LBA-BP神经网络在矿井瞬变电磁法岩层富水性定量预测中的应用

"基于LBA-BP的矿井瞬变电磁法岩层富水性的定量预测研究" 这篇论文探讨了如何利用矿井瞬变电磁法（TEM）进行岩层富水性的定量预测，以提高巷道超前探测的准确性。传统的TEM方法主要依赖于视电阻率的定性分析，而该研究提出了一种新的定量预测方法，引入了阿尔奇公式来建立岩层富水性不均匀的数学模型。阿尔奇公式是描述岩石渗透性和孔隙度之间关系的经典方程，通过这个模型，可以量化地评估掘进工作面前方的含水量。 在研究中，研究人员采用了全空间三维时域有限差分（FDTD）数值模拟技术，从模拟结果中提取用于预测的特征。这些特征包括感应电动势、采样时间、视电阻率、探测距离以及感应电动势在对数坐标下的衰减速率。通过这些特征，可以更好地理解岩层的物理属性和其富水性的关联。 为了构建预测模型，研究团队选择了Lévy飞行特征的蝙蝠算法优化的BP神经网络（LBA-BP）。这是一种结合了生物启发式优化算法（蝙蝠算法）和传统人工神经网络（BP网络）的方法，旨在提高预测精度。在仿真测试中，研究者在模拟数据中添加了不同级别的噪声，结果显示，尽管噪声会增加预测误差的波动，但预测的孔隙度和含水饱和度的均方误差仍保持在1%以内，显示出较高的预测准确度。 现场试验进一步验证了LBA-BP方法的有效性。根据现场地质资料，研究人员设定了富水性评价的分级标准。比较LBA-BP预测结果与常规视电阻率解释结果，发现LBA-BP方法在预测巷道前方岩层富水性上具有显著优势，提高了矿井瞬变电磁法的实用性。 该研究成功地将LBA-BP神经网络应用于矿井瞬变电磁法，实现了岩层富水性的定量预测，这为矿井安全开采提供了更为精确的地质信息，有助于预防和控制水害事故，保障煤矿安全生产。同时，这种方法也为其他类似地质环境下的水文地质预测提供了新的思路和技术手段。