钻孔TEM立体成像技术：超前探测与快速掘进

"基于钻孔TEM智能立体成像的快速掘进超前探测方法" 这篇论文主要探讨了一种针对煤矿安全生产的新型探测技术，旨在解决巷道快速掘进过程中的采掘失调问题。巷道快速掘进是保持采掘平衡的关键措施，但矿井地球物理超前探测技术的有效距离有限，并且易受到地下复杂环境的影响，这限制了掘进速度。为了解决这一难题，研究者提出了钻孔瞬变电磁探测方法，通过在掘进工作面前方500米处设置定向钻孔进行探测，从而实现超长距离的水害超前探测。 在该方法中，建立了一个以钻孔钻进方向为Z轴正方向，孔口所在平面右向为X轴正方向，下向为Y轴正方向的坐标系统。钻孔瞬变电磁水平分量的异常响应呈现出"正弦曲线"或"反向正弦曲线"的形态，通过分析这些形态的组合，可以确定异常体所在的象限。同时，结合水平分量异常场矢量的合成结果，计算出异常体中心在XOY平面上的旋转角。 接下来，论文采用垂直分量的反演数据，将电阻率视为独立异常体，并根据深度计算系数与电阻率的关系曲线，推导出深度-电阻率与采样时间的映射，确保电阻率与测量点的测道对应。然后，运用K-means聚类算法智能定位异常体的分布象限，计算其在XOY平面上的旋转角。最后，以定向钻孔轨迹为旋转轴，利用测点所在孔位的倾角和方位角进行坐标空间旋转，实现了非直线钻孔径向的电阻率立体成像。 论文通过三维数值模拟和水槽物理模拟验证了该方法的效果，表明在钻孔径向上能获得良好的异常体立体成像。实际应用于山西某煤矿的井下工程实践中，证明了该方法在远距离超前探测和精细解释掘进工作面前方地质异常体的性质、形态和规模方面的实用性和有效性。 这种方法结合了地球物理探测与机器学习（K-means聚类算法）的优势，为井下掘进工作面的隐伏水害超前探测提供了精细解释的技术支持。此外，预先进行的长距离瞬变电磁水害立体超前探测，有助于保障巷道高效快速掘进，减少安全隐患，对于煤矿安全生产具有重要意义。