煤田地质与勘探

作者：林朋, 刘育林, 彭苏萍, 崔晓芹, 郭偿波, 杨婕,

关键词：不连续地质体, 绕射波分离, 变分模态分解, 参数寻优, 灰狼算法,

背景断层、陷落柱和尖灭点等小尺度不连续地质体广泛存在于地下空间，与煤炭、油气等地下资源的安全生产及开发有密切联系。作为小尺度不连续地质体的波场响应，绕射波可以克服传统反射波成像的不足，具备对小尺度地质体高精度识别和定位的能力。目的和方法为实现不连续地质体绕射波成像，以反射波和绕射波在运动学和动力学特征差异为基础，利用变分模态分解(VMD)方法的精准时频域自适应分解能力和灰狼算法(GWO)的高效稳定全局寻优能力，有效避免了经验误差和局部最优问题，同时提高了绕射波分离的精度与方法的自适应性。结果和结论相较于鲸鱼算法(WOA)和蚁群算法(ACO)，粒子群算法(PSO)、麻雀搜索算法(SSA)和灰狼算法(GWO)的最优适应度值较小(3.172)，具有较好的寻优性能。此外，相较于粒子群算法(PSO)和麻雀搜索算法(SSA)，灰狼算法(GWO)具有更小的迭代收敛次数，仅通过6次迭代即可收敛至全局最优。由此证明了GWO算法在寻优性能和寻优速度方面的优越性。通过合成数据和实际数据的测试，验证了GWO-VMD算法在绕射波分离和强反射压制方面的有效性，能够实现对微尺度构造的高分辨率成像。

来源：2026年第2期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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