基于改进随机森林算法的地质构造识别模型

地震属性常常用来进行构造解释以及预测。为克服单一地震属性预测带来的多解性和不确定性的问题，采用地震多属性融合技术对地质构造进行解释以及预测。基于经典的机器学习随机森林算法模型，提出了一种改进的随机森林算法对多种地震属性进行融合分类，将地震多属性融合技术与改进的随机森林算法结合，建立了基于改进随机森林算法的地质构造识别模型。以山西新元煤炭责任有限公司二条带二采区作为研究区域，基于三维地震勘探成果提取到的12种地震属性，通过对12种属性进行属性相关性分析以及特征重要性分析，依据结果保留了全部12种属性进行后续的属性融合。利用揭露验证后的地质构造-断层和陷落柱作为样本标签，提出一种改进网格搜索的优化算法，将分类器数目与单棵决策树的最大特征数组成参数对进行网格搜索，基于Python语言平台建立算法模型，实验结果表明改进后的算法模型预测准确率达到97%，经过后续的模型验证，证明了相比于逻辑回归、梯度提升与决策树等几种算法，改进后的随机森林算法能够更加有效地识别地质构造中的断层与陷落柱等异常体，且识别准确率更高，算法适用性更加广泛。     

基于SVM算法的地震小断层自动识别

为了提高小断层解释的准确率,构建基于支持向量机(SVM)算法的断层自动识别方法。通过分析构造部位和非构造部位地震属性特征,建立SVM两分类的断层识别模型。首先,研究支持向量机两分类算法的基本原理和结构,表明支持向量机在两分类问题上具有准确率高的优点;然后建立断层正演模型,分析不同地震属性的断层响应特征,表明断层分布与属性值变化趋势相关;通过对支持向量机算法和正演模型的分析,表明利用地震属性作为支持向量机的输入,预测小断层具有可行性。从叠后地震数据中提取方差、曲率等与断层相关的属性集合;通过相关性分析和聚类分析评估属性,确定4种互相关性低的地震属性。利用14口钻井、3条巷道的地震属性和断层信息共606个数据,选取400个作为训练样本,构造SVM断层识别模型;206个数据作为测试样本,进行断层识别,识别正确率达到98%。利用地震属性建立的SVM断层自动识别模型,能够有效识别小断层,降低人为主观因素的影响,缩短了解释周期;钻孔分布越均匀、数目越多,解释精度就越高。     

运用地震属性技术解释煤矿陷落柱

通过对山西某煤矿两个三维勘探区煤层反射波的属性特征进行的提取,对陷落柱反射波等地震属性特征进行了深入分析、研究,结合已知地质资料,利用基于地震层间属性定量描述与识别陷落柱的最新解释技术对勘探区进行了精细解释。     

三维地震属性在潘三矿地质异常识别中的应用

陷落柱时刻威胁煤矿安全生产,而在地震解释中,由于其地震响应与其它地质异常体之间存在多解性问题,如何识别陷落柱地质异常,在煤矿三维地震解释中具有重要意义.地震属性技术在解决地质异常问题上,具有显著效果.在对已知陷落柱异常体属性响应特征研究的基础上,通过对淮南潘三矿12418陷落柱附近的12318地质异常体的不同属性对比分析,有效排出了陷落柱地质异常可能,为煤矿开采设计提供了依据.     

地震属性技术在小陷落柱精细解释中的应用

长期以来,陷落柱一直严重威胁着我国北方一些煤矿的高产高效安全生产及综合机械化采煤机组的正常运行。地震勘探作为陷落柱勘探的主要技术手段,在识别查明该异常地质体方面发展挥了重要作用。以往利用地震时间剖面和层拉平切片对陷落柱进行识别解释,仅对较大的陷落柱（直径大于50 m）反映特征明显,而对于小陷柱却无能为力。通过分析陷落柱的地震正演模拟、属性特征及实例认为,可以利用方差体、均方根振幅、弧长等地震属性技术对其进行精细解释,效果较好。     

三维地震勘探在赵庄煤矿陷落柱探查中的应用

根据三维地震解释陷落柱的理论基础,分析了陷落柱的地震响应特征。结合赵庄煤矿地层的赋存特征,设计了三维地震作业及采集方法,并通过高分辨数据处理,在偏移数据体上进行综合属性分析,根据陷落柱在三维地震数据体上的响应特征,基本确定陷落柱的范围。相比较常规的陷落柱探查方法,利用地震属性综合分析能对陷落柱等构造异常体作更准确的判断,从而更好地指导煤矿的开采工作。     

基于LightGBM和SVM的多属性砂体厚度预测

预测储层砂体厚度对指导油气勘探有着重要意义。以陆东凹陷前后河地区九佛堂组上段湖侵体系域为例，由于研究区地震资料品质差，砂体变化复杂，难以使用单一地震属性反映储层特征，利用机器学习方法进行多属性融合预测地层厚度。LightGBM是实现梯度提升决策树算法的开源框架，可用于特征选择，支持向量机是常用的机器学习算法，在解决小样本问题上具有优势。在此基础上，利用研究区钻、测井资料和地震属性建立样本集，优选了7种地震属性，对其标准化处理后进行模型训练，进而预测砂体厚度，最终得到了符合地质认识的结果。研究为地震多属性砂体厚度预测提供了有效方法和新的思路。     

陷落柱及其赋水性的正演模拟研究

煤矿中的陷落柱一直制约着煤矿的安全生产。为了有效识别陷落柱,以山西矿区岩溶陷落柱为例,利用地震数值模拟和电法数值模拟方法,探讨了陷落柱地震响应及赋水特征。通过建立陷落柱模型,模拟得出陷落柱在地震上响应存在明显的绕射波特征及赋水性陷落柱“两高夹一低”的特征。     

煤层隐伏陷落柱地震属性响应特征与识别

通过正演模拟总结煤层隐伏陷落柱在垂直剖面和水平属性切片的地震响应特征,并以JCZ煤矿为例,基于模式识别方法利用多种属性预测煤系陷落柱分布范围。研究表明利用模式识别方法与地震多属性分析技术相结合的方法,能够精确有效地圈定研究区陷落柱的范围,取得较好探测效果。     

小波分析在煤田陷落柱解释中的应用

针对目前煤矿开采面临的陷落柱难题展开研究,首先,简述了小波分析的原理及应用现状并叙述了在解释陷落柱中的应用,其次,采用小波分析方法对三维地震勘探资料进行了特殊处理,然后,通过对小波分析数据体的属性参数的提取来解释陷落柱,从理论模型试验到实际资料的检验,都取得了较好好的效果,为陷落柱勘探这一技术难题作出了新的探索。     

多场多属性信息融合精细定位煤矿导水通道技术研究#br# #br#

在煤矿发生重大安全事故中,水害事故造成的人员伤亡和经济损失较大。煤矿水害防治工作的关键是防治导水通道,如何提高陷落柱等导水通道探查和识别的准确性也是目前煤矿安全生产研究的热点。以黄玉川煤矿X6疑似陷落柱探查为例,通过提取三维地震和瞬变电磁探测中对导水陷落柱敏感的属性特征,利用粒子群算法优化的BP神经网络进行多场多属性信息融合技术精细定位导水通道,结合地质资料及钻孔工程探测,验证了该方法探查陷落柱的准确性,解决了陷落柱等导水通道精细定位的问题,为煤矿安全高效开采提供了重要保障。     

地震技术在长治经纺矿区煤储层研究中的应用

基于长治经纺矿区勘探程度较低,又是沁水盆地煤层气勘探开发的潜在区域。利用三维地震技术方法,掌握该矿区3号主采煤层发育的小于5m的小型断层及陷落柱等构造的分布规律。在研究区中部和北部识别出走向东西的12条正断层和1条逆断层,在南部识别出多处陷落柱。将地震属性和钻孔测井参数结合,通过相干性比较提取了平均反射强度、最大波峰、均方根振幅和瞬时频率4种地震属性,定量地分析了煤厚、含气量和孔隙度的发育规律,对地质构造和储层物性等的综合分析,探明了煤层气的富集区和最有利开发区域位于研究区中部。     

三维地震可视化解释在大同矿区的应用

针对常规三维地震二维化解释带来的解释效率低和解释精度低的问题,基于三维地震数据信息量大和空间归位准确的优势,以东周窑煤矿三维地震勘探区为例,提出三维可视化解释方法与流程,从三维视角对地震数据进行空间立体交互解释,通过对煤层层位自动追踪,利用地震属性信息融合进行断层和陷落柱快速识别,来提高三维地震资料解释精度、解释效率和对构造的识别能力,三维地震解释探采对比结果表明,三维地震可视化解释方法是有效的,可以在大同矿区推广使用。     

方差体技术在识别陷落柱中的应用

三维方差体技术就是求取三维数据体所有数据点的方差值来反映反射不连续性信息.介绍了三维方差体技术的原理及其基本算法,并在山西某采区三维地震资料的解释工作中进行了实际应用,结果表明方差体技术对陷落柱、断层等地质异常体具有良好的识别效果.方差体技术在三维地震信息的自动拾取以及提高地震资料解释成果精度等方面有明显优势,对断层、陷落柱有良好的自动识别能力.     

矿井TEM与地震联合反演导水陷落柱的试验研究

陷落柱对煤矿安全生产威胁极大,矿井TEM和地震勘探是2种主要的导水陷落柱探查方法,矿井TEM对富水性敏感,地震勘探空间分辨率高,为了充分利用2种方法各自优势,提出了基于矿井TEM和地震联合反演的导水陷落柱精细探测方法。首先,提出了基于镜像2D电阻率模型和全空间1D TEM正演算法的矿井拟二维(Pseudo-2D) TEM反演算法。矿井Pseudo-2D TEM反演算法既满足交叉梯度联合反演算法对2D模型的需要,又具有较快的反演计算速度。然后,通过去掉常规联合反演目标函数中的地震正演项,只在交叉梯度项中保留地震波阻抗模型参数,建立了单向交叉梯度联合反演算法。在单向交叉梯度联合反演算法中,地震波阻抗模型只对TEM反演进行约束,电阻率模型不对地震反演进行约束,地震波阻抗反演可以通过商业软件完成,TEM反演采用矿井Pseudo-2D TEM反演算法。通过对地震波阻抗模型进行双三次插值处理,实现地震波阻抗模型和电阻率模型之间的模型网格匹配。通过基于K-means算法的地震波阻抗模型聚类分割处理方法消除地震波阻抗模型中的次要结构变化,增加联合反演稳定性。最后,建立了含导水陷落柱地质-地球物理模型,采用有限差分方法分别进行了3D矿井TEM和3D地震勘探正演计算,对正演模拟数据进行了单独反演和联合反演计算。结果表明:联合反演能够同时重建理论模型的形状和电性特征,联合反演结果不仅具有较高的空间分辨率,而且能够反映陷落柱的富水性,优于单独TEM和单独地震方法反演结果。相比传统联合反演方法主要应用于大尺度目标体探测或浅地表成像,基于矿井TEM和地震的单向交叉梯度联合反演方法可以实现大深度小尺度目标体的精细探测。     

基于KPCA-GWO-SVM的矿井突水水源识别

为提高矿井突水水源识别的精准度，提出1种基于KPCA-GWO-SVM的矿井突水水源识别模型；该算法利用核主成分分析（KPCA）进行特征降维，加快水源识别速度，通过灰狼优化算法（GWO）搜寻支持向量机（SVM）的最优参数，使水源识别精准度更高；以赵各庄矿为研究对象，分析各含水层主要水化学类型，选取6种离子指标，经KPCA提取3个主成分，随机选取总样本量70%为训练集（共47组），30%作为预测集（共20组），构建KPCA-GWO-SVM模型并与KPCA-PSO-SVM、KPCA-WOA-SVM和KPCA-SVM模型对比。结果表明：KPCA-GWO-SVM的水源预测结果与实际结果一致，比未经KPCA处理模型的预测准确率高10%且寻优速度更快；与其他模型相比准确率最高，具有优越性。     

地质透明化工作面内多种异常体的槽波解释方法研究

矿井地质透明化是当前煤矿安全高效开采的新要求，针对复杂地质条件的工作面，槽波探测技术作为常用的物探手段之一，若工作面存在多种地质异常体，其属性无法进行准确的分辨与解释。以山西阳泉某工作面为例，对包含断层、陷落柱、薄煤带、挠曲4种地质异常体的工作面进行了三维波场模拟，分别从数值模型的单炮特征、频谱特征、频散特征进行分析；结合数值模型的纵波振幅与速度、横波振幅与速度、高频槽波振幅与速度以及低频槽波振幅与速度8种类型的CT反演成像，研究了断层、陷落柱、薄煤带、挠曲4种地质异常体在槽波属性上的不同响应特征。结果表明：(1)断层引起槽波异常的主频及速度与无地质异常的煤层基本一致，横波、高频、低频槽波振幅可以显著识别断层，横波、高频、低频槽波速度可以较显著的识别断层，纵波振幅与纵波速度无法有效识别断层；(2)陷落柱的单炮特征表现为低阶减弱、高阶增强，横波、高频、低频槽波振幅可以显著识别陷落柱，横波、高频槽波速度可以较显著的识别陷落柱，纵波振幅、纵波速度与低频槽波速度无法有效识别陷落柱；(3)薄煤带主频基本不变，速度降低，高频槽波振幅与速度、低频槽波振幅与速度可以显著识别薄煤带，纵波速度与横波振幅可...     

OVT域叠前时间偏移在煤田高密度三维地震勘探中的应用

为了提高沁水煤田某矿煤层陷落柱、断层、挠曲等小构造的探测准确率，将OVT域叠前偏移技术引入了高密度宽方位三维地震资料处理中。通过面元划分、五维规则化、OVT域叠前时间偏移、方位各向异性校正时差校正等处理过程，实现宽方位OVT域叠前时间偏移。研究结果表明，OVT域叠前时间偏移保留了方位角信息，可以反映地层随方位角的变化；方位各向异性校正解决了道集的方位各向同相轴“抖动”问题，提高了剖面的分辨率，使小断层位置、陷落柱边界更清晰，“串珠状”现象更聚焦；OVT域叠前时间偏移剖面波形自然、浅层同相轴连续性低频成分更丰富，频带更宽。     

基于模型融合的钻进参数识别岩石类型研究

岩石类型的识别对于钻进工程的安全和经济效益具有重要意义。钻进过程中的岩石类型实时识别大多是通过随钻测井,但由于随钻测井成本昂贵,在地质勘探领域鲜见应用。本文挖掘深部探测Sinoprobe-05项目金川科钻的钻进多参数（钻速、钻压、转速、钻头扭矩、泵压力、泵量）数据,通过一种融合模型算法来识别岩石类型。首先采用Savitzky-Golay平滑滤波器降低钻进参数数据的噪声,然后对数据进行了归一化。最后运用融合模型预测和识别岩石类别。融合模型的初级学习器为支持向量机、人工神经网络和随机森林,通过次级学习器贝叶斯模型平均算法对每个模型的权重进行计算。结果表明,多模型融合算法准确率为0.9686,比每个单独的算法准确率高。     

煤田陷落柱对地震波影响的超声模拟

本文用超声地震模型实验方法，模拟地震波在矿进井巷道间的岩层中传播，以了解陷落柱波场中绕射、散射和反射波特怔。结构表明，陷落柱的影区附近，绕射波振幅明显下降，形成于柱体界面上初次和多次绕射点的转换纵、模波时距曲线为不对称双曲线；柱内透过波具有统一的纵、横波波阵面、且散射波不明显。多层介质中首波及其界面转换波在陷落柱影区附近形成的绕射及其界面转换波在陷落柱影区附近形成的绕射及转换波，成为识别和反演柱形