1.综合地质勘探法概述
1.1.综合地质勘探法的优势
综合地质勘探法可为浅、深地层提供准确的地质信息，可适应不同的地质条件，且具有较高的稳定性。该方法操作简便，检测周期短，适用于多种地质条件，且采用的有关方法与设备均建立在现行的传统地质勘探法及勘探装备之上，造价低廉，能高效地满足各类勘察需要，且能在多种地质条件下取得较好的勘察效果，为煤矿企业全面准确地掌握地质情况，进而为下一步工作提供可靠的支持。
1.2.应用原则
综合地质勘探法是一种将传统勘探手段和新型勘探手段有机地融合在一起的新型勘探方式，其实质并非一种造价高昂的新型勘探技术，而是一种将多种勘探手段科学合理地集成在一起的新方法。该方法能充分发挥多种物探方法的优势，弥补单个物探方法的不足。在勘探中，在地表勘察时，应坚持“先有钻探，后有勘探”的方针，采用钻孔法采集数据和地质样本，经过分析、调查、整理和反馈，再进行下一步的探测工作；利用现代信息互联网技术和计算机技术，获取实时、动态的远程信息。在此基础上，对采集到的资料进行全面、深刻地分析，为煤矿安全生产提供理论依据。
2.传统地质勘探方法的局限性
2.1.单一数据源的不足
传统的地质勘探方法往往会依赖某些单一的数据源，如地球物理勘探、地球化学勘探等，这些单一的数据源的不足将会导致以后地质勘探结果的片面性，还会限制对煤矿地质情况的了解。单一数据源难以提供全面的地质信息，如地质地球物理勘探，它主要依赖地震、电磁以及重力等物理方法来获取地下信息，但这些方法仅能提供部分地质信息，对于地下构造矿床赋存的形态等方面的信息相对不足，所以依靠地质地球物理勘探的方法往往难以全面地了解煤矿地质的特征。且单一的数据源获取的成本较高，地质地球物理勘探需使用昂贵的仪器设备，并需投入大量人力、物力进行数据采集和分析，增加了勘探成本。由于地质地球物理勘探往往需要在地面上进行，有时会受到地形地貌的限制，导致部分地区无法覆盖或者勘探效果不佳。单一数据源的精度和准确性有限。由于地球物理勘探等方法受地下介质的影响，数据的解释和分析往往存在一定的主观性，且难以避免的地质干扰和仪器误差也会影响数据的准确性，因此单一数据源所得到的地质信息往往具有一定的局限性和不确定性。
2.2.信息获取的局限性
传统地质勘探方法在信息获取方面存在一定的局限性，信息获取的方式相对单一。传统地质勘探方法主要依赖一些现场勘探的实验室分析，这种方式需耗费大量的人力物力，且需花费较长的时间来获取数据和信息，如地质地球物理勘探需派遣人员到现场进行野外测量，地球化学勘探需采集地下水、土壤等样品进行实验室分析，这些过程都需耗费较长的时间和资源，且信息获取的范围有限。传统地质勘探方法所获取的信息主要集中在地表和浅层地下，对于深层地质情况的了解相对较少。这导致对煤矿深部构造、矿床赋存形态等重要信息的获取困难，影响了地质勘探结果的准确性和可靠性。由于传统地质勘探方法需进行现场勘探和实验室分析，数据的获取和处理过程通常较繁琐，需要较长的时间来完成。这导致了信息获取的时效性较低，有时会因信息滞后而导致勘探结果不够及时和准确。
3.综合地质勘探方法的理论基础和技术特点
3.1.多元数据融合的理论基础
综合地质勘探方法的核心理论基础之一是多元数据融合。传统地质勘探方法往往依赖于单一数据源，而综合地质勘探方法则通过整合多种数据源，包括地质地球物理数据、地球化学数据、遥感数据等，以实现对地下地质情况的全面了解，如图1所示。多元数据融合的理论基础源于信息学、统计学、地质学等学科的交叉，如多元数据融合依托于信息学的数据融合理论。信息学通过研究数据的获取、存储、处理和传输等过程，提出了多种数据融合的方法和技术，如数据融合算法、数据融合模型等，这些方法和技术为地质勘探数据的融合提供了理论基础和技术支持。
多元数据融合借鉴了统计学的多元分析方法。统计学通过对多个变量之间的相关性和差异性进行分析，揭示了数据之间的内在联系和规律性，为多元数据融合提供了分析工具和方法。成分分析、因子分析等多元分析方法可以帮助挖掘数据之间的潜在关联，实现数据的有效整合和利用。多元数据融合依赖于地质学的地质信息模型。地质学通过对地质体系的认知和理解，建立了地质信息模型，包括地层构造、矿床赋存形态、地质构造演化等方面的模型。这些地质信息模型为多元数据融合提供了理论指导和基础，促进不同数据源融合为统一的地质信息体系，从而实现对地下地质情况的全面把握。
3.2.数据挖掘与人工智能技术的应用
综合地质勘探方法的另一个突出特点是数据挖掘与人工智能技术的应用。数据挖掘是一种从大量数据中提取潜在信息和知识的方法，而人工智能技术则是一种模拟人类智能行为的计算机科学，包括机器学习、神经网络、模糊逻辑等方法和技术。数据挖掘与人工智能技术在综合地质勘探中的应用，主要体现在数据挖掘与人工智能技术可以帮助挖掘地质数据中的潜在信息和规律。地质勘探数据通常具有大量的复杂性和多样性，传统的数据分析方法往往难以发现其中的潜在关联和规律性。而数据挖掘与人工智能技术可以通过对数据的深度分析和挖掘，发现其中的模式和规律，为地质勘探提供更为准确和全面的信息支持。数据挖掘与人工智能技术可以实现地质数据的自动处理和解释。地质勘探数据往往需经过繁琐的处理和分析过程，包括数据清洗、特征提取、模型建立等环节，传统的手工处理方式效率低下且容易出现误差。而数据挖掘与人工智能技术可以借助计算机的高效处理能力和智能算法，实现地质数据的自动处理和解释，提高数据处理的效率和准确性。数据挖掘与人工智能技术可以实现地质勘探过程的智能化和自动化。地质勘探过程涉及大量的数据采集、处理和分析工作，传统的勘探方法往往需投入大量的人力物力，且存在一定的主观性和误差。而数据挖掘与人工智能技术可以实现地质勘探过程的智能化和自动化，通过机器学习、神经网络等方法实现数据的自动识别和分析，为地质勘探提供智能化的技术支持。
4.结束语
综上所述，综合地质勘探方法的研究和应用，将为我国煤矿地质勘探工作的深入开展提供新的研究思路与方法，并对其他矿产资源的勘探与开采具有一定的参考价值。经过持续的创新与探索，该方法将会越来越重要，为科学、智能化、高效率地开展地质勘探工作奠定更扎实的技术基础与支持。
参考文献
[1]任伟.综合地质勘探技术在矿山开采中的应用研究[J].世界有色金属,2021,(21):43-44.
[2]王景亮.综合地质勘探法应用于煤矿地质勘探的分析[J].内蒙古煤炭经济,2021,(09):202-203.
