陳禹任

(中廣核新能源福建分公司 福建 福州 350001)

一、研究背景

在我國(guó)，煤炭是重要的能源資源，它在我國(guó)的化石能源中占到71.5%左右，是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的黑色黃金。中國(guó)以煤炭作為主要能源，這在世界上是少有的，我國(guó)煤炭的使用量巨大，已經(jīng)超過(guò)了世界總產(chǎn)量的三分之一。近些年來(lái)隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，其產(chǎn)量和消費(fèi)量也呈現(xiàn)迅速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。煤炭在開(kāi)采的過(guò)程中會(huì)有其他附帶產(chǎn)物，最為常見(jiàn)的是煤矸石，現(xiàn)有的選煤手段不足以把煤矸石從煤炭中徹底的分離出來(lái)，煤矸石含碳量較低，顏色較灰，硬度相對(duì)較大，對(duì)火電廠(chǎng)燃燒系統(tǒng)會(huì)造成損壞磨煤機(jī)、堵煤、爐膛熄火等嚴(yán)重安全隱患。尤其在電力用煤中，若煤矸石混于其中，不僅會(huì)給火電廠(chǎng)帶來(lái)燃煤交易上的經(jīng)濟(jì)損失，而且會(huì)給制粉系統(tǒng)、鍋爐燃燒系統(tǒng)的安全造成嚴(yán)重影響。因此火電廠(chǎng)在燃煤入廠(chǎng)時(shí)，對(duì)入廠(chǎng)煤進(jìn)行采樣檢測(cè)是十分有必要的，也是生產(chǎn)型企業(yè)本質(zhì)安全機(jī)制的重要保障環(huán)節(jié)。

二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

煤矸石檢測(cè)是火電廠(chǎng)實(shí)現(xiàn)燃煤入廠(chǎng)無(wú)人化的關(guān)鍵技術(shù)[1]，國(guó)內(nèi)外許許多多的科研工作者對(duì)此做出了大量的理論研究，已經(jīng)提出了一些合理的解決方案。孫穎等學(xué)者提出了一種利用凸包分析進(jìn)行二次分割的圖像分析方法[2],該方法使用多尺度Hessian矩陣濾波器快速、多尺度地提取顆粒邊緣，并在分水嶺單次分割的基礎(chǔ)上，使用凸包分析進(jìn)行二次分割以有效校正欠分割顆粒區(qū)域。國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究較多的煤矸石檢測(cè)方法有射線(xiàn)法、電磁檢測(cè)法、振動(dòng)檢測(cè)法、光學(xué)檢測(cè)法、超聲波檢測(cè)法等技術(shù)和方法[3]。射線(xiàn)法分為人工γ射線(xiàn)法、自然γ射線(xiàn)法、X 射線(xiàn)法。人工γ射線(xiàn)法的工作原理為人工產(chǎn)生一束γ射線(xiàn)，當(dāng)γ射線(xiàn)遇到煤和煤矸石時(shí)會(huì)發(fā)生反射，根據(jù)煤和煤矸石對(duì)γ射線(xiàn)反射能力的不同實(shí)現(xiàn)對(duì)煤炭和煤矸石的辨識(shí)。該方法優(yōu)點(diǎn)有：抗干擾能力強(qiáng)；不足之處有：傳播過(guò)程中損失大、探測(cè)器的探頭與煤層的接觸較為困難、測(cè)量精度低、γ放射源對(duì)工作人員身體健康存在危害。自然γ射線(xiàn)探測(cè)法的工作原理為根據(jù)煤和煤矸石中γ射線(xiàn)含量的不同實(shí)現(xiàn)煤和煤矸石的分離。該方法優(yōu)點(diǎn)有：探測(cè)的范圍大(500mm)、測(cè)量方式為非接觸式測(cè)量、放射源便于管理；不足之處有：普適性較差、對(duì)含有煤矸石太多的煤的識(shí)別率不高。X 射線(xiàn)法的工作原理為根據(jù) X 射線(xiàn)在煤和煤矸石中透射過(guò)程中衰減率的不同實(shí)現(xiàn)煤與煤矸石的檢測(cè)。該方法的優(yōu)點(diǎn)有：設(shè)備自動(dòng)化程度高、選煤精度高；不足之處有：設(shè)備維護(hù)成本高、X射線(xiàn)在火電廠(chǎng)這類(lèi)工況較差的環(huán)境中長(zhǎng)期運(yùn)行，容易造成防護(hù)設(shè)施失效，對(duì)工作人員身體健康危害大、設(shè)備普適性較差等。電磁探測(cè)法分為雷達(dá)探測(cè)法和電子自旋共振法。雷達(dá)探測(cè)法的基本原理為根據(jù)雷達(dá)發(fā)出的電磁波在煤和煤矸石上回波損失率的不同實(shí)現(xiàn)煤炭和巖石的識(shí)別、煤層厚度的測(cè)量。雷達(dá)探測(cè)法的優(yōu)點(diǎn)有：普適性高、易于實(shí)現(xiàn)。不足之處有：探測(cè)范圍較小，較難適應(yīng)入廠(chǎng)煤傳輸效率、識(shí)別過(guò)程中干擾因素多、信號(hào)衰減快、準(zhǔn)確性較低；電子自旋共振法的工作原理為在正對(duì)綜采工作面上放置一個(gè)可以產(chǎn)生磁場(chǎng)強(qiáng)度為 H 的線(xiàn)圈，再?gòu)奶炀€(xiàn)發(fā)射一束固定功率且頻率可調(diào)的電磁波與磁場(chǎng)發(fā)生共振。電子自旋共振法的優(yōu)點(diǎn)有：實(shí)現(xiàn)原理簡(jiǎn)單、測(cè)量過(guò)程為非接觸測(cè)量。該方法存在的不足之處有：回波信號(hào)功率較小，信號(hào)提取困難。通過(guò)對(duì)上面的研究進(jìn)行分析可以得出，煤矸石檢測(cè)技術(shù)的研究已經(jīng)成為世界各大產(chǎn)煤國(guó)火電廠(chǎng)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，但還沒(méi)有一個(gè)應(yīng)用范圍廣、識(shí)別精度高的方法應(yīng)用于世界各大火電廠(chǎng)中。

本文的煤矸石檢測(cè)主要基于圖像識(shí)別。近年來(lái)隨著數(shù)學(xué)理論的不斷完善，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在數(shù)字圖像處理方面提出了一系列新的煤矸石檢測(cè)理論和方法。孫繼平等人提出了以圖像識(shí)別、射線(xiàn)探測(cè)、超聲波探測(cè)、振動(dòng)測(cè)試等多傳感器信息融合的識(shí)別方法，該方法的提出有助于提高煤矸石檢測(cè)的準(zhǔn)確度和系統(tǒng)穩(wěn)定性。程建等人提出了基于皮帶運(yùn)輸機(jī)的監(jiān)控視頻,實(shí)現(xiàn)煤流中矸石的檢測(cè)，由于皮帶運(yùn)輸機(jī)視覺(jué)場(chǎng)景復(fù)雜、視頻圖像質(zhì)量差，所以，采用改進(jìn)的高斯混合模型提取視頻背景，實(shí)現(xiàn)視頻背景分離，從而實(shí)現(xiàn)煤矸石的檢測(cè)和識(shí)別。為提高算法性能，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)高斯混合模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化與自整定。研究結(jié)果表明:所提算法對(duì)矸石的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到95.83%，能夠?qū)ζн\(yùn)輸機(jī)上的煤矸石實(shí)現(xiàn)有效檢測(cè)，為提高煤炭質(zhì)量、保證皮帶運(yùn)輸機(jī)安全運(yùn)行提供有效保障。陳浜提出了基于雙樹(shù)復(fù)小波域統(tǒng)計(jì)建模的煤矸石檢測(cè)方法。經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的對(duì)煤和煤矸石有較強(qiáng)的檢測(cè)能力。王娟等人提出了以煤和煤矸石圖像紋理特征為基礎(chǔ)，以小波變換為工具的基于圖像法的檢測(cè)方法，通過(guò)與傳統(tǒng)煤與煤矸石檢測(cè)方法的比較，得出傳統(tǒng)識(shí)別方法存在的不足之處。并應(yīng)用圖像法對(duì)煤與煤矸石圖像特征進(jìn)行了研究，提取了煤和煤矸石的灰度和紋理兩個(gè)特征作煤矸石檢測(cè)的主要依據(jù)。章華等人研究了以煤矸石圖像紋理為特征向量，以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為煤與煤矸石檢測(cè)算法的識(shí)別理論，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證得出該方法的準(zhǔn)確度高、操作簡(jiǎn)單、普適性好等一些優(yōu)點(diǎn)。黃紹杰等人將數(shù)字視頻系統(tǒng)應(yīng)用到了煤與煤矸石檢測(cè)中，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)視頻中煤與煤矸石圖像特征的提取實(shí)現(xiàn)煤和煤矸石的準(zhǔn)確定位，從而進(jìn)一步提高檢測(cè)的精度。楊坤等人研究了一種將二進(jìn)制十字法用于對(duì)煤和煤矸石圖像紋理矩陣特征衡量值的角二階矩、能量、相關(guān)性、方差、逆差矩、均值、對(duì)比度等一些特征向量的提取，通過(guò)提取結(jié)果得出紋理矩陣特征能夠作為煤與煤矸石檢測(cè)的依據(jù)。田子健、李曼等人提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的煤與煤矸石檢測(cè)系統(tǒng)，論述了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案，對(duì)系統(tǒng)的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證，并取得了較好的煤與煤矸石識(shí)別效果。張萬(wàn)枝等人研究了煤和煤矸石的紋理特征，并對(duì)煤和煤矸石的紋理特征的衡量值熵值、能量、對(duì)比度、相關(guān)性進(jìn)行提取，以熵值作為煤和煤矸石識(shí)別的特征向量對(duì)建立的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到了較好的煤矸石識(shí)別率。

三、研究的理論與實(shí)際意義

大量的火電廠(chǎng)制粉系統(tǒng)設(shè)備故障都直接或間接與入廠(chǎng)煤的品質(zhì)相關(guān)，確?；痣姀S(chǎng)正確的對(duì)入廠(chǎng)煤品質(zhì)進(jìn)行分析，得到最接近真實(shí)情況的結(jié)果，可以大幅降低入廠(chǎng)煤的不合格率，有效提高火電廠(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益和安全保障，再加上不同煤種參配燃燒的實(shí)施，對(duì)煤質(zhì)波動(dòng)可以起到更好的控制作用，最大程度匹配機(jī)組的設(shè)計(jì)煤質(zhì)。可大幅降低制粉系統(tǒng)中磨煤機(jī)磨輥的磨損、底渣系統(tǒng)中電機(jī)及傳動(dòng)鏈條的壽命，減少非計(jì)劃停機(jī)次數(shù)(每次非計(jì)劃停機(jī)，直接及間接經(jīng)濟(jì)損失均達(dá)數(shù)百萬(wàn)元)，延長(zhǎng)機(jī)組檢修周期，節(jié)省大量維保費(fèi)用，應(yīng)用前景廣闊。