微震监测技术在煤矿突水监测中的应用

为了解决每层地板破裂产生微震,而监测震源是确定突水部位这一关键问题,采用微震监测技术在峰峰矿区梧桐庄煤矿进行了底板突水预测试验研究,发现微震规律符合煤层底板"递进导升"的突水机理。根据监测结果,反求力学参数,模拟开采,就可以预测下一步可能破裂或微震的发生部位,进而实现突水的预测预报。该技术对煤矿安全高效生产有重要的意义和良好的应用前景。     

微震监测系统在矿山灾害救援中应用

为了证明基于声发射(AE)技术的微震监测系统在指导矿山救援救灾实际应用中的可行性和必要性,通过对井下现场原位模拟测试:敲击试验,验证该监测系统在矿山应急救援中可以发挥其准确的时间、空间定位作用.结果表明:微震监测系统是一套行之有效的利用岩体受力变形和破坏后本身发射出的弹性波来进行监测工程岩体稳定性的技术,在搜救定位被困井下人员的过程中,尤其能够显示出系统的优越性.这种应用探索具有非常重要的理论价值和现实意义.     

微震监测系统在预测桃山煤矿冲击矿压中的应用

本文介绍SOS微震监测系统的工作原理,将该系统应用于桃山煤矿冲击地压监测预报,结果表明,SOS微震监测系统监测质量较好,能够对能量〉26J的矿震准确定位和能量计算,为矿井的安全生产提供了技术支持,具有很好的推广应用价值。     

深部矿井应力主导型煤岩瓦斯动力灾害声发射监测预警方法

矿井深部开采条件下,传统预测方法难以准确预测应力主导型煤岩瓦斯动力灾害的发生。为提高动力灾害预测的准确性和可靠性,以平煤十矿己15-24080采面为研究对象,采用声发射监测预警技术对工作面回采进行实时监测。研究发现,应力主导型煤岩瓦斯动力灾害发生前,声发射指标整体上呈现逐渐升高的趋势,且动力灾害发生在声发射指标演化曲线的下降段;声发射前兆模式呈现为指标"先上升后下降"的模式。基于此提出了"静态临界值与动态趋势预警"相结合的煤岩瓦斯动力灾害声发射判识预警方法,并建立了工作面应力主导型煤岩瓦斯动力灾害声发射判识预警准则,实现了对深部矿井应力为主导型煤岩瓦斯动力灾害的超前监测预警,确保了工作面安全高效开采,完善了声发射监测预警技术体系。     

电磁辐射技术在煤岩动力灾害监测预警中的应用

为了有效准确预测煤岩动力灾害,基于煤岩电磁辐射产生机理、特征和规律的深入研究,提出了煤岩动力灾害电磁辐射监测及预警方法,研制了KBD5型和KBD7型电磁辐射监测仪,并将电磁辐射技术广泛应用于煤岩动力灾害监测及预报,包括煤与瓦斯突出和冲击地压灾害的预测、采空区顶板稳定性监测、围岩应力分布及矿压观测、卸压带宽度确定等.     

微震监测技术在油气勘探中的应用与发展

近年来，随着世界经济形势动荡，油气工业持续保持快速发展，技术进步成为其中最重要的驱动力量，尤其是一些关键技术的创新和突破，油田勘探与开发过程中，测井是确定和评价油、气层的重要手段，也是解决一系列地质问题的重要手段。微地震监测技术在油气勘探中的应用已经取得重大进展，在优化开发方案、提高采收率等方面起到关键作用。     

红透山铜矿微震监测系统及其应用

针对红透山铜矿深部地压活动频繁现状,建立矿山微震监测系统,通过构建红透山铜矿三维地质模型,优化传感器布设方案,对深部地压活动规律进行连续实时监测.通过微震监测结果与实际爆破震源对比,监测系统对于传感器监测范围内震源的定位误差小于5m,表明微震监测系统对于人工震源具有很高的定位精度.微震监测系统能够连续实时地对地压活动进行监测,捕捉由地压活动引起的微震活动信息,并实现微震源定位,这对开展矿山动力灾害的预测研究具有重要的现实意义.     

FFT频谱分析在微震信号识别中的应用

 为识别采场大爆破信号与岩石破裂大震级微震信号,运用MATLAB 的快速傅里叶变换(FFT)频谱分析,对采场大爆破信号和大震级微震信号的功率谱和幅频特性进行分析,并对比两者能量在频带上的分布差异。研究表明,大震级微震信号频带分布较宽,且在30～50 Hz 达到了最大幅值,采场大爆破信号频带更窄、幅值更大、且一般在10 Hz 就能达到最大幅值。由于爆破释放的能量较大且释放的非常快,采场大爆破信号能量大多分布在0～30 Hz 的低频区域,大震级微震信号的能量大多分布于30～50 Hz 区域。利用信号特性实现对两种信号快速有效的辨识,为后期微震监测对地压风险区域的预测预报提供了准确的数据支撑。     

影响微震震源定位精度的主要因素分析

 微震震源坐标是微震监测最基本和最重要的参数之一,定位精度的高低直接影响着微震分析的结果。研究分析了微震震源定位精度的影响因素,台站误差,速度误差及由优化算法带来的误差。采用优化算法确定震源的坐标及震源事件的发生时间时,不同算法求解的源坐标值相差很大,为此,如何选取合理的优化算法意义重大。将麦夸特法(LM)、简面体爬山法(SM)、准牛顿法(QN)、最大继承法(MIO)、自组织群移法(SOMA)、麦夸特法与全局优化算法(LM-GO)、简面体爬山法与全局优化算法(SM-GO)、准牛顿法与全局优化算法(QN-GO)、最大继承法与全局优化算法(MIO-GO)应用到震源定位中,分析不同算法对震源定位精度的影响。研究发现单纯使用MIO、QN、LM很容易陷入局部最优值,选用时应慎重,联合使用全局最优算法可以显著提高定位精度。SOMA、SM-GO、MIO-GO、LM-GO计算结果较为稳定,定位精度高,建议在声发射源与震源定位时优先选用。     

基于Web-GIS构建煤矿瓦斯灾害信息系统

我国煤矿安全方面的最大威胁来自煤矿瓦斯灾害,在基于Web-GIS的基础上,开发煤矿瓦斯灾害信息系统的总体结构和功能,并对系统实现过程中几个关键问题进行研究,其中核心是灾害预警模块,并对灾害预警核心模块进行了改进.该系统将地理信息技术与煤矿瓦斯灾害信息结合起来,可以实现煤矿瓦斯灾害信息的规范管理以及瓦斯灾害预警,降低事故率.     

基于U-Net的矿山微震初至拾取研究

初至到时拾取是微震数据处理中基础而又重要的环节,关系到整个微震监测系统的精度与可靠性。因此,为了解决传统初至拾取方法存在拾取效率低和拾取精度差的问题,引入深度学习方法,构建U型神经网络(U-Net)来预测三分量矿山微震数据P波、S波和噪声的概率分布,并根据概率峰值提取其初至到达时间。实验结果表明：本文算法的拾取结果准确度高且误差范围较小,与AR pick (auto regression pick)算法相比,其拾取结果具有明显的优越性。所构建的初至拾取模型可用于矿山动力灾害微震监测,解决微震监测的瓶颈问题,为矿山安全生产风险智能监测预警提供强力技术支撑。     

矿山微震定位计算与应用研究

结合矿山震动波多点释放的特点,研制一套矿山微震多通道监测定位系统。根据牛顿迭代法目标定位原理,应用多通道监测定位系统对矿山微震定位进行研究。结果表明,该系统可实现对矿山震源位置的精确定位,能预报可能发生的矿山地质灾害,且传感器阵列监测范围内的震源定位误差小于10m。     

关于微震监测数据可视化的应用研究

通过使用Visual Basic语言,对AutoCAD和Excel进行二次开发,从而以图像形式来描述微震监测系统所生产的大量数据。实践证明,该方法能够快速、准确、形象地定位发生微震事件的时间、地点及能级的大小,为井下的生产调度、应急救援、安全监测提供了有力保障。     

基于随机森林法的煤矿微震危害预测

微震过程的复杂性和不均衡性导致线性模型不足以预测微震灾害,提出随机森林方法(random forest)在高能量(E≥104J)下关于煤矿开采微震灾害的预测问题.数据来自位于波兰的采用长壁开采法的煤矿,采用随机森林方法对数据集进行标准均方误差(NMSE)分析,并与决策树、Bagging算法、支持向量机、最近邻法比较,发现随机森林方法对多样本、高维度的煤矿矿山微震预测问题效果理想.     

亭南煤矿微震监测数据与工作面涌水量关系研究

矿井水害事故的发生,不仅会影响矿井安全生产,造成巨大的经济损失,还严重威胁着井下工作人员的生命安全。为了解决矿井水害的威胁,有效预防水害事故,分析微震监测数据即微震事件数与事件能量级与矿井涌水量之间的相关关系,提出不同时期根据微震监测数据预测矿井涌水量,合理选择排水设备,预测突水事故,达到及时预警的效果。以亭南煤矿二盘区207工作面为研究对象,分析其工作面涌水量与微震数据间的相关性,结果表明:微震事件数、能量级与涌水量呈正相关关系,两者变化趋势基本相同,能够根据微震数据的变化预测涌水量的变化。     

山洪灾害监测预警系统在防汛中的应用

山洪灾害监测预警系统设计方案1、总体结构系统基于Windows 2003 Server以上服务器操作系统,采用B/S结构,以综合数据库为基础,采用COM+组件(包括MapXtreme平台和数据入库及传输组件)为中间层,通过ⅡS服务提供多个模块的用户交互。2、软件系统界面软件系统界面风格统一,符合人机工程原理,同时体现水利业务特点,既能满足防汛业务的需要,又能使操作简单、方便、快捷,符合绝大     

沈阳市气象灾害监测预警系统设计与研究

本文针对沈阳市气象灾害监测预警系统建设提出了总体设计方案。文中介绍了气象灾害监测颓警系统中气象灾害综合监测系统、气象灾害预报预誓系统,气象信息网络及数据库系统、气象信息发布与服务系统的主要建设内容及实现方法。阐述了应用图像融合技术实现雷达、闪电定位仪、大气电场仪等探测信息与电子地图的叠加显示技术。沈阳市气象灾害监测预警系统的设计思路和技术方法对市级气象台气象灾害监测预警系统建设具有很好的参考作用。     

WSD-SVM在工作面底板破坏深度微震事件自动识别中的应用

为解决煤矿微震事件识别中效率低、精度低、可靠性差的问题,将小波散射分解变换与支持向量机相结合,构建微震事件的WSD-SVM智能识别模型。首先,通过小波散射分解变换将微震监测数据分解成高、低频部分,并计算得到小波散射系数,构成散射特征矩阵;然后,选择70%的数据输入支持向量机模型进行训练,用得到的识别模型对其余30%的数据进行测试验证,获得识别结果。将山西保德煤矿某工作面微震监测时序数据作为实例,结果表明：WSD-SVM模型能够自动识别全部6个微震事件,用时1.651 s;而传统STA/LTA算法虽然仅用时0.731 s,但未能有效识别出其中的3个低信噪比事件,WSD-SVM模型的自动识别精度高于STA/LTA算法模型识别的精度,但需要较长的计算时长。小波散射分解变换方法的引入能够有效实现监测数据降维,大幅提高识别精度,为微震事件的自动识别提供了新思路。     

基于微震监测的地压活动规律和风险预测

 在介绍微震监测技术基本原理和系统组成架构基础上,以漂塘矿区为工程背景,借助统计学原理和地震学原理对其地压活动规律开展研究,分别从云图、地震参数时间曲线和地震统计b 值对矿山的448 中段进行风险评估,确认该中段特定区域为重点风险区域评估和预测区域。通过理论分析及实际结果表明,矿山地压活动与地下开采活动有着密切联系,开采活动是井下重要风险源之一。微震事件聚集区域与井下作业位置相对应,在时空上,微震事件活跃的高峰期与井下作业台班基本吻合。确定风险区域后,根据地震参数时间曲线分别设定观察期、预警期和危险期以减少损失。实践证明,微震监测系统可实现漂塘钨矿风险区域的岩体状态的全面监控,实现风险区域的监控和预警。     

声发射技术和非线性理论在预报岩体失稳中的应用

以非线性理论为指导，建立了采场声发射监测预报的灰色突变模型，并给出了相应的计算机程序流程。最后，以某金矿的监测结果来验证该模型，证明是可行的。