岩体破裂矩张量反演方法及其应用

地震及岩体失稳破裂过程中,破裂机制、震源参数及破裂能量等信息均可通过矩张量方法求解,文中详细介绍了矩张量基本理论,对比分析了绝对矩张量反演法、相对矩张量反演法、混合型矩张量反演法等3种常用方法的优缺点。在详细归纳、总结国内外相关文献的基础上,就水压致裂、采矿及深埋隧道等工程领域综述了矩张量反演理论在岩体工程中的应用现状,并结合其在德国黑林根矿区微震事件震源机制分析中的应用实例,表明通过矩张量反演获取的震源机制解及震源参数等信息,在岩体工程灾害预警及防治、水压致裂过程监测和控制等领域具有重要作用。最后分析了影响矩张量反演精度的因素及应用于岩体工程领域时存在的不足,包括定位精度低、波形识别及处理困难等问题,并对其在采矿、石油等岩体工程领域的应用前景、改进措施及需进一步研究的问题等进行了探讨,为矩张量反演方法的推广应用提供重要的参考。     

井中微震监测数据处理方法研究与应用

井中微震监测的目的是确定压裂过程产生的裂缝的几何形态,采集到具有微震事件的原始记录信噪比低,纵横波初至拾取困难,直接影响到微震的定位及后续的裂缝形态描述。通过分析但由于微震信息较弱,因此微震事件的记录特点,结合实际应用过程中遇到的问题对处理方法进行了研究,包括去噪处理、微震事件识别、纵横波初至拾取、极化分析、模型建立及校正、微震定位等。研究表明,带通滤波可有效法除噪音;长、短时窗能量比法可精确的记录微震事件及初至时间自动拾取;利用纵波尖端曲线图可以确定微震源方向;速度模型的建立应以校正炮时距曲线拟合理论曲线为原则;利用Geiger和网格搜索法可精确得到震源定位结果。     

基于谱聚类算法的三维激光点云数据分类研究

基于Z+F IMAGER 5010C扫描仪采集实验区点云数据,经栅格处理后,结合纹理和形状等信息,采用谱聚类算法对其进行分类,利用混淆矩阵中的Kappa系数对分类结果进行精度评价。通过与传统的K-means算法和高斯混合模型的分类结果进行对比,结果表明:谱聚类算法的分类效果明显,且分类精度较高,且加入纹理和形状信息的分类精度会高于仅含反射强度信息的分类精度,其总体分类精度达到81.36%,Kappa系数达到0.713 8。     

基于矩张量的深埋隧洞岩爆机制分析

以锦屏二级水电站微震监测数据为基础,将矩张量引入到深埋隧洞岩爆机制分析研究中。对分析过程中遇到的2个关键问题提出了针对性的建议：① 隧洞工程为线性工程,传感器布置空间有限,难以形成良性传感器阵列,矩张量分析结果的可靠性受到很大的影响,为此,提出了数值计算过程中的坐标系空间旋转法。该方法按最优路径旋转隧道坐标系,使对于同一个事件的每个传感器,源-传感器射线到新坐标系的3个方向余弦差值在10倍数值范围以内,在数值计算过程中,可以得到较理想的矩张量结果。②针对Ohtsu使用矩张量分解判断岩石破裂类型的方法中,提出的各分量比重计算公式,仅适用于各分量均为受拉的情况。考虑快速掘进条件下隧洞工程受力方向的不确定性,扩展其分量比重计算公式到更一般适用状态。在此基础上,建立了一套完整的岩爆孕育过程矩张量分析方法。利用该方法对锦屏二级水电站典型岩爆微震数据进行分析,结果表明,该方法可以较好地解释岩爆孕育过程岩石破裂演化机制。     

基于K-means法的微震事件活动聚类分析

以自然崩落法开采为背景,通过微震监测系统对开采区域的微震事件进行监测。利用K-means法对微震事件活动进行聚类分析,结合现场实际情况,得出3 736 m拉底水平和3 720 m出矿水平是微震事件最为集中的区域,采矿活动是该区域微震事件产生的主要原因。在不同分类数条件下,微震事件的集中区域是一致的,具体应根据现场实际选择合适的分类数。结果表明,基于K-means法的微震事件聚类分析能够较清晰的反映出微震活动规律,可提前预判大事件发生范围,能为矿山的安全生产提供依据,具一定借鉴意义。     

基于STA/LTA和分形维算法的微震事件初至自动拾取方法

精确拾取微地震事件初至是微震定位的关键技术之一。根据STA/LTA和分形维数两种微地震初至拾取方法的原理,采用理论模型数据对两种初至拾取方法进行了测试,并选取不同信噪比的实际数据从初至拾取精度、算法效率两个方面进行了对比。结果表明,对于高信噪比微震事件,两种方法都能获得精度较高的初至,但对于低信噪比微震事件,分形维数与STA/LTA比较其拾取精度相对要高。鉴此,运用STA/LTA和分形维两种算法相结合的微震事件初至拾取方法,对实际数据进行了处理,实现了微震事件初至较为准确的自动拾取。     

基于EMS微震参数的岩爆预警方法及探讨

一系列深埋长大隧道工程在我国西部涌现,深埋隧道围岩的岩爆成因机制及监测预警成为亟待解决的课题。微震监测作为岩体微破裂空间监测技术在隧道工程岩爆预警上发挥了重要作用。由于微震数据存在的波动性（时间序列）、离散性（空间分布）和误差,利用震源参数随施工循环的演化特征评估岩爆发育过程并非足够稳定、有效。基于3种微震监测易于获取且紧密联系的震源参数（地震能量、地震矩和视应力）,扩展建立了用于岩爆评估与预警的EMS方法。该方法定义了地震能量、地震矩、视应力3种评价指标,并获得了3种评价指标间的关系;将3种评价指标用于岩爆预测,并进行了岩爆等级评估;同时还给出了微震路径与震源参数空间的概念。最后,将EMS方法应用于巴陕高速米仓山隧道的岩爆灾害实例,对岩爆里程段微震事件簇（微震事件聚集区域）内岩体累进破裂和岩爆发育过程进行了评估,实现了简易有效的微震数据日常处理与岩爆灾害评估预警。     

基于STA/LTA岩石破裂微震信号实时识别算法及工程应用

微震监测获取的数据中通常混有大量的非岩石破裂信号,该类信号目前主要通过人工经验进行识别与滤除,这消耗了大量的宝贵时间,严重影响灾害的防治和救援效率。对大量微震信号进行分析,发现STA/LTA算法在信号实时触发后能大致表征波形振幅和频率的变化,岩石破裂信号和非岩石破裂信号在延迟位置处R值具有差异性。基于此,提出了岩石破裂微震信号实时识别算法。新算法应用到白鹤滩水电站地下厂房、红透山和阿舍勒铜矿深部采场3个工程,岩石破裂事件识别的准确率分别是85.98%、92.45%和91.06%,非岩石破裂事件滤除的准确率分别是72.06%、83.11%和49.87%。该算法使基于岩石破裂微震信息的岩石工程灾害自动分析与预警成为可能,具有重要意义。     

面波频散能量谱计算方法

面波频散能量谱成像精度是近地表横波速度计算的重要影响因素,有效提取面波频散曲线是后续反演地层结构及介质物性参数的重要环节。文中论述了τ-p变换法（τ为垂直波慢度,p为水平波慢度）、高分辨率线性Radon变换法、频率分解法、相移法、f-k变换法（f为频率,k为波数）、SFK变换法和矢量波数变换法等7种不同面波频散能量谱计算方法的基本原理;通过上述方法,对三层速度递增水平层状介质模型正演模拟合成Rayleigh波记录进行频散能量谱计算,并与理论频散曲线进行比较;根据所得频散能量谱,分析不同方法在数据处理过程中的特点与应用差异。结果表明：在提取频散曲线过程中,高分辨率线性Radon变换法和矢量波数变换法提取精度较高,f-k变换法提取精度最低,低频信息与高频信息无法有效识别;SFK变换法、矢量波数变换法、高分辨率线性Radon变换法抗噪性能强;τ-p变换法、f-k变换法、相移法计算速度优于其他方法。     

可考虑历史洪水信息的广义极值分布线性矩法的研究

在水文及其他行业中广义极值分布(GEV)是一种较为常用的分布线型,包括极值Ⅰ型、极值Ⅱ型和极值Ⅲ型分布.在介绍了该分布线性矩与其参数关系后,给出了有效的可以考虑历史洪水信息的线性矩公式,并对由线性矩推求分布密度函数中k值作了改进.通过统计试验计算分析了线性矩在该分布中的统计性能及历史洪水公式的适用性,并与绝对值准则和平方和准则两种不同优化适线法、矩法作了比较.统计试验表明,改进k值计算后的线性矩法略优于传统线性矩法.从总体上讲,改进k值计算后的线性矩法优于平方和准则适线法及矩法,其参数及设计值的不偏性很好,与绝对值准则适线法总体上相当.     

基于差分进化算法的微震定位

针对传统基于走时微震定位方法存在的定位精度依赖于走时精度问题,提出了改进定位目标函数的差分进化微震定位方法。基于传统微震P波走时定位方法,在定位目标函数中加入了误差加权系数,通过降低初至拾取精度低的微震信号道对定位误差的影响,减弱了初至拾取精度对微震定位的影响;利用差分进化算法,通过种群初始化、变异、交叉和选择等操作,求解改进的微震定位目标函数,实现微震定位;对模型数据和实测数据进行试处理,结果表明:改进的目标函数能明显降低误差较大分量对总误差的贡献;提出的改进定位目标函数的差分进化微震定位方法,在部分微震信号道走时拾取误差较大甚至错误的情况下,能很大程度减弱拾取误差对定位精度的影响,可以获得较好的定位结果。      

基于谱矩的地学特征因子提取方法及其应用

地学特征因子的提取是定量化数学地质分析的重要基础,可以为地貌类型识别提供有效的客观依据。基于谱矩分析,本文提出了一种描述表面数据粗糙程度的特征因子,并且分析了新特征因子的特点和其应用可能性。该方法以随机过程理论为基础,通过计算表面各阶谱矩以及相应的统计不变量来描述三维表面形貌的特征。以中国卫星重力测量数据和DEM数据为例,试验该方法运用于地貌类型识别的效果。理论模型数据与实际数据结果均表明,基于谱矩的新的地学特征因子不仅可以有效地反映数据起伏与变异特征,而且提取出的特征可以为地貌及重力构造单元划分提供客观依据。     

模糊神经网络算法及其在油气储层判识中的应用

文章在综合利用模糊模式识别剔除噪音信息和ＢＰ神经网络拟合优势的基础上,设计了模糊神经网络新算法。该算法利用综合隶属度矩阵和模拟专家意见阵,强化模式分类的主体信息,大大提高了网络的收敛速度。在应用于某气田测井资料的储层识别表明,该算法不仅计算速度快,而且预测精度也得到了较大的提高     

地面阵列式微地震数据盲源分离去噪方法

由于地面噪声干扰多,原始微地震监测数据的信噪比相对较低,而数据品质决定了微地震事件的定位精度,因此,提高监测数据信噪比是微地震处理的关键环节。充分利用地面阵列式微地震数据监测台站数量多、间距近和分布广的优点,采用基于互相关的盲源分离去噪方法,进行随机噪声的压制。基于互相关盲源分离的阵列式微地震数据去噪方法,采用负熵作为目标函数,以粒子群优化方法进行高效求解,并通过互相关系数有效解决了盲源分离的不确定性问题,实现了地面阵列式微地震事件分量与噪声干扰分量的有效分离。通过正演模拟数据和实际微地震监测数据的去噪效果分析,证实了该方法的有效性和实用性。     

综合集成高精度智能微震监测技术及其在深部岩石工程中的应用

通过微震技术获取更多的岩石工程灾害演化过程微震信息,自动识别岩石破裂微震信息,自动精准定位岩石破裂的位置,为灾害分析、预警与防控提供理论与技术支撑,一直是科学家和工程师研究的热点与难点。针对这些难点,研发了传感-采集-传输一体化集成技术、32位A/D与元器件联合降噪采集技术、微震信号递归STA/LTA-BP神经网络综合识别方法以及基于PTP高精度时间同步策略的速度模型数据库速配微震源定位算法,并对这些技术进行了综合集成,提出了综合集成高精度智能微震监测技术。目前该技术已在国内外多个深部岩石工程进行了应用。应用结果表明,该技术既可应用于岩爆、冲击地压等动力型灾害监测,又可应用于岩石工程开挖(开采)围岩稳定性监测,还可推广应用于矿产资源防盗采监测,一定程度上提升了岩石工程灾害演化过程微震信号的捕获能力、岩石破裂微震信号的识别能力和微破裂源的定位精度,推动微震监测技术朝着岩石工程灾害自动监测、分析与智能预警方向快速发展。     

联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类

为了提高高光谱影像分类精度,设计了联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类方法。该方法由空间特征提取、多粒度扫描和深度森林分类三部分组成。首先提取高光谱影像的形态学属性剖面特征,将所提取的特征与原始光谱特征进行拼接获得融合后的空-谱特征;然后通过多个尺度的滑动窗口对空-谱特征进行多粒度扫描,以实现特征重用;最后将多粒度扫描后的特征输入到深度森林分类器中进行分类。采用Pavia大学高光谱数据集和Salinas高光谱数据集进行分类试验,所设计的分类方法在两组高光谱数据上分别取得了98.44%和98.47%的总体分类精度。试验结果表明所设计的分类方法能够有效地提高高光谱影像的分类精度。     

近距离岩体微震动与爆破振动的能量辨识

针对矿山微震监测爆破事件与微震事件识别难度大的问题,选取近距离范围内的岩体微震信号与爆破信号,采用完全总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将原始信号分解为若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),研究了爆破信号与微震信号在不同IMF上能量分布特征。研究结果表明:爆破信号与微震信号在不同的IMF能量存在差异,爆破信号在前4阶高频IMF上能量百分比明显较大,且最大能量阶数相对微震信号较小。该特征提取实现过程简单,可为二者的辨识提供一种新方法。     

孤岛综放面冲击地压前兆信息识别及多参数预警研究

孤岛综放工作面强烈的动压显现使得其发生冲击地压的可能性大大增加,通过运用微地震和电磁辐射综合监测手段分析孤岛综放工作面两次强动压显现事件,获得了工作面煤体发生冲击地压前后能量积聚与释放规律及相应微震和电磁辐射监测数据变化规律,认为工作面煤体发生冲击地压前一般存在一个短暂的能量积聚期,在能量积聚期内微震系统监测到的微震事件的次数和总能量均较少,同时能量积聚期内煤体电磁辐射强度值和脉冲数均持续升高。将工作面微震事件的沉默期以及煤体电磁辐射强度值、脉冲数的持续升高期作为冲击地压的综合前兆信息,并将其转换为量化的预警参数和指标,建立了工作面冲击地压多参数预警方法。现场实践表明,危险识别与灾害预警效果良好。     

基于矩张量反演的传感器校准方法应用和对比

矩张量反演理论是研究深部岩体破裂机制的有效手段,而监测台站/传感器校准对获取准确的矩张量结果十分重要。为求得更加准确的校准系数和矩张量结果,提出一种新的传感器校准方法——搜索校准法。将该方法和监测网校准法分别应用于加利福尼亚州北部的Geysers地热田微震监测数据中,并综合考虑不同震源机制参数、预设校准系数、噪声添加方式及噪声水平等因素的影响,进行两种校准方法有效性对比的理论计算和模拟分析。结果表明：两种校准方法均可通过微震监测数据获得稳定的校准系数,且校准后的震源成分及应力状态分布均更加集中;所有模拟工况下,两种校准方法均可有效降低矩张量反演误差;低噪声条件下,两种方法对应的矩张量反演误差较小且十分接近;混合噪声和高噪声条件下,搜索校准法的准确性和稳定性多优于监测网校准法;进而优选出Geysers地热田微震监测数据更加可靠的矩张量结果。研究思路和结论为微地震矩张量研究提供了进一步指导。     

多尺度纹理及多光谱影像协同的遥感岩性识别方法

岩性识别是遥感图像分类的难点,也是遥感地质应用的难点和热点。从遥感地质应用的实际需求出发,以西昆仑地区侏罗纪沉积岩地层为例,通过尺度转换提取高分遥感图像的多尺度纹理信息,采用波段叠加的方式协同多尺度纹理信息与ASTER影像多光谱信息进行岩性识别方法研究。利用WorldView-2全色数据进行向上尺度转换,形成空间分辨率分别为0.5,2,5,10,15,30m6种尺度图像数据,基于灰度共生矩阵提取各尺度上的纹理信息;将不同尺度的纹理信息分别与ASTER多光谱数据叠加形成协同数据;采用监督分类方法对研究区协同数据进行岩性分类。结果表明:(1)岩性纹理信息对空间尺度表现出依赖性,纹理信息量及含义随空间尺度不同而变化;(2)每套特定岩层因其独特的几何空间结构特征(厚度、产状、夹层、互层等)都有与之相适应的最佳纹理尺度,且该最佳尺度下纹理与光谱的协同效应最大;(3)纹理信息与多光谱数据形成的协同数据能有效提高岩性分类的精度,分类精度提高的程度与纹理计算的尺度相关。研究区岩性分类结果显示当纹理尺度为10m时,与仅基于ASTER纯光谱分类结果相比,精度提高了约6.9%。