CT扫描下煤岩裂隙特征的定量分析与分形特性研究

本文主要探讨了基于CT扫描的煤岩裂隙特征分析方法。研究者通过实验手段获取煤样的CT图像，这是一种非破坏性的无损检测技术，对于深入理解煤层结构和稳定性具有重要意义。在实验过程中，他们运用了先进的图像处理工具Matlab，进行了Canny算子边缘检测，这是一种用于提取图像边缘信息的算法，有助于突出显示煤岩裂隙的轮廓，提高图像的可解读性。此外，图像二值化处理进一步简化了图像，使其特征更加鲜明，便于后续分析。 关键的分析步骤是采用了盒维数法（Box Dimension），这是一个多维度复杂度分析工具，可以定量地描述裂隙的发育情况。这种方法通过测量图像的分形特性，揭示了煤样内部结构的复杂程度和不规则性，这对于评估煤层的完整性、预测煤炭开采过程中的破碎和稳定性至关重要。 研究者对比了1号煤样与2号煤样的不同断面，通过分析其分形维数特征，发现某些断面的分形维数具有更高的值，这表明这些区域的裂隙网络更为密集和复杂。这种断面的识别有助于矿产工程师在设计开采策略时，更好地理解和处理潜在的地质风险。 这篇研究论文结合了CT扫描技术、图像处理技术和分形理论，为煤炭行业的断裂结构评估提供了新的科学依据。它不仅提高了煤岩裂隙特征的可视化和量化分析能力，也为煤炭开采的安全性和效率提升提供了技术支持。这项工作对于煤炭资源管理和地质灾害预防具有重要的实际意义。