基于DNN的矿井超前探测反演方法研究_韩晓冰.pdf

基于DNN的矿井超前探测反演方法研究讲解了煤炭资源在国计民生中的重要性，以及随着巷道开采深度增加和地质变化带来的安全问题。文章分析了现有的两种主要超前探测方法钻探法和物探法的特点与局限，指出了电磁勘探法在煤矿岩层水断层探测方面的优势。然而，传统电磁勘探算法对初始模型依赖度高且易陷入局部最优解的问题严重影响了反演速度和精度。为解决这些问题，韩晓冰等人提出了一种基于深度神经网络（DNN）的矿井超前探测反演新方法。该方法通过层状介质并矢Green函数获得不同地质模型的数值解，并根据数据样本构建神经网络框架。输入主要由电场分量构成，输出为相应的地质模型电导率参数。通过对神经网络进行训练，优化网络系数，并采用不同噪声水平的数据提高抗噪性能。实验结果显示，DNN算法在精度和效率上均优于传统的BP神经网络，相同模型下速度提升了10-13倍，在20%噪声环境下仍能准确反演出低阻层，有效提高了矿井超前探测的效率。基于DNN的矿井超前探测反演方法研究适用于从事矿井开采、地质勘探、特别是超前探测技术领域的科研人员和技术工程师。该研究成果对于那些需要在复杂地质条件下进行高效、精确探测的矿山企业具有重要的参考价值。此外，它也为高校和研究机构中涉及地球物理与机器学习交叉学科的研究者提供了新的思路和方法。文中提到的技术改进和应用实例能够帮助相关从业人员更好地理解和应用先进的探测技术，从而提高矿井安全生产水平。