粉塵環(huán)境下典型煤巖近紅外光譜特征及識(shí)別方法

向 陽(yáng)，王世博，葛世榮，王賽亞，周 悅，呂淵博，楊 恩

中國(guó)礦業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，江蘇 徐州 221116

引 言

近紅外光譜作為一種價(jià)格低廉、實(shí)時(shí)、信噪比高、非破環(huán)性的光譜分析技術(shù)，已經(jīng)在煤質(zhì)分析檢測(cè)和煤巖分類(lèi)[1]等方面得到了應(yīng)用，其中，聚類(lèi)分析在近紅外光譜識(shí)別分類(lèi)中應(yīng)用廣泛，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)煤巖聚類(lèi)進(jìn)行了許多的研究。楊恩[2]等基于煤巖的灰分產(chǎn)率，建立了支持向量煤巖灰分回歸(SVR)以及向量煤巖分類(lèi)(SVC)模型對(duì)煤巖進(jìn)行遠(yuǎn)距離識(shí)別實(shí)驗(yàn)，該模型具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

上述文獻(xiàn)報(bào)道以遙感的思路對(duì)煤巖光譜進(jìn)行遠(yuǎn)距離的灰分產(chǎn)率預(yù)測(cè)，未考慮到空氣中的粉塵對(duì)光譜曲線(xiàn)的影響，在煤礦采掘現(xiàn)場(chǎng)中，粉塵濃度較大，刮板運(yùn)輸機(jī)上的煤流速度很快，但目前還未見(jiàn)針對(duì)高粉塵，高運(yùn)載速度現(xiàn)場(chǎng)的近紅外光譜研究，導(dǎo)致識(shí)別的算法，識(shí)別的模型大多不適應(yīng)采掘現(xiàn)場(chǎng)。所以，為了對(duì)井下實(shí)驗(yàn)提供參考，以典型原位煤巖為實(shí)驗(yàn)樣本，在粉塵環(huán)境下分析樣本近紅外光譜特征以及基于標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)建立了兩種煤巖快速識(shí)別模型。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 裝置

圖1為粉塵環(huán)境下近紅外光譜采集裝置。采用內(nèi)部空間為1 500 mm×500 mm×600 mm密封箱形成密閉粉塵環(huán)境，根據(jù)設(shè)定的粉塵濃度投入定量粉塵顆粒。采用SL-DC05型無(wú)極變速鼓風(fēng)機(jī)使粉塵處于分布均勻的懸浮狀態(tài)。煤巖樣品和光源分別位于密封箱兩側(cè)，距離為150 cm。為減小氣溶膠消光系數(shù)對(duì)光源的影響，使用驚鴻2 000 W透射式影視聚光燈作為光源，用林上科技的LS122A紅外輻射計(jì)測(cè)量光源輻射能量。使用荷蘭AvaSpec-NIR512近紅外光纖光譜儀進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，設(shè)置光譜范圍為1 000～2 500 nm，采集間隔為3 nm；使用直徑為3.5 cm的準(zhǔn)直鏡為信號(hào)的采集裝置，準(zhǔn)直鏡連接Y形光纖，一端連接光譜儀，另一端接入650 nm激光光源作為指示光源，以便于能對(duì)準(zhǔn)待測(cè)樣本，為避免粉塵對(duì)準(zhǔn)直鏡的污染，在準(zhǔn)直鏡鏡頭處加裝JGS3石英玻璃，把準(zhǔn)直鏡固定于密封箱體上，準(zhǔn)直鏡的鏡頭直徑為2.5 cm，視場(chǎng)角為0.1°，準(zhǔn)直鏡與樣本的探測(cè)距離保持150 cm，所以光譜儀在樣本上的探測(cè)區(qū)域的直徑為2.76 cm，面積大約為6 cm2。在每組實(shí)驗(yàn)前用15 cm×15 cm材料為PTFE的標(biāo)準(zhǔn)白板在150 cm箱體內(nèi)對(duì)光源進(jìn)行白校正。

圖1 粉塵-近紅外光譜實(shí)驗(yàn)裝置Fig.1 Dust-near infrared spectroscopy experimental device

1.2 粉塵環(huán)境的設(shè)置

文獻(xiàn)[3]通過(guò)對(duì)比爾定律變形，得到了濃度c(單位mg·m-3)、吸收物質(zhì)的厚度L(單位為m)；消光系數(shù)k、I和I0分別為出射光光強(qiáng)和入射光光強(qiáng)(單位為mW·cm-2)；參量之間的關(guān)系式

I=I0e-kcL

(1)

同時(shí)還指出粉塵的消光系數(shù)與粉塵的密度、粉塵的中粒徑成反比關(guān)系

(2)

式(2)中，α為實(shí)驗(yàn)常數(shù)，由實(shí)驗(yàn)獲得；ρ為粉塵密度；d50為粉塵中粒徑。由上述兩式可知在粉塵密度ρ、吸收物質(zhì)的厚度L和中粒徑d50一定的情況下，粉塵濃度越大，試樣所反射的光強(qiáng)I0被粉塵吸收的越大，為了保證準(zhǔn)直鏡所接收到的反射光強(qiáng)I只受到粉塵消光系數(shù)的單次影響，在加入粉塵后，用鼓風(fēng)機(jī)吹拂粉塵2 min，使箱體內(nèi)粉塵濃度均勻，用紅外輻射計(jì)從鼓風(fēng)機(jī)風(fēng)道處測(cè)試光源強(qiáng)度，通過(guò)調(diào)整光源的發(fā)光強(qiáng)度，保證測(cè)到的輻照度約為1 200 W·m-2，光照度約為20 000 Lux。

根據(jù)文獻(xiàn)[4]對(duì)綜采工作面粉塵濃度的測(cè)定，綜采工作面的全塵的濃度和粒度為300～600 mg·m-3，中粒徑為22.23 μm。在沒(méi)有降塵措施的情況下，井下粉塵的濃度可達(dá)3 000 mg·m-3。為模擬煤礦綜采工作面環(huán)境粉塵情況，設(shè)置粉塵濃度分別為600，1 000，1 500和3 000 mg·m-3。通過(guò)控制注入密封箱體內(nèi)的粉塵質(zhì)量實(shí)現(xiàn)粉塵濃度設(shè)置，顆粒質(zhì)量與粉塵濃度的計(jì)算式為

(3)

式(3)中，M為注入粉塵的質(zhì)量，單位g；V為箱體體積，單位m3；c為粉塵的濃度，單位mg·m-3。試驗(yàn)裝置密閉箱體的體積為0.48 m3，由式(3)獲得不同粉塵濃度下粉塵注入量，列于表1。

表1 實(shí)驗(yàn)粉塵注入量Table 1 Experimental dust injection

由于該實(shí)驗(yàn)中采用了大功率鹵素?zé)魜?lái)保持實(shí)驗(yàn)的光輻照度，為保證煤粉不發(fā)生燃爆，選用揮發(fā)分質(zhì)量最低的無(wú)煙煤煤粉和抑爆劑堿式碳酸鎂按9∶1混合作為實(shí)驗(yàn)粉塵[5]。為保證實(shí)驗(yàn)用粉塵符合實(shí)驗(yàn)要求，把實(shí)驗(yàn)用粉塵通過(guò)800目標(biāo)準(zhǔn)篩，保證實(shí)驗(yàn)粉塵的中粒徑在22 μm以下。

1.3 煤巖樣本

從全國(guó)各地收集了常見(jiàn)的無(wú)煙煤、煙煤、褐煤三個(gè)大類(lèi)的12個(gè)典型煤樣以及常見(jiàn)的頁(yè)巖、砂巖、灰?guī)r三大類(lèi)沉積巖的11種典型煤系巖樣，為了保證實(shí)驗(yàn)更接近于采掘現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)驗(yàn)樣本采用現(xiàn)場(chǎng)原位樣本，并用密封袋保存，各個(gè)樣本的編號(hào)、類(lèi)別、來(lái)源如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)樣本表Table 2 Experimental samples table

2 結(jié)果與討論

2.1 標(biāo)準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

從近紅外反射光譜可以分析了解在晶體場(chǎng)作用下由于離子能級(jí)的躍遷引起的吸收特征變化，而這些吸收谷含有豐富的物質(zhì)成分信息，是物質(zhì)鑒別的關(guān)鍵所在。

由圖2可知，典型煤系巖石主要在1 400，1 900和2 200 nm出現(xiàn)特征吸收谷，其中，1 400 nm波長(zhǎng)的吸收谷主要是由礦物中結(jié)構(gòu)水的OH-引起的，1 900 nm波長(zhǎng)處的吸收谷主要是由石英包體水(乳石英)和樣本的吸附水引起的，2 200 nm波長(zhǎng)處的吸收谷主要是由鈉長(zhǎng)石、高嶺石中Al—OH引起的；由于典型高煤階煤樣無(wú)煙煤、煙煤含有大量的不透明碳質(zhì)物質(zhì)，這些不透明碳質(zhì)物質(zhì)遮蔽結(jié)構(gòu)水、石英包體水、Al—OH在1 400，1 900和2 200 nm波長(zhǎng)處的吸收谷特征，所以高階煤煤樣在全近紅外波段上無(wú)明顯的吸收特征，而低階煤褐煤中，由于灰分產(chǎn)率最高，其性狀接近矸石，所以在褐煤類(lèi)樣本中出現(xiàn)了明顯的吸收特征[6]。

從試樣表23個(gè)試樣中從每個(gè)樣本類(lèi)型中隨機(jī)取出1個(gè)樣本作為測(cè)試試樣，其中煤樣3個(gè)，巖樣3個(gè)，把23個(gè)試樣的光譜曲線(xiàn)作為標(biāo)準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.2 粉塵環(huán)境下的煤巖光譜

把表2中的樣本分別在前述粉塵濃度下進(jìn)行近紅外光譜的采集，通過(guò)圖3和圖4對(duì)比可知，粉塵的加入導(dǎo)致波長(zhǎng)1 000～1 200 nm與波長(zhǎng)2 400～2 500 nm的光譜出現(xiàn)異常波動(dòng)，光譜信噪比降低，其產(chǎn)生的原因?yàn)辂u鎢光源的輻照度曲線(xiàn)為凸型，其最大輻照度所處的波長(zhǎng)為1 400 nm，所以前述兩波段的光能量較小，受粉塵消光系數(shù)影響大，使得光譜信噪比降低。

圖2 23個(gè)煤巖試樣的光譜曲線(xiàn)(a)：11個(gè)典型煤系巖石試樣光譜曲線(xiàn)；(b)：12個(gè)典型煤試樣光譜曲線(xiàn)Fig.2 Spectra of 23 coal and rock samples(a)：11 typical coal measures samples (b)：12 typical coal samples

由圖3可知，在煤樣本中，煤的反射率偏低，由于樣本2無(wú)煙煤2號(hào)與樣本10氣煤為高階煤，灰分產(chǎn)率較低，其基質(zhì)(主要是C，H和O元素組成的有機(jī)物)和固定碳含量較多，試樣中含有的不透明碳質(zhì)物質(zhì)較多，所以光譜較為平滑沒(méi)有明顯的吸收谷，其光譜反射率較小并趨于水平；由于樣本12褐煤2號(hào)為低階煤，灰分產(chǎn)率較高，試樣中的不透明物質(zhì)較低，所以石英胞體水的振動(dòng)以及有機(jī)物分子團(tuán)的振動(dòng)在1 900和2 300 nm附近有明顯的吸收谷，由于粉塵主要物質(zhì)為無(wú)煙煤，隨著粉塵濃度的增加，無(wú)煙煤中不透明物質(zhì)增多，遮蔽作用使得褐煤2號(hào)特征吸收谷減弱。

圖3 典型煤樣本不同粉塵濃度的近紅外光譜(a)：樣本2無(wú)煙煤2號(hào)；(b)：樣本10氣煤；(c)樣本12褐煤2號(hào)Fig.3 Near-infrared spectroscopy of different dust concentrations in typical coal samples(a)：Sample 2, anthracite No.2；(b): Sample 10, gas coal；(c): Sample 12, lignite coal

圖4 典型煤系巖石樣本不同粉塵濃度的近紅外光譜(a)：樣本17砂質(zhì)頁(yè)巖2號(hào)；(b)：樣本20粉砂巖1號(hào)；(c)：樣本23泥質(zhì)灰?guī)r2號(hào)Fig.4 Near-infrared spectra of different dust concentrations in typical rock samples(a)：Sample 17, sandy shale No.2；(b): Sample 20, siltstone No.1；(c): Sample 23, argillaceous limestone No.2

綜上，隨著粉塵濃度的增加，粉塵中的無(wú)煙煤的不透明物質(zhì)含量增加，使得實(shí)驗(yàn)樣本的特征吸收谷減弱。

為了評(píng)價(jià)不同濃度的粉塵對(duì)光譜的影響，對(duì)所選取的實(shí)驗(yàn)樣本按不同的粉塵濃度的數(shù)據(jù)與該樣本的標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相似系數(shù)的求解，相似系數(shù)越大說(shuō)明粉塵對(duì)煤巖近紅外反射光譜曲線(xiàn)的影響越小。光譜相似系數(shù)通常用光譜角度匹配

(1)光譜角度匹配(SAM)

(1)

式(1)中，xik表示實(shí)驗(yàn)樣本中第i個(gè)樣本的第k個(gè)波長(zhǎng)的反射率；yik為第i個(gè)樣本的第k個(gè)波長(zhǎng)在標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)中的樣本數(shù)據(jù)；cosθ是實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)數(shù)據(jù)廣義夾角余弦，cosθ越大光譜數(shù)據(jù)的相似程度越大。

圖5為實(shí)驗(yàn)樣本在不同濃度下所采集的近紅外反射光譜數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)數(shù)據(jù)的夾角余弦，由圖5可知，煤樣本和巖樣本在不同粉塵濃度下所采集的曲線(xiàn)和標(biāo)準(zhǔn)光譜庫(kù)中的曲線(xiàn)的余弦?jiàn)A角均處于0.9以上，有著較大的匹配度；其中，煤類(lèi)樣本中，褐煤類(lèi)樣本12和褐煤2號(hào)的光譜曲線(xiàn)對(duì)粉塵濃度的變化較為敏感，由于樣本12在粉塵濃度3 000 mg·m-3下新增了一個(gè)波長(zhǎng)為2 200 nm較大的吸收谷，導(dǎo)致光譜匹配度下降；其余樣本在各個(gè)粉塵濃度下沒(méi)有出現(xiàn)新的較大吸收谷，所以測(cè)試樣本與樣本庫(kù)中樣本的余弦?jiàn)A角值接近1，其光譜曲線(xiàn)高度匹配。

圖5 實(shí)驗(yàn)樣本與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)的夾角余弦Fig.5 Angle cosine between experimental samples and standard samples

(2)皮爾遜相關(guān)系數(shù)

(2)

圖6為實(shí)驗(yàn)樣本在不同濃度的條件下所采集的近紅外光譜數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)數(shù)據(jù)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。對(duì)比圖5、圖6可看出，相比于光譜角度匹配法(SAM)來(lái)說(shuō)，由于該算法與光譜數(shù)據(jù)中的均值有關(guān)，所以不僅新增較大的吸收谷對(duì)相關(guān)系數(shù)結(jié)果有影響，而且不同濃度下反射率的變化結(jié)果也較為敏感。煤類(lèi)樣本中，由于無(wú)煙煤類(lèi)樣本2號(hào)為高階煤樣，反射率最低，所以在粉塵加入后使得光譜曲線(xiàn)在2 200 nm劇烈震蕩，導(dǎo)致相關(guān)系數(shù)降低；煙煤類(lèi)樣本10的反射率變化較低，且無(wú)明顯吸收谷的產(chǎn)生，所有相關(guān)系數(shù)均保持在0.7以上，濃度對(duì)其影響較小；褐煤類(lèi)樣本12和褐煤2號(hào)由于反射率的變化較大，光譜曲線(xiàn)的斜率由負(fù)變?yōu)榱苏?，所以?dǎo)致相關(guān)系數(shù)偏低；巖類(lèi)樣本中，除灰?guī)r類(lèi)樣本23在600 mg·m-3相關(guān)系數(shù)為0.4外，由于樣本為灰白色，反射率較高，信噪比比煤類(lèi)樣本高，所以均有著相比煤類(lèi)樣本有著較大的相關(guān)系數(shù)；通過(guò)計(jì)算各個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本的平均相關(guān)系數(shù)，各個(gè)樣本濃度的平均相關(guān)系數(shù)為 0.72。

圖6 實(shí)驗(yàn)樣本與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)的相關(guān)系數(shù)Fig.6 Correlation between experimental samples and standard samples

2.3 試樣光譜曲線(xiàn)的處理

由于光譜采集過(guò)程受儀器性能和粉塵的影響，導(dǎo)致大部分試樣的光譜在1 000～1 200和2 400～2 500 nm出現(xiàn)極大的噪聲，為提高數(shù)據(jù)的信噪比，舍去各個(gè)濃度的樣本1 000～1 200和2 400～2 500 nm的光譜數(shù)據(jù)并進(jìn)行光譜預(yù)處理。

采用Savitzky-Golay平滑算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪平滑。Savitzky-Golay卷積平滑算法具體如式(3)

(3)

為了校正因光譜散射引起的光譜差異，消除基線(xiàn)漂移，使用SNV算法對(duì)光譜數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行進(jìn)一步處理，SNV算法為

(4)

(5)

式中Xi，λ為第i個(gè)樣本在k個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)的光譜吸光度；m為光譜的維數(shù)；Xi, SNV為經(jīng)校正后的光譜吸光度如圖7所示。

圖7 SG+SNV處理后的標(biāo)準(zhǔn)光譜庫(kù)(a)：典型煤系巖石樣本數(shù)據(jù)庫(kù)；(b)：典型煤樣本數(shù)據(jù)庫(kù)Fig.7 Processed standard spectral database by SG+SNV(a)：Typical coal measures samples;(b)：Typical coal samples

采用SG去噪和SNV預(yù)處理后的各個(gè)濃度的典型煤巖樣本數(shù)據(jù)和經(jīng)同樣算法處理后的標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)進(jìn)行SAM光譜角度匹配及皮爾遜相關(guān)系數(shù)的求解，如圖8所示，其中由于SAM光譜角度在未經(jīng)預(yù)處理就有極高的光譜匹配度，所以在經(jīng)過(guò)SG+SNV預(yù)處理后，各個(gè)粉塵濃度下的典型煤巖光譜曲線(xiàn)與標(biāo)準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)庫(kù)匹配程度變化不大，除17號(hào)樣本外匹配度均在0.9以上，17號(hào)樣本砂質(zhì)頁(yè)巖預(yù)處理后出現(xiàn)異常降低，可能是因?yàn)?7號(hào)樣本的光譜數(shù)據(jù)特征吸收谷吸收較低，經(jīng)去噪處理后吸收谷消失；對(duì)比圖6與圖9可知，樣本12褐煤2號(hào)相關(guān)性較低，主要原因?yàn)闃颖?2的信號(hào)強(qiáng)度在是所有信號(hào)里最低的[由圖2(b)圖7(b)可知]，經(jīng)SNV算法后，光譜曲線(xiàn)產(chǎn)生較大偏差，所以只采用經(jīng)過(guò)SG預(yù)處理算法的樣本12實(shí)驗(yàn)光譜曲線(xiàn)與標(biāo)準(zhǔn)光譜曲線(xiàn)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算，在600，1 000，1 500和3 000 mg·m-3粉塵環(huán)境下的相關(guān)系數(shù)分別為：0.492，0.837 7，0.605 9和0.157 6每個(gè)粉塵濃度的相關(guān)系數(shù)相比于未經(jīng)預(yù)處理的均有上漲；除樣本12以外，其余所有樣本和標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)的樣本經(jīng)SG+SNV預(yù)處理后光譜相關(guān)系數(shù)都顯著增加，平均相關(guān)系數(shù)為0.78，平均提升0.13，樣本2無(wú)煙煤2號(hào)樣本相關(guān)系數(shù)提升76.3%。

圖8 實(shí)驗(yàn)樣本與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)的夾角余弦Fig.8 Angle cosine between experiment samples and standard samples

圖9 實(shí)驗(yàn)樣本與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)的相關(guān)系數(shù)Fig.9 Correlation coefficient between experimental samples and standard samples

2.4 不同濃度試樣光譜曲線(xiàn)的聚類(lèi)分析

以光譜角度匹配(SAM)和皮爾遜相關(guān)系數(shù)算法為基礎(chǔ)，對(duì)不同濃度條件下的實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行聚類(lèi)分析。根據(jù)前述23個(gè)煤巖樣本的煤巖特征，把樣本庫(kù)分為煤樣12個(gè)，巖樣11個(gè)，二值化煤巖樣本，把煤樣本設(shè)為“0”，巖樣本設(shè)為“1”；選擇SG+SNV預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，并把數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本以實(shí)樣樣本的方式進(jìn)行二值化處理，取前述隨機(jī)選取的不同濃度的實(shí)驗(yàn)樣本作為煤巖類(lèi)型的測(cè)試樣本，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)編號(hào)如表3所示。

表3 煤巖聚類(lèi)分析樣本表Table 3 Sample table for coal rock cluster analysis

分別計(jì)算各個(gè)不同濃度的實(shí)驗(yàn)樣本的光譜數(shù)據(jù)與每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)數(shù)據(jù)的余弦?jiàn)A角與相關(guān)系數(shù)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)的遍歷，把實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)數(shù)據(jù)的余弦?jiàn)A角和相關(guān)系數(shù)大小最大的歸為同一類(lèi)進(jìn)行定性分析，兩種識(shí)別模型的識(shí)別結(jié)果如圖10所示。

圖10 兩種識(shí)別模型對(duì)實(shí)驗(yàn)樣本的煤巖識(shí)別結(jié)果(a)：光譜角度匹配SAM；(b)：皮爾遜相關(guān)系數(shù)Fig.10 Coal and rock identification results of experimental samples by two recognition models(a)：Spectral angle matching (SAM)；(b)：Pearson correlation coefficient

由圖9和10(b)可知，樣本2在1 000及3 000 mg·m-3粉塵條件和具有高相關(guān)系數(shù)情況下均出現(xiàn)了錯(cuò)誤識(shí)別，其主要的原因?yàn)椋浩栠d相關(guān)系數(shù)對(duì)波形相似、特別是縱坐標(biāo)相差很小的兩個(gè)樣本曲線(xiàn)會(huì)出現(xiàn)較大誤差，由于樣本14黑色頁(yè)巖含碳量較高，樣本2在經(jīng)過(guò)SG+SNV預(yù)處理后其波形與數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本14黑色頁(yè)巖1號(hào)相近，通過(guò)相關(guān)系數(shù)算法識(shí)別模型求解導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)樣本的錯(cuò)誤識(shí)別。

采用識(shí)別時(shí)間(T)以及識(shí)別精度(P)對(duì)兩種識(shí)別模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。光譜角度匹配SAM和皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)24個(gè)測(cè)試樣本的煤巖類(lèi)型判定時(shí)間(T)為Matlab識(shí)別程序運(yùn)行時(shí)間，識(shí)別精度(P)的計(jì)算方法如式(6)

(6)

式(6)中，N為測(cè)試樣本的樣本類(lèi)型被正確識(shí)別的個(gè)數(shù)，P為識(shí)別算法的識(shí)別精度。

由表4可知，兩種不同識(shí)別算法識(shí)別精度均達(dá)到87%以上，相比于皮爾遜相關(guān)系數(shù)，光譜角度匹配有著更高的識(shí)別效率和識(shí)別準(zhǔn)確度，所以光譜角度匹配SAM的方法對(duì)不同濃度的試樣的煤巖定性識(shí)別更為精確。

表4 兩種識(shí)別模型的煤巖識(shí)別結(jié)果Table 4 Coal and rock identification results of two models

3 結(jié) 論

(1)粉塵的加入使樣本在近紅外波段1 000～1 200和2 400～2 500 nm的光譜數(shù)據(jù)信噪比降低；隨著粉塵濃度的增加，粉塵中的無(wú)煙煤的不透明物質(zhì)使得實(shí)驗(yàn)樣本中的特征吸收谷減弱。

(2)光譜角度匹配法(SAM)在預(yù)處理前后均具有極高的光譜匹配度，除砂質(zhì)頁(yè)巖2號(hào)在粉塵濃度為1 500 mg·m-3的光譜匹配度為0.7外，其他所有樣本的光譜匹配度在0.9以上；相關(guān)系數(shù)經(jīng)預(yù)處理有顯著提升，預(yù)處理前的平均相關(guān)系數(shù)為0.72，預(yù)處理后的平均相關(guān)系數(shù)為0.78；除褐煤2號(hào)外，所有的樣本光譜相關(guān)系數(shù)平均提升0.13，無(wú)煙煤2號(hào)樣本各個(gè)濃度平均相關(guān)系數(shù)提升76.3%，褐煤2號(hào)的光譜相關(guān)系數(shù)經(jīng)光譜預(yù)處理降低。

(3)光譜角度匹配法(SAM)在粉塵環(huán)境中對(duì)典型煤巖樣本的定性分析效果比皮爾遜相關(guān)系數(shù)法好。光譜角度匹配法(SAM)煤巖識(shí)別精度為100%，識(shí)別時(shí)間為8 ms，皮爾遜相關(guān)系數(shù)煤巖識(shí)別精度為87.5%，識(shí)別時(shí)間為852 ms。