CN112435332A - 一种基于ct三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法，对煤体样品进行初始状态的CT扫描试验；对扫描结果进行二值化处理，完成裂隙提取；对得到的煤体裂隙按顺序导入Matlab中，使之形成与重构区域尺寸相符的计算区域，在该计算区域某角点设置坐标原点，建立经典笛卡尔坐标系，并记录导出Excel文件；将提取的各点坐标导入Excel中，对节理裂隙面进行统计并编号，将其导入到Midas GTS中，对各节理裂隙面逐一建立曲面、划分三角网，生成仅包含节理裂隙信息的stl文件；通过内置命令将上述stl文件导入PFC3D数值模拟软件中，最终实现裂隙煤体的三维数值重构。使用的Sobel算子是在二值化的基础上进行裂隙的提取，获取的煤岩裂隙清晰直观，模型制作效率高。
Description
技术领域
本发明属于裂隙煤体模拟技术，具体是一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法，属于采矿工程领域。
背景技术
裂隙煤体细观数值建模是研究煤体裂隙发育情况的一个重要方法。煤炭资源是当今世界不可或缺的能源，在其形成过程中，不可避免地导致了内部存在着各种微观、细观、宏观原生节理裂隙。这些节理裂隙对煤的物理力学特性产生了不可忽视的影响，从而影响了煤炭资源的安全高效开采。由于多数煤深埋于地下，通过观察法和实地探测法研究难度较大，研究人员多借助切片法、压汞法和CT法研究煤体的细观结构。其中，CT法与其他的方法相比，不仅可以在煤体破坏尽可能小的情况下定量表征其细观节理裂隙结构，还可建立可视化的物理模型。其中，CT扫描后的裂隙提取时建立三维数值模型的关键，为此，在二值化的基础上引入Soble算子进行裂隙提取，获取的裂隙分布更加清晰直观。
为解决现有技术存在的上述不足，提出本发明。
发明内容
本发明的目的就是针对分析煤体细观裂隙的发育情况，提供了是一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法。该方法在对煤体样品进行CT扫描试验后，利用Sobel算子对其扫描结果进行裂隙提取，并获取其三维坐标，得到其stl文件，最后导入到PFC3D中完成裂隙煤体的细观数值重构。使用的Sobel算子是在二值化的基础上进行裂隙的提取，获取的煤岩裂隙清晰直观，且为建立裂隙煤体的三维数值模型打下基础，同时模型制作效率高。
为实现前述目的，本发明采用如下技术方案。
一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法，包括以下步骤：
第一步，煤体样品扫描：对于裂隙煤体进行初始状态的CT扫描试验；
第二步，CT扫描结果处理：对初始状态CT扫描试验得到的扫描结果进行二值化处理，完成裂隙提取；
第三步，获取裂隙的三维坐标：对得到的煤体裂隙按顺序导入Matlab中，使之形成与重构区域尺寸相符的计算区域，在该计算区域中心点设置坐标原点，建立经典笛卡尔坐标系，在坐标系上读取其三维坐标，并记录导出Excel文件；
第四步，得到裂隙stl文件：将提取的各点坐标导入Excel中，对节理裂隙面进行统计并编号，将其导入到Midas GTS中，对各节理裂隙面逐一建立曲面、划分三角网，生成仅包含节理裂隙信息的stl文件；
第五步，建立裂隙煤体数值模型：通过内置set random算法命令将上述stl文件导入PFC3D数值模拟软件中，最终实现裂隙煤体的三维数值重构。
进一步的讲，第二步在二值化的基础上引入的Sobel算子，其实质上是分别使用水平与垂直方向上的边缘检测算子对目标物进行卷积运算，获取其梯度值，再与选定的阈值比较，以此为依据判断和提取图像的边缘信息，判断图像上的像素点是否为图像的真实边缘点，梯度值大于阈值则判定为真，取值为1，同时将这些点判定为阶跃状边缘点；反之，判定为假，则取值为0，得到一个关于图像边缘点的集合，这个集合就是目标对象的边缘信息，通过Sobel算子完成对裂隙的边缘特征的提取。
进一步的讲，所述的裂隙煤体提取方法包括：
第一小步：CT扫描结果进行Matlab归一化处理。
第二小步：将归一化处理后的裂隙图像数据转化为Double型图像数据。
第三小步：利用Soble算子进行均值滤波处理。
第四小步：均值滤波后得到其平均像素图像，进行边缘提取。
第五小步；边缘提取后的裂隙进行空域锐化，得到清晰直观的裂隙分布。
进一步的讲，第三小步，Soble算子对CT扫描图像进行均值滤波的过程中，选取阈值在0.5-1之间，是决定其效果的关键。
本发明具有以下有益效果：使用的Sobel算子是在二值化的基础上进行裂隙的提取，获取的煤岩裂隙清晰直观，且为建立裂隙煤体的三维数值模型打下基础，同时模型制作效率高。
附图说明
图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明型作进一步的说明，实施例是示例性的，仅用于揭示和解释本发明型，以便充分理解本发明型，单并不因此将本发明型限制在所述的实施例范围之内。
参见图1，一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法。
第一步，煤体样品扫描：对于裂隙煤体进行初始状态的CT扫描试验。
第二步，CT扫描结果处理：对初始状态CT扫描试验得到的扫描结果进行二值化处理，完成裂隙提取。
第三步，获取裂隙的三维坐标：对得到的煤体裂隙按顺序导入Matlab中，使之形成与重构区域尺寸相符的计算区域，在该计算区域某角点设置坐标原点，建立经典笛卡尔坐标系，在坐标系上读取其三维坐标，并记录导出Excel文件。
第四步，得到裂隙stl文件：将提取的各点坐标导入Excel中，对节理裂隙面进行统计并编号，将其导入到Midas GTS中，对各节理裂隙面逐一建立曲面、划分三角网，生成仅包含节理裂隙信息的stl文件。
第五步，建立裂隙煤体数值模型：通过内置命令将上述stl文件导入PFC3D数值模拟软件中，最终实现裂隙煤体的三维数值重构。
其中，在第二步裂隙提取过程中，引入Sobel算子，其实质上是分别使用水平与垂直方向上的边缘检测算子对目标物进行卷积运算，获取其梯度值，再与选定的阈值比较，以此为依据判断和提取图像的边缘信息。判断图像上的像素点是否为图像的真实边缘点，梯度值大于阈值则判定为真，取值为1，同时将这些点判定为阶跃状边缘点；反之，判定为假，则取值为0，得到一个关于图像边缘点的集合，这个集合就是目标对象的边缘信息，通过Sobel算子完成对裂隙的边缘特征的提取。
所述煤体裂隙提取过程包括：
第一小步：CT扫描结果进行Matlab归一化处理。
第二小步：将归一化处理后的裂隙图像数据转化为Double型图像数据。
第三小步：利用Soble算子进行均值滤波处理。
第四小步：均值滤波后得到其平均像素图像，进行边缘提取。
第五小步；边缘提取后的裂隙进行空域锐化，得到清晰直观的裂隙分布。
在第三小步中，所述Soble算子对CT扫描图像进行均值滤波的过程中，选取合理的阈值是决定其效果的关键，合理的阈值在0.5-1之间。
以上对本发明型的较佳实施例进行了描述。通过本发明型的构思与提出，为本领域的技术人员提供了一种新方法，同时可在本发明型的基础上进行修改。因此，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，煤体样品扫描：对于裂隙煤体进行初始状态的CT扫描试验；
第二步，CT扫描结果处理：对初始状态CT扫描试验得到的扫描结果进行二值化处理，完成裂隙提取；
第三步，获取裂隙的三维坐标：对得到的煤体裂隙按顺序导入Matlab中，使之形成与重构区域尺寸相符的计算区域，在该计算区域中心点设置坐标原点，建立经典笛卡尔坐标系，在坐标系上读取其三维坐标，并记录导出Excel文件；
第四步，得到裂隙stl文件：将提取的各点坐标导入Excel中，对节理裂隙面进行统计并编号，将其导入到Midas GTS中，对各节理裂隙面逐一建立曲面、划分三角网，生成仅包含节理裂隙信息的stl文件；
第五步，建立裂隙煤体数值模型：通过内置set random算法命令将上述stl文件导入PFC3D数值模拟软件中，最终实现裂隙煤体的三维数值重构。
2.根据权利要求1所述的一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法，其特征在于：第二步在二值化的基础上引入的Sobel算子，其实质上是分别使用水平与垂直方向上的边缘检测算子对目标物进行卷积运算，获取其梯度值，再与选定的阈值比较，以此为依据判断和提取图像的边缘信息，判断图像上的像素点是否为图像的真实边缘点，梯度值大于阈值则判定为真，取值为1，同时将这些点判定为阶跃状边缘点；反之，判定为假，则取值为0，得到一个关于图像边缘点的集合，这个集合就是目标对象的边缘信息，通过Sobel算子完成对裂隙的边缘特征的提取。
3.根据权利要求1、2所述的一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法，其特征在于，所述的裂隙煤体提取方法包括：
第一小步：CT扫描结果进行Matlab归一化处理；
第二小步：将归一化处理后的裂隙图像数据转化为Double型图像数据；
第三小步：利用Soble算子进行均值滤波处理；
第四小步：均值滤波后得到其平均像素图像，进行边缘提取；
第五小步；边缘提取后的裂隙进行空域锐化，得到清晰直观的裂隙分布。
4.根据权利要求1、2、3所述的一种基于CT三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法，其特征在于：第三小步，Soble算子对CT扫描图像进行均值滤波的过程中，选取阈值在0.5-1之间，是决定其效果的关键。
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