红外激励下煤岩界面识别技术及其应用

"基于主动红外激励的煤岩界面识别-论文" 本文主要探讨了在综采工作面中，利用红外热像技术提高煤岩界面识别精度的方法。针对采煤机智能化截割时遇到的识别问题，研究者建立了煤岩界面检测实验台。他们采用煤粉、水泥、沙子和黏合剂等材料制作了全煤、全岩和煤岩混合三种类型的试件，并在9 kLux的单光源激励强度下进行实验。 实验过程通过IRBIS3红外分析软件收集和分析不同时间点的温度场信息。研究发现，煤和岩石在相同激励下的温度场特性显著不同。在煤岩混合情况下，检测区域的温差范围和标准方差显著增加，这为预测煤岩混合提供了识别依据。在对煤岩试件进行主动激励时，前10分钟的温升变化最为明显，之后温度逐渐缓慢上升，直至30分钟后趋于稳定。因此，选择在激励30分钟后提取红外图像更为合适，因为此时温度场信息的差异较大，有利于提高识别精度。然而，考虑到能源消耗，需要在差异增长幅度和能耗之间找到平衡。 通过建立的温度场梯度模型，可以直观地观察煤和岩之间的区别，这对实际应用中的煤岩界面识别具有指导意义。这项研究对于提升采煤机智能化水平，确保煤炭开采的安全和效率具有重要的实践价值。同时，文中还引用了其他相关研究，如智慧煤矿的发展路径、安全高效综采技术、5G在煤矿智能化的应用等，显示了该领域的广泛研究背景和技术发展趋势。这些技术的进步将为煤炭工业的高质量发展提供核心技术支撑，推动煤矿的自动化和智能化进程。