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1.
依托白鹤滩水电站左岸岩石边坡工程,引入多重分形去趋势波动分析法(MF-DFA)估算微震波形多重分形谱,以岩石破裂微震波形多重分形时变响应特征为基础,揭示岩石边坡变形预警信号。研究表明,左岸边坡岩石微破裂与爆破振动波形多重分形特征明显,且爆破振动波形多重分形谱宽度远大于岩石微破裂波形多重分形谱宽度。边坡裂缝增大前,岩石微破裂波形多重分形时变响应特征表现出很强的规律性,可作为变形预警信号,即:岩体在发生变形破坏前,多重分形谱宽度△α呈现增大趋势,微震波形多重分形谱△f(α)呈现减小趋势,可视为变形预警前兆信号;发生变形破坏时,△α呈现减小趋势,△f(α)呈现增大趋势,可视为变形破坏期;发生变形破坏后,△α和△f(α)均呈现平稳趋势,△f(α)整体将处于零线附近,可视为稳定期。  相似文献   
2.
作为一种3维、实时的监测手段,微震监测通过分析岩体破裂产生的微震信号,评估工程岩体的稳定性,为工程建设和人员安全提供预警。然而,工程现场情况复杂,采集微震信号时通常会混入一定程度的噪声,影响后续微震信号的分析工作。针对这一问题,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的LMD-SVD联合降噪法以降低噪声干扰。该方法首先使用LMD分解,获得一系列由高频到低频分布的乘积函数(product functions,PF);通过计算原始信号与各个PF分量之间的相关系数,确定含噪信号与有效信号之间的分界位置,将分界分量之前的分量剔除,实现初步降噪。然后,针对LMD分解结果中的残留噪声,使用SVD法,以加权能量贡献率(percent of contribution to total energy,PCTE)作为奇异值阶数的确定方法,对分界PF分量进行降噪处理,实现二次滤波。通过上述处理,最终实现微震信号降噪。在仿真实验中,对于同一带噪的Ricker子波,分别使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、LMD、LMD-SVD这3种方法进行降噪处理。其降噪前后信号的信噪比、波形图及频谱图对比结果表明LMD-SVD是一种更好的降噪方法。此外,对于白鹤滩水电站左岸地下厂房的微震监测系统所采集的信号,运用LMD-SVD对含噪微震信号进行降噪处理,表明本文方法能够有效地去除微震信号中的高频噪声,为后续微震分析工作提供帮助。  相似文献   
3.
作为一种3维、实时的监测手段,微震监测通过分析岩体破裂产生的微震信号,评估工程岩体的稳定性,为工程建设和人员安全提供预警。然而,工程现场情况复杂,采集微震信号时通常会混入一定程度的噪声,影响后续微震信号的分析工作。针对这一问题,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的LMD–SVD联合降噪法以降低噪声干扰。该方法首先使用LMD分解,获得一系列由高频到低频分布的乘积函数(product functions,PF);通过计算原始信号与各个PF分量之间的相关系数,确定含噪信号与有效信号之间的分界位置,将分界分量之前的分量剔除,实现初步降噪。然后,针对LMD分解结果中的残留噪声,使用SVD法,以加权能量贡献率(percent of contribution to total energy,PCTE)作为奇异值阶数的确定方法,对分界PF分量进行降噪处理,实现二次滤波。通过上述处理,最终实现微震信号降噪。在仿真实验中,对于同一带噪的Ricker子波,分别使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、LMD、LMD–SVD这3种方法进行降噪处理。其降噪前后信号的信噪比、波形图及频谱图对比结果表明LMD–SVD是一种更好的降噪方法。此外,对于白鹤滩水电站左岸地下厂房的微震监测系统所采集的信号,运用LMD–SVD对含噪微震信号进行降噪处理,表明本文方法能够有效地去除微震信号中的高频噪声,为后续微震分析工作提供帮助。  相似文献   
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