解廷堃
（中煤平朔集团有限公司 安家岭露天矿，山西 朔州 036000）
煤矸石是指煤矿采掘过程中或原煤经筛选、洗煤、加工过程后排放的废弃固体产物，主要由低变质程度煤、黏土、砂岩等矿物组成，是我国排放量最大的工业废料之一[1]。有资料显示，目前国有重点煤矿堆积的1 500 多座矸石山中，有389 座长期处于自燃状态[2]。煤矸石燃烧释放的大量有毒有害气体和热量不仅导致了空气污染、植被退化、地下水污染[3-5]，还严重威胁着矿区作业人员的生命安全，对矿山安全生产方针的贯彻落实提出了挑战，成为安全生产主抓的突出问题之一。然而，由于煤矸石山自燃火源位置具有不确定性，在无法准确判断燃烧程度及定位高温区范围的情况下，控制和扑灭火灾异常困难。
目前，针对煤矸石山火灾的探测主要采用钻探法、地球物理探测法和遥感法[6-9]。钻探法需要布设大量钻孔、钻进工程量大、人力成本高、耗时长；
地球物理探测方法需要人工在火区地表布设测线和测点，在未掌握现场火区范围及燃烧程度的情况下，派遣人员贸然开展探测工作存在安全隐患；
遥感技术可以获得丰富的多光谱和热红外数据，其中热红外数据因能直接反映火灾温度变化趋势而被研究人员用于火灾的探测。近年来，由于无人机技术的快速发展，促进了航空摄影测量与热红外成像技术在煤矸石山火灾探测领域的交叉应用，国内外研究和现场应用表明，采用无人机平台搭载热红外成像装备是确定火区发展最有效的遥感方法[10-12]。
为此，针对山西安家岭露天矿内排土场煤矸石自燃区域，采用无人机热红外遥感探测技术，将无人机摄影测量和热红外成像技术的优势完美结合，充分发挥无人机的机动性、经济性、高效性，以及热红外成像技术对温度差异的敏感性，重构了内排土场自燃火区温度场，实现了高温区的准确圈定。
安家岭露天矿位于朔州市平鲁区晋北煤田，矿田南北长6 556 m，东西宽7 842 m，面积约28.88 km2，核定能力2 000 万t/a。矿区主采太原组4＃、9＃和11＃煤层，其中，4＃与9＃煤层属自燃煤层，矿坑下存在4＃与9＃煤层小煤窑采空区自然发火。
安家岭矿建设初期，按照初步设计方案，将表层剥离物排弃至开采范围外的外排土场，随着首采区工作面不断向东推进，再将后续的剥离物运送至开采范围西部已开采区域进行回填，逐步形成内排土场。随着采场不断向东推进，内排土场以30 m 台阶高度不断向东追踪排弃，逐步形成了X1300、X1330、X1360、X1390、X1420 内排土场。近年来，受芦子沟背斜影响和首采区向二采区转向影响，X1300 上部排土场空间严重不足，通过开展“安家岭露天矿背斜倾角较大区域倾斜底板排土方案”研究，释放了背斜区域的排土场空间，逐渐形成了X1210、X1240、X1270 背斜内排土场。
当前，安家岭矿内排土场排弃的煤层顶底板夹矸、采空区火区高温杂物等物料中含有残煤、碳质泥岩等高碳可燃物，排弃物粒度分布不均匀，内部空间存在大量空隙，经氧气和高碳矸石的氧化反应，在野外露天长时间堆放过程中释放热量，内部的热量逐渐积聚，当温度达到燃点后便发生自燃，白天可见烟气从排土场缝隙中排出。
2.1 探测设备
探测所采用的无人机为DJI Matrice 210 RTK V2 四旋翼无人机，该型号无人机可垂直起降，能够进行高稳定性的不规则低空飞行，内置高性能RTK模块，通过连接D－RTK2 高精度GNSS 移动站，能够在不设置地面控制点网络的条件下生成厘米级精度的定位数据。搭载的成像设备为DJI Zenmuse XT2双光相机，集成了FLIR 高精度热成像传感器和4K可见光传感器，可同时录制、传输热红外与可见光影像。可见光镜头焦距为8 mm，分辨率4 000×3 000 PPI，像素尺寸1.85 μm，视场角57.12°×42.44°。红外镜头配备FLIR 高端热成像机芯Tau 2，能够精准捕捉像素级温度数据，焦距为25 mm，分辨率640×512 PPI，像素尺寸17 μm，视场角25°×20°，在高增幅模式下的测温范围为－25～135 ℃，在低增幅模式下的测温范围为40～550 ℃，测温误差约±5 ℃。
2.2 航线规划和数据采集
航线规划由DJI Pilot 软件完成，飞行高度设置为100 m，以确保目标采集区域的细节完整性和更广泛的覆盖范围，本次规划的探测面积为101 122 m2。基于倾斜摄影测量原理，需要对目标区域设置5 条航线（1 条正射航线、4 条来自不同方向和倾斜角度的航线），水平飞行速度2.7 m/s，双光相机倾斜角度为－60°，航向重叠率为80%，旁向重叠率为70%，5条航线总长度为13 235 m，可见光图像地面分辨率约为2.31 cm/pixel，热红外图像地面分辨率约为6.8 cm/pixel。XT2 双光相机同时对目标物体进行拍摄，因此获取的可见光图像与红外图像数量对等，分别采集902 张可见光图像及902 张热红外图像。
2.3 热红外图像处理
在采集完可见光及热红外图像后，对红外图像进行合适的预处理是成功重构地表温度场的关键。与常规可见光图像的3 通道数据（RGB：红、绿、蓝）相比，红外图像的单通道数据对比度低、分辨率差，导致机器算法对其识别能力较低而无法实现有效的数据计算和提取，难以直接进行空中三角测量。此外，如何为所有红外影像选择1 个合适的温度尺度也是一大难题，火区内温度跨度大，燃烧区温度最高值可达500 ℃以上，而在冬季区域边界最低温度值可为0 ℃甚至更低，相邻2 张照片中重叠部分，即使实际温度值相同，但于红外影像中显示出颜色值域并不一致。因此，红外摄影成像需要在传统可见光摄影成像步骤的基础上额外进行图像的预处理工作，统一所有红外图像的温度阈值和尺度，以确保各张图像上的同种颜色代表温度值的一致性，提高影像色彩对比度，使影像中特征点更易被识别。采用热红外图像批量化预处理软件对采集的热红外图像进行批量化处理，该软件通过.NET Framework 代码编程模型开发工具包，采用文件流和多线程异步更新技术批量化提高热红外图像的对比度和特征点的可识别度。在对902 张热红外图像的温度尺度及分布模式进行了全局统一后，使图像的灰度和分辨率得到了提高，有利于后续的空中三角测量运算。
将902 张经过预处理过的热红外图像导入三维建模软件，输入相机镜头尺寸、焦距等参数以进行平差迭代计算和修正镜头畸变误差。提交软件自动进行空中三角测量，过程中分别采用SIFT 算法和RANSAC 算法提取和匹配特征点、修正误差。软件应用高斯函数对多视图影像进行卷积降采样，构建影像高斯差分金字塔（尺度空间）。基于多视图系列影像中集成的POS 数据提供外方位元素、相机安装位置关系、控制点数据，建立影像空间拓扑关系进而实现特征点匹配效率的提升。基于最小二乘法和光束法区域网平差进行通过多视角联合误差解算，实现稀疏点云的构建，稀疏点云经多次迭代扩散、错误单元过滤扩展成三维尺度的密集点云，软件对其进行三角割分构建不规则三角网（TIN）并封装白模；
提取热红外图像中对应点位置的纹理数据进行映射，最终生成具有精细纹理细节的热红外模型，得到测区地表温度模型。
测区地表温度场分布如图1。
图1 测区地表温度场分布
为测区基于预处理后的热红外图像直接构建出的地表温度场模型，考虑到红外相机传感器对太阳光照射的敏感性所产生的温度值误差范围，现场大部分区域温度在－2 ℃（阴暗面）至15 ℃（受光面）的正常变化范围内，但在中部平台地区矸石堆区域的高温区内最高温度值达到了150 ℃以上，在测区中部分辨出2 处高温区（图1 中白色虚线框），面积分别为5 577 m2和1 055 m2。对此有理由认为该处的排土场内部已经出现阴燃现象，但并未达到发展蔓延阶段而仅是处于前期热量积累的自热阶段。由于该高温区南侧约200 m 的位置即为矿区加油站，若任由火区发展蔓延，将会严重威胁加油站地下油罐的安全，导致安全生产事故。
相较于红外镜头640×514 PPI 的分辨率，可见光镜头4 000×3 000 PPI 的分辨率使得其视场更大，对测区的覆盖率更高，可见光模型的现场覆盖程度相较于热红外模型更大。该区域作为1 处用于材料堆放处、车辆停放、人员活动的区域，紧邻供重型运输车辆行驶的道路和加油站，若不及时采取相应的灭火工程可能导致烧空区的产生，造成平台垮塌、道路塌陷，乃至严重的油罐爆炸事故。针对当前高温区情况，可对高温异常区采取剥离物料、注浆、地表黄土覆盖等常规灭火手段，降低物料温度、阻断氧气运移通道、窒息火源从而实现火区的控制和扑灭。
通过采用无人机热红外成像技术，对安家岭露天矿内排土场自燃火区进行了探测，对获得的902张热红外图像进行了预处理，提高空中三角测量运算的精度和可靠性。重构了地表温度场模型，圈定了2 处矸石自燃高温异常区，为下一步火区治理方案和治理措施的制定，提供了重要参考。
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