基于空氣耦合雷達的礦井煤巖界面隨采動態探測原理及關鍵技術

許獻磊，彭蘇萍，馬 正，朱鵬橋，王一丹

(1.中國礦業大學(北京)煤炭資源與安全開采國家重點實驗室，北京 100083；2.中國礦業大學(北京)地球科學與測繪工程學院，北京 100083)

2021年我國能源消費總量52.4億t標準煤，煤炭消費量占能源消費總量的56.0%，煤礦智能化已成為煤炭工業高質量發展的核心技術支撐。截至2022年3月，全國有近400座煤礦正在開展智能化建設，已建成智能化采掘工作面687個，“少人巡視，無人操作”智能采煤工作面邁向常態化應用。2020年2月，國家發改委、國家能源局等8部門聯合印發的《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》提出，到2025年，大型煤礦和災害嚴重煤礦基本實現智能化，到2035年，各類煤礦基本實現智能化，建成智能感知、智能決策、自動執行的煤礦智能化體系。

在智能化開采工作面研究中，多個領域專家學者在開采模式、定位導航、數據交互融合、地質保障等方面提出新的方法與關鍵技術。王國法等研發了工作面智能協同控制系統，提出煤礦復雜巨系統的統一數據模型及決策機制的理論和方法；葛世榮等系統闡述了煤礦智能化中煤礦機器人的研究現狀與亟需解決的關鍵問題，提出適用于深部煤層采煤機自動駕駛的導航截割理論與技術框架；孫繼平提出煤礦信息化與智能化應用框架。礦井地球物理勘探技術的發展對煤礦安全高效開采地質保障系統的的建設起到關鍵性作用。彭蘇萍系統闡釋我國煤礦安全高效開采地質保障系統研究現狀及展望，認為以煤礦采區高分辨率三維地震勘探技術體系為基礎的煤礦安全高效礦井地質保障系統走向成熟。劉盛東等在井下空間的多波成像方法研究為實現煤炭“精準、透明”開采提供地質保障基礎支持。隨著信息技術的深度融合和煤礦機械化水平的進一步提高，礦井地質透明化是當前煤礦安全高效礦井地質保障系統發展的努力方向，其中高分辨率煤巖識別裝備是重點研究任務之一。因煤礦復雜地質條件及工況條件，研發地質模型隨采動態更新技術和裝備，及時調整采煤機截割滾筒的工作狀況，構建高精度煤礦智能開采的地質保障平臺，真正實現礦井地質與采礦工程的無縫對接。煤層的精準截割，可有效提高煤炭采出率，提高后期煤巖矸的分選效率，降低選洗成本；同時可避免切入巖石導致齒輪磨損、在高瓦斯地區因產生火花引起爆炸等問題。

煤層和巖層的賦存條件極其復雜，煤巖界面變化也無固定規律可循，作為智能采煤機的“眼睛”，煤巖界面識別裝備和技術是制約智能化采煤的“卡脖子”問題之一。為解決煤巖識別問題，國內外研究人員從不同技術領域分別展開研究，提出多種解決方案。縱觀煤巖識別技術的研究歷程，根據使用工況不同，煤巖識別可分為接觸式識別與非接觸式識別，根據技術類別可將現有識別技術歸類為過程信號監測、紅外熱成像、圖像特征、反射光譜、超聲波探測、自然γ射線法、電磁波探測等。田立勇等以采煤機搖臂銷軸多應變數據為基礎進行截割力綜合的判別進行煤巖界面識別。任芳等通過對滾筒軸扭轉振動信號的測量實現煤巖界面的識別。張強等提出基于截齒截割紅外熱成像的的煤巖界面識別方法。基于煤巖圖像的顏色、幾何形狀、紋理等特征，孫繼平等提出字典學習、小波變換的煤巖識別方法。楊恩等在實驗室環境利用高光譜識別技術對煤巖試樣進行光譜特征分析，以吸收譜帶差異為基礎進行煤巖識別。李力等利用超聲波檢測技術結合S變換的方法進行煤巖界面混疊反射回波的分離并識別。秦劍秋等、王增才等提出基于頂板巖石發出的自然γ射線穿透頂煤后的衰減幅值進行煤巖界面識別。昆士蘭理工大學的Andrew Darren STRANGE在其博士論文中利用探地雷達，在其搭建的煤巖物理模型上利用1.4 GHz雷達天線展開煤層厚度的識別及數據處理方式的分析。李亮等利用探地雷達在郭莊煤礦展開煤巖界面探測，實現氣煤-砂巖界面的探測，且誤差較小。

上述多種煤巖識別方法，在一定程度上均能實現煤巖的識別分類，但由于其技術本身側重點不同，對使用環境、煤巖類別存在一定要求，導致上述技術手段存在一定的局限性，主要表現在：① 截割參數分析法通過監測滾筒截割力、電機電流、調高油缸壓力、機身振動等參數實現煤巖介質識別，但只有在高截割力下才更有效；② 熱紅外成像在礦井復雜開采環境中，存在監測盲區，且截割煤層和巖石溫差較小，易受除塵噴淋系統及通風環境擾動；③ 圖像法的應用最大難題是礦井工作面開采過程中高質量濃度粉塵可見度的限制；④ 反射光譜法對于煤的種類、濕度、表面結構特征等均具有明顯不同的吸收率與反射率，對于礦井工作面的應用不具有普適性；⑤ 聲波測試法在礦井工作面開采過程中容易收到擾動，識別率較低；⑥ 自然γ射線法取決于圍巖與煤層放射性強度差異與圍巖放射性的穩定程度；⑦ 基于電磁波傳播特性的雷達探測法具有高分辨率的優勢，礦井煤巖探測實驗結果表明其識別的準確性較高，但現有蝶形雷達天線工作時需緊貼目標體表面才能發揮最大效能，極大地影響工作效率且難以適應工作面環境條件。地質雷達在礦井災害源與構造等探測應用中，常見以地面耦合式雷達天線為主，作業時需緊貼被測目標體表面，當前應用于道路面層厚度及淺表病害的監測中的商業空耦雷達天線，只見于地面常規環境應用，難以在井下工作，另一方面受礦井強干擾環境影響，其探測深度和精度與實際要求還有較大差距。從煤巖識別的裝備和方法應用角度來看，探測系統要具有非接觸、高精度、動態實時、普適性的能力來滿足智能生產的需求，此外，礦井工作面地質結構復雜，煤層厚度以及煤層空間分布起伏變化，煤巖識別系統應用過程中的智能自適應性是關鍵。

2019年，筆者所在研究團隊基于重大科技攻關項目提出開發一種基于空氣耦合雷達的礦井煤巖界面隨采動態探測裝備并獲得了相關的發明專利。煤巖界面的隨采、自主、動態探測即在采煤機采煤工作中，利用采煤機載非接觸探測雷達天線，結合界面智能識別與追蹤算法獲取空氣-煤界面、煤-巖界面信息，天線智能支架以空氣-煤界面信息作為控制信號實現其姿態自適應調控，保持天線懸空距離，并將煤-巖界面信息和位置信息發送給采煤機控制系統，實現三維地質模型的動態更新，并實現采煤機對煤層截割作業的自主運行。筆者是在前期實踐成果的基礎上，對礦井煤巖界面隨采動態探測技術進行系統的凝練和闡述，包括應用空氣耦合雷達天線聚焦發射高頻電磁波，實現電磁波能量聚焦發射及煤巖界面的非接觸式探測；天線支架姿態自適應調控，實現雷達天線位姿隨工作面起伏變化的自適應調節；煤巖界面識別與追蹤方法，獲取動態高精度的煤巖界面信息；創建系統位姿參數矩陣，結合煤機慣性導航單元、智能支架動態位姿參數，構建煤巖界面等高曲線，并將該信息通過網絡協議傳輸給煤機控制系統，從而實現采煤機截割滾筒自適應調高控制。

1 煤巖界面隨采動態探測技術內涵與框架

1.1 隨采動態探測技術內涵

基于空氣耦合雷達的礦井煤巖界面隨采動態探測(圖1)包括電磁波能量聚焦、位姿感知、支架姿態自適應調控、煤巖界面坐標轉換4項技術內涵。電磁波能量聚焦是實現空氣耦合雷達非接觸式探測的基礎，提高雷達天線的定向性，將有限的輻射能量集中聚焦于被測目標體方向，減少不必要的能量損耗，保證煤巖界面雷達數據的高信噪比。位姿感知是應對礦井綜采工作面煤層起伏變化，實時監測感知煤巖界面探測裝備位姿狀態，為支架姿態自適應調控提供決策依據，確保探測裝備處于有效探測范圍且避免與工作環境干涉而危及裝備安全。支架姿態自適應調控是依據位姿感知結果為依據，判別支架姿態是否處于安全有效范圍內，反饋于支架PLC控制系統，智能調節電液裝置，實現支架姿態的自適應調控。煤巖界面坐標轉換是將煤巖界面雷達信息轉換為可提供給煤機作為滾筒截割指導依據的關鍵技術，結合隨采動態位置、支架自適應調節姿態、雷達圖譜煤巖界面位置，建立大地坐標系、采煤機坐標系和天線坐標系3者空間關系模型，實現煤巖界面絕對坐標位置的獲取。

圖1 隨采動態探測示意

1.2 隨采動態探測技術框架

基于空氣耦合雷達的礦井煤巖界面隨采動態探測技術架構如圖2所示。

圖2 隨采動態探測技術架構

探測過程中，主控單元預設置雷達采集基本參數，通過空氣耦合雷達天線非接觸式實時探測方式，實時采集雷達數據并回傳于主控單元；煤巖界面雷達數據經過數據預處理，利用煤巖界面識別與追蹤技術方法對煤層表面和煤巖界面分別進行追蹤識別，煤層表面位置信息用于監測探測裝置實時位姿狀態并傳輸于智能調節支架PLC控制單元，自適應調節雷達位姿；將采煤機動態位置、智能支架動態位姿和煤巖界面雷達圖譜3者建立空間關系模型，進行煤巖界面坐標轉換，最終將煤巖界面位置的絕對坐標傳輸于煤機主控系統用于智能調節滾筒截割高度。

2 空氣耦合雷達天線及聚焦特性分析

2.1 空氣耦合屏蔽天線設計

天線作為雷達輻射或接收電磁波的基本單元，其性能直接影響著整個雷達系統的定位精度、探測分辨率和目標識別水平，使天線具有寬頻帶、高增益、高發射率是雷達系統研發中的重要方向。常見探地雷達天線中，蝶形天線具有質量輕、尺寸小、輻射效率高且天線頻帶寬的優點應用較為廣泛，但該種形式天線必須緊貼目標體進行探測才能取得較高信噪比數據，無法適應礦井環境下連續性探測作業需求。因此，一種非接觸式且具有優良聚焦特性雷達天線的設計對于雷達探測法在煤巖識別中的應用至關重要。

筆者提出一種中心頻率為1 200 MHz空氣耦合天線(圖3(e))，對天線結構參數進行仿真設計。通過天線的仿真，可以分析阻抗匹配特性，筆者以天線的回波損耗和駐波比VSWR(在地質雷達天線設計中，一般以回波損耗小于-10 dB、駐波比小于15 或2的范圍衡量天線帶寬)為評價依據進行衡量。對所設計天線進行數值仿真可以看出，如圖3(a)，(b)所示，天線相對帶寬可達1 217 MHz(1 033～2 250 MHz，<10 dB,VSWR<2)，在1 200 MHz 處形成諧振，發射機發射頻率能與天線固有頻率有效匹配，可以進一步提高天線在實際應用中的發射效率。圖3(c)，(d)為天線垂直極化與水平極化方向，在1 200 MHz頻點垂直極化方向圖中可以看出，主瓣方向即為探測作業輻射方向，主瓣幅度為6.53 dBi，主瓣寬度為108.3°，符合預期窄波束、高輻射強度的設計需求。

圖3 天線電磁仿真結果

空氣耦合天線設計具有聚焦性與定向性，在實際應用中可以實現非接觸式探測，天線和目標體的有效懸空距離，是實際中的應用重要衡量指標。在自由空間中仿真天線(圖4(a))的基礎上進一步建立“煤-巖”層位電磁仿真模型(圖4(b))，以天線距離層位模型空氣耦合距離為變量進行分析。

圖4 電磁仿真遠場輻射

從仿真結果(圖5、表1)可以看出，由于“煤-巖”模型和天線之間的耦合作用影響，當空氣耦合距離為0～200 mm時，天線帶寬減小，最大帶寬為479.53 MHz；當≥300 mm，天線有效帶寬基本分布在1 000～2 250 MHz(VSWR<2)。進一步分析，當VSWR<1.5，在0～600 mm，天線表現出帶寬隨耦合距離先增后減，在=300 mm時達到最大，317.3 MHz，中心頻率為1 246.05 MHz，與預期設計中心頻率相近。

表1 不同空氣耦合距離下天線仿真結果

圖5 不同空耦距離天線駐波比VSWR

上述結果可以看出，筆者所提出的空氣耦合雷達天線具有方向性好、頻帶較寬及結構簡單等特點,在礦井復雜環境中，可有效用于煤巖界面的非接觸式探測，適應于復雜地形環境。

利用所設計空氣耦合雷達天線，懸空30 cm的條件下，在路面及已知地下管道上方進行實測，采集時間窗分別為20,30 ns，可以看出，路面0.2 m處瀝青層及0.4 m處墊層界面清晰連續可見(圖6(a))，位于路面下方1.1 m處地下管道特征明顯(圖6(b))，目標體雷達數據具有高信噪比，探測深度不小于1 m，驗證了該天線懸空條件下優良探測效果。

圖6 空氣耦合雷達天線道路探測雷達圖譜

2.2 聚焦特性分析

利用所設計開發的空氣耦合天線，在沙層模型(圖7(a))進行懸空距離測試分析，本模型設計為沙子與空氣界面模型，底部是空氣，上部平鋪沙子，交界面設計有弧面、斜面和平行面，即可驗證空氣耦合天線的探測效果，其次通過改變天線的空氣耦合距離，驗證天線的聚焦特性。獲取雷達數據經過以下步驟：① 零線設置；② 背景去噪；③ 一維濾波；④ 小波變換；⑤ 增益；⑥ 滑動平均等同等參數設置、同步處理。

圖7 空氣耦合探測效果對比(處理后)

通過對不同空氣耦合距離雷達數據處理可以看出(圖7(b)～(i)))，空氣耦合距離在0～37 cm時，沙子與空氣界面清晰可見，界面反射波能量較強；44～66 cm四組數據，由于空氣耦合距離過大，電磁波能量快速衰減，界面反射波減弱，且伴隨著環境干擾，與界面波疊加，界面弱化。抽取同一位置，不同空氣耦合距離單道雷達數據(圖7(j))可以看出，隨著距離的不斷增大，電磁波快速衰減，界面反射波能量呈現弱化，由于沙土層上下均為空氣，模型底部為地面，“沙土-空氣”、“空氣-地面”介質之間介電常數差異較大，除界面一次有效反射波外，還存在電磁波在沙土層及模型底部空氣層間多次反射波。

3 煤巖界面智能識別及追蹤技術

3.1 煤巖界面智能識別

如圖8(a)所示，筆者建立一個煤-巖數值仿真模型模擬雷達數據(圖8(b))，模型煤層最厚位置15.5 cm，最薄處3 cm，雷達天線距離煤層表面30 cm進行探測采集雷達數據，根據接收到的電磁波的旅行時間(亦稱雙程走時)、幅度與波形資料，可推斷空氣-煤界面、煤-巖界面分布情況。從正演結果可以看出，地質雷達在礦井煤巖界面探測識別應用中，目標體結構主要包括空氣層、煤層及圍巖層，電磁波遇到“空氣-煤”界面與“煤-圍巖”界面發生強反射產生一次波并依次被雷達采集系統記錄，煤層介于空氣層和圍巖層之間，且互相之間介電常數差異較大，因此電磁波會在煤層的2個界面之間發生多次反射，產生多次波，但該多次波的基本特點是，在介質中多次反射傳播能量會不斷衰減，相較于一次波，所記錄多次波振幅較小，且在單道記錄時間上滯后于“煤-圍巖”界面一次反射波，因此根據此特點，可有效分辨“空氣-煤”界面和“煤-圍巖”界面的一次有效波反射，避免多次波造成的層位信息誤判。

圖8 GPRmax仿真模型及雷達圖譜

(1)首先識別出直達波。在原始雷達數據中選取任一道數據序列，并確定所選數據序列的道號。因為直達波是一種從探地雷達的發射天線出發不經過反射和折射直接到達接收天線的電磁波，其特點是信號振幅最大，因此從雷達波時間窗0點開始第1個振幅起跳點位置即為直達波的起始位置，在1/2周期的位置處，振幅達到最大，其時間記為，即探測距離起算零點。

(2)通過式(1)可計算出電磁波在介質中的傳播速度，空氣耦合天線懸空時直達波到目標體中間介質為空氣，此時電磁波傳播速度可認為等同于電磁波在真空中傳播速度=30 cm/ns，當電磁波在其他有損介質中傳播時會發生介質損耗，此時電磁波傳播波速表達式為

(1)

式中，為介質的相對介電常數。

(3)記天線接收到“空氣-煤”界面反射波的時間為，可以計算得出空耦天線懸空高度：

=(-)2

(2)

(4)記天線接收到“煤-巖”界面反射波的時間為、煤相對介電常數為，代入式(2)可得電磁波在煤層中傳播速度為，可以計算得出煤層厚度：

=(-)2

(3)

(5)以天線所在位置為起始零點，可以得出“煤-巖石”界面實際所在位置：

=+

(4)

如圖9所示，依次對所獲取每一道雷達數據(圖10(a))進行反射波提取與分析，即可得連續“煤-巖”界面曲線(圖10(b))以及煤層厚度。

圖9 天線懸空高度變化的雷達剖面

圖10 不同界面雷達數據單道波形圖與連續界面曲線

為了模擬實際煤巖層位的探測，圖11利用中國礦業大學(北京)自主研發的煤巖識別天線在一煤巖物理模型下方進行探測實驗。模型剖面為一直角梯形，模型長度為2 m，煤層最小厚度為6.3 cm，最大厚度為20 cm。

圖11 煤巖物理模型及煤巖識別天線

首先模擬實際探測過程中天線懸空高度的變化。將煤巖天線對準煤層，逐漸增大天線的懸空高度，并在5個高度處打標，打標處懸空高度的測量值見表2。

表2 懸空高度標記

對實驗采集的數據進行直達波去除和濾波處理(圖9)。5個打標處的單道波形如圖12所示。

圖12 不同天線懸空高度下的單道波形

(5)

式中，為真空中電磁波的傳播速度；為空氣相對介電常數；為空氣-煤界面反射波的雙程走時。

繪制相對誤差關于(′,′)的二維圖譜(圖13(a))。對每個二維圖譜分別設定閾值，獲得(′,′)≤的區域(圖13(a))，逐漸縮小閾值，并將6個區域作交集運算。最終得到在懸空高度計算值的相對誤差均不超過2%的區域(圖13(b))。利用最小二乘法擬合該區域點坐標的關系(圖13(b))，可以得到相對序號′和′之間的關系式：

圖13 懸空高度的相對誤差二維圖譜

′=′

(6)

在煤巖模型下方、懸空高度為20 cm的條件下，對煤巖模型從左向右進行探測，探測過程中在8個點位打標記錄，對應位置煤層厚度見表3。

表3 煤層厚度

將實驗采集的原始數據作直達波去除和濾波、增益處理(圖14)。8個打標處的單道波形如圖15所示。

圖14 物理模型探測雷達剖面

圖15 不同標記處的單道波形(n為標記號)

對于某一煤層厚度處的單道數據，首先從空氣-煤界面反射波和煤-巖界面反射波上分別任意選取點和點，設2點相對于所在兩波的主瓣極值點的樣點序號為為′和′(相對序號)。可以求出隨(′,′)變化的煤層厚度及其相對誤差(′,′)。其中，煤層厚度按以下公式計算：

(7)

式中，為煤層相對介電常數;為電磁波在煤層中的雙程走時。

設定相對誤差的閾值，得到≤的區域(圖16(a))。逐漸減小閾值，并對8個區域作交集運算，最終得到不同標記處煤厚計算值的相對誤差均不超過4.9%的區域(圖16(b))。利用最小二乘法擬合該區域點坐標的關系，得到

圖16 煤層厚度的相對誤差二維圖譜

′=′-2

(8)

可以發現，當在直達波、空氣-煤界面反射波和煤-巖界面反射波上選點的相對序號′，′與′之間滿足以下關系時，可保證煤巖識別中懸空高度和煤層厚度的計算值誤差盡量減小。

′=′+

(9)

′=′+

(10)

式中，,在一定條件下為常值，受天線頻率、處理方法、收發間距等因素的影響。

3.2 煤巖層位追蹤

現有的層位追蹤方法可實現針對簡單的煤巖層位或者理想情況下煤巖層位的追蹤，而對于干擾源尚未建立判斷和糾錯機制。當某個位置出現追蹤錯誤時，導致后續錯誤的層位追蹤結果，這種狀況稱之為“串層”。筆者提出3級窗口算子，從而減少串層現象的發生。

“窗口算子”由道相關算法改進而來，是把參考道種子點作為中心，調整上下界線范圍生成3級窗口，設()為參考道的數據序列，而()為被追蹤道的數據序列，數據序列的長度為和；,和分別為參考道3個數據序列窗口的長度，且>>>(圖17)。則有

圖17 “3級窗口”相關分析示意

(11)

式中，為相關系數；為采樣點數。

根據式(11)進行相關性分析，分析步驟如下：

(1)首先判斷1級窗口：在被追蹤道上選定一個序列，從它的上界線首個點起始，計算參考道與被追蹤道相關性，至本窗口下界線末位點結束，直至計算到最大的相關系數才停止，接下來對2級窗口做相似的操作，直到所計算的相關系數最大為止(計為)，如果和所對應的點號相同，那么將該點位置信息作為被追蹤道的層位坐標信息。

(2)如果和所對應的點號不同，即要判斷3級窗口，直到所計算的相關系數最大為止(計為)，如果和，所對應的任一點號相同，那么就將該相同點位置信息作為被追蹤道的層位坐標信息。

(3)如果，和所對應的點號都不同，那就把與相應的位置信息當作被追蹤道的層位坐標信息。

4 煤巖界面定位及信息交互傳輸技術

4.1 智能支架自適應調控

目前開發的空氣耦合雷達天線可以應用于煤巖界面的探測識別，但是在應用中仍然面臨著一個難題：煤礦巷道煤層頂板起伏變化，固定在采煤機上部的空氣耦合雷達天線離頂板的距離也隨之發生變化，距離過大則會直接影響雷達回波信號的質量，距離過小則會直接影響空氣耦合天線的安全，甚至在接觸頂板或煤壁的情況下直接導致裝置損壞。因此，在井下開采作業過程中，如何實現空氣耦合天線位置隨頂板起伏而自適應調節和精確控制，增加數據采集的準確性，是礦井煤巖界面的智能探測與識別的重要技術。

筆者提出一種智能支架系統裝置(圖18(d))，主要包括空氣耦合雷達天線(圖18(a))、液壓站(圖18(c))、防爆伺服電機(圖18(e))、數字油缸(圖18(f))、伺服驅動器(圖18(g))，以雷達數據拾取空氣耦合距離(天線距目標體距離)為判別依據，結合數字油缸系統實現支架自適應調節。數字油缸將伺服電機、伺服閥、檢測反饋元件直接集成到液壓油缸上，通過數控系統編程控制伺服電機即可實現油缸伸縮動作進而達到調整支架姿態的目的。對所設計智能支架結構進行數學建模分析(圖19(c))，根據所設計支架的其他已知固定值和幾何關系，可以得出，和，之間的幾何關系：

圖18 智能支架裝置

(12)

圖19(a)為智能支架結構示意，如圖19(b)所示，在隨采工作過程中，設定探測裝置與頂煤表面間安全有效探測距離為，通過雷達數據拾取空耦距離，檢測到距離變為+Δ時，智能支架需要將垂直高度改變為+Δ，根據垂直距離+Δ及煤機與煤壁之間距離設定的水平距離，計算得油缸的伸縮量，從而對伺服電機進行控制，調整油缸伸縮(圖19(d))，實現實時智能調節，避免儀器裝置與環境干涉損壞并且保證雷達探測有效耦合距離。

圖19 智能支架裝置控制原理

4.2 煤巖界面定位及信息交互傳輸

4.2.1 系統位姿參數矩陣的構建

空氣耦合雷達天線在煤巖識別應用中，通過智能支架安裝在煤機機身，隨采煤機采掘行進過程中對煤巖界面實時探測。結合煤機機載慣性導航單元、智能支架位姿以及雷達天線實測煤厚數據，建立大地坐標系(,,)、采煤機坐標系(,,)和天線坐標系(,,)3者空間關系模型(圖20)，實現煤巖層位絕對坐標位置的獲取。

圖20 煤巖層位位置空間坐標轉化

采煤機沿推進方向和平行于煤壁方向運動，當煤機在開切眼與回采巷道交叉口處，依據回風巷道中已知坐標點獲取煤機的起始絕對坐標，采煤機在開切眼中行進時，結合采煤機起始絕對坐標，利用慣性導航單元，可以實時獲取煤機在開切眼中空間位置的變化，即采煤機坐標系原點位置：

(13)

綜采工作面煤層起伏變化，固定在采煤機上部的煤巖識別雷達天線距離頂板的距離也隨之發生變化，為保證有效、安全探測距離，設計一套智能自適應調節支架系統，實現煤巖識別雷達天線的位置隨煤層起伏變化而自動調節和精確控制，達到在有效耦合距離下高信噪比雷達數據的采集效果，同時能夠保證儀器裝備的安全。該裝置采用2只數字油缸，長度分別為，，聯合執行可調整雷達天線位置，實現雷達天線的水平距離與垂直距離的變化，在采煤機坐標系下即,分量的改變，雷達天線的空間位置，即天線坐標系原點位置為

(14)

在天線坐標系下，通過空氣耦合天線所測雷達數據，可得基于天線坐標系原點下的煤巖界面距離信息，結合雷達天線仰角，可獲得煤巖界面絕對坐標：

(15)

通過已知煤巖分界空間位置，實時傳輸于煤機主控，智能調整截割滾筒高度；同時，動態更新地質模型，為透明化工作面建設提供依據。

4.2.2 采煤機信息交互傳輸

如圖21所示，本系統裝置與采煤機、地面集控終端數據傳輸與交互均采用TCP/IP網絡協議，雷達天線探測得到的煤巖界面數據實時通過無線WiFi或以太網實時傳輸于煤巖識別系統的主控單元。主控單元處理分析后得到煤巖界面位置信息，通過局域網絡實時下發給煤機集控系統，由煤機集控系統解析并指導搖臂動作，實現截割滾筒的位置調節；同時，利用井下5G網絡將煤巖界面位置信息實時回傳于地面集控中心，用于智能平臺動態更新煤礦三維地質模型，滿足礦井生產建設中，智能、動態與實時性的需求。

圖21 煤機信息交互流程

5 實驗驗證

利用筆者所設計煤巖識別系統，在神東煤炭集團公司錦界煤礦對頂板截割后留煤厚度探測的方式進行煤巖層位識別(圖22(b))，工作面煤層采高在2.7～3.4 m，平均采高為3 m，由于頂板地質結構破碎，為避免頂板坍塌、漏矸等情況的發生，在綜采過程中，通常會在頂板留有10～20 cm煤層，保護頂板的穩定性。通過煤巖識別系統可探測所留煤層厚度，作為指導下一刀割煤的依據，確保在設定預留煤厚度的情況下，保證煤炭資源的最大采出。同時，為了驗證所設計煤巖識別系統探測的精度，在開采過程中，選取部分區域，對頂板殘留煤層進行開挖并實測，與探測結果相比較分析。

圖22(a)為礦井實測煤巖界面雷達數據，經預處理后，煤層表面及煤巖界面反射波清晰可見，電磁波在“空氣-煤”界面與“煤-巖”界面間多次反射形成多次波特征，但多次波振幅小于2個界面一次波反射，且在雷達圖像上記錄出現在“煤-巖”界面之后，對雷達數據進行識別追蹤并與現場定點位置掘頂實測數據對照分析(圖22(c))可以看出，該煤巖識別系統探測數據平均誤差為±1.2 cm，平均誤差百分比為8.6%。

圖22 煤巖識別系統應用現場及煤巖識別雷達圖譜

6 結 論

(1)提出了基于空氣耦合雷達的礦井煤巖界面隨采動態探測技術，它是在基于地面耦合探地雷達技術基礎上的新的非接觸式電磁法技術，實現了煤巖界面隨采、自主、動態探測。包括電磁波能量聚焦、位姿感知、支架姿態自適應調控、煤巖界面坐標轉換4項技術內涵和聚焦發射空氣耦合雷達天線、智能調節支架、煤巖界面識別與追蹤技術方法、界面位置信息提取技術、系統位姿參數矩陣5項關鍵技術。

(2)提出一種中心頻率為1 200 MHz的非接觸式雷達天線，帶寬可達1 217 MHz，該天線的能量聚焦性與定向性，在非接觸情況下能夠保持高信噪比探測能力，使其能有效適應井下復雜地質環境。

(3)構建了煤巖層位地質雷達數值仿真模型，得出非接觸式煤巖界面識別雷達系統在煤巖界面探測中的響應規律，通過拾取“空氣-煤”界面與“煤巖”界面反射波，測算得出空氣耦合距離、煤層厚度，得出煤巖界面相對空間位置信息。提出“3級窗口算子”，可有效應對煤巖層位多干擾源、突變情況，避免追蹤串層情況發生，實現煤巖層位實時、動態、智能追蹤。

(4)設計了智能自適應調節支架系統，可有效應對煤巖識別天線在煤層采高及空間分布起伏變化條件下的應用，實現煤巖識別雷達天線的位置隨煤層起伏變化而自動調節和精確姿態控制，達到在有效耦合距離下高信噪比雷達數據的采集效果，同時能夠保證儀器裝備的安全。

(5)根據礦井工作面巷道已知絕對坐標，結合慣性導航單元技術、智能支架姿態位置動態感知調控以及煤巖界面雷達數據，通過坐標轉化，可實時獲取煤巖界面位置信息的精確絕對坐標位置。實驗結果表明：應用該煤巖識別系統識別煤巖界面位置平均誤差為±1.2 cm，平均誤差百分比為8.6%。實現了礦井煤巖界面隨采動態探測，為智采工作面實現無人作業提供了新的理論技術支撐。

基于空氣耦合雷達的礦井煤巖識別技術本身也有其局限性，當煤巖介質介電常數差異過小的情況下也會降低煤巖界面的識別精度。因此下一步的工作要重點是開展煤巖電磁反射特征信息的深層挖掘以及不同地質條件的煤巖識別多信息融合技術的研究，為礦井煤巖識別技術發展、煤礦智能化建設提供理論和技術支撐。