测线分类在坑透反演成图中的应用

郭方，李培根，齐顺

(1.福建工程学院信息科学与工程学院，福州 350108; 2.福州华虹智能科技开发有限公司，福州 350001)

测线分类在坑透反演成图中的应用

郭方1，李培根2，齐顺2

(1.福建工程学院信息科学与工程学院，福州 350108; 2.福州华虹智能科技开发有限公司，福州 350001)

针对目前井下坑透时干扰因素较多而导致接收场强噪声大的问题，提出一种新的接收场强滤波方法。探索了测线长度分类在提高坑透反演成图质量中的应用。首先将工作面内发射－接收距离相同射线的接收场强数据经过分类划为一组，然后利用小波分析方法对各组测线的接收场强进行降噪处理，经过降噪处理的数据用来进行坑透反演成图。理论仿真和实际数据分析表明:基于测线分类的滤波方法能在一定程度上改善坑透反演成图的质量，较好地突出异常区的位置，对坑透反演成像有一定的指导意义。

坑透;测线分类;反演成图

无线电磁波坑透技术(坑透法)是利用探测目标与周围介质之间的电性差异来研究、确定目标体位置、形态、大小及物性参数的一种物探方法。当前，坑透法与瞬变电磁法、电法等一起构成煤炭综采的高安全保障技术手段［1－4］。利用此技术，通过数据反演，可以方便地了解综采工作面的复杂地质构造，判断地质内的异常区域［5－10］。在综采数据反演成像过程中，接收端场强作为工作面异常体的间接表征，其数据质量对成像效果有着重要的影响。但是在实际工作中，由于周边环境和仪器本身的干扰，接收场强噪声很大［11］。针对这种情况，一些学者提出相应的去噪方法，总结出一些求取初始场强的方法［12－13］。这些方法通过多次接收求平均来消除仪器等造成的随机误差，但井下风管、水管、电缆、金属导体及动力设备所引起的轻微场强误差一般很难去除，从而在较大程度上影响坑透反演成图的质量。

基于此，本文在有关学者已有工作的基础上，根据综采面测线分布特点和规律，提出一种新的接收场强滤波方式。由于一个综采面有很多条发射－接收点距离相同的测线，这些线并不全部经过异常点，一般情况下，只有很少的一部分经过异常点，而那些没经过异常点的测线场强值就代表了综采面的背景接收值，理论上这些值应该相同或相近。因此，可以把这些相同长度测线的场强值分为一组，将各组场强值进行滤波处理后，用滤波后的新值代替原接收场强值进行坑透反演。

1 坑透理论

坑透法以无线电磁波发射为基础。根据电磁波传播理论，电磁波在均匀介质中的辐射场随距离呈一定的规律变化［12］。

假设原点A在辐射源(天线轴)中心，在无限均匀、各向同性的介质中，观测点P到A点的距离为r(观测点在辐射场内，见图1)。在此条件下求解导电介质中的波动方程，即可求得P点的电磁场强度H。式(1)中:H0为初始场强，取决于发射机功率及周围介质;β为煤层对电磁波能量的吸收系数;r为测点到辐射源原点的距离;sinθ为方向因子，θ是天线轴线与观测方向的夹角，一般取90°。其中，β又可以用以下公式表示:

式(2)中:ω为角频率;μ为导磁率;ε为介电常数; σ为导电率。

当频率ω=2πf不变时，β=F(ε、μ、σ)，即β是ε、μ、σ的函数。当电磁波穿越不同电性的煤岩层时，μ差别不大。所以ε、σ的改变会引起β与H值的明显变化。

图1 偶极子天线辐射场

当电磁波在地下岩层中传播时，由于各种岩、矿石电性(电阻率ρ和介电常数ε)不同，对电磁波能量的吸收不同，于是可根据这些不同结构的吸收参数来判断工作面内的异常区。低阻岩层对电磁波具有较强的吸收作用，当波前进方向遇到断裂构造所出现的界面时，电磁波将在界面上产生反射和折射作用，造成能量的损耗，使接收巷道中的电磁波信号十分微弱甚至接收不到透射信号，形成所谓的透射异常(又称阴影异常)，见图2。研究采区煤层、各种构造及地质体对电磁波的影响所造成的各种无线电波透视异常，从而进行地质推断和解释，这就是坑透法的基本原理。

图2 无线坑透接收场强

为计算方便，实际应用中，式(1)又可以表示为

2 工作面测线分类

2.1 工作面测线分布

无线电波透视观测一般在两巷道间进行，其中一巷道布置发射点，向煤层中发射某一频率的电磁波，接受点布置在另一巷道进行相应接收。为提高探测效率，目前普遍采用定点法方式［13］。发射机在一定的时间内相对固定位置，接收机在一定范围内逐点观测其场强值，即定点发射多点等间距(扇形)接收。

在实际情况下，综采工作面宽度大都在150 m左右，长度为500 m以上。测线采用扇形结构，各接收点的间距在10 m左右，一般接收点为11 m (图3)。因此各测线长度差别不很大，即理论接收场强值相差很小。

图3 无线坑透测线分布

2.2 工作区内测线分类

在实际坑透过程中，由于一个工作面往往有多个相同的扇形测区，若每个测区都采用对称分布，则一个测区就有两条长度相同的测线。对于n个发射测点的综采工作面，就有2n个相同的测线。因此可把这2n条相同测线的场强接收值化为一组进行信号处理。这样，整个工作面测线可分为m组相同长度的测线。对于每组测线，根据式(1)，理论上它们的接收值应该相等，但实际上由于测试误差、现场干扰和异常区的影响，这些测线的值并不完全相等。考虑到这些测线的长度相同，因此可以对每组测线进行滤波处理。

近年来，创造力研究领域更具包容性地关注创造性的情感．许多研究显示，积极的情感影响个人的创造过程．什么是积极的创造性情感，以下研究能给出一定的启示．

2.3 小波滤波去噪

在信号滤波的众多方法中，由于小波变换具有良好的时频局部化和多分辨率等特性，因此可很好地刻画信号边缘、尖峰、断点等非平稳特性，在去除噪声对信号影响的同时，还可以保留信号的突变位置和边缘信息，具有更好的滤波效果。所以，以小波变换为基础的滤波方法广泛用于各种信号处理过程［14－15］，其基本定义如下:

对任一函数

则它的连续小波变换为

由于每组接收场强的坑透数据具有非平稳特性，往往每组数据既有噪声数据，又有异常点的突变数据，因此较适合于小波处理。

小波降噪的一般处理过程为:①选择小波包进行小波正变换;②阈值处理;③小波反变换。

3 实验结果分析

为测试算法效果，本文根据式(3)建立均匀介质中的异常构造几何模型(如图4所示)，并取背景吸收系数为0.003 db/m，异常区吸收系数为0.005 db/m。3块异常区大小都是30 m×20 m，模型区域网格划分为100×20。

图4 综采面仿真模型

取初始场强为120 db进行系统仿真。为反映实际测试环境，仿真后工作区内各接收场强值加入幅值为±0.5 db的环境噪声，其场强曲线如图5所示。

从图5可以看出:仿真工作面共有200 m、200.25 m、201.00 m、202.24 m、203.96 m、206.16 m 6种测线，因此整个工作面测线被分为6组。各组测线和小波滤波后的场强值曲线如图6所示。

图5 仿真场强分布

图6 各组仿真场强值和滤波后的场强值

将原始场强值和滤波后的场强值分别代入式(3)进行工作面成图反演，迭代500次得到图7的反演成图。对比图4的仿真模型可以看出，滤波后的异常点2和4更加突出。

图7 仿真数据反演成图

3.2 综采数据分析

为测试实际算法效果，本文对某矿采集的数据进行分析。矿体综采面长度为1 200 m，宽度为185 m。按照图3测线分布测得工作面的场强分布曲线如图8所示。

图8 实测场强分布

在本工作面测量中，共有185.00 m、185.27 m、186.08 m、187.42 m、189.28 m、191.64 m共6种测线。整个工作面测线被分为6组，各组测线和小波滤波后的场强值曲线如图9所示。

图9 各组测线场强值和滤波后的场强值

将滤波后的场强接收值代入式(3)，利用SIRT算法求解此方程组，迭代500次后得到工作面反演图如图10所示。从图10可看出，工作面共有4处异常区。对比图10(a)和(b)可知:使用小波滤波后的反演成图中，异常区2、3、4的位置信息更为具体。现场实际回采发现，工作面内的4个异常区的位置与图10(b)成图结果较为接近。

图10 不同接收场强反演成图

4 结束语

根据坑透工作面数据分布特点，提出了一种新的数据处理方法。该方法将工作面内长度相同的测线接收场强值归为一组，在此基础上对每组数据进行小波降噪处理。滤波后的数据被用来进行坑透反演成图。理论和实践证明:将测线进行归类滤波可在一定程度上压制环境背景噪声，提高反演成图的清晰度和分辨率，从而与实际更为接近，对现场应用和进一步的算法研究具有一定的指导意义。

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(责任编辑 杨黎丽)

Application of Classified Probing Lines in Inverting Image with Tunnel Perspective

GUO Fang1，LI Pei－gen2，QI Shun2
(1.Department of Information Science and Engineering，Fujian University of Technology，Fuzhou 350108，China;
2.Fuzhou Huahong Intelligent Technology Development Co.，Ltd，Fuzhou 350001，China)

Aiming for the issue of receiving field intensity with much noise，a novel method to filter the noise of receiving field intensity is proposed，and the technology of enhancing the imaging quality of radio electromagnetic wave tunnel perspective with classified probing lines is explored initially.Firstly，the

field intensity values of the same probing lines are classified as a group.Then the each group data is filtered with wavelet.Finally，the optimized data is used to invert the image of working plane.The attenuation formula of electromagnetic are established，and the background absorption coefficient and initial field intensity is solved by LM optimization algorithm.Theoretical analysis and experimental results indicate that the method could prompt the imaging quality to some extent，and the location of abnormal area could be enhanced.The proposed method is significant to guide the inverting and imaging of the working plane in the process of radio electromagnetic wave tunnel perspective.

tunnel perspective;probing lines classification;inverting image

TD15

A

1674－8425(2014)03－0122－05

10.3969/j.issn.1674－8425(z).2014.03.022

2013－11－28

福建省教育厅资助项目(JB13142);福建工程学院科研启动基金资助项目(GY－Z12078)

郭方(1977—)，男，安徽人，讲师，主要从事光电信息处理方面研究。

郭方，李培根，齐顺.测线分类在坑透反演成图中的应用［J］.重庆理工大学学报:自然科学版，2014(3): 122－126.

format:GUO Fang，LI Pei－gen，QI Shun.Application of Classified Probing Lines in Inverting Image with Tunnel Perspective［J］.Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science，2014(3):122－126.