煤层工作面透–反射槽波数据融合处理方法研究

The Fusion Processing Method Study of Transmission-Reflection Channel Wave Data in Coal Seam Working Face

摘要: 槽波勘探是煤层工作面小构造探测的主要方法之一。目前，槽波勘探主要以透射法和反射法为主，进行衰减系数CT成像和偏移成像。偏移成像在揭示走向断层时效果较好于衰减系数CT成像，本文将衰减系数CT成像数据与偏移成像数据进行融合，得到融合叠加剖面，结合两种方法成像的优势，从而对工作面地质构造进行全面的判断。根据衰减系数CT成像与反射偏移成像结果，将网格大小划分一致，相应的CT能量和偏移能量分别做归一化处理，对相同位置的网格单元进行配准，使用加权平均法对数据进行融合。采用槽波三维数值模拟技术，验证了融合叠加剖面揭示走向断层的优点；利用实测槽波数据，实现并对比分析了透–反射数据融合成像。实验结果证明：融合后的数据精确度有所提高，对煤层工作面地质条件判断准确性有所上升。该方法克服了单一槽波数据成像的局限性，为槽波勘探数据处理提供了一种新的思路。

Abstract: Channel wave exploration is one of the main methods to detect small structures in coal seam working face. At present, transmission method and reflection method are mainly used for attenuation coefficient CT imaging and migration imaging in Channel wave exploration. The effect of migration imaging in revealing strike fault is better than that of attenuation coefficient CT imaging. In this paper, the attenuation coefficient CT imaging data and migration imaging data are fused and superimposed section is combined with the advantages of the two imaging methods to comprehensively judge the geological structure of the working face. According to the results of attenuation coefficient CT imaging and reflection migration imaging, the grid size is divided into the same size, and the corresponding CT energy and migration energy are normalized respectively to register the grid cells at the same position, and the data are fused by weighted average method Three-dimensional numerical simulation of Channel wave is used to verify the advantages of fused stacked section to reveal strike faults; Using measured Channel wave data, the fusion imaging of transmission-reflection data is realized and compared. The experimental results show that the accuracy of the fused data is improved, and the accuracy of judging the geological conditions of coal seam working face is improved. This method overcomes the limitation of single Channel wave data imaging and provides a new idea for Channel wave exploration data processing

1. 引言

近年来我国煤炭开采成绩显著，然而煤炭开采条件复杂，灾害威胁严重，煤矿安全生产仍面临多重挑战[1]。查明和重构煤炭开采透明化地质条件，是精准开采和绿色利用的基础保障。煤层开采过程中存在很多影响安全生产的小型地质构造，常用地面探测方法的精度很难满足其要求[2] [3]。现阶段，槽波勘探是小构造探测主要方法之一。目前槽波勘探主要是利用透射和反射两种方法对煤层工作面地质异常体探测，从而圈定其空间位置和形态[4] [5]。

透射衰减系数CT成像在槽波勘探中应用较多，对于垂直断层的描绘效果较好，但在揭示水平走向断层时，其描绘的效果不是很精细。相比而言，反射偏移成像揭示走向断层时，其成像相对敏感，但对于垂直断层的描绘效果次之。上述问题会降低成像的适用性，利用数据融合是一种较好的数据处理思路，将两种成像数据进行加权融合，形成叠加剖面，意在结合两种方法的优点，提高对断层的成像适用性，从而对工作面地质构造进行全面判断[6]-[8]。

根据槽波透射法与反射法勘探，分别开展含走向异常体构造的槽波数值模拟工作，通过分析两种方法的成像结果，判断出异常体的形态与位置[9]-[11]。基于数据融合方法，将两组地震数据进行归一化处理，进行加权融合获得新的叠加剖面，对工作面地质构造进行判断。利用槽波实测数据进行融合，获得叠加剖面，对比分析地质构造情况。相对比而言，融合后的数据精确度更高，揭露断层走向与形态更准确[12]-[14]。

2. 槽波透反射成像数据融合方法原理

2.1. 槽波透射数据层析成像

槽波层析成像技术(CT技术)利用透射槽波数据中速度、能量(衰减)、频率对煤层工作面地质构造进行成像。能量衰减系数成像是当前主流的槽波层析成像方法。在探测范围xy内，衰减系数$\mu$ 可表示为$\mu =\left(x,y\right)$ ，在方向l上传播时，能量在路径上L的衰减可表示为：

${\displaystyle \underset{L}{\int }\mu \text{d}l=\ln \left(l_0/l\right)}$ (1)

式中，$l_0$ 为初始振幅，l为槽波沿L传播后振幅。可由(1)式求出各个激发与接收点间${\displaystyle \underset{L}{\int }\mu \text{d}l}$ 的数值，得到$\mu$ 在xy内的分布情况。

把探测范围xy划分成I个网格，假设xy内槽波射线有J条，射线L_j与每个网格相交长度为${\alpha }_{ij}$ ，可得线性方程组：

$R_{j}f={\displaystyle {\sum }_{i=1}^I{\alpha }_{ij}}\left(j=1,2,3,\cdots ,J\right)$ (2)

式中，$R_{j}f$ 为槽波能量，f为衰减系数平均值。利用SIRT算法反演f在xy上分布，可得槽波能量衰减系数成像。

2.2. 槽波反射数据偏移成像

反射偏移成像技术主要分为射线偏移法和波动方程偏移法。目前，普遍采用的是基于射线理论的绕射扫描叠加偏移方法，该方法能够有效地将反射波数据准确归位至其真实地下位置。遵循惠更斯原理，将地下每个反射点p视为次波震源，绕射扫描偏移时，每个网格节点都被视为潜在的反射点。针对某一网格G_ij和某一炮检对$\left(X_S,X_R\right)$ ，通过射线追踪计算出路径$X_S-G_{ij}-X_R$ 的旅行时长t_i，并从对应的记录道中提取该时间t_i处的振幅值，随后沿椭圆轨迹进行放置。这样处理的绕射波的旅行时间可以表示为：

$t_{i,j}=\frac{\sqrt{h^2+{\left(x_p-x_{s_i}\right)}^2}+\sqrt{h^2+{\left(x_{R_j}-x_p\right)}^2}}{v}$ (3)

式中j = 1，2，3……m，且m为参与叠加的记录道数目；v为地震波的速度，h为p点的垂直深度，t_ij为扫描点p处第i炮第j个接收点的绕射波旅行时长。对所有网格点操作完成后即可获得偏移剖面[12]。

2.3. 槽波成像数据融合方法

数据融合是一种将来自不同来源、格式或类型的数据整合在一起的方法，以提高数据价值和实现更高效的分析。现阶段，数据融合在地球物理勘探领域的应用研究相对较少，但该技术的潜在价值不容忽视。目前，众多数据融合方法并行发展，尚未形成统一的标准。常见的融合方法包括代数法、主成分分析(PCA)、小波分析等。在执行数据融合前，关键步骤包括数据的量纲统一和空间位置配准。采用经典的加权融合方法——一种代数法的变体，对透射和反射槽波数据进行初步融合研究，旨在提升地震数据的解释精度。

根据透射层析成像与反射偏移成像结果，将网格大小划分一致，相应的CT能量和偏移能量分别做归一化处理，对相同位置的网格单元进行配准。使用加权平均法对数据进行融合。

2.3.1. 数据归一化处理

对量纲不同的地震数据进行融合时，需要对地震属性进行归一化处理。经过归一化处理后，各个属性处于同一量纲，适合对多个属性进行融合分析。采用min-max归一化(Min-Max Normalizion)方法对地震属性数据进行处理，该方法通过对地震属性数据进行线性变换，使得地震数据映射到[0, 1]之间。转换函数如下所示：

$x\ast =\frac{x-\min }{\max -\min }$ (4)

其中max表示数据中的最大值，min表示数据中的最小值。

2.3.2. 数据融合处理

假设α表示槽波透射数据的权重，(1 − α)表示反射数据的权重，ST(t)表示透射数据，SR(t)表示反射数据。则融合后的数据SF (t)可以表示为：

$SF\left(t\right)=\alpha \ast ST\left(t\right)+\left(1-\alpha \right)\ast SR\left(t\right)$ (5)

权重系数α可以根据应用需求和数据特点进行调整。如果槽波透射法数据更可靠或更重要，可以增加α的值；如果反射法数据提供了更多的信息，可以减小α的值。本文将选取合适的CT能量值和偏移能量值进行叠加。

3. 煤层工作面异常体槽波透反射成像数据融合效果评价

3.1. 异常体槽波透射成像分析

利用槽波数值模拟技术对地质构造探查进行透射层析成像模拟。周边围岩看作各向同性介质，设计尺寸为100 × 200 × 100 m三维数值模型(图1)。

Figure 1. Numerical simulation model diagram

图1. 数值模拟模型图

在三维数值模拟模型中，异常体设置为高速异常体，形状为圆柱体，长度和半径分别为50 m、5 m；震源选用120 Hz雷克子波，采样间隔为1 ms，采样时长1024 ms，网格剖分大小为5 m × 5 m，震源起始点为(1, 5, 50)，沿y轴走向炮间距20 m，共10炮；检波点起始点为(99, 2, 50)，沿y轴走向道间距为10 m，共20个检波点。

由炮点激发和检波点接收，模拟计算得到此模型的地震波信号，依据透射槽波数据处理流程进行能量衰减层析成像(图2)，层析成像中出现了对角线异常衰减的情况，但在三维模型中是不存在异常的。这是由于三维模拟中模型大小以及观测系统设计的局限性造成的，炮点和检波点较少以及地震数据叠加次数较少，出现了这种假异常的现象。从能量衰减层析成像中可以看出异常体形态准确被揭露，在无构造区，衰减系数相对较低，在高速异常区衰减系数较高，且收敛程度较好，与设计的异常位置高度吻合。

Figure 2. Simulation results of transmission channel wave energy CT imaging

图2. 透射槽波能量CT成像模拟结果

3.2. 异常体槽波反射成像分析

数值模型参数以上述模型(图1)为基础，观测系统设定为“一发二十收”，震源起始点为(1, 5, 50)，沿y轴走向炮间距20 m，共10炮；检波点起始点为(1, 2, 50)，沿y轴走向道间距为10 m，共20个检波点。震源选用120 Hz雷克子波，采样间隔为1 ms，采样时长1024 ms，网格剖分大小为5 m × 5 m，得到正演地震波记录。将10组共炮点叠前信号进行绕射偏移处理，结果如图所示(图3)。

从反射偏移成像结果分析，反射波能量差异较为明显，依据地震界面处能量集中程度对异常地质构造进行解释。在介质的分界处，反射波能量较为明显，可准确分析出异常体的走向形态，且与设计的异常体延展方向较为吻合。

Figure 3. Simulation results of reflection channel wave migration imaging

图3. 反射槽波偏移成像模拟结果

3.3. 异常体槽波透反射成像数据融合效果

选择统一的数据网格(5 × 5 m)，分别将透射CT能量值、反射能量值进行归一化处理，两种数据共用网格点数据按照透射CT能量占50% (α = 0.5)、反射能量值占50%进行融合，获得融合叠加剖面。

融合剖面图如图所示(图4)，其数据所含有两类地质数据信息，相对于单一的数据来说，融合数据的精确度更高，叠加剖面优化了前两种方法成像效果，更好的揭露出异常地质构造。图中可清楚的看出，反演异常区与异常体的走向位置及形态高度吻合。相对于单一的层析成像或者偏移成像方法来说，这种融合方法结合了两种成像方法的优点，对于异常体的走向与形态描绘更加完善。

Figure 4. Imaging results of transmission and reflection channel wave simulation data fusion

图4. 透反射槽波模拟数据融合成像结果

4. 现场试验

4.1. 实验概述

实测地点位于山西某煤矿4108工作面，走向长1444米，倾向长274米，可采长度1315米。工作面地面标高范围1265~1345米，井下煤层标高范围867米~1015米。4108工作面煤层为4号煤层，煤厚约为4.79 m~6.97 m，均厚6.19米。

本次采用槽波透射+反射观测系统对工作面内构造进行探测，试验方案在4108工作面辅运顺槽和胶带顺槽分别布置激发点和接收点，胶带顺槽从切眼口位置开始布置；辅运顺槽从切眼口开始布置；接收点间距为10 m，常规激发炮点间距为20 m，加密炮点间距10 m。工作面槽波勘探布置示意图如下图5所示。

Figure 5. The geological sketch plan of coal seam mining in 4108 working face and the transmission-reflection channel wave experimental observation system

图5. 4108工作面煤层开采地质简图及透–反射槽波实验观测系统

4.2. 实验数据处理与成像方法的比较

对4108工作面槽波透射法数据进行分析处理，能量衰减系数成像如下图所示(图6)。根据槽波能量衰减成像结果，结合巷道实测地质剖面，本次共解释8处异常，均为巷道揭露断层的响应。综合4108工作面内槽波透射能量衰减系数的结果对异常区进行分析，其中揭露的8条断层分别为f123、f122、f118、f111、f108、f109 (推断f108与f109为同一断层)、f105、f104、f100。异常区颜色均较深，能量衰减较强，成像清晰，透射槽波能量衰减相对明显，综合巷道揭露情况分析为较可靠异常区。从衰减系数成像结果分析，垂直或偏垂直异常构造响应较强，而偏走向异常构造(f111、f108、f109)响应略为次之。

Figure 6. Energy CT imaging results of transmission channel wave in 4108 working face

图6. 4108工作面透射槽波能量CT成像结果图

对4108工作面槽波反射法数据进行分析处理，偏移成像如下图所示(图7)。结合巷道实测地质剖面，根据槽波偏移成像结果，本次共解释2处异常，均为巷道揭露断层的响应。综合4108工作面面内槽波偏移成像结果对异常区进行分析，其中揭露的2条断层分别为f111、f108、f109 (推断f108与f109为同一断层)，该异常反射能量较清晰，综合现场揭露情况分析为可靠异常区。从偏移成像分析，走向构造或偏走向构造(f111、f108、f109)响应较为强烈，而垂直构造或偏垂直构造响应略为次之。

Figure 7. Migration imaging results of reflected channel wave in 4108 working face

图7. 4108工作面反射槽波偏移成像结果图

选择统一的数据网格(5 × 5 m)，分别将透射CT能量值、反射能量值进行归一化处理，由于大断层f111、f108、f109倾角为53˚，两种数据共用网格点数据选取透射CT能量值占50% (α = 0.5)、反射能量值占50%进行加权融合，获得融合叠加剖面(图8)。从融合叠加剖面分析，对于偏走向断层(f111、f108、f109)所揭露的效果明显提高，清楚的看出这两条大断层的走向位置及形态。这种方法优化了透射衰减系数成像对于偏走向断层的成像效果。

Figure 8. Imaging result of transmission-reflection channel wave data fusion in 4108 working face

图8. 4108工作面透–反射槽波数据融合成像结果图

结合相关地质资料对解释异常区进行分析，本次4108工作面槽波勘探共解释8处异常区域，其中2处异常区影响程度大，分别为f111、f108、f109 (推断f108与f109为同一断层)。6处异常区影响程度较大，分别为f123、f122、f118、f105、f104、f100。

5. 结论

1) 根据数据融合算法，将槽波能量CT成像数据与偏移成像数据融合，形成融合剖面，清楚的揭露出断层的走向与形态。基于数值模拟结果，验证了融合剖面揭露断层的可靠性。

2) 基于实测结果，精确的揭露出倾向断层的走向与形态。融合数据的精确度有所提高，融合剖面对于揭露倾向断层适用性提高。

3) 数据融合成像，对于走向或倾向断层形态的揭示效果明显提高。优化了槽波勘探某单一成像方法揭露倾向断层成像的效果，综合了层析成像与偏移成像的优点。

基金项目

煤炭安全精准开采国家地方联合工程研究中心(安徽理工大学)开放基金项目(EC2022010)；安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2021180)。

NOTES

^*通讯作者。