散装静止煤的移动采样系统智能化采样方案算法研究_王鹤.pdf

第 38 卷第 1 期煤质技术Vol.38No.12023 年 1 月COAL QUALITY TECHNOLOGYJan 2023移动阅读王鹤，连进京，邢勇峰，等 散装静止煤的移动采样系统智能化采样方案算法研究 J 煤质技术，2023，38(1):8592WANG He，LIAN Jinjing，XING Yongfeng，et al Algorithm research on intelligent sampling scheme of mobile sam-pling system for bulk static coal J Coal Quality Technology，2023，38(1):8592散装静止煤的移动采样系统智能化采样方案算法研究王鹤1，连进京2，3，邢勇峰1，邵徇2，3(1.国能销售集团有限公司，北京100142;2.英飞智信(北京)科技有限公司，北京100102;3.英飞智信(苏州)科技有限公司，江苏 苏州215151)摘要:在煤炭的生产、贸易过程中各环节质量管控离不开准确、快速、先进的煤炭分析技术，目前散装静止煤采样质量管控工作基本依赖人工操作进行，其受环境及人为因素影响较大，因而机械化智能化采样方式需对散装静止煤采样点算法进行研究。基于国家标准的采样逻辑分析，并结合煤堆特征识别研究、多层级随机布点算法研究、采样区间智能划分和采样点精确定位、采样方案设计软件层实现，构建 1 套基于图像识别及随机算法的采样方案，系统根据采样方案进行采样点的二次定位，保证采样点和采样方案的设计一致。基于煤场智能成像技术，系统可实现煤堆快速成像、采样随机布点、行车路线智能规划等功能，采样过程全程管控，保证系统采样过程无人为因素影响。应用结果表明，移动采样智能升级技术通过构建对象、设备、信息化管控及设备交互层架构从而实现采样过程的智能化与可溯源性，移动采样系统可依据智能算法达到预先设计目标并自行优化采样过程。关键词:散装静止煤;移动采样系统;智能化;随机算法;采样方案;可溯源性中图分类号:TQ533文献标志码:A文章编号:10077677(2023)0108507收稿日期:20220725责任编辑:何毅聪DOI:10.3969/j.issn.10077677.2023.01.012作者简介:王鹤(1985)，男，山东济宁人，工程师、博士，主要研究方向为煤质研究。Email:scorpiowang 通讯作者:邵徇(1984)，男，山东菏泽人，副研究员、硕士，主要研究方向为煤炭自动采制化技术。Email:shaoxun Algorithm research on intelligent sampling scheme of mobile sampling systemfor bulk static coalWANG He1，LIAN Jinjing2，3，XING Yongfeng1，SHAO Xun2，3(1 China Energy Trading Group Corporation Ltd，Beijing100142，China;2 Infinity Intelligence Information(Beijing)Technology Corporation Ltd，Beijing100102，China;3 Infinity Intelligence Information(Suzhou)Technology Corporation Ltd，Suzhou215151，China)Abstract:In the process of coal production and trade，the quality control of each link is inseparable from accurate，rapid and advanced coal analysis technology At present，sampling quality control of bulk stationary coal basically de-pends on manual operation，which is greatly affected by environmental and human factors Therefore，the mecha-nized intelligent sampling method needs to study the sampling point algorithm of bulk stationary coal Based on thesampling logic analysis of national standards，combined with the research of coal pile feature recognition，research ofmultilevel random distribution algorithm，intelligent division of sampling interval and accurate location of samplingpoints，sampling scheme design software layer implementation，a set of sampling scheme based on image recognitionand random algorithm was constructed The system performs secondary positioning of sampling points according to the煤质技术2023 年第 38 卷sampling scheme to ensure that the design of sampling points and sampling schemes are consistent Based on the intel-ligent imaging technology of coal yard，the system can realize the functions of rapid imaging of coal pile，samplingrandom distribution，intelligent planning of driving route，etc The entire sampling process is controlled to ensurethat the sampling process of the system is not affected by human factors The application results show that the intelli-gent upgrade technology of mobile sampling can realize the intelligentization and traceability of the sampling process byconstructing the architecture of object，equipment，information management and control and equipment interactionlayer The mobile sampling system can achieve the predesigned goal and optimize the sampling process by itself ac-cording to the intelligent algorithmKey words:bulk static coal;mobile sampling;intellectualization;stochastic algorithm;sampling scheme;tracea-bility0引言煤炭在我国能源消费总量的占比虽呈现不断下降的趋势，但仍是中国能源安全和稳定供应的压舱石1。在煤炭利用的过程中，散装煤炭是常见形态之一。其质量检测是提高煤炭质量、管控成本、降低环境污染的关键措施。当前散装煤炭一般采用人工采取，GB/T 475 商品煤样人工采取方法中对于人工采样过程有严格的规定2。受客观环境因素影响，散装煤炭的人工采样方式不推荐作为仲裁的依据。目前散装煤炭采样机械化一般有 2 种方式2:在散装煤炭装载前或装载后进行机械化采样，例如采用火车机械化采样，回避了堆垛采样的问题。采用移动式车载煤炭采样系统。车载采样系统的应用可以降低采样过程中的劳动强度，提升安全性。但在应用过程中，需要人工选择点位，难以避免人为影响因素。由于散装煤炭往往存在体积大，采集时间有限的情况，移动式车载采样方式应用于散装煤炭采样有时间条件和人工选择难以避免的问题，目前仍以火车或汽车采样为主36。移动采样智能升级的技术，可在实现自动化控制基础上，通过构建对象、设备、信息化管控及设备交互层架构，实现采样过程的智能化，符合国家标准的要求7。因此有必要对移动采样系统中的煤堆采样点自动布置，自动采样，全程可溯源的方案进行研究。笔者为实现煤堆的智能化全自动采样方案构建了移动采样系统的智能算法，并依据该算法进行了实际应用。1智能化采样方案算法研究技术路线当前，对自动化煤炭采样，火车及汽车采样的自动点位选取已经有所研究。例如激光探测快速对火车采样进行采样范围探测8，火车车厢定位配合大小车光电编码器对采样点进行定位，超声波定位辅助汽车型号输入的方式对汽车采样进行选点9。依据国家标准建立自动化采样的逻辑，对采样范围进行识别并进行处理，根据采样逻辑，进行系统采样或随机采样。因此，可将煤堆的智能化采样方案算法研发分解为 5 个主要部分:采样逻辑研究、煤堆特征智能识别研究、采样位置随机布点算法开发、采样区间智能划分和采样点精准定位研究、智能化采样软件开发。开发技术路线图如图 1 所示。图 1智能化采样方案算法研究技术路线Fig.1Technical route of intelligent sampling scheme algorithmresearch2智能化采样方案算法研究2.1采样逻辑研究GB/T 475 商品煤样人工采取方法中，对于散装煤炭采样过程给出了具体要求，其根据高度分为上、中、下 3 层采样，其中子样数、子样质量参考煤堆总重量和粒度根据标准规定采样10。采样前需对煤堆的长宽高进行测定，将工作面分为若干区，再将区分为若干面积相等的小块，随后采用系统采样法或随机采样法决定采样区和每区采样点的位置，从每 1 小块采取 1 个全深度或一定深部或顶部煤样，此外为避免煤堆粒度分级的影响，要求尽量避免采集低于 0.5 m 的点，在非新工作面情况68第 1 期王鹤等:散装静止煤的移动采样系统智能化采样方案算法研究下，采样时应先除去 0.2 m 的表面层2。基于国家标准的要求，智能采样系统应实现煤堆快速成像、采样随机布点、行车路线智能规划等功能。其主要采样逻辑路线为:智能采样系统下达采样指令;视觉成像系统扫描煤堆;采样点随机分布、煤堆形貌图片化;行车路线智能规划，标出停车点位;自动生成采样方案，并可根据采样过程中的参数变化实时调整采样方案。2.2煤堆特征识别研究图像识别技术已在煤炭行业内得到了相关应用。对 煤 堆 形 态 识 别 可 通 过 激 光 盘 煤 系 统 进行1112，可使用视觉识别监控井下煤矿带式传输机状态13，可使用视觉识别技术进行选矸等14。笔者方案中形貌识别系统由高分辨率线阵相机、编码器、多路切换器、图像采集卡、数据处理器、计算机组成。在车辆顶部安装线阵相机，沿煤堆行快速扫描和图像识别，获取煤堆图像，同时车辆配备编码器进行相机信息同步，解决车辆不匀速的问题，最终完成整个煤堆的图像数据处理。线阵相机获取被测煤堆表面的图像，经图像拼接拟合成煤堆 2D 形貌