本文選題：STSNN算法　切入點(diǎn)：聚類分析　出處：《中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用時(shí)空共享近鄰聚類算法(STSNN)對用沙壩礦微震事件進(jìn)行聚類分析,通過對噪聲率進(jìn)行有效性評價(jià),最終確定k=6和ΔT=6為該算法的最佳輸入?yún)?shù),識別得到98個(gè)微震事件聚集區(qū)域,最大類簇有544個(gè)微震事件,并且該類簇主要集中在用沙壩礦的斷層區(qū)域。對該類簇微震事件活動特征進(jìn)行分析,主要包括微震事件的24 h分布、微震事件活動率、視體積、施密特?cái)?shù)及勁度系數(shù),根據(jù)活動規(guī)律的變化特征,提出微震活動率急劇下降并且累積視體積曲線忽然上升、施密特?cái)?shù)和勁度系數(shù)先升后降的點(diǎn)作為巖體失穩(wěn)發(fā)生破壞性事件的預(yù)警點(diǎn)。通過對微震事件活動規(guī)律的研究可為大事件的產(chǎn)生提供有效的預(yù)判信息,為保證礦山安全生產(chǎn)發(fā)揮重要的作用。
[Abstract]:The clustering analysis of microseismic events in Shaba mine is carried out by using space-time shared nearest neighbor clustering algorithm (STSNN). By evaluating the effectiveness of noise rate, the best input parameters of the algorithm are determined as kan6 and 螖 Tn6, and 98 microseismic event gathering areas are identified. There are 544 microseismic events in the largest cluster, and this kind of cluster is mainly concentrated in the fault area of the Shaba Mine. The characteristics of the microseismic events are analyzed, including the 24 h distribution of the microseismic events, the activity rate of the microseismic events and the apparent volume of the microseismic events. According to the changing characteristics of the law of activity, Schmitt number and stiffness coefficient, it is proposed that the rate of microseismic activity decreases sharply and the cumulative apparent volume curve rises suddenly. The points where the Schmitter number and stiffness coefficient rise first and then fall down are used as early warning points for the occurrence of destructive events in rock mass instability. Through the study of the activity law of microseismic events, effective prediction information can be provided for the occurrence of major events. In order to ensure the safety of mine production play an important role.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：中南大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2016zzts447)
【分類號】：TD311

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本文編號：1581358