谱分解技术提升小窑采空巷道识别准确性

本文主要探讨了谱分解技术在老窑巷道识别中的实际应用。谱分解技术是一种强大的信号处理工具，通常用于解析复杂信号中的频率成分，尤其适用于地震资料的分析。在矿井开采中，小窑采空巷道的存在对安全生产构成威胁，因此准确识别这些巷道的位置至关重要。 文章首先介绍将谱分解技术应用于三维地震数据的处理过程中。通过对地震数据进行频谱分解，可以将原始数据分解为一系列不同频率的调谐数据体。每个数据体对应着地震波在不同频率下的响应，这有助于揭示地下结构的特性，如小窑采空巷道可能表现出特定的调谐频率。 接着，作者强调了对小窑采空巷道调谐频率的深入分析。通过对这些频率的精确了解，研究人员可以选择略高于调谐频率的单频数据体进行进一步的属性提取，以便更清楚地识别异常特征。这种单频率分析有助于区分真实的地质结构信号和噪声，从而提高识别的精度。 然后，作者引入了方差体技术，这是一种统计方法，用于量化频谱分解后单频率数据体的波动性。通过计算方差，可以提取出振幅属性，这些属性反映了异常的强度和一致性，对于构造异常的识别具有显著优势。这种方法结合了频谱分解的频率信息和方差体的异常检测，提供了更为全面的地质信息。 通过这种方法，研究者能够对三维地震资料进行深入分析，从而预测小窑采空巷道的平面位置。实际的钻探验证结果表明，这种方法在预测上的准确性得到了证实。在预测位置处布置的三个钻孔确实发现了小窑巷道，总计抽水量达到了10万立方米，这一发现为煤矿的安全开采提供了重要的地质参考依据，证明了谱分解技术在小窑巷道预测中的有效性。 这篇文章详细介绍了如何利用谱分解技术和相关数据分析方法，如单频分析和方差体技术，来提升老窑巷道识别的精确性和可靠性。这对于保障煤矿开采安全、减少潜在风险以及优化资源管理具有重要意义。