基于声音信号的室内岩爆动态预测方法

利用自主研发的真三轴岩爆试验机,在室内再现了应变型岩爆过程,并对岩爆过程中的声音信号进行监测。采用梅尔倒谱系数、谱质心、短时平均过零率等可定量化描述声音特性的组合指标作为岩爆过程典型破坏现象声音信号的特征提取信息,在此基础上结合适用于处理小样本、非线性分类问题的高斯过程机器学习方法,建立岩爆过程典型破坏现象识别的高斯过程模型,由此实现室内岩爆过程典型破坏现象的智能识别。进而,针对岩爆传统预测方法侧重于趋势预测而不能判别岩爆过程发展阶段的不足,采用智能识别+趋势预测的动态识别策略,以岩爆发生前夕的平静期、谐波均值、色谱向量均值等声音特征指标的变化规律作为岩爆前兆信息,提出一种多层次递进式的岩爆动态预测方法。室内岩爆的预测结果表明,该方法是可行的,为未来建立基于声音的现场岩爆预测方法奠定试验基础。