[发明专利]大功率电磁探测系统数据处理方法

说明书

本申请涉及数据处理领域，其具体地公开了一种大功率电磁探测系统数据处理方法，其通过采用基于深度学习的深度神经网络模型的自动编解码器从危机矿山返回的具有不同频率的多个交变电磁场回波信号中提取出多个降噪后交变电磁场回波信号，继而从多个降噪后交变电磁场回波信号提取出多个观测值，使用Clip模型来完成所述降噪后交变电磁场回波信号的时域和频域的特征挖掘融合，进一步通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型挖掘出具有不同频率的所述多个交变电磁场回波信号特征间的关联关系，以提高电磁探测的精准度，进而在解决危机矿山的深部找矿时节省大量的时间和物力。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，且更为具体地，涉及一种大功率电磁探测系统数据处理方法。

背景技术

近年来，我国深部矿产勘查技术飞速发展，各类勘查项目对深部矿产勘查的技术要求日益提高。面对电磁干扰复杂、探测深度大的矿山勘探条件和要求，以往应用广泛的传统电磁法技术短板明显：其一，大多数矿山高压线路、工矿设施、采掘作业、地下管线等形成复杂的电磁干扰，传统电磁法难以在强干扰环境下获取较高信噪比的观测数据：其二，传统电磁法获取的低频数据(反映深部构造信息)受背景电磁场波动的影响明显，有效观测深度较浅。

经过多个轮次的矿产普查，我国浅-地表大中型矿已经基本查明。随着社会经济飞速发展，资源消耗速度日趋提高，现有产出25种主要金属矿产的415座大中型矿山中，192座(占46.2％)面临不同程度的资源危机。危机矿山深部找矿突破是我国多数矿山实现资源增储的主要方向。而危机矿山往往人文活动频繁、剧烈，电磁环境复杂，如何在强电磁干扰大的危机矿山实现深部找矿，是电磁勘查领域面临的一大难题。大功率电磁探测系统具有抗干扰、大探测深度的显著优势，是解决危机矿山深部找矿的主力军之一。目前，国内电磁勘察领域对大功率电磁探测系统需求日益迫切，尤其是迫切需要能够兼容频率域和时间域多种电磁探测方法的仪器设备，这也是电磁勘查仪器设备发展的主要方向。

因此，期望一种优化的大功率电磁探测系统数据处理方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种大功率电磁探测系统数据处理方法，其通过采用基于深度学习的深度神经网络模型的自动编解码器从危机矿山返回的具有不同频率的多个交变电磁场回波信号中提取出多个降噪后交变电磁场回波信号，继而从多个降噪后交变电磁场回波信号提取出多个观测值，使用Clip模型来完成所述降噪后交变电磁场回波信号的时域和频域的特征挖掘融合，进一步通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型挖掘出具有不同频率的所述多个交变电磁场回波信号特征间的关联关系，以提高电磁探测的精准度，进而在解决危机矿山的深部找矿时节省大量的时间和物力。

根据本申请的一个方面，提供了一种大功率电磁探测系统数据处理方法，其包括：

获取从待检测危机矿山返回的多个交变电磁场回波信号，所述多个交变电磁场回波信号具有不同频率；

将所述多个交变电磁场回波信号通过基于自动编解码器的降噪模块以得到多个降噪后交变电磁场回波信号；

分别提取所述多个降噪后交变电磁场回波信号的多个观测值，所述多个观测值包括正交电、磁场分量和阻抗相位差；

将各个所述降噪后交变电磁场回波信号的波形图和各个所述降噪后交变电磁场回波信号的多个观测值分别通过Clip模型以得到多个交变磁场特征矩阵，其中，所述Clip模型包括并行的序列编码器和图像编码器，以及，与所述序列编码器和所述图像编码器连接的图像编码优化模块；

将所述多个交变磁场特征矩阵沿着样本维度聚合为三维输入张量后通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型以得到关联特征图；

对所述关联特征图进行特征分布调制以得到分类特征图；以及

将所述分类特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待检测危机矿山是否存在矿藏。