基于主动红外激励的煤岩界面识别 论文

针对综采工作面采煤机智能化截割时存在的煤岩识别精度低等问题，研究团队采用红外热像技术，建立了煤岩界面检测实验台。通过实验，利用煤粉、水泥、沙子、黏合剂等材料分别浇筑全煤、全岩和煤岩混合三种试件，在单光源9 kLux的激励强度下，对煤岩界面进行识别研究。实验过程中，研究人员使用IRBIS3红外分析软件提取并分析了三种试件在不同时刻的温度场信息，并通过建立温度场梯度模型，深入研究煤岩的温度差异。

研究结果表明：煤、岩两种物质在相同激励条件下的温度场特性存在显著差异。当检测区域内存在煤岩混合时，温差范围和标准方差会显著增大，这可以作为预测识别煤岩混合的一种依据。在实验过程中，前10分钟内温升变化最为明显，温差范围和标准方差增加较快；10至30分钟内，温度缓慢上升，温差范围和标准方差逐渐增大；30分钟后，温度趋于稳定，温差范围和标准方差无明显变化。随着激励时间的增加，煤岩温度场信息的差异也越大，这有助于提高煤岩识别的精度。

综合考虑温度场信息差异增长幅度与主动激励能源消耗等因素，研究认为在激励30分钟后提取红外图像较为合理。通过提取检测区域内的温度场信息，建立的温度场梯度模型能够直观地观察到煤与岩之间的差异。这一研究为提升煤岩识别精度提供了新的思路。

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