一种煤岩显微组分原位识别与快速定量的方法

技术领域

本发明属于煤的清洁高效利用领域，涉及一种煤岩显微组分识别技术，具体涉及一种煤岩显微组分原位识别与快速定量的方法。

背景技术

“富煤、贫油、少气”的资源禀赋决定了我国以煤炭为主的能源消费结构。煤炭由于其自身结构特点，在利用过程中会带来一系列环境污染问题，如：氮氧化物、硫氧化物和颗粒物排放，以及温室气体效应等，因此，煤炭的清洁高效利用是我国可持续发展的重大需求。

煤是一个结构非均匀体，其化学结构的非均匀性对煤热转化特性影响显著。在显微煤岩学中，根据前体物质、经历的反应和光学性质差异可在微尺度下将煤分为壳质组、镜质组和惰质组三种主要的有机显微组分。不同有机显微组分的化学结构、热转化特性差异显著，有效定量煤的显微组分含量并揭示其分布与化学结构对指导煤的清洁高效利用具有重要意义。

现有的显微组分识别与定量大多采用国标数点法，该方法耗时费力，且易受人为主观因素影响。因此，找到一种能实现煤岩显微组分原位识别和快速准确定量的方法是具有重要意义的。

专利CN 108346147 A公开了一种煤岩显微组分快速自动精确识别技术方法，首先连续拍摄煤岩光片中均匀分布的各个位置的显微图片，针对高精度摄像机拍摄煤岩光片中单个显微图片中对应的各像素点进行转换，得到三个基础识别参数，将图像按像素分割为若干识别区域，并求取每一区域内各识别参数的平均值及标准偏差值，然后与真实煤岩显微组分类型进行对应，利用三种限制参数进行进一步取舍，进行汇总统计，计算出有效单元总数，重复步骤，依次计算煤岩光片上均匀分布的全部测区图片，最终进行汇总统计，计算出煤中活性物及惰性物含量。该方法基于视觉识别技术，识别过程中除了需要建立视觉识别数据库，识别过程中每次检测都需要对煤样拍摄显微图片，然后进行图像处理，检测过程复杂，检测原理基于图片像素点的RGB值判断，判断对象单一，对于相同样品，不同的光照环境都可能得到动机结果不一样，需要严格统一测试和映射模型建立的光照环境，因此实际应用效果并不好。

专利CN 111144186 A公开了一种用于对显微组分进行自动识别的方法及系统，其中方法包括：获取与待识别的目标对象相关联的经过初始化处理的图像数据，并确定所述图像数据所包括的像素点数量；生成所述图像数据的灰度直方图并确定所述图像数据的灰度直方图的多个极小值点；按照数据值的升序顺序对所述多个极小值点进行排序以生成极小值点序列；将多个极小值点中任意两个相邻的极小值点之间的区域确定为所述图像数据的待识别区域，从而获得多个待识别区域；确定所述图像数据的多个待识别区域中每个待识别区域的镜质组的含量、壳质组的含量以及惰质组的含量。该技术还是基于图像识别，图像识别最大的问题就是重复性不高，不同的曝光参数，不同的外部光照环境会造成较大结构误差，特别是外部光照环境，工业上很难保持一个稳定的环境，在实验室环境下能够获得比较稳定的分析结果，但是实际工业环境干扰多，重复性差，导致无法工业应用。

显微拉曼光谱面扫描技术是一种将自动检测平台与显微拉曼光谱仪结合，以设定的步长快速自动对煤二维平面进行光谱检测的技术，它可以在微尺度上实现样品二维平面化学结构原位快速分析。显微拉曼光谱面扫描技术可以在拉曼光谱仪内部进行，不受外界环境干扰，最重要的是分析速度快，对于分析的拉曼特征参数提取也快，结果稳定，克服了图像视觉分析存在较多干扰因素的缺点。本课题组早期专利CN106198488A公开了一种基于拉曼光谱分析的煤质快速检测方法，实现了利用拉曼光谱对煤质参数进行快速分析，分析速度快，准确性高，结果再现性好。但目前还没有将显微拉曼光谱面扫描技术用于原煤显微组分分析的技术，若将拉曼光谱面扫描技术与岩相分析结合，将拉曼分析快速准确不受干扰的特点与岩相分析慢但是结果准确的特点相结合，可以创造出一种准确性高，识别速度快的煤岩显微组分原位识别和定量分析技术。

发明内容

针对目前方法存在的不足之处，现提出一种基于显微拉曼光谱成像耦合聚类分析的煤岩显微组分识别与定量新方法。该方法无需复杂的制样、实验和数据处理过程，具有快速、准确、智能化识别与定量煤岩显微组分的特点。

为了解决上述技术问题，本发明采用具体技术方案如下：

1.一种煤岩显微组分原位识别与快速定量的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、建立煤岩显微组分物理化学性质数据库，具体为：

1.1、选取多种不同煤阶的煤样，首先通过工业分析测得所有煤样的煤质参数；

1.2、参照国家标准制备不同煤样的镶样并抛光；

1.3、采用岩相分析仪对所有煤样进行分析，拍摄多个不同特征平面的显微图片，测量煤样每个特征平面内的随机反射率，并结合颜色、形态、荧光特性，确定各特征平面的煤岩显微组分种类；

1.4、针对每个煤种选取已确定煤岩显微组分的多个特征平面分别开展拉曼光谱面扫描测试，获得每个煤样多个已知显微组分的微尺度煤颗粒的拉曼光谱；

1.5、通过已定方法对获取的拉曼光谱进行分析计算，得到煤样的拉曼特征参数；

步骤2、煤岩显微组分原位快速判别准则，具体为：

2.1、首先针对每个煤样特征平面的拉曼特征参数进行聚类分析，采用聚类分析得到的分类结果绘制热点图；

2.2、比对1.3中煤样特征平面岩相分析结果与2.1中绘制热点图，确定热点图不同颜色的聚类分级区域对应的显微组分；

2.3、根据2.2中的对应关系，计算每种煤中不同显微组分的拉曼光谱特征参数的平均值，将每种煤的煤质参数和不同显微组分的拉曼光谱特征参数的平均值分别为横、纵坐标绘图；

2.4、根据2.3中绘制的图，结合不同显微组分的拉曼光谱特征参数的平均值随煤的煤质参数变化的分布特性，在不同显微组分的分界区域选取若干分散的点，拟合出一条分界曲线，该分界曲线能实现各显微组分数值点的完全分离；该分界曲线可作为判别不同显微组分的分界线，根据分界线确定了不同显微组分的阈值区间，并以此阈值区间作为煤岩显微组分的判别准则；

步骤3、煤岩显微组分的快速识别与定量，具体为：

3.1、对待测原煤进行工业分析，获取煤质参数；

3.2、通过步骤1、2的方法对待测原煤进行制样并开展多个特征平面拉曼光谱面扫描测试，计算待测原煤特征平面的拉曼光谱特征参数，然后采用聚类分析对特征平面多个点的拉曼光谱特征参数进行分类，根据聚类分析得到的分类结果绘制热点图，并计算每个分类的拉曼光谱特征参数平均值；

3.3、将步骤3.1获取的煤质参数和步骤3.2中所计算获得的拉曼光谱特征参数平均值作为横、纵坐标代入步骤2.3所绘制图中，确定待测原煤特征平面相应点所属类的拉曼光谱特征参数平均值归属的阈值区间，确定待测原煤特征平面的具体显微组分种类；

3.4、在识别显微组分的基础上，计算步骤3.2中每个特征平面的热点图内每种显微组分的点占比，将不同特征平面上相同的显微组分的点占比取平均值，即为该煤对应显微组分的含量。

进一步地，所述煤岩显微组分包括壳质组、镜质组、惰质组和其他组分，其他组分包括孔洞及矿物物质，孔洞及矿物物质对本发明拉曼光谱特征分析和岩相分析不造成干扰。

进一步地，步骤1中，选取若干拉曼特征参数进行聚类分析，采用层次聚类法得到每个拉曼测试点的分类结果，这里描述为等级，每个测试点都有一个对应的等级。

进一步地，进行聚类分析选取的拉曼特征参数为漂移系数α、V峰与D峰强度比I

进一步地，所述漂移系数α的计算方法为：α＝(y

进一步地，定义综合指标K＝k

在镜质组与惰质组之间的分界区域取若干分散的点，采用最小二乘法拟合出一条分界曲线二K

通过分界曲线一和分界曲线二确定不同显微组分的阈值区间，对应的在步骤3中对待测原煤进行拉曼光谱面扫描测试后，计算得到综合指标K，根据待测原煤的煤质参数和综合指标K实现该原煤的显微组分识别和定量分析。

进一步地，步骤3中，将待测原煤的煤质参数代入分界曲线一中即可获取综合指标的第一个阈值K

当该类综合指标K平均值满足K>K

当该类综合指标K平均值满足K

当该类综合指标K平均值满足K>K

进一步地，综合指标K定义中的系数，k

进一步地，综合指标K定义中的系数k

进一步地，煤质参数M可以为煤的干燥无灰基挥发分V

进一步地，所述步骤1中，岩相分析和拉曼光谱测试选择相同的样品区域。

综上所述，采用上述方法实现煤岩显微组分原位识别与定量，实现的有益效果是：

本发明首先通过现有技术中的岩相分析技术确定标准煤样的显微组分，利用拉曼光谱面扫描技术并对所获光谱进行分析计算得到标准煤样的拉曼特征参数，通过对拉曼特征参数进行聚类分析绘制热点图，将热点图与岩相分析结果对应，确定显微组分种类，然后将标准煤的煤质参数与各显微组分的的拉曼特征参数平均值分别为横、纵坐标绘制二维图，确定不同显微组分的阈值区间，对待测原煤只需要进行工业分析和拉曼光谱面扫描，通过聚类分析得到的每个类别的拉曼特征参数平均值即可反推出该类属于何种显微组分，然后计算所有热点图中该类点的数量和占比，取平均值即可确定每种显微组分的比例，即完成定量分析。本发明将传统显微组分的视觉分析转换为拉曼分析，具有速度快，干扰少，结果稳定性和再现性好的优点。本发明充分利用拉曼光谱面扫描技术的优势，实验和数据处理过程简洁，无需对拉曼光谱进行分峰拟合，可避免其带来的人为误差。

附图说明

图1为本发明提出的煤岩显微组分原位识别与快速定量的方法流程示意图。

图2为本发明拉曼特征参数计算示意图。

图3为一种标准煤在煤岩分析仪下的图像及其对应的热点图，图3(a)为标准煤在煤岩分析仪下的图像，图3(b)为与图3(a)该图像对应的热点图。

图4为实施例1中根据多种标准煤建立的不同显微组分的漂移系数α所在的阈值区间划分示意图。

图5为实施例1中验证基于漂移系数α划分的显微组分阈值区间示意图。

图6为实施例1中用于验证显微组分定量方法的待测原煤的测试图，其中图6(a)为待测原煤在油镜反射光下的图像，图6(b)为图6(a)对应的热点图。

图7为实施例2中根据多种标准煤建立的不同显微组分的综合指标K所在的阈值区间划分示意图。

图8为实施例2中用于验证显微组分定量方法的待测原煤的测试图，其中图8(a)为待测原煤在油镜反射光下的图像，图8(b)为图8(a)对应的热点图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步描述。以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。

为更加清晰地表述本发明的原理和技术方案，下面结合图1所示的流程图和具体实施例进一步说明。

实施例1

本实施例以干燥无灰基挥发分含量作为煤质参数，以漂移系数α作为拉曼特征参数进行举例说明。

1)选取8种标准煤进行工业分析，具体数据如下表所示：

2)按照国标GB/T 16773-2008制备煤光片，用于接下来的岩相分析和拉曼光谱测试；

3)对以上8种标准煤进行岩相分析，采用10X物镜，寻找尽量包含多种不同显微组分的二维平面，将其在油浸镜下的显微图片拍摄保存下来，然后在整个平面内随机测量若干个点的反射率，并做好标记。根据颜色、形态、荧光特性和反射率大小对显微组分种类做出判别；

4)对上述岩相分析选择的样品平面进行拉曼光谱面扫描测试，采用532nm激光器和10X物镜，测试条件如下：

对获得的拉曼光谱进行解析，其特征参数计算示意图如图2所示。采用其中3个拉曼特征参数进行聚类分析，并绘制热点图，如图3所示；

5)将岩相分析结果和热点图对应，确定热点图不同颜色区域对应的显微组分类型并计算不同显微组分的拉曼特征参数平均值，如图4所示，以漂移系数平均值α为纵坐标，以干燥无灰基挥发分含量V

6)为验证划分的阈值区间是否具有普适性，取一待测原煤，重复以上步骤1)、2)、4)、5)。通过工业分析得到其干燥无灰基挥发分含量为39.62，聚类分析后得到热点图不同颜色区域的漂移系数α平均值大小分别是1.3144(白色)、1.1277(浅灰色)、1.0243(黑色)和0.4802(深灰色)，由于浅灰色点占比为1.3％，根据多次实验经验得知，当某一组分占比小于5％时，对应的是孔洞或矿物物质，不在本发明研究范围内，因此可将这一类点忽略。将其他三个点画在图5)所划分的阈值区间图例中(横坐标均为39.62)，发现其分别落在三种显微组分所属区间内，每种颜色对应一种煤岩显微组分，如图5所示。或者将V

故本方法建立的煤岩显微组分判别准则具有一定的普适性和准确性。此外，如图6所示，为一个特征平面的热点图，将该待测煤样多个特征平面的热点图不同颜色点占比取平均值，得到白色的点占比18.67％，代表壳质组；黑色的点占比47.11％，代表镜质组；深灰色的点占比32.44％，代表惰质组；浅灰色的点占比1.78％，代表孔洞和矿物质；岩相分析结果得出该待测原煤的显微组分含量为：壳质组18.8％、镜质组47.0％、惰质组33.2％、其他1.0％。通过计算得知，测试误差都在5％以内，说明本发明提出的显微组分定量方法表现出较高的测量精度。

实施例2：

实施例2所采用的实验和数据处理方法与实施例1相同，区别在于采用综合指标，K＝k

如图7所示，以综合指标K为纵坐标，以干燥无灰基挥发分含量V

为验证划分的阈值区间是否具有普适性，取一待测原煤，重复以上步骤，通过工业分析得到其干燥无灰基挥发分含量为31.14，聚类分析后通过计算得到热点图不同颜色区域的K值大小分别是2.9131、2.2522和1.5572(和实施例1类似，忽略孔洞和矿物物质)，将这三个点画在图7中所划分的阈值区间图例中综合指标K，发现其分别落在三种显微组分所属区间内，或者按照实施例1中的计算方法也可以确定，如图7所示。故本方法建立的煤岩显微组分判别准则具有一定的普适性和准确性。

此外，如图8所示，为一个特征平面的热点图，在已实现显微组分识别的基础上将该待测煤样多个特征平面的显微组分含量取平均值，得到壳质组含量为26.11％；镜质组含量为29.39％；惰质组含量为43.17％；其他1.33％；岩相分析结果得出该待测原煤的显微组分含量为：壳质组25.8％、镜质组29.6％、惰质组43.8％、孔洞和矿物质0.8％。通过计算得知，两种方法误差在5％以内，说明本发明提出的显微组分定量方法表现出较高的测量精度。

需要说明的是本发明选取的煤质参数最优为干燥无灰基挥发分含量，但是不限于该种，实际还包括但不限于水分、灰分和固定碳含量。

需要说明的是本发明聚类分析选取的拉曼特征参数包括D峰峰位P

以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。