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基于地震数据结构梯度张量属性的采空区识别方法

Goaf Identification Method Based on Seismic Data Gradient Structure Tensor (GST) Attributes

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【作者】 陈强许玉莹曾维望

【Author】 Chen Qiang1,Xu Yuying2and Zeng Weiwang2(1.Taiyuan University of Technology,Taiyuan,Shanxi 030024;2.Shanxi Shandi Geophysical Prospecting Technology Co.Ltd.,Jinzhong,Shanxi 030600)

【机构】 太原理工大学山西山地物探技术有限公司

【摘要】 通过介绍结构张量矩阵构建及其特征向量与特征值的算法原理,提出了利用梯度结构张量矩阵特征值计算Chaos及其边缘属性,以提高不同类型采空区三维地震资料解释精度的技术思路,并讨论了在地震数据结构张量chaos、边缘检测属性计算中的关键环节。实例分析表明,chaos和边缘属性可以精细描述不同类型采空区的地震反射结构特征变化规律:工作面采空区可形成明显的杂乱反射结构,平面呈连续密实的团块状或宽条带状异常;巷道采空区则表现为微波状弯曲反射结构,具有串珠状、短而弯曲的线状、窄条状平面特征。基于地震数据梯度结构张量算法的属性分析是精细识别和解释采空区的一个有效工具。

【Abstract】 The structure tensor matrix organization and its algorithmic principles of eigenvector and eigenvalue are introduced in this pa per.Using GST matrix eigenvalue to calculate chaos and edge attributes;the technical ideas to promote different types of goaf 3D seis mic data interpretation accuracy put forward and discussed chaos in seismic data structure tensor,key links in edge detection attribute calculation.The example analysis has demonstrated that chaos and edge attributes can describe different types of goaf seismic reflective configuration characteristic variation pattern precisely.Working face goaf can form obvious chaotic reflective configuration and present continuous,tight,massive or broad banded anomalies on plane.While roadway goaf presents wavelet typed bended reflective configura tion with beaded,short and bended linear,narrow banded characteristics on plane.Thus the attribute analysis method based on seismic data GST algorithm is an effective tool in goaf precise identification and interpretation.

  • 【文献出处】 中国煤炭地质 ,Coal Geology of China , 编辑部邮箱 ,2013年07期
  • 【分类号】P631.4
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】90
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