矿山微震波自动识别的基础研究

矿山动力灾害是阻碍采矿业健康发展的主要灾害之一，微地震监测能够监测预警动力灾害，但微震监测中有效波形的自动识别与精确定位是国际性的难题。本项目依靠自主研发的微震监测系统，通过研究矿山典型微震事件的波形特征，将微震波形特征定量化，并建立关键特征指标和阈值体系，提出"单波形多层次识别"与"多波形联合识别"的识别方法，进行矿山微震有效波的自动识别研究，为矿山微震监测波形自动识别提供新的方法。期望通过本项目研究，提高微震监测系统的定位精度和速度，为实现矿山微震监测的自动化提供理论依据和实践基础。项目成果对矿山微震监测具有重要的现实意义，对微地震监测技术应用于军事、石油、隧道、保安等领域，也有重要的参考价值。

本项目依靠自主研发的微震监测系统，研究了矿山典型微震事件的波形特征，将微震波形特征定量化，并建立关键特征指标和阈值体系，提出并构建了单通道多层次识别、多通道联合识别的微震波形识别模型；建立了基于SVM支持向量机的微震波形自动识别模型和参数确立模型，将有效波形识别率由54%提升至84%；提出基于k-means聚类算法的四四组合优化定位法，提高了微震自动定位计算的精度和速度；最后，结合基础理论研究，开发了矿山微震波形自动识别与高精度定位一体化监测预警系统。.课题组自主开发了矿山微震波形自动识别与高精度定位一体化监测预警系统，并将该系统成功应用于煤矿冲击地压灾害实时在线监测与预警。通过现场长期监测，该系统圆满地完成了冲击地压的提前预警，解决了矿山冲击地压预报预警、岩层运动范围以及工作面超前支承压力变化等问题，为煤矿冲击地压灾害的预报预警提供了理论和工程依据。因此，本项目对矿山微震监测具有重要的现实意义，对微地震监测技术应用于军事、石油、隧道、保安等领域，也有重要的参考价值。