摘要：煤岩界面的识别问题属于世界性的难题。利用超声回波检测技术识别煤岩界面存在回波信噪比低,模态混叠严重,难以准确获得煤岩界面回波波形的问题。因此,准确提取煤岩界面有效超声回波信号是识别煤岩界面的关键。变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已成功用于提取煤岩界面超声回波的有效回波信号,但VMD十分依赖于输入参数的选取,不适当的输入参数会严重影响信号的分解效果。考虑到矿井现场需要对煤岩界面超声回波信号进行实时处理,VMD并不满足要求。因此,提出利用经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)方法提取煤岩界面有效超声回波信号。经模拟仿真及实验数据表明,作为一种自适应信号处理方法,经验小波变换(EWT)无需输入参数即可实现对信号的自适应分解,准确提取煤岩界面有效回波,满足矿井现场对煤岩界面超声回波信号进行实时处理与成像的要求。经EWT提取的有效超声回波信号包络顶部存在波形畸变,严重影响煤层厚度计算。因此,提出引入权重系数的最优化迭代法对回波包络进行非对称高斯模型拟合,再利用拟合得到的回波包络计算煤层厚度,结果表明该方法可以有效地减小煤厚计算的误差。最后利用峰值聚焦成像技术对处理得到的拟合回波包络进行成像,用以提高煤岩界面超声成像的距离分辨率。经验证,该方案可达到准确识别煤岩界面的目的。

关键词：煤岩界面识别 超声检测 经验小波变换 峰值聚焦成像 

单位：中南大学机电工程学院; 湖南长沙410083; 深海矿产资源开发利用技术国家重点实验室; 湖南长沙410012