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煤炭是我国的基础能源。在追求煤炭高产高效的同时,绝对不能忽视地质安全保障系统的建设。灾害源是引起矿井灾难事故的重要原因。在矿井采煤过程中,通过探测灾害源的空间信息和特征属性,预测可能的隐伏灾害源,可为煤矿安全生产提供科学的地质保障,是避免煤矿事故的有效手段,也是我国煤矿企业急迫解决的重大安全科学和工程问题。地质雷达作为一种快速、无损、高效的地球物理探测方法,是目前精确度最高的物探方法,但探测距离是限制地质雷达技术在矿井应用的主要因素。层析成像探测利用的是单程直达波的走时等数据,能够有效提升地质雷达的探测距离,可直接在工作面巷道内对工作面进行近距离探测,实现地面地球物理勘探方法无法达到的地质勘探效果。本论文以国家重大科学仪器设备开发专项“矿井灾害源探测仪器研制与产业化应用”(2012YQ030126)为背景,对矿井复杂构造雷达波走时层析成像反演算法进行研究。研究内容包括矿井雷达波走时层析成像技术的观测技术,矿井非线性介质雷达波走时层析射线追踪算法,基于动态射线追踪与稀疏存储的反演优化算法,不规则观测区域的走时层析成像反演算法,以及处理层析成像大数据的并行化反演算法,并通过数值模拟实验与物理模型实验验证算法的可行性。通过研究矿井复杂构造雷达波走时层析成像反演算法,将极大地拓展地面地质雷达在矿井灾害源探测中的应用范围,为煤矿关系到社会稳定和国民经济可持续发展等重大安全生产问题提供有效的技术支撑,对我国矿井灾害预防及煤矿安全生产有着十分重要的现实意义。本文建立了适用于矩形、梯形与楔形观测区域的矿井环境的雷达波走时层析成像观测系统。针对层析成像探测方法的特点,介绍了多偏移距数据采集方法与连续扫描数据采集方法。在进行走时层析成像反演时,首先将观测区域离散化,将观测区域划分为若干个网格,再进行射线追踪,获取射线在网格中的路径,求取反演方程组中的系数矩阵。针对矿井观测区域的特点,以及目前直射线追踪算法与弯曲射线追踪算法的局限性,提出了一种改进的射线追踪算法——矿井非线性介质二次剖分动态射线追踪算法。该算法分为三个过程:直射线追踪确定波速向量初值并计算当前反演走时,通过数理统计方法筛选出异常射线并确定其曲线传播起始点,在后续反演迭代中对异常射线进行线性插值追踪。由于每一道射线只经过观测区域中的少数网格,导致系数矩阵中存在大量零元素。零元素的存储与计算耗费了大量的计算机存储空间和计算时间。本文改进了系数矩阵的稀疏存储与求解方法,可以大大降低层析反演算法的时间复杂度与空间复杂度,提高反演算法的效率。三组数值模型实验的结果验证了采用稀疏存储后三种算法的计算时间都显著缩短。雷达波走时层析成像的反演算法有多种,本文针对三种通用的算法,即art、sirt和lsqr算法,结合动态射线追踪与稀疏存储做了优化。迭代终止条件一般是检验最小二乘条件,即计算根据反演结果计算出的反演走时同采集到的走时的差的范数。本文将走时残差改为相对走时残差,并增加了走时残差变化值与反演结果变化值两个条件,当反演结果趋于稳定或者精度不再提高时,即停止迭代计算,提高了算法的效率,避免结果稳定后依然计算直至最大迭代次数才停止反演。当观测区域含块状高速异常时,三种算法均可识别异常区域的位置和大小。art与dampinglsqr的结果相近,明显优于sirt算法,art算法的反演结果中异常部位的波速值最准确。当观测区域含块状低速异常时,art与dampinglsqr均可识别异常区域的位置和大小,sirt只能识别异常区域的位置。当观测区域含带状异常时,art与dampinglsqr均可识别带状异常的位置和大小,sirt只能识别平行于透射方向的带状异常的位置和大小。此外,使用一定角度范围内的射线的走时数据进行反演时,效果优于使用全部射线的走时数据,在一定程度上避免了大角度射线对反演结果的干扰。本文还讨论了网格大小的确定依据,网格数目增多,会改善反演效果,网格数目与走时数据道数近似是一个较优的选择。在实际反演过程中,可以先将观测区域划分为网格边长较大的模型,再逐渐缩小,直至走时均方根误差趋于稳定并且等值线图中异常部位的轮廓清晰为止。梯形与楔形观测区域反演时,大角度射线占据比例高,系数矩阵稀疏度提高,并且每条射线经过的网格数减少,导致反演方程组病态程度加剧。根据其反演的特殊性,本文提出了基于投影分区的加权排序art优化算法。优化算法包括两部分:第一部分是对射线追踪的优化,将不规则观测区域投影到矩形边界,根据斜边与网格的位置关系不同划分为三个区域,将初始射线投影至矩形边界后重新进行射线追踪,降低了反演方程组的病态程度;第二部分通过设计射线角度权系数和慢度差值权系数,并在迭代过程中根据慢度差值权系数排序计算,对传统的art算法进行了优化。数值模拟实验结果显示,梯形观测区域实验中,空洞模型、含水区模型与带状破碎带模型,异常的大小、位置与性质都可以准确识别。含水区模型的波速相对误差比其他模型更严重,导致图像出现部分虚假异常。带状破碎带模型中水平破碎带的反演效果很好,垂直破碎带靠近斜边一端比较准确,但整体仍可判断为带状破碎带。楔形观测区域实验的结果与梯形观测区域基本一致。带状异常的方向与反演精度呈现对应性规律,与带状异常方向倾角较小的射线数据量大时,该异常的反演效果较好。如果在采集数据时,布置不同方向的测线,多边发射多边接收,会改善反演效果。克服这一影响的另一个方法是图像融合技术。本文采用基于小波变换的图像融合技术,对两种测线布置获取的走时数据反演计算得到的图像进行融合。融合图像很好的综合了两幅原始图像中的异常信息,减小了背景噪音,并确定了8~12层为较优的小波分解层数,db4与sym4为综合性能较优的小波基函数。为检验本论文提出的算法对实测数据的有效性,使用中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室自主研发的CT透射地质雷达,利用按照矿井实际开采尺寸的1:1~1:3大小制作的巷道物理模型,进行了矩形观测区域与楔形观测区域的实验研究。矩形实验结果中,多偏移距与连续扫描两种方法采集的走时数据基本一致,但楔形实验中,二者存在明显的差异,并且对反演结果造成了影响。因此,在选择走时数据采集方法时,应综合考虑测线长度、布点个数与检测分辨率的要求。矩形实验结果表明,ART与Damping LSQR算法的反演结果较好,优于SIRT算法,可以准确、全面的反映探测区域的介质分布情况。楔形实验结果表明,基于投影分区的加权排序ART优化算法对实测数据也是有效的,可以准确识别探测区域中空洞异常的大小、位置与介质波速。雷达波走时层析成像数据处理主要包括射线追踪与反演计算两部分,本文分别设计了这两部分的并行化策略。结合射线追踪算法的特点,对射线数据进行均匀分块。ART算法逐网格进行计算,适合进行并行化处理,对网格区域采用不均匀划分策略,令划分节点位于网格节点处,并使分块数据近似平均。采用关联式MapReduce并行框架的迭代组合应用,一次框架实现射线追踪的并行化,二到N次框架实现ART算法的并行化。通过搭建完全分布式模式的Hadoop云计算平台,应用上述并行框架组合,对模拟数据进行并行化反演实验。实验结果表明,基于MapReduce的并行框架组合应用在雷达波走时层析成像的并行化反演中得到了较好的应用,提高了反演效率。