基于反射光谱的煤岩感知实验研究
杨恩
王世博
葛世荣
向阳
1.中国矿业大学 机电工程学院,江苏 徐州 2211162.中国矿业大学 机电工程学院,江苏 徐州 2211163.中国矿业大学 机电工程学院,江苏 徐州 2211164.中国矿业大学 机电工程学院,江苏 徐州 221116
摘要：为研究利用反射光谱进行煤岩感知识别,收集了同一综采工作面煤层与顶板交界处外观较为相似的炭质页岩和烟煤块状试样75个,在实验室搭建了由近红外分光光谱仪、卤钨光源、光纤准直镜、Y型光纤等部件组成的煤岩反射光谱采集实验装置.根据常见顶板高度,设置光纤准直镜与试样距离为3 m,采集了试样表面近红外波段(1000～2500 nm)反射光谱,然后测定了试样表面光谱采集区域的灰分产率.使用一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、连续统去除(CR)、标准正态变量变换(SNV)4种方法对13点Savitzky-Golay(SG)卷积去噪后的试样光谱反射率曲线进行了预处理,对其中50个煤岩试样的灰分产率与其预处理后光谱进行了相关性分析,得到最大相关系数为0.777,由连续统去除预处理方法获得,其所在波长点为1698 nm,位于与煤岩主要有机成分有关的1700 nm光谱带附近.取此50个试样最大相关系数波长点1698 nm左右区间[1693 nm,1703 nm]共11个波长点处的连续统去除预处理光谱值,及其灰分产率、煤岩类型,建立了支持向量煤岩灰分回归(SVR)、支持向量煤岩分类(SVC)模型,2种原位煤岩感知识别模型对其余25个测试煤岩试样的预测精度分别为92％,96％,同时对单个样本识别总耗时均小于0.1 s,其中,支持向量煤岩灰分回归模型对此25个测试煤岩试样表面灰分产率的预测均方根误差(RMSE)达到了5％,决定系数达到0.88.
关键词：反射光谱近红外煤岩感知识别灰分产率支持向量机
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(U1610251)国家重点研发计划(2018YFC0604503)江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)
论文发表日期：2019-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 3912-3920 )
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