Study on emissivity measurement of different types of coal and gangue using the matching method
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摘要: 煤和矸石的种类、表面纹理结构、变质和发育程度等因素都会对其发射率产生较为显著的影响，精准的发射率参数设置对红外热像仪测温及煤和矸石红外图像的识别至关重要。提出了一种基于匹配法的煤和矸石发射率测量方法，即采用表面热电偶与红外热像仪相结合的方式测量煤和矸石发射率。用密闭的电热炉对被测煤和矸石进行均匀加热，待被测煤和矸石均匀受热且稳定后，用表面热电偶对被测煤和矸石的选定区域进行真实温度测定（标定为t1），然后用红外热像仪对同一区域进行温度测定（标定为t2），最后对红外热像仪的发射率进行调试，当t2=t1时，得出的发射率即为被测煤和矸石在该温度下的真实发射率。实验结果表明：① 等温条件下，煤和矸石表面越粗糙，其发射率数值越大，表明煤和矸石表面的粗糙度是导致二者产生不同发射率的内在因素。② 4种不同种类煤和矸石发射率随温度的增大呈幂函数降低，且拟合函数相关系数R2达0.98以上，验证了匹配法应用于煤和矸石发射率测量的可行性。③ 采用反代法得出在不同温度条件下实测值与理论值的误差率均小于3%，验证了实验中测量的煤和矸石发射率的准确性。Abstract: The type, surface texture, metamorphic degree, and developmental stage of coal and gangue significantly influence their emissivity. Accurate settings for emissivity parameters are essential for infrared temperature measurements and the identification of coal and gangue in infrared images. This study proposed a method for measuring the emissivity of coal and gangue based on the matching method. The approach integrated surface thermocouples with infrared thermography to assess emissivity. Samples were uniformly heated in a closed electric furnace, and once the temperature stabilized, a surface thermocouple measured the actual temperature of a selected area (denoted as t1). Concurrently, the infrared thermography system measured the temperature of the same area (denoted as t2). The emissivity of the infrared thermography system was calibrated until t2 equaled t1. At this point, the calculated emissivity reflected the true emissivity of the coal and gangue at that temperature. The experimental results indicated that: ① Under isothermal conditions, greater surface roughness of coal and gangue correlated with higher emissivity values, suggesting that surface roughness is a fundamental factor restricting the emissivity of these materials. ② The emissivity of four different types of coal and gangue decreased with increasing temperature, following a power function, with the fitting function's correlation coefficient (R2) exceeding 0.98, thereby confirming the feasibility of the matching method for measuring emissivity. ③ The inverse method revealed that the error rates between the measured and theoretical values under varying temperature conditions were all below 3%, validating the accuracy of the measured emissivity of coal and gangue.
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0. 引言
2023年中国煤炭消费占能源消费总量的55.3%[1]，意味着煤炭仍是我国能源供给的主体。随着社会信息技术的发展，煤炭行业的发展将更加注重数字化、智能化、可持续发展、信息化及自动化等方面的创新和应用[2-4]。针对综放工作面智能放煤领域的煤矸混移及自动识别方向[5-6]，张锦旺等[7-10]提出了“液体介入+红外检测”的煤矸识别技术，并进行了一系列参数优化的实验研究。该技术在实际的煤和矸石红外识别应用中，将红外热像仪与被测煤和矸石的发射率数值调为一致，以确保被测煤和矸石红外图像中的温度数据具有可信度。由于煤和矸石的种类、表面纹理结构、变质和发育程度等因素都会对其发射率[11]产生较为显著的影响，精准的发射率参数设置对红外热像仪测温及煤和矸石红外图像的识别至关重要。
发射率是表征物体热辐射特性的重要参数[12]。材料表面发射率为材料单位面积的辐射功率与同一温度下绝对黑体单位面积的辐射功率之比，表征实际物体辐射能力接近黑体辐射的程度，各种物质的发射率是由物体本身的材质、表面粗糙程度、表面几何形状、拍摄角度、观测波长及自身温度所共同决定[13-15]。金属的发射率常随表面温度的增加而增大，非金属的发射率则随表面温度的增加而减小，且金属的发射率大多低于非金属的发射率。通过查阅大量参考文献，发现目前针对发射率的研究大多集中于材料学科，主要研究如何测量物体发射率、制备新型的低发射率材料[16-19]及基于发射率对被测物体进行修正和识别[20-22]，而对于煤和矸石发射率的测量研究较少。针对上述问题，提出了一种基于匹配法的煤和矸石发射率测量方法，即采用表面热电偶与红外热像仪相结合的方式测量煤和矸石发射率。
1. 匹配法测量煤和矸石发射率原理
煤和矸石表面温度远高于实时环境温度，考虑到煤和矸石表面会较快地蒸发散热，在实验过程中，尽量将实验地点选择在温度较为恒定的室内进行，并迅速且准确地完成实验，将实验误差降到最低。首先用密闭的电热炉对被测煤和矸石进行均匀加热，待被测煤和矸石均匀受热且稳定后，用表面热电偶对被测煤和矸石的选定区域进行真实温度测定（标定为t1），然后用红外热像仪对同一区域进行温度测定（标定为t2），最后对红外热像仪的发射率进行调试，当t2=t1时，得出的发射率即为被测煤和矸石在该温度下的真实发射率。
匹配法的测量要求：被测煤和矸石需加热或冷却到一定温度，且测量温度需与实时环境温度保持一定的温度差值，即被测煤和矸石与实时环境温度之间的差值需保持在10 ℃以上[23]。
此外，影响被测物体发射率的主要因素包括材料种类与材质（如透射性能）、表面特性（如粗糙度）、理化结构（如化学组成）、几何形状和角度、波长、温度。在实际应用中，红外热像仪需根据具体情况综合考虑这些因素对发射率参数进行准确设置，以获得准确的红外测温结果。
2. 实验装置及过程
2.1 测定发射率的实验平台与装置
根据匹配法原理，搭建了差异温度下测定煤矸发射率的实验平台，实验装置主要包括红外热像仪、加热炉、表面热电偶及补温灯，如图1所示。
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图 1 匹配法测量煤矸发射率的实验平台Figure 1. Experimental device for measuring coal and gangueemissivity using matching method实验采用UTi260B型红外热像仪，其温度检测区域和发射率可根据具体的被测物体进行相应设置，发射率的调试对红外测温影响较大，因此准确设置发射率对红外测温至关重要。UTi260B型红外热像仪测温范围为−15～550 ℃，温度测量误差为±2 ℃，发射率为0.1～1.0，灵敏度小于0.05 ℃，可结合计算机终端的UNI−T软件进行实时传输与分析测量。
为了满足匹配法的测量要求，对被测物体进行均匀加热，以满足实验温度测量条件。加热炉的温度为70～230 ℃（可对被测物体进行定时定温的目标加热），加热炉对被测物体进行加热时，双层加热管同时对被测物体进行加热，可保证被测物体受热均匀，以避免被测物体表面部分受热产生偏差。
实验采用的热电偶为HT−9815高精度接触式测温仪，其有4个感温探头，能够较为精确地对被测物体进行真实温度的测定。探测过程中，选择随机探测方式，以验证被测物体表面温度的相似性。
在表面热电偶与红外热像仪同步检测时间段内，采用补温灯对被测煤和矸石进行照射，以保持恒温，减少检测时段内蒸发散热所造成的实验误差。
为确保红外热像仪检测时的准确性和稳定性，需在搭建好的实验平台环境下对红外热像仪进行校准，校准环节中被测物体选取3M−1350型电气绝缘胶带。用电热炉对电气绝缘胶带加热，用红外热像仪测得温度为70～120 ℃时，电气绝缘胶带的发射率约为0.92，温度为120～140 ℃时，电气绝缘胶带的发射率约为0.93，数据与参考文献[23]中的数据基本一致，表明本实验所用红外热像仪的可行性。
由于要对不同种类的煤和矸石试样进行发射率测试，考虑到砂岩和页岩为放顶煤开采中较常见的矸石种类（包括顶煤中夹矸和直接顶矸石），本实验中选取了无烟煤和黑色砂岩、灰色砂岩、白色砂岩及黑色页岩4种矸石，如图2所示。结合表面热电偶和红外发射率对不同种类煤矸石在差异温度下（70，90，110，130，150，170 ℃）的发射率进行测定，从而得出煤和矸石各自发射率的大致范围，为后续的煤和矸石识别发射率实验提供理论依据。
2.2 差异温度下煤和矸石发射率的测试流程
把煤和矸石试样放入加热炉中，将加热炉设定到目标温度，待温控器的温度达到目标温度后，再持续加热10 min，保证煤和矸石试样与加热炉之间充分热交换，使煤和矸石试样均匀受热，取出后用表面热电偶测量煤和矸石表面的真实温度，再用红外热像仪对被测煤和矸石所选定的同一区域进行温度测定，根据表面热电偶的实测值与红外热像仪的测定值，对红外热像仪的发射率进行调试，当红外热像仪的测定温度与表面热电偶的真实温度一致时，得出的发射率即为被测煤和矸石的真实发射率。煤和矸石发射率测试流程如图3所示。
2.3 实验误差分析
1） 系统误差。系统误差是由于实验仪器、方法或样本固有的不足及实验外界条件不一致等因素导致的误差。针对实验过程中表面热电偶和红外热像仪之间的同步误差，利用可调节的补温灯使被测煤矸石保持原温状态，以减少二者匹配时段内蒸发散热所造成的实验误差；同时实验选择在温度较为恒定的室内进行，以降低环境条件引起的系统误差。
2） 随机误差。随机误差是由实验过程中各种随机因素引起的误差。这些随机因素包括实验环境的微小变化、实验操作的微小差异等。通过增加测量次数并取平均值，可以减小随机误差对实验结果的影响。本文在实验设计中，对于不同的煤和矸石试样的发射率测定重复实验10次，取其平均值作为最终测试值，以减少随机误差。
3. 实验结果及分析
3.1 差异温度下煤和矸石发射率的响应机制
为研究同一物体不同位置发射率的差异性，以无烟煤试样为例，将无烟煤表面区域随机划分为A，B，C 3个检测区域，如图4所示。
将无烟煤试样加热到70 ℃，分别对3个区域的发射率测定重复实验10次，取其平均值，结果见表1。
表 1 无烟煤表面不同区域发射率Table 1. Emissivity of different areas on anthracite surface检测区域 发射率均值 A 0.926 B 0.920 C 0.921 由表1可知，在同一无烟煤表面的不同区域测得的发射率差异较小，表明无烟煤表面的发射率随检测点位的变化差异较小，从而说明实验数据采集的有效性与实验采用的匹配法的可行性，可用于后续的实验分析。
在实时环境温度下（25 ℃），为了研究不同种类煤和矸石表面的发射率，将不同种类的煤和矸石加热到不同目标温度（70，90，110，130，150，170 ℃），待煤和矸石试样受热均匀且稳定后，用表面热电偶对煤和矸石试样表面的真实温度进行测量，测量时需尽可能地保证所测区域的一致性，并重复实验10次，取均值作为设定目标温度下的发射率。本文以无烟煤和黑色砂岩为例（灰度差异较小的煤矸种类），实验结果见表2和表3。
表 2 无烟煤的发射率Table 2. Emissivity of anthracite温度/℃ 发射率 发射率均值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 70 0.92 0.94 0.89 0.94 0.94 0.90 0.92 0.92 0.93 0.94 0.924 90 0.93 0.91 0.92 0.93 0.91 0.89 0.94 0.92 0.88 0.91 0.914 110 0.92 0.90 0.89 0.91 0.87 0.92 0.92 0.91 0.90 0.89 0.903 130 0.89 0.92 0.92 0.88 0.90 0.87 0.89 0.88 0.87 0.91 0.893 150 0.89 0.86 0.86 0.92 0.87 0.87 0.90 0.88 0.89 0.86 0.880 170 0.86 0.88 0.93 0.92 0.85 0.85 0.87 0.86 0.87 0.88 0.877 表 3 黑色砂岩的发射率Table 3. Emissivity of black sandstone温度/℃ 发射率 发射率均值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 70 0.96 0.95 0.95 0.93 0.98 0.95 0.97 0.93 0.93 0.95 0.950 90 0.96 0.96 0.95 0.94 0.94 0.95 0.97 0.94 0.95 0.94 0.950 110 0.97 0.96 0.93 0.94 0.94 0.94 0.95 0.93 0.96 0.94 0.946 130 0.94 0.93 0.95 0.93 0.93 0.91 0.96 0.95 0.95 0.96 0.941 150 0.95 0.92 0.94 0.94 0.94 0.93 0.91 0.96 0.95 0.93 0.937 170 0.91 0.89 0.92 0.93 0.93 0.95 0.95 0.94 0.93 0.94 0.929 从表2和表3可看出，差异温度下无烟煤和黑色砂岩的发射率大多呈现出一定的差异性，且无烟煤和黑色砂岩的发射率随着温度增加而逐渐降低。无烟煤的发射率小于黑色砂岩。
无烟煤表面似纤维状光滑且结构较为紧密，黑色砂岩表面似胶结粒状粗糙且结构较为致密，说明表面的纹理结构差异是导致二者之间产生差异发射率的主要因素。
设定温度范围为70~170 ℃，将其他3种矸石与无烟煤和黑色砂岩的发射率范围进行汇总，结果见表4。
表 4 煤和矸石的发射率范围Table 4. Emissivity range of coal and gangue试样种类 发射率 无烟煤 0.877～0.924 灰色砂岩 0.891～0.963 黑色砂岩 0.939～0.955 黑色页岩 0.844～0.910 白色砂岩 0.881～0.932 由表4可知，在设定的温度范围内，煤和矸石的发射率均在0.9左右，且页岩的发射率比各类砂岩均低，再次表明了煤和矸石表面的纹理结构差异是导致二者之间产生差异发射率的主要因素。
为了分析不同温度下煤和不同种类矸石的发射率变化趋势，对发射率随温度变化的实测值进行拟合。对实验数据进行曲线拟合，得到发射率随温度变化的多项式，采用相关系数R2作为评估函数拟合精度的指标，分析和预测实验数据的分布关系。煤和矸石拟合曲线如图5所示，各函数的拟合结果见表5（其中$ \varepsilon\left(t_1\right) $为发射率；a，b，c为常数），煤和矸石拟合函数的实测值与理论值的对比见表6。
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图 5 煤和矸石发射率与温度的拟合曲线Figure 5. Fitting curves of coal and gangue emissivity vs. temperature表 5 煤和矸石发射率的函数拟合结果Table 5. Function fitting results for coal and gangue emissivity试样种类 拟合函数 参数 R2 a b c 无烟煤 $ \varepsilon(t_1)=at_1^b $ 1.181 1 −0.062 1 − 0.98 黑色砂岩 $ \varepsilon(t_1)=a+bt_1^c $ 0.952 2 −8.104 7−9 3.026 6 0.98 灰色砂岩 $ \varepsilon(t_1)=at_1^b $ 1.304 1 −0.075 18 − 0.98 白色砂岩 $ \varepsilon(t_1)=at_1^b $ 1.204 7 −0.063 9 − 0.99 黑色页岩 $ \varepsilon(t_1)=a+bt_1^c $ 0.914 3 −9.553 4−9 3.473 3 0.98 从图5可看出，随着温度的增加，不同种类煤矸石的发射率均呈下降趋势，且基本均呈幂函数关系，这是因为煤和矸石都属于非金属材质，符合非金属发射率的特性，且发射率与温度呈负相关。相同温度下，黑色页岩的发射率最低，这是因为黑色页岩的表面纹理结构较无烟煤光滑平整，无烟煤的发射率较其他3种砂岩的发射率低。由此可推断粗糙的表面是发射率增高的主要内在因素。
从表5可看出，煤和矸石拟合函数的相关系数R2均在0.98以上，验证了采用匹配法对煤和矸石发射率测量的可行性。从表6可看出，曲线拟合效果较好且能够对不同温度下的煤和矸石发射率进行合理的预测。
分别对煤和4种矸石在室温条件下（25℃）的发射率进行预测，预测结果见表7。该结果可为后续煤和矸石识别提供数据支撑和理论指导。
需要指出的是，本文所得出的煤和矸石发射率与温度相关的拟合函数仅适用于本文所涉及的煤和矸石，对于其他环境条件和不同类型的煤和矸石，可采用本文所提出的方法进行针对性测试，从而获得相应的发射率参数。
表 6 煤和矸石发射率实测值与基于拟合函数的理论计算值Table 6. Measured values and theoretically calculated values based on the fitting function of coal and gangue emissivity温度/℃ 无烟煤 黑色砂岩 灰色砂岩 白色砂岩 黑色页岩 实测值 理论值 实测值 理论值 实测值 理论值 实测值 理论值 实测值 理论值 170 0.877 0.859 0.929 0.915 0.891 0.886 0.881 0.868 0.844 0.830 150 0.880 0.865 0.937 0.927 0.902 0.895 0.888 0.875 0.870 0.860 130 0.893 0.873 0.941 0.936 0.915 0.904 0.899 0.883 0.887 0.881 110 0.903 0.882 0.946 0.942 0.920 0.916 0.906 0.892 0.896 0.896 90 0.914 0.893 0.950 0.947 0.940 0.930 0.920 0.904 0.910 0.905 70 0.924 0.907 0.950 0.950 0.963 0.948 0.932 0.918 0.910 0.910 表 7 室温条件下煤和矸石的发射率预测值Table 7. Predicted values of coal and gangue emissivity at ambient condition温度/℃ 发射率预测值 无烟煤 白色砂岩 黑色砂岩 灰色砂岩 黑色页岩 25 0.967 0.981 0.952 1.000 0.914 3.2 实测与识别的准确性判定
为了验证实测值与理论值的准确性，采取反代法对煤和矸石发射率测量准确性进行验证，将目标温度下计算得到的发射率代入到红外热像仪的发射率设置中，若此发射率下煤和矸石的温度与真实温度相近，表明计算得到的发射率与煤和矸石的真实发射率相符合。反代法验证实验测温公式为
$$ {T_0} = {\left\{ {\frac{1}{\varepsilon }\left[ {\frac{1}{{{\tau _{\mathrm{a}}}}}T_{\mathrm{r}}^n - (1 - \alpha )T_{\mathrm{u}}^n - \frac{{{\varepsilon _{\mathrm{a}}}}}{{{\tau _{\mathrm{a}}}}}T_{\mathrm{a}}^n} \right]} \right\}^{1/n}} $$ (1) 式中：T0为目标表面的真实温度，K；τa为大气透射率；Tr为目标理论温度，K；n为与红外热像仪的探测器波长有关的常数，n=3.988 9；α为红外热像仪的探测器的辐射吸收率；Tu为目标周围的环境温度，K；εa为大气发射率；Ta为大气温度，K。
对式（1）求微分，得
$$ \frac{{{\mathrm{d}}{T_0}}}{{{T_0}}} = - \frac{1}{n}\frac{{{\mathrm{d}}\varepsilon }}{\varepsilon } + \frac{{{\mathrm{d}}{T_{\mathrm{r}}}}}{{{T_{\mathrm{r}}}}} $$ (2) 由式（2）可得，发射率的变化会影响红外测温仪的准确性，且发射率设置的合理性将对红外热像仪测温的准确性造成直接影响。
以不同温度下无烟煤和灰色砂岩发射率为例，按式（1）得出的温度及误差率见表8和表9。
表 8 基于反代法的不同温度下无烟煤发射率验证Table 8. Validation of anthracite emissivity at different temperatures based on the inverse method发射率 实测值/℃ 理论值/℃ 误差率/% 0.924 70 71.86 2.657 0.914 90 90.89 2.700 0.903 110 110.92 2.743 0.893 130 130.94 2.771 0.880 150 150.96 2.800 0.877 170 170.99 2.843 表 9 基于反代法的不同温度下灰色砂岩发射率验证Table 9. Validation of gray sandstone emissivity at different temperatures based on the inverse method发射率 实测值/℃ 理论值/℃ 误差率/% 0.963 70 71.43 2.042 0.94 90 90.62 2.314 0.92 110 110.70 2.429 0.915 130 130.82 2.600 0.902 150 150.91 2.729 0.891 170 170.96 2.800 4. 结论
1） 等温条件下，煤和矸石表面越粗糙，其发射率越大，表明煤和矸石表面的粗糙度是导致二者产生不同发射率的内在因素。
2） 应用匹配法对煤和4种矸石的发射率进行测量，结果表明煤和矸石的发射率随温度的增大呈幂函数降低，且拟合函数相关系数R2达0.98以上，验证了匹配法应用于煤和矸石发射率测量的可行性。
3） 采用反代法对实验中测量的煤和矸石发射率的准确性进行验证，计算得出在不同温度下实测值与理论值的误差率均小于3%，且误差率随着发射率的增大而减小。
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图 1 匹配法测量煤矸发射率的实验平台
Figure 1. Experimental device for measuring coal and gangueemissivity using matching method
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图 5 煤和矸石发射率与温度的拟合曲线
Figure 5. Fitting curves of coal and gangue emissivity vs. temperature
表 1 无烟煤表面不同区域发射率
Table 1 Emissivity of different areas on anthracite surface
检测区域 发射率均值 A 0.926 B 0.920 C 0.921 
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表 2 无烟煤的发射率
Table 2 Emissivity of anthracite
温度/℃ 发射率 发射率均值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 70 0.92 0.94 0.89 0.94 0.94 0.90 0.92 0.92 0.93 0.94 0.924 90 0.93 0.91 0.92 0.93 0.91 0.89 0.94 0.92 0.88 0.91 0.914 110 0.92 0.90 0.89 0.91 0.87 0.92 0.92 0.91 0.90 0.89 0.903 130 0.89 0.92 0.92 0.88 0.90 0.87 0.89 0.88 0.87 0.91 0.893 150 0.89 0.86 0.86 0.92 0.87 0.87 0.90 0.88 0.89 0.86 0.880 170 0.86 0.88 0.93 0.92 0.85 0.85 0.87 0.86 0.87 0.88 0.877
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表 3 黑色砂岩的发射率
Table 3 Emissivity of black sandstone
温度/℃ 发射率 发射率均值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 70 0.96 0.95 0.95 0.93 0.98 0.95 0.97 0.93 0.93 0.95 0.950 90 0.96 0.96 0.95 0.94 0.94 0.95 0.97 0.94 0.95 0.94 0.950 110 0.97 0.96 0.93 0.94 0.94 0.94 0.95 0.93 0.96 0.94 0.946 130 0.94 0.93 0.95 0.93 0.93 0.91 0.96 0.95 0.95 0.96 0.941 150 0.95 0.92 0.94 0.94 0.94 0.93 0.91 0.96 0.95 0.93 0.937 170 0.91 0.89 0.92 0.93 0.93 0.95 0.95 0.94 0.93 0.94 0.929
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表 4 煤和矸石的发射率范围
Table 4 Emissivity range of coal and gangue
试样种类 发射率 无烟煤 0.877～0.924 灰色砂岩 0.891～0.963 黑色砂岩 0.939～0.955 黑色页岩 0.844～0.910 白色砂岩 0.881～0.932
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表 5 煤和矸石发射率的函数拟合结果
Table 5 Function fitting results for coal and gangue emissivity
试样种类 拟合函数 参数 R2 a b c 无烟煤 $ \varepsilon(t_1)=at_1^b $ 1.181 1 −0.062 1 − 0.98 黑色砂岩 $ \varepsilon(t_1)=a+bt_1^c $ 0.952 2 −8.104 7−9 3.026 6 0.98 灰色砂岩 $ \varepsilon(t_1)=at_1^b $ 1.304 1 −0.075 18 − 0.98 白色砂岩 $ \varepsilon(t_1)=at_1^b $ 1.204 7 −0.063 9 − 0.99 黑色页岩 $ \varepsilon(t_1)=a+bt_1^c $ 0.914 3 −9.553 4−9 3.473 3 0.98
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表 6 煤和矸石发射率实测值与基于拟合函数的理论计算值
Table 6 Measured values and theoretically calculated values based on the fitting function of coal and gangue emissivity
温度/℃ 无烟煤 黑色砂岩 灰色砂岩 白色砂岩 黑色页岩 实测值 理论值 实测值 理论值 实测值 理论值 实测值 理论值 实测值 理论值 170 0.877 0.859 0.929 0.915 0.891 0.886 0.881 0.868 0.844 0.830 150 0.880 0.865 0.937 0.927 0.902 0.895 0.888 0.875 0.870 0.860 130 0.893 0.873 0.941 0.936 0.915 0.904 0.899 0.883 0.887 0.881 110 0.903 0.882 0.946 0.942 0.920 0.916 0.906 0.892 0.896 0.896 90 0.914 0.893 0.950 0.947 0.940 0.930 0.920 0.904 0.910 0.905 70 0.924 0.907 0.950 0.950 0.963 0.948 0.932 0.918 0.910 0.910
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表 7 室温条件下煤和矸石的发射率预测值
Table 7 Predicted values of coal and gangue emissivity at ambient condition
温度/℃ 发射率预测值 无烟煤 白色砂岩 黑色砂岩 灰色砂岩 黑色页岩 25 0.967 0.981 0.952 1.000 0.914
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表 8 基于反代法的不同温度下无烟煤发射率验证
Table 8 Validation of anthracite emissivity at different temperatures based on the inverse method
发射率 实测值/℃ 理论值/℃ 误差率/% 0.924 70 71.86 2.657 0.914 90 90.89 2.700 0.903 110 110.92 2.743 0.893 130 130.94 2.771 0.880 150 150.96 2.800 0.877 170 170.99 2.843
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表 9 基于反代法的不同温度下灰色砂岩发射率验证
Table 9 Validation of gray sandstone emissivity at different temperatures based on the inverse method
发射率 实测值/℃ 理论值/℃ 误差率/% 0.963 70 71.43 2.042 0.94 90 90.62 2.314 0.92 110 110.70 2.429 0.915 130 130.82 2.600 0.902 150 150.91 2.729 0.891 170 170.96 2.800
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[1] 国家统计局. 中华人民共和国2023年国民经济和社会发展统计公报[J]. 中国统计,2024(3):4-21. National Brueau of Statistics. Statistical communiqué on national economic and social development of people's republic of China (PRC) in 2023[J]. China Statistics,2024(3):4-21.
[2] 王家臣,刘云熹,李杨,等. 矿业系统工程60年发展与展望[J]. 煤炭学报,2024,49(1):261-279. WANG Jiachen,LIU Yunxi,LI Yang,et al. 60 years development and prospect of mining systems engineering[J]. Journal of China Coal Society,2024,49(1):261-279.
[3] 金智新,闫志蕊,王宏伟,等. 新一代信息技术赋能煤矿装备数智化转型升级[J]. 工矿自动化,2023,49(6):19-31. JIN Zhixin,YAN Zhirui,WANG Hongwei,et al. The new generation of information technology empowers the digital and intelligent transformation and upgrading of coal mining equipment[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(6):19-31.
[4] 孙继平,程加敏. 煤矿智能化信息综合承载网[J]. 工矿自动化,2022,48(3):1-4,90. SUN Jiping,CHENG Jiamin. Coal mine intelligent information comprehensive carrier network[J]. Industry and Mine Automation,2022,48(3):1-4,90.
[5] 王家臣,魏炜杰,张国英,等. 放煤规律与智能放煤[M]. 北京:科学出版社,2022. WANG Jiachen,WEI Weijie,ZHANG Guoying,et al. Top coal drawing mechanism and intelligent drawing[M]. Beijing:Science Press,2022.
[6] 张锦旺,王家臣,何庚. 煤矸红外图像识别基础研究[M]. 北京:应急管理出版社,2024. ZHANG Jinwang,WANG Jiachen,HE Geng. Basic research on infrared image recognition of coal gangue[M]. Beijing:Emergency Management Press,2024.
[7] 张锦旺,王家臣,何庚,等. 液体介入提升煤矸识别效率的试验研究[J]. 煤炭学报,2021,46(增刊2):681-691. ZHANG Jinwang,WANG Jiachen,HE Geng,et al. Experimental study on improving the identification efficiency of coal gangue by liquid intervention[J]. Journal of China Coal Society,2021,46(S2):681-691.
[8] ZHANG Jinwang,HE Geng,YANG Shengli. Controlling water temperature for efficient coal/gangue recognition[J]. Materials Today Chemistry,2021,22. DOI: 10.1016/j.mtchem.2021.100587.
[9] 张锦旺,何庚,王家臣. 不同混合度下液体介入难辨别煤矸红外图像识别准确率[J]. 煤炭学报,2022,47(3):1370-1381. ZHANG Jinwang,HE Geng,WANG Jiachen. Coal/gangue recognition accuracy based on infrared image with liquid intervention under different mixing degree[J]. Journal of China Coal Society,2022,47(3):1370-1381.
[10] ZHANG Jinwang,ZHAO Jialin,HE Geng,et al. Effect of secondary intervention on recognition accuracy of coal and gangue with small gray difference[J]. Materials Today Chemistry,2022,26. DOI: 10.1016/j.mtchem.2022.101244.
[11] ZHANG Jinwang,HAN Xing,CHENG Dongliang. Improving coal/gangue recognition efficiency based on liquid intervention with infrared imager at low emissivity[J]. Measurement,2022,189. DOI: 10.1016/J.MEASUREMENT.2021.110445.
[12] 冯佳琪,陆道纲,张钰浩,等. 热辐射特征参数对快堆锥形顶盖空间换热特性影响的研究[J]. 核科学与工程,2024,44(1):55-62. FENG Jiaqi,LU Daogang,ZHANG Yuhao,et al. Study on the influence of thermal radiation characteristic parameters on roof slab space heat transfer behaviors in fast reactor[J]. Nuclear Science and Engineering,2024,44(1):55-62.
[13] 王潇楠,李文军,李佳琪,等. 深度连续渐变式空腔阵列表面发射率研究[J]. 激光与红外,2018,48(11):1386-1390. WANG Xiaonan,LI Wenjun,LI Jiaqi,et al. Research on surface emissivity of depth continuous gradient cavity array[J]. Laser & Infrared,2018,48(11):1386-1390.
[14] 邹锐婷,吴会军,刘彦辰,等. 地板表面发射率对地暖性能的影响[J]. 建筑热能通风空调,2021,40(9):14-18. ZOU Ruiting,WU Huijun,LIU Yanchen,et al. The influence of floor surface emissivity on performance of floor heating[J]. Building Energy & Environment,2021,40(9):14-18.
[15] 刘占一,许婷,张魏静,等. 热防护材料表面发射率测试研究[J]. 火箭推进,2019,45(4):79-84,90. LIU Zhanyi,XU Ting,ZHANG Weijing,et al. Measurement study on surface emissivity of thermal protection material[J]. Journal of Rocket Propulsion,2019,45(4):79-84,90.
[16] ERMIDA S L,HULLEY G,TRIGO I F. Introducing emissivity directionality to the temperature-emissivity separation algorithm[J]. Remote Sensing of Environment,2024,311. DOI: 10.1016/J.RSE.2024.114280.
[17] CAGLE C,PANTOYA M. Fireball symmetry and its influence on perspective error from thermography data[J]. Measurement,2024,235 . DOI: 10.1016/j.measurement.2024.115020.
[18] 时吉磊,陈廷彬,付少海,等. 低红外发射率控温热红外伪装材料的制备与性能[J]. 纺织学报,2024,45(6):32-38. SHI Jilei,CHEN Tingbin,FU Shaohai,et al. Preparation and properties of low infrared emissivity temperature-controlled thermal infrared camouflage materials[J]. Journal of Textile Research,2024,45(6):32-38.
[19] 吴宇颂,田博宇,李辉,等. 半球向全发射率测量实验教学系统设计与开发[J]. 实验技术与管理,2024,41(1):165-170. WU Yusong,TIAN Boyu,LI Hui,et al. Design and development of an experimental teaching system for measuring hemispherical total emissivity[J]. Experimental Technology and Management,2024,41(1):165-170.
[20] 沈久利,张玉存. 不同发射率下红外热图像的非稳态温度场测量研究[J]. 计量学报,2019,40(5):810-815. SHEN Jiuli,ZHANG Yucun. Study on non-steady temperature field measurement of infrared thermal image under different emissivity[J]. Acta Metrologica Sinica,2019,40(5):810-815.
[21] 王俊虎,武鼎,郭帮杰,等. 一种新的适用于不同温度状态下岩石温度与发射率分离的平滑度函数[J]. 世界核地质科学,2023,40(4):1002-1008. WANG Junhu,WU Ding,GUO Bangjie,et al. A new smoothness function for temperature and emissivity separation of rocks at different temperature states[J]. World Nuclear Geoscience,2023,40(4):1002-1008.
[22] 周维卫,传秀云,王时麒. 营口蛇纹石玉红外发射功能及其影响因素[J]. 矿物学报,2011,31(4):750-756. ZHOU Weiwei,CHUAN Xiuyun,WANG Shiqi. Infared emission function and its influencing factors of Yingkou Serpentine Jade[J]. Acta Mineralogica Sinica,2011,31(4):750-756.
[23] 李文军,徐永达,郑永军. 红外热像仪与表面热电偶测量发射率的匹配法[J]. 中国测试,2017,43(6):12-15. LI Wenjun,XU Yongda,ZHENG Yongjun. Match method of emissivity measurement based on infrared thermal imager and surface thermometer[J]. China Measurement & Test,2017,43(6):12-15.
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