發(fā)布時(shí)間：2018-01-12 22:39

  本文關(guān)鍵詞：工程尺度下微震信號(hào)及P波初至自動(dòng)識(shí)別AB算法　出處：《巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 巖石力學(xué) 微震 P波拾取 信號(hào)識(shí)別 AB算法

【摘要】：為提高工程噪音環(huán)境中低信噪比微震信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別率及其P波自動(dòng)拾取準(zhǔn)確率,結(jié)合Allen算法能快速自動(dòng)拾取震動(dòng)信號(hào)的優(yōu)點(diǎn)及Bear算法善于拾取低信噪比震動(dòng)信號(hào)P波初至的優(yōu)勢,在Allen算法的基礎(chǔ)上,引入Bear算法的加權(quán)因子和特征函數(shù),對(duì)Allen算法進(jìn)行改進(jìn),提出適用于工程尺度的微震信號(hào)及P波初至自動(dòng)識(shí)別的AB(Allen coupled with Bear algorithm)算法。分析AB算法對(duì)信號(hào)振幅或頻率變化的敏感性以及拾取效果,結(jié)果表明:(1)AB算法能準(zhǔn)確識(shí)別微震信號(hào)也能同時(shí)準(zhǔn)確自動(dòng)拾取信號(hào)的P波初至;(2)AB算法的加權(quán)因子K、特征函數(shù)CF,ε值對(duì)頻率和振幅變化的敏感性高于Allen算法;(3)AB算法對(duì)振幅變化比對(duì)頻率變化敏感;(4)工程尺度下AB算法微震信號(hào)的拾取率高于Allen算法,且P波自動(dòng)拾取準(zhǔn)確率也高于Allen算法。將AB算法用于分析錦屏深部地下實(shí)驗(yàn)室實(shí)測微震信號(hào):對(duì)于弱信號(hào),基于AB算法拾取結(jié)果進(jìn)行微震源定位,定位結(jié)果具有更高的可靠性與穩(wěn)定性;AB算法是一種行之有效,計(jì)算簡單,適合實(shí)時(shí)監(jiān)測微震信號(hào)識(shí)別及其P波初至拾取。
[Abstract]:In order to improve the automatic recognition rate of low signal-to-noise ratio (SNR) microseismic signals and the accuracy of P-wave automatic pickup in engineering noise environment. Combining the advantages of Allen algorithm which can pick up vibration signal quickly and automatically, and the advantage that Bear algorithm is good at picking up P wave first arrival of low signal-to-noise ratio vibration signal, based on Allen algorithm. The weighting factor and characteristic function of Bear algorithm are introduced to improve the Allen algorithm. A AB(Allen coupled with Bear algorithm for automatic recognition of microseismic signal and P wave first arrival in engineering scale is presented. The sensitivity of AB algorithm to the variation of signal amplitude or frequency and the effect of picking up are analyzed. The results show that the first arrival of P wave can be automatically picked up by the small motion signal and the microseismic signal can be identified accurately by using the one-to-one AB algorithm. The sensitivity of weighting factor K, characteristic function CFS, 蔚 value to frequency and amplitude change is higher than that of Allen algorithm. The algorithm is sensitive to the variation of amplitude and frequency. 4) the picking rate of microseismic signals in AB algorithm is higher than that in Allen algorithm in engineering scale. The accuracy of P-wave automatic pickup is also higher than that of Allen algorithm. AB algorithm is used to analyze the measured microseismic signals in deep underground laboratory of Jinping. For weak signals, micro-source location is carried out based on the results of AB algorithm. The positioning results have higher reliability and stability. AB algorithm is an effective and simple calculation, which is suitable for real-time monitoring of microseismic signal identification and P wave first arrival pickup.
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院;中國科學(xué)院武漢巖土力學(xué)研究所巖土力學(xué)與工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAB02B01) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51479192,41272347)~~
【分類號(hào)】：TU45
【正文快照】： 1 引言 利用微震監(jiān)測技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測工程尺度下巖體開挖等因素引發(fā)的巖爆、礦震等工程災(zāi)害,掌控其孕育過程及規(guī)律,預(yù)警其發(fā)生的位置和概率,對(duì)于巖石工程災(zāi)害的防控具有重要意義。微震源定位是微震監(jiān)測與災(zāi)害預(yù)警的重要組成部分,而微震信號(hào)的識(shí)別及P波初至拾取是微震源定位的關(guān)

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本文編號(hào)：1416333