譚建軍，何 曄，于夢強，羅嬋純，陳 豐，李志強

(1.中國大唐集團有限公司，北京 100043;2.湖南大唐先一科技有限公司，湖南 長沙 410007)

0 引 言

煤炭是火力發(fā)電廠最重要的原料，其在火力發(fā)電廠成本中占比約為70%～80%。在現有燃煤市場情況下，煤場的堆放與儲存管理工作對于火力發(fā)電廠配煤摻燒、提高煤場庫存利用率、降本增效均具有十分重要的意義。通過煤場智能化研究發(fā)現降低盤煤難度、提升配煤摻燒能力能夠降低火力發(fā)電廠燃料成本[1]，而要詳細了解煤場的庫存則需通過盤點測量才可得出具體的庫存情況。

目前火力發(fā)電廠的存煤盤點測量一般采用人工計量的方法，即先用推土機對煤場進行整形使其外觀形體近似于梯形，再用經緯儀和米尺進行人工丈量，根據經驗簡單計算或估算。王朝暉等[2]通過研究發(fā)現手持式激光盤煤儀比人工測量盤點精度更高。劉艷玲等[3]研究在斗輪機上懸掛激光掃描儀，發(fā)現上述方式能提升盤點的效率、準確率與時效性。安可民[4]研究斗輪機機載掃描儀，得出斗輪機機載盤點相鄰兩次誤差可控制在2‰。

目前對斗輪機機載激光掃描盤點研究較多，但斗輪機機載盤點方式需耗費較多的時間、人力和物力；采用斗輪機進行盤點不僅需要斗輪機司機的配合，還得占用斗輪機作業(yè)時間，存在人為干擾因素；完成整個煤場的盤點斗輪機需從煤場起點行駛到終點，單趟走行時間約30 min。為滿足火力發(fā)電企業(yè)煤場高速周轉、日益增長的配煤摻燒需求，快速、高效地完成煤場盤點工作就顯得尤為迫切，即火電廠盤煤智能管理是目前行業(yè)內亟待解決的一大難點。

以下探討智能盤煤系統(tǒng)在火力發(fā)電廠的應用,從煤場激光掃描儀的布置、激光掃描儀數據處理方法、體積計算方法、圖形處理方法以及通過智能盤煤系統(tǒng)搭積木輔助配煤摻燒等方面進行詳細闡述。該種新型自動化盤煤系統(tǒng)在快速高效的基礎上實現了盤煤現場無人化、煤場料堆可視化，顯著提高了盤點實時性和精準度，還可為配煤摻燒提供完整的煤種數據以及為斗輪機無人值守系統(tǒng)提供完整的煤場料堆三維模型及坐標數據。

1 智能盤煤系統(tǒng)硬件構成

智能盤煤系統(tǒng)由激光掃描儀、云臺、數據采集裝置、信號傳輸單元等硬件設備構成，如圖1所示。

圖1 智能盤煤系統(tǒng)流程示意

智能盤煤系統(tǒng)數據采集方法是通過在煤場的干煤棚或立桿處懸掛激光掃描儀，采用單個煤場多點布置的方式從而實現全煤場覆蓋。系統(tǒng)采用 Delaunay三角剖分點云算法、三維模型算法、邊界處理等算法進行點云篩分、組合，三維立體化成像，從而形成較為準確的煤堆三維立體模型，并通過此模型計算出所盤點的煤堆體積[5]；葉萌等[6]根據煤堆各層煤密度的變化規(guī)律對煤炭自然堆密度測量方法進行研究，指出模擬法可有效提高煤場存煤密度測量的可靠性；煤場庫存的盤點方法是根據測量出的煤堆體積和堆密度計算出質量，其中科學精準的盤煤設備是電廠智能化燃料管理體系建設的重要環(huán)節(jié)之一[7]。

盤煤系統(tǒng)平臺通過后臺的方式對部署的激光掃描儀、云臺等設備進行控制，系統(tǒng)通過控制云臺的運動從而實現全煤場的數據采集掃描。從系統(tǒng)平臺后臺可得到云臺旋轉速度、旋轉角度數據，由激光掃描儀提供所采集煤場料堆點的空間坐標數據，通過數據采集設備對所有的數據進行采集和管理，系統(tǒng)對采集的數據進行處理，再通過煤堆邊界及體積計算、圖形渲染處理即實現煤場盤點和三維成像。

智能盤煤系統(tǒng)采集方式平面如圖2所示，其掃描原理正面示意、掃描運行原理如圖3、圖4所示。

圖2 智能盤煤系統(tǒng)平臺面示意

圖3 智能盤煤系統(tǒng)掃描原理正面示意

圖4 智能盤煤系統(tǒng)掃描運行原理圖

智能盤煤系統(tǒng)硬件設備倒掛在煤場頂端，激光掃描儀通過懸掛在云臺上，隨云臺一起繞固定軸旋轉;云臺可沿固定軸360度旋轉，也可沿垂直于固定軸方向進行小角度調整，通過可調節(jié)的掃描角度實現對全煤場掃描覆蓋。

激光掃描儀作為數據采集單元，云臺輔助激光掃描儀實現全煤場覆蓋，數據采集裝置將傳輸單元提供的前端數據進行采集和管理，為系統(tǒng)平臺提供底層數據。激光掃描儀通過激光發(fā)射器發(fā)出激光脈沖波，內部計算器開始計算時間，起點時間定義為t1；當激光遇到反射物體后，部分能量通過反射物體返回，激光掃描儀內接收器收到激光返回波，內部停止計時，止點時間定義為t2[8]。激光掃描儀到物體的距離計算見式(1)：

M=V(t2-t1)/2

(1)

式中，V為光速，m/s;M為掃描儀光源點與煤堆被測點的距離,m。

2 智能盤煤系統(tǒng)數據處理

智能盤煤系統(tǒng)中數據采集是通過激光掃描儀發(fā)射激光光束，即激光掃描儀周期地通過二極管發(fā)射激光脈沖信號，被照射物將光源發(fā)射的激光反射后，掃描儀通過接收透鏡獲得反射信號并產生接收信號，利用發(fā)射與接收時間差得出單個點到被測量煤堆表面的距離(M)。激光掃描儀發(fā)射的激光光束由若干點組成，單次發(fā)射形成的點集為(M0、M1、M2……Mn)。激光掃描儀懸掛位置坐標采用世界標準坐標，激光掃描儀安裝完成后通過全站儀測量即得出每個固定位掃描儀的坐標，激光掃描儀懸掛位置的坐標為A(X1、Y1、Z1)，X1、Y1、Z1對應值通過全站儀測得。點云處理模型三維空間展示如圖5所示。

圖5 點云處理模型三維空間示意

被測煤堆點O(X0、Y0、Z0)計算方式如下：

X0=Mcosαcosβ

(2)

Y0=Mcosαsinβ

(3)

(4)

H=Msinα

(5)

Z0=Z1-H

(6)

式中，M為掃描儀光源點與煤堆被測點的距離，m；α、β分別為掃描儀光源點與XY、ZY平面的夾角，α、β角度值在激光掃描儀安裝完成后通過全站儀測得；X1、Y1、Z1為掃描儀光源點在世界坐標系的坐標值，經過模型處理后可以輸出一組O(X0、Y0、Z0)數據值，而O(X0、Y0、Z0)點即為激光掃描儀當次掃描點的坐標。通過算法模型軟件進行一系列處理，即可獲取被照射物表面點集的三維坐標數據O(X0、Y0、Z0)，進而可為下一步模型重構、體積計算等提供基礎數據。

3 煤堆邊界及體積計算、圖形渲染處理

3.1 煤堆邊界處理

智能盤煤系統(tǒng)中煤堆邊界的確定較為關鍵，邊界的確定可以剔除不需要的邊界數據，同時了解煤堆邊界的變化情況，為系統(tǒng)建模提供基礎數據并進行調整。邊界處理原理如圖6～圖8所示。

圖6 邊界處理原理圖(Ⅰ)

圖7 邊界處理原理圖(Ⅱ)

圖8 邊界處理原理圖(Ⅲ)

邊界處理的具體原理如下：如圖6所示，A表示煤堆，0表示邊界無煤，1表示邊界變化后有煤，當激光掃描儀掃描煤堆邊界后邊界煤堆數據發(fā)生變化，即方塊0中掃描儀的數據有變化，調整為A，新增方塊A所處位置即表示煤堆有增加，相應的系統(tǒng)即默認為煤堆邊界發(fā)生變化，新的邊界如圖6所示右側黑色填充方塊，相應的新增方塊中的掃描儀數據即為有效數據，系統(tǒng)判定為有效邊界。如圖7所示，當激光掃描儀掃描煤堆邊界后邊界煤堆數據發(fā)生變化，即方塊A中掃描儀的數據有變化，調整為0，相應的系統(tǒng)即默認為煤堆邊界發(fā)生變化，煤堆減少，新的邊界如圖7所示右側黑色填充方塊，相應的新增方塊中的掃描儀數據即為有效數據，煤堆減少無煤，邊界調整，相應的系統(tǒng)判定為有效邊界。如圖8所示，當激光掃描儀掃描煤堆邊界后邊界煤堆數據發(fā)生變化，即方塊0中掃描儀的數據有變化，調整為1，相應的系統(tǒng)即默認為煤堆邊界發(fā)生變化，煤堆增加，新的邊界如圖8所示右側黑色填充方塊，相應的新增方塊中的掃描儀數據即為有效數據，煤堆有煤且增加，邊界調整，相應的系統(tǒng)判定為有效邊界。對邊界點集的處理采用邊界劃分與合并等方法，解決了邊界劃分的問題[3]。

對于相鄰2個掃描儀掃出數據，亦可通過上述方法進行數據集成，視圖中“0”、“A”、“1”表示每個激光掃描對應的每個煤堆被掃描得出點集中的點。

3.2 體積計算、圖形渲染處理

掃描儀采集后的數據經過邊界處理后，所測得的煤堆數據均為散亂的三維坐標點集。體積計算、圖形渲染處理的首要步驟是將已獲取的散亂三維坐標點采用基于 Delaunay三角剖分技術設計的算法對點集進行擬合、形成互不相交的三角形網格,如圖9所示。 Delaunay三角剖分技術是將由若干個散點集合通過剖分形成不均勻、不重疊若干規(guī)則的三角形網格。對于煤場煤堆經過激光掃描儀掃描后形成的散點，上述散點集的三角剖分對數值分析、體積計算以及圖形處理，均為1項極為重要的預處理工作。張少麗等[9]對三角網格模型組網建模方法進行了改進，在同等三角組網算法下，大幅提高了模型的求交效率。施敏[10]對數據點集逐點內插算法進行了研究，為點集的快速三角建模提供了快速解決思路。王明生等[11]在快速三角網數模建模方面提供了構思和技術論證。

圖9 點云轉三角網示意

1934年蘇聯數學家Delaunay(德勞奈)提出Delaunay三角剖分概念，即將1個三點集合剖分成不均勻的三角形網格，Delaunay三角形具有“三角剖分最小內角為最大”的特點并能夠使組合的三角形最優(yōu)[12]。Delaunay三角剖分算法的第1個特點是所有經過三角形網格化形成的三角形其最小內角之和最大，即所形成的三角形均較為規(guī)則沒有大內角的三角形；第2個特點是每個三角形外接圓中不會包含點集中的其他點，即所有形成的三角形網格不會有任何重疊；其體現在系統(tǒng)應用中的特點是體積計算精度高、圖形渲染后更為平滑且計算速度快、儲存效率高、數據可快速更新，大幅降低了系統(tǒng)算法的復雜程度，特別適用于采用多個掃描儀進行煤場盤點與三維成像的應用。公司盤煤系統(tǒng)在大唐集團某電廠煤場根據測得的煤堆數據生成的煤堆三角網圖形、盤煤系統(tǒng)經渲染后的煤堆圖形分別如圖10和圖11所示，從開始啟動全煤場盤點到三維圖形生成總用時約3 min。

圖10 煤堆三角網圖形

圖11 煤堆渲染后圖形

4 煤堆搭“積木”處理

為了便于配煤摻燒，各煤場對不同的煤種進行分區(qū)[13-14]。煤場各分區(qū)的煤堆在進行堆取煤作業(yè)時，煤堆堆形及體積發(fā)生相應變化，智能盤煤系統(tǒng)根據煤堆邊界處理后煤堆堆體體積的變化，系統(tǒng)自動勾繪如圖12所示的變化煤堆之“積木塊”，并與煤場出入廠燃料系統(tǒng)進行煤質數據實時交互，根據出入廠燃料系統(tǒng)提供的堆體對應“積木塊”變化的煤堆批次、礦點、時間及煤質數據，對“積木塊”變化部分的數據進行更新并在系統(tǒng)中自動展示。各積木塊變化后的圖形存儲在盤煤系統(tǒng)內，通過圖形化方式展示當前存煤的堆放及煤質、煤量情況，讓煤場管理人員對煤場整體存煤情況一目了然，以便更好地管理煤場及指導斗輪機堆取料作業(yè)。其中A、B、C、D表示不同積木塊對應的煤堆變化信息，包括燃料進出廠時間、煤種、供應商、批次號、煤量、熱值、水分、硫分、揮發(fā)分、灰分。

圖12 智能盤煤系統(tǒng)積木層示意

煤場存煤結構頻繁發(fā)生變化，而智能盤煤系統(tǒng)能夠實時記錄每次煤堆的變化情況，每次記錄的規(guī)則是以煤堆初始變化為起始狀態(tài)，結束狀態(tài)以當次煤堆變化結束時間為最終狀態(tài)。以上煤作業(yè)為例：煤場斗輪機上煤作業(yè)開始時，盤煤系統(tǒng)進行1次全煤場盤點，該批次煤種堆料過程結束或該班次作業(yè)結束為止點，作業(yè)結束后煤場即可進行盤點，前后2次圖形相比所形成的異構即可作為此次作業(yè)的積木塊。煤堆中煤層積木塊的圖形化展示，能夠為配煤摻燒提供較詳細的煤種信息；有學者研究發(fā)現，對于不同的煤種入爐摻配需要確切的摻配比例，掌握煤場燃煤堆放的具體情況則能確保配煤摻燒執(zhí)行過程中機組運行的經濟性、可靠性、安全性[15]。

5 結 語

此次研究范圍內的智能盤煤系統(tǒng)采用特定的算法及數字模型補償技術，尤其涉及煤堆邊界處理、體積計算、圖形渲染處理、煤堆搭“積木”處理等功能性應用。綜合運用工業(yè)互聯網技術，通過對前端設備進行遠程自動化控制，前端激光掃描儀得到的數據通過智能盤煤系統(tǒng)算法模型分析處理，由此得出的盤點數據較為簡單、數據冗余量小、儲存效率高、易于更新，可實現煤場無人盤點、實時、高效、精準，從而解決了傳統(tǒng)盤煤方式需耗費較多的時間、人力和物力的問題，有效改善了傳統(tǒng)盤煤方式盤點誤差大、盤點效率低、數據關聯性差等劣勢。智能盤煤系統(tǒng)不僅能夠真實地反饋不同料堆的邊界、位置和形態(tài)，還可以為配煤摻燒提供完整的煤種數據，尤其可為斗輪機無人值守系統(tǒng)提供完整的煤場料堆三維模型及坐標數據。