激光雷達盤煤系統作為電廠、煤礦等企業煤場儲量計量的“火眼金睛”，依托激光點云技術實現非接觸式三維建模，計量精度可達±1%（傳統人工盤煤誤差約5%-10%）。其使用需兼顧掃描路徑規劃、環境干擾排除與數據建模精度，以下從前期準備到報告生成，詳解全流程操作要點，確保單次盤煤效率提升50%以上。?  

一、激光雷達盤煤系統使用前的核心準備?  

（一）設備與場景適配核查?  

系統組件確認?  

激光雷達主機：檢查激光發射模塊（波長905nm，符合人眼安全等級CLASS1）、慣導單元（IMU，精度≤0.1°/h）、GPS/北斗定位模塊（定位精度≤1m，差分模式下≤0.1m）是否正常啟動；?  

輔助設備：無人機搭載式需檢查電池續航（單次飛行≥30分鐘）、地面站軟件連接（延遲≤1秒）；車載式需確認車輛制動系統（掃描時駐車穩定）、雷達支架剛性（無晃動）。?  

煤場環境評估?  

干擾排除：避開暴雨、大霧（能見度＜50m）、強電磁環境（如高壓線纜30m內），避免激光信號衰減或定位漂移；?  

邊界確認：明確煤場范圍（用GPS標記煤堆邊緣、圍墻、設備等邊界點），移除掃描范圍內的移動障礙物（如鏟車、人員），靜態障礙物（如輸煤棧橋）需標記為“非煤區域”。?  

（二）參數與路徑規劃?  

掃描參數設置?  

點云密度：根據煤堆精度要求選擇（常規盤存設50-100點/㎡，精細計量設200點/㎡），點云間距越小，建模越精細但數據量越大（10萬㎡煤場約生成5-10GB數據）；?  

掃描范圍：激光雷達水平視場角360°，垂直視場角-20°~+90°，確保覆蓋煤堆頂部（最高處）至底部（與地面銜接處），無掃描盲區。?  

路徑規劃技巧?  

無人機掃描：按“螺旋環繞+往返航線”規劃，航線高度距煤堆頂部5-10m，相鄰航線間距≤激光點云間距的1.5倍（避免漏掃）；?  

車載掃描：沿煤場邊緣與內部通道行駛，行駛速度≤5km/h，每50m停頓10秒（靜態掃描增強細節），確保雷達始終朝向煤堆主體。?  

 

二、激光雷達盤煤系統數據采集操作流程?  

（一）設備架設與校準?  

基準定位校準?  

靜態校準：在煤場平坦區域放置控制點（已知坐標的GPS標靶），激光雷達掃描標靶3次，定位偏差≤0.05m（超差需重新校準慣導）；?  

動態校準（車載/無人機）：啟動前進行IMU零偏校準（靜置10分鐘），GPS信號弱時啟用北斗雙模定位，確保軌跡連續性（無跳點）。?  

掃描執行規范?  

啟動順序：打開地面站軟件→連接激光雷達→初始化設備（等待“就緒”提示）→執行預掃描（10秒，檢查點云是否正常生成）；?  

過程監控：實時查看點云預覽圖，重點關注煤堆邊緣、凹陷處是否有完整點云（如發現漏掃，標記位置后續補掃），無人機掃描時保持與地面站通訊穩定（信號丟失時自動返航）。?  

（二）數據采集注意事項?  

特殊區域處理?  

高大煤堆：分多層掃描（底部1-2m、中部5-10m、頂部），避免頂部因角度過大導致點云稀疏；?  

不規則煤堆：對“山形”“錐形”等異形煤堆，增加掃描點密度（如在坡度變化處加密航線），確保三維建模時曲面平滑。?  

安全操作禁忌?  

無人機禁飛區：遠離機場、高壓線（距離≥50m），飛行時避開人員（下方無作業人員）；?  

車載掃描：駕駛員與操作員分工明確，駕駛員專注行車安全，操作員監控掃描狀態，禁止邊駕駛邊操作設備。?  

三、數據處理與儲量核算?  

（一）點云數據預處理?  

數據清洗?  

去噪：刪除離群點（與周圍點距離＞0.5m的孤立點）、地面點（用地面擬合算法分離）、非煤物體點（如設備、雜草），保留純煤堆點云；?  

拼接對齊：多趟掃描數據通過GPS軌跡或控制點拼接，拼接誤差≤0.1m（用點云配準軟件驗證，重疊區域點云偏差≤0.05m）。?  

三維建模?  

網格生成：將點云轉化為三角網格模型（網格大小≤0.2m），填補小面積漏洞（≤1㎡的區域用周圍點插值）；?  

紋理映射（可選）：結合相機拍攝的煤堆照片，為模型添加紋理（便于直觀識別煤堆形態）。?  

（二）儲量計算與報告生成?  

體積與重量計算?  

體積計算：采用“水平面法”或“斷面法”，以煤場地面為基準面，計算模型與基準面之間的體積（精度±0.5%）；?  

重量換算：輸入煤的堆積密度（按實測值，如褐煤0.8-1.0t/m³，煙煤1.0-1.4t/m³），系統自動計算總重量（重量=體積×密度）。?  

報告內容?  

基礎信息：盤煤時間、煤場名稱、掃描設備型號、密度值；?  

數據成果：總儲量（精確至0.1噸）、三維模型圖（可旋轉查看）、各分區儲量（按煤堆分區統計）、與上次盤煤的差值（損耗或增益）；?  

精度評估：標注點云覆蓋率（≥95%）、計算誤差范圍（±1%），附原始點云數據（可追溯）。