不同煤矸混合物的微波传播特性试验研究

司 垒 ，李嘉豪 ，邢 峰 ，魏 东 ，戴剑博 ，王忠宾

（中国矿业大学 机电工程学院, 江苏 徐州 221116）

0 引 言

长期以来，煤炭作为我国的主体能源，是保障国家经济发展的重要基础性能源[1]。随着我国经济发展方式的转变，煤炭行业也由粗放的生产方式向集约化、精细化方向转型，煤矿的智能化已成为煤炭安全高效开采的发展方向与必然趋势[2]。煤矸精准识别作为煤炭领域亟需解决的技术难题，是采煤和分选环节智能化运行的关键技术之一，国内外学者对其已经有了近30 年的研究积累。

目前，煤矸识别多采用自然射线、图像处理和信号处理等方法。射线法是最早开始研究的方法，其优点是受井下粉尘、水雾等环境影响较小。刘长友等[3]提出了以自然射线辐射强度作为煤-矸-岩自动识别的主要参数。赵明鑫[4]分析了放煤过程中自然γ 辐射场的特点和探测器空间位置变化对探测效率的影响规律。张宁波等[5-6]研究了双能γ 射线在煤矸混合体中的衰减规律以及煤矸混合体中含矸量的确定方法，并通过放顶煤模拟试验对矸石低水平自然射线的涨落规律进行了验证。在放煤过程中煤矸必然会与矿山装备发生碰撞而产生各种信号，基于煤矸物理性质不同引起的振动或声音信号的差异，袁源等[7]设计了感应尾梁动作并自动触发数据采集的放煤声信号采集装置，构建了放顶煤声信号分类样本库。张守祥等[8]提出了利用振动信号解决放顶煤过程中的动态煤矸识别问题，初步实现了综放工作面的煤矸识别。窦希杰等[9-10]研究了基于IMF 能量矩和SVM 的煤矸识别方法，结果表明该方法且具有较高的识别准确率。刘富强等[11]通过采用图像处理和模式识别技术对煤块和矸石进行识别，从而达到了煤矸自动分选的目的。司垒等[12]通过构建综采工作面煤岩图像语义分割数据集对改进U-net 网络模型进行训练和测试，实现了煤岩图像的精准识别。国内外学者经过对煤矸混合度识别技术进行了长期的基础研究后，在综放开采领域取得了可喜的进展，并在部分煤矿得到了初步的工业性应用。但由于工作面煤岩性状特征复杂多变，适用于放煤工作面的γ 射线采集、数据处理等技术尚不成熟，且放射性会给人体带来潜在威胁，无法满足井下安全管理，导致γ 射线法无法推广应用；另外，图像分析法没有完全考虑光照强度、湿度、煤尘等因素对识别结果的影响，缺乏代表性和实用性；同时，工作面大量的环境噪声导致煤和矸石撞击液压支架尾梁产生的声波和振动信号干扰较大，无法精确预测放煤口矸石混入情况。上述种种现象，导致当前煤矸识别技术仍无法推广应用[13]。

电磁波信号具有其它传感信号（如振动、红外、可见光图像等）所不可比拟的优点，几乎可以在所有物质中传播，而且其较宽的频率范围可以实现高精度监测。而微波是指波长介于红外线和无线电波之间的电磁波，其频率范围在300 MHz～300 GHz，所对应的波长为0.001～1 m[14]，具有灵敏度高、检测速度快、非接触的特点[15]，已在诸多领域进行广泛应用，如无损检测材料缺陷[16]、穿墙成像[17]、以及地理勘探领域的探地雷达成像[18]等。因此，将微波探测技术引入煤炭领域，旨在为煤矸识别方法提供一种新的研究思路。

目前国内外已有很多学者对电磁波在煤岩的传播特性进行了研究。王昕等[19]建立了煤岩界面的分层介质模型，结合雷达方程分析了雷达波在该模型中的散射规律，分析了煤岩电参数和天线对探测深度的影响。贾成艳等[20]研究了煤层对太赫兹前端频率附近的电磁波（75～750 GHz）的衰减特性。文虎等[21]采用时域有限差分法（FDTD）建立井下二维空间磁场（TM）模型，揭示了电磁波在煤体中的传播规律。岳蕾[22]对均匀煤层中的电磁传播规律进行了研究，探讨了频率对电磁波损耗的关系。

可以看出，目前电磁波在煤矿中的研究主要集中煤层探厚和地质探测等方向，将煤层或矸石层视为均匀介质处理。然而针对电磁波在煤矸混合物中的传播和衰减规律却鲜有研究。煤矸混合物是由煤、矸石和空气组成的多尺度混合介质，其电磁参数不同、体积不等、形状各异，且空间分布及混合形式复杂多变。对于煤矸混合物这类散射体，微波辐射区域内散射效应更复杂、非线性程度更显著。因此，非常有必要开展不同频段、不同煤样、不同粒度和不同含矸率的煤矸混合物微波传播特性试验研究，进而完善煤矸微波散射的理论体系，并为煤矸的精准识别提供新的理论和方法。

1 试验原理

空间平面电磁波垂直入射到介质上时，一部分能量被反射，另外一部分穿透介质表面，产生反射波和透射波。宏观电磁波传播的基本规律可由Maxwell 方程组概括[23]，其方程组的微分形式如下所示：

式中：H为磁场强度，A/m；E为电场强度，V/m；B为磁感应强度，T；D为电位移矢量，C/m2；J为电流密度，A/m2；ρ为电荷密度，C/m2。

同时，还需考虑电磁场传播过程中介质的电磁参数对电磁场传播的影响，因此，需引入电场和磁场中物质的本构关系，其形式如下所示：

式中：ε0为真空中的介电常数；εr为媒质的介电常数，F/m；μ0为真空中磁导率；μr为媒质的磁导率，H/m；σ为介质的电导率，S/m。

由上述公式可以看出，微波的传输特性（反射、吸收、透射）跟介质的介电常数 εr和磁导率 μr有关。S参数，也称为散射参数，是微波传输中的一个重要参数，可以全面直观地表示一个物体的性能指标。其中S11表征回波损耗，即有多少能量被反射回发射源端；S21表征信号从发射端口经过传输介质后传递到接收端口的损耗情况。如图1 所示，Ti为发射信号，Ri为回波信号，微波信号经发射天线垂直入射到煤矸混合物样本上，遇到煤矸混合物样本后会发生反射、吸收和透射作用，接收天线端接收穿过煤矸混合物透射的微波信号。煤矸混合物是由煤、矸石和空气组成的多尺度混合物，其电磁参数不同、体积不等、形状各异，且空间分布及混合形式复杂多变，微波发射天线产生的电磁波在多尺度、电磁特性随机分布的混合物中传播时，必然会沿各个方向发生散射，造成大量不相干波，导致微波的幅度、相位等特性具有相应的随机性和各向异性。所以检测不同的煤矸混合物样本时其传播特性存在较大的差异，可以通过采集回波损耗S11和插入损耗S21对其微波传播特性进行研究。

2 试验系统搭建

为探究不同煤矸混合物的微波传播特性，笔者搭建了煤矸微波探测试验系统，如图2 所示，将矢量网络分析仪作为信号源，设置发射天线及接收天线对煤矸混合物进行微波照射，并利用计算机完成数据的采集及处理。

图2 煤矸微波探测试验系统Fig.2 Microwave detection experimental system for coal and gangue

试验中所用的矢量网络分析仪（vector network analyzer，VNA）是一台多通道微波接收机，其频率覆盖范围为400 MHz～8.5 GHz，可以实现全双端口S参数测量，具有非常高的测量精度。微波发射天线与微波接收天线间隔一定距离平行固定，煤矸混合物样本置于两者之间，利用矢量网络分析仪采集不同煤矸混合物样本的回波损耗S11和插入损耗S21，然后对煤矸混合物的微波传播特性进行研究。其中发射天线与接收天线之间的距离由天线远场测试判定式（8）进行确定。

其中，r为接发天线之间的距离；L为天线口径的最长边；λ为中心频率对应的波长。文中所采用的接发天线之间的距离为3 m。

为探讨不同频率下的煤矸微波传输特性，收发天线采用的是双脊喇叭天线，工作频率为1～18 GHz，超宽频带满足试验要求。同时，为减少箱体对试验结果的影响，箱体材料采用聚四氟乙烯（PTFE），该材料具有较小的介电常数（2.1 左右）以及介电损耗（0.000 4），可以极大地降低电磁波传播中的信号损失，是一种良好的透波材料，目前被广泛应用于雷达天线罩、5G 基站元器件等。试验中，采用的箱体的尺寸为400 mm×400 mm×400 mm。

煤和矸石的电磁参数包括：相对介电常数、电导率以及磁导率，这些参数决定了电磁波在煤矸介质中的传播特性。通常情况下，对于煤、矸石这类非磁化介质，其磁导率可以认为与真空中的磁导率相等。为确定不同煤和矸石的电磁参数，笔者利用原煤和矸石制作了固定形状大小的煤和矸石试样，如图3所示，并采用自由空间法对5 种煤和1 种矸石的相对介电常数和电导率等电磁参数进行测量，为后续的样本试验结果分析提供数据支撑。

图3 制作的煤和矸石试样Fig.3 Prepared coal and gangue samples

在此基础上，以肥煤、无烟煤和矸石为例，开展不同微波频段、不同煤矸尺寸、不同含矸率等工况下的煤矸微波探测试验，具体试验方案见表1。

表1 煤和矸石的微波探测试验方案Table 1 Experimental scheme of coal-gangue microwave detection

3 煤矸电磁参数测量

通过对样品的相对介电常数以及电导率的测量，可以为后续的样本测试结果分析提供依据。

目前介电常数的测量方法主要有同轴探头法、传输线法、谐振腔法以及自由空间法等。同轴探头法通过将探头侵入液体或用其接触固体材料的平坦表面，之后通过矢量网络分析仪测得的S11再换算到介电常数，该方法要求被测材料为液体、软质整合固体、半固体、无空隙等。传输线法需要将材料置于一部分封闭的传输线内部，要求被测材料为固体，且尺寸可精确塑性为环状或方块状，同时要求表面足够光滑以保证样品可以充满夹具不留间隙。谐振腔法使用矢量网络分析仪来测量谐振频率和谐振腔体夹具的品质因数Q值，要求样品为平坦薄片，厚度为0.05～5 mm，该方法测量精度高（约为±1%），但不支持宽带测试，且对样品要求较高。自由空间法与传输线法类似，相当于传输线法的一种特例。它是将材料填充在2 个天线之间以进行非接触测量，介电常数根据矢量网络分析仪测得的S11和S21计算得出的，该方法要求被测材料平行表面、均匀，其测量频率一般在2 GHz 及以上。基于上述各种方法的优缺点，结合煤和矸石的物理特性，笔者采用自由空间法进行煤矸样品的介电常数测量。

以煤或矸石为原料制成各向同性、均匀分布的平板试样，其厚度为d，复介电常数为ε。利用矢量网络分析仪自带的激励源产生频率为f的微波信号，经同轴传输线馈入到双脊喇叭天线中，并对煤矸平板试样进行照射。电磁波在煤矸平板试样中的传输过程如图4 所示，其中 Γ表示材料的宽度，d无限大时在界面A 处的反射系数，由对称性可得，界面B 处的反射系数为 -Γ，T为材料的宽度，d为有限值时的透射系数。

图4 电磁波在煤矸试样中的反射与传输情况Fig.4 Reflection and transmission of electromagnetic wave in coal-gangue sample

设激励信号经发射天线传播后在煤矸介质表面的入射电压为Vi，总的反射电压和透射电压分别为Vr和VT，则它们与散射参数之间的关系如下：

总的反射电压和透射电压的表达式为：

令入射电压Vi=1，则S11和S21分别与总反射电压和透射电压相对应，即：

由等效二端口理论可得：

其中，ε为介质的复介电常数；μ为介质的复磁导率，对于煤以及矸石这类非磁化物质μ ≈1；j 为复数符号；ηr为待测材料的归一化特性阻抗；Γ为波在介质中的传播常数。由上式可得：

由此可得介质的相对介电常数 εr和电导率 σ等电磁参数。

利用上述方法对焦煤、瘦煤、气煤、肥煤、无烟煤和矸石等6 种试样的电磁参数进行测量，结果如图5 所示。可以看出，烟煤中各煤种的相对介电常数之间存在一定差异，但差距较小；无烟煤的相对介电常数相较于烟煤的相对介电常数有明显区别，同时与相对介电常数最高的矸石差别较小。在电导率方面，矸石的电导率最大，无烟煤次之，其余煤种的电导率较小，且焦煤、瘦煤及气煤的电导率大小相近。

图5 不同煤矸试样的电磁参数测量结果Fig.5 Measurement results of electromagnetic parameters of different coal-gangue samples

4 试验结果与分析

4.1 煤矸尺寸参数对传播特性的影响

在微波探测过程中，煤和矸石的厚度、截面积等尺寸参数会对电磁波的传播产生一定影响。因此，在煤矸混合物微波探测试验之前，首先探讨煤和矸石的各尺寸参数对微波传播的影响规律。

4.1.1 煤矸介质对传播特性的影响

由于我国煤层赋存情况复杂多变，不同煤岩的形成过程不同，导致了各种煤、矸石的成分和结构特征都存在差异，因此对于不同的煤、矸石的电磁波传播特性也不尽相同。为探讨电磁波传播的差异性，将不同的煤矸介质制作成400 mm×400 mm×100 mm的长方体块，将其400 mm×400 mm 的两平面与喇叭天线的喇叭口端面平行，放置于如图2 所示的试验系统中。利用矢量网络分析仪作为激励源以及信号接收器，两端的接发天线作为信号的输出和接收。所测得的复数值经对数化处理可以得到S11和S21曲线，如图6 所示。

图6 不同煤矸介质的信号变化情况Fig.6 Signal variation of different coal-gangue medium

由图6a 可以看出，随着频率的增加，煤和矸石的反射强度有增大的趋势。其次，随着相对介电常数的增加，反射系数逐渐增大，导致矸石的反射信号强度最高，无烟煤次之，焦煤的反射强度最低，其余煤种反射信号强度差异较小。由图6b 可以看出，所有介质下得到的S21值均随着频率的增加而逐渐减小，说明电磁波在煤矸介质中的衰减程度逐渐增加。同时，随着相对介电常数及电导率的增加，介质对电磁波的衰减逐渐增加，因此，矢量网络分析获取矸石的S21值最小。为进一步探究微波传播信号在时域内的变化规律，利用激励源及矢量网络分析仪获取的S21复数形式，通过傅里叶变换处理，得到时域透射波信号O21，如图7 所示。可以看出，随着介质相对介电常数及电导率的增加，接收天线所接收到的时域信号O21幅值增大；如式（14）所示，电磁波在介质中的传播速度与介质的电磁参数相关，可以看出相对介电常数的增加会使电磁波在介质中的传播速度减小，从而导致接收天线的时域信号O21出现时延现象，且随着相对介电常数的增加延迟时间增大。

图7 不同煤矸介质的O21 时域波形Fig.7 Time domain waveform of O21 with different coalgangue medium

4.1.2 煤样厚度对传播特性的影响

为探究煤矸介质在与电磁波传播方向一致方向上尺寸变化对电磁波传播特性的影响，笔者以肥煤为例，研制了等截面积（20 cm×20 cm）下厚度为10、20、30 和40 cm 的试样，如图8 所示。

图8 不同厚度的煤样Fig.8 Coal samples with different thickness

图9 给出了同一介质在相同截面尺寸下，微波照射不同厚度的肥煤后矢量网络分析仪所测得的S11和S21变化曲线及时域波形O21。可以看出，在截面积相同的情况下，4 组厚度参数所测量的S11曲线没有明显变化，说明介质厚度对微波的反射信号影响较小。随着煤块厚度的增加电磁波在煤块中衰减程度呈增多趋势，此时矢量网络分析仪所得到的S21呈减小趋势。但在3 GHz 之前，由于电磁波的频率较低，在介质中的衰减较少，在不同厚度下得到的S21曲线没有明显变化；在3 GHz 之后电磁波在介质中的衰减逐渐增加。

图9 不同煤样厚度的信号变化情况Fig.9 Signal variation of different coal sample thickness

另外，从图9b 可以看出，在7.7 ns 左右的第一个波峰为电磁波从发射天线发出后通过介质两侧的空气直接传输到接收天线中的一部分电磁波，随着煤样介质厚度的增大，从两侧传播的电磁波能量减少，在此之后的波峰为电磁波穿透介质后被接收天线所采集。同时，随着厚度的增加，接收天线接收到的透射波O21信号幅值逐渐减小，且时延逐渐增大。

4.1.3 煤样截面积对传播特性的影响

为探究煤矸介质在与电磁波传播的垂直方向上尺寸变化对电磁波传播特性的影响，同样以肥煤为例，研制了等厚度（10 cm）下截面积分别为10 cm×10 cm、20 cm×20 cm 和40 cm×40 cm 的试样，如图10所示。

图10 不同截面积的煤样Fig.10 Coal samples with different cross-sectional areas

图11 给出了同一介质在相同厚度尺寸下，微波照射不同截面积的肥煤后矢量网络分析仪所测得的S11和S21变化曲线及O21时域波形。由图11a 可以看出，随着频率的增加，不同截面尺寸下的反射信号强度逐渐增大。同时，随着截面尺寸的增加，参与电磁波反射的介质平面增大，但信号反射强度的增强幅度有限。这可能与天线到介质的距离有关，试验中为使电磁波传输到介质时更加接近于平面波，天线距离较大，导致电磁波在传播过程中存在一定程度的衰减使S11曲线没有明显变化。由图11b 和图11c 可以看出，随着截面尺寸的增加，矢量网络分析仪得到的S21参数的能量分贝值逐渐降低，时域透射波O21的幅值逐渐减小，主要原因是参与电磁波损耗的介质逐渐增多。

图11 不同煤样截面积的信号变化情况Fig.11 Signal variation of different cross-sectional areas

4.2 煤矸混合物相关参数对传播特征的影响

在煤炭领域，带式输送机或刮板输送机上的煤矸混合物中包含煤块、矸石以及空气，其体积不等、形状各异，且空间分布及混合形式复杂多变。因此，为探究煤矸混合物中各参数与电磁波传播规律的内在联系，笔者根据图5 所示煤矸电磁参数测量结果，选取肥煤和无烟煤为试验对象，开展不同煤矸粒度和不同含矸率工况下煤矸混合物的微波照射试验。

4.2.1 煤矸粒度对传播特性的影响

在煤矸混合物中，煤和矸石的尺寸随机，而当电磁波的波长远大于介质的尺寸时，电磁波通常会绕射障碍物从而产生较少的反射；当电磁波的波长与介质的尺寸相当时或略小于介质尺寸时会产生较多反射；当电磁波的波长远小于介质时此时电磁波在介质中的衰减更大，但电磁波中的能量随着频率的增加而增加，因此当电磁波的频率足够大时，虽然会有衰减但是巨大的能量依然可以穿透介质。笔者以无烟煤和矸石为例，依据表2 所示的试验方案进行微波照射试验，不同粒度的煤矸混合物如图12所示。

表2 不同粒度的微波照射参数Table 2 Microwave irradiation parameters of different particle sizes

图12 不同粒度的煤矸混合物Fig.12 Coal-gangue mixtures with different particle sizes

为降低环境因素的影响、提高测量精度，每组试验重复25 次，并将结果整合取其平均值，矢量网络分析仪所得的S11曲线如图13 所示。可以看出，当频率在4 GHz 之前，电磁波的波长较长，微波照射到3 种粒度下的煤矸混合物后所得到的S11曲线没有明显变化；而在4 GHz 之后，随着电磁波频率进一步增加，电磁波波长逐渐减小，3 种粒度下的S11曲线开始出现不规律性波动。同时，随着煤矸粒度的增大，电磁波的波长与介质尺寸之间的差值随之增大，电磁波的反射信号强度也随之增加。

图13 不同粒度下煤矸混合物的S11 曲线Fig.13 S11 curves of coal-gangue mixtures with different particle sizes

通过上述步骤矢量网络分析仪所测得的S21曲线如图14 所示。可以看出当频率在2.5 GHz 之前，3 种粒度下的S21曲线没有明显变化；而当频率在2.5～6 GHz 时，随着煤矸粒度的增加所得到的S21值也会逐渐增大，主要原因是随着粒度的增大，煤块与煤块、煤块与矸石之间的空隙逐渐增大，从而使相同体积下煤矸混合物中的煤块和矸石含量减少，进而减少了对电磁波的衰减。当频率在6～8 GHz 时，随着电磁波的波长进一步减小，电磁波在介质中的反射与折射逐渐增多，这使得电磁波的散射逐渐增强，使得所测得的S11和S21值波动较大，呈现出较大的不规律性。

图14 不同粒度下煤矸混合物的S21 曲线Fig.14 S21 curves of coal-gangue mixtures with different particle sizes

同时，对透射波信号强度值S21进行傅里叶逆变换所得到的时域透射波O21如图15 所示，其中内嵌的图像为12.2～14.2 ns 的局部放大图。可以看出在12.2～12.5 ns，随着煤矸粒度的增大，时域透射波的信号幅值逐渐增大，粒度在3～5 cm 的煤矸混合物信号峰值只有1.3 mV，而粒度在15～20 cm 的煤矸混合物信号峰值可达2.5 mV。主要原因也是由于粒度增大导致间隙增多，进而降低了对电磁波的衰减程度。而由于电磁波在不同粒度的煤矸混合物中产生反射，使得电磁波在煤矸混合物介质中的传播路径具有一定的随机性，从而没有出现明显的时延现象。

图15 不同粒度下煤矸混合物的O21 曲线Fig.15 O21 curves of coal-gangue mixtures with different particle sizes

4.2.2 含矸率对传播特性的影响

煤矸混合物中矸石含量的准确识别是实现煤矸智能分选和顶煤放落过程的智能控制的核心技术。根据4.1 节测得的煤矸介电常数，选取肥煤、无烟煤分别与矸石依据表3 所示的试验参数进行混合，并放置于箱体中进行微波照射试验。不同含矸率的煤矸混合物如图16 所示。

表3 不同含矸率的微波照射参数Table 3 Microwave irradiation parameters of different rate of gangue

图16 不同含矸率的煤矸混合物Fig.16 Coal-gangue mixture with different gangue ratios

同样，每组试验重复25 次，结果取平均值，由此矢量网络分析仪所得的S11曲线如图17 所示。从图17 可以看出在4 GHz 之前，由于电磁波波长较大，不同含矸率的S11曲线基本重合，而在4 GHz 之后的S11曲线有着明显的波动情况，主要原因是S11曲线反映的是微波照射到煤矸混合物后反射波信号，受到煤矸混合物表面形状及含矸率的影响，且在试验过程中煤矸尺寸在8～12 cm 内随机分布，因此在高频情况下，微波照射在煤矸混合物的S11曲线具有不规律性波动。

图17 煤矸混合物中不同含矸率的S11 曲线Fig.17 S11 curves with different gangue ratios in coal-gangue mixture

同样，按照上述试验步骤测得的S21曲线如图18所示，在3.5 GHz 不同煤种中不同含矸率的信号强度如图19 所示。从图18a 和图19 肥煤的曲线可以明显看出，由于矸石对电磁波的衰减程度比煤块大，在频率为3.5 GHz 之前，随着含矸率的增加，煤矸混合物对电磁波的衰减程度也逐渐增大，信号强度值由-35.3 dB 降低至-38.2 dB，矢量网络分析仪测得的S21值随之降低。而在3.5 GHz 之后，随着电磁波频率的增大，电磁波的波长逐渐减小，电磁波在煤矸介质中产生更多的反射与折射，矢量网络分析测得不同含矸率的S21曲线呈现较大的波动。而从图18b和图19 无烟煤的曲线可知，由于无烟煤与矸石的电磁参数相差较小以及煤矸形状的不规则特征，因此不同含矸率之间的透射波信号没有明显变化。

图18 煤矸混合物中不同含矸率的S21 曲线Fig.18 S21 curves with different gangue ratios in coal-gangue mixture

图19 3.5 GHz 处不同煤种中不同含矸率的信号强度Fig.19 Signal strength at different gangue-containing rates at 3.5 GHz

为了进一步分析透射波的时域信号变化规律，图20 给出了经傅里叶变换后的透射波时域曲线O21，图21 给出了在12.4 ns 左右不同煤种在不同含矸率的O21曲线峰值点的特征曲线。从图20a 和图21 中肥煤的曲线可以看出，随着含矸率的增加，时域透射波信号的幅值由1.6 mV 逐渐减小至1.26 mV，且具有较大相对介电常数的矸石会有效降低电磁波的传播速度，接收的透射波信号时延由12.42 ns 逐渐增大至12.50 ns。而在图20b 和图21 中无烟煤的曲线中，由于无烟煤与矸石的电磁参数比较接近，在时域内的透射波信号受含矸率的影响较小，导致不同含矸率的透射波信号幅值在不同频率下没有明显变化。

图20 煤矸混合物中不同含矸率的O21 曲线Fig.20 O21 curves with different gangue ratios in coal-gangue mixture

图21 12.4 ns 左右不同含矸率O21 曲线峰值点特征Fig.21 Characteristics of the peak point of t he O21 curve with different gangue ratios around 12.4 ns

综上所述，对于单个煤和矸石介质，依据介质的信号时延的大小可以判断煤岩厚度，还可以依据信号幅值差异区分出不同的煤矸介质。针对煤矸混合物，对于电磁参数与矸石差异较大的煤种（例如肥煤），可以依据敏感频点（如图18a 中的3.5 GHz）、透射波信号S21值的差异、时域信号O21的幅值或透射波信号时延差异等特征进行煤和矸石的区分，为放顶煤工作面中放煤后的煤矸精准识别提供一种新思路。

5 结 论

1）煤矸介质的电磁参数对微波在介质中的传播规律有明显的影响。随着电磁参数的增大，测得的S11强度值逐渐增大，而S21强度值和傅里叶变换后的时域信号幅值逐渐减小。同时，由于电磁波在介质中的传播速度与介质的相对介电常数成反比，因此相对介电常数较大的介质所得到的S21强度值减小，O21信号时延增大。

2）煤矸介质的厚度和截面积对测得的反射波和透射波信号均有影响。随着电磁波传播方向尺寸的增大，S21强度值和傅里叶变换后的时域信号幅值逐渐减小；同时所得到的O21信号时延逐渐增大。随着电磁波传播方向垂直尺寸增大，参与电磁损耗的介质增多，测得的S21强度值及O21信号幅值逐渐减小。

3）煤和矸石的粒度对微波在煤矸混合介质中的传播有一定的影响。当频率在4 GHz 之后，随着粒度的增大，微波波长与介质尺寸之间的差值逐渐增大，测得的S11强度值逐渐增大。对于透射波信号，当频率在2.5～6 GHz，粒度的增大导致同体积下参与电磁衰减的煤矸含量减小，致使S21强度值逐渐增大、O21信号幅值由1.3 mV 逐渐增大至2.5 mV。

4）当微波照射在不同含矸率下的肥煤-矸石混合物时，随着矸石含量的增大，煤矸混合物对电磁波的衰减程度增加，在3.5 GHz 之后测得的S21强度值由-35.3 dB 降低至-38.2 dB，O21信号幅值由1.6 mV减小至1.26 mV，时延由12.42 ns 逐渐增大至12.50 ns。