on Particle Size of Coal Sample Measured by Dynamic Image LONG Qingming1,2 （1．China Coal Technology and Engineering Group Chongqing Research Institute, Chongqing 400037, China; 2．State Key Laboratory of Gas Disaster Monitoring and Emergency Technology, Chongqing 400037, China） Abstract Coal samples from Hexing Coal Mine in Yunnan Province were selected and 8 samples from 1 mm to 3 mm were measured by dynamic image , each of which was 20 g． The experiment found that the dynamic image measures the particle size distribution experiment with good repeatability． The minimum diameter of the Ferret and the diameter of the largest inscribed circle are basically the same according to the number of particles． The experimental determination of the particle size distribution of coal sample coal is close to the lognormal distribution, the average particle size is 1 217 μm, and the distribution is left-biased． As the increase of the particle size, the shape of the particle becomes more irregular, resulting in a larger statistical gap depending on the number of particles, the projected area of the particle, and the volume of the particle． The ellipse ratio distribution curve of the coal sample approximates a normal distribution, but the circularity distribution is relatively skewed． As the increase of particle size, the grain shape changes more so that the influence of particle shape should be considered in studying the characteristics of adsorption and desorption of coal samples． Key words dynamic image analysis; particle size distribution; particle shape; coal rock breaking; coal and gas outburst 在煤炭行业中， 煤粉的粒度粒形对煤的燃烧、 吸 附解吸、 煤与瓦斯突出等有很大影响[1-3]。比较通用 的测量粒度的方法有筛分法、计数器法、激光衍射 法、 沉降法、 声谱法、 动态光散射法等方法[4]。动态图 像分析法是近 10 年来迅速发展、 日趋成熟的粒度测 量技术， 具有测量范围宽、 参数全、 单次实验颗粒样 本容量大等优点， 已在沉积学、 药学、 农学、 化学等 学科[5-8]广泛应用。目前利用动态图像法测量煤样粒 度粒形的相关研究较少[9-12]。因此， 利用比利时烈日 大学 （University of Liege）研发的 OCCHIO ZEPHYR ESR2 动态图像粒度粒形仪对自云南何兴煤矿的筛 分径为 1～3 mm 的煤样粒度粒形分布进行研究， 对 图像法测定粒度粒形进行探索。 DOI10．13347/j．cnki．mkaq．2020．01．002 隆清明．动态图像法测量煤样粒度粒形研究 ［J］ ．煤矿安全， 2020， 51 （1） 6-9． LONG Qingming． Study on Particle Size of Coal Sample Measured by Dynamic Image ［J］ ． Safety in Coal Mines, 2020, 51 （1） 6-9． 基金项目 中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项资 助项目 （2019- TD- QN040） ；国家自然科学基金面上资助项目 （51874348， 51574280） 移动扫码阅读 6 ChaoXing Safety in Coal Mines 第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Vol.51No.1 Jan. 2020 1动态图像分析法 动态图像分析法是图像分析法测量颗粒粒度的 一种。图像分析法的基本过程是将被测颗粒在光敏 元件上拍照成像，并将图像保存在计算机内，再通 过相应的计算分析得到所测样品的粒度分布。随着 激光光源、 CCD 相机、计算机处理器等硬件能力提 升， 和图像处理技术发展， 近 10 年图像分析法发展 迅速， 并形成了测定标准 GB/T21649.2。根据拍照时 候颗粒静止与否，图像分析法可以分为静态图像法 和动态图像法。由于煤高度异性的特点，测定样品 量足够大时，测定结果更接近真实分布规律，所以 采用动态图像法，动态图像分析仪工作原理示意图 如图 1。 颗粒沿着进料槽进入拍照区域， 相机在颗粒 自由落体的过程中进行拍照，记录样品的颗粒形 态。电脑工作站上安装软件，实现对整个仪器的控 制和对颗粒的统计计算。 2动态图像分析法实验 1） 煤样来源于云南何兴煤矿， 锤击破碎并筛分 1～3 mm 煤样 250 g。张宪尚[13]等研究发现煤样质量 大于 15 g 时， 平均粒径趋于稳定， 所以研究称量了 8 份， 每份 20 g。 2） SOP 设置。SOP （Standard Operating Procedure 标准操作流程） 参数设置主要包括进料槽振动幅度/ 时间、 喷气时间、 漏斗上升高度、 图像 FPS 等参数。 进料时振动幅度为 60， 预振动时间为 8 s， 振动缓 冲时间 10 s， 测量时振动幅度为 50。照片数量上 限为 5 万， 颗粒数量上限为 150 万， 喷气吹扫时间为 5 s， 图像 FPS 为 25。 3） Display 设置。 Display 设置主要包括粒度参数 选择、 粒形参数选择、 分布图柱形宽度等参数。实验 选择粒度参数为费雷特最小直径、内切圆直径， 粒 形参数选择为椭圆率、 圆度。 相应设置完成后将 8 份煤样分别进行动态图像 法测定粒度粒形。 3测定结果与数据分析 动态图像法拍摄的煤样颗粒照片如图 2，其中 大部分煤颗粒是非球形粒子。 针对非球形颗粒一般采用最大内切圆直径、 费 雷特最小直径描述颗粒的直径，最大内切圆直径和 费雷特最小直径的计算方法示意图如图 3。 3.1实验重复性分析 8 次重复实验测量的煤样的粒度分布曲线结果 如图 4。 可以看出， 各个粒径区间的分布变化趋势相 同， 分布幅值差别小于 5， 进而说明动态图像法测 量粒度分布实验重复性好，颗粒数足够时单次测量 数据可信度较高。 为增大样本颗粒总量， 减少随机误差， 将 8 次实 验合并统计。费雷特最小直径和最大内切圆直径分 布曲线如图 5。 从图 5 可知， 依据最大内切圆直径和 费雷特最小直径得出的粒子数量占比分布基本一致。 图 1动态图像分析仪工作原理示意图 Fig.1Working principle of dynamic image analyzer 图 2动态图像法拍摄的煤样颗粒照片 Fig.2Photos of coal sample particles taken by dynamic image analyzer 图 3最大内切圆直径 Dimax和费雷特最小直径 Xfmin的 计算方法示意图 Fig.3Schematic diagram of the calculation s of Dimaxand Xfmin 7 ChaoXing 第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Safety in Coal Mines Vol.51No.1 Jan. 2020 3.2煤样粒度分布分析 已有研究[13]表明， 煤样粒度赋存一定分布特征， 按费雷特最小直径对粒度占比进行了统计，煤样的 粒度分布直方图如图 6， 粒度分布累计曲线如图 7。 由图 6 可知煤样粒径分布接近于对数正态分 布， 峰度为 0.47， 偏度为 1.19， 分选系数为 1.48。该 煤样的粒径最大值和最小值分别为 3 236 μm 和 330 μm， 平均粒径为 1 217 μm。由图 7 可知， 煤样 10的颗粒直径在 791 μm 以下； 50的颗粒直径在 1 106 μm 以下； 90的颗粒直径在 1 821 μm 以下。 费雷特最小直径分别按颗粒数量、颗粒等效投 影面积和颗粒体积进行统计，不同统计方式曲线图 如图 8。 由图 8 可以看出，不同的统计方式总体分布形 式相似。依据颗粒数量统计与依据投影面积统计和 体积统计的差别主要集中的曲线后段。分析认为煤 样随着颗粒的增大， 颗粒的形状越不规则， 导致统计 差距较大。投影面积统计与体积统计相比，颗粒体 图 4煤样的粒度分布曲线 Fig.4PSD curve of coal sample 图 5费雷特最小直径和最大内切圆直径分布曲线图 Fig.5PSD of Dimaxand Xfmin 图 6煤样的粒度分布直方图 Fig.6Histogram of particle size distribution of coal sample 图 7煤样的粒度分布累计曲线 Fig.7Cumulative PSD curve of coal sample 图 8不同统计方式曲线图 Fig.8Graph of different statistical s 8 ChaoXing Safety in Coal Mines 第 51 卷第 1 期 2020 年 1 月 Vol．51No．1 Jan． 2020 积变化更大，所以曲线后段规律性更差。同时也反 应煤颗粒粒形对统计有较大影响。 3．3煤样粒形分析 在颗粒粒径统计中发现粒形对统计结果有一定 影响， 目前常用的粒形参数有圆度 （Circularity） 、 椭 圆率 （Ellipse ratio） 等参数。对煤样的圆度和椭圆率 进行统计， 得到的圆度和椭圆率分布曲线如图 9。 由图 9 可以看出，煤样的椭圆率分布曲线近似 正态分布， 圆度分布右偏较大。依据圆度的定义， 该 指标更倾向于描述颗粒的不规则程度。图 9 中颗粒 数量占比 80时出现拐点， 与圆度统计峰值点基本 重合，说明颗粒费雷特最小直径与颗粒粒形有直接 关系。煤颗粒随着颗粒直径的增大粒形越不规则。 依据椭圆率定义，该指标倾向于描述颗粒更长还是 更圆。结合煤样粒径分布该指标可描述动态图像法 与筛分法的差别，具体差别有待今后进一步研究。 因此认为，今后研究煤样的吸附、解吸破碎时应考 虑煤样粒形的影响。 4结论 1） 动态图像法测量粒度分布实验重复性好， 颗 粒数足够时单次测量数据可信度较高。费雷特最小 直径、 最大内切圆直径按颗粒数量统计基本一致。 2） 实验测定煤样煤颗粒粒径分布接近于对数正 态分布， 平均粒径 1 217 μm， 分布左偏。 煤样随着颗 粒的增大， 颗粒的形状越不规则， 导致按颗粒数量、 颗粒投影面积、 颗粒体积的统计差距较大。 3） 煤样的椭圆率分布曲线近似正态分布， 圆度 分布右偏较大。随着粒径增大， 粒形变化越大， 今后 研究煤样的吸附解吸等特性时需考虑粒形的影响。 参考文献 ［1］ 姜秀民， 杨海平， 刘辉， 等．粉煤颗粒粒度对燃烧特性 影响热分析 ［J］ ．中国电机工程学报， 2002 （12） 143． ［2］ 张晓东， 桑树勋， 秦勇， 等．不同粒度的煤样等温吸附 研究 ［J］ ．中国矿业大学学报， 2005 （4） 427－432． ［3］ 王凯．煤粉粒径对突出瓦斯－煤粉动力特征的影响 ［J］ ．煤炭学报， 2019， 44 （5） 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roundness and ellipse ratio 作者简介 隆清明 （1982） ， 男， 山东东营人， 博士， 2018 年毕业于重庆大学， 主要研究方向为瓦斯防突技术及 装备开发、 瓦斯综合利用等。 （收稿日期 2019-06-28； 责任编辑 王福厚） 9 ChaoXing