煤岩识别技术的发展现状及展望

2023-04-06李久明

陕西煤炭 2023年1期

李久明

(中国中煤能源集团有限公司，北京 100120)

0 引言

煤炭是我国的主要能源。“十四五”规划和国家发改委《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》指出，到2025年大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化，实现地质保障、采掘(剥)、洗选物流等系统的智能化决策和自动化协同运行。然而目前智能化开采主要基于示范刀的记忆截割、液压支架自动跟机拉架、视频监控和远程控制等技术，当工作面遇到断层、起伏、地质构造时，采煤机割顶割底或综放工作面过放，造成设备磨损加剧，开采效率降低，存在安全隐患，大量矸石混入煤流，导致原煤和商品煤质量降低，洗选难度加大，运输环节能耗增加。因此煤岩识别成为智能化煤矿生产亟需解决的一项关键技术。

国内外学者对煤岩识别技术开展了大量研究，但煤岩识别干扰因素多[1]，识别效果不理想[2 -3]。通过归纳现有煤岩识别技术的研究和试验现状，分析各种方法的优缺点，以期为今后煤岩识别技术的开发提供借鉴。

1 煤岩识别技术分类

煤岩界面识别是通过煤岩性质的差异和相应的探测方法，分辨出煤岩界面相对位置的技术。将识别结果输出到控制系统，指导智能化采煤机自适应调整滚筒高度，或预先规划截割高度，实现精确割煤和放煤。根据特征差异，煤岩识别技术包括基于天然辐射强度不同的γ射线探测法，利用电磁波在煤岩分界面反射特性的电磁波探测法，煤岩硬度不同引起温升和振动的红外成像法、振动探测法、截割力法，煤壁表面颜色和纹理差异的图像识别法，煤岩吸收和反射光谱差异的高光谱法，以及采前根据定向钻探预先构建三维地质模型的方法。

2 煤岩识别研究和应用现状

2.1 γ射线探测法

γ射线探测法是利用煤层和岩层天然γ射线强度的差异进行识别的技术，岩层中放射性元素含量高于煤层，当放顶煤中出现矸石时，探测器检测到的放射强度随之增加，通过控制放煤时间，实现煤岩分离。张宁波等[4]试验确定了综放工作面辐射强度识别阈值，放煤口打开后辐射强度保持平稳，随着煤矸混合物的出现，辐射强度逐渐升高，直至放煤口落下物全部为矸石，辐射强度保持稳定，验证了放射性探测法用于赋存稳定煤层的煤岩识别。赵明鑫[5]研究了李楼煤业综放过程利用射线识别煤岩的效果，结果表明当含矸率为20%时，辐射强度相对本底计数增加14.9%，可分辨出煤和矸石。

γ射线适用于顶底板含有放射性元素并且煤层均匀、无夹矸的工作面，直接顶放射性元素含量及强度显著高于基本顶和顶煤，不适用于围岩无放射性或煤层含夹矸的矿井。

2.2 电磁波探测法

电磁波探测法是使用0.1～3 GHz电磁波作为探测源，垂直于工作面煤层发射，利用电磁波在不同介质界面反射的时间差异计算煤层厚度[6]。王昕等[7]研究了200 MHz～1 GHz电磁波在不同煤岩界面模型的探测。在郭庄煤矿的试验表明，煤岩界面处显示强烈回波，其深度即为煤层厚度。900 MHz的天线探测的最大深度不超过2 m，随着频率的降低杂波相应增加，因此针对不同厚度的煤层，需要选择适宜的频率。当煤岩介电常数差异较小时，电磁波在界面反射较弱，影响探测的精度。相比静态测量，动态测量误差更大，不利于随采探测煤岩界面。

电磁波探测法虽然受粉尘、光照等因素的影响较小，但工作面静态测量的范围有限，煤层夹矸、断层和煤岩过渡层的存在也会干扰真实煤岩界面的识别。

2.3 红外成像法

红外成像法是利用截齿截割煤岩温升差异的特点，使用热红外图像标记待确定煤层走势。顶底板岩石越硬，热效应越明显。张强等[8 -9]使用浇筑的试件，研究了截齿截割时的热成像，每20 mm进行一次热成像采样，对煤岩动态轨迹进行识别，识别结果与实际煤岩界面基本一致，最大识别误差4 mm，具有较高的识别精度。张德义等[10 -11]建立了截割产生热量与煤岩强度之间的数学关系模型，以上一次截割获得的红外热像和温度信号为依据，指导后续截割，避开矸石。基于红外热像的记忆截割使截割夹矸产热降低60%，机体振动加速度降低90%。

然而岩石硬度低或热红外相机安装角度不当，将对煤岩识别影响较大，并且采煤机喷雾和温度场的变化对红外检测温度有一定影响。

2.4 图像识别法

图像识别法使用可见光获取煤岩图像，根据顶底板煤岩界面的颜色、纹理、形状、断口、光泽等的差异进行煤岩识别。吴德忠等[12]等采集了生产煤矿掘进工作面图像，建立了分类模型并进行了验证，提取到的边界与实际界面基本吻合。王超等[13]研究了基于LBP和GLCM的煤岩识别方法，判断煤块与岩石纹理的差异性，提取图像特征参数，作为煤岩识别的依据。司垒等[14]在王庄矿验证了基于改进U-net网络模型的煤岩识别方法，测试用时36.45 ms/张，实现了快速煤岩识别。

碳质泥岩、过渡层与煤层颜色一致，对图像识别有一定影响。图像识别目前还在研究试验阶段，距离推广应用还存在一定距离。

2.5 高光谱遥感检测法

高光谱法利用光谱在介质表面吸收和反射率的差异，用于煤质分析检测、露天矿遥感勘测和煤矸快速分类[15]。宋亮等[16 -17]针对褐煤、烟煤和砂岩、粉砂岩、泥岩、碳质页岩等矸石的光谱特性，提出了分类方法。应用可见光-近红外和热红外光谱联合分析了铁法矿区煤矸，解决了异物同谱的现象。

同一煤矿碳质页岩与煤的反射光谱吸收特征相似，会干扰光谱识别效果。粉尘的增加也会导致光谱图像信噪比降低，减弱实验样本的光谱吸收特征。

2.6 构建地质模型

基于三维地质模型的煤岩界面识别是利用钻探、巷道测量和槽波勘探等技术，构建采煤工作面三维模型，规划采煤机行走路径和滚筒高度，利用LASC惯性导航技术将采煤机定位于预设位置。

高士岗等[18 -19]构建了榆家梁煤矿采煤工作面动态四维地质模型。根据地质勘探和顺槽实测数据构建三维初始地质模型，回采前和采中从回风巷向运输巷定向钻孔，通过钻孔返水颜色、钻进压力和水压确定煤岩分界线，对初始模型二次修正。采煤过程中设置在顶梁侧边和刮板机电缆槽下方的雷达装置，测定顶煤、底煤厚度和煤岩分界线，精度达到厘米级。增加生产时间序列，随采生成动态透明四维地质模型，精度达到0.2 m以内，实现煤岩界面识别。工作面推进过程，定向钻孔超前工作面150 m、每隔25 m施工顶板和底板钻孔各一个，采用动态平滑修正，与上一个实测钻孔数据进行拟合，结合电磁波反射时间差异，动态更新工作面地质模型和煤岩分界线位置。

在无断层、陷落柱、煤层厚度稳定、倾角较小、赋存稳定的工作面，三维地质模型识别煤岩分界线效果较好。然而在复杂地质矿井，地质模型构建所需的测绘工程量大。

2.7 钻孔雷达技术

钻孔雷达作为比较成熟的孔中物探技术之一，是基于地球物理学的原理和方法，利用专门的仪器设备，沿着钻孔方向进行剖面测量、径向探测的物探方法，可探测径向地质异常[20 -22]。钻孔雷达在孔中不同位置向地层发射雷达信号、接收反射信号，对煤层界面反射波的振幅、波形、时延进行分析，得到煤岩界面数据。

程建远等[23]在SSP煤矿开展了“长掘长探”、钻孔雷达等多种物探联合应用的工程实践，巷道掘进过程中超前探测与掘进施工平行作业、超前定向钻孔同时进行钻探和物探。相比于短掘短探，定向长钻孔不占用掘进施工的空间和时间，掘进效率高，具有较好的经济性。采用的钻孔雷达发射、接收频率100 MHz，测试位置煤厚5.8 m，开孔位置距顶板1 m，距底板4.8 m，孔深380 m，根据探测成果清晰地描绘了顶底板沿水平方向的起伏曲线。钻孔雷达在每个掘进工作面仅需施工2个1 800 m长钻孔和2次探测，与常规钻探30次、累计进尺6 000 m相比，减少了钻探时间和工作量，发挥了定向长钻孔距离远和雷达探测精度高的双重优势，达到了一孔多用的目的，具有较高的推广价值。

孔中雷达装置与定向长钻孔结合应用，纵向探测范围可达到近千米，能够与掘进施工平行作业，保证快速掘进需要，实现一孔多用，提高工效，具有较好的技术经济性。钻孔雷达与工作面探地雷达相比，探测范围更广，获取的煤层顶底板数据更加丰富，有利于预先构建全工作面三维地质模型。钻孔雷达与图像识别等其他方法相比，不受工作面喷雾、环境粉尘、光照、纹理、噪声、振动和煤岩成分等因素干扰，探测分辨率高，能够用于确定工作面割煤轨迹，解决γ射线识别精度低、煤矸混合物进入煤流系统的问题。钻孔雷达需根据煤层实际情况，联合采用多种测绘方法，形成三维地质模型，在煤岩识别领域具有潜在的应用前景。

2.8 间接检测法

间接法是利用截齿在旋转撞击煤岩时产生的振动信号[24 -26]、采煤机工作电流变化，确定煤岩分界线。李一鸣等[27]对担水沟矿放顶煤冲击液压支架后尾梁的振动信号进行了分析和煤岩识别。鲍永生[28]总结了同忻煤矿放顶煤煤岩识别方法，通过收集煤矸撞击尾梁产生的振动信号，感知、判断煤岩分界面，控制放煤程序。振动检测受周围设备噪声影响，传感器维护量比较大。

李文亮[29]提出了以采煤机截割驱动电机的工作电流和摇臂调高油缸的工作压力为控制信号，双重控制煤岩识别。当电流和压力超过预设值时，判断为岩石，实时调低截割转速和进给量；当电流和压力恢复正常时，保持滚筒高度不变。当煤层存在较厚夹矸和位于截割中部和底部时，截齿截割力大，不能准确判断顶板位置，影响滚筒的自动调高和煤岩识别效果。