[发明专利]利用相关性分析对矿井电法监测数据进行数据清洗的方法

说明书

本发明公开了一种利用相关性分析对矿井电法监测数据进行数据清洗的方法，针对常规数据清洗方法难以消除矿井电法监测数据中多个连续异常数据点影响的技术问题，该方法利用矿井电法监测数据具有时间序列相关性的特点，对不同时间的监测数据进行相关性分析，通过识别相关度较低或不相关的数据并对其进行校正，消除多个连续异常数据点的影响，实现对矿井电法监测数据的数据清洗。

技术领域

本发明涉及一种矿井物探数据清洗方法，属于矿井物探领域，具体涉及一种利用相关性分析对矿井电法监测数据进行数据清洗的方法。

背景技术

矿井电法监测等价于对煤矿井下同一片目标区域连续不断的重复进行电法勘探，该方法被广泛用于煤矿工作面回采过程中煤层顶、底板破坏监测和水害监测，获得了良好的地质效果。矿井电法勘探采集的数据一般是电位或电位差，要从中解译出有用的地质信息，需要消除电磁噪声、巷道积水、浮煤、金属体等干扰因素的影响。此外，在进行矿井电法监测的过程中，监测电极的接地条件可能会随时间的推移发生变化，监测电极本身也可能因为采动破坏无法正常工作，这都需要在数据清洗的过程中加以考虑，否则可能会导致解释结果中出现假异常。

矿井电法监测通常在煤矿井下目标区域周围布置若干监测电极，利用发射电极向地下供电建立人工电场，利用接收电极采集电压信号。一个发射电极供电时，一般会有多个接收电极进行信号采集。进行矿井电法监测时，间隔固定的时间便可以采集一组监测数据，矿井电法监测数据随着时间的推移源源不断的生成，数据量非常庞大。常规的数据清洗方法一般采用野值修正、光滑滤波等手段，这一类方法可以消除或校正电磁噪声、巷道积水、浮煤、金属体等造成的孤立的异常数据点。但是当某一个发射电极在采动过程中受到严重干扰时，接收电极采集到的信号会包含较多的干扰信息，该发射电极对应的多个连续的接收数据都属于异常数据。这种情况下，监测数据中会形成多个连续的异常数据点，采用常规的数据清洗方法一般难以消除这一类干扰信息的影响。如果采用人工识别的方法去处理这一类异常数据，则需要耗费大量的人力和时间，并且处理结果也不具备时效性。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的难以消除矿井电法监测数据中多个连续异常数据点影响的技术问题，提供了一种利用相关性分析对矿井电法监测数据进行数据清洗的方法。该方法利用矿井电法监测数据具有时间序列相关性的特点，对不同时间的监测数据进行相关性分析，通过识别相关度较低或不相关的数据并对其进行校正，消除多个连续异常数据点的影响，实现对矿井电法监测数据的数据清洗。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种利用相关性分析对矿井电法监测数据进行数据清洗的方法，包括：

将各个监测时段内同一发射电极、不同接收电极对应的数据归为一组；

对分组后的监测数据进行归一化处理；

基于归一化处理后的数据计算相邻两个时段监测数据的相关系数矩阵；

基于相关系数矩阵清洗监测数据。

优选的，上述的利用相关性分析对矿井电法监测数据进行数据清洗的方法，所述将各个监测时段内同一发射电极、不同接收电极对应的数据归为一组包括：

将第i个监测时段的监测数据记为T(i)，其中，i＝0、1、……、n，其中T(0)是初始监测数据；

将同一发射电极、不同接收电极对应的数据归为一组，记为D(i,j)，其中，j为发射电极编号；

将监测数据T(i)中同一发射电极、同一接收电极采集的数据记为d(i，j，k)，其中，k为接收电极编号；

其中，T(i)、D(i，j)和d(i，j，k)三者关系式如下：

式中，ms为发射电极的个数，mr为接收电极的个数。