高密度电法勘探的出现使得电法勘探的野外数据采集工作得到了质的提高和飞跃,同时使得资料的可利用信息大为丰富,使电法勘探智能化程度向前迈进了一大步。高密度电法的核心是实现了野外测量数据的快速、自动和智能化采集,工作实质依然是常规电法勘探原理,但是,由于其采集密度的增大、排列装置的增多,为传统电法带来了新的活力,同时也为技术处理带来了新的课题。进行数据优化,简化运算过程正是本次毕业设计所要实现的主要目的。本论文通过对传统高密度电阻率法的研究,针对其测量数据信息量大,需要对数据进行筛选、优化的缺点,研究了高密度电法数据优选的算法。基于前人提出的理论,建立均匀介质半空间模型和垂直接触带模型,对论文中提出的二维正演算法的计算精度进行验证,通过对解析解与数值解结果的对比,确定了该算法的可靠性和合理性。在此基础上,实现了对雅克比矩阵G的快速计算,并求出分辨率矩阵R,建立一个GF函数,这个函数中的参数包括雅克比矩阵G和分辨率矩阵R,通过计算每一组装置在GF函数中的值,结合分辨率的大小,使用FORTRAN语言编写程序进行比较选择,实现了数据优化选择。论文从四个方面进行阐述,依次是高密度电法原理简介、高密度电法数据优选算法、高密度数据优选算法的理论模型算例及结果分析、结论与建议,在论文中对高密度电法数据优选的算法提供了理论依据和运算实例,并结合运算结果对有关问题作出分析。研究表明,该算法能够对高密度电法测量数据进行优化,大大降低了电法测量的成本,提高了工作效率。希望通过对数据优选算法的研究,为增强高密度电阻率法的应用效果提供技术支持。