基于煤样破坏声发射特征的冲击地压评价预警研究

冲击地压作为深部煤矿开采中最常见的煤岩动力灾害,严重影响煤炭资源安全高效开采。精准及时的预测预报是冲击地压防治的关键。为研究煤岩体冲击前兆信息特征,建立高效精准的动态预测模型,通过对冲击倾向性煤样进行三轴压缩试验,获取煤样破坏过程声发射特征参数,选取典型冲击矿井工作面微震参数监测值,与实验室所得声发射参数进行对比,分析实验室和工程尺度下的声发射与微震参数特征之间的相似性,建立两者之间冲击声学信息的表征关系。结果表明,煤样压缩过程中声发射累计能量的“阶梯状”增长与大能量矿震事件发生前的“缺震”现象都揭示了煤岩体能量的孕育过程。同一能量指标在不同尺度下对大能量事件的发生具有相同的演化趋势,经量化后可作为冲击地压危险性预警指标。继而选取影响工作面冲击地压发生的静态因素与应力动态因素,结合所得微震参数指标分别赋予动态权重,并引入贝叶斯概率进行修正,构建冲击地压动-静态协同综合评价预警模型。利用该模型对河南某冲击矿井工作面危险性进行评价预警,获得优于传统评价模型的预警结果,展现了该模型的工程适用性与准确性。     

基于频谱分析和卷积神经网络的岩石声发射信号定位研究

众所周知,在声发射测试中,如何准确定位源位置意义重大。传统的声发射定位方法存在波速模型和到时拾取不准等问题,导致其定位精度不高。因此提出一种将频谱分析与卷积神经网络相结合,无需波速模型与到时拾取的声发射定位方法。具体而言,基于主动源声发射试验收集的声发射全波形信号,首先通过小波分析得到正方体花岗岩试样各面声发射信号的频谱分布情况,根据声发射信号的频谱差异性对声发射信号进行面源定位,将复杂的三维空间定位转化为二维平面定位;继而设计一个卷积神经网络,对各面断铅点的声发射信号进行短时傅里叶变换,将得到的同时包含时域与频域信息的信号频谱图作为卷积神经网络的输入特征,各断铅点的二维空间坐标作为输出特征,进行训练、测试和验证,对各面断铅点的声发射源进行二维定位。结果表明,布设传感器的XOZ-面平均定位误差为0.5 cm,试样两侧面YOZ+,YOZ-的平均定位误差为0.7 cm,对立面XOZ+的定位误差为1.0 cm。综上所述,研究有效提升了声发射定位精度,且规避了传统定位方法存在的不足,为岩石声发射定位提供一种新思路。     

冲击地压“双驱动”智能预警架构与工程应用

冲击地压预测预警有助于全面掌握灾害风险程度,提前采取针对性防冲措施,可以有效降低灾害影响。冲击危险性等级、冲击危险性区域与潜在冲击时间的实时量化预测是冲击地压预测预警的核心。为此,提出“双驱动”冲击地压智能预警架构,结合物理驱动与数据驱动,动态实时确定工作面冲击地压的等级、时间及区域。在物理驱动的框架下,通过贝叶斯概率的综合模型,使用工作面实时微震数据、巷道实时应力、地震CT-微震等相关参数,对工作面冲击地压危险性等级进行动静态协同综合实时评价;在数据驱动的框架下,以微震大事件定量预测为切入点,构建一个结合普通卷积模块、循环神经网络模块与AR自回归模型的深度学习模型MSNet,利用工作面历史微震事件作为模型输入,定量动态预测未来几次微震事件发生的时间、位置与能量,继而确定冲击时间与危险性区域,并基于Unity3D软件开发了相应的冲击地压三维智能预警平台。创新性提出了基于物理及数据“双驱动”的冲击地压灾害预警技术,实现了冲击地压风险特征信息的动态智能预警预测和危险区域的三维可视化显示。平台的现场应用表明,具有冲击危险性的等级预测精度可达0.88。和现场微震记录相比,工作面微震事件位置坐标...     

基于三角模糊数的煤矿重大危险源风险分析

为了系统量化分析煤矿重大危险源风险程度,针对现有煤矿重大危险源风险评估方法的不足,结合风险特征的多维性,提出了包含风险因素重要度、风险发生可能性、风险后果三个参数的三维风险分析模型。在煤矿重大危险源影响因素相关研究的基础上,以三类危险源为理论基础,构建煤矿重大危险源风险分析层次结构模型。考虑风险影响因素难以精确量化的问题,采用模糊层次分析法确定各层指标权重,并以三角模糊数描述风险概率和风险后果。最后,通过一个实例验证该方法的有效性和准确性。结果表明,三类危险源中,第三类危险源对系统风险影响最大,二类和一类危险源次之。