基于數(shù)字模型補(bǔ)償技術(shù)的火電廠智能盤煤系統(tǒng)研究

譚建軍，何 曄，于夢(mèng)強(qiáng)，羅嬋純，陳 豐，李志強(qiáng)

(1.中國大唐集團(tuán)有限公司，北京 100043;2.湖南大唐先一科技有限公司，湖南 長(zhǎng)沙 410007)

0 引 言

煤炭是火力發(fā)電廠最重要的原料，其在火力發(fā)電廠成本中占比約為70%～80%。在現(xiàn)有燃煤市場(chǎng)情況下，煤場(chǎng)的堆放與儲(chǔ)存管理工作對(duì)于火力發(fā)電廠配煤摻燒、提高煤場(chǎng)庫存利用率、降本增效均具有十分重要的意義。通過煤場(chǎng)智能化研究發(fā)現(xiàn)降低盤煤難度、提升配煤摻燒能力能夠降低火力發(fā)電廠燃料成本[1]，而要詳細(xì)了解煤場(chǎng)的庫存則需通過盤點(diǎn)測(cè)量才可得出具體的庫存情況。

目前火力發(fā)電廠的存煤盤點(diǎn)測(cè)量一般采用人工計(jì)量的方法，即先用推土機(jī)對(duì)煤場(chǎng)進(jìn)行整形使其外觀形體近似于梯形，再用經(jīng)緯儀和米尺進(jìn)行人工丈量，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)簡(jiǎn)單計(jì)算或估算。王朝暉等[2]通過研究發(fā)現(xiàn)手持式激光盤煤儀比人工測(cè)量盤點(diǎn)精度更高。劉艷玲等[3]研究在斗輪機(jī)上懸掛激光掃描儀，發(fā)現(xiàn)上述方式能提升盤點(diǎn)的效率、準(zhǔn)確率與時(shí)效性。安可民[4]研究斗輪機(jī)機(jī)載掃描儀，得出斗輪機(jī)機(jī)載盤點(diǎn)相鄰兩次誤差可控制在2‰。

目前對(duì)斗輪機(jī)機(jī)載激光掃描盤點(diǎn)研究較多，但斗輪機(jī)機(jī)載盤點(diǎn)方式需耗費(fèi)較多的時(shí)間、人力和物力；采用斗輪機(jī)進(jìn)行盤點(diǎn)不僅需要斗輪機(jī)司機(jī)的配合，還得占用斗輪機(jī)作業(yè)時(shí)間，存在人為干擾因素；完成整個(gè)煤場(chǎng)的盤點(diǎn)斗輪機(jī)需從煤場(chǎng)起點(diǎn)行駛到終點(diǎn)，單趟走行時(shí)間約30 min。為滿足火力發(fā)電企業(yè)煤場(chǎng)高速周轉(zhuǎn)、日益增長(zhǎng)的配煤摻燒需求，快速、高效地完成煤場(chǎng)盤點(diǎn)工作就顯得尤為迫切，即火電廠盤煤智能管理是目前行業(yè)內(nèi)亟待解決的一大難點(diǎn)。

以下探討智能盤煤系統(tǒng)在火力發(fā)電廠的應(yīng)用,從煤場(chǎng)激光掃描儀的布置、激光掃描儀數(shù)據(jù)處理方法、體積計(jì)算方法、圖形處理方法以及通過智能盤煤系統(tǒng)搭積木輔助配煤摻燒等方面進(jìn)行詳細(xì)闡述。該種新型自動(dòng)化盤煤系統(tǒng)在快速高效的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了盤煤現(xiàn)場(chǎng)無人化、煤場(chǎng)料堆可視化，顯著提高了盤點(diǎn)實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)度，還可為配煤摻燒提供完整的煤種數(shù)據(jù)以及為斗輪機(jī)無人值守系統(tǒng)提供完整的煤場(chǎng)料堆三維模型及坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

1 智能盤煤系統(tǒng)硬件構(gòu)成

智能盤煤系統(tǒng)由激光掃描儀、云臺(tái)、數(shù)據(jù)采集裝置、信號(hào)傳輸單元等硬件設(shè)備構(gòu)成，如圖1所示。

圖1 智能盤煤系統(tǒng)流程示意

智能盤煤系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方法是通過在煤場(chǎng)的干煤棚或立桿處懸掛激光掃描儀，采用單個(gè)煤場(chǎng)多點(diǎn)布置的方式從而實(shí)現(xiàn)全煤場(chǎng)覆蓋。系統(tǒng)采用 Delaunay三角剖分點(diǎn)云算法、三維模型算法、邊界處理等算法進(jìn)行點(diǎn)云篩分、組合，三維立體化成像，從而形成較為準(zhǔn)確的煤堆三維立體模型，并通過此模型計(jì)算出所盤點(diǎn)的煤堆體積[5]；葉萌等[6]根據(jù)煤堆各層煤密度的變化規(guī)律對(duì)煤炭自然堆密度測(cè)量方法進(jìn)行研究，指出模擬法可有效提高煤場(chǎng)存煤密度測(cè)量的可靠性；煤場(chǎng)庫存的盤點(diǎn)方法是根據(jù)測(cè)量出的煤堆體積和堆密度計(jì)算出質(zhì)量，其中科學(xué)精準(zhǔn)的盤煤設(shè)備是電廠智能化燃料管理體系建設(shè)的重要環(huán)節(jié)之一[7]。

盤煤系統(tǒng)平臺(tái)通過后臺(tái)的方式對(duì)部署的激光掃描儀、云臺(tái)等設(shè)備進(jìn)行控制，系統(tǒng)通過控制云臺(tái)的運(yùn)動(dòng)從而實(shí)現(xiàn)全煤場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集掃描。從系統(tǒng)平臺(tái)后臺(tái)可得到云臺(tái)旋轉(zhuǎn)速度、旋轉(zhuǎn)角度數(shù)據(jù)，由激光掃描儀提供所采集煤場(chǎng)料堆點(diǎn)的空間坐標(biāo)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和管理，系統(tǒng)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再通過煤堆邊界及體積計(jì)算、圖形渲染處理即實(shí)現(xiàn)煤場(chǎng)盤點(diǎn)和三維成像。

智能盤煤系統(tǒng)采集方式平面如圖2所示，其掃描原理正面示意、掃描運(yùn)行原理如圖3、圖4所示。

圖2 智能盤煤系統(tǒng)平臺(tái)面示意

圖3 智能盤煤系統(tǒng)掃描原理正面示意

圖4 智能盤煤系統(tǒng)掃描運(yùn)行原理圖

智能盤煤系統(tǒng)硬件設(shè)備倒掛在煤場(chǎng)頂端，激光掃描儀通過懸掛在云臺(tái)上，隨云臺(tái)一起繞固定軸旋轉(zhuǎn);云臺(tái)可沿固定軸360度旋轉(zhuǎn)，也可沿垂直于固定軸方向進(jìn)行小角度調(diào)整，通過可調(diào)節(jié)的掃描角度實(shí)現(xiàn)對(duì)全煤場(chǎng)掃描覆蓋。

激光掃描儀作為數(shù)據(jù)采集單元，云臺(tái)輔助激光掃描儀實(shí)現(xiàn)全煤場(chǎng)覆蓋，數(shù)據(jù)采集裝置將傳輸單元提供的前端數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和管理，為系統(tǒng)平臺(tái)提供底層數(shù)據(jù)。激光掃描儀通過激光發(fā)射器發(fā)出激光脈沖波，內(nèi)部計(jì)算器開始計(jì)算時(shí)間，起點(diǎn)時(shí)間定義為t1；當(dāng)激光遇到反射物體后，部分能量通過反射物體返回，激光掃描儀內(nèi)接收器收到激光返回波，內(nèi)部停止計(jì)時(shí)，止點(diǎn)時(shí)間定義為t2[8]。激光掃描儀到物體的距離計(jì)算見式(1)：

M=V(t2-t1)/2

(1)

式中，V為光速，m/s;M為掃描儀光源點(diǎn)與煤堆被測(cè)點(diǎn)的距離,m。

2 智能盤煤系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理

智能盤煤系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集是通過激光掃描儀發(fā)射激光光束，即激光掃描儀周期地通過二極管發(fā)射激光脈沖信號(hào)，被照射物將光源發(fā)射的激光反射后，掃描儀通過接收透鏡獲得反射信號(hào)并產(chǎn)生接收信號(hào)，利用發(fā)射與接收時(shí)間差得出單個(gè)點(diǎn)到被測(cè)量煤堆表面的距離(M)。激光掃描儀發(fā)射的激光光束由若干點(diǎn)組成，單次發(fā)射形成的點(diǎn)集為(M0、M1、M2……Mn)。激光掃描儀懸掛位置坐標(biāo)采用世界標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)，激光掃描儀安裝完成后通過全站儀測(cè)量即得出每個(gè)固定位掃描儀的坐標(biāo)，激光掃描儀懸掛位置的坐標(biāo)為A(X1、Y1、Z1)，X1、Y1、Z1對(duì)應(yīng)值通過全站儀測(cè)得。點(diǎn)云處理模型三維空間展示如圖5所示。

圖5 點(diǎn)云處理模型三維空間示意

被測(cè)煤堆點(diǎn)O(X0、Y0、Z0)計(jì)算方式如下：

X0=Mcosαcosβ

(2)

Y0=Mcosαsinβ

(3)

(4)

H=Msinα

(5)

Z0=Z1-H

(6)

式中，M為掃描儀光源點(diǎn)與煤堆被測(cè)點(diǎn)的距離，m；α、β分別為掃描儀光源點(diǎn)與XY、ZY平面的夾角，α、β角度值在激光掃描儀安裝完成后通過全站儀測(cè)得；X1、Y1、Z1為掃描儀光源點(diǎn)在世界坐標(biāo)系的坐標(biāo)值，經(jīng)過模型處理后可以輸出一組O(X0、Y0、Z0)數(shù)據(jù)值，而O(X0、Y0、Z0)點(diǎn)即為激光掃描儀當(dāng)次掃描點(diǎn)的坐標(biāo)。通過算法模型軟件進(jìn)行一系列處理，即可獲取被照射物表面點(diǎn)集的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)O(X0、Y0、Z0)，進(jìn)而可為下一步模型重構(gòu)、體積計(jì)算等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3 煤堆邊界及體積計(jì)算、圖形渲染處理

3.1 煤堆邊界處理

智能盤煤系統(tǒng)中煤堆邊界的確定較為關(guān)鍵，邊界的確定可以剔除不需要的邊界數(shù)據(jù)，同時(shí)了解煤堆邊界的變化情況，為系統(tǒng)建模提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行調(diào)整。邊界處理原理如圖6～圖8所示。

圖6 邊界處理原理圖(Ⅰ)

圖7 邊界處理原理圖(Ⅱ)

圖8 邊界處理原理圖(Ⅲ)

邊界處理的具體原理如下：如圖6所示，A表示煤堆，0表示邊界無煤，1表示邊界變化后有煤，當(dāng)激光掃描儀掃描煤堆邊界后邊界煤堆數(shù)據(jù)發(fā)生變化，即方塊0中掃描儀的數(shù)據(jù)有變化，調(diào)整為A，新增方塊A所處位置即表示煤堆有增加，相應(yīng)的系統(tǒng)即默認(rèn)為煤堆邊界發(fā)生變化，新的邊界如圖6所示右側(cè)黑色填充方塊，相應(yīng)的新增方塊中的掃描儀數(shù)據(jù)即為有效數(shù)據(jù)，系統(tǒng)判定為有效邊界。如圖7所示，當(dāng)激光掃描儀掃描煤堆邊界后邊界煤堆數(shù)據(jù)發(fā)生變化，即方塊A中掃描儀的數(shù)據(jù)有變化，調(diào)整為0，相應(yīng)的系統(tǒng)即默認(rèn)為煤堆邊界發(fā)生變化，煤堆減少，新的邊界如圖7所示右側(cè)黑色填充方塊，相應(yīng)的新增方塊中的掃描儀數(shù)據(jù)即為有效數(shù)據(jù)，煤堆減少無煤，邊界調(diào)整，相應(yīng)的系統(tǒng)判定為有效邊界。如圖8所示，當(dāng)激光掃描儀掃描煤堆邊界后邊界煤堆數(shù)據(jù)發(fā)生變化，即方塊0中掃描儀的數(shù)據(jù)有變化，調(diào)整為1，相應(yīng)的系統(tǒng)即默認(rèn)為煤堆邊界發(fā)生變化，煤堆增加，新的邊界如圖8所示右側(cè)黑色填充方塊，相應(yīng)的新增方塊中的掃描儀數(shù)據(jù)即為有效數(shù)據(jù)，煤堆有煤且增加，邊界調(diào)整，相應(yīng)的系統(tǒng)判定為有效邊界。對(duì)邊界點(diǎn)集的處理采用邊界劃分與合并等方法，解決了邊界劃分的問題[3]。

對(duì)于相鄰2個(gè)掃描儀掃出數(shù)據(jù)，亦可通過上述方法進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，視圖中“0”、“A”、“1”表示每個(gè)激光掃描對(duì)應(yīng)的每個(gè)煤堆被掃描得出點(diǎn)集中的點(diǎn)。

3.2 體積計(jì)算、圖形渲染處理

掃描儀采集后的數(shù)據(jù)經(jīng)過邊界處理后，所測(cè)得的煤堆數(shù)據(jù)均為散亂的三維坐標(biāo)點(diǎn)集。體積計(jì)算、圖形渲染處理的首要步驟是將已獲取的散亂三維坐標(biāo)點(diǎn)采用基于 Delaunay三角剖分技術(shù)設(shè)計(jì)的算法對(duì)點(diǎn)集進(jìn)行擬合、形成互不相交的三角形網(wǎng)格,如圖9所示。 Delaunay三角剖分技術(shù)是將由若干個(gè)散點(diǎn)集合通過剖分形成不均勻、不重疊若干規(guī)則的三角形網(wǎng)格。對(duì)于煤場(chǎng)煤堆經(jīng)過激光掃描儀掃描后形成的散點(diǎn)，上述散點(diǎn)集的三角剖分對(duì)數(shù)值分析、體積計(jì)算以及圖形處理，均為1項(xiàng)極為重要的預(yù)處理工作。張少麗等[9]對(duì)三角網(wǎng)格模型組網(wǎng)建模方法進(jìn)行了改進(jìn)，在同等三角組網(wǎng)算法下，大幅提高了模型的求交效率。施敏[10]對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)集逐點(diǎn)內(nèi)插算法進(jìn)行了研究，為點(diǎn)集的快速三角建模提供了快速解決思路。王明生等[11]在快速三角網(wǎng)數(shù)模建模方面提供了構(gòu)思和技術(shù)論證。

圖9 點(diǎn)云轉(zhuǎn)三角網(wǎng)示意

1934年蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家Delaunay(德勞奈)提出Delaunay三角剖分概念，即將1個(gè)三點(diǎn)集合剖分成不均勻的三角形網(wǎng)格，Delaunay三角形具有“三角剖分最小內(nèi)角為最大”的特點(diǎn)并能夠使組合的三角形最優(yōu)[12]。Delaunay三角剖分算法的第1個(gè)特點(diǎn)是所有經(jīng)過三角形網(wǎng)格化形成的三角形其最小內(nèi)角之和最大，即所形成的三角形均較為規(guī)則沒有大內(nèi)角的三角形；第2個(gè)特點(diǎn)是每個(gè)三角形外接圓中不會(huì)包含點(diǎn)集中的其他點(diǎn)，即所有形成的三角形網(wǎng)格不會(huì)有任何重疊；其體現(xiàn)在系統(tǒng)應(yīng)用中的特點(diǎn)是體積計(jì)算精度高、圖形渲染后更為平滑且計(jì)算速度快、儲(chǔ)存效率高、數(shù)據(jù)可快速更新，大幅降低了系統(tǒng)算法的復(fù)雜程度，特別適用于采用多個(gè)掃描儀進(jìn)行煤場(chǎng)盤點(diǎn)與三維成像的應(yīng)用。公司盤煤系統(tǒng)在大唐集團(tuán)某電廠煤場(chǎng)根據(jù)測(cè)得的煤堆數(shù)據(jù)生成的煤堆三角網(wǎng)圖形、盤煤系統(tǒng)經(jīng)渲染后的煤堆圖形分別如圖10和圖11所示，從開始啟動(dòng)全煤場(chǎng)盤點(diǎn)到三維圖形生成總用時(shí)約3 min。

圖10 煤堆三角網(wǎng)圖形

圖11 煤堆渲染后圖形

4 煤堆搭“積木”處理

為了便于配煤摻燒，各煤場(chǎng)對(duì)不同的煤種進(jìn)行分區(qū)[13-14]。煤場(chǎng)各分區(qū)的煤堆在進(jìn)行堆取煤作業(yè)時(shí)，煤堆堆形及體積發(fā)生相應(yīng)變化，智能盤煤系統(tǒng)根據(jù)煤堆邊界處理后煤堆堆體體積的變化，系統(tǒng)自動(dòng)勾繪如圖12所示的變化煤堆之“積木塊”，并與煤場(chǎng)出入廠燃料系統(tǒng)進(jìn)行煤質(zhì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互，根據(jù)出入廠燃料系統(tǒng)提供的堆體對(duì)應(yīng)“積木塊”變化的煤堆批次、礦點(diǎn)、時(shí)間及煤質(zhì)數(shù)據(jù)，對(duì)“積木塊”變化部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新并在系統(tǒng)中自動(dòng)展示。各積木塊變化后的圖形存儲(chǔ)在盤煤系統(tǒng)內(nèi)，通過圖形化方式展示當(dāng)前存煤的堆放及煤質(zhì)、煤量情況，讓煤場(chǎng)管理人員對(duì)煤場(chǎng)整體存煤情況一目了然，以便更好地管理煤場(chǎng)及指導(dǎo)斗輪機(jī)堆取料作業(yè)。其中A、B、C、D表示不同積木塊對(duì)應(yīng)的煤堆變化信息，包括燃料進(jìn)出廠時(shí)間、煤種、供應(yīng)商、批次號(hào)、煤量、熱值、水分、硫分、揮發(fā)分、灰分。

圖12 智能盤煤系統(tǒng)積木層示意

煤場(chǎng)存煤結(jié)構(gòu)頻繁發(fā)生變化，而智能盤煤系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)記錄每次煤堆的變化情況，每次記錄的規(guī)則是以煤堆初始變化為起始狀態(tài)，結(jié)束狀態(tài)以當(dāng)次煤堆變化結(jié)束時(shí)間為最終狀態(tài)。以上煤作業(yè)為例：煤場(chǎng)斗輪機(jī)上煤作業(yè)開始時(shí)，盤煤系統(tǒng)進(jìn)行1次全煤場(chǎng)盤點(diǎn)，該批次煤種堆料過程結(jié)束或該班次作業(yè)結(jié)束為止點(diǎn)，作業(yè)結(jié)束后煤場(chǎng)即可進(jìn)行盤點(diǎn)，前后2次圖形相比所形成的異構(gòu)即可作為此次作業(yè)的積木塊。煤堆中煤層積木塊的圖形化展示，能夠?yàn)榕涿簱綗峁┹^詳細(xì)的煤種信息；有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于不同的煤種入爐摻配需要確切的摻配比例，掌握煤場(chǎng)燃煤堆放的具體情況則能確保配煤摻燒執(zhí)行過程中機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、可靠性、安全性[15]。

5 結(jié) 語

此次研究范圍內(nèi)的智能盤煤系統(tǒng)采用特定的算法及數(shù)字模型補(bǔ)償技術(shù)，尤其涉及煤堆邊界處理、體積計(jì)算、圖形渲染處理、煤堆搭“積木”處理等功能性應(yīng)用。綜合運(yùn)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過對(duì)前端設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程自動(dòng)化控制，前端激光掃描儀得到的數(shù)據(jù)通過智能盤煤系統(tǒng)算法模型分析處理，由此得出的盤點(diǎn)數(shù)據(jù)較為簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)冗余量小、儲(chǔ)存效率高、易于更新，可實(shí)現(xiàn)煤場(chǎng)無人盤點(diǎn)、實(shí)時(shí)、高效、精準(zhǔn)，從而解決了傳統(tǒng)盤煤方式需耗費(fèi)較多的時(shí)間、人力和物力的問題，有效改善了傳統(tǒng)盤煤方式盤點(diǎn)誤差大、盤點(diǎn)效率低、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性差等劣勢(shì)。智能盤煤系統(tǒng)不僅能夠真實(shí)地反饋不同料堆的邊界、位置和形態(tài)，還可以為配煤摻燒提供完整的煤種數(shù)據(jù)，尤其可為斗輪機(jī)無人值守系統(tǒng)提供完整的煤場(chǎng)料堆三維模型及坐標(biāo)數(shù)據(jù)。