模式识别技术提升煤田三维地震资料解释效果

本文主要探讨了模式识别技术在煤田三维地震资料解释中的实际应用，由张少青、崔若飞和戴方尧三位作者合作完成。这项研究得到了国家自然科学基金项目(40874054)和中央高校基本科研业务专项资金项目(2010ZDP01A07)的资助，显示出其在学术领域的创新性和重要性。 张少青作为主要研究者，专注于煤田地震勘探理论与方法的研究，而崔若飞则作为资深的教授和博士生导师，具有丰富的应用地球物理教学和科研经验。他们将模式识别技术应用于葛亭煤矿西延伸区的三维地震数据解读中，通过整合地震波的多种特征，如频率、相位、速度和能量，构建了一种基于整体信号差异的分类方法。这种方法旨在通过地震相分析和亚属性集训练，提高地震资料的解释精度，特别是在识别岩浆岩侵入煤层边界和陷落柱等复杂地质构造方面取得了初步的成功。 关键词包括"模式识别"、"地震相分析"、"亚属性集"和"地震属性"，这些都是技术实施的关键元素。人工神经网络也被提及，可能是他们用来实现模式识别算法的一种工具，它能够模拟人脑的神经网络结构，对复杂的地震信号进行学习和处理。 该论文强调了模式识别技术在三维煤田地质勘探中的潜力，不仅提高了地质解析的精确度，还展示了技术与传统地质方法的结合如何推动煤炭资源勘查领域的发展。通过这篇首发论文，研究者们为同行提供了一个新的视角和工具，以应对日益复杂的地质问题，对于推动整个煤炭工业的技术革新具有重要意义。