基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及物理勘探技术领域，尤其涉及一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.煤炭井下环境复杂，为了避免煤炭事故的发生，需要提前对井下病体进行探测，也即，需要对病体的位置、形状提前检测出来，目前，对于井下病体探测方法通常是探地雷达检测法进行探测，而传统的探地雷达偏移方法主要有kirchhoff偏移和单程波动方程偏移，其中，单程波动方程是在双程波动方程的基础上进行单程波分解，只有在速度恒定的情况下准确成立，在陡峭倾角的复杂地质异常体中，对于高陡倾角并不能很好地成像，而kirchhoff偏移虽然可以在陡倾角地层中成像，但是复杂结构通常伴随着强烈的横向速度变化，成像归位误差大，进而导致监控准确性较低。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的在于提供一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法、设备及存储介质，旨在解决现有技术中的对复杂地质结构的监控准确性低的技术问题。
4.为实现上述目的，本技术提供一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法包括：
5.获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据，并接收所述源波场数据对应的反射回波数据；
6.基于所述反射回波数据和预先探测的接收数据，确定目标接收数据，并基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据进行逆向延拓，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据；
7.将所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，获得各分解源波场数据和各分解接收波场数据；
8.将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果；
9.将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像。
10.本技术还提供一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统为虚拟系统，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统包括：
11.获取模块，用于获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据，并接收所述源波场数据对应的反射回波数据；
12.逆向延拓模块，用于基于所述反射回波数据和预先探测的接收数据，确定目标接收数据，并基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据进行逆向延拓，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据；
13.波场分解模块，用于所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，获得各
分解源波场数据和各分解接收波场数据；
14.互相关成像模块，用于将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果；
15.滤波模块，用于将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像。
16.本技术还提供一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备为实体设备，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控程序，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控程序被所述处理器执行实现如上述的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法的步骤。
17.本技术还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储基于逆时偏移成像算法的煤炭监控程序，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控程序被处理器执行实现如上述的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法的步骤。
18.本技术提供了一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法、设备及存储介质，本技术首先获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据，并接收所述源波场数据对应的反射回波数据，进而基于所述反射回波数据和预先探测的接收数据，确定目标接收数据，并基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据进行逆向延拓，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据，进一步地，将所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，获得各分解源波场数据和各分解接收波场数据，进而将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果，进一步地，将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像，实现了通过将源波场数据和接收波场数据进行分解，消除逆时偏移过程中所产生的低频噪音，从而提高陡倾角构造的识别能力，进而对互相关成像进行滤波处理，提高成像的分辨率，从而提高对复杂地质结构的监控准确性。
附图说明
19.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
20.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域默认技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1为本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法第一实施例的流程示意图；
22.图2为本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法中激励源波场和接收波场传播示意图；
23.图3为本技术基于伪谱时域算法的逆时偏移成像流程图；
24.图4为本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法第二实施例的流程示意图；
25.图5为本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法第三实施例的流程示意图；
26.图6为本技术实施例方案涉及的硬件运行环境的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备结构示意图；
27.图7为本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控装置的功能模块示意图。
28.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
29.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
30.本技术实施例提供一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法，在本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法的第一实施例中，参照图1，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法包括：
31.步骤s10，获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据，并接收所述源波场数据对应的反射回波数据；
32.在本实施例中，需要说明的是，所述目标区域可以是整个勘探区域，也可以是整个勘探区域中的部分区域，在目标区域表面上设置有多个激励源以及多个检波器，其中，所述激励源用于发射源波信号，所述检波器用于接收发射信号反射回来的信号数据，所述反射回波数据包括当前目标区域中目标体反射信息、激励源传播的直达波信息及界面分层反射的信息数据等。
33.获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据，并接收所述源波场数据对应的反射回波数据，具体地，基于预先设置的伪谱时域算法，将通过激励源发射的源波场数据由最小时间按照预设时间步长正向延拓至预先设置的最大时间，从而使得在波场延拓过程中在不同方向随时间离散传播，并保存每一时刻的源波场数据，其中，所述预设时间步长为进行传播的时间片，可以理解地，在相同总传播时间内，时间步长越大，传播速度越快。
34.步骤s20，基于所述反射回波数据和预先探测的接收数据，确定目标接收数据，并基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据进行逆向延拓，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据；
35.在本实施例中，需要说明的是，所述预先探测的接收数据为预先对未包含异常体的目标区域进行探测所接收到的反射数据。
36.基于所述反射回波数据和预先探测的接收数据，确定目标接收数据，并基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据进行逆向延拓，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据，具体地，计算所述反射回波数据和预先探测的接收数据的差值，得到所述目标接收数据，也即，获得仅包含目标体反射信息的数据，减少了杂波的影响，使目标体成像效果更加清晰，进而基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据由预先设置的最大时间反向延拓至最小时间，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据。
37.步骤s30，将所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，获得各分解源波场数据和各分解接收波场数据；
38.在本实施例中，需要说明的是，所述进行波场分解的方法包括hilbert希尔伯特变换方法、傅里叶变换等分解方法，优选地，选取hilbert希尔伯特变换方法，源波场数据和接收波场数据有着相同的方向，参照图2，图2为本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法中激励源波场和接收波场传播示意图，其中，图2(a)为激励源波长传播示意图，图2(b)接收波场传播示意图，可以理解地，源波场数据和接收波场数据在反射界面的法向方向的投影有着相反的方向，每一所述分解源波场数据均包括上行源波场数据和下行源波长数据，
每一所述分解接收波场数据均包括上行接收波场数据以及下行接收波场数据。
39.将所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，获得各分解源波场数据和各分解接收波场数据，具体地，按照源波场数据和接收波场数据的传播方向，分别将所述源波场数据和所述接收波场数据进行上下波分解，进而获得上行源波场数据、下行源波长数据、上行接收波场数据以及下行接收波场数据。
40.步骤s40，将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果；
41.在本实施例中，需要说明的是，在对源波场数据进行正向延拓的过程中，源波场数据中的频散逐渐增加，在接收波场数据进行反向延拓的过程中，接收波场数据中的频散逐渐减弱，在每一时刻对源波场数据和接收波场数据进行互相关时，源波场数据中的频散波和接收波场数据中的频散波相互抵消，因而得到的偏移图像中不会出现频散现象。
42.进一步需要说明的是，进行波场分离后的源波场数据和接收波场数据的相关性与其传播方向在法向的投影有关，当分解源波场数据和分解接收波场数据有着相反的投影方向时，两个波场分离后会在反射点处产生成像，而在非反射点处就不会产生成像。
43.将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果，具体地，将处于同一时刻的传播方向相反的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，也即，将同一时刻的上行源波场数据和下行接收波场数据进行互相关成像，以及将下行源波长数据和上行接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果，互相关成像公式为：
44.image(x,z)＝∑
t
s(x,z,t)r(x,z,t)
45.其中，image(x,z)是单个激励源最终成像值，s(x,z,t)、r(x,z,t)分别是源波场数据和接收波场数据，x、z是二维计算空间坐标，t是波场值传播时间。
46.步骤s50，将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像。
47.在本实施例中，需要说明的是，进行滤波处理的目的是减少低频噪声，以获得高分辨率的重构图像。
48.其中，所述将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像的步骤包括：
49.步骤s51，基于预设滤波算法，分别将每一所述互相关成像结果进行平方运算，并将滤波处理后的互相关成像结果沿时间轴进行叠加，获得所述目标区域的最终重构图像。
50.在本实施例中，需要说明的是，所述预设滤波算法包括功能法滤波、中位值滤波法和算术平均滤波等滤波算法，优选地，选取功能法滤波算法，由于本技术中的互相关成像结果是离散化的，基于互相关成像结果的成像处相关性为1，非成像点相关性为零，低频噪声是基于0和1之间，进而通过功能法滤波算法进行平方后值将低频噪声变得更小，进而进行筛选得到高分辨率的最终重构图像，从而减少低频噪声的影响，提高了成像分辨率。
51.进一步地，参照图3，图3为本技术基于伪谱时域算法的逆时偏移成像流程图，其中，信号源为所述激励源发射的源波场数据，源波场正演为所述源波场数据进行正向延拓，t＝0为最小时间，tmax为最大时间，δt为所述预设时间步长，接收点数据2为所述反射回波数据，接收点数据1为所述预先探测的接收数据，接收数据为所述目标接收数据，接收波长
逆推为所述将目标接收数据进行逆向延拓，相同时刻应用成像条件为所述将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，叠加为所述将滤波处理后的互相关成像结果沿时间轴进行叠加，具体地，基于维普时域算法，将通过激励源发射的源波场数据由最小时间按照预设时间步长正向延拓至预先设置的最大时间，并保存每一时刻的源波场数据，并将检波器接收到的反射回拨数据和预先探测的不存在目标异常体的接收数据进行作差，获得目标接收数据，进而将目标接收数据，由最大时间按照预设时间步长正向延拓至最小时间，并保存每一时刻的接收波场数据，进一步地，将所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，并将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，按照时间轴将进行滤波后的互相关成像结果进行叠加，从而确定目标区域的最终重构图像。
52.其中，在所述将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像的步骤之后，还包括：
53.步骤a10，将所述最终重构图像进行三维重建，得到目标区域的异常信息；
54.步骤a20，对所述异常信息进行分析，并将分析结果统计并展示在目标web平台上。
55.在本实施例中，需要说明的是，所述异常信息包括目标区域的异常体的具体位置、形态大小信息等信息。
56.具体地，对所述最终重构结果进行三维重建及三维显示，从而探测出可能发生突水突泥区域的具体位置、形状等异常信息，进而可通过煤矿安全检测人员基于所述异常信息进行定性和/或定量的分析，获得分析结果，进而将所述分析结果展示在web平台上，实现煤炭结构的可视化，从而预防井下突水灾害的发生。
57.本技术实施例提供了一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法，本技术实施例首先获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据，并接收所述源波场数据对应的反射回波数据，进而基于所述反射回波数据和预先探测的接收数据，确定目标接收数据，并基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据进行逆向延拓，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据，进一步地，将所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，获得各分解源波场数据和各分解接收波场数据，进而将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果，进一步地，将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像，实现了通过将源波场数据和接收波场数据进行分解，消除逆时偏移过程中所产生的低频噪音，从而提高陡倾角构造的识别能力，进而对互相关成像进行滤波处理，提高成像的分辨率，从而提高对复杂地质结构的监控准确性。
58.进一步地，参照图4，基于本技术中第一实施例，在本技术的另一实施例中，所述获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据的步骤包括：
59.步骤b10，基于预先设置的伪谱时域算法，将通过激励源发射的源波场数据由最小时间按照预设时间步长正向延拓至预先设置的最大时间，并保存每一时刻的源波场数据。
60.在本实施例中，需要说明的是，本技术将对逆时偏移算法传播速率进行改进，在传播延拓过程中将有限时域差分算法替换成伪谱时域算法，伪谱时域算法的主要思想是在空间域上采用傅里叶变换及反变换代替微分，第一步先推导出三角插值与快速傅里叶变换算法的关系，设定计算周期t＝x
max-x
min
，抽样点用xe表示，则有
61.xe＝x
min
(t-1)δx,t＝0,...,n-1
62.并且δx＝t/n，把周期函数用傅里叶序列表示，则有
[0063][0064]
傅里叶系数fn可由以下方程计算得出：
[0065][0066]
因此，可得到：
[0067][0068]
即为用傅里叶变换和反变换来代替微分的形式，进而基于麦克斯韦旋度方程进行数值模拟，在伪谱时域算法中，空间导数均由傅里叶变换表示时间微分仍然采用和有限时域差分算法一致的交错差分网格：
[0069][0070]
为消除在fft算法中隐含的周期性效应，采用完善匹配层吸收边界条件pml，同时，为了配合媒质pml层的设置，使用具有拉伸坐标的替代公式：
[0071][0072]
其中，a
η
是一个比例因子，ω
η
表示pml中的损耗，运算符在频域中替换为：
[0073][0074]
进而推导得出带有pml的麦克斯韦分裂方程：
[0075][0076][0077]
由于在tm模式中只存在e
x
、ey、hz这三个分量，且再将空间傅里叶变换代替微分代入上面推导，可以得到二维的傅里叶伪谱时域算法的更新方程为：
[0078]
[0079][0080][0081][0082]
其中(i,j)是空间指标，n是时间指标，f
x
，f
x-1
分别表示对x方向进行快速傅里叶变换和逆傅里叶变换，其他方向类似。
[0083]
有限时域算法最小波长内需要采样8个场值才能用差分代替微分(麦克斯韦微分方程)进行波场传播，伪谱法最小波长内只要采样2个场值即可，即伪谱法采样密度小，而采样密度与采样时间成正比，即，伪谱法时间步长比较长，从而提高波场传播速度，极大的提高逆时偏移的计算效率。
[0084]
进一步地，参照图5，基于本技术中第一实施例，在本技术的另一实施例中，所述将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果的步骤包括：
[0085]
步骤c10,将进行第1步正向延拓的分解源波场数据与进行第m步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得第一互相关成像结果；
[0086]
步骤c20,将进行第2步正向延拓的分解源波场数据与进行第m-1步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得第二互相关成像结果，直到将进行第m步正向延拓的分解源波场数据与进行第1步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得各所述互相关成像结果，其中，m为进行逆时偏移成像的时间步数。
[0087]
在本实施例中，需要说明的是，由于在进行正向延拓过程中，将由最小时间按照预设时间步长正向延拓至预先设置的最大时间，而在进行反向延拓过程中，将由最大时间按照所述预设时间步长反向延拓至预先设置的最小时间，因此，进行正向延拓的第1步和进行反向延拓的最后一步的时间相同，m为进行逆时偏移成像的时间步数，所述时间步数为基于最大时间与最小时间的差值除以所述预设时间步长获得。
[0088]
具体地，基于进行第1步正向延拓的分解源波场数据以及进行第m步反向延拓的分解接收波场数据，将具有相反方向的上行源波场数据和下行接收波场数据进行互相关，以及将下行源波场数据和上行接收波场数据进行互相关成像，从而获得所述第一互相关成像结果，进一步地，将进行第2步正向延拓的分解源波场数据与进行第m-1步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得第二互相关成像结果，直到将进行第m步正向延拓的分解源波场数据与进行第1步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得各所述互相关成像结果。
[0089]
其中，所述将进行第1步正向延拓的分解源波场数据与进行第m步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得第一互相关成像结果的步骤包括：
[0090]
步骤c11,将第1步的上行源波场数据和第m步的下行接收波场数据进行互相关成像，获得第一相反互相关结果，以及将第1步的下行源波场数据和第m步的上行接收波场数据进行互相关成像，获得第二相反互相关结果；
[0091]
步骤c12,将所述第一相反互相关结果和所述第二成像结果进行累加，获得所述互相关成像结果。
[0092]
在本实施例中，需要说明的是，依据射线理论，在某些反射点处中入射波为下行波，反射波为上行波，而在某些反射点处中入射波为上行波，反射波为下行波，因此，在互相关成像过程中包括：源波场数据的下行波场和接收波场数据的上行波场进行互相关成像，源波场数据的上行波场和接收波场数据的下行波场进行互相关成像，源波场数据的下行波场和接收波场数据的下行波场进行互相关成像，源波场数据的上行波场和接收波场数据的上行波场进行互相关成像，而低频噪音就是由源波场数据的下行波场和接收波场数据的上行波场进行互相关成像和源波场数据的上行波场和接收波场数据的上行波场进行互相关成像这两种情况产生的，因此，在逆时偏移成像算法在互相关成像过程中选取相反方向的波场数据进行互相关，从而减少了低频噪声。
[0093]
参照图6，图6是本技术实施例方案涉及的硬件运行环境的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备结构示意图。
[0094]
如图6所示，该基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备可以包括：处理器1001，例如cpu，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
[0095]
可选地，该基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备还可以包括矩形用户接口、网络接口、相机、rf(radio frequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。矩形用户接口可以包括显示屏(display)、输入子模块比如键盘(keyboard)，可选矩形用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可包括标准的有线接口、无线接口(如wifi接口)。
[0096]
本领域技术人员可以理解，图6中示出的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备结构并不构成对基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0097]
如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及基于逆时偏移成像算法的煤炭监控程序。操作系统是管理和控制基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备硬件和软件资源的程序，支持基于逆时偏移成像算法的煤炭监控程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统中其它硬件和软件之间通信。
[0098]
在图6所示的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控程序，实现上述任一项所述的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法的步骤。
[0099]
本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控设备具体实施方式与上述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
[0100]
此外，请参照图7，图7是本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控装置的功能模块示意图，本技术还提供一种基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统包括：
[0101]
获取模块，用于获取目标区域的每一时刻发射的源波场数据，并接收所述源波场数据对应的反射回波数据；
[0102]
逆向延拓模块，用于基于所述反射回波数据和预先探测的接收数据，确定目标接收数据，并基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据进行逆向延拓，获得所述目标区域内每一时刻的接收波场数据；
[0103]
波场分解模块，用于所述源波场数据和所述接收波场数据进行波场分解，获得各分解源波场数据和各分解接收波场数据；
[0104]
互相关成像模块，用于将同一时刻的分解源波场数据和分解接收波场数据进行互相关成像，获得各互相关成像结果；
[0105]
滤波模块，用于将各所述互相关成像结果进行滤波处理，确定目标区域的最终重构图像。
[0106]
可选地，所述获取模块还用于：
[0107]
基于预先设置的伪谱时域算法，将通过激励源发射的源波场数据由最小时间按照预设时间步长正向延拓至预先设置的最大时间，并保存每一时刻的源波场数据。
[0108]
可选地，所述逆向延拓模块还用于：
[0109]
基于预先设置的伪谱时域算法，将所述目标接收数据由预先设置的最大时间反向延拓至最小时间，并保存每一时刻的接收波场数据。
[0110]
可选地，所述互相关成像模块还用于：
[0111]
将进行第1步正向延拓的分解源波场数据与进行第m步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得第一互相关成像结果；
[0112]
将进行第2步正向延拓的分解源波场数据与进行第m-1步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得第二互相关成像结果，直到将进行第m步正向延拓的分解源波场数据与进行第1步反向延拓的分解接收波场数据进行互相关成像，获得各所述互相关成像结果，其中，m为进行逆时偏移成像的时间步数。
[0113]
可选地，所述互相关成像模块还用于：
[0114]
将第1步的上行源波场数据和第m步的下行接收波场数据进行互相关成像，获得第一相反互相关结果，以及将第1步的下行源波场数据和第m步的上行接收波场数据进行互相关成像，获得第二相反互相关结果；
[0115]
将所述第一相反互相关结果和所述第二相反互相关结果进行累加，获得所述第一互相关成像结果。
[0116]
可选地，所述滤波模块还用于：
[0117]
基于预设滤波算法，分别将每一所述互相关成像结果进行平方运算，获得所述目标区域的最终重构图像。
[0118]
可选地，所述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统还用于：
[0119]
将所述最终重构图像进行三维重建，得到目标区域的异常信息；
[0120]
对所述异常信息进行分析，并将分析结果统计并展示在目标web平台上。
[0121]
本技术基于逆时偏移成像算法的煤炭监控系统的具体实施方式与上述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
[0122]
本技术实施例提供了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，且所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述任一项所述的基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法的步骤。
[0123]
本技术计算机可读存储介质具体实施方式与上述基于逆时偏移成像算法的煤炭监控方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
[0124]
以上仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利处理范围内。