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    不同混合度下液體介入難辨別煤矸紅外圖像識(shí)別準(zhǔn)確率

    2022-04-01 12:28:40張錦旺王家臣
    煤炭學(xué)報(bào) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:煤矸矸石煤樣

    張錦旺,何 庚,王家臣

    (1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) (北京)能源與礦業(yè)學(xué)院,北京 100083;2.放頂煤開(kāi)采煤炭行業(yè)工程研究中心,北京 100083)

    高準(zhǔn)確率的煤矸自動(dòng)識(shí)別對(duì)綜放開(kāi)采智能放煤至關(guān)重要。綜放開(kāi)采的放煤過(guò)程可分為純煤放出、煤矸混合放出、純矸放出3個(gè)階段?,F(xiàn)場(chǎng)實(shí)際放煤中可通過(guò)放出部分矸石來(lái)?yè)Q取更高的頂煤回收率,因此綜放開(kāi)采煤矸識(shí)別主要在煤矸混合放出階段進(jìn)行。該階段矸石的放出量會(huì)逐步增加,故綜放開(kāi)采放煤過(guò)程中煤矸識(shí)別的對(duì)象是動(dòng)態(tài)變化的,大大增加了識(shí)別的復(fù)雜性和難度,也是其與綜采工作面煤巖界面識(shí)別的最大區(qū)別。因此需要深入研究煤矸混合度變化對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響,探索適用于綜采放頂煤場(chǎng)景的高準(zhǔn)確率煤矸識(shí)別技術(shù)。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)綜放開(kāi)采中煤矸混合度識(shí)別進(jìn)行了一系列的研究。王增才等提出了利用煤與矸石中的自然γ射線差異來(lái)檢測(cè)放頂煤過(guò)程中煤、矸混合度的方法,并推導(dǎo)了煤矸混合體中的矸石含量與檢測(cè)儀器自然γ射線計(jì)數(shù)率的數(shù)學(xué)關(guān)系。張寧波等提出了采用雙能γ射線技術(shù)對(duì)煤矸混合體中的矸石含量進(jìn)行測(cè)定的方法,并建立了煤矸混合體灰分與含矸量間的量化關(guān)系。王家臣等研究了不同照度下煤矸圖像灰度及紋理特征,采用面積模型計(jì)算獲得了混矸率,并分析了照度因素對(duì)煤矸識(shí)別正確率的影響。張錦旺等提出了液體介入提升煤矸識(shí)別效率的思路,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究了不同液體種類(lèi)、液體溫度、紅外儀發(fā)射率等因素對(duì)識(shí)別效果的影響。以上研究大都基于固定的混煤矸混合度,但實(shí)際放煤過(guò)程中變化的煤矸混合度會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生重要影響。

    紅外探測(cè)技術(shù)在穿過(guò)煤塵和水霧時(shí)衰減較小,能很好適應(yīng)粉塵大、能見(jiàn)度低的煤礦井下環(huán)境。筆者基于“液體介入+紅外檢測(cè)”的煤矸識(shí)別新思路,針對(duì)難辨別煤矸種類(lèi)進(jìn)行了不同混合度條件下液體介入煤矸混合試樣后不同時(shí)刻的紅外圖像采集,借助ImageJ圖像處理軟件定量計(jì)算了煤矸圖像的混合度,深入分析了煤矸混合度、介入時(shí)間、圖像處理方法對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響,并從紅外溫變速率場(chǎng)的角度探討了提高液體介入煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率的技術(shù)路徑,研究結(jié)果對(duì)提高液體介入難辨別煤矸紅外圖像識(shí)別準(zhǔn)確率、完善“液體介入+紅外檢測(cè)”煤矸識(shí)別方法具有重要意義。

    1 “液體介入+紅外檢測(cè)”識(shí)別思路

    圖像識(shí)別是目前智能放煤領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的一種技術(shù)手段,其主要是基于灰度原理,圖1(a)為韓城礦區(qū)煤矸(瘦煤和頁(yè)巖)的灰度均值,圖1(b)為焦作礦區(qū)煤矸(無(wú)煙煤和砂質(zhì)泥巖)的灰度均值。

    由圖1可以看出不同區(qū)域的煤矸巖性差異會(huì)引起煤矸石灰度差異的變化。對(duì)于大部分煤層條件,其煤、矸石的灰度差異較大,采用可見(jiàn)光圖像進(jìn)行煤矸識(shí)別效果很好;但對(duì)于少部分灰度差異較小的難辨別煤矸種類(lèi),可采用“液體介入+紅外檢測(cè)”的方法以提高煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率,如圖2所示。

    圖1 不同礦區(qū)煤矸灰度均值分布曲線Fig.1 Distribution curves of coal/gangue average gray value

    圖2 “液體介入+紅外檢測(cè)”煤矸識(shí)別及混合度計(jì)算示意Fig.2 Schematic diagram of “l(fā)iquid intervention + infrared detection” coal/gangue recognition and mixture calculation

    采用液體介入方法進(jìn)行煤矸識(shí)別的核心思想是難辨別煤矸雖然表面顏色相近,但其微觀結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分并不相同,通過(guò)在煤矸混合體表面噴灑特定液體,使其與煤、矸石發(fā)生不同程度的反應(yīng),主動(dòng)增大煤、矸間的溫度差,從而顯著提高紅外圖像煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率。以清水為例,液體介入后煤和矸石的溫度,及煤與矸石間的溫差數(shù)據(jù)變化如圖3所示,圖3中溫變是指液體介入后某一時(shí)刻煤/矸試樣的溫度與介入前溫度的差值,溫變?yōu)樨?fù)意味著出現(xiàn)了溫降現(xiàn)象;溫差是指某一時(shí)刻矸石溫度與煤溫度的差值,溫差為正意味著矸石溫度高于煤的溫度。

    由圖3可知,液體介入后煤和矸石均會(huì)出現(xiàn)明顯的溫降現(xiàn)象。筆者前期研究表明溫降現(xiàn)象主要是由液體揮發(fā)作用引起的;而由于煤相較矸石具有更好的疏水性,液體介入后,煤樣表面會(huì)存在水滴的匯聚現(xiàn)象,水珠的滯留導(dǎo)致?lián)]發(fā)帶走的熱量更多,因此煤樣表面溫度低于矸石,最終出現(xiàn)液體介入后煤、矸間溫差增大的現(xiàn)象。

    圖3 液體介入后煤/矸溫變及煤-矸溫差隨時(shí)間變化曲線[13]Fig.3 Temperature vibration of coal/gangue and temperature difference between coal and gangue after liquid intervention [13]

    2 不同混合度液體介入煤矸識(shí)別試驗(yàn)

    2.1 試驗(yàn)系統(tǒng)

    為了獲取不同混合度、不同介入時(shí)間煤矸混合體在液體介入下條件下的紅外圖像,搭建了“不同混合度液體介入煤矸識(shí)別試驗(yàn)系統(tǒng)”,如圖4所示。

    圖4 液體介入下不同混合度的煤矸識(shí)別試驗(yàn)系統(tǒng)Fig.4 Coal/gangue recognition test system with different mixing degree under liquid intervention

    試驗(yàn)系統(tǒng)中紅外熱像儀型號(hào)為UTi260B,該紅外儀具有紅外光和可見(jiàn)光2種鏡頭,可實(shí)現(xiàn)物體表面溫度測(cè)量和實(shí)時(shí)熱圖像相結(jié)合監(jiān)測(cè),其紅外光譜帶寬8~14 μm,測(cè)溫范圍為-15~550 ℃,熱靈敏度0.05 K,視場(chǎng)角56.0°×42.2°。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中在PC終端通過(guò)UTi-Live Screen軟件對(duì)紅外圖像變化進(jìn)行實(shí)時(shí)采集。此外,所有試驗(yàn)組均在密閉且較恒溫環(huán)境下進(jìn)行,可減少周?chē)諝饬鲃?dòng)對(duì)試驗(yàn)過(guò)程的影響。

    2.2 試驗(yàn)材料

    2.2.1 煤矸試樣材料

    試驗(yàn)所采用的煤矸試樣為焦作礦區(qū)的煤(無(wú)煙煤)與直接頂矸石(砂質(zhì)泥巖),如圖5所示。

    圖5 試驗(yàn)所用煤矸材料Fig.5 Coal and gangue samples used in the test

    由圖5可知,由于煤與矸石樣品的顏色較為接近,其可見(jiàn)光圖像差別不大,很難通過(guò)肉眼將2者進(jìn)行有效區(qū)分,屬于典型的難辨別煤矸。

    2.2.2 介入液體選取

    根據(jù)前期的研究結(jié)果,發(fā)現(xiàn)在酸液、堿液、清水3種代表性液體中,清水介入后的煤矸識(shí)別的效果最為顯著,同時(shí)考慮酸、堿等液體在現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的環(huán)境影響及安全性,選取清水作為介入液體來(lái)開(kāi)展相關(guān)的研究,故下文中液體均指清水。液體介入前后煤矸紅外圖像如圖6所示??梢钥闯鰺o(wú)液體介入時(shí),從煤矸混合體的紅外圖像中無(wú)法區(qū)分出煤、矸樣品,如圖6(a)所示;液體介入后煤、矸石所在區(qū)域在紅外圖像上能形成顯著差異,如圖6(b)所示,這種差異為基于紅外圖像的煤矸混合度定量計(jì)算奠定了基礎(chǔ)。

    圖6 液體介入前后煤矸混合體紅外圖像差異Fig.6 Comparison of infrared images of coal gangue mixture before and after liquid intervention

    2.3 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

    由于綜放開(kāi)采中矸石的混入是逐步增加的,為了研究不同的混合度對(duì)液體介入煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率的影響,本次試驗(yàn)進(jìn)行了9組不同煤矸混合度條件下的煤矸識(shí)別試驗(yàn),不同方案的試樣布置方式,如圖7所示。

    圖7 不同混合度的煤矸試樣布置 (藍(lán)色代表煤樣,紅色代表矸石樣)Fig.7 Layout of coal and gangue samples with different mixing degrees (blue ones are coal and red ones are gangue)

    圖7中各方案煤、矸試樣面積數(shù)據(jù)值以及對(duì)應(yīng)的煤矸混合度見(jiàn)表1。由于每組試驗(yàn)所選用煤矸試樣塊度大小不一,故表1中方案1~9的煤矸總面積并不完全相同,但矸石占比是逐漸增加的。煤矸混合物中的煤矸比例即為煤矸混合度,為了便于計(jì)算,采用混矸率(Gangue Mixed Ratio,)來(lái)定量表征煤矸混合度,其具體含義為

    (1)

    式中,為煤矸混合圖像中的混矸率(為實(shí)測(cè)結(jié)果,為識(shí)別結(jié)果),%;為圖像范圍內(nèi)的矸石面積,cm;為煤樣面積,cm。

    表1 不同煤矸混合度試驗(yàn)方案

    2.4 液體介入方式

    考慮到放煤時(shí)的噴霧降塵是必需的工序,“液體介入+紅外檢測(cè)”技術(shù)可采用放頂煤工作面已有的降塵噴霧系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)液體介入。因此為了模擬降塵噴霧的介入效果,試驗(yàn)時(shí)9組方案采用量筒量取相同體積的液體、通過(guò)噴瓶將其以噴霧形式噴灑在煤矸表面的方式來(lái)進(jìn)行液體介入,介入液體的溫度為25.9 ℃。在介入前后的不同時(shí)刻均采用紅外熱像儀來(lái)采集煤矸試樣的紅外圖像變化。

    3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

    3.1 不同混合度煤矸紅外圖像特征

    試驗(yàn)結(jié)束后,分別對(duì)9組試驗(yàn)進(jìn)行液體介入前和液體介入后不同時(shí)刻的紅外圖像進(jìn)行提取(提取時(shí)間段為0<<20 s,間隔1 s),以方案1,3,6,9為例,其紅外圖像隨時(shí)間變化如圖8所示。由圖8可知:

    (1)不同的煤矸混合度,液體介入后紅外圖像中矸石樣品所在區(qū)域與周?chē)h(huán)境色彩接近,無(wú)法有效區(qū)分;而煤樣所在區(qū)域則發(fā)生了明顯的溫降現(xiàn)象,其紅外色彩與矸石及周邊環(huán)境產(chǎn)生了明顯且穩(wěn)定的差異,因此可以將煤矸紅外圖像中的煤樣作為識(shí)別對(duì)象,通過(guò)圖像處理軟件對(duì)其面積進(jìn)行分割和計(jì)算,從而作為煤矸自動(dòng)識(shí)別與混合度計(jì)算的基礎(chǔ)。

    圖8 不同混合度條件下液體介入煤矸紅外圖像Fig.8 Variation of thermal image of different coal/gangue mixing degrees after liquid intervention

    (2)當(dāng)混矸率較低時(shí),煤樣溫度在煤矸混合體的紅外圖像變化中起控制作用,液體介入后煤矸混合體整體溫降明顯,如圖8(a),(b)所示;隨著放煤的繼續(xù)進(jìn)行,混矸率會(huì)逐步增大,紅外圖像中直接識(shí)別對(duì)象(煤樣)的面積占比逐漸減少,因此識(shí)別的準(zhǔn)確率可能會(huì)有一定程度的降低。

    (3)液體介入后,隨著時(shí)間的推移,紅外圖像中煤樣與環(huán)境間的差異有一定程度減弱,意味著液體介入引起的煤、矸間溫差逐漸減小,特別是在混矸率比較高的情況下,這種減弱特征尤為顯著,如圖8(c),(d)所示。

    3.2 不同混合度煤矸自動(dòng)識(shí)別

    3.2.1 基于ImageJ的煤矸混合度自動(dòng)識(shí)別

    ImageJ軟件是醫(yī)學(xué)中常用的圖像處理軟件,是一種基于Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)并能夠運(yùn)行于多平臺(tái)的開(kāi)放數(shù)據(jù)源軟件。該軟件具有強(qiáng)大的智能計(jì)算功能,可提取指定區(qū)域的面積(規(guī)則及不規(guī)則面積)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、灰度值、質(zhì)心、直徑、峰度、中值、偏斜等。該軟件占用空間小,但圖像處理快捷簡(jiǎn)便,處理方法多元,如銳化濾波、邊緣探測(cè)、二值化、明場(chǎng)圖像分割以及快速傅里葉變換等,且支持多種格式圖像。目前該軟件在醫(yī)學(xué)、材料科學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)等領(lǐng)域的圖像處理與分析方面有廣泛的應(yīng)用,但在綜放煤矸圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用較少,因此,將ImageJ軟件引入采礦領(lǐng)域進(jìn)行煤矸圖像的處理及煤矸混合度定量計(jì)算,是一種有意義的嘗試。

    對(duì)試驗(yàn)中采集到的煤矸混合體紅外圖像,在ImageJ圖像處理軟件中選擇灰度圖像轉(zhuǎn)換、邊緣探測(cè)、二值化、去除背景、形態(tài)學(xué)運(yùn)算等不同功能,以獲取紅外圖像中的煤樣面積,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤矸混合度的自動(dòng)計(jì)算,具體計(jì)算流程如圖9所示。

    圖9 基于ImageJ的煤矸混合度自動(dòng)識(shí)別流程示意Fig.9 Automatic recognition process of coal/gangue mixing degrees based on ImageJ software

    采用ImageJ軟件進(jìn)行煤、矸石識(shí)別的過(guò)程中,在對(duì)紅外圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換之后,可以直接進(jìn)行二值化處理,也可以通過(guò)增加邊緣探測(cè)、去除背景等處理步驟,來(lái)增強(qiáng)處理效果。以二值化處理法為例,通過(guò)3個(gè)步驟可以獲得紅外圖像中所有煤樣顆粒的面積:① 灰度圖像轉(zhuǎn)換。通過(guò)軟件命令:Image→Type→8 bit,將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D;② 二值化處理。打開(kāi)Process→Binary→Make Binary,將灰度圖像二值化;③ 形態(tài)學(xué)運(yùn)算給出煤樣面積結(jié)果。打開(kāi)Analyze→Analyze Particles(Show:Outline),點(diǎn)擊OK得到形態(tài)學(xué)運(yùn)算結(jié)果,獲得的圖像及數(shù)據(jù)結(jié)果如圖10及表2所示。圖中3種方法的原始紅外圖像相同。

    由圖10可知,不同路徑的最終分割結(jié)果差異較大,對(duì)紅外像進(jìn)行灰度處理后,直接二值化及形態(tài)學(xué)運(yùn)算,雖然對(duì)圖像邊界處煤、矸的分割出現(xiàn)一定的黏連,如圖10(a)所示,但識(shí)別出的煤顆粒數(shù)量較少,有利于識(shí)別效率的提高,見(jiàn)表2;在二值化之前通過(guò)

    圖10 3種不同方法的處理流程Fig.10 Process flow of three different methods

    表2 不同方法處理煤顆粒面積識(shí)別結(jié)果

    增加去除背景處理,有利于削弱背景環(huán)境及矸石區(qū)域的影響,但也減弱煤中部分對(duì)比度較弱的區(qū)域,導(dǎo)致在后期形態(tài)學(xué)運(yùn)算時(shí)會(huì)導(dǎo)致煤樣區(qū)域的面積出現(xiàn)一定的空洞和缺失現(xiàn)象,如圖10(b)所示;在二值化之前增加邊緣探測(cè)處理步驟,可增加對(duì)試樣邊緣的識(shí)別與提取,但可能會(huì)導(dǎo)致有相當(dāng)部分矸石區(qū)域在形態(tài)學(xué)運(yùn)算時(shí)被誤判為煤,如圖10(c)所示,還會(huì)增加計(jì)算時(shí)間、降低識(shí)別效率;因此3種處理方法各有利弊,接下來(lái)將從煤矸混合度識(shí)別結(jié)果及準(zhǔn)確率的角度,對(duì)不同方法進(jìn)行定量比較和深入分析。

    3.2.2 混矸率識(shí)別結(jié)果

    為了定量分析不同處理路徑對(duì)煤矸混合度識(shí)別結(jié)果的差異,采用以上3種方法對(duì)9個(gè)方案的紅外圖像進(jìn)行處理,計(jì)算得到不同時(shí)刻(0<<20 s)混矸率值,如圖11所示。混矸率采用式(1)計(jì)算方法。由圖11可以看出:

    (1)隨著矸石混入量的增大,當(dāng)煤矸混合度小于50%時(shí),3種方法的逐漸向?qū)崪y(cè)值靠近,如圖11(a)~(f)所示;但當(dāng)混矸率為大于50%時(shí),3種方法值波動(dòng)較大,尤其是邊緣探測(cè)+二值化法,如圖11(g)~ (i)所示。

    (2)在放煤初始混矸階段(方案1~3),二值化法的自動(dòng)識(shí)別結(jié)果在不同時(shí)刻均比邊緣探測(cè)及去除背景更接近實(shí)測(cè)結(jié)果;隨著混矸率繼續(xù)增大,邊緣探測(cè)及去除背景的自動(dòng)識(shí)別值會(huì)接近混矸率實(shí)測(cè)值,但相比之下,采用二值化法獲得的混矸率自動(dòng)識(shí)別結(jié)果隨著介入時(shí)間的增加更為穩(wěn)定。

    (3)在煤矸混合放出階段的后期(方案7~9),矸石大量混入,煤矸混合體中煤占比減小,導(dǎo)致與差異較大,這是由于煤矸紅外圖像識(shí)別主要利用液體介入后引起煤的快速溫降來(lái)提取紅外圖像中的煤體面積,因此煤樣減小意味著可檢測(cè)對(duì)象減少,從而導(dǎo)致自動(dòng)識(shí)別出的誤差相對(duì)較大。

    為了更系統(tǒng)地表達(dá)3種方法與的差異,分別繪制了不同煤矸混合度下的波動(dòng)范圍圖,并與進(jìn)行對(duì)比,如圖12所示。

    由圖12(a)可知,采用單純二值化法時(shí),隨著混矸率的增大,其各個(gè)階段與的趨勢(shì)大致相似,特別當(dāng)20.27%<<65.41%時(shí)與基本重合且波動(dòng)范圍較小,尤其當(dāng)混矸率為54.81%時(shí),在監(jiān)測(cè)階段任一時(shí)刻的與幾乎完全重合。而在混矸初期、煤矸混合階段后期,與會(huì)產(chǎn)生一定差異;而當(dāng)采用去除背景+二值化法時(shí),在煤矸混合初期及中期,其識(shí)別結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果差異較大,僅在煤矸混合放出階段的后期(54.81%<<73.47%)時(shí),與兩者出現(xiàn)局部重合,如圖12(b)所示;采用邊緣探測(cè)+二值化法時(shí),隨著混矸率的增大,與呈負(fù)相關(guān),如圖12(c)所示,且相較單純二值化法和去除背景+二值化法,其自動(dòng)識(shí)別的混矸率數(shù)值的波動(dòng)范圍較大。

    3.2.3 識(shí)別準(zhǔn)確率

    將混合度識(shí)別結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較分析,計(jì)算不同煤矸混合度條件下3種處理方法的識(shí)別準(zhǔn)確率。準(zhǔn)確率的算法有很多,不同算法代表的含義不同。本研究中采用分類(lèi)準(zhǔn)確率算法,該算法將實(shí)例分成正類(lèi)(Positive)或負(fù)類(lèi)(Negative)。對(duì)一個(gè)二分問(wèn)題來(lái)說(shuō),會(huì)出現(xiàn)4種情況:如果一個(gè)實(shí)例是正類(lèi)并且也被預(yù)測(cè)成正類(lèi),即為真正類(lèi)(True Positive,),如果實(shí)例是負(fù)類(lèi)被預(yù)測(cè)成正類(lèi),稱(chēng)之為假正類(lèi)(False Positive,)。類(lèi)似地,如果實(shí)例是負(fù)類(lèi)被預(yù)測(cè)成負(fù)類(lèi),稱(chēng)之為真負(fù)類(lèi)(True Negative,),正類(lèi)被預(yù)測(cè)成負(fù)類(lèi)則為假負(fù)類(lèi)(False Negative,),見(jiàn)表3,其中1代表正類(lèi)(本研究中為煤),0代表負(fù)類(lèi)(本研究中為矸石)。

    圖11 不同煤矸混合度條件下混矸率的識(shí)別結(jié)果Fig.11 GMR_R values under different coal/gangue mixing degree conditions

    圖12 不同方法混矸率的識(shí)別結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果比較Fig.12 Comparison of GMR_R and GMR_M values with different methods

    表3 識(shí)別結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果關(guān)系

    分類(lèi)準(zhǔn)確率算法中,準(zhǔn)確率(Accuracy,)定義為正確分類(lèi)的樣本數(shù)與總樣本數(shù)之比,其計(jì)算公式為

    (2)

    由式(2)可以看出,分類(lèi)準(zhǔn)確率算法與常規(guī)準(zhǔn)確率算法的區(qū)在于,不管屬于哪個(gè)類(lèi)別,只要識(shí)別正確,其樣本數(shù)都計(jì)入正確分類(lèi)的樣本數(shù)。根據(jù)式(2)計(jì)算3種方法煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率(Recognition Accuracy,),并繪制準(zhǔn)確率隨煤矸混合度及介入時(shí)間的關(guān)系云圖,如圖13所示。

    圖13 煤矸混合度與介入時(shí)間對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響Fig.13 Influence of coal gangue mixing degree and intervention time on AR

    由圖13可知,不同的圖像處理方法會(huì)顯著影響煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率的高低,采用單純二值化法時(shí),識(shí)別準(zhǔn)確率隨混矸率的增大呈現(xiàn)先增大后減小的規(guī)律,如圖13(a)所示,且高準(zhǔn)確率區(qū)間的位置存在一定的介入時(shí)間效應(yīng):當(dāng)混矸率小于20%,煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率隨著混矸率增大而增大,液體介入后10 s內(nèi)的平均準(zhǔn)確率約85.78%;當(dāng)混矸率在20%~60%時(shí),識(shí)別準(zhǔn)確率較高且較為穩(wěn)定,平均準(zhǔn)確率約94.38%,且液體介入時(shí)間長(zhǎng)短對(duì)其影響很小;而當(dāng)混矸率大于60%時(shí),液體介入后需要較長(zhǎng)的時(shí)間才能達(dá)到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率,因此圖13(a)中高準(zhǔn)確率區(qū)域呈現(xiàn)“傾斜條帶狀”分布特征,傾角約為78°。

    采用去除背景+二值化法,混矸率較低時(shí)(0%~20%)識(shí)別準(zhǔn)確率整體偏低,如圖13(b)所示,高準(zhǔn)確率區(qū)域出現(xiàn)在混矸率50%~70%內(nèi),其平均識(shí)別準(zhǔn)確率為90.53%,且高準(zhǔn)確率區(qū)域的分布仍呈現(xiàn)“傾斜條帶狀”特征,傾角約為85°,說(shuō)明該方法較單純二值化法受介入時(shí)間效應(yīng)有所減弱。故采用該方法時(shí),高準(zhǔn)確率區(qū)域主要集中在煤矸混合階段的后期且較為穩(wěn)定。

    與單純二值化法及去除背景+二值化法相比,邊緣探測(cè)+二值化法識(shí)別準(zhǔn)確率整體較低,整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中識(shí)別準(zhǔn)確率在19.48%~99.64%內(nèi)波動(dòng),低準(zhǔn)確率區(qū)域主要出現(xiàn)在混矸率大于75%的階段;而高準(zhǔn)確率區(qū)域出現(xiàn)在混矸率30%~55%內(nèi),如圖13(c)所示,其平均準(zhǔn)確率為90.84%。該種方法的高準(zhǔn)確率區(qū)域呈現(xiàn)“近直立條帶狀”分布特征,雖然整個(gè)區(qū)域?qū)挾仁照厔?shì),但其近直立的特征有利于高準(zhǔn)確率在不同介入時(shí)間下的穩(wěn)定性。

    綜上,3種不同的圖像處理方法獲得的高準(zhǔn)確率識(shí)別區(qū)域特征不同,考慮到現(xiàn)場(chǎng)放煤過(guò)程中煤矸識(shí)別的時(shí)效性,計(jì)算液體介入后10 s內(nèi)識(shí)別準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)的均值及標(biāo)準(zhǔn)差,定量分析3種處理方法下混合度對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率的影響,如圖14所示。

    由圖14可以看出,在煤矸混合放出階段的初期及中期(<60%),不同處理方法在液體介入前10 s內(nèi)的平均識(shí)別準(zhǔn)確率均隨混矸率的增大先增大后穩(wěn)定,其中單純二值化法在不同混矸率條件下的準(zhǔn)確率均值均相對(duì)較高,而離散性相對(duì)較低;當(dāng)混矸率大于60%后,識(shí)別準(zhǔn)確率均值呈下降趨勢(shì),同時(shí)離散性急劇增加,但考慮到現(xiàn)場(chǎng)綜放煤矸識(shí)別往往是在煤矸混合放出階段的初期及中期,因此識(shí)別準(zhǔn)確率在后期的降低對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響不大。

    3.3 煤矸混合體紅外溫變場(chǎng)

    通過(guò)液體介入方法實(shí)現(xiàn)煤矸紅外圖像識(shí)別的主要原理,是液體介入后煤、矸間溫差增大,導(dǎo)致煤矸混合體的紅外溫度場(chǎng)發(fā)生顯著變化。紅外溫度場(chǎng)(Infrared Temperature Field,)是指某一時(shí)刻紅外溫度(Infrared Temperature,)的空間分布,理論上,為紅外溫度()關(guān)于時(shí)間和空間的連續(xù)函數(shù)。

    圖14 識(shí)別準(zhǔn)確率均值及標(biāo)準(zhǔn)差σ(0

    文獻(xiàn)[21]將某時(shí)刻紅外溫度變化速率的空間分布定義為紅外溫變場(chǎng)(Infrared Temperature Variation Field,),紅外溫度變化速率是紅外溫度對(duì)時(shí)間求導(dǎo)的結(jié)果,即:

    (3)

    式中,為紅外溫度的變化速率;(,,,)為空間某一點(diǎn)某一時(shí)刻的紅外溫度;為時(shí)間。

    由于紅外溫變場(chǎng)的解析式難以從理論上推導(dǎo)出,而是通過(guò)提取被測(cè)物體表面若干采樣點(diǎn)的某些時(shí)刻的紅外溫度,構(gòu)成離散的紅外溫度矩陣;再由紅外溫度矩陣的時(shí)間序列求差分得到紅外溫度差分矩陣序列,來(lái)近似地定量描述這些時(shí)刻的紅外溫變場(chǎng)。紅外溫差矩陣中的各元素分別代表對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)的紅外溫變速率,計(jì)算公式為

    (4)

    式中,TVR_為時(shí)刻采樣點(diǎn)(,)的紅外溫變速率;(,,+Δ),(,,)分別為+Δ,(0<Δ≤1 s)時(shí)刻采樣點(diǎn)(,)的紅外溫度。

    根據(jù)紅外溫變速率的概念,可以將紅外溫變劃分為溫升、溫降兩類(lèi)。由于煤、矸親疏水性的差異,液體介入后煤樣會(huì)出現(xiàn)快速的溫降現(xiàn)象,而矸石試樣溫降速率相對(duì)較慢,因此紅外圖像中低溫區(qū)域一般為煤樣所在區(qū)域,而圖像中的相對(duì)高溫區(qū)域一般為矸石及周?chē)h(huán)境,故煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率與液體介入后煤矸表面紅外溫度場(chǎng)變化幅度密切相關(guān)。為了定量分析煤矸混合體表面紅外溫度場(chǎng)的變化,對(duì)液體介入后紅外溫度、溫差Δ的變化范圍進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。紅外溫差Δ定義為某一時(shí)刻紅外圖像范圍內(nèi)最高溫與最低溫間的差值,可由下式求出:

    Δ=-

    (5)

    式中,Δ為某一時(shí)刻紅外溫度場(chǎng)中的最大溫差,℃;為該時(shí)刻紅外溫度場(chǎng)中的最高溫,℃;為該時(shí)刻紅外溫度場(chǎng)中的最低溫,℃。

    根據(jù)上式,繪制紅外溫度、溫差Δ與煤矸混合度之間關(guān)系,如圖15所示。

    圖15 紅外溫度場(chǎng)變化與煤矸混合度的關(guān)系Fig.15 Relation between ITVF and GMR

    由圖15可知,隨著混矸率的增大,紅外圖像中溫度變化范圍逐漸收窄(圖15(a)),溫差變化呈現(xiàn)較為平緩的下降趨勢(shì)(圖15(b)),故液體介入引起的溫度場(chǎng)變化在混矸率較低時(shí)較為明顯,這有利于在煤矸混合放出階段的初期達(dá)到較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。

    液體介入煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率一方面與不同的圖像處理方法有關(guān),另一方面也與液體介入后煤矸間溫差大小及煤矸混合體溫度場(chǎng)的變化程度密切相關(guān)。圖16為平均識(shí)別準(zhǔn)確率、煤矸圖像平均紅外溫差與混矸率之間的關(guān)系。

    圖16 平均溫差和平均準(zhǔn)確率與混矸率之間的關(guān)系Fig.16 Relation between average temperature difference,average accuracy and GMR

    4 結(jié) 論

    (1)對(duì)于灰度差異較小的難辨別煤矸種類(lèi),可采用“液體介入+紅外檢測(cè)”的方法提高煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率。不同的煤矸混合度下,液體介入后紅外圖像中煤樣所在區(qū)域均出現(xiàn)顯著溫降現(xiàn)象,可作為煤矸混合度自動(dòng)識(shí)別的基礎(chǔ)。

    (2)混矸率較低時(shí),煤樣溫度在煤矸混合體的紅外圖像特征變化中起控制作用;當(dāng)混矸率小于20%時(shí),煤矸識(shí)別準(zhǔn)確率隨混矸率增大而增大,液體介入后10 s內(nèi)平均識(shí)別準(zhǔn)確率約85.78%;當(dāng)混矸率在20%~60%時(shí),識(shí)別準(zhǔn)確率較高且較為穩(wěn)定,平均準(zhǔn)確率約為94.38%,且液體介入時(shí)間長(zhǎng)短對(duì)其影響很小。

    (3)混矸率大于60%后,不同處理方法的識(shí)別準(zhǔn)確率均值隨混矸率增大呈下降趨勢(shì),同時(shí)離散性急劇增加;煤矸圖像平均紅外溫差的減小是煤矸混合放出后期識(shí)別準(zhǔn)確率降低的根本原因,可通過(guò)選取合理的液體介入?yún)?shù)以增大紅外溫度場(chǎng)的變化程度,從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

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