基于震源快速定位方法的分布式矿震监测系统关键技术研究

发布时间：2017-10-19 10:16

  本文关键词：基于震源快速定位方法的分布式矿震监测系统关键技术研究

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【摘要】：微震监测技术是一种利用采矿地球物理方法进行煤岩动力灾害预警预测的新型技术,虽然该方法还处于起步阶段,但该方法被认为是煤岩动力灾害事故最有效的监测方法之一,但在我国,采用微震法预测煤岩动力灾害尚处于实验研究阶段。自从国内部分学者将微震监测技术从国外引进后,目前大部分仍主要应用于金属矿山,且多数只是借用传统的地震监测技术和手段。矿震的多变量时间序列能比单一的时间序列包含矿震系统更完整更丰富的信息,因此探索采用多变量相空间重构来进行矿震特征分析以及危险性预测成为混沌动力学领域的新课题。通过对该课题的研究,可望采用多变量时间序列对矿震系统进行相空间重构,从而提高重构的矿震动力系统的完备性,进而提取矿震动力系统的特征参数。由多变量时间序列得到的矿震特征信息更能表现矿震系统的特征,从而为矿震危险性判定提供更加有效的手段。基于此,本文围绕基于震源快速定位方法的分布式矿震监测系统关键技术展开研究。首先,对微震监测系统的国内外现状进行了分析,找出了现有微震监测系统存在的不足。并由此提出了分布式微震震源监测系统,给出了传感器的结构设计和分布式信息处理系统的设计思路和过程。为了解决微震传感器节点能量有限,供电困难的问题,提出并设计了一种基于谐振耦合原理的改进型四线圈电能传输模型,仿真和实验结果表明,所设计的电路能够满足在40cm-60cm的能量传输,最大传输功率可达5w,传输效率可达75%。其次,针对现有GA震源定位算法误差太大、精度不高的缺点,提出了改进的GA-拟牛顿混合算法。利用GA算法进行全局寻优,缩小定位范围,然后利用拟牛顿算法快速精确定位震源。再提升震源的定位速度的同时,提高震源定位精度。通过仿真和实验,验证了算法的有效性,改进的算法在保持同等定位精度的条件下,速度可以提升6.3倍;最后,在分析国内外现状的基础上,对一种微震时间序列的混沌特征分析及危险性判定方法进行了研究。提出了一种基于多维相空间重构理论的矿震信号时间序列多维相空间重构方法,并应用最大Lyapunov指数法和广义关联维数法对矿震时间序列进行了基础性判定,利用多变量相空间重构的信息能够较全面的包含矿震的特征信息,增加矿震特征信息的鲁棒性,提高了分析及危险性的判定的诊断率,这为混沌理论在矿井矿震领域的研究及应用提供一定的参考价值。综上所述,开发科学、先进的微震定位监测系统,研究基于震源快速定位方法的分布式矿震监测系统关键技术,实现矿山煤岩动力灾害连续实时监测、准确预测矿震危险性的等级,可以为井下人员提供准确和及时的决策信息,进而减少停产损失,给煤矿带来巨大的经济效益,具有重要的理论意义,而且有很好的应用价值。
【关键词】：矿震监测 快速定位 矿震等级预测 无线供电
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD325.4
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 1 绪论17-28
• 1.1 概述17-18
• 1.2 国内外研究现状18-26
• 1.3 研究的目的和意义26
• 1.4 论文框架26-27
• 1.5 本章小结27-28
• 2.井下分布式微震监测系统28-55
• 2.1 分布式微震监测系统的体系架构28-29
• 2.2 分布式矿震监测系统总体设计29-34
• 2.3 矿震数据处理系统34-37
• 2.4 微震定位系统的相关技术37-45
• 2.5 分布式传感器节点的无线能量供给关键技术45-54
• 2.6 本章小结54-55
• 3 震源快速定位关键技术研究55-77
• 3.1 矿震定位原理55-58
• 3.2 系统性能实验测试58-64
• 3.3 基于GA-拟牛顿法的矿震快速定位64-69
• 3.4 改进的GA-拟牛顿混合算法69-76
• 3.5 本章小结76-77
• 4 矿震时间序列的混沌特征分析及危险性预测77-99
• 4.1 概述77
• 4.2 单变量相空间重构77-79
• 4.3 单变量重构参数的确定79-81
• 4.4 单变量重构几何不变量的计算81-85
• 4.5 多变量相空间重构的流程85-86
• 4.6 矿震时间序列多维相空间重构86-88
• 4.7 矿震时间序列混沌特征提取88-90
• 4.8 多维矿震时间序列混沌特征90-96
• 4.9 基于混沌特征的矿震危险性预测96-97
• 4.10 矿震危险性等级预测结果与评价97-98
• 4.11 本章小结98-99
• 5 总结和展望99-101
• 5.1 论文主要工作99
• 5.2 论文的创新点99-100
• 5.3 展望100-101
• 参考文献101-107
• 作者简历107-109
• 学位论文数据集109

【参考文献】

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1 张鹏;倪世宏;;基于支持向量机回归的Lyapunov指数计算方法研究[J];控制与决策;2011年05期

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本文编号：1060525