| 有效微震信号自动识别技术研究 |
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| 引用本文： | 刘晓明,赵君杰,彭平安,毕林,代碧波. 有效微震信号自动识别技术研究[J]. 黄金科学技术, 2017, 25(3). DOI: 10.11872/j.issn.1005-2518.2017.03.084 |
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| 作者姓名： | 刘晓明 赵君杰 彭平安 毕林 代碧波 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学资源与安全工程学院,湖南 长沙 410083;金属矿山安全与健康国家重点实验室,安徽 马鞍山 243004;2. 中南大学资源与安全工程学院,湖南 长沙,410083;3. 金属矿山安全与健康国家重点实验室,安徽 马鞍山,243004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目"复杂空区三维激光等距扫描与多站点云建模算法研究"，金属矿山安全与健康国家重点实验室开发基金项目"深井复杂空区三维激光等距扫描与建模算法研究" |
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| 摘 要： | 拾取微地震信号到时对事件定位研究至关重要,传统方法直接拾取所有采集信号到时后,再通过人工手动判别出微地震事件,工作量大且效率低。针对这一问题,提出了一种自动识别有效微震信号方法——能量极值法(Energy Extreme Value,EEV)。通过移动时窗计算信号能量比Ratio变化曲线,分析不同信号的区别,提出在Ratio变化曲线上寻找与右侧点之间的偏差大于临界值Diff的特征极值点作为判别条件,研究分析了该方法的主要影响因素为移动时窗长度M和临界值Diff,并优化确定了最佳参数。采用MATLAB对冬瓜山铜矿采集的实际信号数据进行分析处理,结果表明:该算法能够精确识别噪声和微地震信号,与人工手动判别结果对比,准确率达96%以上,极大地缩短了数据处理时间,提高了工作效率,对微震信号处理具有重要的指导意义。
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| 关 键 词： | 微地震 微震信号识别 微震监测系统 能量极值法 MATLAB |
Research on Automatic Recognizing of the Effective Microseismic Signals |
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| LIU Xiaoming,ZHAO Junjie,PENG Ping,#;an,BI Lin,DAI Bibo. Research on Automatic Recognizing of the Effective Microseismic Signals[J]. Gold Science and Technololgy, 2017, 25(3). DOI: 10.11872/j.issn.1005-2518.2017.03.084 |
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| Authors: | LIU Xiaoming,ZHAO Junjie,PENG Ping&# an,BI Lin,DAI Bibo |
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| Affiliation: | LIU Xiaoming,ZHAO Junjie,PENG Ping'an,BI Lin,DAI Bibo |
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