本文選題：采礦工程 + 震源參數(shù)��； 參考：《巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)》2016年07期

【摘要】：采用人工識(shí)別方法,依托微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng),建立礦山爆破與微震事件樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)各事件地震力矩、事件總能量、事件P波能量與S波能量比、事件的靜壓力降、事件的發(fā)生時(shí)間、傳感器觸發(fā)數(shù)量和拐角頻率等震源參數(shù)特征;對(duì)比分析首次峰值到時(shí)、首次峰值幅值、最大峰值到時(shí)及最大峰值幅值的概率密度分布特征;通過(guò)FFT變換,統(tǒng)計(jì)分析2類(lèi)事件信號(hào)的主頻分布規(guī)律。依據(jù)各參數(shù)的概率密度分布及其識(shí)別效果,結(jié)合特征參數(shù)獲取的難易程度,最終選取事件的地震力矩對(duì)數(shù),事件的能量對(duì)數(shù),事件的傳感器觸發(fā)數(shù)量,首次峰值幅值對(duì)數(shù)及最大峰值到時(shí)對(duì)數(shù)和信號(hào)的主頻為特征參數(shù),建立礦山微震與爆破事件自動(dòng)識(shí)別的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型。該模型對(duì)樣本的回檢結(jié)果顯示,50組建模樣本的準(zhǔn)確率為100%,50組測(cè)試樣本的準(zhǔn)確率為94%。將該模型應(yīng)用于采場(chǎng)大塊礦石的二次破碎事件識(shí)別中,識(shí)別結(jié)果與實(shí)際相符,解決了單純依靠信號(hào)特征識(shí)別導(dǎo)致該類(lèi)事件極易與微震事件混淆的問(wèn)題。該方法誤判率低,特征參數(shù)較易獲取,是礦山微震與爆破事件識(shí)別的一種有效方法,可在實(shí)際工程中推廣應(yīng)用。
[Abstract]:Based on the microseismic monitoring system, a mine blasting and microseismic event sample database was established by artificial identification method. The seismic moment, the total energy of events, the ratio of P wave energy to S wave energy, the static pressure drop of events, the occurrence time of events, the number of sensor trigger and the frequency of corner are analyzed statistically. The probability density distribution characteristics of the first peak amplitude, the maximum peak arrival and the maximum peak amplitude are compared and analyzed, and the main frequency distribution of the two kinds of event signals is statistically analyzed by FFT transform. According to the probability density distribution of each parameter and its recognition effect, combined with the difficulty degree of obtaining characteristic parameter, the logarithm of seismic moment, the energy logarithm of event, the number of sensor trigger of event are selected. The logarithm of the first peak amplitude and the maximum peak arrival logarithm and the main frequency of the signal are characteristic parameters. A statistical model for automatic identification of mine microearthquakes and blasting events is established. The results of the model show that the accuracy of the model is 100 and the accuracy of the 50 groups of samples is 94. The model is applied to the recognition of secondary crushing events of large ore in stope. The recognition results are in agreement with the actual situation, and the problem that this kind of event is easily confused with microseismic events caused by signal feature recognition alone is solved. This method has low error rate and easy to obtain characteristic parameters. It is an effective method for mine microseismic and blasting event identification and can be widely used in practical engineering.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;山東黃金集團(tuán)有限公司焦家金礦;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)項(xiàng)目(2015CB060200) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51504288,41272304)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TD326

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本文編號(hào)：1901906