基于空气耦合雷达的矿井煤岩界面随采动态探测原理及关键技术

许献磊，彭苏萍，马 正，朱鹏桥，王一丹

(1.中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京 100083；2.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院，北京 100083)

2021年我国能源消费总量52.4亿t标准煤，煤炭消费量占能源消费总量的56.0%，煤矿智能化已成为煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。截至2022年3月，全国有近400座煤矿正在开展智能化建设，已建成智能化采掘工作面687个，“少人巡视，无人操作”智能采煤工作面迈向常态化应用。2020年2月，国家发改委、国家能源局等8部门联合印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》提出，到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化，到2035年，各类煤矿基本实现智能化，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。

在智能化开采工作面研究中，多个领域专家学者在开采模式、定位导航、数据交互融合、地质保障等方面提出新的方法与关键技术。王国法等研发了工作面智能协同控制系统，提出煤矿复杂巨系统的统一数据模型及决策机制的理论和方法；葛世荣等系统阐述了煤矿智能化中煤矿机器人的研究现状与亟需解决的关键问题，提出适用于深部煤层采煤机自动驾驶的导航截割理论与技术框架；孙继平提出煤矿信息化与智能化应用框架。矿井地球物理勘探技术的发展对煤矿安全高效开采地质保障系统的的建设起到关键性作用。彭苏萍系统阐释我国煤矿安全高效开采地质保障系统研究现状及展望，认为以煤矿采区高分辨率三维地震勘探技术体系为基础的煤矿安全高效矿井地质保障系统走向成熟。刘盛东等在井下空间的多波成像方法研究为实现煤炭“精准、透明”开采提供地质保障基础支持。随着信息技术的深度融合和煤矿机械化水平的进一步提高，矿井地质透明化是当前煤矿安全高效矿井地质保障系统发展的努力方向，其中高分辨率煤岩识别装备是重点研究任务之一。因煤矿复杂地质条件及工况条件，研发地质模型随采动态更新技术和装备，及时调整采煤机截割滚筒的工作状况，构建高精度煤矿智能开采的地质保障平台，真正实现矿井地质与采矿工程的无缝对接。煤层的精准截割，可有效提高煤炭采出率，提高后期煤岩矸的分选效率，降低选洗成本；同时可避免切入岩石导致齿轮磨损、在高瓦斯地区因产生火花引起爆炸等问题。

煤层和岩层的赋存条件极其复杂，煤岩界面变化也无固定规律可循，作为智能采煤机的“眼睛”，煤岩界面识别装备和技术是制约智能化采煤的“卡脖子”问题之一。为解决煤岩识别问题，国内外研究人员从不同技术领域分别展开研究，提出多种解决方案。纵观煤岩识别技术的研究历程，根据使用工况不同，煤岩识别可分为接触式识别与非接触式识别，根据技术类别可将现有识别技术归类为过程信号监测、红外热成像、图像特征、反射光谱、超声波探测、自然γ射线法、电磁波探测等。田立勇等以采煤机摇臂销轴多应变数据为基础进行截割力综合的判别进行煤岩界面识别。任芳等通过对滚筒轴扭转振动信号的测量实现煤岩界面的识别。张强等提出基于截齿截割红外热成像的的煤岩界面识别方法。基于煤岩图像的颜色、几何形状、纹理等特征，孙继平等提出字典学习、小波变换的煤岩识别方法。杨恩等在实验室环境利用高光谱识别技术对煤岩试样进行光谱特征分析，以吸收谱带差异为基础进行煤岩识别。李力等利用超声波检测技术结合S变换的方法进行煤岩界面混叠反射回波的分离并识别。秦剑秋等、王增才等提出基于顶板岩石发出的自然γ射线穿透顶煤后的衰减幅值进行煤岩界面识别。昆士兰理工大学的Andrew Darren STRANGE在其博士论文中利用探地雷达，在其搭建的煤岩物理模型上利用1.4 GHz雷达天线展开煤层厚度的识别及数据处理方式的分析。李亮等利用探地雷达在郭庄煤矿展开煤岩界面探测，实现气煤-砂岩界面的探测，且误差较小。

上述多种煤岩识别方法，在一定程度上均能实现煤岩的识别分类，但由于其技术本身侧重点不同，对使用环境、煤岩类别存在一定要求，导致上述技术手段存在一定的局限性，主要表现在：① 截割参数分析法通过监测滚筒截割力、电机电流、调高油缸压力、机身振动等参数实现煤岩介质识别，但只有在高截割力下才更有效；② 热红外成像在矿井复杂开采环境中，存在监测盲区，且截割煤层和岩石温差较小，易受除尘喷淋系统及通风环境扰动；③ 图像法的应用最大难题是矿井工作面开采过程中高质量浓度粉尘可见度的限制；④ 反射光谱法对于煤的种类、湿度、表面结构特征等均具有明显不同的吸收率与反射率，对于矿井工作面的应用不具有普适性；⑤ 声波测试法在矿井工作面开采过程中容易收到扰动，识别率较低；⑥ 自然γ射线法取决于围岩与煤层放射性强度差异与围岩放射性的稳定程度；⑦ 基于电磁波传播特性的雷达探测法具有高分辨率的优势，矿井煤岩探测实验结果表明其识别的准确性较高，但现有蝶形雷达天线工作时需紧贴目标体表面才能发挥最大效能，极大地影响工作效率且难以适应工作面环境条件。地质雷达在矿井灾害源与构造等探测应用中，常见以地面耦合式雷达天线为主，作业时需紧贴被测目标体表面，当前应用于道路面层厚度及浅表病害的监测中的商业空耦雷达天线，只见于地面常规环境应用，难以在井下工作，另一方面受矿井强干扰环境影响，其探测深度和精度与实际要求还有较大差距。从煤岩识别的装备和方法应用角度来看，探测系统要具有非接触、高精度、动态实时、普适性的能力来满足智能生产的需求，此外，矿井工作面地质结构复杂，煤层厚度以及煤层空间分布起伏变化，煤岩识别系统应用过程中的智能自适应性是关键。

2019年，笔者所在研究团队基于重大科技攻关项目提出开发一种基于空气耦合雷达的矿井煤岩界面随采动态探测装备并获得了相关的发明专利。煤岩界面的随采、自主、动态探测即在采煤机采煤工作中，利用采煤机载非接触探测雷达天线，结合界面智能识别与追踪算法获取空气-煤界面、煤-岩界面信息，天线智能支架以空气-煤界面信息作为控制信号实现其姿态自适应调控，保持天线悬空距离，并将煤-岩界面信息和位置信息发送给采煤机控制系统，实现三维地质模型的动态更新，并实现采煤机对煤层截割作业的自主运行。笔者是在前期实践成果的基础上，对矿井煤岩界面随采动态探测技术进行系统的凝练和阐述，包括应用空气耦合雷达天线聚焦发射高频电磁波，实现电磁波能量聚焦发射及煤岩界面的非接触式探测；天线支架姿态自适应调控，实现雷达天线位姿随工作面起伏变化的自适应调节；煤岩界面识别与追踪方法，获取动态高精度的煤岩界面信息；创建系统位姿参数矩阵，结合煤机惯性导航单元、智能支架动态位姿参数，构建煤岩界面等高曲线，并将该信息通过网络协议传输给煤机控制系统，从而实现采煤机截割滚筒自适应调高控制。

1 煤岩界面随采动态探测技术内涵与框架

1.1 随采动态探测技术内涵

基于空气耦合雷达的矿井煤岩界面随采动态探测(图1)包括电磁波能量聚焦、位姿感知、支架姿态自适应调控、煤岩界面坐标转换4项技术内涵。电磁波能量聚焦是实现空气耦合雷达非接触式探测的基础，提高雷达天线的定向性，将有限的辐射能量集中聚焦于被测目标体方向，减少不必要的能量损耗，保证煤岩界面雷达数据的高信噪比。位姿感知是应对矿井综采工作面煤层起伏变化，实时监测感知煤岩界面探测装备位姿状态，为支架姿态自适应调控提供决策依据，确保探测装备处于有效探测范围且避免与工作环境干涉而危及装备安全。支架姿态自适应调控是依据位姿感知结果为依据，判别支架姿态是否处于安全有效范围内，反馈于支架PLC控制系统，智能调节电液装置，实现支架姿态的自适应调控。煤岩界面坐标转换是将煤岩界面雷达信息转换为可提供给煤机作为滚筒截割指导依据的关键技术，结合随采动态位置、支架自适应调节姿态、雷达图谱煤岩界面位置，建立大地坐标系、采煤机坐标系和天线坐标系3者空间关系模型，实现煤岩界面绝对坐标位置的获取。

图1 随采动态探测示意

1.2 随采动态探测技术框架

基于空气耦合雷达的矿井煤岩界面随采动态探测技术架构如图2所示。

图2 随采动态探测技术架构

探测过程中，主控单元预设置雷达采集基本参数，通过空气耦合雷达天线非接触式实时探测方式，实时采集雷达数据并回传于主控单元；煤岩界面雷达数据经过数据预处理，利用煤岩界面识别与追踪技术方法对煤层表面和煤岩界面分别进行追踪识别，煤层表面位置信息用于监测探测装置实时位姿状态并传输于智能调节支架PLC控制单元，自适应调节雷达位姿；将采煤机动态位置、智能支架动态位姿和煤岩界面雷达图谱3者建立空间关系模型，进行煤岩界面坐标转换，最终将煤岩界面位置的绝对坐标传输于煤机主控系统用于智能调节滚筒截割高度。

2 空气耦合雷达天线及聚焦特性分析

2.1 空气耦合屏蔽天线设计

天线作为雷达辐射或接收电磁波的基本单元，其性能直接影响着整个雷达系统的定位精度、探测分辨率和目标识别水平，使天线具有宽频带、高增益、高发射率是雷达系统研发中的重要方向。常见探地雷达天线中，蝶形天线具有质量轻、尺寸小、辐射效率高且天线频带宽的优点应用较为广泛，但该种形式天线必须紧贴目标体进行探测才能取得较高信噪比数据，无法适应矿井环境下连续性探测作业需求。因此，一种非接触式且具有优良聚焦特性雷达天线的设计对于雷达探测法在煤岩识别中的应用至关重要。

笔者提出一种中心频率为1 200 MHz空气耦合天线(图3(e))，对天线结构参数进行仿真设计。通过天线的仿真，可以分析阻抗匹配特性，笔者以天线的回波损耗和驻波比VSWR(在地质雷达天线设计中，一般以回波损耗小于-10 dB、驻波比小于15 或2的范围衡量天线带宽)为评价依据进行衡量。对所设计天线进行数值仿真可以看出，如图3(a)，(b)所示，天线相对带宽可达1 217 MHz(1 033～2 250 MHz，<10 dB,VSWR<2)，在1 200 MHz 处形成谐振，发射机发射频率能与天线固有频率有效匹配，可以进一步提高天线在实际应用中的发射效率。图3(c)，(d)为天线垂直极化与水平极化方向，在1 200 MHz频点垂直极化方向图中可以看出，主瓣方向即为探测作业辐射方向，主瓣幅度为6.53 dBi，主瓣宽度为108.3°，符合预期窄波束、高辐射强度的设计需求。

图3 天线电磁仿真结果

空气耦合天线设计具有聚焦性与定向性，在实际应用中可以实现非接触式探测，天线和目标体的有效悬空距离，是实际中的应用重要衡量指标。在自由空间中仿真天线(图4(a))的基础上进一步建立“煤-岩”层位电磁仿真模型(图4(b))，以天线距离层位模型空气耦合距离为变量进行分析。

图4 电磁仿真远场辐射

从仿真结果(图5、表1)可以看出，由于“煤-岩”模型和天线之间的耦合作用影响，当空气耦合距离为0～200 mm时，天线带宽减小，最大带宽为479.53 MHz；当≥300 mm，天线有效带宽基本分布在1 000～2 250 MHz(VSWR<2)。进一步分析，当VSWR<1.5，在0～600 mm，天线表现出带宽随耦合距离先增后减，在=300 mm时达到最大，317.3 MHz，中心频率为1 246.05 MHz，与预期设计中心频率相近。

表1 不同空气耦合距离下天线仿真结果

图5 不同空耦距离天线驻波比VSWR

上述结果可以看出，笔者所提出的空气耦合雷达天线具有方向性好、频带较宽及结构简单等特点,在矿井复杂环境中，可有效用于煤岩界面的非接触式探测，适应于复杂地形环境。

利用所设计空气耦合雷达天线，悬空30 cm的条件下，在路面及已知地下管道上方进行实测，采集时间窗分别为20,30 ns，可以看出，路面0.2 m处沥青层及0.4 m处垫层界面清晰连续可见(图6(a))，位于路面下方1.1 m处地下管道特征明显(图6(b))，目标体雷达数据具有高信噪比，探测深度不小于1 m，验证了该天线悬空条件下优良探测效果。

图6 空气耦合雷达天线道路探测雷达图谱

2.2 聚焦特性分析

利用所设计开发的空气耦合天线，在沙层模型(图7(a))进行悬空距离测试分析，本模型设计为沙子与空气界面模型，底部是空气，上部平铺沙子，交界面设计有弧面、斜面和平行面，即可验证空气耦合天线的探测效果，其次通过改变天线的空气耦合距离，验证天线的聚焦特性。获取雷达数据经过以下步骤：① 零线设置；② 背景去噪；③ 一维滤波；④ 小波变换；⑤ 增益；⑥ 滑动平均等同等参数设置、同步处理。

图7 空气耦合探测效果对比(处理后)

通过对不同空气耦合距离雷达数据处理可以看出(图7(b)～(i)))，空气耦合距离在0～37 cm时，沙子与空气界面清晰可见，界面反射波能量较强；44～66 cm四组数据，由于空气耦合距离过大，电磁波能量快速衰减，界面反射波减弱，且伴随着环境干扰，与界面波叠加，界面弱化。抽取同一位置，不同空气耦合距离单道雷达数据(图7(j))可以看出，随着距离的不断增大，电磁波快速衰减，界面反射波能量呈现弱化，由于沙土层上下均为空气，模型底部为地面，“沙土-空气”、“空气-地面”介质之间介电常数差异较大，除界面一次有效反射波外，还存在电磁波在沙土层及模型底部空气层间多次反射波。

3 煤岩界面智能识别及追踪技术

3.1 煤岩界面智能识别

如图8(a)所示，笔者建立一个煤-岩数值仿真模型模拟雷达数据(图8(b))，模型煤层最厚位置15.5 cm，最薄处3 cm，雷达天线距离煤层表面30 cm进行探测采集雷达数据，根据接收到的电磁波的旅行时间(亦称双程走时)、幅度与波形资料，可推断空气-煤界面、煤-岩界面分布情况。从正演结果可以看出，地质雷达在矿井煤岩界面探测识别应用中，目标体结构主要包括空气层、煤层及围岩层，电磁波遇到“空气-煤”界面与“煤-围岩”界面发生强反射产生一次波并依次被雷达采集系统记录，煤层介于空气层和围岩层之间，且互相之间介电常数差异较大，因此电磁波会在煤层的2个界面之间发生多次反射，产生多次波，但该多次波的基本特点是，在介质中多次反射传播能量会不断衰减，相较于一次波，所记录多次波振幅较小，且在单道记录时间上滞后于“煤-围岩”界面一次反射波，因此根据此特点，可有效分辨“空气-煤”界面和“煤-围岩”界面的一次有效波反射，避免多次波造成的层位信息误判。

图8 GPRmax仿真模型及雷达图谱

(1)首先识别出直达波。在原始雷达数据中选取任一道数据序列，并确定所选数据序列的道号。因为直达波是一种从探地雷达的发射天线出发不经过反射和折射直接到达接收天线的电磁波，其特点是信号振幅最大，因此从雷达波时间窗0点开始第1个振幅起跳点位置即为直达波的起始位置，在1/2周期的位置处，振幅达到最大，其时间记为，即探测距离起算零点。

(2)通过式(1)可计算出电磁波在介质中的传播速度，空气耦合天线悬空时直达波到目标体中间介质为空气，此时电磁波传播速度可认为等同于电磁波在真空中传播速度=30 cm/ns，当电磁波在其他有损介质中传播时会发生介质损耗，此时电磁波传播波速表达式为

(1)

式中，为介质的相对介电常数。

(3)记天线接收到“空气-煤”界面反射波的时间为，可以计算得出空耦天线悬空高度：

=(-)2

(2)

(4)记天线接收到“煤-岩”界面反射波的时间为、煤相对介电常数为，代入式(2)可得电磁波在煤层中传播速度为，可以计算得出煤层厚度：

=(-)2

(3)

(5)以天线所在位置为起始零点，可以得出“煤-岩石”界面实际所在位置：

=+

(4)

如图9所示，依次对所获取每一道雷达数据(图10(a))进行反射波提取与分析，即可得连续“煤-岩”界面曲线(图10(b))以及煤层厚度。

图9 天线悬空高度变化的雷达剖面

图10 不同界面雷达数据单道波形图与连续界面曲线

为了模拟实际煤岩层位的探测，图11利用中国矿业大学(北京)自主研发的煤岩识别天线在一煤岩物理模型下方进行探测实验。模型剖面为一直角梯形，模型长度为2 m，煤层最小厚度为6.3 cm，最大厚度为20 cm。

图11 煤岩物理模型及煤岩识别天线

首先模拟实际探测过程中天线悬空高度的变化。将煤岩天线对准煤层，逐渐增大天线的悬空高度，并在5个高度处打标，打标处悬空高度的测量值见表2。

表2 悬空高度标记

对实验采集的数据进行直达波去除和滤波处理(图9)。5个打标处的单道波形如图12所示。

图12 不同天线悬空高度下的单道波形

(5)

式中，为真空中电磁波的传播速度；为空气相对介电常数；为空气-煤界面反射波的双程走时。

绘制相对误差关于(′,′)的二维图谱(图13(a))。对每个二维图谱分别设定阈值，获得(′,′)≤的区域(图13(a))，逐渐缩小阈值，并将6个区域作交集运算。最终得到在悬空高度计算值的相对误差均不超过2%的区域(图13(b))。利用最小二乘法拟合该区域点坐标的关系(图13(b))，可以得到相对序号′和′之间的关系式：

图13 悬空高度的相对误差二维图谱

′=′

(6)

在煤岩模型下方、悬空高度为20 cm的条件下，对煤岩模型从左向右进行探测，探测过程中在8个点位打标记录，对应位置煤层厚度见表3。

表3 煤层厚度

将实验采集的原始数据作直达波去除和滤波、增益处理(图14)。8个打标处的单道波形如图15所示。

图14 物理模型探测雷达剖面

图15 不同标记处的单道波形(n为标记号)

对于某一煤层厚度处的单道数据，首先从空气-煤界面反射波和煤-岩界面反射波上分别任意选取点和点，设2点相对于所在两波的主瓣极值点的样点序号为为′和′(相对序号)。可以求出随(′,′)变化的煤层厚度及其相对误差(′,′)。其中，煤层厚度按以下公式计算：

(7)

式中，为煤层相对介电常数;为电磁波在煤层中的双程走时。

设定相对误差的阈值，得到≤的区域(图16(a))。逐渐减小阈值，并对8个区域作交集运算，最终得到不同标记处煤厚计算值的相对误差均不超过4.9%的区域(图16(b))。利用最小二乘法拟合该区域点坐标的关系，得到

图16 煤层厚度的相对误差二维图谱

′=′-2

(8)

可以发现，当在直达波、空气-煤界面反射波和煤-岩界面反射波上选点的相对序号′，′与′之间满足以下关系时，可保证煤岩识别中悬空高度和煤层厚度的计算值误差尽量减小。

′=′+

(9)

′=′+

(10)

式中，,在一定条件下为常值，受天线频率、处理方法、收发间距等因素的影响。

3.2 煤岩层位追踪

现有的层位追踪方法可实现针对简单的煤岩层位或者理想情况下煤岩层位的追踪，而对于干扰源尚未建立判断和纠错机制。当某个位置出现追踪错误时，导致后续错误的层位追踪结果，这种状况称之为“串层”。笔者提出3级窗口算子，从而减少串层现象的发生。

“窗口算子”由道相关算法改进而来，是把参考道种子点作为中心，调整上下界线范围生成3级窗口，设()为参考道的数据序列，而()为被追踪道的数据序列，数据序列的长度为和；,和分别为参考道3个数据序列窗口的长度，且>>>(图17)。则有

图17 “3级窗口”相关分析示意

(11)

式中，为相关系数；为采样点数。

根据式(11)进行相关性分析，分析步骤如下：

(1)首先判断1级窗口：在被追踪道上选定一个序列，从它的上界线首个点起始，计算参考道与被追踪道相关性，至本窗口下界线末位点结束，直至计算到最大的相关系数才停止，接下来对2级窗口做相似的操作，直到所计算的相关系数最大为止(计为)，如果和所对应的点号相同，那么将该点位置信息作为被追踪道的层位坐标信息。

(2)如果和所对应的点号不同，即要判断3级窗口，直到所计算的相关系数最大为止(计为)，如果和，所对应的任一点号相同，那么就将该相同点位置信息作为被追踪道的层位坐标信息。

(3)如果，和所对应的点号都不同，那就把与相应的位置信息当作被追踪道的层位坐标信息。

4 煤岩界面定位及信息交互传输技术

4.1 智能支架自适应调控

目前开发的空气耦合雷达天线可以应用于煤岩界面的探测识别，但是在应用中仍然面临着一个难题：煤矿巷道煤层顶板起伏变化，固定在采煤机上部的空气耦合雷达天线离顶板的距离也随之发生变化，距离过大则会直接影响雷达回波信号的质量，距离过小则会直接影响空气耦合天线的安全，甚至在接触顶板或煤壁的情况下直接导致装置损坏。因此，在井下开采作业过程中，如何实现空气耦合天线位置随顶板起伏而自适应调节和精确控制，增加数据采集的准确性，是矿井煤岩界面的智能探测与识别的重要技术。

笔者提出一种智能支架系统装置(图18(d))，主要包括空气耦合雷达天线(图18(a))、液压站(图18(c))、防爆伺服电机(图18(e))、数字油缸(图18(f))、伺服驱动器(图18(g))，以雷达数据拾取空气耦合距离(天线距目标体距离)为判别依据，结合数字油缸系统实现支架自适应调节。数字油缸将伺服电机、伺服阀、检测反馈元件直接集成到液压油缸上，通过数控系统编程控制伺服电机即可实现油缸伸缩动作进而达到调整支架姿态的目的。对所设计智能支架结构进行数学建模分析(图19(c))，根据所设计支架的其他已知固定值和几何关系，可以得出，和，之间的几何关系：

图18 智能支架装置

(12)

图19(a)为智能支架结构示意，如图19(b)所示，在随采工作过程中，设定探测装置与顶煤表面间安全有效探测距离为，通过雷达数据拾取空耦距离，检测到距离变为+Δ时，智能支架需要将垂直高度改变为+Δ，根据垂直距离+Δ及煤机与煤壁之间距离设定的水平距离，计算得油缸的伸缩量，从而对伺服电机进行控制，调整油缸伸缩(图19(d))，实现实时智能调节，避免仪器装置与环境干涉损坏并且保证雷达探测有效耦合距离。

图19 智能支架装置控制原理

4.2 煤岩界面定位及信息交互传输

4.2.1 系统位姿参数矩阵的构建

空气耦合雷达天线在煤岩识别应用中，通过智能支架安装在煤机机身，随采煤机采掘行进过程中对煤岩界面实时探测。结合煤机机载惯性导航单元、智能支架位姿以及雷达天线实测煤厚数据，建立大地坐标系(,,)、采煤机坐标系(,,)和天线坐标系(,,)3者空间关系模型(图20)，实现煤岩层位绝对坐标位置的获取。

图20 煤岩层位位置空间坐标转化

采煤机沿推进方向和平行于煤壁方向运动，当煤机在开切眼与回采巷道交叉口处，依据回风巷道中已知坐标点获取煤机的起始绝对坐标，采煤机在开切眼中行进时，结合采煤机起始绝对坐标，利用惯性导航单元，可以实时获取煤机在开切眼中空间位置的变化，即采煤机坐标系原点位置：

(13)

综采工作面煤层起伏变化，固定在采煤机上部的煤岩识别雷达天线距离顶板的距离也随之发生变化，为保证有效、安全探测距离，设计一套智能自适应调节支架系统，实现煤岩识别雷达天线的位置随煤层起伏变化而自动调节和精确控制，达到在有效耦合距离下高信噪比雷达数据的采集效果，同时能够保证仪器装备的安全。该装置采用2只数字油缸，长度分别为，，联合执行可调整雷达天线位置，实现雷达天线的水平距离与垂直距离的变化，在采煤机坐标系下即,分量的改变，雷达天线的空间位置，即天线坐标系原点位置为

(14)

在天线坐标系下，通过空气耦合天线所测雷达数据，可得基于天线坐标系原点下的煤岩界面距离信息，结合雷达天线仰角，可获得煤岩界面绝对坐标：

(15)

通过已知煤岩分界空间位置，实时传输于煤机主控，智能调整截割滚筒高度；同时，动态更新地质模型，为透明化工作面建设提供依据。

4.2.2 采煤机信息交互传输

如图21所示，本系统装置与采煤机、地面集控终端数据传输与交互均采用TCP/IP网络协议，雷达天线探测得到的煤岩界面数据实时通过无线WiFi或以太网实时传输于煤岩识别系统的主控单元。主控单元处理分析后得到煤岩界面位置信息，通过局域网络实时下发给煤机集控系统，由煤机集控系统解析并指导摇臂动作，实现截割滚筒的位置调节；同时，利用井下5G网络将煤岩界面位置信息实时回传于地面集控中心，用于智能平台动态更新煤矿三维地质模型，满足矿井生产建设中，智能、动态与实时性的需求。

图21 煤机信息交互流程

5 实验验证

利用笔者所设计煤岩识别系统，在神东煤炭集团公司锦界煤矿对顶板截割后留煤厚度探测的方式进行煤岩层位识别(图22(b))，工作面煤层采高在2.7～3.4 m，平均采高为3 m，由于顶板地质结构破碎，为避免顶板坍塌、漏矸等情况的发生，在综采过程中，通常会在顶板留有10～20 cm煤层，保护顶板的稳定性。通过煤岩识别系统可探测所留煤层厚度，作为指导下一刀割煤的依据，确保在设定预留煤厚度的情况下，保证煤炭资源的最大采出。同时，为了验证所设计煤岩识别系统探测的精度，在开采过程中，选取部分区域，对顶板残留煤层进行开挖并实测，与探测结果相比较分析。

图22(a)为矿井实测煤岩界面雷达数据，经预处理后，煤层表面及煤岩界面反射波清晰可见，电磁波在“空气-煤”界面与“煤-岩”界面间多次反射形成多次波特征，但多次波振幅小于2个界面一次波反射，且在雷达图像上记录出现在“煤-岩”界面之后，对雷达数据进行识别追踪并与现场定点位置掘顶实测数据对照分析(图22(c))可以看出，该煤岩识别系统探测数据平均误差为±1.2 cm，平均误差百分比为8.6%。

图22 煤岩识别系统应用现场及煤岩识别雷达图谱

6 结 论

(1)提出了基于空气耦合雷达的矿井煤岩界面随采动态探测技术，它是在基于地面耦合探地雷达技术基础上的新的非接触式电磁法技术，实现了煤岩界面随采、自主、动态探测。包括电磁波能量聚焦、位姿感知、支架姿态自适应调控、煤岩界面坐标转换4项技术内涵和聚焦发射空气耦合雷达天线、智能调节支架、煤岩界面识别与追踪技术方法、界面位置信息提取技术、系统位姿参数矩阵5项关键技术。

(2)提出一种中心频率为1 200 MHz的非接触式雷达天线，带宽可达1 217 MHz，该天线的能量聚焦性与定向性，在非接触情况下能够保持高信噪比探测能力，使其能有效适应井下复杂地质环境。

(3)构建了煤岩层位地质雷达数值仿真模型，得出非接触式煤岩界面识别雷达系统在煤岩界面探测中的响应规律，通过拾取“空气-煤”界面与“煤岩”界面反射波，测算得出空气耦合距离、煤层厚度，得出煤岩界面相对空间位置信息。提出“3级窗口算子”，可有效应对煤岩层位多干扰源、突变情况，避免追踪串层情况发生，实现煤岩层位实时、动态、智能追踪。

(4)设计了智能自适应调节支架系统，可有效应对煤岩识别天线在煤层采高及空间分布起伏变化条件下的应用，实现煤岩识别雷达天线的位置随煤层起伏变化而自动调节和精确姿态控制，达到在有效耦合距离下高信噪比雷达数据的采集效果，同时能够保证仪器装备的安全。

(5)根据矿井工作面巷道已知绝对坐标，结合惯性导航单元技术、智能支架姿态位置动态感知调控以及煤岩界面雷达数据，通过坐标转化，可实时获取煤岩界面位置信息的精确绝对坐标位置。实验结果表明：应用该煤岩识别系统识别煤岩界面位置平均误差为±1.2 cm，平均误差百分比为8.6%。实现了矿井煤岩界面随采动态探测，为智采工作面实现无人作业提供了新的理论技术支撑。

基于空气耦合雷达的矿井煤岩识别技术本身也有其局限性，当煤岩介质介电常数差异过小的情况下也会降低煤岩界面的识别精度。因此下一步的工作要重点是开展煤岩电磁反射特征信息的深层挖掘以及不同地质条件的煤岩识别多信息融合技术的研究，为矿井煤岩识别技术发展、煤矿智能化建设提供理论和技术支撑。