專利名稱：礦山微震源智能定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于礦山微震監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，更具體涉及一種礦山微震源智能定位方法，該方法可廣泛用于礦業(yè)工程、水利水電工程、石油工程、巖土工程以及地下工程。

背景技術(shù)：
隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，深部采礦已成為我國(guó)采礦的一個(gè)主要發(fā)展方向。礦山開采深度的加大，地應(yīng)力相應(yīng)增大，開采條件的惡化，導(dǎo)致開采時(shí)出現(xiàn)冒頂、片幫等現(xiàn)象明顯增多，甚至出現(xiàn)巖爆等動(dòng)力地壓災(zāi)害，給國(guó)家、礦山企業(yè)和人民群眾造成了巨大的生命財(cái)產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重制約了國(guó)民經(jīng)濟(jì)和礦山企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。資料統(tǒng)計(jì)顯示，隨著開采深度的增加，紅透山銅礦、凡口鉛鋅礦、銅陵獅子山銅礦、山東玲瓏金礦、湘西金礦、冬瓜山礦等礦山的動(dòng)力災(zāi)害明顯呈增加趨勢(shì)，支護(hù)翻修工程也大為增加；與世界主要產(chǎn)煤國(guó)相比，我國(guó)煤礦地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，礦井事故多發(fā)，平均百萬噸死亡率在2-6左右，是美國(guó)的100倍左右和南非的30倍左右，年死亡人數(shù)6000人左右，是全球其他產(chǎn)煤國(guó)家死亡人數(shù)總和的3倍。因此，礦山地壓與井下地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)已成為我國(guó)礦山安全亟待解決的難題。研究表明，不管是非煤礦山?jīng)_擊地壓、礦震等動(dòng)力災(zāi)害，還是煤礦的煤與瓦斯突出(或涌出)和煤礦底板突水等災(zāi)害，都是礦山開采過程中的應(yīng)力場(chǎng)擾動(dòng)所誘發(fā)的微破裂萌生、發(fā)展、貫通等巖石破裂過程失穩(wěn)的結(jié)果。監(jiān)測(cè)表明，不管是哪種礦山動(dòng)力災(zāi)害，多數(shù)情況下，在動(dòng)力災(zāi)害出現(xiàn)之前，都有微破裂(微震活動(dòng))前兆。因此，監(jiān)測(cè)微震活動(dòng)，獲取災(zāi)害來臨的前兆信息對(duì)于礦山地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報(bào)具有極其重要的意義。
對(duì)于監(jiān)測(cè)工具及設(shè)備，國(guó)內(nèi)外已進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究，而對(duì)于微震監(jiān)測(cè)傳感器布置方法、噪音多指標(biāo)消除技術(shù)、微震源高精度智能定位技術(shù)的研究，尚需要進(jìn)一步提高，國(guó)內(nèi)外已有方法主要存在以下不足 1.傳感器布置方法 傳感器布置不僅影響微震信號(hào)的監(jiān)測(cè)，而且對(duì)不同的微震定位算法的定位速度、精度及定位結(jié)果的唯一性也有不同程度的影響。合理的傳感器布置方案不僅能夠更大范圍地監(jiān)測(cè)到更多有效微震信號(hào)，而且能使定位算法快速準(zhǔn)確的確定震源位置和發(fā)震時(shí)間。目前傳感器布置主要是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)驗(yàn)不同的工作人員布置的傳感器監(jiān)測(cè)到的微震信號(hào)往往差異較大，往往不能使傳感器最大程度地監(jiān)測(cè)到有效微震信號(hào)，也很難保證傳感器形成一個(gè)良性陣列，致使微震定位速度及精度受到不同程度的影響，礦震準(zhǔn)確預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)也很大程度上受到了限制。因此，非常有必要對(duì)傳感器布置進(jìn)行優(yōu)化。
2.噪音濾波技術(shù) 現(xiàn)場(chǎng)微震監(jiān)測(cè)，噪音消除是一項(xiàng)非常重要的技術(shù)措施，是巖爆能否成功預(yù)測(cè)的決定因素之一。目前的噪音消除方法多采用單一指標(biāo)(比如門檻值、平均頻率或者振鈴數(shù)等)，但對(duì)于多噪音相互交織(施工車輛、錨桿鉆機(jī)、空壓機(jī)、TBM工作噪音等)，且噪音信號(hào)特征與圍巖實(shí)際破裂特征較為接近的條件下，單一指標(biāo)往往無法較好的濾去環(huán)境噪音的影響。因此，有必要研究多指標(biāo)濾波技術(shù)，進(jìn)一步提高有效信號(hào)的識(shí)別能力。
3.微震源定位分析方法 微震源定位方法前人已做了大量研究，實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)參與求解的參數(shù)的不同一般可分為兩類，一是已知速度模型，求解發(fā)震時(shí)間和微震源位置的經(jīng)典定位方法；一是微震源位置、發(fā)震時(shí)間和速度模型一起求解的聯(lián)合法定位方法。前者，在地震領(lǐng)域、采礦工程中應(yīng)用最為廣泛，速度模型給不準(zhǔn)是該方法的最大不足，雖前人對(duì)速度模型做了許多研究，但由于巖石材料是復(fù)雜的，非均質(zhì)的，含有大量裂隙、節(jié)理和微不連續(xù)面的，且事先很難確定這些不良體的位置、尺寸及走向的，也很難劃清這些不良體之間的界限，事先合理給定波速模型仍然是困難的，這很大程度上影響了定位算法的穩(wěn)定性和定位精度；后者較好地解決了速度模型給不準(zhǔn)的問題，較大程度上提高了微震源定位精度，但微震源位置、發(fā)震時(shí)間和介質(zhì)速度這些參數(shù)的相互關(guān)聯(lián)，又帶來了定位結(jié)果不穩(wěn)定的問題。另外這些定位算法主要采用最小二乘法進(jìn)行求解，此類方法最大缺點(diǎn)是求解過程中易發(fā)散。為了提高解的穩(wěn)定性盡管學(xué)者們提出了各種改進(jìn)方法，如奇異矩陣分解法、阻尼最小二乘法等，但各種改進(jìn)的方法還都屬于線形定位的范疇，總是解決了這個(gè)問題帶來了那個(gè)問題。因此，有必要另辟蹊徑探索新的定位算法和求解方法。
為此，在采集微震信號(hào)，進(jìn)行微震定位時(shí)，必須對(duì)傳感器位置進(jìn)行合理優(yōu)化，使其盡可能監(jiān)測(cè)到更多的有效信息，形成一個(gè)良性的傳感器陣列；對(duì)速度模型進(jìn)行正確辨識(shí)，使其能正確計(jì)算微震信號(hào)在介質(zhì)中的傳播時(shí)間；對(duì)多噪音交織信號(hào)進(jìn)行濾波，使其最大程度獲取有效信號(hào)；對(duì)震源定位方法進(jìn)行改進(jìn)，盡可能避免微震定位中的解不穩(wěn)定現(xiàn)象，快速準(zhǔn)確的定位微震發(fā)生的位置和時(shí)間，方便快捷的全方位的顯示分析與預(yù)報(bào)的結(jié)果，為礦山地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供更為準(zhǔn)確可靠的信息。微震智能定位分析方法就是為了解決這些問題而提出的，該方法不僅可以監(jiān)測(cè)到更多的微震信號(hào)，有效消除環(huán)境噪音的影響，快速精確定位礦山微震源的位置，而且還可以通過巖石內(nèi)部裂紋演化實(shí)時(shí)定位研究裂紋演化規(guī)律及機(jī)理，是室內(nèi)(或現(xiàn)場(chǎng))試驗(yàn)研究巖石破壞規(guī)律與模式的重要手段。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是在于提供了一種微震源智能定位方法，解決現(xiàn)有方法存在的上述問題和不足，進(jìn)一步改善微震源時(shí)空定位精度，提高了礦山災(zāi)害預(yù)報(bào)的精度。該方法實(shí)現(xiàn)了傳感器布置自動(dòng)優(yōu)化、井下災(zāi)害孕育過程實(shí)時(shí)分析、災(zāi)害發(fā)生位置和時(shí)間高精度預(yù)報(bào)及傳感器布置方案、監(jiān)控分析和預(yù)報(bào)結(jié)果的動(dòng)態(tài)三維直觀顯示。該方法不僅可用于礦山地下、露天開采過程中地質(zhì)災(zāi)害孕育、發(fā)展、發(fā)生全過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控，還可用于加載過程中硬巖破壞機(jī)理、破壞模式及損傷演化規(guī)律的室內(nèi)(或現(xiàn)場(chǎng))試驗(yàn)研究，同時(shí)對(duì)于隧道工程、水利水電工程、油氣田開采、核廢料處置等領(lǐng)域也具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
為了實(shí)現(xiàn)上述的目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)措施 1)基于數(shù)值分析和粒子群優(yōu)化方法(Particle Swarm Optimization，PSO)微震源監(jiān)測(cè)傳感器布置優(yōu)化技術(shù)；2)微震信號(hào)多指標(biāo)智能濾波技術(shù)；3)微震源分層智能定位技術(shù)；4)微震分析和預(yù)測(cè)結(jié)果三維動(dòng)態(tài)顯示技術(shù)。
一種微震源智能定位方法，其步驟是 A、基于數(shù)值分析和PSO優(yōu)化方法微震源監(jiān)測(cè)傳感器布置優(yōu)化技術(shù) 1、首先，根據(jù)礦山實(shí)際采礦工藝(例如有底柱階段礦房法)，地質(zhì)條件(例如水平構(gòu)造應(yīng)力為主，巖體裂隙發(fā)育)，建立數(shù)值模擬模型，對(duì)礦山開采活動(dòng)先進(jìn)行數(shù)值分析，整體上把握開采過程中礦山地質(zhì)災(zāi)害有可能出現(xiàn)的區(qū)域，作為微震監(jiān)測(cè)傳感器布置優(yōu)化的重點(diǎn)區(qū)域。
2、在礦山安全生產(chǎn)關(guān)心的開采活動(dòng)范圍內(nèi)，結(jié)合數(shù)值分析結(jié)果，確定N個(gè)(例如N＝100)微震源(三維坐標(biāo)和發(fā)震時(shí)間)。
3、根據(jù)礦山不同性質(zhì)礦巖波速試驗(yàn)、采空區(qū)波速試驗(yàn)及不同性質(zhì)巖層的分布，確定微震波傳播速度模型及取值范圍。
4、接著，根據(jù)礦山實(shí)際采礦工藝，確定傳感器布置的范圍，并在范圍內(nèi)利用混合同余法隨機(jī)產(chǎn)生X組(例如X＝16)傳感器位置(三維坐標(biāo))，每組M個(gè)(例如M＝30)傳感器位置。
5、對(duì)每組傳感器，判斷震源微震信號(hào)傳播到傳感器所經(jīng)歷的斷層和采空區(qū)，并計(jì)算微震信號(hào)在其中傳播的距離，自動(dòng)選擇合適的速度模型，根據(jù)公式(a)計(jì)算得到N×M個(gè)(100×30＝3000個(gè))傳感器監(jiān)測(cè)到時(shí)。
其中，tij為第j個(gè)檢波器接收到第i個(gè)微震源發(fā)出的信號(hào)的時(shí)間，Ti為第i個(gè)微震源發(fā)震時(shí)刻，V為波在介質(zhì)中傳播的等效波速，Lij為第i個(gè)微震源到第j個(gè)檢波器的距離，計(jì)算公式如下 式中，(xi，yi，zi)第i個(gè)微震源位置坐標(biāo)，(xj，yj，zj)為第k個(gè)檢波器位置坐標(biāo)。
6、對(duì)計(jì)算到時(shí)按公式(b)進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)，獲得N×M個(gè)(100×30＝3000個(gè))虛擬監(jiān)測(cè)到時(shí)。
tV＝(1+3c(-1)xa0)tc(b) 其中，tc為虛擬監(jiān)測(cè)到時(shí)，tc為計(jì)算監(jiān)測(cè)到時(shí)，a0為0-0.05之間的數(shù)，c為0-1間的隨機(jī)數(shù)，x＝(int)3c，對(duì)3倍的隨機(jī)數(shù)取整。
7、在考慮傳感器布置成本和光纜走線方便的前提下，以使監(jiān)測(cè)到時(shí)和計(jì)算到時(shí)的累積殘差平方和最小為目標(biāo)函數(shù)，利用粒子群(Particle SwarmOptimization，PSO)群智能方法，根據(jù)M個(gè)(M＝30)傳感器監(jiān)測(cè)信號(hào)，對(duì)N個(gè)(N＝100)微震源進(jìn)行定位。
8、若定位精度滿足要求，且傳感器能較好地監(jiān)測(cè)到微震信號(hào)，位置合理，結(jié)束傳感器布置優(yōu)化；否則，進(jìn)行下一步。
9、若沒有找到合適的傳感器位置，則利用PSO操作，在傳感器可布置的范圍內(nèi)產(chǎn)生X組(X＝16)新的傳感器位置，返回本節(jié)第(4)步，對(duì)新一組的傳感器位置進(jìn)行優(yōu)劣判斷。
整個(gè)優(yōu)化過程如圖1所示。
B、微震信號(hào)多指標(biāo)智能濾波技術(shù) 首先通過試驗(yàn)建立各種類型的噪音數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)噪音信號(hào)特征(如上升時(shí)間、總計(jì)數(shù)、峰值計(jì)數(shù)、能量、振幅持續(xù)時(shí)間等)進(jìn)行分析歸納，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與測(cè)試樣本；接著，利用遺傳算法(Genetic algorithm，GA)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值，并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超強(qiáng)的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立不同噪音信號(hào)特征和噪音類型之間的映射關(guān)系；最后，輸入監(jiān)測(cè)到的微震信號(hào)對(duì)其進(jìn)行濾波，獲取有效的微震信號(hào)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。
C、微震源智能分層定位分析方法 1、首先利用智能濾波技術(shù)對(duì)傳感器陣列監(jiān)測(cè)到多噪音信號(hào)進(jìn)行消燥、濾波等處理，最大程度地準(zhǔn)確記錄微震信號(hào)的到時(shí)，選取用來震源定位的微震波類型。
2、初始化PSO參數(shù)，微震源范圍和波速范圍。
3、利用混合同余隨機(jī)算法初始化粒子群位置(震源位置和波速)和粒子飛行速度(迭代步長(zhǎng))。
4、根據(jù)時(shí)差定位原理，由公式(c)計(jì)算粒子的適應(yīng)值，并判斷是否滿足事先設(shè)定的飛行次數(shù)和定位精度，滿足，進(jìn)行本節(jié)第(6)步；否則，進(jìn)行本節(jié)第(5)步； 式中，TkM和TkC分別是第k個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)和計(jì)算到時(shí)。
5、根據(jù)公式(d)和(e)更新粒子(微震源)的位置和飛行速度(迭代步長(zhǎng))，返回第(3)步； Vid＝wVid+c1r1(Pid-Xid)+c2r2(Pgd-Xid)(d) Xid＝Xid+Vid (e) 其中，w為慣性權(quán)重；c1和c2均為非負(fù)常數(shù)的學(xué)習(xí)因子；r1和r2為介于
之間的隨機(jī)數(shù)；d＝1，2，…，D；和


分別為第i個(gè)粒子的位置、迄今為止搜索到的最優(yōu)震源參數(shù)和整個(gè)粒子群迄今為止搜索到的最優(yōu)震源參數(shù)。
6、將識(shí)別到的微震源坐標(biāo)和速度模型代入式(f)得到微震源發(fā)震時(shí)間t； 7、判斷微震信號(hào)傳播到傳感器是否穿過大的斷層、空區(qū)，若穿過剔除該信號(hào)，返回本節(jié)第(2)步重新定位；否則，微震信號(hào)選取是正確的和微震源定位是準(zhǔn)確的，結(jié)束微震源定位。
整個(gè)微震源定位分析過程如圖3所示。
D、三維顯示技術(shù) 該部分是在VC++環(huán)境下集成AutoCAD核心動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)開發(fā)而成的，主要是將監(jiān)測(cè)結(jié)果、分析結(jié)果及工程三維立體模型形象顯示，由監(jiān)測(cè)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，幾何模型信息數(shù)據(jù)庫(kù)和分析結(jié)果存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)組成，三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)分別用來存儲(chǔ)微震設(shè)備監(jiān)測(cè)的各種波形信息及特征、巖土工程各個(gè)部位的具體幾何尺寸、位置及測(cè)點(diǎn)布置信息等特征數(shù)據(jù)和利用上述智能技術(shù)處理分析的結(jié)果，三者相互聯(lián)系，信息互通。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)和積極效果 1)傳感器智能布置優(yōu)化方法，考慮了實(shí)際采礦工藝對(duì)傳感器位置的約束，微震信號(hào)能量衰減和斷層、采空區(qū)對(duì)微震波速度的影響，在傳感器靈敏度和監(jiān)測(cè)范圍一定的情況下，綜合考慮傳感器布置成本和微震源定位精度，以粒子群智能優(yōu)化方法為求解手段，對(duì)傳感器可能布置位置全局空間內(nèi)搜索優(yōu)化，達(dá)到了獲得更多、更全面和更完整的有效微震信息的目的，圖4是國(guó)內(nèi)某金屬礦山應(yīng)用的實(shí)例；2)利用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，對(duì)多噪音干擾下的微震信號(hào)采用多指標(biāo)進(jìn)行濾波分析，解決了單一指標(biāo)濾波技術(shù)難于處理多噪音相互交織的微震信號(hào)的難題，圖5和圖6是濾波效果圖。3)微震源智能定位方法，在到波處理(消燥、濾波等)和傳感器布置優(yōu)化的基礎(chǔ)上，考慮斷層、采空區(qū)及巖石材料的非均勻性對(duì)波速的影響，以時(shí)差定位原理為基礎(chǔ)，采用粒子群群智能方法對(duì)微震波速度模型和震源參數(shù)(震源三維坐標(biāo)和發(fā)震時(shí)間)聯(lián)合反演，既解決了傳統(tǒng)方法定位時(shí)易發(fā)散的缺點(diǎn)，又提高了定位精度，圖7是該方法在某隧道工程中應(yīng)用的效果圖；4)優(yōu)化結(jié)果三維顯示，是在VC++環(huán)境下集成AutoCAD核心動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)開發(fā)而成的，可形象直觀、方面快捷地三維顯示傳感器布置和微震源智能定位結(jié)果。



圖1為一種傳感器布置優(yōu)化技術(shù)流程圖； 圖2為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多指標(biāo)濾噪示意圖； 圖3為微震源智能分層定位流程示意圖； 圖4為某礦山某中段傳感器布置平面示意圖； 圖5為濾波前聲發(fā)射事件率； 圖6為濾波后聲發(fā)射事件率； 圖7為微震源智能定位分析方法工程中應(yīng)用的效果圖； 圖8為數(shù)值分析整體網(wǎng)格模型圖； 圖9為礦區(qū)內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖； 圖10為三維顯示軟件操作功能菜單。

具體實(shí)施例方式 一種微震源智能定位方法(以本發(fā)明在某礦山應(yīng)用為例說明本發(fā)明的具體實(shí)施方式
)，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述，一種微震源智能定位方法其步驟是 1.基于數(shù)值分析和PSO優(yōu)化方法微震源監(jiān)測(cè)傳感器布置優(yōu)化技術(shù) 以初步評(píng)定礦山地壓與地質(zhì)災(zāi)害有可能出現(xiàn)的區(qū)域?yàn)榛A(chǔ)，以使傳感器監(jiān)測(cè)范圍更廣、監(jiān)測(cè)精度更高為目標(biāo)，結(jié)合微震源定位算法，考慮采礦工藝的影響，利用PSO技術(shù)，對(duì)傳感器位置進(jìn)行優(yōu)化，具體過程如下 (1)首先，根據(jù)室內(nèi)試驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)確定力學(xué)分析模型及其參數(shù)，根據(jù)地質(zhì)條件(大的斷層、結(jié)構(gòu)面)，考慮有底柱階段礦房法采礦工藝特點(diǎn)，建立數(shù)值分析模型，如圖8和如圖9所示，以能量釋放率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)礦山開采活動(dòng)進(jìn)行數(shù)值分析與評(píng)價(jià)，整體上把握開采過程中應(yīng)力場(chǎng)的演化規(guī)律，初步評(píng)定礦山地壓與地質(zhì)災(zāi)害有可能出現(xiàn)的區(qū)域，作為微震監(jiān)測(cè)傳感器布置優(yōu)化的重點(diǎn)區(qū)域。
(2)根據(jù)礦山實(shí)際開采活動(dòng)確定600m×600m×550m的監(jiān)測(cè)范圍，結(jié)合數(shù)值分析結(jié)果，確定800個(gè)微震源。
(3)根據(jù)礦山不同性質(zhì)礦巖波速試驗(yàn)、采空區(qū)波速試驗(yàn)及不同性質(zhì)巖層的分布，確定微震波傳播速度模型為V(v1、v2、v3、v4)及波速取值范圍4500m.s-1--6500m.s-1。
(4)傳感器布置的范圍600m×600m×550m，利用混合同余法隨機(jī)產(chǎn)生20組傳感器位置，判斷傳感器和微震源之間是否有斷層和采空區(qū)，選擇合適的速度模型，根據(jù)公式(a)

計(jì)算得到24000個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)到時(shí)； (5)計(jì)算到時(shí)按公式(b)tV＝(1+3c(-1)xa0)tc進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)，獲得24000個(gè)虛擬監(jiān)測(cè)到時(shí)。
根據(jù)虛擬到時(shí)，對(duì)微震源進(jìn)行定位分析，在考慮現(xiàn)場(chǎng)施工方便的前提下，使得監(jiān)測(cè)到時(shí)和計(jì)算到時(shí)的累積殘差平方和小于10-4，結(jié)束優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果效果圖如圖4所示。
2.微震信號(hào)多指標(biāo)智能濾波技術(shù) 1)通過現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)，確定施工車輛、電器噪音、錨桿鉆機(jī)、空壓機(jī)、纖桿敲擊等噪音的特征，建立噪音數(shù)據(jù)庫(kù)；2)以上升時(shí)間、總計(jì)數(shù)、峰值計(jì)數(shù)、能量、振幅持續(xù)時(shí)間等12個(gè)特征量為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，5種噪音類型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)50個(gè)與測(cè)試樣本10；3)利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最佳結(jié)構(gòu)為12-34-8-1；4)通過訓(xùn)練建立不同噪音信號(hào)特征和噪音類型之間的映射關(guān)系；5)輸入監(jiān)測(cè)到的微震信號(hào)對(duì)其進(jìn)行消噪、濾波，獲取有效的微震信號(hào)。濾波效果如圖5和圖6所示。
3.微震源智能分層定位分析方法 (1)首先利用智能濾波技術(shù)對(duì)傳感器陣列監(jiān)測(cè)到多噪音信號(hào)進(jìn)行消燥1、濾波2等處理，最大程度地準(zhǔn)確記錄微震信號(hào)3，選取有效微震信號(hào)5進(jìn)行微震源定位。
(2)接著，對(duì)到時(shí)進(jìn)行重新修正與拾取6，獲取更精準(zhǔn)的有效信號(hào)； (3)初始化PS0參數(shù)7學(xué)習(xí)因子c1＝c2＝2，群體規(guī)模Npop＝100，w0＝1，結(jié)束條件ε0＝1.0×10-10；最小二乘法結(jié)束條件ε0＝1.0×10-10；微震源范圍為600m×600m×550m和波速范圍為4500m.s-1-6500m.s-1。
(4)利用混合同余隨機(jī)算法初始化粒子群位置(震源位置和波速8)和粒子飛行速度(迭代步長(zhǎng))。
(5)根據(jù)公式(c)

計(jì)算粒子的適應(yīng)值9，并判斷是否滿足事先設(shè)定的飛行次數(shù)和定位精度10，滿足，進(jìn)行本節(jié)第(6)步；否則，進(jìn)行本節(jié)第(5)步； (6)根據(jù)公式(d)Vid＝wVid+c1r1(Pid-Xid)+c2r2(Pgd-Xid)和(e)Xid＝Xid+Vid更新粒子(微震源)的位置和飛行速度(迭代步長(zhǎng))11，返回第(3)步； (7)將識(shí)別到的微震源坐標(biāo)和速度模型代入式(f)

得到微震源發(fā)震時(shí)間t12； (8)判斷微震信號(hào)傳播到傳感器是否穿過大的斷層、空區(qū)14，若穿過剔除該信號(hào)，返回本節(jié)第(2)步重新定位；否則，微震信號(hào)選取是正確的和微震源定位是準(zhǔn)確的15，結(jié)束微震源定位16。
定位效果如圖7所示。
4.三維顯示技術(shù) 根據(jù)自行開發(fā)的現(xiàn)實(shí)軟件(主菜單如圖11所示)，可直接快捷的全面顯示微震監(jiān)測(cè)的各種波形信息及特征、礦山各個(gè)巖土工程各個(gè)部位的具體幾何尺寸、位置及測(cè)點(diǎn)布置信息等特征數(shù)據(jù)和利用上述智能技術(shù)處理分析的結(jié)果。
權(quán)利要求
1.一種微震源智能定位方法，其步驟是
A、基于數(shù)值分析和PSO方法微震源監(jiān)測(cè)傳感器布置
(1)、根據(jù)礦山實(shí)際采礦工藝，地質(zhì)條件，建立數(shù)值模擬模型，對(duì)礦山開采活動(dòng)先進(jìn)行數(shù)值分析，整體上把握開采過程中礦山地質(zhì)災(zāi)害出現(xiàn)的區(qū)域，作為微震監(jiān)測(cè)傳感器布置區(qū)域；
(2)在礦山開采活動(dòng)范圍內(nèi)，結(jié)合數(shù)值分析結(jié)果，確定N個(gè)微震源；
(3)根據(jù)礦山不同性質(zhì)礦巖波速試驗(yàn)、采空區(qū)波速試驗(yàn)及不同性質(zhì)巖層的分布，確定微震波傳播速度模型及取值范圍；
(4)接著，根據(jù)礦山實(shí)際采礦工藝，確定傳感器布置的范圍，并在范圍內(nèi)利用混合同余法隨機(jī)產(chǎn)生X組傳感器位置，每組M個(gè)傳感器位置；
(5)對(duì)每組傳感器，判斷震源微震信號(hào)傳播到傳感器所經(jīng)歷的斷層和采空區(qū)，并計(jì)算微震信號(hào)在其中傳播的距離，自動(dòng)選擇速度模型，根據(jù)公式計(jì)(a)算得到N×M個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)到時(shí)
其中，tij為第j個(gè)檢波器接收到第i個(gè)微震源發(fā)出的信號(hào)的時(shí)間，Ti為第i個(gè)微震源發(fā)震時(shí)刻，V為波在介質(zhì)中傳播的等效波速，Lij為第i個(gè)微震源到第j個(gè)檢波器的距離，計(jì)算如下
式中，(xi，yi，zi)第i個(gè)微震源位置坐標(biāo)，(xj，yj，zj)為第k個(gè)檢波器位置坐標(biāo)；
(6)對(duì)計(jì)算到時(shí)按公式(b)進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)，獲得N×M個(gè)虛擬監(jiān)測(cè)到時(shí)
tV＝(1+3c(-1)xa0)tc(b)
其中，tc為虛擬監(jiān)測(cè)到時(shí)，tc為計(jì)算監(jiān)測(cè)到時(shí)，a0為0-0.05之間的數(shù)，c為0-1間的隨機(jī)數(shù)，x＝(int)3c，對(duì)3倍的隨機(jī)數(shù)取整；
(7)在傳感器布置的前提下，使監(jiān)測(cè)到時(shí)和計(jì)算到時(shí)的累積殘差平方和最小為目標(biāo)函數(shù)，利用粒子群群智能方法，根據(jù)M個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)信號(hào)，對(duì)N個(gè)微震源進(jìn)行定位；
(8)定位精度滿足要求，傳感器監(jiān)測(cè)到微震信號(hào)，位置合理，結(jié)束傳感器布置；
(9)沒有找到傳感器位置，利用PSO操作，在傳感器布置的范圍內(nèi)產(chǎn)生X組新的傳感器位置，返回本節(jié)第(4)步，對(duì)新一組的傳感器位置進(jìn)行判斷；
B、微震信號(hào)多指標(biāo)智能濾波技術(shù)，首先通過試驗(yàn)建立各種類型的噪音數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)噪音信號(hào)特征上升時(shí)間、總計(jì)數(shù)、峰值計(jì)數(shù)、能量、振幅持續(xù)時(shí)間進(jìn)行分析歸納，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與測(cè)試樣本；接著，利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超強(qiáng)的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立不同噪音信號(hào)特征和噪音類型之間的映射關(guān)系；最后，輸入監(jiān)測(cè)到的微震信號(hào)對(duì)其進(jìn)行濾波，獲取有效的微震信號(hào)；
C、微震源智能分層定位
(1)利用智能濾波對(duì)傳感器陣列監(jiān)測(cè)到多噪音信號(hào)進(jìn)行消燥、濾波處理，最大程度地準(zhǔn)確記錄微震信號(hào)的到時(shí)，選取用來震源定位的微震波類型；
(2)初始化PSO參數(shù)，微震源范圍和波速范圍；
(3)利用混合同余隨機(jī)算法初始化粒子群位置和粒子飛行速度；
(4)根據(jù)時(shí)差定位原理，由公式(c)計(jì)算粒子的值，判斷事先設(shè)定的飛行次數(shù)和定位精度，滿足，進(jìn)行本節(jié)第(6)步；
式中，TkM和TkC分別是第k個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)和計(jì)算到時(shí)；
(5)將識(shí)別到的微震源坐標(biāo)和速度模型代入式(f)得到微震源發(fā)震時(shí)間t；
(6)判斷微震信號(hào)傳播到傳感器穿過斷層、空區(qū)，穿過剔除該信號(hào)，返回本節(jié)第(2)步重新定位；
D、三維顯示技術(shù)，該部分是在VC++環(huán)境下集成AutoCAD動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)開發(fā)成的，是將監(jiān)測(cè)結(jié)果、分析結(jié)果及工程三維立體模型形象顯示，由監(jiān)測(cè)信息數(shù)據(jù)庫(kù)，幾何模型信息數(shù)據(jù)庫(kù)和分析結(jié)果存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)組成，三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)分別用來存儲(chǔ)微震設(shè)備監(jiān)測(cè)的各種波形信息及特征、巖土工程各個(gè)部位的具體幾何尺寸、位置及測(cè)點(diǎn)布置信息特征數(shù)據(jù)和利用上述智能處理分析的結(jié)果，三者相互聯(lián)系，信息互通。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種微震源智能定位方法，該方法是一種綜合考慮多種影響因素和多種目標(biāo)，集傳感器布置-噪音濾波-微震源定位分析-三維顯示于一體的微震源智能定位系統(tǒng)，通過自行開發(fā)的程序，實(shí)現(xiàn)了礦山井下地質(zhì)災(zāi)害孕育、發(fā)展、發(fā)生全過程的實(shí)時(shí)分析與預(yù)報(bào)，解決了傳統(tǒng)傳感器布置方法不系統(tǒng)、噪音濾波不完全、微震波速度模型給不準(zhǔn)和定位方法易發(fā)散的不足，系統(tǒng)具有操作界面友好、噪音濾波性能優(yōu)良、微震源定位分析精準(zhǔn)且方便快捷、結(jié)果顯示直觀形象及應(yīng)用面廣的特點(diǎn)。對(duì)于礦業(yè)工程、水利水電工程、石油工程、巖土工程以及地下工程等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G01V1/20GK101770038SQ20101010052
公開日2010年7月7日 申請(qǐng)日期2010年1月22日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月22日
發(fā)明者陳炳瑞, 馮夏庭, 徐速超 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院武漢巖土力學(xué)研究所