煤田地质与勘探

作者：韩姗珊, 张继锋, 范涛, 刘强, 宋晓蛟, 戚志鹏, 郑航宙,

关键词：数据融合, 小波变换, 特征识别, 主成分分析, 槽波, 瞬变电磁, 音频电透视,

背景在煤矿地质勘探中，槽波、瞬变电磁、音频电透视等方法各具技术优势，但单一方法仅能反映介质单一物理属性，存在信息片面性与解释多解性局限，已难以适应目前煤矿勘探的新形势。多源数据融合技术通过“信息互补、特征增强、场源联合”机制，可以实现从“片面探测”到“综合解析”的技术跨越，提高地质异常体定位和形状识别精度。目的和方法基于小波分解的数据融合技术，低频使用主成分分析(PCA)、高频使用多特征联合决策，对三源(槽波，瞬变电磁和音频电透视)地球物理数据进行融合，提升地质信息的综合解析能力，实现对地质结构和异常体的精准探测。首先，对三类方法的原始数据进行预处理、消除噪声干扰并统一数据格式；然后采用小波变换将各源数据分解为不同频率的子带系数，依据各子带系数对地质特征表征的重要性，采用针对性的融合规则对低频子带和高频子带系数分别进行融合；最后通过小波逆变换得到融合后的地球物理数据。结果和结论相较于单一数据，数据融合结果中既涵盖了槽波地震法圈定的构造边界特征，又补充了电法数据带来的地下电性差异信息，在地质构造特征的细节展现上更为丰富。该融合技术在地质灾害预测、资源勘查等领域具有广阔的应用前景，为地球物理探测技术的发展提供了新的有效途径。

来源：2026年第4期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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