一种基于透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别系统及识别方法

本发明属于太赫兹时域光谱，更具体地，涉及一种基于透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别系统及识别方法。

背景技术：

1、煤炭是我国的战略性能源之一，在工业化和城镇化的发展进程中发挥了重要作用。我国也是全球最大的煤炭生产国和消费国，在未来相当长的时期内，我国能源消费结构仍将是以煤炭为主。此外，在能源结构转型过程中，煤炭也要起引领作用，而煤矸石是煤炭开采过程中排放的一种黑灰色固体废物，含碳量低，不能完全燃烧，易造成资源浪费和环境污染。因此，煤和矸石的识别分选是煤炭生产过程中的一个重要环节。

2、煤矸识别有很多种方法，传统的人工识别劳动强度大、工作效率低，机械振动识别是通过煤和矸石的颗粒与金属板碰撞产生的振动信号来识别，但这种方法会降低煤的质量，3d激光扫描结合动态称重识别是一种根据煤和矸石密度之间差异的一种方法，但这种方法测量误差很大，识别准确率低，多光谱、近-红外光谱和热成像识别煤和矸石的方法受环境温度和光线的影响，只适合在实验室环境中进行，难以在实际煤矸分选中推广应用，机器视觉技术虽然是目前较为主流的一种煤矸识别方法，但机器视觉识别煤和矸石会受到井下现场环境光线不足等因素的干扰，错分几率较大，且不同地区的煤矸成分及变质程度都会影响相机成像效果进而导致识别准确率低，高能射线(如x射线、γ射线)对煤和矸石识别的维护成本高，对人体有辐射危害。

3、太赫兹波是频率为0.1-10thz的电磁波，具有穿透能力强，辐射低等优点，太赫兹时域光谱(thz-tds)技术是一种新的电磁波谱技术，能够有效解决现有煤矸识别技术中存在的环境污染、辐射高的问题，与传统可见光和x射线成像技术相比，thz-tds技术具有非常丰富的光谱信息、脉冲宽度短、光子能量低和穿透性强等优点，太赫兹技术在煤矸分选方面有着独特的优势，利用太赫兹时域光谱技术识别煤和矸石对减少环境污染、提高资源利用率，和未来我国煤炭行业的安全高效生产及绿色可持续发展都具有重要意义。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出了一种基于透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别系统及识别方法，能够有效解决背景技术中存在的不足。

2、本发明的其中一个方面提供了一种基于透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别系统，包括：透射式太赫兹时域光谱系统，用于产生和探测太赫兹波，采集煤矸太赫兹光谱信息；二维电动光学平移装置，用于改变待测煤矸样品位置；温湿度传感装置，用于实时监测环境温度和空气湿度等大气环境参数；计算机光谱分析装置，用于分析待测煤矸样品的太赫兹时频谱信息；样品制备装置，用于制作煤矸样品；密封装置，用于消除空气中的水蒸气和极性分子对太赫兹波的干扰。

3、本发明的进一步技术方案是：所述透射式太赫兹时域光谱系统，包括飞秒激光器、分束镜、离轴抛物面镜、时间延迟线、太赫兹发射器、太赫兹探测器、锁相放大器和计算机。太赫兹时域光谱系统中最常用的飞秒激光器是钛宝石锁模飞秒激光器，由飞秒激光器产生飞秒激光脉冲太赫兹源，经过分束镜后被分为泵浦光和探测光。其中，泵浦光经过时间延迟线入射到光电导天线激发太赫兹发射器，从而产生太赫兹波，然后太赫兹波再经过离轴抛物面镜，将携带样品信息的太赫兹波传输到太赫兹探测器上，探测光经过多次反射后，与太赫兹波一同入射到太赫兹探测器上，并以此来驱动太赫兹探测器进行探测，通过调节时间延迟线来改变泵浦光和探测光之间的时间延迟，使系统得到完整的时域波形，再通过快速傅里叶变换得到待测煤矸样品的频域光谱，最后经过锁相放大器传输到计算机中提取频谱特征数据。

4、本发明的进一步技术方案是：所述二维电动光学平移装置，是计算机程序编译控制的二维电动光学平移台，利用平移台对煤矸样品在不同位置进行线性扫描，采集、存储数据，在x-y平面空间任意点上获得带有样品信息的太赫兹时域波形。二维电动光学平移台要和透射式太赫兹时域光谱系统垂直放置。

5、本发明的进一步技术方案是：所述温湿度传感装置，是wifi四路探头温湿度传感器，传感器的温度精度是0.5℃，湿度精度是3％rh，探头的工作温度范围是-40℃-80℃，工作湿度范围是0-100％rh，dc 10-30v直流供电，通过usb接口与计算机连接进行数据传输。

6、本发明的进一步技术方案是：所述计算机光谱分析装置，包括笔记本电脑或台式机，能够安装labview或matlab软件，进行信号和数据的分析和处理。计算机通过对煤矸吸收光谱数据分析，提取待测煤矸样品的折射率、吸收系数、介电常数等光学特征参数，从而快速准确实现煤和矸石的识别。

7、本发明的进一步技术方案是：所述样品制备装置，包括破碎机、烘干机、压片机，煤矸样品放入压片机之前，首先将煤矸样品进行破碎、烘干预处理，以去除水分，然后再使用压片机在20mpa的压强下压置5分钟，最后得到厚度为2-3mm的试验片状样品。

8、本发明的进一步技术方案是：所述密封装置，是密封塑性材料密封罩，上面部分与四周均为密封设计，密封罩放在透射式太赫兹时域光谱系统的上方，工作时需要向密封罩内不断输入高纯度氮气，消除空气中的水蒸气和极性分子对太赫兹波产生和探测的干扰。

9、本发明的进一步技术方案是：在待测煤矸样品的光谱数据采集过程中，外界环境温度保持在20℃-22℃之间，空气湿度保持在45％rh-50％rh之间，整个透射式太赫兹时域光谱系统放置在干燥的密封罩内，温度为室温。

10、本发明的另一个方面提供了一种基于透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别方法，其特征在于包括以下步骤：

11、s1：将制备好的待测煤矸样品放置透射式太赫兹时域光谱系统，采集样品的太赫兹时域光谱曲线；

12、s2：利用快速傅里叶变换将所有样品的太赫兹时域光谱转换成太赫兹频域光谱，并通过小波滤波器对太赫兹频域光谱曲线进行去噪处理；

13、s3：提取样品太赫兹频域光谱的折射率、吸收系数和介电常数三个光谱特征；

14、s4：利用主成分分析方法对光谱特征数据进行降维处理，去除光谱数据中的冗余信息；

15、s5：将提取到的三个特征组成特征向量，送入最小二乘支持向量机分类器进行识别分类。

16、步骤s1具体包括以下步骤：

17、s1.1：挑选不同品种粒径相同的煤和矸石，包括：肥煤、1/3焦煤、烟煤和矸石。通过破碎机和烘干机进行预处理，去除煤矸样品中的水分，利用压片机在20mpa的压强下压置5分钟，得到厚度为2-3mm的试验片状样品；

18、s1.2：将煤矸样品放在太赫兹时域光谱系统中的二维电动光学平移台上，通过labview软件建立计算机与二维电动光学平移台控制器之间的通信，控制平移台的移动位置，获取太赫兹时域光谱数据，将太赫兹信号时域波形实时显示；

19、s1.3：利用锁相放大器的相干检测技术读取数据并显示，当二维电动光学平移台移动到扫描结束位置时停止采集数据，最终得到太赫兹时域光谱曲线。

20、步骤s2具体包括以下步骤：

21、s2.1：对步骤s1.3所采集的数据进行快速傅里叶变换得到太赫兹频域光谱曲线，保存数据；

22、s2.2：采用小波滤波器进行滤波降噪处理，选择合适的小波基函数进行小波变换，对频谱信号进行小波分解，得到相应的小波分解系数，再对小波系数进行阈值量化处理，去除噪声信号，最后对处理后的小波系数利用重构算法进行小波逆变换，得到去噪后的频谱信号。

23、本发明选择matalb软件支持的coiflets小波基函数，具有双正交性、紧支撑性和对称性，能够较好的对煤矸样品的频谱信号进行去噪，小波分解过程中，设置小波分解的层次n＝3，阈值量化处理过程中，选择硬阈值量化，这种量化方法可以很好的保留信号边缘等局部特征。

24、步骤s3具体为：根据太赫兹频域光谱分别提取煤矸样品的折射率n(ω)、吸收系数α(ω)和介电常数ε(ω)，特征提取计算公式分别为：

25、

26、

27、

28、其中，ω为角频率，rad/s；d为样品厚度，m；c为光速，m/s；为测试样品信号与参考信号的相位差；ρ(ω)为测试样品与参考信号幅度的比值；k(ω)为消光系数。

29、煤矸样品的介电常数ε(ω)可以通过折射率n(ω)和消光系数k(ω)计算得出，计算公式为：

30、ε(ω)＝εr(ω)+iεi(ω)

31、εr(ω)＝n(ω)2-k(ω)2

32、εi(ω)＝2n(ω)k(ω)

33、其中，εr(ω)为介电常数的实部，εi(ω)为介电常数的虚部。

34、煤矸样品的太赫兹光谱数据中存在大量的冗余信息，不仅会影响后续的数据处理，还会降低煤矸识别的准确率，为了避免光谱中冗余信息的影响，本发明采用主成分分析(pca)法进行数据降维处理。

35、主成分分析是一种常用的数据分析方法，用于高维数据降维，去除各特征之间的相关性和冗余性，通过线性变换，从多个变量中选出少数几个变量，但仍能代表原来特征信息。

36、步骤s4中的pca降维处理过程具体包括以下步骤：

37、s4.1：将有n个不同的煤和矸石样品，每个样品有m个吸收光谱数据向量，构成一个n×m阶的原始太赫兹频域光谱数据矩阵：

38、

39、其中，m个随机吸收光谱数据变量x1，x2，…，xm构成的m维光谱数据向量，记为：x＝(x1,x2,…,xm)′，且向量有协方差；

40、s4.2：将光谱数据变量x经过pca变换，得到新变量f1，f2，…，fp(p≤m)：

41、

42、其中，aij代表加权系数，且fi和fj(i≠j；i，j＝1，2，…，p)线性无关，f1是变量x1，x2，…，xm的所有线性组合中的协方差最大的，fp是变量x1，x2，…，xm的所有线性组合中的协方差第m大者，新变量f1，f2，…，fp分别称为原变量x1，x2，…，xm的第1，第2，…，第m主成分；

43、s4.3：计算样品光谱数据变换后的值与样本均值之间的方差，计算公式为：

44、

45、其中，v是x的协方差矩阵，v为实对称矩阵，λ是v的按降序排列的非负特征值，特征值对应的特征向量a1，a2，…，ap，主成分的方差依次递减，重要性也依次递减。

46、在计算过程中，主成分按照降序排列，原始数据的信息量可以用前几个贡献率大的主成分代替，这样可以降低煤矸样品特征的维数。pca中，主成分的贡献率反映了该主成分对于原始数据的重要程度，前k个主成分对原始数据的重要程度可以用累计贡献率sk的表达式为：

47、

48、当累计贡献率sk达到85％，表明取前k个主成分包含了全部特征向量所具有的信息，从而达到了数据降维的目的。

49、步骤s4中，将煤和矸石样品的原始太赫兹频域光谱数据作为输入，进行pca数据降维处理，将累计贡献率设为95％，最后获得30个主成分，将这30个主成分的光谱数据作为煤矸样品的太赫兹频谱特征数据。

50、通过太赫兹频谱曲线可以发现，煤和矸石的太赫兹频谱在折射率、吸收系数和介电常数这三个光谱特征方面存在较大差异，因此可以使用折射率、吸收系数和介电常数作为煤和矸石的太赫兹频谱识别特征参数。

51、步骤s5具体为：将煤和矸石的太赫兹频谱的折射率n、吸收系数α和介电常数ε构建煤矸识别的特征向量t：

52、t＝[nαε]

53、最小二乘支持向量机(lssvm)分类器选择高斯径向基函数(rbf)作为核函数，采用10折交叉验证的方式选取lssvm的惩罚因子和核函数参数的最优值，最后将特征向量输入到lssvm分类器进行训练和识别分类。

54、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于透射式太赫兹时域光谱煤矸识别系统及识别方法，通过透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别系统，采集煤矸样品的太赫兹时域光谱曲线，利用快速傅里叶变换将太赫兹时域光谱转换成太赫兹频域光谱，并通过小波滤波器对太赫兹频谱曲线进行去噪处理，再提取样品太赫兹频域光谱的折射率、吸收系数和介电常数三个光谱特征，利用主成分分析对光谱数据进行降维处理，去除光谱数据中的冗余信息，最后将提取到的三个频域光谱特征组成特征向量，送入到最小二乘支持向量机分类器进行识别分类。

55、本发明所提出的一种基于透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别系统结构紧凑，稳定性好，室温工作，具有广阔的应用前景，所提出的识别方法能够快速准确采集煤和矸石的太赫兹频域光谱特征信息。与传统svm分类器相比，lssvm分类器通过使用等式约束，加速了寻求最优超平面，降低了分类求解的难度，提高了算法分类的效率和准确率。本发明所提出的基于透射式太赫兹时域光谱的煤矸识别方法是一种安全高效、无损无辐射的快速识别方法，可以满足我国各选煤厂的工业生产需求，值得大力推广，对我国煤炭行业的发展具有重要意义。