煤矿智能化面临着诸多挑战，其中之一便是如何在复杂多变的地质条件下准确识别煤岩界面，以实现煤层精准截割和智能化无人操作。今天，我们就来聊聊中国工程院院士、中国矿业大学（北京）教授武强团队的新技术——基于EWOA-VMD的钻孔弹性波处理与煤岩识别方法，看看它如何为煤矿智能化带来新的突破。
煤矿智能化：挑战与机遇并存
煤炭作为我国的主要能源之一，其开采效率和安全性一直备受关注。然而，煤矿地质条件复杂多变，煤层和岩层的物理性质差异显著，这给煤岩界面的准确识别带来了巨大挑战。传统的煤岩识别方法，如振动信号监测、电磁探测、声波探测等，虽然在一定程度上能够提高识别精度，但仍存在受环境噪声干扰大、识别效率低等问题。
为了解决这一难题，科研人员们不断探索新的技术手段。其中，基于钻孔弹性波的煤岩识别方法因其非接触、无损探测的特点而备受瞩目。然而，如何从复杂多变的弹性波回波信号中提取出煤岩界面的特征信息，仍然是摆在研究人员面前的一道难题。
EWOA-VMD：科技创新的结晶
正是在这样的背景下，武强教授团队提出了一种基于EWOA-VMD的钻孔弹性波处理与煤岩识别方法。这项技术的核心在于融合了增强型鲸鱼优化算法（EWOA）和变分模态分解（VMD）两种先进算法，实现了对复杂弹性波回波信号的有效分解和煤岩界面特征信息的准确提取。
什么是EWOA？
首先，我们来了解一下增强型鲸鱼优化算法（EWOA）。鲸鱼优化算法（WOA）是一种模仿座头鲸捕食行为的群体智能优化算法，它通过包围猎物、气泡网捕食和搜寻猎物三种策略来寻找问题的最优解。然而，原始WOA算法在应用中存在收敛缓慢、种群多样性低等问题。为了克服这些不足，研究人员对WOA算法进行了改进，提出了增强型鲸鱼优化算法（EWOA）。
EWOA算法在原始WOA的基础上引入了更加复杂的随机搜索策略和池化机制。这些改进不仅提高了算法的搜索能力，还有助于算法跳出局部最优解，增强了其探索能力。在基于EWOA-VMD的煤岩识别技术中，EWOA算法被用来自适应求解VMD所需的关键参数组合，从而实现对弹性波回波信号的最优分解。
什么是VMD？
接下来，我们再来看看变分模态分解（VMD）。VMD是一种完全非递归的信号分解方法，它通过将多分量信号分解为若干个具有不同频率特征、时域上相互正交的本征模态函数（IMF），来实现对信号的有效分析。相比于传统的经验模态分解（EMD）方法，VMD具有更完善的数学理论支撑，能够解决EMD方法存在的模态混叠和频率效应等问题。
然而，VMD在应用中需要提前设定初始参数分解模量个数K和惩罚因子α，且参数取值对处理效果有很大的影响。这也是基于EWOA-VMD的煤岩识别技术需要解决的关键问题之一。
技术原理与实现流程
信号采集：首先，通过钻孔弹性波探测方法获取煤岩界面的弹性波回波信号。 参数优化：利用EWOA算法对VMD中的关键参数组合（K，α）进行自适应寻优。在这一步骤中，EWOA算法以最小包络熵作为适应度函数，通过不断迭代搜索找到最优的参数组合。 信号分解：利用最优参数组合对原始回波信号进行VMD分解，得到若干个IMF分量。 特征提取：通过相关系数阈值法判别包含煤岩界面特征信息的IMF分量。具体来说，就是计算每个IMF分量与原始回波信号的相关系数，如果相关系数大于设定的阈值，则认为该IMF分量包含煤岩界面的特征信息。 煤岩识别：最后，根据提取出的煤岩界面特征信息，实现对煤岩界面的准确识别。
钻孔弹性波探测法识别煤岩界面示意
实验验证与效果评估
为了验证基于EWOA-VMD的煤岩识别技术的有效性，研究人员进行了大量的实验验证。他们首先通过数值模拟方法建立了煤岩界面的正演模型，并模拟了弹性波探测过程。然后，利用EWOA-VMD算法对模拟的弹性波回波信号进行处理和分析。
实验结果表明，相比于传统的EMD和CEEMD方法，EWOA-VMD算法在处理复杂弹性波回波信号时具有更高的信噪比和波形相似系数，更低的均方根误差。这意味着EWOA-VMD算法能够更准确地去除信号中的噪声干扰，提取出煤岩界面的特征信息。
为了进一步验证技术的实用性，研究人员还进行了室内模型试验。他们搭建了一个“岩-煤-岩”三层水平模型，并模拟了钻孔弹性波探测过程。试验结果表明，EWOA-VMD算法在实际应用中同样表现出色，能够准确识别出煤岩界面的位置，且识别误差较小。
弹性波煤岩界面探测物理模型
科技创新助力煤矿智能化升级
基于EWOA-VMD的钻孔弹性波处理与煤岩识别技术的成功研发，为煤矿智能化升级提供了新的技术手段。这项技术不仅能够提高煤岩识别的精度和效率，还能够降低开采过程中的安全风险，为煤矿行业的可持续发展贡献力量。
