基于改进小波阈值去噪与分形盒维数的矿山微震初至波到时拾取研究

微震初至波到时精确拾取是提高震源定位精度的关键因素。针对传统初至波到时拾取算法易受信噪比影响而检测不准的问题，基于小波变换多尺度分析与分形盒维数描述信号复杂性和不规则性的特点，提出了一种改进型小波阈值去噪与分形盒维数拾取相结合的微震初至波到时高精度拾取算法。该算法通过构造一个可调参数阈值函数来确定阈值和选取自适应阈值规则，对微震信号进行有效降噪，在计算盒维数曲线提取到时，实现了初至波到时的精确检测。试验结果表明，所提算法在低信噪比条件下，微震初至波到时拾取精度优于3.6 ms,拾取精度相比传统能量比法和赤池信息准则法有明显提高。     

微震波自动拾取与多通道联合定位优化

依托河北某煤矿的科研项目,进行了以微震波初始到时自动拾取和高精度定位为目的的研究。在采用经验模态分解（EMD）法消噪、滤波的前提下,通过改进传统滑动时窗能量法,加入边界检测因子和稳定因子约束,实现对“起跳模糊、起跳不干脆以及背景干扰过大”波形到时的准确拾取。建立多通道内微震波的联合识别体系,提出利用“到时-振幅”与“时-距差速度”判断法剔除异常波形,拾取有效微震事件。现场监测数据验证表明,以改进滑动时窗能量法拾取初始到时,可有效拾取到时不清晰波形的到时,减少因人工拾取带来的误差;通过多通道内波形的联合识别、定位,削弱“远波先至”、“到时紊乱”等异常事件的干扰,实现了对震源的高精度定位。     

煤矿微震监测技术现状与发展前景

微震监测技术是一门新兴的地球物理实时监测技术,其研究工作主要集中在微震震源定位方法和微震信号初至拾取两个方面:定位方法以经典的Geiger法以及在此基础上发展的各种线性、非线性微震震源定位方法为主;STA/LTA法、AIC法、分形维数法和小波变换法是微震信号初至拾取的主要方法。目前,矿山领域将微震监测技术主要用于冲击地压、突水等灾害的预测预报;矿山微震监测技术在提高震源定位精度、数据精细化处理等方面还有待加强,从基础理论研究、数据信号处理和仪器研发等方面对矿山微震监测技术进一步研究和发展方向进行了展望。     

微震自动定位与可靠性综合评价系统及应用

为了进一步提高微震自动定位精度,并实时对定位可靠性进行综合评价,首先,研究提出了基于小波分析的微震波形瞬时频率算法和可变分辨率的包络函数,建立了以瞬时频率和包络函数为特征函数序列的微震波形到时自动拾取方法(IFEPM),实现了微震波形高精度到时自动拾取;研究提出了到时差值分析表和台站残差公式,建立了基于到时差值分析和残差分析的微震异常波形自动识别模型(APSIM),对延迟波和外部异常波两种干扰波形进行有效的自动识别和剔除。结合IFEPM和APSIM,采用L1范数和Simplex震源定位算法,建立了微震自动定位方法(AMSLM)。其次,提出了评价微震定位可靠性的事件残差指标R、敏感度指标S、触发序列指标H和综合评分指标I,在此基础上建立了微震定位可靠性综合评价体系(SLRES)。最后,将AMSLM和SLRES相结合,建立了微震自动定位与可靠性综合评价系统(AMLRES),设计开发了AMLRES软件并在煤矿现场进行了爆破试验验证和应用研究。研究结果表明:AMLRES实现了微震的高精度自动定位,并且能够实时对自动定位可靠性进行有效评价,满足现场微震监测需求。     

矿山微震信号到时精确拾取研究

基于小波包详细分析信号到时点前后的频带能量特征,得出准确到时点后的频带能量特征与原始信号的频带能量特征基本一致,吻合度最高,提出了一种拾取到时点准确性的检验方法,对信噪比低的微震信号到时拾取更加适用,大大提高了信号到时拾取的精度和效率。     

微震P波到时拾取的PAI-k-MFV算法改进及应用

为了充分发挥PAI-k-MFV算法参数自适应的优势,同时提高P波到时正确拾取率和拾取精度,通过引入STA/LTA算法和改进MFV准则,对PAI-k-MFV算法进行改进。首先,根据预先设置的时窗长度和置信概率的取值范围及步长,采用PAI-k算法拾取得到一组P波到时集;然后,运用STA/LTA算法初步计算P波到时区间,并将到时集中不在该区间内的到时元素剔除,得到更新后的到时集;最后,在新到时集的基础上,根据改进的最大频遇值(MMFV)准则最终确定P波到时。改进算法继承了PAI-k-MFV算法的参数自适应优点,无需人为调整太多参数,同时能够有效克服原MFV准则容易失效和拾取点滞后真实到时点等问题。对比其他算法,改进算法在拾取背景噪声段有强噪声的微震信号和弱微震信号P波到时具有明显优势。利用改进算法和PAI-k-MFV算法拾取冬瓜山铜矿115个实测低信噪比微震信号的P波到时,以人工拾取结果为参考标准,误差在5ms以内(对应30个采样点)视为正确拾取,结果显示:改进算法正确拾取率为96.52%,正确拾取的到时误差绝对值均值为1.1 ms,标准差为1.0 ms;较PAI-k-MFV算法,正确拾取率和拾取精度都大幅度提高。     

微震初至波在岩层中的传播路径研究

为了合理解释微震初至波在岩层中传播路径,提高微震监测系统的监测精度,从现场微震波传播异常现象出发,利用地震波基础理论,分别以微震初至波在单一岩层和过岩层分界面的传播方式及路径建立了模型,着重分析了过岩层分界面时,震源与拾震器位于同一岩层中以及位于不同岩层中微震初至波的传播路径。在此基础上,优化了微震监测系统拾震器的布置原则,通过现场校检,微震监测系统水平方向定位误差由优化前的37郾 5 m降到5郾 7 m,垂直方向定位误差由33郾 4 m降低到3郾 0 m,一定程度上解决了微震波传播异常现象。     

基于ITD算法的微震信号到时精确拾取

基于固有时间尺度分解（ITD）及其精确提取的瞬时振幅和瞬时频率信息,对信号时频去噪的基础上,应用长短时均值比例函数（STA/LTA）和瞬时频率信息,构建了一种精确拾取初至震相到时的方法。对监测的微地震信号初至波到时拾取应用表明,提出方法较采用最优基小波包去噪信号经小波变换分解的单尺度信号拾取到时有效拾取率和可靠性高。     

基于深度信念神经网络的微震波到时拾取方法

微震信号到时的准确拾取是进行震源定位等技术的基础。传统的到时拾取方法大多依赖于人工干预,对采集数据信噪比的要求较高。为了提高低信噪比中微弱信号的拾取准确率,提出一种基于S变换和深度信念神经网络的拾取方法。该网络模型训练分两步进行,首先对经S变换处理过的原始数据利用受限玻尔兹曼机进行无监督预训练,得到网络模型参数的初值;再通过误差反向传播来微调网络参数,构建最终的深度信念神经网络模型。本次利用训练好的网络对数据进行拾取,并与STA/LTA法的拾取结果进行对比,分析结果表明本文方法有更高的抗噪性。     

分形理论在岩体质量评价中的应用及分级指标值的确定

为了更全面的评价岩体质量,克服传统的岩体质量等级分级方法如RQD,RMR和BQ等未考虑岩体中的节理、裂隙的不足,根据岩体结构面的自相似特征,应用分形理论来对其进行研究．运用盒计维数法对某地下工程岩体结构面分布的分形维数进行计算,验证了岩体结构面分布的分形特征．对计算结果数值分布的规律分析发现,分形维数越大,岩体质量越差,表明岩体结构面分布的分形维可以作为评价岩体质量的指标．并通过分维数D与RQD,RMR和BQ的拟合,给出岩体质量分级指标D值,从而提出一个以岩体结构面分形维数为分级指标的岩体质量评价方案．     

基于速度模型约束的地震波初至自适应修正算法

随着地震勘探技术的发展,地震数据体越来越大,相应的地震波初至拾取工作量也越来越大。因此,地震波初至自动拾取是地震波初至拾取不可避免的发展趋势。但当地震资料信噪比较低时,仅依靠目前现有的某种单一算法完全实现地震波初至高效高精度的拾取基本不能实现,对自动拾取结果的修正是必需进行的一项工作。基于此,使用无需手动逐炮修改的基于速度模型约束地震波初至修正方法解决该问题。该方法在地震波初至自动拾取的基础上反演速度模型,再使用该模型正演的理论初至时间对自动拾取的初至时间进行约束并自适应修正,通过多次约束修正后得到理想的地震波初至时间。将该方法应用于实际资料的地震波初至拾取,取得了理想的试验效果。     

基于EEMD_Hankel_SVD的矿山微震信号降噪方法

针对矿山微震信号降噪,提出了一种基于EEMD_Hankel_SVD(集合经验模态分解_Hankel矩阵_奇异值分解)的微震信号降噪方法。首先采用EEMD获得多层模态分量,计算各模态分量与原始信号的相关系数,剔除第一个相关系数差值局部最大值前的模态分量。对剩余各模态分量分别构建Hankel矩阵,再计算各Hankel矩阵的奇异值矩阵。根据奇异值曲线划分信号空间和噪声空间,实现剩余各模态分量的降噪,进而对降噪后的模态分量相加得到降噪信号。仿真试验表明该方法能有效保留信号的局部特征,提高了信噪比;矿山微震信号应用表明该方法有效地提高了STA/LTA,PAI-K和AIC法P波初至拾取效果;仿真试验和矿山微震信号P波拾取均表明该方法降噪效果优于小波重构、EMD重构和Hankel_SVD降噪,且该方法与AIC法结合拾取效果最佳。     

莱芜煤田东港井田19~#煤层断裂构造分形特征分析

利用分形理论对东港井田19#煤层断裂构造分形特征进行了研究。研究发现井田断裂构造分布具有良好的统计自相似性,用分形维数来描述可很好地反映断裂构造的发育程度、断裂构造分布范围和展布方向。通过对已采区断层构造分形特征的定量研究,对未采区的构造进行了预测,取得了较好的效果。     

一种具有抗噪性的P波初至自动拾取方法

地震震相初至拾取的准确性对地震事件判别及震源的定位工作有着重要影响。已有的初至拾取方法对低信噪比的地震资料的拾取效果并不理想,为了解决噪声问题（提高抗噪性能）,提出了一种基于改进能量比法和小波变换的微震初至自动拾取方法,即首先将特征函数引入到传统能量比及小波变换中,通过改进的能量比算法搜索出P波的初至范围;然后采用小波变换精确定位P波的初至时刻;最后采用地震模型数据和实测地震数据进行试验。结果表明,基于特征函数的能量比和小波变换的拾取方法具有抗噪性强、稳定性好等优点,能从信噪比较低的地震资料中较为准确地识别出P波的初至时刻。     

基于分形盒维数的爆破震动信号研究

根据爆破震动信号曲线的双尺度性特征，建立了分形盒维数模型。采用具有横向时间尺度δ1和纵向振幅尺度δ2的矩形网格覆盖波形曲线，在爆破震动信号有效记录部分内确定其主振动周期T，并以此确定爆破震动信号无标度区内k的取值范围。采用该模型计算出岩石场地进行深孔爆破试验时所采集震动信号的分形盒维数D。分析表明，分形盒维数D能反映爆破地震波主振频率大小；药量和距离对盒维数拟合直线方程参数b的影响明显，且两者关系与场地衰减指数α对地震波峰值强度的作用相近；获得了参数b与爆破地震波振动峰值A的关系式。分析证明了所建立分形盒维数计算模型的正确性，并以实例论证了爆破震动信号具有分形特征。     

西山煤田不同变质程度煤孔隙结构分形特征及影响因素研究

为研究煤的多孔介质属性及其分形特征,以山西沁水盆地西山煤田为研究对象,采用扫描电镜(SEM)分析了煤表面孔隙结构特征。基于SEM图片,通过盒维数法计算得到了不同煤样表面孔隙分形维数,并分析了其影响因素。研究结果表明:煤表面具有显著的分形特征,分形理论能够较好地描述煤孔隙结构复杂程度;在本测试煤样中,不同煤样分形维数值在1.33～1.92范围内变化;变质程度、水分、埋深、坚固性系数(f值)对煤孔隙分形维数有显著影响,随Ro和埋深的增加煤体表面孔隙趋于复杂化,分形维数值不断增大;而水分和灰分的存在使得煤体表面变得相对光滑,能够减小分形维数值。分形维数是衡量煤孔隙复杂程度的有效参数,在煤矿现场瓦斯防治中,对于具有高分形维数的煤体,应该引起重视。这类煤体往往破坏程度较高,具有强吸附性,孔隙连通性差,瓦斯抽采困难,在煤炭开采过程中,容易导致煤与瓦斯突出、瓦斯涌出等灾害。     

微地震监测技术在回采工作面矿压显现规律中的应用

工作面回采导致上覆岩层破坏,上覆岩层的破坏与煤矿顶底板突水、冲击地压、煤与瓦斯突出等事故发生密切相关,对回采工作面矿压显现规律的研究是保障煤炭安全开采的关键之一。回采工作面在覆岩破坏过程中,由于应变能的释放,产生相应强度较弱的地震波（微地震波）。微地震监测技术能够实现实时动态三维空间的整体监测。对鲁西煤矿3_上107工作面回采过程中覆岩破坏产生的微地震事件进行了监测,通过对监测到的微地震事件定位计算,证实微地震发展演化与采场覆岩破坏密切相关。鲁西煤矿3_上107工作面矿压显现规律的微地震监测分析表明,顶板来压时微地震事件数达到高峰,顶板的来压完成时微地震事件数下降,据此得出3_上107工作面基本顶来压步距为23.3 m。与通过现场实测得出的基本顶来压步距24.3 m基本吻合,说明采用微地震监测技术研究回采工作面显现规律是可行的,从而为回采工作面矿压显现规律的研究提供了一种新的技术途径。