智能化放顶煤开采的精确放煤控制技术.pdf

第 45 卷第 6 期煤炭学报Vol. 45 No. 6 2020 年6 月JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETYJun. 2020 扫码关注 张守祥,张学亮,刘帅,等. 智能化放顶煤开采的精确放煤控制技术[J]. 煤炭学报,2020,4562008-2020. doi10. 13225/ j. cnki. jccs. ZN20. 0329 ZHANG Shouxiang,ZHANG Xueliang,LIU Shuai,et al. Intelligent precise control technology of fully mechanized top coal caving face[J]. Journal of China Coal Society,2020,4562008-2020. doi10. 13225/ j. cnki. jccs. ZN20. 0329 智能化放顶煤开采的精确放煤控制技术 张守祥1,张学亮2,刘 帅2,徐国清3 1. 山东工商学院 信息与电子工程学院,山东 烟台 264005; 2. 北京天地玛珂电液控制系统有限公司,北京 100013; 3. 南阳理工学院 计算机与 信息工程学院,河南 南阳 473004 摘 要综放工作面液压支架引入电液控制系统后,实现了定时放煤和记忆放煤。 要适应顶煤层地 质变化,还需要引入放煤过程全方位监控技术和装备,实时监测放煤前、放煤中和放煤后的顶煤层 静态和动态变化情况,精确控制放煤过程,做到随放随探,才能保证回采率和煤质的最优平衡。 首 先分析放煤过程监控的技术难点,在于放煤时煤岩粉尘造成视觉成像的信号严重衰减;其次根据放 煤量数据判断煤矸放落比例的信号处理时间要求达到秒级,才能满足“见矸关门”决策对控制放煤 实时性的要求。 按照放煤过程分“放煤前、放煤中和放煤后”3 阶段采用不同的感知技术和装备,放 煤前采用支架顶梁前部安装透地雷达测量顶煤厚度作为放煤量的基准;放煤中采用在支架顶梁和 掩护梁结合处安装三维雷达扫描未放顶煤空间,测量出剩余顶煤体量,与放煤前的放煤量基准进行 比对,来确定放煤过程何时终止;放煤后将识别后部刮板运输机上已放落的煤炭体量和煤矸比例, 提高煤矸检测的鲁棒性。 放煤前测量煤层厚度的雷达采用超宽带无线脉冲信号,能够穿透 3 6 m 的煤层,测量煤层厚度精度达到厘米级;放煤中对顶煤体量的动态变化检测采用激光雷达或毫米波 雷达,能够满足空间测量范围、精度和处理实时性要求;放煤后对煤矸的识别采用高清宽动态摄像 机辅以透尘光源,通过图像灰度卷积来计算煤矸混放比例参数,用以判断全煤下放、煤矸混放和全 矸下放的 3 个过程数字量化问题,实现实时反馈控制精确放煤。 通过放煤前、中和后 3 阶段的技术 综合,研制相应的传感装备,将测量数据实时传输给工作面自动化系统,经过系统数据计算分析和 智能化处理,把放煤控制决策数据发送给液压支架电液控制系统,实现对应支架的放煤口大小及时 调整和关闭控制。 经过具备条件的智能化综放工作面现场工业试验,验证了采用放煤前中后全过 程实时监测手段能够精确地控制放煤口大小和关闭,实现了将现场放煤工人解放到安全条件好的 巷道或地面监控中心,达到了综放工作面放煤现场无人操作的智能化目标。 关键词综放工作面;智能开采;精确控制;煤矸识别;放煤 3 阶段;放煤 3 过程 中图分类号TD67;TD823． 49 文献标志码A 文章编号0253-9993202006-2008-13 收稿日期2020-02-28 修回日期2020-05-18 责任编辑郭晓炜 基金项目国家重点研发计划资助项目2017YFC0804306;中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项重点资助项目2018ZD006 作者简介张守祥1964,男,山东济南人,教授,博士。 E-mailzhangsx sdtbu． edu． cn Intelligent precise control technology of fully mechanized top coal caving face ZHANG Shouxiang1,ZHANG Xueliang2,LIU Shuai2,XU Guoqing3 1. School of Electronic and Ination Engineering,Shandong Technology and Business University,Yantai 264005,China; 2. Beijing Tiandi-Marco Electro- Hydraulic Control System Co. ,Ltd. ,Beijing 100013,China; 3. College of Computer and Ination Engineering,Nanyang Institute of Technology,Nanyang 473004,China AbstractThe electro-hydraulic control system for the supports of the fully mechanized top coal caving face has 中国煤炭行业知识服务平台 w w w . c h in a c a j . n et 第 6 期张守祥等智能化放顶煤开采的精确放煤控制技术 achieved a regular and memorized top coal caving,which cannot adapt to the changes in the geological conditions of roof coal,and it is difficult to guarantee mining rate and coal quality. Through introducing the comprehensive monito- ring technology and equipment for the coal mining process,a real-time monitoring of the changes in the roof coal seam before,during and after coal mining,and an accurate control of the coal mining process are proposed to achieve an op- timal balance of improving the mining rate and coal quality. Firstly,the technical difficulties of coal mining process monitoring are analyzed. The visual imaging signals are severely attenuated due to coal rock dust brought by coal min- ing. Secondly,the signal processing time for assessing the proportion of coal rock caving according to the coal mining data is in the order of seconds,which meets the requirement of real-time control for “closing window whenever seeing rock” decision. According to the coal mining process,different sensing technologies and equipment are used in three- phases“before coal mining,during coal mining,and after coal mining”. Before coal mining,a penetrating radar in- stalled at the front of the roof beam of the bracket is used to measure the thickness of roof coal as the amount of coal. The 3D radar installed between canopy and shield beam scans the caved coal space,measures the remaining roof coal volume,and compares it with the pre-caved coal volume benchmark to determine when the coal mining process ends. After coal caving,the coal volume and coal rock ratio caved on the rear scraper conveyor will be identified to improve the robustness of coal rock detection. The radar that measures the thickness of coal seam before coal mining can use ultra-wideband wireless pulse signals,which can penetrate 3 to 6 m of coal seam,and the accuracy of measuring the thickness of coal seam reaches centimeter level. The dynamic change of the amount of roof coal is detected by laser ra- dar or millimeter-wave radar which can meet the requirements of space measurement accuracy. The coal rock is identi- fied after coal caved by using a high-definition and wide dynamic camera supplemented by a dust-permeable light source. Then the coal and rock gray convolution is used to calculate the coal rock mixing ratio parameter to determine the overall digital quantification of three processes of coal decentralization,mixed rock decentralization and full rock decentralization,realizing real-time feedback control and accurate coal placement. Through a technical integration to three-phases before,during,and after coal mining,the corresponding sensor equipment is developed,and the measure- ment data is transmitted to the workface automation system in real time. After the data analysis,calculation and intelli- gent processing of the automation system,the coal mining control decision data are sent to the hydraulic support elec- tro-hydraulic control system to realize the size and closing control of the coal opening of the corresponding support. The field industrial test of the intelligent caving face with conditions has verified that the monitoring of the entire process before,during and after the coal mining is implemented,and the switch of the coal caving window is controlled in real time. The surface monitoring center has achieved the intelligent mining goal of unmanned operation at the underground mine workface. Key wordsfully mechanized coal-caving face;intelligent mining;precise control;identification of coal and rock;three- phases coal caving;three-processes coal caving 目前综采放煤工艺采用手动或电液控制方式,由 于缺乏煤岩识别技术手段,放煤过程需要现场人工观 察和操作,不能实现自动化放煤。 由于综放比综采生 产时工作面的粉尘更大,放煤操作环境条件恶劣,生 产现场靠人工目测和听觉观察煤矸放落过程,煤矸识 别难度大,智能化放煤控制关键技术与装备未取得突 破,导致放煤智能化程度偏低,资源回收率和煤质难 以保证。 放煤机构精准控制是综放开采放煤智能化 的关键环节,是制约综放工作面实现智能化和无人化 的技术难题[1-3]。 通过研究放煤过程全方位监控技 术,研制放煤监控传感器,实现放煤过程的精确控制, 在保证煤质的前提下提高综放工作面的采出率。 以 下将简要分析一下当前综放智能化开采的技术进展。 1综采放顶煤工作面需要人工观察放煤口的 落煤情况,通过放顶煤支架摆动尾梁和收伸插板的动 作来控制放煤过程。 北京天地玛珂电液控制系统有 限公司与大同煤矿集团有限责任公司于 20132015 年合作开展了“综放工作面煤矸放落自动识别研究” 科研项目,采用振动加速度传感器实时检测放煤过程 中的煤矸比例,取得了一些初步成果。 所研制的无线 煤矸比例探测传感器实现了每隔 40 ms 对煤矸放落 时砸落支架尾梁产生的振动信号进行能量谱计算,当 矸石落下时会产生相对煤较大的能量,据此可判断已 经到了矸石放落阶段。 但以振动方法判断只是对煤 9002 中国煤炭行业知识服务平台 w w w . c h in a c a j . n et 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 矸岩性特征差别大的综放工作面有一定的可信 度[4]。 2综放工作面放煤控制采用的方法是“见矸关 门”,但当煤层中有夹矸时会造成误判。 专利厚煤 层放顶煤开采装置及方法公开号CN107676095B, 申请人天地科技股份有限公司;北京天地玛珂电液 控制系统有限公司中提供了一种厚煤层放顶煤开 采装置及方法,采用一种能够穿透煤层的雷达探头通 过超宽带无线脉冲信号扫描顶煤,测量出放煤前的顶 煤厚度,对放煤前的顶煤厚度进行静态测量,不能反 映放煤时逐渐减少的剩余顶煤动态变化。 3专利一种基于顶煤厚度变化量实时监测的 智能化放煤方法公开号CN109856631A,申请人 中国矿业大学;大同煤矿集团有限责任公司,将激 光三维扫描装置安装在支架下对准放煤口,放煤开始 后,采用激光扫描放煤口的煤流信息,建立煤流表面 三维几何特征模型,判断煤矸比例和煤流速度,是一 种对已放落顶煤的实时计量方法。 测量煤量累积偏 差并不能精确地反映出顶煤的剩余量,是一种间接估 计顶煤厚度变化的测量方法。 通过以上对综放工作面自动放煤控制的研究和 实验可知,单一技术手段不能准确判断煤矸放落程 度。 有必要综合利用多种监测手段和技术,在放煤 前、中、后 3 个阶段进行放煤过程全程监测。 监测数 据通过工作面通信网络传输到监控中心进行实时融 合处理,得出未放落煤量,以此为判据结合放煤工艺 来决策当前放煤口的开放程度和是否关闭,并实时反 馈给支架电液控制系统,实现精确控制自动化放煤。 因此,研究如何准确、快速地检测顶煤放落程度,研制 放煤全过程监测传感器、研究检测算法和开发计算识 别软件,对于实现智能放煤是十分必要的。 1 放落煤矸过程监测系统设计 综放工作面包括前部采煤和后部放煤两种回采 工艺。 前部采煤司机在液压支架内直接观察采煤机 割煤运行状况,液压支架和采煤机具备了比较完善的 感知系统,通过记忆割煤和电液控制支架自动跟机, 实现了采煤工艺的自动化生产模式[5-6]。 后部放煤 工艺还没有识别煤矸放落过程监控的传感技术,靠人 工现场观察放煤过程,而放煤过程中产生的粉尘浓度 大,且经常有破碎煤块或矸石从放煤口迸出,操作人 员只能从相邻支架间的缝隙通过矿灯增强照明来视 觉观察,再辅以声音判别放落的是煤或矸石[7-9]。 人 工放煤工作环境恶劣,放煤过程依赖操作人员的工作 经验和责任心,放煤采出率和煤质难以管控,与前端 采煤自动化水平差距较大,严重制约了综采放顶煤工 作面智能化和无人化发展,因此有必要建立放顶煤过 程全方位实时监控系统[10]。 1． 1 自动化放煤感知技术 自动化放煤系统包括感知、决策和执行 3 个宏观 环节,感知环节由安装于支架上的高清摄像机、激光 雷达和姿态位置检测等多传感器融合组成;决策环节 根据感知数据进行分析处理,由工作面自动化系统完 成;执行环节由放顶煤液压支架电液控制系统完 成[11-12]。 其工作流程为根据顶煤放落情况及后部 刮板运煤量,操纵支架尾梁摆动来控制放煤过程,尾 梁接近水平时相当于关闭放煤口;尾梁垂直时相当于 完全打开放煤口;通过控制后部刮板输送机的运煤量 和直线度、检测采出顶煤的含矸率,实现自动化放煤 闭环控制,提高放煤效率和质量,进一步配合采煤工 艺,实现采煤和放煤全过程自动化。 1． 2 综放液压支架感知系统设计 实现自动化放煤前提是建立监控整个放煤全 过程的感知系统,所设计的支架感知部分如图 1 所 示。 将综放工作面工艺分为放煤前、放煤中和放煤 后 3 个阶段,将放煤中细分为全煤下放、煤矸混放 和全矸下放 3 个过程,需要对 3 个阶段进行全方位 检测,对 3 个过程进行精确控制。 按照放煤分“放 煤前、放煤中和放煤后” 3 阶段采用不同的感知技 术和装备。 1放煤前通过探地雷达检测采煤后剩余的顶 煤厚度,需要测量出采煤后顶煤的厚度,作为放煤时 顶煤原始存量。 采用支架顶梁前部安装透地雷达测 量顶煤厚度作为放煤量的基准,测量煤层厚度的雷达 可采用超宽带无线脉冲信号,能够穿透 3 6 m 的煤 层,测量煤层厚度精度达到厘米级[13]。 2放煤中对放落的煤矸进行识别和计量,测量 计算出已放煤量、剩余煤厚和煤矸比例。 采用在支架 掩护梁外侧安装三维雷达扫描未放顶煤空间,测量出 剩余顶煤量,与放煤前的放煤量基准进行比对,来确 定放煤过程何时终止;放煤中对顶煤体量的动态变化 检测可采用激光雷达或毫米波雷达,能够满足空间测 量精度的要求。 3放煤后对后部空间建立三维模型确认放煤 效果,识别后部刮板运输机上已放落的煤炭体量和煤 矸比例,提高煤矸检测的鲁棒性。 放煤后对煤矸识别 采用高清宽动态摄像机辅以透尘光源,通过图像灰度 卷积来计算煤矸混放比例参数,用以判断全煤下放、 矸石混放和全矸下放的 3 个过程数字量化,实现实时 反馈控制精确放煤[14]。 0102 中国煤炭行业知识服务平台 w w w . c h in a c a j . n et 第 6 期张守祥等智能化放顶煤开采的精确放煤控制技术 图 1 放煤全过程监测系统 Fig． 1 Monitor system of the whole process of coal-caving 通过放煤前、中和后 3 阶段的技术综合,如图 2 所示。 研制不同技术手段的传感装备,将测量数据实 时传输给工作面自动化系统,经过自动化系统的数据 分析计算和智能化处理,将放煤控制决策数据发送给 液压支架电液控制系统,实现对应支架的放煤口大小 和关闭控制。 图 2 放煤全过程监测 3 阶段融合控制流程 Fig． 2 Process for caved coal monitoring in 3-phases fusion 放煤过程监控技术难点在于放煤带来的煤岩粉 尘造成视觉成像的信号严重衰减;其次根据放煤数据 判断煤矸放落比例的信号处理时间达到秒级,才能满 足 “见矸关门”决策对控制放煤实时性的要求。 2 放煤前顶煤厚度测量系统设计 准确测量出未开采煤层厚度是智能放煤的必要 条件。 通过穿透煤岩层测量煤层厚度,适应工作面未 开采煤层的地质起伏变化,确定未开采煤层的精确厚 度,提前预测放煤量,结合放煤时间、放落煤矸比例和 放煤量指导放煤过程,实现精准放煤。 综放工作面智能化的关键技术是放顶煤精确控 制,难点是煤矸识别。 综放工作面的顶煤厚度一般要 超过开采厚度,达到 3 6 m 甚至超过 10 m,如何准 确地测量出未开采的顶煤厚度和开采过程中顶煤厚 度的变化,是自动化放煤的必要条件。 对综放工作面顶煤厚度的检测将从方法上和装 备上进行研究,采用具有穿透能力的探地雷达能够测 量出煤层的厚度,需要设计雷达射频电路满足穿透顶 煤层厚度和测量精度的要求,超宽带电磁波脉冲技术 能够达到信号穿透成像的性能[15]。 雷达探测煤层厚 度原理如图 3 所示。 图 3 雷达测量顶煤厚度原理 Fig． 3 Principle of radar measuring roof coal thickness 2． 1 穿透顶煤层测量厚度技术方法 目前智能开采对综采工作面调高控制的精度为 20 mm,顶板破碎的综采工作面往往留有几十厘米厚 的顶煤,而综放工作面顶煤厚度一般达到 3 6 m,甚 至更厚。 测量顶煤厚度可以采用超宽带雷达测量技 1102 中国煤炭行业知识服务平台 w w w . c h in a c a j . n et 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 术,能够兼顾煤层厚度和测量精度的要求。 超宽带 UWB Ultra Wide Bandwidth透地雷达的射频电路采 用频段为 0． 9 5． 5 GHz 的无线脉冲技术,能够达到 探测煤层厚度 3 m 以上、探测精度 50 mm 的顶煤测 量需求[16]。 2． 2 超宽带雷达探测煤层厚度系统设计 沿工作面一定间隔数量的支架上布置雷达群,利 用工作面通信网络将雷达数据实时发送给监控主机, 主机上运行雷达信号处理系统提取煤层厚度信息,实 时发送给综放自动化控制系统,以二维和三维波形呈 现顶煤厚度分布情况,实现雷达检测、波形显示、信号 分析和数据存储等功能。 探测软件系统结构如图 4 所示,集成软件运行界面如图 5 所示。 图 4 雷达检测软件系统结构示意 Fig． 4 Radar detection software structure 图 5 雷达信号采集处理显示界面 Fig． 5 Radar signal acquisition and processing display interface 1雷达信号实时显示、分析、测量和存储。 雷 达信号实时显示和分析结果如图 6 所示。 图 6 雷达实时波形界面 Fig． 6 Radar real-time wave interface 2多雷达波形显示。 系统一次可处理 16 套雷 达所采集数据,在每个雷达测量未放顶煤的煤岩分界 高度后,未安装雷达的支架上顶煤煤岩分界根据相邻 的雷达位置进行预测,其结果如图 7 所示。 查看雷达 测量结果和支架预测结果,测量深度代表煤层的厚 度。 可“连续查看”或跟踪查看所有历史或指定时间 的测量及预测结果。 图 7 工作面顶煤厚度分布 Fig． 7 Thickness distribution of roof coal in working face 2102 中国煤炭行业知识服务平台 w w w . c h in a c a j . n et 第 6 期张守祥等智能化放顶煤开采的精确放煤控制技术 3展示了所选雷达实时信号原始波形、滤波波 形以及所测量出的煤岩分界位置,还包括了对当前波 形的质量评价、标准差/ 方差,计算出煤岩分界相对于 雷达天线的相对距离。 4雷达信号的灰度化显示。 通过分析雷达信 号可以测量出煤岩分界所有可能的位置,将连续多帧 波形的分析结果形成信号强度对比灰度图,可对原始 信号进行滤波。 5煤岩测距三维展示。 支架预测结果可在采 煤过程中不断变化,将一段时间内预测结果进行三维 展示,可直观看到煤岩分界情况,如图 8 所示。 图 8 工作面煤岩分界三维展示 Fig． 8 3D display of coal and rock interface for a face 3 放煤空间三维扫描未放落煤量 综放工作面人工放煤控制采用的方法是“见矸 关门”,但当煤层中有夹矸时会造成误判,通过扫描 顶煤跨落过程中形成的三维空间,实时监测顶煤上部 空间和尾梁上部空间,计算未放落顶煤高度、识别已 放落在尾梁上的煤矸、检测放落自由落体中的煤矸, 与放煤前探测的顶煤厚度进行比较,综合决策控制放 煤过程。 3． 1 煤岩扫描三维雷达装置 为了实时检测放煤过程中的煤矸动态变化过程, 需要综合运用各种信号采集设备和技术① 高清摄 像机,提供最直观地煤矸观察,是一种二维成像;② 激光,能够测量目标深度信息,扫描形成三维放落空 间模型,采用近红外波段,对浓度大的粉尘和水雾不 能穿透成像;③ 热成像,可穿透粉尘和水雾,是一种 二维成像,不能提供深度信息和煤矸颜色信息;④ 毫 米波,通过孔径成像和扫描技术可穿透粉尘和水雾测 量目标的距离[17]。 综合以上目前主流的成像和雷达技术,兼顾煤矸 和围岩的动静态目标侦测,研制安装于掩护梁外侧上 端的煤岩动态三维扫描模装置,通过自动除尘解决扫 描镜头维护难题。 三维雷达包括扫描装置和高清摄 像机,三维雷达可采用激光或毫米波信号,雷达扫描 过程实质上是一台高速精确的测距仪,配上一组引导 信号发射和接收的旋转扫描反射棱镜,安置于支架顶 梁和掩护梁结合处,扫描未跨落煤层下表面,形成三 维点云数据,经过运算得到剩余顶煤的体量信息,与 预设煤岩分界高度进行匹配处理,将分析结果发送给 电液控制器。 控制传输模块向电液控制器发出控制 尾梁摆动指令,自动调节放煤口大小和自动关闭,实 现放顶煤自动化。 如图 9 所示。 图 9 集成雷达与高清相机融合判断顶煤量 Fig． 9 Integrated radar and camera fuse to judge the roof coal quantity 3． 2 顶煤放落空间扫描方法 基于顶煤厚度变化量实时监测的智能化放煤方 法,利用三维雷达实时监测顶煤厚度信息,根据顶煤 厚度变化量自动调整放煤口大小和开闭时间。 结合 三维雷达融合高清摄像机扫描顶煤放落空间和放落 中的煤矸识别,将三维扫描装置从液压支架顶梁和掩 护梁的接合处伸出,三维雷达镜头面向正在放落的顶 煤上方空间区域。 放煤开始后,开启三维雷达实时扫 描放煤后形成的空间区域,实时建立放煤后形成的三 维空间模型,计算出未放落顶煤的高度,结合前面放 煤前提前测量出的顶煤厚度,得出当前未放剩余顶煤 厚度,传递给工作面自动化系统。 自动化系统根据放煤工艺预设经过智能决策给 电液控制系统发出放煤口调节大小和关闭指令。 实 时监测顶煤厚度变化,是一种动态地直接测量未放落 顶煤量的方法,结合放煤前的顶煤厚度静态测量,在 整个放煤开闭过程无需人工现场监控干预,实现带反 馈的自动化闭环放煤,准确地控制放顶煤过程,实现 精准放煤。 对顶煤空间实时检测与放前煤厚度测量 系统,如图 10 所示。 3． 3 后部顶煤空间扫描算法 扫描后部放煤空间的三维雷达发出激光脉冲信 号,经煤矸目标表面漫反射到雷达接收器,通过计算 3102 中国煤炭行业知识服务平台 w w w . c h in a c a j . n et 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 图 10 放中顶煤空间实时检测与放前厚度检测 Fig． 10 Real-time detection of coal-caving space and detection of coal thickness before caving 发送和接收的时间差 ToFTime of Flight乘以光速, 然后除以 2,就可以得到目标点 P 与激光雷达的距 离 S,采用扫描方式可以同步测量每个激光脉冲横向 扫描角度观测值 α 和纵向扫描角度观测值 β[18]。 如 图 11 所示。 图 11 三维坐标计算 Fig． 11 Calculation of 3D coordinates 针对每个扫描点可测得雷达至扫描点的斜距,再 配合扫描的水平和垂直方向角,可以得到每一扫描点 与雷达的空间相对坐标,计算出每个扫描点三维坐 标式1 3,处理过程如图 12 所示。 XP Scos βcos α1 YP Scos βsin α2 ZP Scos β3 图 12 三维激光扫描总体流程 Fig． 12 Overall flow of 3D laser scanning 1一次扫描生成一个以设备自身位置为原点、 朝向为坐标轴方向的点云集合,点云中每个点仅包含 自身坐标系的 X,Y,Z 坐标值。 2在不同位置多次进行扫描,不同坐标系下扫 描的点云集合统一到一个坐标系下,进行拼接与后续 处理。 3设置绝对坐标系,通过雷达在支架绝对坐标 系中的三维位置,得到每次扫描点支坐标系到绝对坐 标系的转换矩阵,将顶煤三维空间相对坐标转换为工 作面绝对坐标。 4 煤矸识别放煤过程 “见矸关门”是人工放煤通过视听觉判断顶煤是 否放完的简单有效方法。 在自动化放煤控制系统中, 通过视频监视和图像识别技术来计算放煤量和煤质 含矸率,构建液压支架姿态与放煤量的数学模型,控 制放煤量。 模拟人工方法,可采用高清摄像机和振动 加速度传感器来识别放落下的煤矸,其难点在于放 煤过程中放煤口粉尘浓度大,普通高清摄像头无法清 晰获取煤矸成像信息;其次拍摄空间对摄像头的安 装、防砸、防尘以及维护也提出了很大的挑战;有些放 顶煤工作面的矸石灰度与煤炭非常接近,图像识别难 度大[19]。 4． 1 煤矸图像采集装置设计 用于放煤实时视频监测的高清摄像机需要研究 放煤支架的安装位置、角度、除尘、抗冲击和震动等技 术问题。 如图 13 所示,一种经过现场验证的方法是在支 架掩护梁下安装摄像机,能够以较宽的视场角获得放 落于后部刮板上的煤矸灰度图像。 为了减少放煤粉 尘对摄像机清晰度的影响,可以采取工作面上风口相 邻支架的摄像机采集下风口正在放煤支架的放煤口 视频图像。 也可以在上邻架放落的煤矸流到本架时, 进行图像采集处理,一般支架宽度为 1． 75 m,刮板输 送机链速取 1． 3 m/ s,上邻架放落的煤矸在 1 2 s 后 就会到达本架。 图 13 煤矸检测相机安装位置和视角选择 Fig． 13 Camera location and perspective selection for coal-rock detection 4102 中国煤炭行业知识服务平台 w w w . c h in a c a j . n et 第 6 期张守祥等智能化放顶煤开采的精确放煤控制技术 4． 2 煤矸灰度卷积计算 对于粗粒度区分放落煤矸,通过灰度就可实现煤 矸放落比例的判断[20]。 放煤时对采集的煤岩图像信 号进行灰度分布、灰度均值等特征提取进行煤岩性状 识别,采用灰度直方图是一种方法简单、计算量小的 方法,可采用计算灰度卷积的方法。 Gp∑ 255 i 0 Gi4 式中,Gi为放落煤岩图像像素点灰度值;Gp为整幅图 像灰度卷积。 4． 3 煤矸光谱技术 煤炭成分组成复杂,单一可见光检测会受到煤矸 表面附着粉尘影响,而煤岩样本在太赫兹时域光谱下 有明显的特征差异。 只依赖煤矸图像特征会受到煤 矸表面附着粉尘的影响,可以认为是一种视觉图像噪 声,采用穿透表面粉尘的光谱技术可以滤除这种噪 声,拉曼和太赫兹光谱具备根据物质成份识别的功 能。 煤的主要成分为碳、氢和氧元素,岩石主要成分 为二氧化硅等[21]。 太赫兹时光谱技术为煤岩分界提 供了一种新的研究方法,见表 1。 表 1 煤岩太赫兹光谱 Table 1 Terahertz spectrum of coal and rock 名称 特征频率/ THz Hilbert 谱边际谱 特征能量/106 煤样0． 650． 2024． 9 岩样0． 850． 1586． 9 图 14 为煤矸的两种吸收率波谱,由图 14 可知, 煤的太赫兹吸收率要明显低于矸石。 图 14 煤岩吸收光谱 Fig． 14 Absorption spectra of coal and rock 煤矸在量子激光照射下,可以反射波长 6 12 μm 的红外波段,其优势在于可穿透放煤时的粉尘 实现透尘成像,再通过秒量级检测仪器对放落的煤矸 进行快速分析。 由于热成像波段成像反映的是物体 表面温度,对放落下的煤矸区分度不好,可以在有较 强喷雾的条件下采用。 4． 4 振动声谱特征 采集放煤过程中的声音或振动信号,可以辅助判 断煤矸放落状态。 但放煤工作面的声频信号中掺杂 了很多现场信号后部运输机噪声、工作面播放语音、 采煤机噪声、零散煤矸掉落、支架动作等,这些信号在 后续处理中很难有效剔除,需要靠人工判断辅助煤矸 识别。 采用安装于支架尾梁下的加速度传感器采集 放落煤矸的振动信号能够有效滤除以上的这些噪声。 煤矸放落时产生一定的振动声谱特征变化,将采集到 的放煤信号从功率谱上分析,观察放煤过程中信号频 域能量集中在哪个频段,当煤矸硬度特征区别较大 时,此方法可以使用[22]。 为了滤除噪声,有效衰减尾梁插板动作时产生的 振动信号,采用有限长冲激响应 FIRFinite Impulse Response 滤 波 器, 带 通 频 率 范 围 设 计 为 9． 5 10． 5 kHz,阻带截止频率设计为 9 和 11 kHz,阻带衰 减设计为-55 dB[23]。 图 15 为三路振动传感器在矸 石下落前后的功率谱分布图,由图 15 可知在高频 段对应图中的画圈处,矸石下落后的信号功率谱 值显著增大,功率谱值能对振动能量做出间接反映