CN111337883B - 一种矿井煤岩界面智能探测识别***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种矿井煤岩界面智能探测识别***及方法，涉及煤岩界面识别技术领域，主要包括固定在采煤机的顶部的智能升降支架、设置于智能升降支架的顶部的非接触雷达天线以及与雷达天线采用无线方式进行信息传输的操作终端。其中在工作状态下，雷达天线的辐射方向垂直于被探测煤层的表面；操作终端用于获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据，并根据雷达数据绘制和显示煤岩层位赋存曲线。本发明不仅能够提高探测精度，而且能够适应综采面突变的工作环境。
Description
技术领域
本发明涉及煤岩界面识别技术领域，特别是涉及一种矿井煤岩界面智能探测识别***及方法。
背景技术
矿井煤岩界面的智能探测及识别问题是制约煤炭智能化开采的重大难题，采煤机切割煤层时的欠/过切割，会导致资源浪费、采出率降低、岩石混入降低煤炭质量、切入岩石导致齿轮磨损、在高瓦斯地区因产生火花引起***等问题，依靠人工观察及经验判断来调整滚筒高度很难应对突变的工况。高效的煤岩智能探测及其识别技术是实现智能煤岩截割需要解决的核心技术。
在实际中，受地质条件和环境因素的影响，煤层和岩层的赋存条件特别复杂，煤层中可能会含有矸石、裂隙、瓦斯、水等其它介质，此外煤岩之间的界面有可能是渐变的，也有可能会产生突变。同时，探测煤岩界面还要满足非接触式实时探测的条件，这也进一步增加了煤岩识别的难度，从目前来看，现有煤岩探测技术易受到多种环境因素扰动，对于复杂开采地质条件下不具有普适性及时效性，即还没有一种方法能够完善的解决煤岩识别问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种矿井煤岩界面智能探测识别***及方法，不仅能够提高探测精度，而且能够适应综采面突变的工作环境。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种矿井煤岩界面智能探测识别***，包括：雷达天线、智能升降支架和操作终端；
所述雷达天线设置于所述智能升降支架的顶部，并在工作状态下，所述雷达天线的辐射方向垂直于被探测煤层的表面；
所述智能升降支架的底端固定在采煤机的顶部；
所述操作终端通过无线方式与所述雷达天线进行信息传输；所述操作终端用于获取所述雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据，并根据所述雷达数据绘制和显示煤岩层位赋存曲线。
一种矿井煤岩界面智能探测识别方法，包括：
获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据并进行预处理；所述预处理后的雷达数据包括多道数据序列；
根据预处理后的雷达数据，选取种子层位点；
利用道相关系数算法，以所述种子层位点为初始参考中心，对所述预处理后的雷达数据进行层位追踪，确定所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息；所述最初参考道数据序列为以种子层位点为中心的数据序列；
根据所有所述被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和所述最初参考道数据序列的层位地理坐标信息，绘制煤岩层位赋存曲线。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种矿井煤岩界面智能探测识别***及方法，通过智能升降支架调整非接触雷达天线的位置，以准确获取被探测煤层的雷达数据，然后根据操作终端内部的相关算法绘制煤岩层位赋存曲线，不仅能够提高探测精度，且适应综采面突变的工作环境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明矿井煤岩界面智能探测识别***的结构图；
图2为本发明矿井煤岩界面智能探测识别***的框图；
图3为本发明雷达天线内部元件连接关系示意图；
图4为本发明矿井煤岩界面智能探测识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
针对当前煤岩探测技术探测精度低、且难以适应综采面突变的工作环境的现状，本发明提供了一种矿井煤岩界面智能探测识别***及方法。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1和2所示，本发明提供的一种矿井煤岩界面智能探测识别***包括雷达天线、智能升降支架、操作终端和小型防爆电机。
雷达天线设置于智能升降支架的顶部。在工作状态下，雷达天线的辐射方向垂直于被探测煤层的表面。智能升降支架的底端固定在采煤机顶部，且采煤机的顶端还放置一个小型防爆电机。操作终端用于获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据，并根据雷达数据绘制和显示煤岩层位赋存曲线。
小型防爆电机的信号输入端与雷达天线无线连接，该小型防爆电机的输出轴与智能升降支架连接。
该小型防爆电机的控制信号来自于雷达天线的数据处理模块；该数据处理模块可通过雷达天线采集的雷达数据，结合煤岩层位识别算法准确识别雷达天线上表面与被探测煤层表面的距离，并根据此距离输出防爆电机控制信号，从而控制防爆电机的工作状态来实现雷达天线上下位置的自动调整，即该小型防爆电机用于根据雷达天线的数据处理模块输出的防爆电机控制信号，控制智能升降支架工作以实现雷达天线上下位置的自动调整。
操作终端包括采集控制子***和人机交互界面，该采集控制子***可实现采集参数的设置、采集过程的控制、煤岩层位种子点的自动识别与人工校正、煤岩层位的追踪与信息提取、以及数据的显示与存储等功能；即采集控制子***包括微控制器、数据获取模块、数据处理模块以及存储模块；微控制器用于协同采集控制子***内各个模块工作以及控制人机交互界面的显示信息；数据获取模块用于获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据；数据处理模块包括预处理单元、种子层位选取单元、种子层位追踪单元以及煤岩层位赋存曲线绘制单元；预处理单元用于对雷达数据进行预处理，种子层位选取单元用于根据预处理后的雷达数据选取种子层位点，种子层位追踪单元用于利用道相关系数算法，以种子层位点为初始参考中心，对预处理后的雷达数据进行层位追踪，确定所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息；最初参考道数据序列为以种子层位点为中心的数据序列；煤岩层位赋存曲线绘制单元用于根据所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息绘制煤岩层位赋存曲线；存储模块用于存储数据采集参数和煤岩层位赋存曲线。
此外，在操作终端的人机交互界面上还可实现煤岩层位等高线的实时绘制和显示。
雷达天线包括一个封闭的壳体以及在壳体内部设有的发射天线辐射面、接收天线辐射面、电磁波发射机、电磁波接收机、采集卡、数据处理模块、控制单元、无线路由器等元件。其中，壳体内部元件连接关系如图3所示，发射天线辐射面与电磁波发射机的输出端连接，电磁波发射机的输入端与控制单元的第一输出端连接，接收天线辐射面与电磁波接收机的第一输入端连接，控制单元的第二输出端与电磁波接收机的第二输入端连接，电磁波接收机的输出端与采集卡的输入端连接，采集卡的输出端与数据处理模块的第一输入端连接，控制单元的第三输出端与数据处理模块的第二输入端连接，数据处理模块的输出端与控制单元的输入端连接，控制单元的第四输出端与无线路由器连接。壳体为一长方体状的盒子，该壳体的材料为非金属材料，具有足够的强度，在保护雷达天线内部元件的同时不影响电磁波的辐射。
智能升降支架采用金属材料并具有高强度的抗弯特性，智能升降支架的顶端位置高度是通过智能升降支架上面的丝杆和轮轴进行手动控制调节。
操作终端可以为防爆平板电脑、防爆手机和防爆服务器等设备，其均可以通过无线方式与雷达天线进行信息传输。
该***的主要功能是在采煤机正常工作的同时，利用该***进行数据采集和实时处理，可动态的获取煤岩界面信息，实现矿井煤岩界面的智能探测与识别。
为实现上述目的，如图4所示，本发明还提供了一种矿井煤岩界面智能探测识别方法，包括如下步骤。
步骤101：获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据并进行预处理；该预处理后的雷达数据包括多道数据序列。具体为：
对采集到的雷达数据进行图像增强处理。图像增强处理包括背景去噪、一维滤波、自动增益、道叠加处理等，从而突出层位信息。
对图像增强处理后的雷达数据进行数据偏移处理。
数据偏移处理是用于消除绕射波等干扰影响。数据偏移处理是指选取合适的偏移速度v(cm/ns)，对图像增强处理后的雷达数据做偏移处理，实现反射波归位和绕射波收敛，从而提高雷达数据的横向分辨率；偏移速度是提前通过测算方式确定的。在做数据偏移处理时，要求将空气介质分开，只对煤层内的介质做偏移处理。
步骤102：根据预处理后的雷达数据，选取种子层位点；种子层位点选取后，才能以该种子层位点进行追踪。其中，种子层位点的选取方法包括机器自动选取方法和人工选取方法。
机器自动选取方法是指通过特殊算法计算选取种子层位点，算法步骤如下：
(1)在预处理后的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；其中，所选数据序列的道号记为T0。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，其特点是信号振幅值最大，因此从0点开始第一个振幅起跳点位置即为直达波的位置，其样点数记为N0。
(2)确定空气-煤层位的位置及其样点数N1。
应用已经建立的煤岩分类模型实现空气-煤层位的准确识别，进而确定空气-煤层位的位置及其样点数N1。
设雷达天线悬空高度为H0，采样时窗为T，采样率为N，电磁波在空气中的传播速度为V，则根据公式(1)计算空气-煤层位的样点数N1。
(3)确定煤-岩层位的位置及其样点数N2。
对于种子道数据序列集(即预处理后的雷达数据)，煤-岩层位的位置位于空气-煤层位的下面，从空气-煤层位的样点数N1开始，应用已经建立的煤岩分类模型实现煤-岩层位的准确识别，进而确定煤-岩层位的位置及其样点数N2。
设煤层高度为H1，电磁波在煤层中的传播速度为V1，则根据公式(2)计算煤-岩层位的样点数N2。
根据煤-岩层位的样点数和所选数据序列的道号，确定种子层位点的坐标信息，即预处理后的雷达数据中所对应的位置点(T0，N2)为种子层位点。煤-岩层位的位置及其样点数非常重要，用于计算煤岩层位高度Y。
人工选取方法是指作业人员在操作终端设备上面直接选定种子层位点。
步骤103：利用道相关系数算法，以种子层位点为初始参考中心，对预处理后的雷达数据进行层位追踪，确定所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息。最初参考道数据序列为以种子层位点为中心的数据序列。具体为：
层位追踪是指以种子层位点(T0，N2)为初始参考中心，利用道相关系数算法进行层位实时追踪。其中，以(T0，N2)为参考道数据序列的中心，设x(m)、y(n)分别为参考道数据序列和被追踪道数据序列，m和n为数据序列的长度，且n>m。具体操作步骤如下：
以种子层位点为参考道数据序列的中心，以设定步长为数据选取窗口，确定参考道数据序列选取的数据。
以参考道数据序列相邻的数据序列为被追踪道数据序列，利用道相关系数算法，根据公式(3)计算参考道数据序列选取的数据与被追踪道数据序列的相关系数，并将最大相关系数对应的被追踪道数据序列的点号的位置信息确定为被追踪道数据序列的层位坐标。层位坐标包括横坐标值X和纵坐标值Y；其中，横坐标值X为道数，纵坐标值Y为煤岩层位高度，即N2。
其中，ρxy为相关系数，N为采样点数。
相关性分析为：从被追踪道所选数据序列的窗口上边界的第一个点开始，将参考道与被追踪道进行相关计算，到窗口下边界最后一个点结束。
将参考道数据序列的中心更新为被追踪道数据序列的层位坐标，将参考道数据序列更新为被追踪道数据序列，返回确定参考道数据序列选取的数据步骤，循环迭代，直到确定出所有被追踪道数据序列的层位坐标信息。在追踪层位坐标信息时，当被追踪的层位坐标信息远离设定范围时，通过人工校正方法调整层位坐标信息。
根据所有被追踪道数据序列的层位坐标信息，以智能升降支架的位置信息和雷达天线的悬空高度信息为基准值，计算所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息。
同理，最初参考道数据序列的层位地理坐标信息也是根据最初参考道数据序列的层位坐标信息，以智能升降支架的位置信息和雷达天线的悬空高度信息为基准值，计算确定的。
其中，每一道数据序列对应的地理横坐标值X(m)的求取方法如下：在矿井下采集数据时，根据智能升降支架位置进行打标，然后根据打标点对应两个智能升降支架之间的距离D，可求得任一道数据序列Tr对应的横坐标值。
1、假设第1个打标点为起始位置，Tr前、后最临近的打标点编号分别为N1，N2，N1和N2所对应的数据序列的道数为Tr1和Tr2，那么则有：
每一道数据序列对应的地理坐标值Y(m)的求取方法如下：设煤的相对介电常数为εr，那么则有：
雷达天线悬空高度H0随着煤层的起伏会有一定的变化，变化幅度一般在20cm内，雷达天线悬空高度H0通过以下方法计算：根据矿井煤岩层位识别方法，可以确定单一道数据序列对应的直达波位置及其样点数N0，以及空气-煤层位的位置及其样点数N1，根据空气-煤层位与直达波之间的时间差和电磁波在空气中的传播速度即可获取雷达天线悬空高度H0。其计算公式为：
步骤104：根据所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息，绘制煤岩层位赋存曲线。
煤岩层位等高线是指在获取预处理后的雷达数据的每一道数据序列对应的地理横坐标值X(m)、煤岩层位地理高度Y(m)的条件下，绘制煤岩层位的变化曲线。
本发明采用非接触式雷达天线，可实时动态的获取1m内的煤岩界面信息或判别出采煤机的截状态(割煤/割岩)，探测精度达到2cm，从而能够有效的制定滚筒调高策略，为实现矿井智能化开采提供技术支持。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种矿井煤岩界面智能探测识别***，其特征在于，包括：雷达天线、智能升降支架和操作终端；
所述雷达天线设置于所述智能升降支架的顶部，并在工作状态下，所述雷达天线的辐射方向垂直于被探测煤层的表面；
所述智能升降支架的底端固定在采煤机的顶部；
所述操作终端通过无线方式与所述雷达天线进行信息传输；所述操作终端用于获取所述雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据，并根据所述雷达数据绘制和显示煤岩层位赋存曲线；
其中，所述操作终端包括采集控制子***；所述采集控制子***包括数据获取模块和数据处理模块；所述数据获取模块用于获取所述雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据；所述数据处理模块包括预处理单元、种子层位选取单元、种子层位追踪单元以及煤岩层位赋存曲线绘制单元；所述预处理单元用于对所述雷达数据进行预处理，所述种子层位选取单元用于根据预处理后的雷达数据选取种子层位点，所述种子层位追踪单元用于利用道相关系数算法，以所述种子层位点为初始参考中心，对所述预处理后的雷达数据进行层位追踪，确定所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息；所述最初参考道数据序列为以种子层位点为中心的数据序列；所述煤岩层位赋存曲线绘制单元用于根据所有所述被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和所述最初参考道数据序列的层位地理坐标信息，绘制煤岩层位赋存曲线；
其中，所述根据预处理后的雷达数据，选取种子层位点，具体包括：
在预处理后的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；其中，所选数据的道号记为T0；
根据公式
计算空气-煤层位的样点数；其中，N1为空气-煤层位的样点数，H0为雷达天线的悬空高度，N为采样率，T为采样时窗，V为电磁波在空气中的传播速度，N0为直达波的样点数；
根据公式
计算煤-岩层位的样点数；其中，N2为煤-岩层位的样点数，H1为煤层高度，V1为磁波在煤层中的传播速度，N0为直达波的样点数；
根据所述煤-岩层位的样点数和所选数据序列的道号，确定种子层位点的坐标信息；所述种子层位点的坐标为(T0，N2)。
2.根据权利要求1所述的一种矿井煤岩界面智能探测识别***，其特征在于，所述雷达天线包括一个封闭的壳体以及在壳体内部设有的发射天线辐射面、接收天线辐射面、电磁波发射机、电磁波接收机、采集卡、数据处理模块、控制单元和无线路由器；其中，所述发射天线辐射面与所述电磁波发射机的输出端连接，所述电磁波发射机的输入端与所述控制单元的第一输出端连接，所述接收天线辐射面与所述电磁波接收机的第一输入端连接，所述控制单元的第二输出端与所述电磁波接收机的第二输入端连接，所述电磁波接收机的输出端与所述采集卡的输入端连接，所述采集卡的输出端与所述数据处理模块的第一输入端连接，所述控制单元的第三输出端与所述数据处理模块的第二输入端连接，所述数据处理模块的输出端与所述控制单元的输入端连接，所述控制单元的第四输出端与所述无线路由器连接。
3.根据权利要求2所述的一种矿井煤岩界面智能探测识别***，其特征在于，所述壳体为一长方体状的盒子，所述壳体的材料为非金属材料。
4.根据权利要求1所述的一种矿井煤岩界面智能探测识别***，其特征在于，还包括设置在采煤机顶端的防爆电机；所述防爆电机的信号输入端与所述雷达天线无线连接，所述防爆电机的输出轴与所述智能升降支架连接；
所述雷达天线的数据处理模块用于根据所述雷达数据，结合煤岩层位识别算法，确定雷达天线上表面与被探测煤层表面的距离，并根据所述距离输出防爆电机控制信号；
所述防爆电机用于根据所述数据处理模块输出的防爆电机控制信号，控制所述智能升降支架工作以实现所述雷达天线上下位置的自动调整。
5.根据权利要求1所述的一种矿井煤岩界面智能探测识别***，其特征在于，所述操作终端还包括人机交互界面；所述采集控制子***还包括微控制器以及存储模块；所述微控制器用于协同所述采集控制子***内各个模块工作以及控制所述人机交互界面的显示信息；所述存储模块用于存储数据采集参数和煤岩层位赋存曲线；
所述人机交互界面用于显示煤岩层位赋存曲线。
6.根据权利要求1所述的一种矿井煤岩界面智能探测识别***，其特征在于，所述智能升降支架的材料为抗弯特性的金属材料，所述操作终端为防爆平板电脑、防爆手机或防爆服务器。
7.一种矿井煤岩界面智能探测识别方法，其特征在于，包括：
获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据并进行预处理；所述预处理后的雷达数据包括多道数据序列；
根据预处理后的雷达数据，选取种子层位点；
利用道相关系数算法，以所述种子层位点为初始参考中心，对所述预处理后的雷达数据进行层位追踪，确定所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息；所述最初参考道数据序列为以种子层位点为中心的数据序列；
根据所有所述被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和所述最初参考道数据序列的层位地理坐标信息，绘制煤岩层位赋存曲线；
其中，所述根据预处理后的雷达数据，选取种子层位点，具体包括：
在预处理后的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；其中，所选数据的道号记为T0；
根据公式
计算空气-煤层位的样点数；其中，N1为空气-煤层位的样点数，H0为雷达天线的悬空高度，N为采样率，T为采样时窗，V为电磁波在空气中的传播速度，N0为直达波的样点数；
根据公式
计算煤-岩层位的样点数；其中，N2为煤-岩层位的样点数，H1为煤层高度，V1为磁波在煤层中的传播速度，N0为直达波的样点数；
根据所述煤-岩层位的样点数和所选数据序列的道号，确定种子层位点的坐标信息；所述种子层位点的坐标为(T0，N2)。
8.根据权利要求7所述的一种矿井煤岩界面智能探测识别方法，其特征在于，所述获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据并进行预处理，具体包括：
获取雷达天线采集的被探测煤层的雷达数据；
对所述雷达数据进行图像增强处理；所述图像增强处理包括背景去噪、一维滤波、自动增益和道叠加处理；
对图像增强处理后的雷达数据进行数据偏移处理。
9.根据权利要求7所述的一种矿井煤岩界面智能探测识别方法，其特征在于，所述利用道相关系数算法，以所述种子层位点为初始参考中心，对所述预处理后的雷达数据进行层位追踪，确定所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息和最初参考道数据序列的层位地理坐标信息，具体包括：
以所述种子层位点为参考道数据序列的中心，以设定步长为数据选取窗口，确定所述参考道数据序列选取的数据；
以所述参考道数据序列相邻的数据序列为被追踪道数据序列，利用道相关系数算法，计算所述参考道数据序列选取的数据与所述被追踪道数据序列的相关系数，并将最大相关系数对应的所述被追踪道数据序列的点号的位置信息确定为被追踪道数据序列的层位坐标；
将所述参考道数据序列的中心更新为所述被追踪道数据序列的层位坐标，将所述参考道数据序列更新为所述被追踪道数据序列，返回确定所述参考道数据序列选取的数据步骤，循环迭代，直到确定出所有被追踪道数据序列的层位坐标信息；
根据所有所述被追踪道数据序列的层位坐标信息，以智能升降支架的位置信息和雷达天线的悬空高度信息为基准值，计算所有被追踪道数据序列的层位地理坐标信息；
根据所述最初参考道数据序列的层位坐标信息，以智能升降支架的位置信息和雷达天线的悬空高度信息为基准值，计算最初参考道数据序列的层位地理坐标信息。
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