基于電磁波的煤巖識別技術研究進展

柳圓， 司壘， 王忠賓， 魏東， 顧進恒

（中國礦業大學 機電工程學院，江蘇 徐州 221116）

0 引言

破解煤巖識別技術難題是提高采煤工作面智能化水平，推動煤炭清潔、高效、安全生產的關鍵[1-4]。自20 世紀60 年代起，英、美、澳、德、俄、中等產煤大國便開始了煤巖識別技術的研究。煤巖識別方法包括過程信號識別、圖像特征識別、反射光譜識別、超聲波探測識別、電磁波探測識別等。過程信號識別和超聲波探測識別受機械振動和煤巖硬度影響較大，圖像特征識別和反射光譜識別受粉塵、光照、瓦斯和振動等因素的限制，在工程實踐中應用較少[5]。

微波頻段的電磁波攜帶的信息量大，可避免粉塵及光纖干擾，已被廣泛用于煤巖界面識別、金屬無損探傷等場景[6-7]。將電磁波應用于煤巖識別中，可有效提高煤巖界面的分辨能力。本文闡述了運用電磁波技術進行煤巖識別的原理，介紹了γ 射線法、雷達探測法、太赫茲信號法、電子共振法、X 射線法和紅外熱成像法6 種具體的煤巖識別實現方法，并結合實際工業應用分析了各類方法的研究現狀。

1 電磁波探測原理

電磁波在不同介質中傳播時波速不同，同時伴有能量損耗。當電磁波傳播到煤層或巖層時，一部分發生折射后繼續傳播，另一部分則從煤巖接觸表面反射后原路返回。因此，可通過電磁波的回波時差計算煤層厚度，達到煤巖識別的目的。此外，還可根據接收到的散射波進行數值反演，實現微波逆散射成像，直接獲取煤巖的形狀、組成及位置。

理想狀態下煤巖界面模型如圖1 所示。

圖1 煤巖界面模型Fig. 1 Coal and rock interface model

電磁波在不同介質中的傳播速率為

式中：V為電磁波在真空中的傳播速度； ε為傳播介質的相對介電常數。

根據模型可得到雷達天線懸空高度H0和煤層厚度H1：

式中：N1為電磁波由空氣傳輸到煤層的時刻；N0為初始采樣時刻；V0為電磁波在空氣中的傳播速度；T為采樣時窗；M為采樣率；N2為電磁波由煤層傳輸到巖層的時刻；V1為電磁波在煤層中的傳播速度。

聯立式（2）、式（3）得

2 基于電磁波的煤巖識別技術

2.1 γ 射線法

γ 射線法可分為主動γ 射線探測法和被動γ 射線探測法2 種。主動γ 射線探測法也稱自然γ 射線探測法，其原理是利用射線傳感器接收煤巖層放射的γ 射線強度，從而推算煤層厚度。被動γ 射線探測法也稱人工γ 射線探測法，其原理是在煤層下方放置人工γ 射線的放射源，通過接收穿透煤層的射線來推算煤層厚度。γ 射線法原理如圖2 所示。

圖2 γ 射線法原理Fig. 2 Principle of γ-ray method

1961 年，英國學者提出用γ 射線測量煤炭厚度，通過γ 射線與煤和巖石的相互作用測得煤巖厚度。我國自20 世紀80 年代初期開始開展關于γ 射線的煤巖識別研究。開灤煤炭科學研究所[8]研制出數字式低能射線測灰儀，利用不同種類煤炭的化學組成不同和對γ 射線的吸收不同，測量不同種類煤炭的灰分。紀綱等[9]提出了測量礦井采煤工作面煤皮厚度的方法，建立了天然γ 射線穿過煤層的物理模型，通過計算機模擬衰減過程獲得煤皮厚度。韓成石等[10]根據γ 射線穿過不同物質時衰減率不同，提出了區別煤和矸石的方法，排除矸石效率達85%以上。王增才等[11]探討了液壓支架頂梁對天然γ 射線衰減量的影響，提出了基-于天然γ 射線的煤巖界面識別方法，得出在考慮支架頂梁與不考慮支架頂梁2 種情況下γ 射線強度相差13.6%。張寧波[12]建立了煤矸混合體自然射線輻射模型和煤矸冒落輻射探測有效厚度模型，確定了煤矸識別指標體系和臨界值，驗證了基于自然γ 射線的煤矸自動識別技術的適用性。趙明鑫[13]提出在綜放過程中利用射線進行煤巖識別，當矸石含量達到20%時，能夠精確分辨煤和矸石，達到了放煤工作面對煤矸識別的精度要求。楊增福等[14]對自然γ 射線測量統計分布規律及其測量誤差的分布規律進行了研究，推導出新的測量誤差公式。

2.2 雷達探測法

電磁波遇到煤巖界面時會發生反射，雷達探測法通過地質雷達的發射天線發射電磁脈沖波，并接收反射波，根據反射波的幅度和相位等信息推算煤層厚度。雷達探測法原理如圖3 所示，發射器發射脈沖信號，信號經反射到達接收器，通過接收信號的時間差進行探測。

圖3 雷達探測法原理Fig. 3 Principles of radar detection method

1974 年D. A. Ellerbruch 等[15-16]為解決遠程測量煤厚的問題，首次研究了電磁波在煤層中的穿透性及其在煤巖界面處的反射，驗證了利用電磁波進行煤層測厚的可行性。文獻[17-21]在此基礎上進一步研究，研發了相關雷達探測系統，取得了一定的成果。

王昕等[22]建立了煤巖界面分層介質模型，分析了電導率和探測深度對煤巖識別的影響。劉帥等[23]從煤巖介電常數出發研究了雷達對煤巖的穿透性，將煤層厚度測量誤差控制在10 mm 內。許獻磊等[24]通過正演模擬分析了高頻雷達波在空氣、煤和巖層中的回波特征，提出了煤巖層位追蹤算法，實現了煤巖層位快速定位。

2.3 太赫茲信號法

激光器產生的脈沖進入光譜系統中時被分成2 個部分：一部分穿過發射器形成太赫茲脈沖，最終聚集在探測器上；另一部分經過平移段后形成延時系統。太赫茲信號法通過獲取脈沖信號的幅值和相位，對皮秒級時域譜進行傅里葉變換，提取介質在太赫茲波段下的吸收和色散特性，進而完成煤巖識別。太赫茲信號法原理如圖4 所示。

圖4 太赫茲信號法原理Fig. 4 Principle of Terahertz signal method

楊成全等[25]利用太赫茲時域光譜系統，分析比對了石柱、降塵和新鮮巖石3 種不同樣品所產生的光譜特征，得出石柱的折射率在整個波段中都趨于穩定，其余二者則不確定。寶日瑪等[26]利用太赫茲時域光譜技術對蝕變較強的輝長巖、黑云母花崗巖、花崗巖、碎屑巖和火山碎屑巖5 種樣品進行了光譜測試，獲得了5 種樣品的平均折射率。許長虹等[27]利用太赫茲時域光譜技術對煤炭標準物質的氫含量和揮發分進行了研究，得出二者在太赫茲波段內的吸收系數和介電常數實部均存在負線性關系。王昕等[28-29]利用太赫茲光譜技術對煤巖的介電特性進行了研究，得出了煤巖介質的高衰減性和無明顯吸收峰等特征，采用Hilbert–Huang 變換對煤巖樣的太赫茲光譜進行時頻分析，獲得了更高的時頻分辨率。虞婧[30]利用太赫茲時域光譜技術提取不同樣本的太赫茲信號，結合快速傅里葉變換等方法對煤巖混合物進行了特性分析。苗曙光等[31]利用太赫茲透射實驗獲得6 種煤巖的太赫茲光譜，得到各種樣品的折射率、吸收系數及介電常數，實現了煤巖的快速識別。

2.4 電子共振法

電子共振法分為電子順磁共振（Electron Paramagnetic Resonance， EPR） 和電子自旋共振（Electron Spin Resonance，ESR）。電子自轉會產生磁矩，在其周圍利用線圈發射一定強度的磁場，可以讓這些電子磁矩重新取向，從而由低能級電子躍遷成為高能級電子。利用煤層中的不配對電子完成電磁波的吸收，可最終估算出煤層的厚度。電子共振法原理如圖5 所示。

圖5 電子共振法原理Fig. 5 Principle of electron resonance method

苗曙光[32]通過時域有限差分法證明了用電子共振法實現煤巖識別的可行性，并用無煙煤、煙煤、褐煤和巖石進行了試驗，獲得了特征參數變化規律，通過改進最大類間方差法（OTSU）獲得了可讀性更強的煤巖界面，使得煤巖界面更加準確，易于進行工程解釋。

2.5 X 射線法

X 射線法利用X 射線對煤巖穿透性的不同達到識別效果，其原理如圖6 所示。

圖6 X 射線法原理Fig. 6 Principle of X-ray method

曲星武等[33]為了研究高變質程度煤的結構，利用X 射線衍射法進行分析，為優質煤和劣質煤的分選提供了方法。李春山[34]利用X 射線熒光法對巖屑進行分析，測得了巖屑中的12 種基本元素，為巖性分析提供了支持。楊慧剛等[35]設計了一種基于X 射線和機器視覺的煤矸識別分選系統，利用X 射線掃描獲取煤矸圖像，通過圖像灰度信息和厚度信息確定分離閾值，提高了煤矸分離精度。耿秀云[36]以X 光圖像為基礎，結合物體的高度確定可行的識別算法，最終實現煤矸石的自動識別。司壘等[37]提出了基于X 射線圖像和激光點云融合的煤矸識別方法，設計了基于局部熵和全局均差加權的改進OTSU分割算法，提高了X 射線圖像分割精度和效率，通過提取X 射線圖像和激光點云的煤矸組合特征進行煤矸識別，準確率達99.00%。

2.6 紅外熱成像法

紅外熱成像法可分為主動紅外激勵法和截割閃溫法。主動紅外激勵法利用外部輻射源對煤和巖石的表面或內部進行激勵，導致煤和巖石快速升溫，利用紅外熱成像儀監測其溫度差異，達到識別效果。截割閃溫法原理：滾筒在截割煤巖過程中，截齒表面和煤巖接觸面因存在顆粒突起而產生摩擦，在截割瞬間接觸面上會產生瞬間高溫，即截割閃溫，同樣利用紅外熱成像儀可完成煤巖識別。紅外熱成像法原理如圖7 所示。

圖7 紅外熱成像法原理Fig. 7 Principles of infrared thermal imaging

主動紅外激勵法最初由桂林電子科技大學[38]提出，利用紅外線對煤壁進行主動激勵后，通過采集煤壁降溫紅外熱圖像提取煤巖溫度場特征信息，完成多種類型煤壁煤巖界面的識別。張強等[39]建立了基于紅外熱成像技術的煤巖界面試驗臺，利用煤巖試件對5 處監測點進行監測分析，得到各個監測點的溫度都隨著紅外射線的激勵時長增加而增加，但增長速率各不相同，根據溫度變化規律完成煤巖識別。

對于截割閃溫法，C. O. Hargrave 等[40]設計了煤巖截割狀態紅外檢測識別裝置，并對煤巖穿透效果與識別性能進行了分析。J. C. Ralston 等[41]設計了熱紅外傳感裝置，基于紅外探測原理對煤層的垂直高度進行自動測試，進而確定煤巖界面，實現采煤機自動調高控制。張強等[42-43]建立了采煤機截齒截割試驗臺，分析得到截齒截割不同煤巖時的溫度變化規律及閃溫特征，為實現煤巖界面動態識別打下基礎。

2.7 綜合對比

綜合對比6 種基于電磁波的煤巖識別方法，結果見表1。γ 射線法在探測距離上具有顯著優勢，但主動γ 射線探測法需要煤層具有一定的放射性，當煤層中的放射性元素含量達不到要求或煤層中的雜質過多時會讓該方法失效；被動γ 射線探測法雖然解決了放射性元素含量的問題，但是放射性元素含量大大增加，易導致機器運轉問題，并嚴重威脅生命安全。雷達探測法具有識別準確的優點，但由于其信號衰減嚴重，探測距離短，目前一般應用于薄煤層測厚，并要求煤巖電性差異明顯。太赫茲信號法具有探測距離短的缺點，只有在井下環境組成穩定時才能應用。電子共振法應用時介質共振吸收現象明顯，但信號衰減嚴重，探測距離較短且難度較大，所以目前礦井基本摒棄。X 射線法穿透性強，成像較清晰，但危害性極大。紅外熱成像法中，主動紅外激勵法需耗費大量時間對煤巖進行激勵，且在處于高瓦斯的礦井環境中，存在極大的安全隱患；截割閃溫法雖耗時較短，但對于截齒多、排布復雜的情況很難實現有效的煤巖識別。

表1 6 種基于電磁波的煤巖識別方法綜合對比Table 1 Comprehensive comparison of six coal and rock recognition methods based on electromagnetic wave

3 基于電磁波的煤巖識別技術應用現狀

目前基于電磁波的煤巖識別方法很多，但類似于γ 射線這種危害性較大的方法基本已經被淘汰。山西省陽曲縣在全國第2次煤預測中，利用電磁波勘探出大致煤地范圍，最終確定了煤層厚度。華北科技學院采用探地雷達對開灤（集團）蔚州礦業有限責任公司單侯礦進行測試，在工作面下方0.8～1.2 m 發現1 條具有明顯反射差且走勢穩定的分界線，據此確定了最大回采厚度。山西新景礦煤業有限責任公司采用探地雷達測試了煤層厚度、煤巖界面分布和斷層探測[44]，得出電磁波在均質中傳播時規律性衰減且無明顯反射特征，在煤巖界面處有明顯反射特征，據此識別煤巖界面準確率極高。山西王家嶺煤業有限公司采用探地雷達測試綜放工作面頂煤厚度[45]，誤差僅為7%。徐坤等[46]利用雷達在研究區斜井附近垂直布設6 條測線，對異常區域范圍和埋深進行了精準探測。

4 結語

分析了基于電磁波的煤巖識別技術的原理，闡述了γ 射線法、雷達探測法、太赫茲信號法、電子共振法、X 射線法和紅外熱成像法6 種方法的研究現狀，分析了6 種方法的優缺點，最后介紹了電磁波在煤巖識別中的應用現狀。電磁波回波信息決定著電磁波煤巖識別的準確性，因此，后續研究應對其進行深層次挖掘，此外，可充分利用現場條件，對環境進行多方位剖析，對煤巖特性進行多方位比較分析，提高煤巖識別精度和效率。