基于点云技术的井筒中心线偏移及罐道间距测量方法

本发明涉及一种基于点云技术的井筒中心线偏移及罐道间距测量方法，属于矿山测量领域。

背景技术：

1、井筒作为连接地下矿藏与地表生产系统的咽喉，一旦损坏会造成极大的安全风险和经济损失。因此需要更加精确的方法对井筒变形进行快速准确的检测工作，从而对发生形变的井筒采取及时的预防手段和修复措施。

2、目前针对井筒的变形检测通常采用基于钢丝定向的方法、激光垂准仪的检测的方法、正交试验的方法以及基于光栅光纤的检测方法。这些传统井筒检测方法在检测过程中存在着测试精度低、易受到施工干扰等各个方面的问题，获得的数据量也相对较少并且应用范围相对有限。随着时间的推移，三维激光扫描技术在地下空间测量领域得到广泛应用，这种方法能够有效规避现有的井筒检测方法的缺陷，但鲜有三维激光扫描用于煤矿井筒检测、误差分析与控制方面的研究。

3、现有技术cn114739311a公开一种基于多传感器的井筒快速变形监测设备和方法，设备采用多传感器，测量2d激光雷达初始坐标，再在井筒中逐渐下放2d激光雷达；记录不同时刻数据；对轮式里程计、惯性测量单元记录的数据进行预处理，计算不同时刻钢丝下放距离和惯性测量单元的位姿数据；对轮式里程计计算的下放距离数据和惯性测量单元计算的位姿数据按时间戳进行插值，获取每个时间戳下2d激光雷达的位姿；计算不同深度的井筒壁精确坐标，建立井筒的三维网格模型，获取井筒的变形数据；其数据来源单一且进度不高，变形监测进度地。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足之处，提供一种基于点云技术的井筒中心线偏移及罐道间距测量方法，其步骤简单，使用方便，监测精度高，对于传统的井筒变形检测方法更加简便高效，能够真实反映空间变形特征，为井筒的安全运行提供一种全新高效的检测手段。

2、为实现上述技术目的，本发明公开一种基于点云技术的井筒中心线偏移及罐道间距测量方法，具体包括如下步骤：

3、步骤1，井筒三维点云数据采集与处理：利用多个测站的激光三维扫描仪对井筒内表面及罐道进行扫描，扫描方法：将激光三维扫描仪安装在提升容器上，随着提升容器移动对井筒进行实时扫描，根据每次扫描的重叠部分，进行配准，获取井筒整个纵向长度的点云数据，获取三维点云数据进行配准，得到井筒整个纵向长度的点云数据，设置切片厚度与间隔对井筒进行平面切割，提取切片数据并进行预处理，

4、步骤2，基于最小二乘法的不同垂深井筒断面圆拟合：将点云数据按照垂直深度进行重新排序，进行分段处理将点云形成的井筒分割为若干段，以判断井筒内表面不同垂深断面的层数并保证数据的对应性，其中井筒分割出的每段厚度按照实际需求进行设置，之后在计算机中从每段井筒中提取一个截面信息，从而将点云数据划分到每层断面的范围里去，将每层截面拟合成圆，利用井筒截面信息进行排序建模；

5、采用最小二乘法对井筒内表面不同垂深断面的点云数据进行拟合，获得不同垂深井筒断面的拟合圆心坐标及断面直径值；将拟合的圆心坐标和高度信息分别减去作为参考坐标的井筒设计中心坐标，得到相对于参考坐标系的偏移量；绘制圆心坐标连线，拟合井筒中心线，从而判断出实际井筒的倾斜程度和倾斜方向；

6、步骤3，基于聚类分析和遗传规划算法的罐道坐标优化：由于罐道垂直度同一提升容器两罐道面的水平间距偏差，利用k-means聚类分析算法将井筒内表面不同垂深断面内的罐道角点聚类划分，利用遗传规划算法优化罐道角点坐标，利用罐道角点坐标即可获取测量罐道水平间距，从而判断是否会出现影响提升容器工作的危害。

7、进一步，步骤1的具体执行方法为：

8、步骤1.1，导入多个测站的激光三维扫描仪采集的井筒内表面及罐道点云数据进行配准和分析建模，对配准后点云进行特征分割操作，得到井筒整个纵向长度的点云数据，设置切片厚度与切片间隔对井筒进行平面切割，提取切片数据；

9、步骤1.2，对导入的点云数据进行预处理，去除位置信息缺失、表面法向量丢失导致的无效点；采用matlab中的pcdenoise函数进行统计分析和滤波处理去除点云数据中的噪声点；

10、步骤1.3，对井筒内表面点云进行垂直深度分层，并计算梯度值：以地面为基准面，将井筒内表面点云数据按照垂直深度顺序排列，之后将井筒内表面点云数据进行分段处理，之后对每段井筒内表面点云数据每隔一段进行一次切片，每个切片之间存在一段距离，对划分的断面层按照垂直深度依次顺序排列；

11、步骤1.4，计算依垂深顺序排列好的相邻两个点云z坐标数据的梯度值δz：

12、δz＝zi-zi-1

13、其中，梯度值δz表示高度在z轴方向上的变化速率；

14、选取梯度值δz＞100的相邻两个点云坐标点作为组成井筒内表面不同垂深的断面圆的拟合边缘线，通过计算梯度值来判断高度变化显著的区域，高度变化显著的区域代表层之间的分界线或环形结构的边缘，梯度值越大，表示该区域在z方向上的表面变化越剧烈；反之，梯度值越小，表示表面变化越平缓，因此将梯度值δz＞100的相邻两个点云坐标点，一个点云坐标点划分到上一层边缘，一个点云坐标点划分到下一层边缘。

15、进一步，步骤2的具体执行方法为：

16、步骤2.1，不同垂深井筒断面圆拟合：每个边缘进行处理以拟合成圆环，假设待拟合的圆的方程为：

17、x2+y2+a1x+a2y+a3＝0

18、根据最小二乘法的原理将上述方程表示为以下矩阵形式：

19、

20、最小二乘法的目标找到最佳参数a，使得方程组的解能够最小化误差，即拟合出一个最符合给定数据点的圆形，拟合圆的参数计算，包括中心坐标(xc，yc)、断面半径r，其中：

21、xc＝-0.5×a1

22、yc＝-0.5×a2

23、

24、步骤2.2，根据步骤2.1拟合出的不同垂深井筒中心坐标绘制出井筒中心线，即可依据绘制出的井筒中心线三维变形图分析井筒倾斜状况。

25、进一步，步骤3的具体执行方法为：

26、步骤3.1，提取井筒内表面不同垂深每一断面层内的所有罐道点云数据，引入k-means聚类分析算法将断面层内的罐道点云数据聚类，去除稀疏或无效的点云数据；

27、步骤3.2，根据最佳聚类结果划分为4个簇，利用多项式对4个簇中的点云数据拟合分别得到两条分段直线的拟合参数：拟合斜率和截距，利用拟合参数获得两条分段直线，并进行线性插值得到分段直线的坐标序列；

28、步骤3.3，利用遗传规划算法优化交点坐标，以最小化误差值；以x坐标变量，遗传算法目标函数：

29、

30、

31、其中，k代表两条直线的斜率之间的一个关系指标，用于衡量两条直线之间趋势的差异；设angle为两条直线线性拟合后之间的夹角转换为0°中心的角度值；

32、通过迭代搜索，最终找到每个断面层内的直线交点坐标，即罐道角点坐标；

33、步骤3.4，根据罐道角点坐标，计算坐标偏移量及各罐道面的水平间距偏差，进行罐道水平间距测量，为调整井筒内罐道间距提供依据，从而降低卡罐风险，提升安全空间，

34、进一步，步骤2.1中，剔除每一断面层内少于10个点云的断面，同时更新断面层数，以免这些较小或者异常的圆环对后续产生干扰。

35、进一步，步骤3.1使用k-means聚类分析算法将断面层内的罐道点云数据聚类，聚类规则依据曼哈顿距离，进行50次重复计算，每次随机初始化聚类中心，选择最优结果作为最终选择最佳聚类结果划分为4个簇，对于聚类分析结果进行后处理，剔除每一个小于10个点云数据的簇，从而去除稀疏或无效的点云数据；

36、进一步，步骤3.3利用遗传规划算法优化交点坐标时，设置创建的初始种群大小为50，设置最大迭代次数为200，设置允许的停滞最大代数为100，设置适应度值的上限为0.1，直到找到具有满意交点数量的直线交点；

37、计算给定两点的直线与簇中心点所在直线的交点坐标误差，若拟合罐道角点误差大于5°，则忽略该罐道角点。

38、有益效果：本发明采用了多个测站的激光三维扫描仪采集数据并对点云数据进行处理,将坐标数据导入计算机，快速重建井筒的三维轮廓特征，解决由于井筒内装备遮挡造成的井壁数据缺失问题，可适用于井下复杂工况。

39、井筒在制造过程中通常为类圆筒结构，但由于受力和变形等因素，其形状可能发生变化，而传统方法难以精确测量井筒的中心线位置。本发明提出了一种基于最小二乘法的圆拟合算法，旨在精确获取井筒不同深度断面的圆心坐标和直径值。通过拟合圆心作为井筒各高度的真实物理圆心，可以有效计算井筒中心的偏移方向和偏移量，为井筒中心线检测提供一种可靠的解决方案，并为评价井筒受力和变形原因提供了重要依据。

40、此外，本发明通过优化罐道坐标，能够精确测量罐道水平间距，为调整井筒内罐道间距提供依据，降低卡罐风险，提升安全空间，提高提升系统的效率和安全性，并为井筒的安全管理和维护提供了重要的技术支持。