[发明专利]陷落柱检测方法和装置

说明书

本发明提供了一种陷落柱检测方法和装置，涉及地震勘探技术领域，该方法包括获取目标地下区域内的三维地震数据的数据体，其中，三维地震数据的数据体中携带地下岩层的界面信息，地下岩层的界面信息包括地下岩层的属性信息和/或地下岩层的结构信息；采用蚂蚁追踪算法对三维地震数据的数据体进行运算，得到包含蚂蚁体属性的蚂蚁追踪属性体，其中，蚂蚁体属性表示地质结构的不连续特性；根据蚂蚁追踪属性体确定包含陷落柱位置信息和边界信息的目标数据体，以根据目标数据体在目标地下区域中识别陷落柱。本发明缓解了现有技术中无法有效识别陷落柱的技术问题，达到了较准确地预测陷落柱位置及刻画陷落柱边界的技术效果。

技术领域

本发明涉及地震勘探技术领域，尤其是涉及一种陷落柱检测方法和装置。

背景技术

在煤炭开采过程中，陷落柱会破坏煤层的连续性，易于诱发透水、瓦斯突出等事故，严重影响煤矿安全、高效的开采，因此，对陷落柱的识别具有重要意义。

目前，用于识别陷落柱的方法有很多种，包括利用相干体、频率、相位及神经网络属性来预测陷落柱，通过提取沿层的属性切片而直观显示陷落柱的发育情况。

上述方法虽然在陷落柱的预测上取得了一定进展，但是，由于陷落柱本身具有大小不等、分布规律差等特点，上述方法只能达到模糊预测的效果，不能准确确定陷落柱位置及边界，因而，现有技术中亟待一种陷落柱的有效识别技术。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种陷落柱检测方法和装置，以缓解传统的陷落柱识别方法在识别陷落柱时识别精确度较差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种陷落柱检测方法，包括：

获取目标地下区域内的三维地震数据的数据体，其中，所述三维地震数据的数据体中携带地下岩层的界面信息，所述地下岩层的界面信息包括地下岩层的属性信息和/或地下岩层的结构信息；

采用蚂蚁追踪算法对所述三维地震数据的数据体进行运算，得到包含蚂蚁体属性的蚂蚁追踪属性体，其中，所述蚂蚁体属性表示地质结构的不连续特性；

根据所述蚂蚁追踪属性体确定包含陷落柱位置信息和边界信息的目标数据体，以根据所述目标数据体在所述目标地下区域中识别陷落柱。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，采用蚂蚁追踪算法对所述三维地震数据的数据体进行运算，得到包含蚂蚁体属性的蚂蚁追踪属性体，包括：

获取预先设置的第一组蚂蚁体参数，其中，所述第一组蚂蚁体参数包括第一初始蚂蚁边界、第一追踪偏离、第一非法步数、第一合法步数、第一搜索步长、第一终止标准，所述第一组蚂蚁体参数用于控制蚂蚁在所述目标地下区域中的追踪路径及追踪陷落柱的尺度范围；

基于所述第一组蚂蚁体参数，采用所述蚂蚁追踪算法对所述三维地震数据的数据体进行运算，得到包含蚂蚁体属性的蚂蚁追踪属性体。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述第一初始蚂蚁边界的取值为7个样点，所述第一追踪偏离的取值为2个样点，所述第一非法步数的取值为1，所述第一合法步数的取值为3，所述第一搜索步长的取值为3个样点，所述第一终止标准的取值为5％。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述第一初始蚂蚁边界的取值为5个样点，所述第一追踪偏离的取值为2个样点，所述第一非法步数的取值为2，所述第一合法步数的取值为2，所述第一搜索步长的取值为3个样点，所述第一终止标准的取值为10％。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，采用蚂蚁追踪算法对所述三维地震数据的数据体进行运算，得到包含蚂蚁体属性的蚂蚁追踪属性体，包括：