工程微震监测信号参数统计分析

发布时间：2021-01-29 12:30

　　有用微震信号的提取是微震监测技术在工程应用上的一个难点,制约着该技术的应用效果。以香炉山钨矿为背景,采用经验辨识方法对岩体破裂微震信号、爆破信号、人工敲击信号、凿岩和铲运设备作业信号等的参数如振幅、主频、上升时间、衰减时间和相对能量等进行了详细的统计分析,得到了这些参数的统计数据;采用Flouries变换和wavelet变换理论方法对复杂信号的去噪效果进行了分析,获得了较好的去噪效果,将所得到的各种微震信号参数以及所采用的理论分析方法制成了统计表格,可为进一步的信号分析提供参考。 

【文章来源】：矿业研究与开发. 2020,40(01)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

井下环境的主要震源

微震信号人工处理有经验识别法和理论分析2种方法。经验识别法就是监测人员直接识别信号的类别，或通过作业点的以时间、空间位置吻合来进行信号波形的识别。图2就是人工直接通过波形特点和作业时空关系确定的几种典型的波形信号。理论分析方法，则是在复杂波形分析时必须采用的诸如傅里叶变换、小波理论等分析方法。2.2 信号特征参数统计与分析

(2）爆破信号。笔者对矿山爆破进行了跟踪记录，记录的信息包括爆破的时间、地点、装药量等，统计的爆破数据超过1000个。根据统计分析的数据，绘制了爆破信号特征参数的分布柱状图，如图4所示。图4 爆破信号各直观特征分段分布

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FSWT时频分析的矿山微震信号分析与识别[J]. 赵国彦,邓青林,马举.  岩土工程学报. 2015(02)
[2]矿震P波到时拾取优化与降低震源定位误差应用研究[J]. 胡静云,李庶林.  岩土工程学报. 2014(10)
[3]矿山微震信号小波分析与研究[J]. 唐礼忠,陈资南,张君,高龙华.  科技导报. 2013(32)
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[5]基于小波变换的大尺度岩体结构微震监测信号去噪方法研究[J]. 徐宏斌,李庶林,陈际经.  地震学报. 2012(01)
[6]试论微震监测技术在地下工程中的应用[J]. 李庶林.  地下空间与工程学报. 2009(01)
[7]高应力区微震监测信号特征分析[J]. 曹安业,窦林名,秦玉红,李志华,巩思园,王玉刚.  采矿与安全工程学报. 2007(02)
[8]岩体微震监测的频谱分析与信号识别[J]. 陆菜平,窦林名,吴兴荣,王慧明,秦玉红.  岩土工程学报. 2005(07)

硕士论文
[1]微震信号识别与地压灾害微震前兆规律研究[D]. 杨作林.江西理工大学 2015
[2]基于波形特征的矿山微震与爆破信号模式识别[D]. 马举.中南大学 2014
[3]爆破震动信号的小波分析方法研究[D]. 徐学勇.武汉理工大学 2006



本文编号：3006889