本网讯 作为开采厚煤层的有效方法，放顶煤开采技术为我国煤炭产量提升、低碳开采、技术进步做出了重要贡献。如今，随着煤矿智能化的建设发展，放顶煤开采技术也迎来了更新换代，迈入自动化和智能化阶段。

在我院（北京）近40年来放顶煤开采技术研究的基础上，该校副校长、教授王家臣及其团队提出基于图像识别的智能控制放煤技术，抓住煤矸识别与精准计算核心难点，以智能化思维推动放煤技术优化与升级。

不仅要分清煤与矸石，更重要的是要计算矸石含量

“放煤是放顶煤开采的独有工序，是放顶煤开采技术向智能化升级的关键。多年来，国内外一直致力于智能放煤技术研发，但至今仍无实质性进展，也没有成熟经验可借鉴。因此，智能放煤技术开发是开创性的，属于原创性科技成果。”王家臣表示。

作为我国两种相对成熟的开采技术，综放与综采技术经过了漫长实践检验，推动了煤炭行业技术进步。但与研发相对较多的综采工作面智能化技术相比，智能放煤技术的进展较慢，目前尚处于初期研发和工业试验阶段。

智能放煤技术的难点在哪？原来，煤炭开采过程主要涉及两类煤岩识别，一是综采工作面采煤机割煤过程中的煤岩界面识别，二是综放工作面放煤过程中的煤矸识别。而两种识别均有难度，尤其在后者煤矸识别上，目前还没有形成成熟技术。

“放煤过程中，对后部刮板输送机上快速运动的煤矸堆积体进行煤矸识别，比工作面割煤过程中的煤岩识别难度更大，精度和可靠性要求更高。”王家臣表示。

目前，放顶煤工作面仍普遍采用人工放煤方式，放煤工人从液压支架间隙观察后部刮板运输机上的煤矸流，观察垮落的矸石是否被放出及放出量，进而决定是否关闭放煤口、停止放煤。但此种方法不仅劳动强度大、效率低、作业环境差，且容易出现误操作，不能准确区分顶煤中的夹矸和顶板岩石情况。

近年来，一些煤炭企事业单位进行了初步的智能放煤探索试验。兖矿能源集团兴隆庄煤矿试验程序控制与人工补放结合的放煤方式；潞安集团王庄煤矿试验研究了声音波谱煤矸识别技术；澳门尼威斯人网站8311进行了基于声波、近红外光谱、自然射线等技术的放煤过程自动控制试验；河南理工大学提出了微波加热—红外探测的主动式煤矸识别方法等。

不过，王家臣指出，上述研究核心聚焦点在于放煤过程中如何识别、检测煤矸，即识别放出的是煤流还是矸石流。但是，对放出煤矸混合流中的含矸率研究较少，也无法计算煤矸流中的含矸率，无法分别放出矸石来自煤层夹矸还是顶板。这些问题尚待解决。

“放顶煤要走向智能化，分清楚煤和矸石是第一步，但这还远远不够。更关键的是，要知道放出煤里有多少矸石，计算出矸石占比量，这点难度比较大。因为涉及非常复杂的图像识别和数学计算问题，需要把图像识别和计算机等交叉学科结合起来进行研究。”王家臣说。

既能精准识别煤矸，又能提升开采效益

放煤规律是我院（北京）近40年来在放顶煤开采领域的核心研究方向之一。以王家臣为代表的研究团队于2002年提出顶煤放出的散体介质流理论，于2015年建立了综合研究顶煤放出体、煤岩分界面、顶煤回收率与含矸率的BBR体系，使放煤规律研究趋向全面系统。

在此基础上，研究团队经过10余年的联合科技攻关，通过对图像、声音、振动等多种煤矸识别技术的探索研究，最终聚焦在图像识别技术上，创新了放顶煤工作面后部刮板运输机上煤矸堆积体灰度差异特征的图像快速识别方法，发明了适用于放顶煤工作面高粉尘条件的煤矸图像采集系统，实现放顶煤工作面的智能放煤。

不过，放煤过程粉尘大、照度低，煤矸在后部刮板运输机上呈堆积状，块度差异大，如何进行煤矸图像的精准识别？此外，放顶煤工作面环境复杂，放煤过程中机械振动、噪声、电磁波、水雾、粉尘、可见光等多种因素干扰精准识别，这增加了智能放煤技术的开发难度。

“建立图像识别智能放煤基础理论，开发适应井下高粉尘环境的煤矸特征分析及识别模型，是实现图像识别智能放煤的关键。”研究人员表示。

经过多次反复试验，研究人员发现，大多数情况下，在同一照度条件下，煤和矸石样本在某一灰度或纹理特征上存在差异，同时煤与矸石样本的某一灰度或纹理特征也随着照度的变化而显著改变。通俗地说，亮度不同，区分度不同。

“因此，可以根据煤矸在不同照度下表现出的特征差异，为图像识别智能放煤技术提供最优照度环境，有效提高煤矸混合体识别的准确度。”研究人员表示。

放煤过程中粉尘浓度较大，保证摄像头的清洁并获取高质量的图像，也是制约实现图像识别智能放煤的关键。对此，研究团队研制了能够适应井下环境、具有数据独立处理功能的图像采集系统，即第一代原理样机——“慧眼一号”。

“系统基于人体仿生学及边缘人工智能技术，分别模仿眨眼、揉眼、吹灰等动作，通过高阻隔气动封堵罩、高性能粉尘清扫器、高压吹尘风刀，实现图像采集系统粉尘自主感知与清除功能，并实现在图像采集端完成数据处理工作，降低数据传输压力，提升系统可靠性和响应速度。”研究人员表示。

煤矸识别系统在淮北矿业集团朱仙庄煤矿8105工作面进行了现场试验。该工作面位于十采区四区段，走向长615米，倾斜宽171米，煤层倾角5度至15度，煤层厚度3.8米至30.6米。技术人员通过在工作面安装智能放煤控制系统，进行含矸率检测试验；利用图像识别智能放煤在线检测软件，进行了多次现场图像分析。

试验结果表明，图像检测处的矸石投影面积数据可靠，基于图像检测的体积模型得到的矸石体积数据可靠；矸石在刮板输送机上的投影面积与建模体积比值范围波动小于10%，即图像检测出的矸石面积可以代替矸石的体积及质量。

“既保证煤矸识别的精准度，又保证矿方的回收率最高、经济效益最好，这就是智能放煤技术的意义。”王家臣表示。

“中国的放顶煤开采技术是世界领先的，因为其他国家厚煤层相对较少，或者采用露天开采方式。所以我国智能放煤技术只能是自己蹚出一条路来，没有任何经验可供借鉴。”王家臣补充，“除了进行煤岩精准识别外，智能控制放煤技术还要研究精准分割煤岩块体边界、快速计算放出煤岩的含矸率、建立关闭放煤口的含矸率阈值、放煤工艺与参数的智能优化、高精度高可靠性的控制系统等。”