李小二，王 鵬，靳翔飛，陳新明，張將令

（1.焦作煤業(yè)集團(tuán)趙固一礦，河南 焦作 454150；2.河南理工大學(xué)土木工程學(xué)院，河南 焦作 454150；3.煤炭安全生產(chǎn)與清潔高效利用省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，河南 焦作 454150）

煤炭作為支撐我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)能源，其開采和利用關(guān)系到中國社會(huì)現(xiàn)代化長遠(yuǎn)發(fā)展[1]。隨著煤炭工業(yè)生產(chǎn)的進(jìn)行，煤炭開采逐漸轉(zhuǎn)向深部地層發(fā)展，隨之而來的是復(fù)雜的地應(yīng)力環(huán)境以及開采難度的增加[2]。煤體內(nèi)部裂隙的存在是影響煤層整體穩(wěn)定性的內(nèi)在因素[3]。計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，為眾多學(xué)者在研究深部巖體孔裂隙微觀結(jié)構(gòu)方面提供了新的研究手段[4-6]。

隨著可視化工具的發(fā)展，探索物質(zhì)微觀特性的手段更加豐富。煤作為一種典型的多孔介質(zhì)材料，其內(nèi)部含有大量裂隙、孔隙，且分布規(guī)律和形態(tài)特征較為復(fù)雜，眾多裂隙結(jié)構(gòu)的存在是影響煤體整體穩(wěn)定性的關(guān)鍵原因。高分辨率CT 成像技術(shù)和可視化軟件技術(shù)的發(fā)展為探究煤體微觀形態(tài)提供了新方法[7-8]。

毛偉澤[9]等利用CT 掃描技術(shù)對(duì)于花崗巖礦物成分微觀分析，基于不同物質(zhì)灰度值差別原理，通過三值化分割手段對(duì)花崗巖的礦物組成及空間分布狀態(tài)進(jìn)行定量分析；宋黨育[10]等運(yùn)用DTM 灰度閾值分割法對(duì)CT 圖像閾值點(diǎn)進(jìn)行精確調(diào)節(jié)，采用Avizo 軟件對(duì)煤中孔裂隙進(jìn)行重構(gòu)，并通過壓汞法對(duì)重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了CT 掃描分析的可靠性；李長圣[11]等通過MATLAB 軟件對(duì)土石混合體CT 圖像進(jìn)行表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取，重構(gòu)出礫石塊網(wǎng)格模型，并通過FLAC3D進(jìn)行剪切受力模擬；王登科[12]等對(duì)溫度沖擊前后煤的裂隙發(fā)育和分布情況進(jìn)行了定量表征，研究了煤體損傷與裂隙擴(kuò)展之間的關(guān)系。CT 技術(shù)憑借其無損檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)而越來越多的應(yīng)用于巖土工程等領(lǐng)域[13]，巖土工程中CT 技術(shù)的應(yīng)用為眾多學(xué)者深入探究巖土微觀特征提供了新思路。為此，通過對(duì)比分析分水嶺閾值分割法，利用Image J 圖像處理軟件，通過圖像切割、灰度化、二值化等手段，對(duì)CT 圖像進(jìn)行精細(xì)表征，最后通過Avizo 軟件對(duì)CT 圖像進(jìn)行重建，得到煤體內(nèi)部三維孔裂隙結(jié)構(gòu)，為準(zhǔn)確地識(shí)別煤樣中的孔裂隙提供研究方法和思路。

1 CT 掃描系統(tǒng)

試驗(yàn)所用的工業(yè)CT 掃描系統(tǒng)Phoenix v｜tome｜x s 產(chǎn)自美國通用電氣有限公司，是一個(gè)多功能的高分辨率系統(tǒng)，用于二維X 射線檢測(cè)和三維計(jì)算機(jī)斷層掃描以及三維測(cè)量。該系統(tǒng)配備GE 檢測(cè)科技公司研發(fā)的科研平臺(tái)。工業(yè)CT 廣泛應(yīng)用于電子元件、油氣儲(chǔ)存、渦輪葉片檢測(cè)等，配備有高功率微米焦點(diǎn)和高分辨率納米焦點(diǎn)的獨(dú)特雙射線管，可進(jìn)行小于0.5 μm 的細(xì)節(jié)觀測(cè)，既可以掃描小尺寸巖心，也可以完成對(duì)大尺寸乃至不規(guī)則巖心的掃描成像，廣泛應(yīng)用于對(duì)低吸收材料的極高分辨率掃描以及對(duì)高吸收物體的三維分析，具有高度的靈活性、實(shí)現(xiàn)高精度、高密度檢測(cè)等特點(diǎn)。相比較于醫(yī)用CT，工業(yè)CT的穿透性更強(qiáng)，射線源更加穩(wěn)定，掃描能量和精度更高。CT 掃描工藝參數(shù)為：①最大管電壓：240 kV；②最大管功率：320 W；③細(xì)節(jié)分辨能力：1 μm；④最小掃描距離：4.5 mm；⑤最大分辨率：＜2 μm；⑥幾何放大倍數(shù)：1.46～180；⑦物體最大載荷：10 kg。

2 CT 圖像處理

試驗(yàn)所用的煤樣來自焦作煤業(yè)集團(tuán)趙固二礦14030 工作面的優(yōu)質(zhì)無煙煤，煤質(zhì)呈灰黑色，內(nèi)生裂隙較為發(fā)育，視密度為1.52 g/cm3，具有高熱量低硫分等特點(diǎn)。該煤巖整體外生裂隙發(fā)育。煤層原生結(jié)構(gòu)大部分因構(gòu)造作用而破壞，裂隙面縱橫交錯(cuò)。將采集的大塊煤樣鉆取并打磨成直徑25 mm，高度25 mm 的圓柱狀煤樣，進(jìn)行CT 掃描分析。

2.1 煤樣CT 掃描圖像概述

CT 掃描得到的圖像像素為1 024×1 024，煤體CT 原始圖像略。由于煤樣中氣相、固相的密度相差很大，故兩者的灰度值相比差別很大，掃描得到的圖像中可以清晰地分辨出煤體、雜質(zhì)和裂隙的分布狀態(tài)。裂隙以空氣的形式存在于煤體中，其密度為0，在CT 圖像中呈現(xiàn)完全黑色的線裝結(jié)構(gòu)；有機(jī)質(zhì)是組成煤體的主要物質(zhì)，在圖像中呈現(xiàn)出均勻的灰黑色；煤體存在少量的礦物雜質(zhì)，其密度最大，在圖像中呈現(xiàn)為白色。

2.2 圖像預(yù)處理

由于原始CT 圖像中通常存在噪聲點(diǎn)，在細(xì)節(jié)分辨上效果不佳，后期在重構(gòu)過程中會(huì)出現(xiàn)誤差影響重構(gòu)結(jié)果，所以需要圖像預(yù)處理來降低噪聲點(diǎn)，提高圖像質(zhì)量。預(yù)處理是為了提高圖像中重點(diǎn)關(guān)注部分的識(shí)別度，并對(duì)不需要的部分進(jìn)行剔除[14]。影響圖像質(zhì)量的因素眾多，應(yīng)該根據(jù)圖像特點(diǎn)以及實(shí)際需求進(jìn)行分析，確定最佳處理方法。采用Image J 軟件對(duì)原始CT 圖像進(jìn)行預(yù)處理。

利用Image J 軟件進(jìn)行預(yù)處理可排除圖像干擾信息。Image J 軟件是基于Java 語言開發(fā)的圖像處理軟件，廣泛用于醫(yī)學(xué)及生物學(xué)圖像處理領(lǐng)域，能夠分析和處理8 位、16 位、32 位的圖片，支持多種圖片格式。Image J 可以以多線程的形式層疊多個(gè)圖像，并以序列形式同時(shí)圖像進(jìn)行編輯，除了基本的縮放、平滑操作，還可以進(jìn)行圖像區(qū)域面積及像素個(gè)數(shù)的統(tǒng)計(jì)。

1）灰度化處理。圖像的灰度化處理就是將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖。CT 掃描成像是根據(jù)不同密度的物質(zhì)，利用X 射線衰減程度，將射線信號(hào)轉(zhuǎn)化為圖像[15]。被掃描樣品中，不同物質(zhì)的CT 值差異使CT圖像中呈現(xiàn)處不同信息。CT 值是1 個(gè)相對(duì)值，它的大小與物質(zhì)的密度成正比，CT 值越大，圖像越明亮，代表物質(zhì)的密度越大；CT 值越小，圖像越昏暗，物質(zhì)的密度越小[16]。煤樣中孔裂隙和煤基質(zhì)的共同存在表現(xiàn)出來就是CT 值的變化和圖像灰度值的變化。

2）對(duì)比度增強(qiáng)。增強(qiáng)圖像對(duì)比度實(shí)際是增強(qiáng)原圖的各部分反差。實(shí)際中CT 圖像往往通過增強(qiáng)原圖中的某2 個(gè)灰度值的動(dòng)態(tài)范圍來實(shí)現(xiàn)[17]?；趫D像的灰度分布直方圖，依據(jù)灰度分布范圍，按照Image J 軟件中預(yù)先設(shè)置好的算法改變灰度值的變化范圍，達(dá)到使圖像更加清晰、易于識(shí)別的目的。使用不同對(duì)比度增強(qiáng)處理后的CT 圖像效果如圖1。

圖1 CT 圖像對(duì)比度增強(qiáng)結(jié)果Fig.1 CT images contrast enhancement results

3）圖像二值化處理。受射線源穩(wěn)定性、運(yùn)動(dòng)誤差和電子器件噪聲等因素的影響，使掃描得到的圖像存在噪聲點(diǎn)，無法直接進(jìn)行矢量操作，必須對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。通過對(duì)圖像濾波和清除噪點(diǎn)后再經(jīng)過增強(qiáng)、二值化處理，有利于圖片中真實(shí)信息的表達(dá)和圖像的準(zhǔn)確分割[18]。圖像二值化處理過程如圖2。經(jīng)過處理后，圖像中的干擾信息被有效排除，二值化之后的圖像由黑白2 種顏色構(gòu)成，其中黑色區(qū)域表示為孔裂隙結(jié)構(gòu)，白色區(qū)域表示為煤體。

圖2 CT 圖像處理過程Fig.2 CT image processing

3 CT 圖像重構(gòu)

3.1 CT 圖像重構(gòu)原理

CT 圖像的多層面重建技術(shù)（Multiplanar Reconstruction），簡稱MPR，基于離散/堆積的原理，將CT圖像各個(gè)截面輪廓按照順序疊加成三維實(shí)體。通過對(duì)原始圖像進(jìn)行二值化處理，提取煤體骨架、裂隙結(jié)構(gòu)的斷面圖像，將二維圖像層層疊加重構(gòu)為三維立體圖像，這一系列操作過程就是三維體數(shù)據(jù)的可視化操作[19]。

通過對(duì)二值化處理的圖像進(jìn)行三維重構(gòu)，然后對(duì)煤體裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行提取，對(duì)裂隙結(jié)構(gòu)的可視化和裂隙分布情況進(jìn)行研究，煤體裂隙三維重構(gòu)示意圖如圖3。

圖3 煤體裂隙三維重構(gòu)原理示意圖Fig.3 Schematic diagram of 3D reconstruction principle of coal fracture

3.2 CT 圖像重構(gòu)

1）CT 圖像截取。由于煤體CT 圖像總量過多，占用內(nèi)存較大，在進(jìn)行重構(gòu)分析過程中若進(jìn)行整體序列導(dǎo)入分析計(jì)算過于繁瑣，因此僅需對(duì)圖像中某部分特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域進(jìn)行分析，也就是煤體裂隙、雜質(zhì)較為集中發(fā)育的部分。為了辨識(shí)和分析目標(biāo)，需要將裂隙和雜質(zhì)從煤體中提取分離出來，在此基礎(chǔ)對(duì)目標(biāo)進(jìn)一步利用。圖像截取是根據(jù)原始CT 圖像反應(yīng)出的信息，依據(jù)圖像中灰度、紋理、幾何形狀等特征反映出的相似性，將圖像劃分為若干個(gè)互不相交的區(qū)域，在選定的區(qū)域中將目標(biāo)從背景中提取出來，以便進(jìn)一步處理。對(duì)CT 圖像進(jìn)行截取，選擇其中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行重建，然后對(duì)獲得的重建體進(jìn)行更詳細(xì)的劃分，進(jìn)行下一步分析和觀察。圖像切割處理就是在在最終的整體三維重構(gòu)圖像中，提前選定特定的幾何體區(qū)域，進(jìn)行進(jìn)一步分析研究。CT 圖像截取部分重建示意圖如圖4。

圖4 CT 圖像截取部分重建示意圖Fig.4 Reconstruction of CT image capture part

2）重構(gòu)結(jié)果。經(jīng)過CT 掃描得到樣品中每個(gè)細(xì)部單元的空間位置和灰度信息，經(jīng)過二值化處理后可提取孔裂隙的分布形態(tài)。將經(jīng)過二值化處理的圖像輸入三維重構(gòu)軟件，經(jīng)過圖像堆棧組合，最終得到三維立體圖形。煤體裂隙重構(gòu)三維圖像如圖5。從裂隙重構(gòu)圖像中可以看出，在整個(gè)取樣煤柱中，煤體裂隙分布呈現(xiàn)“片狀”形態(tài)，裂隙較為明顯且連續(xù)，幾乎貫穿整個(gè)掃描樣品，裂隙發(fā)育長度占整個(gè)煤柱模型高度的70%以上，中間存在部分?jǐn)嗔熏F(xiàn)象。經(jīng)計(jì)算樣品中裂隙體積占煤樣總體積的2.23%，孔隙度占總體積的12.28%。其中通過可視化結(jié)果，可以很明顯分辨出裂隙的空間分布狀態(tài)、裂隙走向及發(fā)育狀況。

圖5 不同方向上的煤體裂隙三維圖像Fig.5 Three dimensional images of coal body fractures in different directions

4 結(jié) 語

1）利用工業(yè)顯微CT 掃描技術(shù)，通過圖像處理和三維重建手段，得到趙固二礦焦煤煤樣數(shù)字煤心孔隙度，約為12.28%。在整個(gè)取樣煤柱中，煤體裂隙分布呈現(xiàn)“片狀”形態(tài)，裂隙較為明顯且連續(xù)，中間存在部分?jǐn)嗔熏F(xiàn)象，該礦煤樣內(nèi)生裂紋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為發(fā)育，當(dāng)煤體受到外力情況時(shí)，裂隙面為受力較為薄弱點(diǎn)，易發(fā)生擴(kuò)展破壞。

2）CT 掃描技術(shù)構(gòu)建數(shù)字煤心的可靠性取決于對(duì)對(duì)實(shí)際孔裂隙結(jié)構(gòu)信息的準(zhǔn)確提取，精確的閾值分割是提取物體內(nèi)部構(gòu)造信息的關(guān)鍵。利用Image J圖像處理軟件可去除圖像中的干擾因素，通過圖像切割、灰度化、二值化等手段使裂隙信息得到精確表征。采用Avizo 三維重構(gòu)軟件可以對(duì)煤中孔裂隙進(jìn)行精準(zhǔn)提取，使裂隙得到形象可視化。

3）基于CT 掃描的煤樣圖像精細(xì)處理過程和三維重建所得到的數(shù)字煤心，能以最直觀地方式將裂縫和礦物在煤樣內(nèi)部立體空間的分布形態(tài)展現(xiàn)出來。該研究手段對(duì)于多種材料混合體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)探索，如混凝土等，可提供新的研究方法和思路。