随着社会生产对自然资源需求的增加,各个国家对深部资源的开采规模也越来越大,而在深部资源开采过程中极易引起岩爆、围岩大变形和突涌水等灾害。其中岩爆作为一种常见的岩石失稳灾害,爆落及散射的岩石都严重威胁着施工人员和设备的安全,因此有效的预测岩爆是十分必要的,对现场安全施工也具有重要意义。以往研究表明,岩石发生失稳破坏与其内部的微震活动密切相关,而微震监测技术可以有效监测到岩石微破裂的全过程,且其具有全天候不间断监测的特点,能够在监测过程采集到大量的岩石微破裂数据。基于此,本文依托引汉济渭秦岭隧洞工程,结合微震监测数据和深度学习算法,研究深埋隧洞岩爆灾害,开展基于深度学习的微震信号识别及岩爆预测研究。通过对微震波形的时频分析,构建微震波形识别模型。结合微震事件的震源计算,研究微震/岩爆小件的能量和震级,最终构建微震/岩爆能量预测模型,预测微震事件的能量及震级以判断相应的岩爆等级,从而达到在时间上预测岩爆等级的目的。主要研究成果如下:（1）提出了基于信号时频特征的多通道卷积神经网络方法,实现了对微震/岩爆信号的有效识别。以引汉济渭秦岭输水隧洞的微震监测资料依托,通过快速傅里叶变换,对比分析了微震/岩爆信号与其它无效信号的频率特征,采用多通道的卷积神经网络方法,建立了基于信号时频特征的微震波形识别模型。采用3770个波形对模型进行了测试,模型识别精度可达96.1%。模型对比了不同输入方式对预测结果的影响,针对随机挑选的100次微震事件和100次无效事件,结果表明:采用信号的时频特征作为输入,模型比单纯采用时域或频域特征具有更高的精度,为后续微震事件能量及震级的预测提供高质量的数据。（2）通过分析微震事件能量的规律,构建了基于长短期记忆网络的微震/岩爆能量预测模型。利用微震监测技术全天不间断采集数据的特点,将微震事件的能量作为研究对象,通过定义不同的时间参数对能量进行切片,以输入模型完成对能量的预测。结合各类评价指标对比分析不同时间参数下模型的预测性能,研究发现,当以1小时为步长,输入9天的已知数据,预测1小时后1天的能量时,模型的拟合效果最好。模型实现了对未来1天微震事件能量的预测,为后续岩爆等级的预测提供了方案。（3）利用微震/岩爆能量预测模型,实现了在时间上对秦岭隧洞发生岩爆等级的预测。根据微震事件能量和震级间的关系,将能量换算为震级进行岩爆等级的预测。结合4个秦岭输水隧洞实际岩爆案例,对比微震监测技术对于实际案例的预测,分析了本文所述研究方法在预测岩爆等级时的准确率。对比秦岭隧洞在2020年4月29日到2021年4月19日的岩爆台账,对该段时间的岩爆进行预测,得到本文所述模型进行岩爆等级预测时的准确率为83.5%。证明通过长短期记忆网络预测未来一段时间内微震的能量及震级,从而预测岩爆等级可行并且能够得到较高的准确率。