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1、煤泥絮体特征参数提取及其动态变化规律 焦小淼 刘文礼 杨宗义 张振亚 中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院 摘 要： 针对煤泥絮体图像处理时存在的模糊絮体识别困难问题, 提出一种基于絮体清晰度自动剔除模糊絮体提取絮体特征参数的方法。对比常规阈值分割法和应用图像处理软件手动处理法得出, 该方法可快速、准确提取絮体特征参数。通过试验, 研究了不同搅拌转速和不同絮凝剂用量下煤泥絮体特征参数随絮凝过程的动态变化规律。结果表明:煤泥水絮凝过程可以分为三个阶段, 即絮体快速长大阶段、破碎阶段及动态平衡阶段;搅拌转速越大, 絮体快速长大阶段用时越短, 平衡阶段对应的絮体当量直径均值越小;在絮凝剂用量为 3
2、 mg/L 时, 搅拌转速为 152 r/min 条件下形成的煤泥絮体分形维数最小 (1.890.01) , 搅拌转速为 217 r/min 条件下形成絮体分形维数最大 (2.170.03) ;在搅拌转速为 152 r/min 时, 随着絮凝剂用量增大, 煤泥絮体当量直径均值在絮凝剂用量为 4 mg/L 时达到最大值, 煤泥絮体分形维数值由 1.810.01 增大到 2.010.03。关键词： 煤泥; 絮凝; 分形维数; 作者简介：焦小淼 (1988) , 男, 河南南阳人, 博士研究生, 主要从事选煤废水处理研究。Tel:13126822606, E-mail:收稿日期：2017-05-04
3、基金：中央高校基本科研业务费专项资金 (2010YH11) Extraction of characteristic parameters of coal slime flocs and its dynamic changeJiao Xiaomiao Liu Wenli Yang Zongyi Zhang Zhenya School of Chemical and Environmental Engineering, China University of Mining and Technology; Abstract： A fully-automated image processing s
4、cript based on clarity value of floc was developed to solve the existing problems of fuzzy coal slime flocs difficulties in accurate identification.In the procedure, out-of-focus flocs were automatically removed to attain more precise floc characteristic parameters.The resulting measured and the cha
5、racteristic parameters were compared to floc measured through compare with manual processing method using image processing software and conventional threshold segmentation method, the automated method was able to accurately measure the floc characteristic parameters quickly by correctly sizing in-fo
6、cus flocs and removing out-of-focus flocs.The dynamic changes of characteristic parameters of slime floc were studied at different stirring speeds and different dosage of flocculants by applying the fully-automated image processing script during flocculation process.The results showed that, the proc
7、ess of slime water could be divided into three stages:rapid growth stage, crushing stage and equilibrium stage, and the larger the stirring speed, the shorter the floc growth stage and the smaller the mean value of floc equivalent diameter;The two-dimensional fractal dimension was found ranging from
8、 (2.17 0.03) to (1.89 0.01) , corresponding to flocs that were either relatively compact or loosely structured, at high (217 r/min) and low (152 r/min) stirring speed respectively with the flocculants dosage of 3 mg/L;The equivalent diameter of coal slime floc reached the maximum at the flocculants
9、dosage of 4 mg/L, and the two-dimensional fractal dimension was found increasing from (1.81 + 0.01) to (2.01 + 0.03) with the increasing dosage of flocculants at the 152 r/min stirring speed.Keyword： coal slime; flocculation; fractal dimension; Received： 2017-05-04选煤厂煤泥水的处理一直是选煤界关注的重点和难点。近年来煤泥水混凝过程中
10、絮体的动态生长规律成为研究的热点1-2。通常描述絮体特征的参数主要有絮体的大小、分形维数等。絮体的大小不仅决定其沉降速度3-4, 而且直接影响过滤效率和滤饼水分2,5-7;基于分形理论的絮体分形维数与絮体的结构和上清液的浊度显著相关8-9。因此, 快速、准确提取煤泥水混凝过程中絮体的特征参数, 对于研究煤泥水混凝过程、煤泥絮体特性与其沉降和脱水效果的关系具有重要的意义。在当前的研究中, 多采用显微镜摄像法8-10、光散射法2-3,6和激光粒度法2,5获得絮体的特征参数。但存在以下不足11: (1) 显微镜摄像法只能对絮凝结束后的絮体进行观察, 且在取样过程中絮体易破坏; (2) 激光粒度法和光
11、散射法在取样和测定过程中均不可避免地造成絮体的破坏, 降低识别结果的准确性。鉴于此, 本文在前期研究12-13的基础上, 改进了煤泥絮体尺寸动态测量系统, 提出一种基于絮体清晰度自动剔除模糊絮体的方法, 应用 MATLAB 编程实现了煤泥絮体特征参数快速、准确自动提取, 并试验探索了不同搅拌转速及聚丙烯酰胺用量下煤泥絮体特征参数随絮凝过程的动态变化规律。1 试验1.1 试验材料试验筛取公乌素选煤厂-50m 的煤泥作为试验煤泥, 应用 LS-POP () 型激光粒度仪测得试验煤泥颗粒平均粒径为 9m;试验所用絮凝剂为阴离子聚丙烯酰胺, 分子量为 610, 配制成质量分数为 0.1%溶液备用。1.
12、2 试验系统试验系统主要由搅拌槽、调速搅拌器、絮体沉降柱、摄像机、LED 光源和计算机图像自动处理系统构成, 如图 1 所示。其中, 搅拌槽尺寸为 110 mm110 mm150 mm, 沉降柱尺寸为 110 mm400 mm10 mm (20 mm 或 30 mm) ;絮体取样管内径为 2 mm (4 mm 或 6 mm) , 连接搅拌槽和沉降柱;搅拌槽、沉降柱是由厚度 2 mm 的透明有机玻璃板组成。照相机正对沉降柱 110 mm400 mm 面与受光面对应。图 1 煤泥絮体尺寸测量系统示意图 Fig.1 Schematic diagram of slime floc size measu
13、rement system 下载原图1.3 试验方法1.3.1 改变搅拌转速将浓度为 20 g/L 的煤泥水加入搅拌槽中, 在 400 r/min 高速搅拌 2 min 后, 分别将搅拌转速设定为 137 r/min、152 r/min、184 r/min、201 r/min 和 217 r/min, 然后添加 3 mg/L 的聚丙烯酰胺絮凝剂, 并通过煤泥絮体尺寸动态测量系统对煤泥水絮凝过程以每张约 0.25 s 的拍摄速度连续拍摄 10 min。1.3.2 改变絮凝剂用量将浓度为 20 g/L 的煤泥水加入搅拌槽中, 在 400 r/min 高速搅拌 2 min 后, 将搅拌转速设定为 1
14、52 r/min, 改变絮凝剂用量分别为 1 mg/L、2 mg/L、3 mg/L、4 mg/L 和 5 mg/L, 通过煤泥絮体尺寸动态测量系统对煤泥水絮凝过程以每张约 0.25 s 的拍摄速度连续拍摄 10 min。2 煤泥絮体特征参数自动提取方法2.1 煤泥絮体图像自动处理流程煤泥絮体图像自动处理流程主要分为三部分: (1) 识别每张絮体图像上所有絮体颗粒并计算其清晰度值; (2) 依据絮体清晰度指标, 剔除所有模糊的絮体; (3) 输出清晰絮体的大小、分形维数以及粒度分布。如图 2 所示。图 2 煤泥絮体图像自动处理流程图 Fig.2 Flow chart of automatic i
15、mage processing 下载原图为提高计算效率, 对自动处理程序在以下几个方面进行了优化: (1) 在程序运行时直接屏蔽了与边界接触的絮体, 因为与边界接触的絮体本身已不是完整的絮体。 (2) 不同的阈值分割方法具有不同的适用范围, 采用不同的阈值分割方法处理煤泥絮体图像, 比较不同阈值分割方法的分割效果, 选择最佳的阈值分割方法。 (3) 根据阈值分割后的二值图像确定包含每个絮体颗粒的最小矩形位置, 然后在原图上截取对应的矩形区域计算絮体颗粒清晰度。2.2 煤泥絮体图像特征分析图 3 所示为煤泥絮体原始图像, 图 4 所示为对应灰度分布。图 3 煤泥絮体的原始图像 Fig.3 Ori
16、ginal image of coal slime flocs 下载原图由图 3 可知, 煤泥絮体图像存在模糊的阴影和颗粒间的重叠、粘连现象, 具有代表性。灰度图像是由一个个像素点组成的, 其灰度值在 0255 之间, 灰度值为 0 的像素点为黑, 灰度值为 255 的像素点为白, 其他介于黑与白之间。图像的灰度分布图反映了具有某种灰度级像素点的个数。图 4 煤泥絮体图像灰度分布图 Fig.4 Gray-level histogram image of coal slime flocs 下载原图由图 4 可知, 煤泥絮体图像灰度分布是包含 A 峰 (絮体) 和 B 峰 (背景) 的双峰分布, 虽然 A、B 双峰的灰度值差异明显, 但是谷底灰度级较宽, 加大了图像的分割难度14。此外, 煤泥絮体图像受到噪声影响, 有必要对絮体图像进行滤波除噪。针对絮体图像的特点, 考虑到中值滤波既能保护图像边缘, 同时也能很好
