Electrical and Electronic Engineering

<br/><p>&lt;p&lt;盾构工法广泛用于公路、铁路及水利等国家重大隧道工程，同时，也逐步用于煤矿巷道掘进。在盾构施工过程中，必须采用地球物理超前探测技术来防控隐伏含水构造的突水风险。然而，在盾构机完全占据隧道空间的情况下，并没有进行常规瞬变电磁超前探测所必需的施工空间。针对这一技术难题，提出盾构隧道地−隧瞬变电磁随掘超前探测方法，即在地面布设电性源，在盾构机壳体上搭载8个电极，组成多分量观测阵列，协同观测围岩中的瞬态电场。建立了电性源地面−隧道瞬变电磁随掘超前探测地球物理模型，采用非结构四面体网格有限单元法对电性源地下瞬变电场时空分布进行了数值模拟，结果表明：电性源与隧道掘进方向垂直，中点偏离隧道轴向一定距离布设时，能够获取3个方向的瞬态电场，且在隧道周围观测到低阻异常体引起的异常响应；&lt;italic&lt;x&lt;/italic&lt;方向电场对低阻异常体的空间位置变化较敏感，通过6个电场分量异常响应特征组合对低阻异常体位置定性解释；&lt;italic&lt;y&lt;/italic&lt;方向和&lt;italic&lt;z&lt;/italic&lt;方向电场对低阻异常体与工作面之间的距离变化较敏感，通过电场幅值变化对远距离的低阻异常体进行探测。以5%的幅值差异为阈值，对于尺寸为50 m×50 m×10 m、与围岩电阻率比为1∶100的低阻异常体探测距离可以达到60 m。研究成果为盾构隧道掘探一体化的实现提供了新的技术途径，为地−隧瞬变电磁随掘超前探测技术提供理论依据，目前尚未建立处理解释方法系统，未来将进行盾构机强金属体干扰校正与地下全区视电阻率公式推导研究。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5240-5252. ​<br/><p>&lt;p&lt;盾构工法广泛用于公路、铁路及水利等国家重大隧道工程，同时，也逐步用于煤矿巷道掘进。在盾构施工过程中，必须采用地球物理超前探测技术来防控隐伏含水构造的突水风险。然而，在盾构机完全占据隧道空间的情况下，并没有进行常规瞬变电磁超前探测所必需的施工空间。针对这一技术难题，提出盾构隧道地−隧瞬变电磁随掘超前探测方法，即在地面布设电性源，在盾构机壳体上搭载8个电极，组成多分量观测阵列，协同观测围岩中的瞬态电场。建立了电性源地面−隧道瞬变电磁随掘超前探测地球物理模型，采用非结构四面体网格有限单元法对电性源地下瞬变电场时空分布进行了数值模拟，结果表明：电性源与隧道掘进方向垂直，中点偏离隧道轴向一定距离布设时，能够获取3个方向的瞬态电场，且在隧道周围观测到低阻异常体引起的异常响应；&lt;italic&lt;x&lt;/italic&lt;方向电场对低阻异常体的空间位置变化较敏感，通过6个电场分量异常响应特征组合对低阻异常体位置定性解释；&lt;italic&lt;y&lt;/italic&lt;方向和&lt;italic&lt;z&lt;/italic&lt;方向电场对低阻异常体与工作面之间的距离变化较敏感，通过电场幅值变化对远距离的低阻异常体进行探测。以5%的幅值差异为阈值，对于尺寸为50 m×50 m×10 m、与围岩电阻率比为1∶100的低阻异常体探测距离可以达到60 m。研究成果为盾构隧道掘探一体化的实现提供了新的技术途径，为地−隧瞬变电磁随掘超前探测技术提供理论依据，目前尚未建立处理解释方法系统，未来将进行盾构机强金属体干扰校正与地下全区视电阻率公式推导研究。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5240-5252. Read More

<br/><p>&lt;p&lt;面向煤矿智能化开采中煤岩界面识别的需求，针对多噪声、实时与动态场景下专家解释在效率与一致性方面的局限，构建了一种融合随机森林(Random Forest，RF)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)的探地雷达(Ground Penetrating Radar，GPR)煤岩界面智能识别方法。以山西阳泉新景矿15219工作面的钻孔柱状图为参照，采用有限时域差分法建立砂岩−煤层−泥岩的3层倾斜界面正演模型，模拟结果为特征的分析和筛选提供了无噪声的基础数据。对每道信号中的1 024个采样点提取18项时频域特征，利用RF算法，以贡献度大于总值的60%为阈值筛选出8个关键特征：一阶差分、原始信号振幅、希尔伯特包络、小波系数均值、中心频率、信号均值、低频能量与频谱带宽，并采用Z-score标准化消除量纲影响。在此基础上，采用粒子群优化算法对LSTM及作为对比的RNN和SVM模型进行超参数自动寻优，获得LSTM模型的最优参数：单元数128，初始学习率3.3×10&lt;sup&lt;−3&lt;/sup&lt;，Dropout率0.394。针对不同模型特性，其中LSTM与RNN的模型输入为[样本数, 1 024时间步, 8特征]的张量形式组织数据，以确保模型可以学习到电磁波在介质中传播的动力学特征与相位连续性，SVM则使用对应的二维特征矩阵。最终在15219工作面低位抽采巷实测的GPR数据上开展试验。结果显示：在相同测试集上RNN模型的定量评价指标要优于LSTM模型，针对这种“反差”情况，对LSTM模型的预测结果进行分析，其预测的煤层顶界面中，呈现出连续性中断、剧烈起伏等与原始标签不符的异常区域，恰好对应工区内地质勘探资料所揭示的陷落柱和巷道地面积水区等地质构造影响范围。分析其机理在于，LSTM独特的门控机制使其在学习时可以从信号的局部与整体特征、细节与结构的信息中提取到蕴藏的深层次信息，结果更贴近实际矿区的地质情况，具有突破依赖人工标签的能力。相比之下，RNN仅能拟合训练标签，SVM难以处理高维时序特征而识别结果零散。综合结果表明，LSTM模型在探地雷达的时序数据特征解析方面具有独特的优势，不仅能学习给定标签信息，胜任识别煤岩界面的任务，更能深入挖掘GPR数据中隐含的物理规律，更加全面地识别出人工解释时难以察觉的，由地质构造引起的微弱的信号差异。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5253-5267. ​<br/><p>&lt;p&lt;面向煤矿智能化开采中煤岩界面识别的需求，针对多噪声、实时与动态场景下专家解释在效率与一致性方面的局限，构建了一种融合随机森林(Random Forest，RF)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)的探地雷达(Ground Penetrating Radar，GPR)煤岩界面智能识别方法。以山西阳泉新景矿15219工作面的钻孔柱状图为参照，采用有限时域差分法建立砂岩−煤层−泥岩的3层倾斜界面正演模型，模拟结果为特征的分析和筛选提供了无噪声的基础数据。对每道信号中的1 024个采样点提取18项时频域特征，利用RF算法，以贡献度大于总值的60%为阈值筛选出8个关键特征：一阶差分、原始信号振幅、希尔伯特包络、小波系数均值、中心频率、信号均值、低频能量与频谱带宽，并采用Z-score标准化消除量纲影响。在此基础上，采用粒子群优化算法对LSTM及作为对比的RNN和SVM模型进行超参数自动寻优，获得LSTM模型的最优参数：单元数128，初始学习率3.3×10&lt;sup&lt;−3&lt;/sup&lt;，Dropout率0.394。针对不同模型特性，其中LSTM与RNN的模型输入为[样本数, 1 024时间步, 8特征]的张量形式组织数据，以确保模型可以学习到电磁波在介质中传播的动力学特征与相位连续性，SVM则使用对应的二维特征矩阵。最终在15219工作面低位抽采巷实测的GPR数据上开展试验。结果显示：在相同测试集上RNN模型的定量评价指标要优于LSTM模型，针对这种“反差”情况，对LSTM模型的预测结果进行分析，其预测的煤层顶界面中，呈现出连续性中断、剧烈起伏等与原始标签不符的异常区域，恰好对应工区内地质勘探资料所揭示的陷落柱和巷道地面积水区等地质构造影响范围。分析其机理在于，LSTM独特的门控机制使其在学习时可以从信号的局部与整体特征、细节与结构的信息中提取到蕴藏的深层次信息，结果更贴近实际矿区的地质情况，具有突破依赖人工标签的能力。相比之下，RNN仅能拟合训练标签，SVM难以处理高维时序特征而识别结果零散。综合结果表明，LSTM模型在探地雷达的时序数据特征解析方面具有独特的优势，不仅能学习给定标签信息，胜任识别煤岩界面的任务，更能深入挖掘GPR数据中隐含的物理规律，更加全面地识别出人工解释时难以察觉的，由地质构造引起的微弱的信号差异。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5253-5267. Read More

<br/><p>&lt;p&lt;透明矿井构建是我国煤矿智能化建设实施的关键。受矿井地质探测、多场融合识别理论与技术的限制，现有矿井地质灾害隐患识别的精度、准确度及时效性仍难以满足新时期透明矿井构建对多源地质信息数据的应用要求。在总结现有震电联合反演、井地联合反演、多波多属性联合动态反演、多源多尺度多物理场联合反演等技术发展的基础上，提出“三尺度−三精度−一个模型”的透明矿井构建思想，三尺度即矿区、采区(精度3 m)、工作面(精度0.5 m和0.1 m)三个尺度，一个模型即时空统一的透明地质模型。设计了多源异构数据管理方式，包括多源、多模态矿井数据的规范化采集、清洗、标注及湖仓一体化管理方法，为地质大模型提供了高可信度的数据支撑；提出了矿井地质灾害隐患动态识别技术框架，包括多源多场信息的实时感知与汇聚、多场地球物理数据的综合集成与处理、多场联合反演、特征构建与动态识别、预警发布、模型更新与大模型交互等5项技术内涵，通过“数据感知−数据处理−多场反演−特征构建−动态识别−反馈优化”的闭环流程实现矿井地质灾害隐患的持续感知与智能决策。系统阐述了矿井典型地质灾害隐患识别模型构建的关键技术，包括：地面地球物理多场联合反演及识别、掘进巷道随钻原位探测识别、综采面煤岩层位及结构识别、瓦斯地质识别、富水地质识别、以及扰动条件下地质构造动态识别等6类识别模型。为构建智能化、透明化、实景化的透明矿井地质云平台提供新的理论技术支撑。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5139-5157. ​<br/><p>&lt;p&lt;透明矿井构建是我国煤矿智能化建设实施的关键。受矿井地质探测、多场融合识别理论与技术的限制，现有矿井地质灾害隐患识别的精度、准确度及时效性仍难以满足新时期透明矿井构建对多源地质信息数据的应用要求。在总结现有震电联合反演、井地联合反演、多波多属性联合动态反演、多源多尺度多物理场联合反演等技术发展的基础上，提出“三尺度−三精度−一个模型”的透明矿井构建思想，三尺度即矿区、采区(精度3 m)、工作面(精度0.5 m和0.1 m)三个尺度，一个模型即时空统一的透明地质模型。设计了多源异构数据管理方式，包括多源、多模态矿井数据的规范化采集、清洗、标注及湖仓一体化管理方法，为地质大模型提供了高可信度的数据支撑；提出了矿井地质灾害隐患动态识别技术框架，包括多源多场信息的实时感知与汇聚、多场地球物理数据的综合集成与处理、多场联合反演、特征构建与动态识别、预警发布、模型更新与大模型交互等5项技术内涵，通过“数据感知−数据处理−多场反演−特征构建−动态识别−反馈优化”的闭环流程实现矿井地质灾害隐患的持续感知与智能决策。系统阐述了矿井典型地质灾害隐患识别模型构建的关键技术，包括：地面地球物理多场联合反演及识别、掘进巷道随钻原位探测识别、综采面煤岩层位及结构识别、瓦斯地质识别、富水地质识别、以及扰动条件下地质构造动态识别等6类识别模型。为构建智能化、透明化、实景化的透明矿井地质云平台提供新的理论技术支撑。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5139-5157. Read More

<br/><p>&lt;p&lt;我国煤矿地质结构复杂，赋存煤层厚度及其走向的超前精准探测对煤矿安全智能开采具有重要意义。常规地球物理超前探测方法对煤岩结构的探测误差随超前距离的增加而不断扩大，而多数孔中物探设备受限于定向能力的不足，在煤厚识别中难以发挥有效作用。针对上述难题，研发了一种矿井定向钻孔雷达，通过定向雷达天线、高精度脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation，PWM)电机控速与角度方位感知系统，并配套定位解算算法，实现煤层厚度的定向识别。开展定向钻孔雷达煤厚识别及成像精度分析研究，旨在为定向钻孔雷达现场作业以及随钻探测装备的研发提供指导。首先，系统阐述了定向钻孔雷达工作原理及煤厚探测方法，构建了定向钻孔雷达天线与目标体空间关系模型，实现目标探测方位的精准感知，方位角度感知误差最小为1°(电机转速低于3.71 r/min)；其次，在明晰矿井定向钻孔雷达中PWM占空比与电机转速关系基础上，设计不同PWM占空比下探测试验，分析不同电机转速对采集精度的影响，得到数据采样精度误差小于2%时，最优电机转速为7.84 r/min；针对矿井常规钻机推进速度为0.01～0.30 m/s，设计探测速度在0.05～0.40 m/s范围内的不同推进速度系列探测试验，详细分析并阐明了探测速度对采样精度，以及采集精度对成像精度的影响规律。试验结果表明，针对现有巷道钻机作业工况，当定向钻孔雷达采集转速为7.84 r/min、探测推进速度为0.05 m/s时，角度采集精度误差率最小为2.8%，采集定位精度为97.2%，目标体识别分辨率可达0.256 m。矿井实测结果表明，定向钻孔雷达可探测到煤岩界面与煤层深度及其方位信息，煤厚探测精度误差为3.15%。研究成果为矿井地质透明化以及煤矿智能化建设提供有效的技术支撑。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5158-5170. ​<br/><p>&lt;p&lt;我国煤矿地质结构复杂，赋存煤层厚度及其走向的超前精准探测对煤矿安全智能开采具有重要意义。常规地球物理超前探测方法对煤岩结构的探测误差随超前距离的增加而不断扩大，而多数孔中物探设备受限于定向能力的不足，在煤厚识别中难以发挥有效作用。针对上述难题，研发了一种矿井定向钻孔雷达，通过定向雷达天线、高精度脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation，PWM)电机控速与角度方位感知系统，并配套定位解算算法，实现煤层厚度的定向识别。开展定向钻孔雷达煤厚识别及成像精度分析研究，旨在为定向钻孔雷达现场作业以及随钻探测装备的研发提供指导。首先，系统阐述了定向钻孔雷达工作原理及煤厚探测方法，构建了定向钻孔雷达天线与目标体空间关系模型，实现目标探测方位的精准感知，方位角度感知误差最小为1°(电机转速低于3.71 r/min)；其次，在明晰矿井定向钻孔雷达中PWM占空比与电机转速关系基础上，设计不同PWM占空比下探测试验，分析不同电机转速对采集精度的影响，得到数据采样精度误差小于2%时，最优电机转速为7.84 r/min；针对矿井常规钻机推进速度为0.01～0.30 m/s，设计探测速度在0.05～0.40 m/s范围内的不同推进速度系列探测试验，详细分析并阐明了探测速度对采样精度，以及采集精度对成像精度的影响规律。试验结果表明，针对现有巷道钻机作业工况，当定向钻孔雷达采集转速为7.84 r/min、探测推进速度为0.05 m/s时，角度采集精度误差率最小为2.8%，采集定位精度为97.2%，目标体识别分辨率可达0.256 m。矿井实测结果表明，定向钻孔雷达可探测到煤岩界面与煤层深度及其方位信息，煤厚探测精度误差为3.15%。研究成果为矿井地质透明化以及煤矿智能化建设提供有效的技术支撑。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5158-5170. Read More

<br/><p>&lt;p&lt;随钻岩性识别是煤矿地质透明化探测的重要地质保障手段，传统的岩性识别方法主要为人工判别法，该方法依赖人的经验和专业知识的积累且受主观影响。近年来，智能化岩性识别方法涌现，利用机器学习的岩性识别模型智能判识岩性，常规相对单一钻进参数通过机器学习对岩性的识别准确率较人工高，但仍存在提升空间。基于此，基于履带式全液压坑道钻机升级随钻综合测量系统，开展不同岩性组合的岩层随钻试验，建立结合钻进参数和自然伽马的双参数岩性判别体系；针对SVM等传统算法存在的线性权重矩阵、需要参数量大、特征提取能力有限等弊端，将KAN网络运用到岩性智能识别。结果表明：对于SVM、KNN、DT及KAN等4种机器学习算法，利用钻进参数和自然伽马的双参数判别体系相比钻进参数或伽马参数的单参数判别法能够显著提高岩性识别的准确率；在机器学习算法方面，KAN网络相比另外3种传统机器学习方法提升了准确率，为精准识别地层岩性提供了有效方法。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5171-5181. ​<br/><p>&lt;p&lt;随钻岩性识别是煤矿地质透明化探测的重要地质保障手段，传统的岩性识别方法主要为人工判别法，该方法依赖人的经验和专业知识的积累且受主观影响。近年来，智能化岩性识别方法涌现，利用机器学习的岩性识别模型智能判识岩性，常规相对单一钻进参数通过机器学习对岩性的识别准确率较人工高，但仍存在提升空间。基于此，基于履带式全液压坑道钻机升级随钻综合测量系统，开展不同岩性组合的岩层随钻试验，建立结合钻进参数和自然伽马的双参数岩性判别体系；针对SVM等传统算法存在的线性权重矩阵、需要参数量大、特征提取能力有限等弊端，将KAN网络运用到岩性智能识别。结果表明：对于SVM、KNN、DT及KAN等4种机器学习算法，利用钻进参数和自然伽马的双参数判别体系相比钻进参数或伽马参数的单参数判别法能够显著提高岩性识别的准确率；在机器学习算法方面，KAN网络相比另外3种传统机器学习方法提升了准确率，为精准识别地层岩性提供了有效方法。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5171-5181. Read More

<br/><p>&lt;p&lt;针对坑道钻机在钻探施工过程中所遇到的岩性识别技术问题，结合切割岩石时钻头后方采集到的随钻振动信号，提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)和差分演化(Differential Evolution，DE)算法优化的差分概率神经网络(Differential Evolution-Product Neural Networks，DE-PNN)的岩性识别方法。首先，通过采用不同幅频特征的正弦信号合成钻进模拟信号，分别选择振幅为10 &lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;(&lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;为重力加速度，1 &lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;≈9.8 m/s&lt;sup&lt;2&lt;/sup&lt;)、频率为50 Hz的高频高能量信号和振幅为5 &lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;、频率为20 Hz的低频低能量代表钻进所遇的岩石和煤层，对比经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)和加入多次高斯白噪声的EEMD的模态分解结果，验证了加入多次高斯白噪声的EEMD在解决模态混叠上的应用效果；其次分别对中国贵州省某矿实采的切煤、切泥岩和切砂岩的1s时长振动信号进行EEMD分解，对其进行频谱分析得到相应的幅频特征，挑选前7个特征基本模式分量(Intrinsic Mode Function，IMF)为特征模态，并分别对其求取能量和归一化处理和奇异值分解来构建14个参数的特征向量；最后通过对中国贵州省某矿实采的切煤、切泥岩和切砂岩的各160组1 s时长的振动信号进行特征向量构建，输入经DE算法优化的PNN进行训练并验证识别效果，优化后的神经网络对剩余样本岩性识别率得到显著提高。结果表明：切割岩石的振动信号经EEMD分解和DE算法优化的概率神经网络处理，可高效、快速、准确地进行岩性识别，为进一步的随钻岩性识别提供了新的参考意义，更好地指导矿井钻探工作的开展。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5182-5192. ​<br/><p>&lt;p&lt;针对坑道钻机在钻探施工过程中所遇到的岩性识别技术问题，结合切割岩石时钻头后方采集到的随钻振动信号，提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)和差分演化(Differential Evolution，DE)算法优化的差分概率神经网络(Differential Evolution-Product Neural Networks，DE-PNN)的岩性识别方法。首先，通过采用不同幅频特征的正弦信号合成钻进模拟信号，分别选择振幅为10 &lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;(&lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;为重力加速度，1 &lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;≈9.8 m/s&lt;sup&lt;2&lt;/sup&lt;)、频率为50 Hz的高频高能量信号和振幅为5 &lt;italic&lt;g&lt;/italic&lt;、频率为20 Hz的低频低能量代表钻进所遇的岩石和煤层，对比经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)和加入多次高斯白噪声的EEMD的模态分解结果，验证了加入多次高斯白噪声的EEMD在解决模态混叠上的应用效果；其次分别对中国贵州省某矿实采的切煤、切泥岩和切砂岩的1s时长振动信号进行EEMD分解，对其进行频谱分析得到相应的幅频特征，挑选前7个特征基本模式分量(Intrinsic Mode Function，IMF)为特征模态，并分别对其求取能量和归一化处理和奇异值分解来构建14个参数的特征向量；最后通过对中国贵州省某矿实采的切煤、切泥岩和切砂岩的各160组1 s时长的振动信号进行特征向量构建，输入经DE算法优化的PNN进行训练并验证识别效果，优化后的神经网络对剩余样本岩性识别率得到显著提高。结果表明：切割岩石的振动信号经EEMD分解和DE算法优化的概率神经网络处理，可高效、快速、准确地进行岩性识别，为进一步的随钻岩性识别提供了新的参考意义，更好地指导矿井钻探工作的开展。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5182-5192. Read More

<br/><p>&lt;p&lt;煤层工作面断层、陷落柱、薄煤带等地质异常体的存在，严重制约工作面安全生产，因此有必要提前探测清楚其内部构造。地震槽波勘探技术被广泛应用于工作面内部构造成像，并且具有较高的分辨能力，但炸药震源在特定场景下的应用存在局限性，因此有必要发展不依赖炸药震源的工作面内部结构成像技术。与主动震源勘探技术相比，基于背景噪声的成像技术因其不需要主动激发震源，在结构探测中具有显著的优势。华宁煤矿将背景噪声面波层析成像技术应用到工作面内部构造探测的实践表明，利用矿井下机械及采掘活动产生的震动信号，通过弥散波场指标筛选波形数据用于互相关函数计算，可以减小非稳相区噪声源的干扰，获得可靠的面波频散数据。在此基础上，采用面波一步法成像技术直接从频散数据反演三维速度结构，成功获得工作面内部速度结构，并圈定工作面内部异常构造位置。速度成像结果与实际回采揭露的地质异常具有显著的对应关系，验证了背景噪声层析成像方法在工作面构造探测中的可行性和有效性。研究提出的弥散波场筛选技术和面波一步法成像流程为煤矿井下地质构造探测提供了新的技术手段，该方法不需要主动震源，具有绿色探测的优势，可为工作面安全高效回采提供技术支持。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5193-5204. ​<br/><p>&lt;p&lt;煤层工作面断层、陷落柱、薄煤带等地质异常体的存在，严重制约工作面安全生产，因此有必要提前探测清楚其内部构造。地震槽波勘探技术被广泛应用于工作面内部构造成像，并且具有较高的分辨能力，但炸药震源在特定场景下的应用存在局限性，因此有必要发展不依赖炸药震源的工作面内部结构成像技术。与主动震源勘探技术相比，基于背景噪声的成像技术因其不需要主动激发震源，在结构探测中具有显著的优势。华宁煤矿将背景噪声面波层析成像技术应用到工作面内部构造探测的实践表明，利用矿井下机械及采掘活动产生的震动信号，通过弥散波场指标筛选波形数据用于互相关函数计算，可以减小非稳相区噪声源的干扰，获得可靠的面波频散数据。在此基础上，采用面波一步法成像技术直接从频散数据反演三维速度结构，成功获得工作面内部速度结构，并圈定工作面内部异常构造位置。速度成像结果与实际回采揭露的地质异常具有显著的对应关系，验证了背景噪声层析成像方法在工作面构造探测中的可行性和有效性。研究提出的弥散波场筛选技术和面波一步法成像流程为煤矿井下地质构造探测提供了新的技术手段，该方法不需要主动震源，具有绿色探测的优势，可为工作面安全高效回采提供技术支持。&lt;/p&lt;</p> <br/>煤炭学报. 2025 50(12): 5193-5204. Read More

Publication date: May 2026 Source: Optical Fiber Technology, Volume 98 Author(s): Supu Xiu, Shuangshuang Han, Ying Zhang, Fang Wang, Xinyi Zhao, Yufang Liu Publication date: May 2026Source: Optical Fiber Technology, Volume 98Author(s): Supu Xiu, Shuangshuang Han, Ying Zhang, Fang Wang, Xinyi Zhao, Yufang Liu Read More

Publication date: April 2026 Source: Optics and Lasers in Engineering, Volume 199 Author(s): Longkun He, Hao Song, Rui Liu, Xuanyu Liao, Shan Zhao, Chengjiang Zhou, Yang Yang ​Publication date: April 2026Source: Optics and Lasers in Engineering, Volume 199Author(s): Longkun He, Hao Song, Rui Liu, Xuanyu Liao, Shan Zhao, Chengjiang Zhou, Yang Yang Read More

Publication date: April 2026 Source: Optics and Lasers in Engineering, Volume 199 Author(s): Shanhong Ye, Feifan Yu, Zebei Mao, Jiqiang Wang ​Publication date: April 2026Source: Optics and Lasers in Engineering, Volume 199Author(s): Shanhong Ye, Feifan Yu, Zebei Mao, Jiqiang Wang Read More