小波变换的异常地质体识别

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针对工程勘探中识别异常地质体的问题,该文提出了一种采用一维二进小波分析寻找局部物性陡变点,叠加在视电阻率增强表达图像上进行异常地质体识别的数据挖掘方法。该方法主要基于数据处理,对解释人员的经验背景知识依赖程度低。在滇中引水前期工程勘探中,该方法被应用于2号剖面线的地质异常区域识别,识别的结果除了能基于地质资料进行合理性的解释外,与常规物探解释成果相比,该方法能够得到更为精细化的可视化表达成果,为地质工程中的预测预报提供决策支持。 Aiming at the problem of identifying anomalous geologic bodies in engineering exploration, this paper presents a data mining method using one-dimensional binary wavelet analysis to find the local physical steep points and superpose the apparent resistivity image to identify the abnormal geological bodies. The method is mainly based on data processing and has a low degree of dependence on the background knowledge of the interpreter. This method is applied to the identification of geological anomalies in the section 2 of the Diversion Project during the early stage of diversion engineering in central Yunnan. In addition to the reasonable interpretation based on geological data, the results of the identification can be compared with the results of conventional geophysical interpretation Get a more refined visual expression of the results for the prediction of geological engineering to provide decision support.
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