基于U-Net模型的矿井电阻率反演方法研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于U-Net模型的矿井电阻率反演方法研究

作者

胡运兵王胡日查易洪春段天柱
单位

煤炭科学研究总院煤矿灾害防控全国重点实验室中煤科工集团重庆研究院有限公司
摘要

针对矿井电阻率反演中传统方法依赖初始模型、边界模糊及现有深度学习反演存在伪影干扰的问题，提出物理约束的U-Net反演方法。该方法融合电性敏感特性与深度聚焦机制，基于U-Net网络的多尺度特征融合架构构建加权交叉熵损失函数，通过编码器-解码器跳跃连接实现异常体与背景场的电性差异强化。基于三类典型异常体定义电阻率分布的参数化空间，采用有限元法对6000组模型进行正演计算，通过偶极-偶极装置获取视电阻率剖面数据，构建地质模型-电性响应匹配数据集用于监督学习训练。实验表明：该方法 Dice系数0.950±0.018，单次反演耗时由传统最小二乘反演方法的65.2s降至1s，效率提升98.5%。通过物理先验与深度学习的协同优化，为煤矿水害隐蔽致灾体精准探测提供解决方案。
关键词

矿井电阻率反演U-Net深度学习反演矿井水害工作面物理约束

煤问提