基于STSNN聚类算法的用沙坝矿微震事件活动特征研究

利用时空共享近邻聚类算法（STSNN）对用沙坝矿微震事件进行聚类分析,通过对噪声率进行有效性评价,最终确定k=6和ΔT=6为该算法的最佳输入参数,识别得到98个微震事件聚集区域,最大类簇有544个微震事件,并且该类簇主要集中在用沙坝矿的断层区域。对该类簇微震事件活动特征进行分析,主要包括微震事件的24 h分布、微震事件活动率、视体积、施密特数及劲度系数,根据活动规律的变化特征,提出微震活动率急剧下降并且累积视体积曲线忽然上升、施密特数和劲度系数先升后降的点作为岩体失稳发生破坏性事件的预警点。通过对微震事件活动规律的研究可为大事件的产生提供有效的预判信息,为保证矿山安全生产发挥重要的作用。     

用沙坝断层滑移型微震事件群活动特征分析

提出利用空间聚类算法DBSCAN与S波、P波能量比(ES/EP)相结合的方法,识别得到开磷用沙坝矿2014年3—5月IMS微震监测系统数据库中F310断层附近的断层滑移型微震事件群。对微震事件群区域的微震事件活动率与时间分布特征、视体积与施密特数、b等特征进行分析。结果表明:微震事件主要集中在每天的12时到14时,震级大于-0.5级的微震事件主要发生在每天的11时到16时;4月3—10日、5月2—9日和5月16—23日3个时间段内微震事件活动频繁,而且都具有施密特数时间序列曲线斜率增大、累积视体积曲线急剧下降、b出现下降的特性,表明这3个时间段断层区域岩体不稳定,发生危险事故的可能性较大。相比于同等能量的爆破事件,断层滑移型微震事件更能诱发顶板冒落和矿柱坍塌甚至岩爆等灾害,分析其活动特征可为分析断层活动趋势提供有效的预判信息。     

基于微震活动性参数的矿山灾害风险性评价

微震灾害分级是判别及处理高风险采场的关键。为了预测并防治采空区失稳导致的灾害,结合用沙坝矿引进的IMS微震监测系统,首先统计矿山尺度的微震活动性特征,将主要采场进行分区。然后分析各分区的最大潜在震级及其重现时间、微震扩散率、微震劲度比、能量频次等特征。最后结合采场微震灾害风险性分级标准对各分区风险性进行分级。结果表明,综合考虑微震事件的能量分布特征、空间分布特征、时间分布特征进行灾害风险性分级的结果更为合理。     

预置裂隙花岗岩受载破坏双差层析成像研究

为了更好地研究岩石破坏机理,开展了预置有剪切破坏裂缝形成预置破坏区的花岗岩受载破坏实验。利用微震监测系统采集岩样受载过程微震事件,采用双差定位算法对微震事件数据进行分析,计算了岩样受载过程各位置的岩石波速分布,并对应力分布进行了反演。结果表明,花岗岩岩样受载过程中沿预置的裂隙面失稳,利用双差算法对微震事件重新定位,多数微震事件数分布于预置断裂面或其周围。双差层析成像后的岩石波速等值线图显示,不同受载阶段预置破坏区波速结构与微震事件数量、强度分布及应力曲线特征有很好相关性,验证了该计算方法的可靠性。     

基于梅尔倒谱系数的矿山复杂微震信号自动识别分类方法

为了实现矿山复杂微震信号的自动高效识别与分类，保证后续微震分析的时效性和准确性，运用梅尔倒谱系数法，将原始的4种微震信号(岩体破裂、爆破振动、电磁干扰和钻机凿岩)转化为梅尔标度上的非线性频谱，再转换到倒谱域上，结合其在时域上的差分得到1组24维的特征参数向量，利用这些特征参数向量训练构建各类事件对应的混合高斯隐马尔可夫识别模型，进而实现对微震信号的自动识别分类。研究结果表明:运用基于梅尔倒谱系数的微震信号识别分类方法对矿山实际微震数据进行测试，微震事件的识别分类准确率达到92.46%，具有较高的准确性，为实现微震监测系统的实时性分析提供了技术支持。     

超长回采工作面微震特征的影响因素研究*

为探讨超长工作面微震特征影响因素,采用微震监测技术研究42108工作面微震事件的空间分布特征及冲刷构造、推进速度、矿压对煤岩体微震事件特征的影响机制。研究结果表明:微震事件集中发生于工作面辅运巷侧,微震事件的空间分布受临近采空区、上覆煤层煤柱影响较大;微震事件能量和空间分布特征与推进速度相关性较差,当推进速度超过5.5 m/d后,微震事件频次、总能量与推进速度呈正相关;过冲刷构造时工作面推进速度降低,微震能量、频次的稳定性较差,易造成大能量积聚,使工作面危险性增大;微震事件集中发生位置与矿压值较大区域相吻合。     

老虎台矿55002#掘进面通过F7-1断层前后微震事件的时空特征分析

冲击地压作为一种特殊的矿压显现形式,对抚顺矿业集团老虎台矿深部开采的安全生产造成了严重的影响,在该矿的实际生产中,地质条件是引发冲击地压发生的重要因素。鉴于微震监测系统是目前在煤矿井下监测冲击地压应用较为广泛的手段之一,本文利用波兰ARAM IS/MA微震监测系统对老虎台矿55002掘进工作面通过F7-1断层前后的微震特征信号进行连续观测,分别从时间和空间上研究此掘进面通过断层前后的微震特征,验证了一种典型的冲击地压发生时间前后的微震活动规律,并结合实际地质条件从位置上分析了微震事件与断层等地质构造之间的关系,进而根据空间分析结果圈定了重点防治冲击地压区域,使老虎台矿在该工作面掘进生产中提前采取相应的防范措施,顺利通过断层等地质构造异常区域,确保了安全生产。     

基于LabVIEW的微震实时监测系统

基于LabVIEW软件平台,利用虚拟仪器优势,自主研发了一套用于矿山的微震实时监测系统.介绍了该系统的功能和用途.一段时间现场监测的结果表明,该系统能很好地完成微震实时监测,分析并精确定位微震事件的时间与空间.     

动载下巷道围岩微震响应特征及支护研究

为探讨动载下深部巷道围岩变形特征，采用微震监测系统、顶板动态监测仪及FLAC3D 数值模拟软件研究深部工作面回采中微震活动特征及巷道变形破坏特征，模拟动载前后巷道围岩及支护体力学响应特性。研究结果表明:微震事件分布与累计损失能量均呈现出明显的3阶段特征，与工作面开采过程出现的初次来压、采空区初次见方和遇见断层现象相对应；微震事件的分布在时间和空间上具有一致性；动载下顶板破坏程度大于底板及两帮；动载扩大了巷道围岩塑性区范围，改变了围岩的受力状态，增大了围岩的变形量与支护体的受力；通过增加锚杆直径、长度、排距及提高预紧力对支护结构进行优化，现场监测数据表明，优化后支护方案保证了围岩的完整性，限制了围岩的变形，减小了锚杆受力，能够有效控制采动影响下巷道围岩的变形，对采动影响下深部巷道维护保证煤矿安全生产具有参考应用价值。     

矿山微震时间序列的相空间构建与混沌吸引子维数确立

为了进一步挖掘矿山微震信号内蕴藏的信息,初步研究了微震信号的混沌特性。针对矿山微震信号非平稳、非线性的特点开展了以下研究:建立了一维时间序列的相空间重构模型,分析了一维和多维微震时间序列的空间相型;选取了矿山现场监测一维微震时间序列（N=2 000）,利用自相关函数求取了时间序列的延迟时间τ;建立了微震时间序列关联分维数的循环计算模型;最终确立了相应临界距离r（r=250）和相空间维数m（m=50）的值,计算求得分维数D的值为1.088 5。研究结果表明,微震一维时间序列的吸引子维数存在,同时也证明了微震时间序列具有混沌特性。该研究结果为利用混沌理论处理矿山微震数据,如初始到时精确拾取、信号特征分析与提取以及波形降噪等提供理论依据。     

基于网络分区和路径能耗的深井无线传感器网络多簇首路由算法

为解决深部矿井无线传感器网络因节点能量受限导致网络生存时间短及由多跳传输引起的“热区”问题,提出1种以分区结构和能量多路径为基础的带状无线传感器网络多簇首路由算法(NPPEC)。算法采用跳数泛洪方式建立带状网络分区结构,将节点分布密度加入主簇首竞选机制中,通过主簇首和副簇首的分工配合,使簇首能量更均衡地消耗;依据路径能耗、节点当前能量及位置计算路径选择概率,并通过控制跳数改善数据传输的实时性。经仿真比较,NPPEC算法网络生存时间约为LEACH算法的1.807 2倍、HEED-EELD算法的1.198 4倍,同时也有效改善了网络“热区”问题,为深部矿井无线传感器网络的构建提供1种更有效的解决方案。     

基于k-SC聚类的飞行操作模式及危险性分析

为挖掘飞行数据中的高危险性操作模式,采用k-SC时间序列聚类算法,并基于K-W检验分析聚类结果与不安全事件之间的关系。以特定条件下某机队着陆阶段的驾驶杆操作数据和长着陆事件为例进行模型验证。结果表明:机队有5类不同的驾驶杆操作模式;不同操作模式的着陆平飘距离分布具有显著性差异,且长着陆的危险性最高可达68.18%。研究结果可为提升航空公司飞行员操作能力、分析飞行员操作特性及其他不安全事件（如重着陆、擦机尾等）提供理论参考。     

基于卷积神经网络的冲击地压预警方法研究*

为探究深度学习在冲击地压预警方面的应用前景,以新疆某冲击地压矿井为研究背景,将深度学习和专家评判运用到微震数据分析中,基于卷积神经网络构建冲击地压预警模型。充分利用一维卷积神经网络对时序数据有较强特征提取能力的优势,以微震数据及其特征参数作为输入,以专家评判值作为标签,借助Python-Keras框架实现冲击地压预警模型的构建和训练。研究结果表明:模型预警效果并不随着训练迭代次数的增加而逐渐最优,存在最优迭代次数,对于所建模型当迭代次数为30时测试集的冲击危险预测结果与专家评判结果基本吻合,同时说明模型可以较好地学习专家评判经验实现冲击地压预警。研究表明所建模型对研究时段内发生的5次大能量矿震事件均进行预警,其准确度较高,具有现场实际应用价值。     

自然崩落法顶板稳定性监测分析与预警研究*

为有效预警自然崩落法开采过程中顶板大面积崩落,确定顶板失稳预警期,基于微震、时域反射、钻孔电视等综合监测数据,研究岩体失稳过程点监测数据及微震活动性参数变化特征。结果表明:基于多源参数可有效预警顶板失稳事件,但点监测无法兼顾整个采区顶板,大尺度区域性监测主要依靠微震监测系统;根据顶板失稳事件前后b值、累积视体积、能量指数、施密特数等微震活动性参数变化特征,确定普朗铜矿顶板失稳预警期为24 d。研究结果可为后续整个采区其他区域顶板稳定性监测预警工作提供借鉴。     

基于改进PPC模型的铁路弃渣场综合风险评价系统

为了客观准确地评估铁路弃渣场的综合风险,建立基于改进投影寻踪聚类（PPC）模型的风险评价模型。首先建立了6个维度共19个因素的指标体系,并制定相应评价标准;然后借鉴K均值聚类思想来确定PPC模型关键系数-密度窗宽R,以解决传统方法造成的聚类效果差等问题;同时将遗传算法（GA）作为模型优化算法得到最优投影方向和样本投影值等关键数据;最后以贵昆线铁路的10座弃渣场作为案例研究,研究结果表明:“弃渣场边坡条件”和“地形与地基条件”2个维度对弃渣场的综合风险影响最大;验证了所建模型的科学性,评价结果能够规避人为主观因素的干扰,更加与实际情况相贴合。     

基于融合权集对云的煤矿安全评价及应用*

为合理评价煤矿安全状态,针对煤矿安全影响因素多、指标体系关联度复杂等问题,提出融合权与集对云的安全评价模型。运用云理论特征值修饰集对分析联系度,兼顾系统的模糊性与不确定性,并引入融和后的各指标最优权重,得出系统综合云联系度;绘制等级云图判定系统安全状态及偏向趋势;结合煤矿实例进行验证。结果表明:案例煤矿所处安全状态为较安全,有偏向一般安全状态微势。分析结果与实际相符,且充分考虑煤矿安全评价体系的随机性,该模型可为煤矿安全评价提供理论指导。