合理的微震预警指标及预警模型是利用微震监测技术进行突出危险性预测的依据。对现场实测微震监测数据进行对比分析,结果表明:微震能率与事件率相比更能反映实际情况,可以把能率作为主要指标,而事件率作为辅助指标,两者综合判断掘进面前方的突出危险性。基于微震预警指标近似服从正态分布和国外俄罗斯的微震预警判据,提出了微震预测突出的综合预警模型,2条判据2个方面,相互补充,并通过大量的现场数据,验证了其准确性。同时现场突出前后微震监测数据表明:突出事故发生时刻对应预警指标的最大值;突出事故发生之前,出现了10 d左右的平静期。

微震监测对矿山安全生产具有重要意义，也得到了广泛应用。针对微震监测数据数量庞大、内容冗杂、实时显示弱、与采掘工程集成度低等问题，开发了一种基于Unity3D平台的微震监测数据分析平台。其主要过程是：收集矿山三维地质坐标、地层岩性等数据建立矿山三维模型，导入到Unity3D引擎当中，对模型添加材质，进行渲染并实现模型坐标数据与现实坐标数据整合，在此基础上利用C#语言编写脚本实现采掘进度的实时模拟，再通过连接SQL server数据库将矿井微震监测数据进行调用，完成整个系统地质数据、采掘数据与微震数据的集成和实时显示。通过调用系统数据，可实现微震数据的相关统计、分析，并分析其与地质条件、采掘活动的相关性。系统在河南义马煤田跃进、常村两矿进行了实际应用，实现了矿井群开采微震监测数据的联合分析。

Konno-Ohmachi 平滑窗口一种平滑低频微震信号和地震动数据的有效方法这段代码是由建石从 konno_ohmachi.py 编译的曼森图尔克和哈姆杜拉 livaoglu 科贾埃利大学地球物理系测量工程系

针对强干扰背景下的微震信号提取，提出一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和互信息熵的自适应提取算法。通过EMD对微震信号进行分解，得到高频和低频两部分信号，并对分解得到的各阶固有模态分量求出能量和能量熵值。根据互信息准则，通过依次计算相邻分量能量熵之间的互信息值来区分高频和低频信号。将经过自适应阈值滤波后的高频信号和低频信号一起进行信号重构，得到新的微震信号。仿真结果表明，在对微震信号去噪时，该方法可以有效地去除噪声信号，信噪比均提升了10 dB以上。工程上的微震信号通过该方法处理后，也取得了较好的效果。

震源定位是矿山微震安全监测技术十分重要的基础环节。基于一种新型的地震定位方法———震源扫描算法(Source-Scanning A lgorithm,SSA),对算法公式提出了改进,并研究了改进SSA算法用于微震震源定位的一些基本问题。通过人工爆炸实验得到的数字地震波形资料计算,进行了2种算法的对比,结果表明,改进SSA法计算结果更稳定,计算精度更高。

用于微震事件地震数据拾取，matlab程序编写，由于微震事件拾取

精确拾取微地震事件初至是微震定位的关键技术之一。根据STA/LTA和分形维数两种微地震初至拾取方法的原理,采用理论模型数据对两种初至拾取方法进行了测试,并选取不同信噪比的实际数据从初至拾取精度、算法效率两个方面进行了对比。结果表明,对于高信噪比微震事件,两种方法都能获得精度较高的初至,但对于低信噪比微震事件,分形维数与STA/LTA比较其拾取精度相对要高。鉴此,运用STA/LTA和分形维两种算法相结合的微震事件初至拾取方法,对实际数据进行了处理,实现了微震事件初至较为准确的自动拾取。

针对微震信号固有的低信噪比、非平稳性、随机性等特征,发展了一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)和AIC准则相结合的震相初至自动拾取方法,该方法首先对含噪信号进行经验模态分解(EMD)及内蕴模态函数(IMF)重构,在保留微震信号固有特征基础上实现降噪;其次,基于Hilbert变换计算出归一化包络信号,通过设置包络阈值搜索震相初至的大致位置,并以该位置为基础为AIC函数选择合适的计算时窗以降低计算复杂度;最后,在选择的时窗内应用AIC准则计算出P波震相初至。应用该方法对随机选取的高、低信噪比两类共80个微震信号进行震相初至拾取,若以人工拾取结果为基准、时差在10 ms以内视为准确拾取,结果显示,高信噪比信号拾取准确率为100%,低信噪比信号拾取准确率为92%。

行业资料-交通装置-一种桥面铺装混凝土快速、微震破除方法.zip

基于STSNN聚类算法的用沙坝矿微震事件活动特征研究.pdf