基于全空间瞬变电磁法的深度学习样本集确定方法及系统技术方案

本申请提出基于全空间瞬变电磁法的深度学习样本集确定方法及系统，所述方法包括：获取预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间

【技术实现步骤摘要】
基于全空间瞬变电磁法的深度学习样本集确定方法及系统


[0001]本申请涉及煤矿含水地质体探测领域，尤其涉及基于全空间瞬变电磁法的深度学习样本集确定方法及系统。

技术介绍

[0002]矿井全空间瞬变电磁法采用多匝小回线在井下巷道中进行发射接收工作，通过对发射回线施加电流生成一次场后对电流进行关断，通过在发射间歇测量煤岩体中电性不均匀体感应产生的二次场随时间的变化，主要用于解决煤矿井下含水地质异常体的探测、水害预报等地质问题的目的。
[0003]目前，井下瞬变电磁数据采集主要测量的是脉冲电流归一化后的二次场感应电动势，为对数时间序列下的感应电动势数据，在二维坐标系下为一条随时间衰减的曲线，通过对其进行数据处理可得到地层深度及其电阻率数据。目前煤矿井下大规模应用的数据处理方法主要为线性方法，包含烟圈反演、时深转换算法。神经网络等各类非线性反演算法因其可挖掘数据中包含深层特征愈发收到业界重视，基于深度学习的煤矿井下地球物理反演方法，近年来处于快速发展之中，将其应用于全空间瞬变电磁探测存在以下问题：1)深度学习对数据要求较高，通常需要大量的样本数据进行训练测试，而煤矿井下地质条件是复杂的，难以获取相对精确的层状煤岩体的层厚划分与电阻率数据，基于实测数据难以获取大量的有效样本，数据集难以构建。2)实测数据包含井下巷道中金属体、电力等复杂人文因素干扰，且由于井下瞬变电磁多匝回线，线框与电感效应会影响感应电动势曲线形态，与理论数据存在偏差，也间接导致实测数据与正演数据集存在偏差，正演数据不具备代表性。

技术实现思路
<br/>[0004]本申请提供基于全空间瞬变电磁法的深度学习样本集确定方法及系统，以至少解决数据样本集难构建且不具有代表性的技术问题。
[0005]本申请第一方面实施例提出一种基于全空间瞬变电磁法的深度学习样本集确定方法，所述方法包括：
[0006]获取预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据，并对所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据进行预处理，得到预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据；
[0007]根据所述实测测点校正后的感应电动势数据确定全空间层状介质模型中多个模型测点的地层层厚、地层电阻率，并将所述多个模型测点的地层层厚、地层电阻率作为所述全空间层状介质模型的参数；
[0008]对所述全空间层状介质模型进行一维正演处理，得到全空间层状介质模型中多个模型测点的时间
‑
感应电动势响应数据；
[0009]基于所述多个模型测点的时间
‑
感应电动势响应数据进行时间域特征的提取，得到感应电动势、视电阻率、感应电动势变化率、视电阻率变化率时间域特征；
[0010]将多个模型测点的感应电动势、视电阻率、感应电动势变化率、视电阻率变化率时间域特征作为输入集，将多个模型测点的地层层厚、地层电阻率作为输出集，构成深度学习样本集。
[0011]优选的，所述对所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据进行预处理，得到预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据，包括：
[0012]对所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据进行归一化处理，得到预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点归一化后的感应电动势数据；
[0013]基于所述实测测点归一化后的感应电动势数据确定所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据。
[0014]进一步的，所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据的计算式如下：
[0015]D
ij
＝V
ij
·
α
i
[0016]式中，D
ij
为预设时段内第i个时刻井下第j个瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据，V
ij
为预设时段内第i个时刻井下第j个瞬变电磁实测测点归一化后的感应电动势数据，α
i
为第i个时刻的校正系数。
[0017]优选的，所述根据所述实测测点校正后的感应电动势数据确定全空间层状介质模型中多个模型测点的地层层厚、地层电阻率，包括：
[0018]对实测测点校正后的感应电动势数据进行反演计算，得到各实测测点的地层层厚与对应的地层电阻率；
[0019]根据所述各实测测点的地层层厚与对应的地层电阻率确定实测测点的地层层厚标准差和期望、对应地层电阻率的标准差和期望；
[0020]根据所述实测测点的地层层厚标准差和期望、对应地层电阻率的标准差和期望确定实测测点的地层层厚的正态分布概率密度函数和对应的地层电阻率的正态分布概率密度函数；
[0021]基于所述地层层厚的正态分布概率密度函数和所述对应的地层电阻率的正态分布概率密度函数随机生成M个模型测点地层层厚、对应地层电阻率。
[0022]进一步的，所述实测测点的地层层厚标准差的计算式如下：
[0023][0024]式中，σ
h
为实测测点的地层层厚标准差，n为实测测点总数，l为全空间层状介质模型的层数，h
jk
为第j个实测测点对应的第k层地层层厚，为层厚均值；
[0025]所述实测测点的地层层厚期望的计算式如下：
[0026][0027]式中，μ
h
为实测测点的地层层厚期望；
[0028]所述实测测点的地层电阻率标准差的计算式如下：
[0029][0030]式中，σ
ρ
为实测测点的地层电阻率标准差，ρ
jk
为第j个实测测点对应的第k层地层电阻率，为地层电阻率均值；
[0031]所述实测测点的地层电阻率期望的计算式如下：
[0032][0033]式中，μ
ρ
为实测测点的地层电阻率期望。
[0034]进一步的，所述实测测点的地层层厚的正态分布概率密度函数的计算式如下：
[0035][0036]式中，f(h)为地层层厚的正态分布概率密度函数，h为地层层厚；
[0037]所述地层电阻率的正态分布概率密度函数的计算式如下：
[0038][0039]式中，f(ρ)为地层电阻率的正态分布概率密度函数，ρ为地层电阻率。
[0040]进一步的，所述基于所述多个模型测点的时间
‑
感应电动势响应数据进行时间域特征的提取，得到感应电动势、视电阻率、感应电动势变化率、视电阻率变化率时间域特征，包括：
[0041]将所述多个模型测点的时间
‑
感应电动势响应数据作为输入数据，将多个模型测点的对应的地层层厚、电阻率模型数据作为输出数据，构成初始的深度学习样本集；
[0042]在所述初始的深度学习样本集中进行感应电动势、视电阻率、感应电动势变本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于全空间瞬变电磁法的深度学习样本集确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据，并对所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据进行预处理，得到预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据；根据所述实测测点校正后的感应电动势数据确定全空间层状介质模型中多个模型测点的地层层厚、地层电阻率，并将所述多个模型测点的地层层厚、地层电阻率作为所述全空间层状介质模型的参数；对所述全空间层状介质模型进行一维正演处理，得到全空间层状介质模型中多个模型测点的时间
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感应电动势响应数据；基于所述多个模型测点的时间
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感应电动势响应数据进行时间域特征的提取，得到感应电动势、视电阻率、感应电动势变化率、视电阻率变化率时间域特征；将多个模型测点的感应电动势、视电阻率、感应电动势变化率、视电阻率变化率时间域特征作为输入集，将多个模型测点的地层层厚、地层电阻率作为输出集，构成深度学习样本集。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据进行预处理，得到预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据，包括：对所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点的时间
‑
感应电动势数据进行归一化处理，得到预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点归一化后的感应电动势数据；基于所述实测测点归一化后的感应电动势数据确定所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设时段内各时刻井下各瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据的计算式如下：D
ij
＝V
ij
·
α
i
式中，D
ij
为预设时段内第i个时刻井下第j个瞬变电磁实测测点校正后的感应电动势数据，V
ij
为预设时段内第i个时刻井下第j个瞬变电磁实测测点归一化后的感应电动势数据，α
i
为第i个时刻的校正系数。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实测测点校正后的感应电动势数据确定全空间层状介质模型中多个模型测点的地层层厚、地层电阻率，包括：对实测测点校正后的感应电动势数据进行反演计算，得到各实测测点的地层层厚与对应的地层电阻率；根据所述各实测测点的地层层厚与对应的地层电阻率确定实测测点的地层层厚标准差和期望、对应地层电阻率的标准差和期望；根据所述实测测点的地层层厚标准差和期望、对应地层电阻率的标准差和期望确定实测测点的地层层厚的正态分布概率密度函数和对应的地层电阻率的正态分布概率密度函数；基于所述地层层厚的正态分布概率密度函数和所述对应的地层电阻率的正态分布概率密度函数随机生成M个模型测点地层层厚、对应地层电阻率。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述实测测点的地层层厚标准差的计算式如下：式中，σ
h
为实测测点的地层层厚标准差，n为实测测点总数，l为全空间层状介质模型的层数，h
jk
为第j个实测测点对应的第k层地层层厚，为层厚均值；所述实测测点的地层层厚期望的计算式如下：式中，μ
h
为实测测点的地层层厚期望；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱浩，李文，廉玉广，陈健强，崔金亮，王国库，刘波，马志超，张林，刘焱杰，
申请(专利权)人：煤炭科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：