[發明專利]一種電性成像結果中異常體邊界智能識別方法

有效

• 申請號: 202210154804.1
• 申請日: 2022-02-21
• 公開（公告）號: CN114241229B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 范濤;李萍;張鵬;李淵;趙睿;劉磊;李宇騰;蔣必辭
• 申請（專利權）人: 中煤科工集團西安研究院有限公司
• 主分類號: G06V10/762
• 分類號: G06V10/762;G06K9/62;G01V3/38
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 李婷

本發明提出一種采用無監督機器學習中的聚類算法，特別針對現有技術中由于激發場源均為電磁波或電場，天然存在擴散效應，成像結果一般表現為電阻率、電導率、極化率、場強等值的等值線圖形式，異常體與背景值間往往是漸變、光滑過渡，沒有鮮明的差異，人工確定異常體準確邊界的難度大、效率低。本發明對成像結果中的異常體邊界進行智能識別的數據處理方法，能夠實時準確劃分異常和背景區域。

技術領域

本發明屬于地球物理勘測技術領域，涉及一種能對電磁法成像結果中的異常體邊界快速智能識別的數據處理方法。

背景技術

地球物理勘測中的電磁類方法由于激發場源均為電磁波或電場，天然存在擴散效應，成像結果一般表現為電阻率、電導率、極化率、場強等值的熱力圖形式。異常體與背景值間往往是漸變、光滑過渡，現有反演模型，都是光滑模型，保證計算精度和速度。但是現實中，沒有鮮明的差異，人工確定異常體準確邊界的難度大、效率低。

近年來我國煤礦重特大事故總體呈下降趨勢，但重特大水災事故起數和死亡人數在事故占比中逐年增加，平均占比達到18.05%。2006-2018年間，全國煤礦共發生水害事故436起、死亡人數1906名，經濟損失和社會影響非常嚴重。掘進工作面是煤礦重特大水災事故最容易發生的突水地點，占比達51.16%。因此，掘進工作面前方隱伏水患超前探測是亟待解決的技術難題。

水害隱患超前探查代表性的方法主要是瞬變電磁法、直流電法等電磁類方法，但是，煤礦井下探測裝備功率受煤礦本安防爆限制，且井下環境的電磁干擾較大等因素的存在，致使礦井電磁類方法的探測距離短、精度偏低、多解性強。為了解決煤礦井下掘進工作面前方的探測深度與探測精度的矛盾，科研工作者逐步開始利用井下掘進工作面的鉆孔進行瞬變電磁探測工作，該方法可以在掘進前開展遠距離、高精度的隱伏水害超前預報。

鉆孔瞬變電磁的數據處理一般采用電阻率反演成像方法，考慮到反演存在多解性，因此反演擬合過程中為了提高精度，往往會選擇較為光滑的模型擬合實測數據，使得最終反演結果是一個電阻率連續光滑漸變的成像模型，在地質體邊界處的對比程度和變化情況較為模糊，很難清晰的反映地質異常體與背景值的差異，對異常體規模、形態的解釋工作常常需要經驗豐富的專家人為干預，也不利于生產中準確指導物探工作之后的鉆探和掘進工作。鑒于此，有必要研究一種提高成像結果中電阻率值聚合度，進而突出電性邊界的成像方法。

發明內容

為解決這一問題，本發明提出一種采用無監督機器學習中的聚類算法，對電性成像結果中的異常體邊界進行智能識別的數據處理方法，能夠實時準確劃分異常和背景區域。

本發明所解決的技術問題是提供一種電性成像結果異常體邊界智能識別方法。

為解決上述的技術問題，本發明采取如下技術方案予以實現：

一種電性成像結果異常體邊界智能識別方法，該方法包括如下步驟：

步驟1：對電磁法探測數據進行反演成像，形成曲線圖、散點圖、等值線圖、熱力圖、等值面圖、形體渲染圖其中一種或幾種及相應的繪圖數據文件；

步驟2：根據成像圖特征，選擇聚類算法；

步驟3：提取繪圖數據文件中的幅值項數據；

步驟4：確定聚類數k后，在樣本中隨機選取k個點，作為每一類的中心點；

步驟5：計算剩余n-k個樣本點到每個聚類中心的距離，針對每一個樣本點，將它歸到和它距離最近的聚類中心所屬的類；

步驟6：重新計算每個聚類中心的位置：根據步驟5得到n個點分別對應的所屬的類，對每一個類內的所有點對應的數據幅值取平均值，計算出新的聚類中心；

步驟7：重復步驟5、步驟6，直到所有的新聚類中心滿足設定的終止條件；

步驟8：輸出每一個新聚類中心所屬的類的幅值邊界和類中心值；