基于电磁波的煤岩识别技术研究进展

柳圆， 司垒， 王忠宾， 魏东， 顾进恒

（中国矿业大学 机电工程学院，江苏 徐州 221116）

0 引言

破解煤岩识别技术难题是提高采煤工作面智能化水平，推动煤炭清洁、高效、安全生产的关键[1-4]。自20 世纪60 年代起，英、美、澳、德、俄、中等产煤大国便开始了煤岩识别技术的研究。煤岩识别方法包括过程信号识别、图像特征识别、反射光谱识别、超声波探测识别、电磁波探测识别等。过程信号识别和超声波探测识别受机械振动和煤岩硬度影响较大，图像特征识别和反射光谱识别受粉尘、光照、瓦斯和振动等因素的限制，在工程实践中应用较少[5]。

微波频段的电磁波携带的信息量大，可避免粉尘及光纤干扰，已被广泛用于煤岩界面识别、金属无损探伤等场景[6-7]。将电磁波应用于煤岩识别中，可有效提高煤岩界面的分辨能力。本文阐述了运用电磁波技术进行煤岩识别的原理，介绍了γ 射线法、雷达探测法、太赫兹信号法、电子共振法、X 射线法和红外热成像法6 种具体的煤岩识别实现方法，并结合实际工业应用分析了各类方法的研究现状。

1 电磁波探测原理

电磁波在不同介质中传播时波速不同，同时伴有能量损耗。当电磁波传播到煤层或岩层时，一部分发生折射后继续传播，另一部分则从煤岩接触表面反射后原路返回。因此，可通过电磁波的回波时差计算煤层厚度，达到煤岩识别的目的。此外，还可根据接收到的散射波进行数值反演，实现微波逆散射成像，直接获取煤岩的形状、组成及位置。

理想状态下煤岩界面模型如图1 所示。

图1 煤岩界面模型Fig. 1 Coal and rock interface model

电磁波在不同介质中的传播速率为

式中：V为电磁波在真空中的传播速度； ε为传播介质的相对介电常数。

根据模型可得到雷达天线悬空高度H0和煤层厚度H1：

式中：N1为电磁波由空气传输到煤层的时刻；N0为初始采样时刻；V0为电磁波在空气中的传播速度；T为采样时窗；M为采样率；N2为电磁波由煤层传输到岩层的时刻；V1为电磁波在煤层中的传播速度。

联立式（2）、式（3）得

2 基于电磁波的煤岩识别技术

2.1 γ 射线法

γ 射线法可分为主动γ 射线探测法和被动γ 射线探测法2 种。主动γ 射线探测法也称自然γ 射线探测法，其原理是利用射线传感器接收煤岩层放射的γ 射线强度，从而推算煤层厚度。被动γ 射线探测法也称人工γ 射线探测法，其原理是在煤层下方放置人工γ 射线的放射源，通过接收穿透煤层的射线来推算煤层厚度。γ 射线法原理如图2 所示。

图2 γ 射线法原理Fig. 2 Principle of γ-ray method

1961 年，英国学者提出用γ 射线测量煤炭厚度，通过γ 射线与煤和岩石的相互作用测得煤岩厚度。我国自20 世纪80 年代初期开始开展关于γ 射线的煤岩识别研究。开滦煤炭科学研究所[8]研制出数字式低能射线测灰仪，利用不同种类煤炭的化学组成不同和对γ 射线的吸收不同，测量不同种类煤炭的灰分。纪纲等[9]提出了测量矿井采煤工作面煤皮厚度的方法，建立了天然γ 射线穿过煤层的物理模型，通过计算机模拟衰减过程获得煤皮厚度。韩成石等[10]根据γ 射线穿过不同物质时衰减率不同，提出了区别煤和矸石的方法，排除矸石效率达85%以上。王增才等[11]探讨了液压支架顶梁对天然γ 射线衰减量的影响，提出了基-于天然γ 射线的煤岩界面识别方法，得出在考虑支架顶梁与不考虑支架顶梁2 种情况下γ 射线强度相差13.6%。张宁波[12]建立了煤矸混合体自然射线辐射模型和煤矸冒落辐射探测有效厚度模型，确定了煤矸识别指标体系和临界值，验证了基于自然γ 射线的煤矸自动识别技术的适用性。赵明鑫[13]提出在综放过程中利用射线进行煤岩识别，当矸石含量达到20%时，能够精确分辨煤和矸石，达到了放煤工作面对煤矸识别的精度要求。杨增福等[14]对自然γ 射线测量统计分布规律及其测量误差的分布规律进行了研究，推导出新的测量误差公式。

2.2 雷达探测法

电磁波遇到煤岩界面时会发生反射，雷达探测法通过地质雷达的发射天线发射电磁脉冲波，并接收反射波，根据反射波的幅度和相位等信息推算煤层厚度。雷达探测法原理如图3 所示，发射器发射脉冲信号，信号经反射到达接收器，通过接收信号的时间差进行探测。

图3 雷达探测法原理Fig. 3 Principles of radar detection method

1974 年D. A. Ellerbruch 等[15-16]为解决远程测量煤厚的问题，首次研究了电磁波在煤层中的穿透性及其在煤岩界面处的反射，验证了利用电磁波进行煤层测厚的可行性。文献[17-21]在此基础上进一步研究，研发了相关雷达探测系统，取得了一定的成果。

王昕等[22]建立了煤岩界面分层介质模型，分析了电导率和探测深度对煤岩识别的影响。刘帅等[23]从煤岩介电常数出发研究了雷达对煤岩的穿透性，将煤层厚度测量误差控制在10 mm 内。许献磊等[24]通过正演模拟分析了高频雷达波在空气、煤和岩层中的回波特征，提出了煤岩层位追踪算法，实现了煤岩层位快速定位。

2.3 太赫兹信号法

激光器产生的脉冲进入光谱系统中时被分成2 个部分：一部分穿过发射器形成太赫兹脉冲，最终聚集在探测器上；另一部分经过平移段后形成延时系统。太赫兹信号法通过获取脉冲信号的幅值和相位，对皮秒级时域谱进行傅里叶变换，提取介质在太赫兹波段下的吸收和色散特性，进而完成煤岩识别。太赫兹信号法原理如图4 所示。

图4 太赫兹信号法原理Fig. 4 Principle of Terahertz signal method

杨成全等[25]利用太赫兹时域光谱系统，分析比对了石柱、降尘和新鲜岩石3 种不同样品所产生的光谱特征，得出石柱的折射率在整个波段中都趋于稳定，其余二者则不确定。宝日玛等[26]利用太赫兹时域光谱技术对蚀变较强的辉长岩、黑云母花岗岩、花岗岩、碎屑岩和火山碎屑岩5 种样品进行了光谱测试，获得了5 种样品的平均折射率。许长虹等[27]利用太赫兹时域光谱技术对煤炭标准物质的氢含量和挥发分进行了研究，得出二者在太赫兹波段内的吸收系数和介电常数实部均存在负线性关系。王昕等[28-29]利用太赫兹光谱技术对煤岩的介电特性进行了研究，得出了煤岩介质的高衰减性和无明显吸收峰等特征，采用Hilbert–Huang 变换对煤岩样的太赫兹光谱进行时频分析，获得了更高的时频分辨率。虞婧[30]利用太赫兹时域光谱技术提取不同样本的太赫兹信号，结合快速傅里叶变换等方法对煤岩混合物进行了特性分析。苗曙光等[31]利用太赫兹透射实验获得6 种煤岩的太赫兹光谱，得到各种样品的折射率、吸收系数及介电常数，实现了煤岩的快速识别。

2.4 电子共振法

电子共振法分为电子顺磁共振（Electron Paramagnetic Resonance， EPR） 和电子自旋共振（Electron Spin Resonance，ESR）。电子自转会产生磁矩，在其周围利用线圈发射一定强度的磁场，可以让这些电子磁矩重新取向，从而由低能级电子跃迁成为高能级电子。利用煤层中的不配对电子完成电磁波的吸收，可最终估算出煤层的厚度。电子共振法原理如图5 所示。

图5 电子共振法原理Fig. 5 Principle of electron resonance method

苗曙光[32]通过时域有限差分法证明了用电子共振法实现煤岩识别的可行性，并用无烟煤、烟煤、褐煤和岩石进行了试验，获得了特征参数变化规律，通过改进最大类间方差法（OTSU）获得了可读性更强的煤岩界面，使得煤岩界面更加准确，易于进行工程解释。

2.5 X 射线法

X 射线法利用X 射线对煤岩穿透性的不同达到识别效果，其原理如图6 所示。

图6 X 射线法原理Fig. 6 Principle of X-ray method

曲星武等[33]为了研究高变质程度煤的结构，利用X 射线衍射法进行分析，为优质煤和劣质煤的分选提供了方法。李春山[34]利用X 射线荧光法对岩屑进行分析，测得了岩屑中的12 种基本元素，为岩性分析提供了支持。杨慧刚等[35]设计了一种基于X 射线和机器视觉的煤矸识别分选系统，利用X 射线扫描获取煤矸图像，通过图像灰度信息和厚度信息确定分离阈值，提高了煤矸分离精度。耿秀云[36]以X 光图像为基础，结合物体的高度确定可行的识别算法，最终实现煤矸石的自动识别。司垒等[37]提出了基于X 射线图像和激光点云融合的煤矸识别方法，设计了基于局部熵和全局均差加权的改进OTSU分割算法，提高了X 射线图像分割精度和效率，通过提取X 射线图像和激光点云的煤矸组合特征进行煤矸识别，准确率达99.00%。

2.6 红外热成像法

红外热成像法可分为主动红外激励法和截割闪温法。主动红外激励法利用外部辐射源对煤和岩石的表面或内部进行激励，导致煤和岩石快速升温，利用红外热成像仪监测其温度差异，达到识别效果。截割闪温法原理：滚筒在截割煤岩过程中，截齿表面和煤岩接触面因存在颗粒突起而产生摩擦，在截割瞬间接触面上会产生瞬间高温，即截割闪温，同样利用红外热成像仪可完成煤岩识别。红外热成像法原理如图7 所示。

图7 红外热成像法原理Fig. 7 Principles of infrared thermal imaging

主动红外激励法最初由桂林电子科技大学[38]提出，利用红外线对煤壁进行主动激励后，通过采集煤壁降温红外热图像提取煤岩温度场特征信息，完成多种类型煤壁煤岩界面的识别。张强等[39]建立了基于红外热成像技术的煤岩界面试验台，利用煤岩试件对5 处监测点进行监测分析，得到各个监测点的温度都随着红外射线的激励时长增加而增加，但增长速率各不相同，根据温度变化规律完成煤岩识别。

对于截割闪温法，C. O. Hargrave 等[40]设计了煤岩截割状态红外检测识别装置，并对煤岩穿透效果与识别性能进行了分析。J. C. Ralston 等[41]设计了热红外传感装置，基于红外探测原理对煤层的垂直高度进行自动测试，进而确定煤岩界面，实现采煤机自动调高控制。张强等[42-43]建立了采煤机截齿截割试验台，分析得到截齿截割不同煤岩时的温度变化规律及闪温特征，为实现煤岩界面动态识别打下基础。

2.7 综合对比

综合对比6 种基于电磁波的煤岩识别方法，结果见表1。γ 射线法在探测距离上具有显著优势，但主动γ 射线探测法需要煤层具有一定的放射性，当煤层中的放射性元素含量达不到要求或煤层中的杂质过多时会让该方法失效；被动γ 射线探测法虽然解决了放射性元素含量的问题，但是放射性元素含量大大增加，易导致机器运转问题，并严重威胁生命安全。雷达探测法具有识别准确的优点，但由于其信号衰减严重，探测距离短，目前一般应用于薄煤层测厚，并要求煤岩电性差异明显。太赫兹信号法具有探测距离短的缺点，只有在井下环境组成稳定时才能应用。电子共振法应用时介质共振吸收现象明显，但信号衰减严重，探测距离较短且难度较大，所以目前矿井基本摒弃。X 射线法穿透性强，成像较清晰，但危害性极大。红外热成像法中，主动红外激励法需耗费大量时间对煤岩进行激励，且在处于高瓦斯的矿井环境中，存在极大的安全隐患；截割闪温法虽耗时较短，但对于截齿多、排布复杂的情况很难实现有效的煤岩识别。

表1 6 种基于电磁波的煤岩识别方法综合对比Table 1 Comprehensive comparison of six coal and rock recognition methods based on electromagnetic wave

3 基于电磁波的煤岩识别技术应用现状

目前基于电磁波的煤岩识别方法很多，但类似于γ 射线这种危害性较大的方法基本已经被淘汰。山西省阳曲县在全国第2次煤预测中，利用电磁波勘探出大致煤地范围，最终确定了煤层厚度。华北科技学院采用探地雷达对开滦（集团）蔚州矿业有限责任公司单侯矿进行测试，在工作面下方0.8～1.2 m 发现1 条具有明显反射差且走势稳定的分界线，据此确定了最大回采厚度。山西新景矿煤业有限责任公司采用探地雷达测试了煤层厚度、煤岩界面分布和断层探测[44]，得出电磁波在均质中传播时规律性衰减且无明显反射特征，在煤岩界面处有明显反射特征，据此识别煤岩界面准确率极高。山西王家岭煤业有限公司采用探地雷达测试综放工作面顶煤厚度[45]，误差仅为7%。徐坤等[46]利用雷达在研究区斜井附近垂直布设6 条测线，对异常区域范围和埋深进行了精准探测。

4 结语

分析了基于电磁波的煤岩识别技术的原理，阐述了γ 射线法、雷达探测法、太赫兹信号法、电子共振法、X 射线法和红外热成像法6 种方法的研究现状，分析了6 种方法的优缺点，最后介绍了电磁波在煤岩识别中的应用现状。电磁波回波信息决定着电磁波煤岩识别的准确性，因此，后续研究应对其进行深层次挖掘，此外，可充分利用现场条件，对环境进行多方位剖析，对煤岩特性进行多方位比较分析，提高煤岩识别精度和效率。