东北大学刘善军教授:智能矿山中的岩矿光谱智能感知技术与研究进展
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刘善军,教授,博士,博士研究生导师。1988年毕业于河北矿冶学院矿产普查与勘探专业,获学士学位;1995年3月于北京科技大学矿产普查与勘探专业获硕士学位;2003年12月于中国矿业大学(北京)大地测量学与测量工程专业获博士学位。1988—2006年,在河北理工大学(现为华北理工大学)任教,2007年至今,在东北大学任教,任资源与土木工程学院测绘工程系主任、灾害遥感与数字矿山研究所所长。兼任教育部测绘类专业教学指导委员会委员、中国煤炭学会矿山测量专业委员会委员、中国地震学会空间对地观测专业委员会委员、中国遥感应用协会理事、中国遥感应用协会环境遥感分会常务副理事长、《金属矿山》《矿山测量》等刊编委。主要从事遥感-岩石力学、矿山环境遥感、灾害遥感及3S技术在地质及矿业中的应用等方面的研究。主持国家863计划课题1项、国家973计划子课题1项、国家重点研发计划子课题1项,国家自然科学基金项目4项、省部级科研项目多项。出版《遥感-岩石力学引论》《岩石受力的红外辐射效应》2部专著,发表学术论文180余篇,其中SCI收录40余篇,EI收录60余篇。研究成果获教育部自然科学一等奖1项、中国测绘学会科技进步一等奖2项、江苏省科学技术二等奖1项。
主要研究成果有:
(1)实验揭示了岩石在变形和破裂过程中红外辐射变化规律,发现岩石红外辐射随应力状态变化而变化,在破裂前存在红外异常前兆现象,且不同破裂形式对应不同的异常特征;岩石在受力过程中不仅引起温度变化,同时也会引起发射率的变化,它们是引起红外辐射变化的两个因素;利用红外遥感手段可以监测岩石的应力与灾变现象,并存在优势监测波段。基于此提出了利用热红外遥感手段监测岩石的应力状态和预测岩石失稳现象的方法与思路。
(2)实验揭示了岩石在变形和破裂过程中的微波辐射变化规律,即岩石受力微波辐射变化特征与岩石类型密切相关,不同波段和极化方式探测的微波辐射变化信号强度不同,同样存在敏感波段和极化方式。研究成果为地应力的卫星遥感监测提供了实验依据。
(3)研究发现了地震前存在热红外和微波异常现象,异常具有时空演化特征,并与地震区域的构造特点及应力活动有密切联系。
(4)开展了矿山灾害空天地协同监测关键技术研究,形成了基于InSAR、高分影像、无人机、热成像、三维激光扫描、GPS、应力计等多种监测手段的多源协同监测技术,并在抚顺西露天矿大型滑坡以及鞍钢矿山的边坡监测中得到了成功应用。
(5)开展了矿区环境高光谱遥感技术研究,形成了基于可见光—近红外—热红外联合分析的矿区环境遥感技术,解决了单一波段光谱的异物同谱问题,并在国内多个矿区进行了应用,取得了良好效果。
(a)部分岩矿样品
(b)菱镁矿可见光—近红外光谱曲线
3.2.1 波谱特征分析法
波谱特征分析是通过对特定地物的光谱特征进行分析,提取出一个或几个突出的光谱特征,并用一定的参量表示,从而建立光谱识别参量或者指数,实现地物识别。这种方法原理明确、算法简单、计算速度快、易于实现,有时能够达到很高的精度。
(1)特征参量法。该方法是将地物波谱曲线上某个吸收谷、反射峰或者发射峰等特征进行参量化,再基于这些参量化后的特征进行分类识别或参数反演。常用方法有二值编码、波谱斜率、波谱坡向指数(Spectral Slope Index,SSI)、波谱吸收特征参数、波谱微分、波谱积分、波谱对数、波谱曲线拟合函数以及小波变换系数等。王东等[55]研究发现在鞍山式铁矿中赤铁矿在1 000~1 250 nm波段,反射光谱的斜率对铁品位反应敏感,二者呈现显著线性正相关关系,据此建立了铁品位的反演模型,反演误差小于1%。何群等[56]研究表明,赤铁矿、磁铁矿与围岩之间的光谱特征存在显著差异,利用该类差异构建的岩矿类型识别和分类模型,其铁矿石与围岩的区分正确率为97.1%,赤铁矿和磁铁矿区分的正确率达到93.5%。特征参量法是光谱分析中经常使用的一种方法,该方法由于直观、简便,且容易实施和数据处理速度快,经常被用于高光谱数据处理分析。
(2)光谱指数法。该方法是将地物波谱曲线上两个或多个特征谱段经线性或非线性组合,构成对感兴趣地物敏感而对背景因子不敏感的遥感光谱指数,实现对地物的识别。植被指数(Vegetation Index,VI)是最常用的指数方法,它可以有效进行植被识别与分类,此外还有水体指数(Water Index,WI),用以识别地面的水体。为有效识别不同煤种,毛亚纯等[57]提出了归一化煤指数NDCI (Normalized Difference Coal Index),利用该指数不仅可以将煤体从周围其它地物中提取出来,还可以将褐煤和烟煤进行有效区分。为定量化识别煤矸石中的碳含量,宋亮等[58]提出了热红外光谱差指数,反演矸石中碳含量的平均误差为5%。此外,宋亮等[59]基于可见光波段构建了光谱指数NDGI(Normalized Difference Gangue Index),用于识别燃烧矸石和未燃烧矸石。王东等[60]利用热红外光谱分析方法构建了8.06 μm与8.2 μm处的归一化指数NDI,预测了鞍山式铁矿中的SiO2含量,误差为3.57%。毛亚纯等[61]利用935 nm与1 050 nm处的归一化指数构建了鞍山式铁矿中的磁性率的定量反演模型,反演磁性率与实测磁性率的判定系数达到了0.96。光谱指数法与特征参量法均具有直观、简便、易操作的特点,而且能达到较高的精度,因此经常被用于岩矿的光谱分类中。
3.2.2 光谱匹配识别法
光谱匹配识别法是利用岩矿波谱数据库中已知的反射或发射波谱曲线,采用匹配算法来对待测岩矿进行分类和识别。这种匹配可以是在全波长范围的完整波形比较,也可以是基于波谱特征的匹配。这类方法有光谱距离匹配、光谱角度匹配、光谱相关性匹配等方法。佟家兴等[62]首先采用主成分分析法对福建紫金山的高光谱遥感数据进行降维处理,然后利用光谱角匹配法对矿石和岩石进行识别,成功率达到了74%。董新丰等[63]提出了综合光谱特征增强匹配度和特征参量的矿物识别方法,并基于GF-5卫星数据开展了矿物精细识别,平均正确率优于90%。需要说明的是,光谱匹配识别法由于采用光谱对比的方法,因此需要待识别地物的光谱与标准光谱的测试条件相同,这样才能达到较高的匹配精度,否则,会影响匹配效果。
3.2.3 混合光谱分解法
混合光谱分解技术用以确定在同一像元内不同地物光谱成分所占的比例或非已知成分。由于无论矿石还是岩石都是由矿物组成,理论上可以使用混合光谱分解技术进行岩矿中矿物成分的定量分析。混合光谱分解技术在高光谱遥感或者定量遥感中具有重要的地位,该方法包括了端元提取和丰度反演两个步骤。其中,端元可以从该区域的地物波谱数据库中选取,也可以通过端元提取算法从遥感影像上提取。但不论哪种算法,其本身都存在着不确定性,需要对其进行精度验证和评价。在可见光—近红外波段,岩石和矿物光谱受到表面形态的影响,矿物组分之间发生多重散射,使得光谱混合属于非线性混合,给光谱解混带来了不便。而热红外波段由于可以探测硅酸盐矿物的振动,与可见光—近红外反射遥感相比,大大拓宽了遥感矿物识别的广度,并且发射光谱混合为线性混合,避开了一直阻碍遥感应用的光谱非线性混合的难题,使精确提取矿物种属及丰度信息成为可能。在光谱分解中,最常用的数学方法是带约束的最小二乘法,即在满足丰度和为1且非负的约束条件下,线性混合或非线性混合模型的残差达到最小。光谱解混算法很多,如监督、半监督和非监督学习的光谱解混方法等,这些方法又延伸出许多子类方法。刘善军等[64]研究表明,当岩石与矿物端元的光谱测试条件相同时,光谱解混效果好,使用块状端元光谱能有效解混块状岩石光谱,而颗粒光谱则不能有效解混块体岩石的矿物成分及含量。从理论上讲,混合光谱分解方法可以适用于所有的岩矿光谱分析。但在实际中,由于岩矿石中的矿物颗粒较小,且同一种矿物在不同的岩矿石中的赋存状态不同,增加了光谱分解难度,影响了该方法的实际应用,尤其对于机载或星载数据的处理问题更为突出。
3.2.4 智能识别方法
近年来,由于人工智能技术的兴起,许多机器学习算法被用于岩矿的光谱识别与分析中。张兵[65]认为,研究融合遥感数据特征与深度学习等智能信息提取算法,构建适用于遥感大数据的模型、方法与系统工具,是遥感大数据时代实现信息提取与知识挖掘的必由之路。毛亚纯等[66]利用遗传算法和BP神经网络建立了斑岩型铜矿可见光—近红外光谱的定量反演模型,品位反演平均绝对误差为0.104%。为预测尾矿库中尾砂含水量,虞茉莉等[67]首先构建了比值指数(RTI)、归一化差异指数(NDTI)和差值指数(DTI),然后将这3种指数作为输入自变量,使用随机森林方法进行训练构建含水量预测模型,通过Landsat8-OLI数据对实地尾矿库提取并绘制了含水量的空间分布图,结果表明,模型含水量预测的相对精度为80%。文献[68]在研究不同煤种光谱时发现,与主成分分析(PCA)特征提取方法比较,CNN网络能够更好地提取光谱特征,改进ELM分类模型的分类精度优于基础ELM和SVM分类模型。毛亚纯等[69]在分析菱镁矿近红外光谱特征的基础上,将主成分分析(PCA)进行光谱数据降维,然后与ELM分类算法相结合进行菱镁矿品级识别,准确率达到90%以上。总体来说,智能识别方法一般要求光谱样本数量足够多,这样才能通过多样本学习获得足够的知识,进而达到较高的识别精度。
3.2.5 多波段光谱联合分析方法
在岩矿光谱识别中,往往使用单一波段光谱难以奏效,客观需要多波段联合,进行不同波段光谱的优势互补,方可有效提升岩矿识别精度。刘善军等[70]将可见光—近红外和热红外光谱优势和特点结合起来,利用光谱联合分析方法反演了铁矿石中的磁性率,进一步提出了基于可见光—近红外和热红外光谱联合分析的鞍山式铁矿原位测定方法,全铁品位的平均预测误差达到3.5%,取得了较好效果。宋亮等[71]针对煤与含碳矸石在可见光—近红外的“异物同谱”现象,提出了基于可见光—近红外和热红外光谱联合分析的煤与矸石区分方法。该方法有效解决了单独使用可见光—近红外波段存在的“异物同谱”现象,使得试验样品的分类精度由90.5%提高到100%。
上述方法各有所长,但总体来看,波谱特征分析法、光谱匹配识别法由于含义明确、方法简便,被广泛使用;智能识别方法随着近年来人工智能和计算机技术的快速发展逐渐广泛使用,且往往能达到很高的识别分类精度;混合光谱分解方法虽然理论较为成熟,且研究较多,但由于矿山岩矿种类多、成分和结构复杂,实现成功应用尚需解决一系列技术问题;多波段光谱联合分析方法由于考虑了不同波段的优势和特点,对于单一波段难以完成的光谱识别通过多光谱的联合分析可以达到很好的效果,成为未来的发展趋势。
3.3 光谱影响因素与机理研究
岩石和矿物的光谱特征除了与其成分含量和内部结构有关外,还受到众多变异因素的影响,该类因素主要包括粗糙度、颗粒度、孔隙度、含水率、风化程度,以及观测条件(如观测角度、光照条件等)。岩矿在自然状态下多以致密块状形式赋存,由于成因环境与结晶程度不同,不同岩矿表面形态特征不同,即表面的粗糙度不同;而一些岩矿还会呈粉末状(如炮孔或钻孔中的粉末),粉末的颗粒度和孔隙度也会对光谱特征产生影响。所以,为有效利用高光谱测试分析岩矿成分,需要对光谱特征的影响因素和机理进行分析。
3.3.1 粗糙度对反射光谱特征的影响研究
块状岩矿石的表面粗糙度是影响其光谱特征的重要因素,目前针对其它材料研究较多,对于岩矿石的研究相对较少。曾浩伦[72]、周月[73]和ANDERSON[74]等通过对不同粗糙度的金属材料进行研究发现,当试验样品表面比较光滑时,试样二向性反射(BRDF)能量主要分布在很窄的角度范围内,能量集中在镜向反射方向,且峰值明显;当试样表面变得粗糙时,BRDF会分布在较宽广的角度范围内,即镜向反射方向的能量减小,其他角度方向的能量增加。许邦伟[75]应用双向反射分布函数,仿真计算了试样在不同粗糙度下的反射光谱曲线,结果表明:在镜面方向时,材料粗糙度越小,镜面反射强度越大;在非镜面方向时,试样光谱强度随着粗糙度的增大而增大,即随着试样粗糙度增加,其散射分布范围和散射光谱强度在半球空间发散分布且逐渐增大。XIAO等[76]、凌晋江等[77]通过对二向性反射模型进行理论分析与推导,结果表明:镜面反射能量与粗糙度呈现显著的负相关关系,漫反射能量与粗糙度呈现显著的正相关关系。KIRKLAND等[78]研究了岩矿光谱特征的影响因素,认为岩石表面粗糙度变化会影响试样光谱对比度,造成相同岩石的光谱对比度存在一定差异,最大达到10%,使得岩矿识别变得困难。CARTER等[79]通过研究发现,火山岩的粗糙度对其光谱对比度影响显著,原因是粗糙度较大时会形成空腔效应,使得光子产生类似在黑体中的多次反射,进而影响试样的光谱特征。OSTERLOO等[80]同样发现随着粗糙度的增加光谱对比度减小,但不同岩石的光谱对比度变化是不同的。李天子等[81]对常见的7种矿物——石英、正长石、斜长石、微斜长石、角闪石、橄榄石和白云石的热红外光谱研究发现,粗糙度对矿物的光谱特征有显著影响,当粗糙度增加时,光谱发射率增加,光谱对比度减小。当岩石和矿物端元具有不同的粗糙度时,由粗糙度差异引起的端元光谱变异,使光谱混合偏离了线性加和规律,解混误差会大大增加。此外,王东[82]在对鞍山式铁矿的反射光谱研究发现,粗糙度对赤铁矿和磁铁矿的光谱特征都有很大影响,如图2所示。
(a)赤铁矿
(b)磁铁矿
图2 不同粗糙度下两种铁矿石的反射光谱3.3.2 颗粒度对反射光谱特征的影响研究
当岩矿石呈颗粒状态时,颗粒度大小对其光谱特征有重要影响。杨柏林等[83]探讨了岩石和矿物的粒度、颜色和表面状态与反射光谱特征的关系,结果表明:由透明矿物组成的岩矿样品,其反射率与样品的粒度呈反比关系;而半透明矿物和不透明矿物,其反射率与样品的粒度关系比较复杂。吴昀昭等[84]通过试验研究发现,随着试验样品颗粒度增大,试样反射光谱逐渐降低,但是矿物粒度一般只影响反射率大小,不会改变吸收波段位置与其吸收深度等特征。汪金花等[85]在实验室对不同粒径铁尾矿样本的可见光—近红外反射光谱特征进行了分析研究,发现铁尾矿的反射率随着粒径减小逐渐增大,但是试样的诊断性光谱吸收特征不受样本粒径影响。VERNAZZA[86]对行星中的岩矿样品进行了光谱测试,发现岩矿颗粒度不同时,岩矿光谱趋势也会受到一定的影响,表明颗粒度不仅会影响反射率的高低,还会对试样光谱趋势产生相应的影响。梁树能等[87]研究发现岩矿光谱随粒度变化比较复杂,不仅不同矿物的光谱特征随着颗粒度的变化规律有所不同,而且同一种矿物光谱特征在不同粒度区间上的变化也具有差异性,基于光谱特征进行矿物识别必须考虑粒度对光谱特征的影响。王东[82]研究发现,颗粒度对赤铁矿和磁铁矿反射光谱特征的影响存在显著差异(图3)。颗粒度对磁铁矿反射光谱的影响较小,颗粒度由0.03 mm增加到4 mm时,反射率变化量小于3%。颗粒度对赤铁矿反射光谱特征的影响较大,当赤铁矿粒径小于1 mm时,颗粒度对赤铁矿反射光谱曲线的高低与光谱形态特征的影响非常显著,颗粒度由0.03 mm增加到1 mm时,其光谱反射率不断降低,反射率变化幅度最大达30%,显著敏感波段为1 250~2 500 nm波段;当赤铁矿试样粒径大于1 mm时,颗粒度对试样反射光谱的影响较微弱。
(a)赤铁矿
(b)磁铁矿
图3 不同颗粒度两种铁矿石的反射光谱3.3.3 观测角度对反射光谱特征的影响研究
岩矿光谱除了与岩矿表面的形态有关外,还与观测条件有关。其中,观测角度是影响光谱特征的又一个重要因素。观测角度不同,光谱仪获得的不同波段的反射或辐射量不同,从而影响了光谱特征。周悦等[88]研究了不同探测距离与观测角度下典型煤岩的近红外光谱特征。赵虎等[89-92]选择地表最常见、最重要的岩石——花岗岩、玄武岩、橄榄岩3种岩石作为研究对象,分析了角度对3种代表性岩石在2π空间内的反射光谱的影响规律。结果表明:3种代表性岩石的反射光谱特征在2π空间存在明显差异,表现出强烈的非朗伯体特性,在空间方向上具有明显的极化特征。WALD等[93]通过在多角度条件下观测分析石英试样的反射光谱特征,明确了石英试样的光学常数和振荡子参数的适应性。BANDFIELD等[94]对火星表面的砂砾岩进行了多角度条件下的光谱测试与分析,提高了基于光谱特征的试样温度反演的模型精度。闫柏琨等[95]通过对颗粒状的石英、白云母和钙长石3种矿物试样进行观测分析,得出随着试验样品发射角度增加,试样发射率逐渐减小,试样的透射特征和吸收特征逐渐增强,但是光谱的整体形状和典型特征谱带的位置与形态均基本保持不变。程寅益等[96]对孔雀石粉末在多角度条件下的反射光谱特征进行了研究,并应用Hapke模型对孔雀石的多角度光谱特征进行了分析解释,发现当传感器位于镜面反射方向时,试验样品反射率最大,因为在该位置时,试验样品发生镜面反射,反射效果强烈,光照强度最强;传感器位于其他位置时,光照强度逐渐减弱。路鹏等[97]研究发现:当观测角度发生变化时,岩矿试样的反射光谱也会随之发生变化,但是不同岩石矿物的反射光谱特征在不同角度下的变化规律与变化程度不尽一致,具有明显的差异性。王东[82]研究发现:赤铁矿和磁铁矿石反射光谱受观测角度影响较显著,当观测天顶角由0°增加至20°时,试样的光谱反射率呈现逐渐升高趋势;当试样观测角度由20°增加至80°时,试样的光谱反射率呈现缓慢降低趋势;当观测天顶角从0°增加至80°时,反射率变化幅度最大达到10%(图4)。
(a)赤铁矿
(b)磁铁矿
图4 不同观测角度下两种铁矿石的反射光谱3.4 矿山实际应用研究
目前,岩矿光谱智能感知技术在矿山的应用大多还停留在室内试验或现场试验阶段。在这方面,国外发展较快。目前在市场上已经有手持反射或发射光谱仪问世,能够有效测试岩矿的光谱。如反射光谱仪TerraSpec,其波长为350~2 500 nm,有2 151个通道;发射光谱仪Handheld FTIR,其波长为2.5~15 μm,有1 800个通道。近几年,国内研发速度也很快,目前市场上已经有了可见光—近红外成像光谱仪。童庆禧等[98-99]于2012年成功研制出了短波红外波段的地面成像光谱系统,2013年又成功研发了小型航空成像光谱系统,并进行了试飞。相对于硬件的较快发展,软件的发展则较慢。近年来,本研究课题组以鞍山式铁矿为突破口,开展了大量的光谱测试分析试验与研究,并在此基础上,进行了现场应用试验。毛亚纯等[100]分析了磁铁矿和赤铁矿及其围岩的可见光—近红外光谱差异,建立了铁矿石遥感提取与分类模型,并应用Landsat 8数据对某露天矿铁矿石进行了识别,精度达到83.5%~85.0%。刘善军等[70]首先通过试验研究提出了基于可见光—近红外和热红外光谱联合分析的鞍山式铁矿原位测定方法,然后选择鞍钢鞍千矿露天采场作为试验场对该方法进行了测试。结果表明:铁矿石中SiO2含量的平均预测误差为3.6%,磁性率w(FeO)/w(TFe)平均预测误差为3.64%,全铁品位的平均预测误差为3.5%。从反演结果来看,虽然单个样品的反演精度较室内测试方法偏低,但由于使用现场便携式原位测定方法,采样密度高、速度快、效率高,5个开采断面中251件试验样品半天时间即可完成测试(图5),具有很高的时效性。此外,课题组还利用航拍无人机采集该采场的高光谱影像,应用混合像元光谱分解技术,对采场中矿岩进行了识别与自动提取(图6)。结果表明:铁矿圈定结果与现有的室内化验圈定的矿体面积相比,二者相差为8.10%。上述分析表明:基于光谱分析的岩矿智能感知技术具有很好的发展前景,在进一步优化和完善的基础上,可广泛应用于智能矿山建设中。
图5 鞍千矿不同类型、不同品位矿体圈定
4 未来发展方向
(1)加强波谱库建设。前已述及,目前国外在波谱库建设方面开展了大量的工作,尤其是ASU、AS—TER等波谱库的建设。目前我国开展的工作还较少,波谱库规模小、系统性不够,还需要深入细致地开展波谱库建设工作。由于我国矿床类型多,矿石种类丰富,且不同矿床类型围岩的种类又有所不同,因而波谱库建设还有很长一段路要走。具体建设时,可以根据国家对各种矿产需求程度的不同,先进行对国民经济起重要支撑作用的战略性矿种的波谱库建设,然后再推广开来。
(2)完善已有算法,提高岩矿识别与定量分析精度。目前,由于对岩矿光谱特征的研究和把握不深,使得基于光谱分析的各种岩矿识别与定量反演模型精度偏低,距离实际应用还有差距。由于不同矿石的成分和结构不同,其光谱特征存在很大差异,因此需要针对不同矿种和矿石类型建立独有的光谱识别模型,即“一矿一模型”,构建理想化的普适化模型可能是不现实的。
(3)加强相关理论研究,建立考虑光谱多因素综合影响的完备模型。目前,开展的光谱变异影响因素研究大多是基于正交试验设计,即固定其它变异影响因素的前提下,只让一个变异因素发生变化,来分析该因素影响下的光谱变化规律。但是在岩矿实际赋存条件中,多种变异因素是同时存在、共同作用的,不同变异因素可能会相互抑制或效果增强。因此,如何综合考虑多种变异因素的影响,同时引入粗糙度、观测角度、颗粒度等多个变异因素,明确岩矿反(发)射光谱在多种变异因素共同影响下的变化规律,并确定各个变异因素的影响权重,建立适用性更强的完备模型,是将来需要重点考虑的问题。
(4)加强软硬件集成化研究。目前,搭载在不同平台的光谱仪已经得到了快速发展,国外发展较快,国内正在迎头赶上。相对于硬件来说,基于各种光谱分析算法的软件发展相对缓慢,需要加大研发力度。且存在软硬件各自为战的现状,开展软硬件有效集成和一体化研究,才能从根本上解决该技术的实用化问题,将是未来的发展方向。
(5)加强应用化研究。目前,相关的研究还主要停留在实验室试验阶段,一部分已经进入现场试验阶段。今后应进一步加强现场应用化研究。应进一步加强高校、科研院所与矿山企业的深度融合,开展项目合作,建立产学研联盟,促进高校和科研院所的研究成果及时应用于矿山实际生产中,推动智能矿山建设。此外,矿山现场实际情况往往比实验室复杂得多,室内试验成果往往需要结合现场实际情况进行不断修正、完善和改造,方可取得较理想的应用效果,而这一过程往往是艰苦的。只有加强应用化研究,方可有助于解决岩矿智能识别这一矿山卡脖子难题。
5 结 论
针对智能化矿山建设的实际需要,在分析矿山岩矿测试技术发展现状的基础上,提出了岩矿光谱智能感知技术,并对这一技术的现状及发展方向进行了讨论,主要结论和认识如下:
(1)传统的岩矿测试技术,由于采样密度低、测试周期长、成本高、效率低等原因,已成为智能矿山建设的瓶颈,开展新的岩矿测试技术研究,是新时代背景下智能矿山建设的要求。
(2)基于光谱分析的岩矿智能感知技术,不仅具有原位测试、非接触、周期短、工序简单、经济高效和智能化的特点,还具有平台多、测试密度高的特点;不仅可以获得矿石品位,还可以获得矿物成分及其含量信息。
(3)针对岩矿光谱智能感知技术,目前已经开展了波谱库建设、光谱识别方法(算法)、光谱影响因素与机理,以及应用化等方面的研究,但主要还停留在实验室试验阶段。未来应加强波谱库建设、光谱识别算法以及相关理论和综合性模型的研究,进一步提高岩矿识别与定量分析精度。此外,还应加强软硬件集成研究和现场应用研究。
参考文献
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[1] 张巍,李海涛.高氯酸脱水重量法测定矿石中高含量硅[J].当代化工,2006,35(3):233-234.
[2] 刘莉.重量法测定金矿粉中二氧化硅[J].冶金分析,2004,24(5):80-81.
[3] 彭速标,卢振国,郑建国,等.铈量法测定铁矿石中全铁[J].理化检验(化学分册),2012,48(9):1108-1109,1111.
[4] 周亚青.应用三氯化钛还原滴定法测定铁矿石中的全铁[J].天津冶金,2013(3):57-59,66.
[5] 张明,刘子瑜.重铬酸钾滴定法测定铁矿石中亚铁含量[J].理化检验(化学分册),2013,49(12):1514-1516.
[6] 王小灵.重铬酸钾滴定法测定铁矿石的铁[J].新疆有色金属,2013,36(S2):109.
[7] 黄典文,李敬源.硫脲容量法测定锰[J].冶金分析,1992,12(2):43-44.
[8] 韦善良.碘量法测定锰矿中二氧化锰[J].岩矿测试,1992,11(3):288-290.
[9] 李青霞.硝酸铵氧化滴定法测定锰矿中锰含量[J].化学分析计量,2007,16(3):50-52.
[10] 马青兰.岩矿的成分测定与分析[J].西部资源,2017(2):59-60.
[11] 陈波,胡兰,陈园园,等.地质样品中总锡测定方法的研究进展[J].理化检验(化学分册),2017,53(2):236-241.
[12] 金钦汉,张寒琦.环境试样分析[J].分析试验室,1992,11(5):62-82.
[13] 李启隆.电化学分析[J].分析试验室,1997,16(5):79-99.
[14] 王世信,蔡焕声.阳极溶出伏安法测定天然水、岩石矿物中痕量铊[J].福州大学学报,1984(3):127-132.
[15] 赵雷,赵波,贾振福,等.电位滴定法在矿石分析中的应用进展[J].应用化工,2020,49(5):1236-1239.
[16] 殷晋尧,周锦帆.电化学分析[J].分析试验室,1991,10(4):45-68.
[17] 郭志英.电位滴定法测定铜矿中的铜[J].岩矿测试,1988,7(4):301-303.
[18] 周正,王玉,郭晋川.利用全微机化示波极谱法测定复杂地质样品中锡[J].光谱实验室,2006,23(4):803-806.
[19] 刘绮萍,王园朝,刘锦春,等.2-(6-甲基-2-苯并噻唑偶氮)-5-二乙氨基酚反相高效液相色谱法分离和测定钌(Ⅲ)、钯(Ⅱ)、锇(Ⅳ)、铱(Ⅳ)、铂(Ⅱ)、钴(Ⅱ)和镍(Ⅱ)[J].分析化学,1992,20(9):1088-1092.
[20] 梁汉文,陈德勋.离子色谱法测定硫化矿中高含量硫和砷[J].岩矿测试,1992,11(4):342-344.
[21] 陈德勋,梁汉文.离子色谱法同时测定地质样品中氟氯磷硫[J].岩矿测试,1991,10(3):189-199.
[22] 戢朝玉,李剑昌,吴列平.1:20万岩石化探测量碳酸盐岩分析方法研究——等离子体质谱为主的配套分析方法[J].岩矿测试,1998,17(2):99-106.
[23] 章新泉,易永,姜玉梅,等.电感耦合等离子体质谱测定地质样品中多种元素[J].分析试验室,2005,24(8):58-61.
[24] 李小梅,沙晋明,赵俊琳.南极菲尔德斯半岛湖泊沉积物元素地球化学特征[J].成都理工大学学报(自然科学版),2005,32(5):460-465.
[25] 张锋,张高龙,贾文宝.利用252Cf源对镍精矿进行中子活化分析[J].同位素,2005,18(3):129-133.
[26] 林善良,乔玉兰.含镁钛铁矿氯化产品中钙镁的物相分析[J].理化检验(化学分册),1984,20(5):26-27,35.
[27] 程金荣.红柱石精矿物相分析研究[J].河南地质,1994,12(3):224-229.
[28] 阮鸿兴.某多金属矿床中银的物相分析方法研究[J].黄金,1994,15(7):49-54.
[29] 包亮亮,王刚.新疆西南天山吉根一带含锰岩系特征与锰物相分析[J].中国金属通报,2019(6):72-73.
[30] 袁少芝.岩石中锰钛的连续测定[J].化学通报,1966(5):57-58.
[31] 谢晓岚,焦志敏,马小雅,等.铋钼蓝分光光度法同时测定岩矿中磷和砷[J].科技信息,2013(15):403,480.
[32] 董学林,何海洋,储溱,等.封闭酸溶-硅钼蓝比色分光光度法测定地质样品中的硅[J].岩矿测试,2019,38(5):575-582.
[33] 朱玉伦,李淑玲.二阶导数荧光光度法同时测定岩矿中铌和钽[J].岩矿测试,1991,10(3):161-165.
[34] 郝志红,姚建贞,唐瑞玲,等.交流电弧直读原子发射光谱法测定地球化学样品中银、硼、锡、钼、铅的方法研究[J].地质学报,2016,90(8):2070-2082.
[35] 赵雷,邱会东,原金海.微波消解-原子吸收光谱法测定岩芯中的8种金属元素[J].岩矿测试,2011,30(4):461-464.
[36] 谢海东,鲁海妍,杨娜.原子荧光光谱法测定铅精矿中的砷[J].当代化工,2016,45(9):2265-2267.
[37] 艾晓军,罗学辉,李玄辉.WDXRF光谱仪在地质行业的应用现状及发展趋势[J].黄金,2012,33(5):54-57.
[38] 艾晓军,罗学辉,李玄辉.WD-XRF在地质实验室的应用[J].黄金,2012,33(12):61-66.
[39] 罗学辉,张勇,艾晓军,等.熔融玻璃片-波长色散X射线荧光光谱法测定铁矿石中全铁及其它多种元素的分析进展[J].中国无机分析化学,2011,1(3):23-26.
[40] 张瑞新,毛善君,赵红泽,等.智慧露天矿山建设基本框架及体系设计[J].煤炭科学技术,2019,47(10):1-23.
[41] 袁亮,张平松.煤炭精准开采透明地质条件的重构与思考[J].煤炭学报,2020,45(7):2346-2356.
[42] 彭苏萍.我国煤矿安全高效开采地质保障系统研究现状及展望[J].煤炭学报,2020,45(7):2331-2345.
[43] 田庆久,宫鹏.地物波谱数据库研究现状与发展趋势[J].遥感信息,2002,17(3):2-6,46.
[44] 程娟,肖青,闻建光,等.地物波谱数据库应用方法及遥感应用现状[J].遥感技术与应用,2020,35(2):267-286.
[45] CLARK R N,SWAYZE G A,GALLAGHER A J,et al.The U S Geological Survey digital spectral library:version 1:0.2 to 3.0 μm[R].Denver:U S Geological Survey,1993:93-592.
[46] CLARK R N,SWAYZE G A,WISE R,et al.USGS Digital Spectral Library splib05a[J/OL].U S Geological Survey Open File Report,2003:3-395[2021-03-16].http://pubs.usgs.gov/of/2003/ofr-03-395.
[47] CLARK R N,SWAYZE G A,WISE R,et al.USGS Digital Spectral Library splib06a[J/OL].U S Geological Survey,2003[2021-03-16]. http://speclab.cr.usgs.gov/spectral.lib06.
[48] KOKALY R F,CLARK R N,SWAYZE G A,et al.USGS Spectral Library Version7[J/OL].U S Geological Survey:Reston,VA, USA,2017 [2021-03-16] .https://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html.
[49] BALDRIDGE A M,HOOK S,GROVE C I,et al.The ASTER spectral library version2.0[J].Remote Sensing of Environment,2009,113(4):711-715.
[50] KAHLE A B,GOETZ A F H,PALEY H N,et al.A data base of geologic field spectra[C]//Proceedings of the IEEE Computer Society's Second International Computer Software and Applications Conference.1981:716-721.
[51] CHRISTENSEN P R,BANDFIELD J L,HAMILTON V E,et al.A thermal emission spectral library of rock-forming minerals[J].Journal of Geophysical Research Planets,2000,105(E4):9735-9739.
[52] 贾智乐,卢小平,李向阳,等.煤矿区典型地物反射波谱库建立方法[J].测绘通报,2013(5):54-57.
[53] 史维鑫,高鹏鑫,回广骥,等.中国典型矿床实物地质资料波谱数据库及其服务系统建设建议[J].中国矿业,2020,29(1):176-181.
[54] 张莹彤,肖青,闻建光,等.地物波谱数据库建设进展及应用现状[J].遥感学报,2017,21(1):12-26.
[55] 王东,刘善军,毛亚纯,等.品位对鞍山式铁矿反射光谱特征的影响研究[J].光谱学与光谱分析,2020,40(10):3193-3198.
[56] 何群,王东,刘善军,等.基于可见光—近红外光谱特征的BIF铁矿原位测定方法[J].金属矿山,2018(12):140-145.
HE Qun,WANG Dong,LIU Shanjun,et al.In-situ determination method of BIF iron ore based on visible and near-infrared spectrum[J].Metal Mine,2018(12):140-145.
[57] MAO Y C,MA B D,LIU S J.Study and validation of a remote sensing model for coal extraction based on reflectance spectrum features[J].Canadian Journal of Remote Sensing,2014,40(5):327-335.
[58] SONG L,LIU S J,LI W W.Quantitative inversion of fixed carbon content in coal gangue by thermal infrared spectral data[J].Energies,2019,12(9):1659-1675.
[59] 宋亮,刘善军,毛亚纯,等.基于可见光波段的燃烧与未燃烧矸石分类方法研究[J].光谱学与光谱分析,2019,39(4):1148-1153.
[60] 王东,刘善军,毛亚纯,等.鞍山式铁矿SiO2含量的热红外光谱分析方法[J].光谱学与光谱分析,2018,38(7):2101-2106.
[61] 毛亚纯,王东,王岳,等.基于可见光-近红外光谱的BIF磁性率确定方法研究[J].光谱学与光谱分析,2018,38(3):765-770.
[62] 佟家兴,杜海鹰,朱福琴,等.融合主成分分析与光谱角匹配的金铜矿遥感探测方法[J].金属矿山,2016(11):119-123.
[63] 董新丰,甘甫平,李娜,等.高分五号高光谱影像矿物精细识别[J].遥感学报,2020,24(4):454-464.
[64] 刘善军,卓建英,吴立新,等.岩石热红外光谱解混与矿物含量反演[J].科技导报,2011,29(35):24-27.
[65] 张兵.遥感大数据时代与智能信息提取[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(12):1861-1871.
[66] 毛亚纯,丁瑞波,刘善军,等.可见光-近红外光谱的低品位斑岩型铜矿反演模型[J].光谱学与光谱分析,2020,40(8):2474-2478.
[67] 虞茉莉,刘善军,宋亮,等.不同含水量尾砂的光谱特征与遥感模型[J].光谱学与光谱分析,2019,39(10):3096-3101.
[68] LE B T,肖冬,毛亚纯,等.可见、近红外光谱和深度学习CNN-ELM算法的煤炭分类[J].光谱学与光谱分析,2018,38(7):2107-2112.
[69] 毛亚纯,肖冬,程锦甫,等.基于近红外光谱和ELM算法的菱镁矿石品级分类研究[J].光谱学与光谱分析,2017,37(1):89-94.
[70] 刘善军,虞茉莉,王东.基于光谱联合分析的鞍山式铁矿原位测定方法[J].金属矿山,2021(3):164-168.
[71] 宋亮,刘善军,虞茉莉,等.基于可见-近红外和热红外光谱联合分析的煤和矸石分类方法研究[J].光谱学与光谱分析,2017,37(2):416-421.
[72] 曾浩伦.基于高光谱成像技术的车顶绝缘子表面粗糙度分级识别研究[D].成都:西南交通大学,2019.
[73] 周月.粗糙表面光谱特性及其反问题的研究[D].南京:南京理工大学,2011.
[74] ANDERSON K,CROFT H,MILTON E J,et al.A simple spectro-goniometer for collection of multiple view angle reflectance factors[J].Remote Sensing Letters,2011,3(2):131-140.
[75] 许邦伟.空间人造目标反射光谱的红化效应[D].杭州:浙江工业大学,2019.
[76] XIAO D H,TORRANCE K E,SILLION F X.A comprehensive physical model for light reflection[J].Computer Graphics,1991,25(4):174-186.
[77] 凌晋江,李钢,张仁斌,等.偏振光谱BRDF建模与仿真[J].光谱学与光谱分析,2016,36(1):42-46.
[78] KIRKLAND L E,HERR K C,SALISBURY J W,et al.Infrared remote sensing of Mars and the Mars astrobiology exploration strategy[J].Proceedings of SPIE,2002,4495:158-169.
[79] CARTER A J,RAMSEY M S,DURANT A J,et al.Micron-scale roughness of volcanic surfaces from thermal infrared spectroscopy and scanning electron microscopy[J].Journal of geophysical Research,2009,114:1-13.
[80] OSTERLOO M M,HAMILTON V E,ANDERSON F S.A laboratory study of the effects of roughness on the thermal infrared spectra of rock surfaces[J].Icarus,2012,220(2):404-426.
[81] 李天子,刘善军.粗糙度对岩石热红外光谱解混影响的实验研究[J].光谱学与光谱分析,2017,37(10):3051-3057.
[82] 王东.鞍山式铁矿反射光谱特征及其影响因素研究[D].沈阳:东北大学,2020.
[83] 杨柏林,王兴理,王忠圣.岩石和矿物的反射光谱特征及其应用[J].地球化学,1987(1):89-96.
[84] 吴昀昭,田庆久,季峻峰,等.遥感地球化学研究[J].地球科学进展,2003,18(2):228-235.
[85] 汪金花,曹兰杰,白洋,等.铁尾矿粒径和湿度因子对高光谱特征参量影响[J].矿产综合利用,2019(2):128-133.
[86] VERNAZZA P,CARRY B,EMERY J.Mid-infrared spectral variability for compositionally similar asteroids:implications for asteroid particle size distributions[J],Icarus,2010,207(2):800-809.
[87] 梁树能,甘甫平,闫柏锟,等.白云母矿物成分与光谱特征的关系研究[J].国土资源遥感,2012,94(3):111-115.
[88] 周悦,王世博,葛世荣,等.不同探测距离与角度下典型煤岩近红外光谱特征与定性分析[J].光谱学与光谱分析,2020,40(9):2737-2742.
[89] 赵虎,晏磊,赵云升.橄榄岩的多角度偏振反射光谱研究[J].地质与勘探,2004,40(2):51-54.
[90] 赵虎,晏磊,赵云升.玄武岩的多角度偏振反射光谱研究[J].地理与地理信息科学,2003,19(4):81-83.
[91] 赵虎,晏磊,赵云升.土壤的多角度偏振反射光谱研究[J].土壤学报,2004,41(3):476-479.
[92] 赵虎,晏磊,赵云升.花岗岩的多角度偏振反射光谱研究[J].矿物岩石,2004,24(2):9-13.
[93] WALD A,SALISBURY J W.Thermal infrared directional emissivity of powdered quartz[J].Journal of Geophysical Research Solid Earth,1995,100(12):24665-24675.
[95] 闫柏琨,陈伟涛,王润生,等.基于Hapke模型的矿物红外发射光谱随粒度与发射角的变异规律[J].地球科学(中国地质大学学报),2009,34(6):946-954.
[96] 程寅益,周可法,王金林,等.基于Hapke模型多角度孔雀石光谱特性分析[J].地质科技情报,2019,38(4):293-298.
[97] 路鹏,陈圣波,崔腾飞,等.月球表面矿物二向性反射特性实验研究[J].岩石学报,2016,32(1):107-112.
[98] 童庆禧,张兵,张立福.中国高光谱遥感的前沿进展[J].遥感学报, 2016, 20(5):689-707.
[99] WU T X,ZHANG L F,CRN Y,et al.Light weight airborne imaging spectrometer remote sensing system for mineral exploration in China[C]//Proceedings of the Conference on Spectral Imaging Sensor Technologies-Innovation Driving Advanced Application Capabilities.Baltimore, 2014:6-13.
[100] MAO Y C,WANG D,LIU S J.Research and verification of a remote sensing BIF model based on spectral reflectance characteristics[J].Journal of the Indian Society of Remote Sensing,2019,47(6):1051-1061.
东北大学测绘学科发展历史悠久,20世纪二、三十年代就设有测量教研室和实验室,为建筑、土木、采矿等专业开设测量课程。1997年1月原沈阳黄金学院并入东北大学,合并前沈阳黄金学院曾于1989年开始招收测绘工程专业学生,并入东北大学后测绘工程专业一直招生至今。合并后,测绘学科发展迅速,2003年获大地测量学与测量工程二级学科硕士学位授予权,2005年获测绘科学与技术一级学科硕士学位授予权。2008年大地测量学与测量工程成为辽宁省重点学科。2019年测绘工程专业通过工程教育专业认证,同年获批辽宁省一流本科专业。2020年入选国家级一流本科专业。
东北大学测绘工程系秉承传统金属矿山测量优势,在三维建模与数字矿山、灾害遥感与灾变监测、GNSS应用与形变监测、现代矿山测量方面拥有自身优势。近8年来,出版专著5部、发表学术论文300余篇(其中三大检索百余篇),获国家科技进步奖2项、省部级科技奖励17项。完成国家杰出青年基金1项、国家863计划课题3项、国家973计划子课题2项、国家重点研发计划子课题2项,国家自然科学基金项目13项、辽宁省创新团队项目1项和横向课题多项,年均科研经费约600万元。
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高端论坛|东北大学刘善军教授:矿区环境与灾害的天空地协同监测技术
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