1.基于洞‑缝‑孔‑基质多重介质的矿井底板灰岩含水层识别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：采用Petrel软件基于地震属性、波阻抗与孔隙度的关系，建立孔隙度的空间数据体；将孔隙度呈现不规则多边体形态的区域划定为溶洞，根据溶洞的尺寸，将溶洞分成大型溶洞、小型溶洞和溶蚀孔洞；将孔隙度呈线型形态的区域划定为裂缝，根据裂缝的尺寸，将裂缝划分为大尺度裂缝、中尺度裂缝和小尺度裂缝；孔隙度的空间数据体中除溶洞和裂缝以外的介质作为基质；

步骤2：基于大型溶洞的尺寸，采用Petrel软件生成大型溶洞提取模型；

步骤3：对大型溶洞提取模型开展蒙特卡洛随机模拟获取小型溶洞概率分布函数；

Petrel软件基于小型溶洞概率分布函数以及小型溶洞的尺寸，生成小型溶洞提取模型；

步骤4：基于大型溶洞模型，小型溶洞模型以及溶蚀孔洞的尺寸采用Petrel软件生成溶蚀孔洞提取模型；

步骤5：结合地震属性，人工解释以及大尺度裂缝的尺寸确定大尺度裂缝提取模型；

步骤6：利用蚂蚁追踪算法确定中尺度裂缝提取模型；

步骤7：结合分形几何丛聚算法与Fisher分布函数确定小尺度裂缝提取模型；

步骤8：采用地质概念法将基质等效为隔水介质，并概化为基质提取模型；

步骤9：将大型溶洞提取模型、小型溶洞提取模型、溶蚀孔洞提取模型、大尺度裂缝提取模型、中尺度裂缝提取模型、小尺度裂缝提取模型以及基质提取模型在MATLAB平台通过精细化网格剖分耦合嵌套形成洞‑缝‑孔‑基质多重介质模型；

所述步骤7中结合分形几何丛聚算法与Fisher分布函数确定小尺度裂缝提取模型具体为：在孔隙度的空间数据体中提取大尺度裂缝数据体和中尺度裂缝数据体，整合成大中尺度裂缝数据体，采用线性插值的方法将大中尺度裂缝数据体转换成正方体数据体，该正方体数据体的尺寸为H；

采用改进的计盒维数法计算获取大中尺度裂缝数据体的分形几何维数D，具体表达式如下所示：D＝‑lim|D1，D2，...，Dt，...，DT|

其中，Dt的表达式为： i表示第i个盒子，采用第i个盒

子遍历大中尺度裂缝数据体，得到每次遍历时盒子内的裂缝数量，maxS(i)为采用第i个盒子遍历大中尺度裂缝数据体后得到的裂缝数量最大值，minS(i)为采用第i个盒子遍历大中尺度裂缝数据体后得到的裂缝数量最小值，T表示盒子尺寸变化的总次数；int表示向下取整；

利用计盒维数值D计算小尺度裂缝：

lmax、lmin分别为小尺度裂缝长度的最大值和最小值；rand(.)为随机函数；

小尺度裂缝分布服从Fisher分布特征，Fisher分布的概率密度函数为：其中，k为Fisher分布概率密度函数中裂缝平均方向的弥散参数，反映了裂缝在平面的离散程度，θ为小尺度裂缝分布随机变量方向与孔隙度空间数据体所在坐标轴的x轴顺时针方向的夹角，θ位于[0，π]区间内；

求得大中尺度裂缝概率密度函数后，将其继承为小尺度裂缝产状的计算依据，则f，k已知，同时，将上式转换为计算获取小尺度裂缝的θ值，在MATLAB软件调用小尺度裂缝的中心点坐标、长度、编号，结合每条小尺度裂缝的θ值，逐步调整每条小裂缝的方向，同时在MATLAB中逐次读取小裂缝分布坐标数据体，依据编号在图形上输出每条小裂缝，最终形成整个小尺度裂缝介质模型，同时在空间分布上，使小尺度裂缝分布服从Fisher分布特征；

所述小型溶洞概率分布函数f(x)的表达式如下所示：

其中，fb为大尺度裂缝分布函数，α为粗糙度参数，β为尺度参数，Γ(α)为欧拉第二积分，λ为0‑1的常数，x为在空间数据体中预设的位置坐标。

2.根据权利要求1所述的基于洞‑缝‑孔‑基质多重介质的矿井底板灰岩含水层识别方法，其特征在于，将尺寸大于x1的不规则多边体形态区域定义为大型溶洞，将尺寸在x2～x1之间的不规则多边体形态区域定义为小型溶洞，将x3～x2之间的不规则多边体形态区域定义为溶蚀孔洞；将尺寸大于y1的裂缝定义为大尺度裂缝，将尺寸在y2～y1之间的裂缝定义为中尺度裂缝，将尺寸在y3～y2之间的裂缝定义为小尺度裂缝；x1，x2，x3，y1，y2和y3均为预设的阈值。

3.根据权利要求2所述的基于洞‑缝‑孔‑基质多重介质的矿井底板灰岩含水层识别方法，其特征在于，x1＝5m，x2＝0.5m，x3＝0.005m；y1＝50m，y2＝10m，y3＝0.5m。