王志剛

（神華神東煤炭集團(tuán)設(shè)備維修中心，內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市，017200）

目前，我國大多數(shù)大型煤礦都實(shí)現(xiàn)了機(jī)械化采煤，在自動化工作面方面也進(jìn)行了大量的研究，以神東榆家梁煤礦為代表的綜采工作面，實(shí)現(xiàn)了以采煤機(jī)記憶切割、液壓支架通過紅外傳感器自動定位、刮板輸送機(jī)自動聯(lián)動為主要特征的自動化無人工作面，工作面的集中控制中心一般設(shè)置在運(yùn)輸巷道。自動化工作面的核心技術(shù)是自動調(diào)整采煤機(jī)的割煤高度，而這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)途徑除了記憶割煤以外，更重要的就是煤巖界面的自動識別。

為了實(shí)現(xiàn)無人工作面采煤機(jī)滾筒的自動調(diào)高，需要解決的技術(shù)就是煤巖界面自動識別技術(shù)，使得采煤機(jī)在割煤過程中可以根據(jù)煤層的厚度和傾角等賦存條件自動調(diào)節(jié)滾筒高度進(jìn)行割煤，避免滾筒割到巖石及支架頂梁，實(shí)現(xiàn)高效率割煤。此項(xiàng)技術(shù)的核心是實(shí)現(xiàn)無人自動化開采，可以解決綜采工作面自動化開采最迫切的需要，因此國內(nèi)外對此項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行了多種方式的研究，包括天然γ射線、振動頻譜傳感系統(tǒng)、測力截齒、同位素、噪聲、紅外線、紫外線、超聲波、無線電波和雷達(dá)探測等。在神東煤炭集團(tuán)進(jìn)口的美國JOY 采煤機(jī)上，采用了一種基于圖像識別的自動煤巖識別系統(tǒng)，通過識別系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)，同一煤層 （或巖層）的顏色、光澤、紋理、斷口形狀等特征基本相同，但與頂?shù)装鍘r石卻有著明顯的不同。因此，可以通過實(shí)時(shí)攝取煤巖圖像來提取其圖像特征，進(jìn)而識別煤巖界面。

上述這些煤巖識別方法在實(shí)際生產(chǎn)中均具有局限性，未能得到充分的應(yīng)用，煤巖界面識別仍然是采煤工作面自動化建設(shè)中的難點(diǎn)。

三維地震波探測技術(shù)的發(fā)展為煤礦的精確測量提供了先進(jìn)的技術(shù)手段支撐，克服了傳統(tǒng)鉆孔勘探的不足。有關(guān)專家指出，煤礦小構(gòu)造高分辨三維地震勘探技術(shù)體系的應(yīng)用效果之一就是精確預(yù)測煤層厚度，1m 以上的煤層厚度預(yù)測精度達(dá)95%以上，可用來指導(dǎo)采區(qū)布置、開采方法的選擇和開采資源的管理。利用三維地震波探測或其它手段獲得的測量數(shù)據(jù)，通過建立煤層精確三維模型來控制采煤機(jī)割煤高度，達(dá)到采煤機(jī)自動煤巖界面識別，提高自動化工作面的適應(yīng)性。

1 神東煤炭集團(tuán)自動化采煤技術(shù)現(xiàn)狀

神東煤炭集團(tuán)在榆家梁煤礦實(shí)現(xiàn)了400萬t／a的自動化綜采工作面，該工作面采煤機(jī)通過記憶割煤功能實(shí)現(xiàn)自動割煤，可以自動記錄采煤機(jī)在不同位置煤層的傾角和起伏變化。通過紅外線收發(fā)裝置獲得采煤機(jī)的位置信息，具有程序自動控制功能，根據(jù)采煤機(jī)的位置實(shí)現(xiàn)跟機(jī)自動移架和自動推溜功能。

神東的自動化工作面雖然實(shí)現(xiàn)了自動割煤，但是其前提是神東礦區(qū)優(yōu)質(zhì)的地質(zhì)賦存條件，煤層厚度變化小且傾角小，采煤機(jī)通過記憶一次割煤的過程來實(shí)現(xiàn)后續(xù)割煤高度的自動調(diào)整并不是采煤機(jī)主動對煤巖的識別。雖然在采煤機(jī)的搖臂處安裝了攝像頭，但是也沒能通過圖像來識別煤巖。

2 煤巖界面識別技術(shù)現(xiàn)狀

煤巖識別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)完全自動化采煤的關(guān)鍵技術(shù)之一，目前國內(nèi)外發(fā)展了多種煤巖界面識別方法，這些方法大都基于煤和巖石的物理特性，下面對這些技術(shù)進(jìn)行簡單的介紹。

（1）基于EMD 方法的煤巖界面識別方法。經(jīng)驗(yàn) 模 態(tài) 分 解 （Emepirical Mode Decomposition，EMD）方法是一種自適應(yīng)的信號分解方法。根據(jù)煤和矸石下落時(shí)產(chǎn)生聲波信號的頻譜差異，判斷下落的是煤還是矸石。該方法只有在割到頂、底板的巖石后才能判斷，對于矸石含量高的煤層也不能進(jìn)行有效的判斷。

（2）基于多傳感器信息融合的煤巖界面識別。采用扭矩傳感器 （測滾筒的電機(jī)軸扭矩）、加速度傳感器 （測振動）、壓力傳感器 （測油缸壓力）、電流傳感器 （測變頻器后的定子電流）、扭振傳感器（測軸角速度）及聲傳感器等，通過徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各傳感器的識別結(jié)果進(jìn)行融合，得出確定性的煤巖識別結(jié)論。

（3）基于支持向量機(jī)的煤巖界面識別。采用支持向量機(jī)進(jìn)行煤巖界面識別，采集采煤機(jī)切割煤和巖石的振動信號，信號先用小波包分解進(jìn)行特征提取，然后使用支持向量機(jī)進(jìn)行煤巖界面的識別，同時(shí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行比較。

（4）γ射線探測法。煤層中的放射性元素一般較巖石中低很多，且隨著煤層厚度的增加，巖層放射性輻射穿透煤層后其輻射強(qiáng)度減小，通過檢測經(jīng)煤層衰減后的γ射線強(qiáng)度，即可測算出頂?shù)装迕簩雍穸取o放射源、便于管理、非接觸測量以及不易損壞等是該方法的優(yōu)點(diǎn)，但不適用于煤層中夾矸較多的情況。

（5）雷達(dá)探測法。電磁波穿透煤層時(shí)，由于煤與巖石不同的介質(zhì)特性，在煤巖界面上會發(fā)生電磁波反射。反射波滯后時(shí)間除了與煤和巖層介質(zhì)等可測因素有關(guān)外，還與煤層厚度有關(guān)。因此，通過檢測反射波滯后時(shí)間可測算出煤層厚度。這種方法適用范圍較廣，不需要預(yù)先測取煤巖物理特性，但存在著當(dāng)煤層厚度增加時(shí)，信號快速衰減，難以檢測。

（6）紅外探測法。采煤機(jī)在截割煤和巖石后，由于不同的介質(zhì)性質(zhì)，采煤機(jī)截割時(shí)產(chǎn)生的溫度也不同。因此，采用紅外探測法檢測采煤機(jī)滾筒截齒溫度，即可測算出煤巖界面。該方法只有截割到巖石時(shí)，才能測算出煤巖界面。當(dāng)煤炭與巖石普氏系數(shù)相近時(shí)，即使截割到巖石也很難測算出煤巖界面。

（7）有功功率監(jiān)測法。在單位時(shí)間內(nèi)截割量等不變的情況下，被截割物越硬，所需要的有功功率越大。因此，通過檢測有功功率即可測算出煤巖界面。該方法要求煤炭與巖層普氏系數(shù)等差異大，并且只有截割到巖層時(shí)才能測算出煤巖界面。

（8）震動檢測法。由于煤炭與巖層普氏系數(shù)等不同，采煤機(jī)截割煤炭和巖層時(shí)震動頻譜不同。因此，通過檢測震動頻譜可測算出煤巖界面。該方法同樣要求煤炭與巖層普氏系數(shù)等差異大，并且只有截割到巖層時(shí)才能測算出煤巖界面。

（9）聲音檢測法。由于煤炭與巖石密度等不同，落在刮板輸送機(jī)中部槽發(fā)出的聲音也不同。因此，通過檢測煤炭或巖石撞擊中部槽發(fā)出的聲音可測算出煤巖界面。該方法要求煤炭與巖石介質(zhì)差異大，只有截割到巖層并且有巖石撞擊到中部槽時(shí)才能測算出煤巖界面，屬于事后判斷。另外，采煤工作面設(shè)備運(yùn)行噪聲大，無法準(zhǔn)確識別巖石落到中部槽上的聲音。

（10）粉塵檢測法。采煤機(jī)截割煤炭和巖石時(shí)會產(chǎn)生煤塵和巖塵等粉塵，煤塵和巖塵具有不同的特性，因此，通過檢測粉塵可測算出煤巖界面。該方法只有截割到巖石時(shí)才能測算出煤巖界面，屬于事后的判定，在實(shí)際生產(chǎn)過程中不具備可操作性，不能指導(dǎo)采煤機(jī)對于煤層的判斷。

（11）基于圖像識別的多信息融合煤巖界面識別方法。圖像識別是近年來廣泛研究的煤巖界面識別方法，通過實(shí)時(shí)攝取工作面煤層圖像判斷關(guān)鍵圖像元素，識別煤巖界面。同一煤層 （或巖層）的顏色、光澤、紋理以及斷口形狀等特征基本相同，但與頂?shù)装鍘r石卻有著明顯的不同?；诳梢姽鈭D像識別的煤巖界面檢測方法又分為黑白圖像和彩色圖像，黑白圖像特征主要有灰度、紋理和形狀等；彩色圖像特征主要有色彩、灰度、紋理和形狀等。但是由于井下工作面粉塵大，很難根據(jù)圖像實(shí)時(shí)地識別出煤和巖石。

上述這些煤巖界面識別技術(shù)從目前的技術(shù)發(fā)展來看還都停留在理論階段，并沒有真正用于煤礦生產(chǎn)實(shí)際中，還需要繼續(xù)尋找一種有效的煤巖界面識別技術(shù)來解決煤礦自動化開采的難題，最終做到煤炭開采的井下無人化。

3 基于精確煤層三維模型采煤機(jī)的煤巖界面識別

3.1 系統(tǒng)總體思路

隨著鉆探、地質(zhì)遙感和三維地震波等測量技術(shù)的不斷進(jìn)步以及地質(zhì)測量的精度不斷提高，建立精確的煤層三維模型成為可能。本文提出了一種基于精確煤層三維模型的煤巖識別系統(tǒng)，通過以地質(zhì)測量獲得的煤層數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的煤層三維模型，實(shí)時(shí)調(diào)整采煤機(jī)搖臂高度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動化無人開采。與傳統(tǒng)煤巖識別系統(tǒng)相比，本文中的煤巖識別系統(tǒng)不需要采煤機(jī)主動發(fā)出識別信號并辨別煤巖分界，而是通過煤層三維模型，結(jié)合綜采工作面設(shè)備三維模型，通過模型的碰撞檢查，由煤層厚度驅(qū)動滾筒的高度。具體內(nèi)容包括以下5個(gè)方面：

（1）建立基于煤層三維模型的采煤機(jī)煤巖界面識系統(tǒng)，通過煤巖界面識別系統(tǒng)，控制采煤機(jī)截割高度自動調(diào)整。

（2）建立采煤機(jī)在煤層三維模型中的實(shí)時(shí)狀態(tài)描述方法。

（3）研究煤層模型的實(shí)時(shí)修正。隨著工作面的回采，對煤層三維模型進(jìn)行修正，一種是煤層整體模型不變，對于采空區(qū)進(jìn)行標(biāo)記；另一種是對原煤層模型進(jìn)行修正，生成新的煤層模型，新模型是工作面未采部分模型。

（4）通過煤巖界面的識別，研究綜采工作面自動化方案，實(shí)現(xiàn)無人工作面。

（5）綜采無人工作面的研究成果可應(yīng)用于房采和巷道掘進(jìn)的自動化。

3.2 總體技術(shù)方案

3.2.1 煤層三維模型的建立

傳統(tǒng)的煤層三維模型的建立是通過對鉆孔獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，按一定的算法擬合出煤層模型，其主要數(shù)據(jù)來源是三維地震波探測獲得的數(shù)據(jù)，對1m 以上煤層厚度的探測精度達(dá)到95%以上。但是由于三維地震波探測屬于勘探技術(shù)研究范疇，對此技術(shù)不做深入研究。通過三維地震波數(shù)據(jù)建立的模型是煤層的初步模型，需要綜采工作面巷道掘進(jìn)過程中得到的煤層詳細(xì)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)和已經(jīng)建立的初步模型作對比，優(yōu)化煤層的模型，使建立的煤層模型基本接近該工作面煤層的實(shí)際情況。

本文中的煤層三維模型是一種假設(shè)模型，通過三維軟件繪制而成，為可用模型。

3.2.2 采煤機(jī)在煤層模型中的狀態(tài)描述及對煤層模型的修正

采煤機(jī)在煤層中的狀態(tài)描述是本系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。建立好的煤層模型是所有研究的基礎(chǔ)，采煤機(jī)在實(shí)際割煤過程可模擬為采煤機(jī)模型對煤層模型的不斷切割。割煤后的煤層模型有兩種處理方式，一是對模型進(jìn)行標(biāo)識，區(qū)分采空區(qū)和未回采區(qū)域；二是根據(jù)割煤數(shù)據(jù)，重新生成新的煤層模型，作為系統(tǒng)下一個(gè)割煤循環(huán)的模型，采煤機(jī)模型在煤層模型中的位置見圖1。

采煤機(jī)的狀態(tài)描述包括采煤機(jī)的行走速度和左右搖臂高度 （或角度）。

圖1 采煤機(jī)模型在煤層模型中的位置

采煤機(jī)模型的建立由生產(chǎn)廠家針對特定的型號在設(shè)計(jì)階段建立。模型的主要參數(shù)需包括滾筒直徑以及搖臂長度 （滾筒中心與搖臂耳座孔中心之間的距離）等采煤機(jī)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)。

除了采煤機(jī)的模型，在系統(tǒng)中還要考慮刮板輸送機(jī)和液壓支架的模型。刮板輸送機(jī)作為采煤機(jī)行走的界面元素，而液壓支架模型是在割煤過程中防止采煤機(jī)滾筒與支架頂梁干涉需要考慮的問題。

3.2.3 煤層模型驅(qū)動的采煤機(jī)自動煤巖識別系統(tǒng)

建立了采煤機(jī)在煤層中的狀態(tài)描述方法后，就可以通過煤層模型實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的自動煤巖識別系統(tǒng)?；诿簩尤S模型的采煤機(jī)煤巖識別系統(tǒng)組成見圖2。

圖2 基于煤層三維模型的采煤機(jī)煤巖識別系統(tǒng)組成

3.2.4 通過煤巖識別系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)的搖臂狀態(tài)自動控制系統(tǒng)

通過煤巖識別系統(tǒng)輸出的信號可實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)搖臂狀態(tài)的自動調(diào)整，調(diào)整方案為：根據(jù)采煤機(jī)運(yùn)行速度，通過采煤機(jī)模型與煤層模型的碰撞檢查，可得出采煤機(jī)在某一運(yùn)行位置所需的搖臂高度，這一高度參數(shù)反饋到搖臂狀態(tài)自動控制系統(tǒng)后，控制系統(tǒng)根據(jù)高度參數(shù)及采煤機(jī)本身的結(jié)構(gòu)參數(shù)，計(jì)算得出搖臂需要的調(diào)整量，通過電磁伺服閥控制搖臂調(diào)高油缸的伸縮，進(jìn)而控制搖臂的高度 （角度），實(shí)現(xiàn)搖臂狀態(tài)自動調(diào)整的目的。只要采煤機(jī)搖臂的自動調(diào)整實(shí)現(xiàn)了，結(jié)合現(xiàn)在已有的采煤機(jī)與支架聯(lián)動技術(shù)，就可以實(shí)現(xiàn)綜采工作面的自動化開采。

搖臂狀態(tài)自動控制系統(tǒng)可在采煤機(jī)本身控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，也可在集中控制區(qū)的上位機(jī)中實(shí)現(xiàn)。

3.3 技術(shù)路線

本系統(tǒng)的技術(shù)路線詳見圖3。

圖3 技術(shù)路線圖

4 結(jié)語

與傳統(tǒng)煤巖識別系統(tǒng)相比，本文中的煤巖識別系統(tǒng)不需采煤機(jī)主動發(fā)出識別信號并辨別煤巖分界，而是通過煤層厚度參數(shù)由煤層厚度驅(qū)動滾筒的高度。具體創(chuàng)新點(diǎn)如下：

（1）提出煤礦井下煤巖界面識別的新思路，為采煤機(jī)實(shí)現(xiàn)割煤高度自動調(diào)整提供新的途徑。

（2）研究一種通過模型參數(shù) 驅(qū)動的采煤機(jī)搖臂自動調(diào)高系統(tǒng)，建立采煤機(jī)在模型中的運(yùn)行狀態(tài)描述方法，實(shí)時(shí)圖形顯示采煤機(jī)在煤層模型中的狀態(tài)，隨著回采工作的推進(jìn)，實(shí)時(shí)修改煤層三維模型。

（3）提出基于煤層精確模型的綜采工作面自動化系統(tǒng)，提高自動化工作面對煤層條件的適應(yīng)性，克服現(xiàn)在基于記憶割煤對煤層適應(yīng)性差的缺點(diǎn)。

（4）通過提高自動化工作面對煤層地質(zhì)條件的適應(yīng)性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正的無人工作面。

［1］ 楊景才等.神東礦區(qū)1.5～2.0m 煤層自動化開采關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)踐 ［J］.神華科技，2009 （3）

［2］ 孫臣，翟成，林柏泉等.鉆孔應(yīng)力分布特征及卸壓增透技術(shù)的數(shù)值模擬 ［J］.中國煤炭，2012 （8）

［3］ 田成金.薄煤層自動化工作面關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀與展望［J］.煤炭科學(xué)技術(shù)，2011 （8）

［4］ 孫繼成.基于圖像識別的煤巖界面識別方法研究［J］.煤炭科學(xué)技術(shù)，2011 （2）

［5］ 張艷麗.基于EMD 方法的煤巖界面識別研究 ［J］.煤炭技術(shù)，2007 （9）

［6］ 陳惠英.基于多傳感器信息融合的煤巖界面識別［J］.煤礦機(jī)電，2008 （3）

［7］ 劉強(qiáng).基于支持向量機(jī)的煤巖界面識別方法 ［J］.科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力，2007 （8）