【摘 要】
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在矿山日常生产中,经常会由于岩爆等岩石动力灾害造成安全事故,对生产的正常进行和员工的生命财产安全造成了严重的威胁,矿山微震准确监测预警防止岩爆等其他灾害的有效途径。微震监测是常用的岩体监测技术,根据现场试验测算得出的信号传播衰减特征,建立矿山现场的微震源定位模型,不仅提高了矿山岩石动力灾害预警的及时性,还可以精准确定破坏部分的位置。本文建立了卷积神经网络模型以实现微震和爆破信号的辨识。利用DH59
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在矿山日常生产中,经常会由于岩爆等岩石动力灾害造成安全事故,对生产的正常进行和员工的生命财产安全造成了严重的威胁,矿山微震准确监测预警防止岩爆等其他灾害的有效途径。微震监测是常用的岩体监测技术,根据现场试验测算得出的信号传播衰减特征,建立矿山现场的微震源定位模型,不仅提高了矿山岩石动力灾害预警的及时性,还可以精准确定破坏部分的位置。本文建立了卷积神经网络模型以实现微震和爆破信号的辨识。利用DH5922D动态信号测试分析系统测试了试件不同位置的微震信号,并在信号降噪之后进行能量和频率的分析,得出了在实验室条件下的频率、能量衰减规律公式。最后根据微震信号能量衰减规律构建了基于空间四点定位法的矿山微震源定位模型并在开磷某矿实际应用,证明了该定位模型的可行性。本文的研究成果主要有:（1）设计卷积神经网络模型,相较于之前的信号识别算法,提高了微震信号识别的准确性,基于矿山常见几种作业产生的波形特征,通过对神经网络的训练使其能自动修改参数适应不同的信号。由于参与训练的样本数量相对较少,通过数据滤波和波形截取的方法增强训练数据,以K折交叉验证的方式轮换验证模型准确性,很好的完成微震信号的识别训练,最终卷积神经网络识别模型精确率和召回率分别为93.4%、94.2%。（2）对传统时频分析方法作了简要的介绍,详细介绍了本文采用的希尔伯特黄变换的原理与算法,就HHT存在模态混叠、端点效应两个方面的问题进行分析,采用了完备集合经验模态分解与结合波形匹配和镜像极值拓展的两步法来改善端点效应和模态混叠的问题。通过改进HHT信号误差的数量级很小(10-16),满足后文实验需求。（3）进行岩石室内微震模拟试验,在试件的不同位置分布多个传感器并通过DH5922D动态信号测试分析系统记录,导出微震信号后,通过改进的希尔伯特黄变换进行降噪处理,通过完备集合经验模态分解分解图可以看出频率分量成分比较清晰,基本不存在噪声的困扰,虽然由于延拓法本身局限,部分分解后的波形两端略微发散,但大部分信号发散情况已经基本消除,可以认为改进HHT波形分解、抑制模态混叠和端点效应的效果比较好,满足处理微震信号的需求。（4）分析室内试验中不同距离传感器信号,计算其频率和能量峰值,通过不同距离的峰值数值,通过数据拟合得出频率的衰减特征公式为y=74.159+121.496×0.908x,能量的衰减特征公式为y=4341.499+427311.269×0.974x,并基于衰减特征公式建立了空间四点定位模型,经验证其精度小于0.5%,满足要求。（5）在开磷某矿某工作面,进行现场试验,在直线上等间距布置传感器,将实际采集的数据运用卷积神经网络进行识别分类,分类后的矿山微震信号进行改进HHT降噪和分析,得到不同位置传感器的峰值能量,研究其能量衰减规律,得出其能量衰减公式,之后对矿山上其他传感器采集到的信号进行分析,得出其峰值能量,参照能量公式计算出微震源距传感器布置点的位置,通过空间四点定位算法模型求出微震源的坐标为（2995954,381109,994）并绘制出空间四点定位图。
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