基于矩张量反演的矿山突水孕育过程

为实现矿山突水孕育过程中岩石破裂事件的有效分析,利用河北矾山磷矿所监测的异常微震事件,引入基于数字地震学的矩张量反演方法.矿井尺度的震动位移场可表示为矩张量与格林函数的时间褶积.通过提取微震事件位移场资料,并计算格林函数(震源至传感器之间传播介质的脉冲响应),线性反演了微震事件的矩张量,并利用微震事件的破裂方位判别了其破裂类型.随后建立微震监测三维效果图,拟合出岩石破裂面发展趋势,并初步确定了突水危险区域范围.研究表明,矩张量反演方法能够计算出微震事件震源机制解,可有效反映矿山突水孕育过程中岩石破裂的形成过程及发展趋势.      

微震波形识别技术在监测边坡岩体中的应用

在利用微震监测技术对矿山岩体失稳信息进行实时、高效的分析预测的过程中,为了快速、有效地将微震事件从大量的声波干扰事件中正确区分出来,通过统计、研究波形的差异识别微震事件,并将微震事件和爆破事件的区别作为分析重点,提出实用性较强的区分方法,即通过波形、能量和声音的差异识别微震事件的方法。     

某钨矿地压微震监测系统技术应用研究

以江西某钨矿微震监测系统为背景,通过分析微震事件时空分布特征,分析一段时间内不同区域的微震事件分布特征以及一定区域内不同时间的微震事件分布特征,得出微震事件的时空分布特征,并圈定该矿山的风险区域。结合能量指数、累积视体积和施密特数等多参数进行风险预警,经长时间的研究发现当监测范围内岩体累积视体积快速增加,伴随着能量指数、施密特数快速下降,则发生大尺度岩体破裂的可能性增高,从而实现了对313采场坍塌地压灾害事件进行成功预警。研究结果对类似矿山地压灾害监测具有重要的借鉴意义。     

大宝山矿32通道微震监测系统及其应用研究

针对大宝山矿采空区不稳定,部分采场层面发生了不同程度的岩体塌方事件,矿山建立了一套具有地震学定量分析和可视化解释功能的数字化32通道微震监测系统.文章介绍微震监测系统的组成和性能,以及地震波形辩识和分析方法.通过对众多事件波形进行聚类研究,以采场塌方事件实例分析证明了,微震事件是岩石破裂失稳的重要因素,为今后分类保存监测事件和采矿过程中地下采空区岩体的应力状态及变化规律研究奠定了基础,通过对监测数据的科学分析处理及预警技术研究,确保采场的安全生产.     

三道庄矿微震信号辨识应用研究

针对三道庄矿生产作业环境复杂,从大量掺杂着的干扰信号中提取有效信号,有效地应用微震信号对岩石稳定性进行评价,对可能产生的破坏灾害进行预测具有重要意义。文章对该矿山各种微震信号源按实际监测需要进行了大致分类,分为岩体破裂信号、噪音信号和爆破信号三大类。在大量现场微震监测基础上,总结出了微震信号经验辨识法和频谱分析辨识法。利用经验辨识方法从波形振幅值、持续时间、上升时间、信号间隔等方面对各种震源波形的直观特征进行了辨识;利用频谱分析法对各种微震震源频率成分进行分析,总结出了三道庄矿各种微震震源信号特征。研究成果给矿山现场快速准确提取有用微震信号提供了依据。     

矿山岩体微震活动与爆破扰动之间的相关性研究

微震监测技术已经广泛应用于矿山地压监测,微震活动分析常被用于评价岩体的稳定性情况。微震监测系统可检测到岩石破裂信号,也可以检测到爆破振动信号和其它噪声信号。文章针对系统检测到的爆破事件信号与微震信号,基于黄土坡铜锌矿实际施工情况,对爆破扰动和微震活动在时空方面的相关性进行研究。研究表明爆破活动是微震活动发生的主要外因之一,关键位置的爆破活动是微震事件聚集的诱因,采用充填法可很好地控制地压活动水平。     

山东金青顶矿区深部矿体开采诱发微震活动分析

随着金青顶矿区开采深度的增加,地应力值逐渐增大,造成巷道围岩破坏越来越严重,且具有一定的岩爆倾向性。为进一步探究金青顶矿区深部开采诱发岩体破裂失稳规律,在金青顶矿区深部建立矿山微震监测系统,连续实时采集井下微震活动信息,对-825 m中段Ⅴ号矿体11#试验采场开采活动进行连续监测,重点分析开采扰动下岩体破裂前累计视体积、能量指数和施密特数等微震参数的变化特征,得出当前矿体整体损伤程度较小,岩体破裂主要是由岩体开挖以及爆破振动引起。     

采动条件下底板潜在导水通道形成的微震监测与数值模拟

以某矿综放工作面开采过程为背景,利用微震监测技术进行现场监测,并借助有限差分FLAC3D进行数值分析,研究在采动应力场不断变化过程中底板岩体微震破裂事件的时空演化规律,揭示煤层采动条件下潜在导水通道的孕育、发展和贯通过程.微震监测结果表明:微震事件数一定程度上反映了开采扰动对底板岩体破坏程度的影响;采煤期间,回采工作面附近微震事件呈现密集分布,底板岩体采动破坏严重,底板破裂深度达15 m.数值分析表明:由于煤层采动导致采场周围应力重分布,工作面前方应力增高,采空区下方应力降低,底板岩体随工作面回采经历了应力集中、释放并最终破坏;底板塑性破坏区深度达14 m.      

基于EEMD和关联维数的矿山微震信号特征提取和分类

针对岩体工程中岩体破裂信号与爆破振动信号难以自动区分的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)关联维数与机器学习相结合的微震信号特征提取和分类方法。利用EEMD将微震信号分解为本征模态函数(IMF)分量,并从得到的IMF分量中筛选出主分量IMF1～IMF4,再通过相空间重构计算出各个主分量的关联维数,最后将所得到的关联维数作为特征向量,使用SVM方法进行微震信号自动识别,并与其他机器学习方法进行对比分析。试验结果表明:该方法对微震信号的自动识别具有较高的准确率,且基于高斯核函数的SVM的识别效果明显优于逻辑回归(LR)和K-近邻算法(KNN)判别法的识别结果,其准确率达到93.7%。     

煤样巴西劈裂试验中声发射特性的细观模拟

根据矩张量理论构建了细观尺度上巴西劈裂试验声发射的细观模拟方法.通过试验和计算结果的对比分析,验证了该方法的合理性.该方法可同时给出声发射事件发生的时间、空间、破裂强度等特征,再现试样破裂空间演化规律.研究发现:在达到峰值抗拉强度之前,声发射事件比率和破裂强度较低;在峰值和残余抗拉强度之间,声发射事件比率和破裂强度均较高.声发射事件比率随破裂强度变化近似呈极值分布;在均值至最大破裂强度之间,声发射事件累积比率随破裂强度的降低近似呈指数函数增加.每次声发射事件所包含的微破裂数,随破裂强度的提高而增加,近似呈指数函数关系;声发射事件比率与微破裂数近似呈负指数函数关系.