基于多源数据融合的煤矿地质勘探精度提升策略研究

浩 宋(山西襄矿上良煤业有限公司，中国)
超 杨(山西襄矿上良煤业有限公司，中国)

摘要

煤矿地质勘探是保障煤炭安全开采与资源高效利用的基础环节，其精度直接关系到矿井设计、开采布局及灾害防控水平。传统勘探模式受制于单一数据源和方法局限，存在信息碎片化、空间分辨率不足与预测精度偏低等问题。本文以多源数据融合技术为研究核心，系统分析煤矿地质信息的空间关联特征与多维数据协同机制，提出融合地震测量、钻孔资料、遥感影像与地球物理反演数据的综合勘探体系。研究通过构建基于贝叶斯优化与机器学习的融合算法，实现多尺度数据的权重分配与误差修正，并建立地质结构智能识别模型。结果表明，多源融合方法可显著提升煤层厚度预测、断层识别及隐伏构造探测精度，为煤矿勘探数字化与智能化转型提供理论依据与技术支撑。

关键词

煤矿勘探；多源数据融合；地质建模；空间反演；智能分析

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/smg.v8i2.37726