李小二，王 鹏，靳翔飞，陈新明，张将令

（1.焦作煤业集团赵固一矿，河南 焦作 454150；2.河南理工大学土木工程学院，河南 焦作 454150；3.煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心，河南 焦作 454150）

煤炭作为支撑我国经济发展的基础能源，其开采和利用关系到中国社会现代化长远发展[1]。随着煤炭工业生产的进行，煤炭开采逐渐转向深部地层发展，随之而来的是复杂的地应力环境以及开采难度的增加[2]。煤体内部裂隙的存在是影响煤层整体稳定性的内在因素[3]。计算机科学技术的快速发展，为众多学者在研究深部岩体孔裂隙微观结构方面提供了新的研究手段[4-6]。

随着可视化工具的发展，探索物质微观特性的手段更加丰富。煤作为一种典型的多孔介质材料，其内部含有大量裂隙、孔隙，且分布规律和形态特征较为复杂，众多裂隙结构的存在是影响煤体整体稳定性的关键原因。高分辨率CT 成像技术和可视化软件技术的发展为探究煤体微观形态提供了新方法[7-8]。

毛伟泽[9]等利用CT 扫描技术对于花岗岩矿物成分微观分析，基于不同物质灰度值差别原理，通过三值化分割手段对花岗岩的矿物组成及空间分布状态进行定量分析；宋党育[10]等运用DTM 灰度阈值分割法对CT 图像阈值点进行精确调节，采用Avizo 软件对煤中孔裂隙进行重构，并通过压汞法对重构结果进行对比，验证了CT 扫描分析的可靠性；李长圣[11]等通过MATLAB 软件对土石混合体CT 图像进行表面点云数据提取，重构出砾石块网格模型，并通过FLAC3D进行剪切受力模拟；王登科[12]等对温度冲击前后煤的裂隙发育和分布情况进行了定量表征，研究了煤体损伤与裂隙扩展之间的关系。CT 技术凭借其无损检测等优点而越来越多的应用于岩土工程等领域[13]，岩土工程中CT 技术的应用为众多学者深入探究岩土微观特征提供了新思路。为此，通过对比分析分水岭阈值分割法，利用Image J 图像处理软件，通过图像切割、灰度化、二值化等手段，对CT 图像进行精细表征，最后通过Avizo 软件对CT 图像进行重建，得到煤体内部三维孔裂隙结构，为准确地识别煤样中的孔裂隙提供研究方法和思路。

1 CT 扫描系统

试验所用的工业CT 扫描系统Phoenix v｜tome｜x s 产自美国通用电气有限公司，是一个多功能的高分辨率系统，用于二维X 射线检测和三维计算机断层扫描以及三维测量。该系统配备GE 检测科技公司研发的科研平台。工业CT 广泛应用于电子元件、油气储存、涡轮叶片检测等，配备有高功率微米焦点和高分辨率纳米焦点的独特双射线管，可进行小于0.5 μm 的细节观测，既可以扫描小尺寸岩心，也可以完成对大尺寸乃至不规则岩心的扫描成像，广泛应用于对低吸收材料的极高分辨率扫描以及对高吸收物体的三维分析，具有高度的灵活性、实现高精度、高密度检测等特点。相比较于医用CT，工业CT的穿透性更强，射线源更加稳定，扫描能量和精度更高。CT 扫描工艺参数为：①最大管电压：240 kV；②最大管功率：320 W；③细节分辨能力：1 μm；④最小扫描距离：4.5 mm；⑤最大分辨率：＜2 μm；⑥几何放大倍数：1.46～180；⑦物体最大载荷：10 kg。

2 CT 图像处理

试验所用的煤样来自焦作煤业集团赵固二矿14030 工作面的优质无烟煤，煤质呈灰黑色，内生裂隙较为发育，视密度为1.52 g/cm3，具有高热量低硫分等特点。该煤岩整体外生裂隙发育。煤层原生结构大部分因构造作用而破坏，裂隙面纵横交错。将采集的大块煤样钻取并打磨成直径25 mm，高度25 mm 的圆柱状煤样，进行CT 扫描分析。

2.1 煤样CT 扫描图像概述

CT 扫描得到的图像像素为1 024×1 024，煤体CT 原始图像略。由于煤样中气相、固相的密度相差很大，故两者的灰度值相比差别很大，扫描得到的图像中可以清晰地分辨出煤体、杂质和裂隙的分布状态。裂隙以空气的形式存在于煤体中，其密度为0，在CT 图像中呈现完全黑色的线装结构；有机质是组成煤体的主要物质，在图像中呈现出均匀的灰黑色；煤体存在少量的矿物杂质，其密度最大，在图像中呈现为白色。

2.2 图像预处理

由于原始CT 图像中通常存在噪声点，在细节分辨上效果不佳，后期在重构过程中会出现误差影响重构结果，所以需要图像预处理来降低噪声点，提高图像质量。预处理是为了提高图像中重点关注部分的识别度，并对不需要的部分进行剔除[14]。影响图像质量的因素众多，应该根据图像特点以及实际需求进行分析，确定最佳处理方法。采用Image J 软件对原始CT 图像进行预处理。

利用Image J 软件进行预处理可排除图像干扰信息。Image J 软件是基于Java 语言开发的图像处理软件，广泛用于医学及生物学图像处理领域，能够分析和处理8 位、16 位、32 位的图片，支持多种图片格式。Image J 可以以多线程的形式层叠多个图像，并以序列形式同时图像进行编辑，除了基本的缩放、平滑操作，还可以进行图像区域面积及像素个数的统计。

1）灰度化处理。图像的灰度化处理就是将彩色图像转化为灰度图。CT 扫描成像是根据不同密度的物质，利用X 射线衰减程度，将射线信号转化为图像[15]。被扫描样品中，不同物质的CT 值差异使CT图像中呈现处不同信息。CT 值是1 个相对值，它的大小与物质的密度成正比，CT 值越大，图像越明亮，代表物质的密度越大；CT 值越小，图像越昏暗，物质的密度越小[16]。煤样中孔裂隙和煤基质的共同存在表现出来就是CT 值的变化和图像灰度值的变化。

2）对比度增强。增强图像对比度实际是增强原图的各部分反差。实际中CT 图像往往通过增强原图中的某2 个灰度值的动态范围来实现[17]。基于图像的灰度分布直方图，依据灰度分布范围，按照Image J 软件中预先设置好的算法改变灰度值的变化范围，达到使图像更加清晰、易于识别的目的。使用不同对比度增强处理后的CT 图像效果如图1。

图1 CT 图像对比度增强结果Fig.1 CT images contrast enhancement results

3）图像二值化处理。受射线源稳定性、运动误差和电子器件噪声等因素的影响，使扫描得到的图像存在噪声点，无法直接进行矢量操作，必须对图像进行预处理。通过对图像滤波和清除噪点后再经过增强、二值化处理，有利于图片中真实信息的表达和图像的准确分割[18]。图像二值化处理过程如图2。经过处理后，图像中的干扰信息被有效排除，二值化之后的图像由黑白2 种颜色构成，其中黑色区域表示为孔裂隙结构，白色区域表示为煤体。

图2 CT 图像处理过程Fig.2 CT image processing

3 CT 图像重构

3.1 CT 图像重构原理

CT 图像的多层面重建技术（Multiplanar Reconstruction），简称MPR，基于离散/堆积的原理，将CT图像各个截面轮廓按照顺序叠加成三维实体。通过对原始图像进行二值化处理，提取煤体骨架、裂隙结构的断面图像，将二维图像层层叠加重构为三维立体图像，这一系列操作过程就是三维体数据的可视化操作[19]。

通过对二值化处理的图像进行三维重构，然后对煤体裂隙结构进行提取，对裂隙结构的可视化和裂隙分布情况进行研究，煤体裂隙三维重构示意图如图3。

图3 煤体裂隙三维重构原理示意图Fig.3 Schematic diagram of 3D reconstruction principle of coal fracture

3.2 CT 图像重构

1）CT 图像截取。由于煤体CT 图像总量过多，占用内存较大，在进行重构分析过程中若进行整体序列导入分析计算过于繁琐，因此仅需对图像中某部分特定的、具有独特性质的区域进行分析，也就是煤体裂隙、杂质较为集中发育的部分。为了辨识和分析目标，需要将裂隙和杂质从煤体中提取分离出来，在此基础对目标进一步利用。图像截取是根据原始CT 图像反应出的信息，依据图像中灰度、纹理、几何形状等特征反映出的相似性，将图像划分为若干个互不相交的区域，在选定的区域中将目标从背景中提取出来，以便进一步处理。对CT 图像进行截取，选择其中的目标区域进行重建，然后对获得的重建体进行更详细的划分，进行下一步分析和观察。图像切割处理就是在在最终的整体三维重构图像中，提前选定特定的几何体区域，进行进一步分析研究。CT 图像截取部分重建示意图如图4。

图4 CT 图像截取部分重建示意图Fig.4 Reconstruction of CT image capture part

2）重构结果。经过CT 扫描得到样品中每个细部单元的空间位置和灰度信息，经过二值化处理后可提取孔裂隙的分布形态。将经过二值化处理的图像输入三维重构软件，经过图像堆栈组合，最终得到三维立体图形。煤体裂隙重构三维图像如图5。从裂隙重构图像中可以看出，在整个取样煤柱中，煤体裂隙分布呈现“片状”形态，裂隙较为明显且连续，几乎贯穿整个扫描样品，裂隙发育长度占整个煤柱模型高度的70%以上，中间存在部分断裂现象。经计算样品中裂隙体积占煤样总体积的2.23%，孔隙度占总体积的12.28%。其中通过可视化结果，可以很明显分辨出裂隙的空间分布状态、裂隙走向及发育状况。

图5 不同方向上的煤体裂隙三维图像Fig.5 Three dimensional images of coal body fractures in different directions

4 结 语

1）利用工业显微CT 扫描技术，通过图像处理和三维重建手段，得到赵固二矿焦煤煤样数字煤心孔隙度，约为12.28%。在整个取样煤柱中，煤体裂隙分布呈现“片状”形态，裂隙较为明显且连续，中间存在部分断裂现象，该矿煤样内生裂纹网络结构较为发育，当煤体受到外力情况时，裂隙面为受力较为薄弱点，易发生扩展破坏。

2）CT 扫描技术构建数字煤心的可靠性取决于对对实际孔裂隙结构信息的准确提取，精确的阈值分割是提取物体内部构造信息的关键。利用Image J图像处理软件可去除图像中的干扰因素，通过图像切割、灰度化、二值化等手段使裂隙信息得到精确表征。采用Avizo 三维重构软件可以对煤中孔裂隙进行精准提取，使裂隙得到形象可视化。

3）基于CT 扫描的煤样图像精细处理过程和三维重建所得到的数字煤心，能以最直观地方式将裂缝和矿物在煤样内部立体空间的分布形态展现出来。该研究手段对于多种材料混合体的内部结构探索，如混凝土等，可提供新的研究方法和思路。