摘要
准确识别老空区的充填介质对于评估深部矿井的水害风险及保障水环境安全至关重要。传统天然源电磁法依赖单一参数，往往导致反演结果模糊，难以精确判定老空区内的具体充填材料。为解决矿井水害探测中的这一共性问题，本研究聚焦于深部矿井复杂水环境，针对单一分量天然源电磁法开展了专项技术研究。通过涵盖四种典型充填方式（气、水、垮落岩及混合充填）的一系列实验，采用傅里叶级数方法对包含物性信息的波形数据进行频域分解。以直流分量、基波分量、二次谐波和三次谐波为基础构建了随机森林分类模型，实现了85%的分类准确率，表明这些频域特征具有良好的判别能力。随后，采用Sobol全局敏感性分析量化了各分量对物性指数变化的相对贡献。最终建立了与矿井水环境兼容的老空区充填介质物性指数识别模型。为验证该物性指数模型，在四个老空区场景及复杂工作面的现场实验中有效解决了行业难题，为老空区水害探测提供了可靠方法。
