煤矿微震与爆破信号特征提取及识别研究

发布时间：2017-08-08 01:15

  本文关键词：煤矿微震与爆破信号特征提取及识别研究

  更多相关文章： 煤矿 微震信号 爆破信号 信号特征 自动识别

【摘要】：煤矿微震信号蕴含着丰富的煤岩体破裂信息,在微震定位及冲击地压监测中得到了广泛应用。然而,煤矿井下环境复杂多变,干扰因素众多,其中爆破诱发的微震信号(爆破信号)占据多数且极易与煤矿煤岩破裂诱发的微震信号(煤矿微震信号)混淆。本文围绕煤矿微震与爆破信号自动识别,分析煤矿微震与爆破信号时频分布、非线性特征及其差异性,研究得到两类信号具有显著差异的特征,最终建立煤矿微震与爆破信号自动识别模型,并进行现场验证。主要研究成果如下:(1)基于快速傅里叶变换和多重分形,分析了煤矿微震与爆破信号的频谱分布、非线性特征及其差异性。结果表明:煤矿微震信号频谱分布较为集中,且低频成分占优;爆破信号频谱分布较为分散,且高频成分占优;煤矿微震信号的奇异性指数分布范围和谱宽均小于爆破信号,说明爆破信号概率测度分布的不均匀程度和局部指标波动程度比煤矿微震信号更为剧烈。(2)基于希尔伯特-黄变换(HHT),得到了两类信号的Hilbert三维能量谱,清晰地显示了采样点(时间)-频率-瞬时能量的对应关系。研究表明:煤矿微震信号各IMF分量的瞬时能量主要分布在100Hz以下的低频区域;爆破信号瞬时能量主要分布在100~150Hz的高频区域;煤矿微震信号瞬时能量的持续时间一般大于爆破信号;煤矿微震信号衰减比爆破信号更慢,且在煤矿微震信号瞬时能量衰减过程中,会出现多次锯齿状的起伏波动,说明煤矿微震信号的衰减并不平稳,尾波较为发育。(3)采用乘幂函数对煤矿微震与爆破信号峰值(最大幅值)点降至噪声水平(结束时刻)点对应的包络曲线进行拟合得到峰后衰减曲线,并采用拟合得到的幂指数和校正决定系数来表示两类信号峰后衰减曲线的衰减系数和拟合精度,实现了对两类信号衰减过程的定量描述。结果表明:两类信号峰后衰减曲线的拟合精度在0.8以上的信号数量所占比例为90%;两类信号衰减系数的整体分布范围为2~25;多数情况下,煤矿微震信号的衰减系数和拟合精度要小于爆破信号。(4)统计分析了主频、持续时间、衰减系数、拟合精度、首次峰值斜率及最大峰值斜率特征对两类信号差异性的响应程度。研究揭示了主频、持续时间和衰减系数是区分两类微震信号的显著特征;拟合精度和首次峰值斜率可作为辅助特征判别两类微震信号。基于主频、持续时间和衰减系数特征,结合Fisher线性判别法建立了煤矿微震与爆破信号自动识别模型,并进行了信号识别准确率验证及现场应用。结果表明:建立的煤矿微震与爆破信号自动识别模型识别准确率在85%以上,能够基本满足煤矿现场微震监测数据处理的要求。本文研究成果对提高煤矿微震与爆破信号自动识别效率,减少人工识别工作量,进而提取冲击地压前兆信息具有重要理论意义和应用价值。
【关键词】：煤矿 微震信号 爆破信号 信号特征 自动识别
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD76
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-18
• 1 绪论18-28
• 1.1 研究背景及意义18-20
• 1.2 国内外研究现状20-26
• 1.3 存在的问题及不足26
• 1.4 主要研究内容及技术路线26-28
• 2 煤矿微震与爆破信号分析28-47
• 2.1 煤矿微震与爆破信号的频谱分布29-32
• 2.2 煤矿微震与爆破信号的时频特征32-41
• 2.3 煤矿微震与爆破信号的非线性特征41-45
• 2.4 本章小结45-47
• 3 煤矿微震与爆破信号差异性特征47-61
• 3.1 主频特征49-50
• 3.2 持续时间特征50-52
• 3.3 峰后衰减曲线分析52-57
• 3.4 首次峰值及最大峰值斜率57-59
• 3.5 本章小结59-61
• 4 煤矿微震与爆破信号自动识别模型61-74
• 4.1 Fisher线性判别法61-64
• 4.2 煤矿微震与爆破信号自动识别模型64-66
• 4.3 自动识别模型验证分析66-73
• 4.4 本章小结73-74
• 5 煤矿微震与爆破信号自动识别模型应用74-92
• 5.1 应用矿井概况74-77
• 5.2 煤矿微震与爆破信号自动识别模型应用77-91
• 5.3 本章小结91-92
• 6 结论与展望92-95
• 6.1 结论92-93
• 6.2 创新点93-94
• 6.3 展望94-95
• 参考文献95-100
• 作者简历100-102
• 学位论文数据集102

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 窦林名;多功能一体化微震系统[J];煤矿设计;1999年06期

2 刘先锋;张瑞明;;微震波形识别技术在监测边坡岩体中的应用[J];山西冶金;2013年06期

3 魏利娜;薛世鹏;周春艳;丁慧哲;李静;;微震信号现场监测试验及特征研究[J];河北工程大学学报(自然科学版);2014年02期

4 许晓阳;王恩元;许福乐;李忠辉;;煤岩单轴压缩条件下微震频谱特征研究[J];应用声学;2010年02期

5 张杰;;凡口矿深部微震信号辨识方法研究[J];采矿技术;2009年04期

6 丁学龙;王恩元;贾迎梅;凌利;杨道伟;;煤岩胀裂破坏过程微震特性试验[J];煤炭科学技术;2009年08期

7 李许伟;窦林名;蔡武;韩荣军;胡银如;;褶皱附近微震活动规律分析[J];煤矿安全;2011年11期

8 赵兴柱;;红透山铜锌矿微震传感器布置方案分析[J];有色金属(矿山部分);2012年05期

9 刘虎;李振中;;微震事件与工作面推进关系研究[J];煤矿开采;2010年06期

10 李成武;刘纪坤;王翠霞;张浩;王亭亭;;煤岩破裂微震信号层理间传播频谱特征研究[J];矿业工程研究;2010年04期

中国重要会议论文全文数据库 前7条

1 李国营;刘虎;;唐口矿井受采动影响下微震活动规律研究[A];综采放顶煤技术理论与实践的创新发展——综放开采30周年科技论文集[C];2012年

2 王永仁;欧阳振华;孔令海;赵善坤;李晓璐;;不同地质条件下微震信号衰减规律研究[A];第3届全国工程安全与防护学术会议论文集[C];2012年

3 高峰;吕进国;;基于HHT方法的微震信号时频分析[A];北京力学会第18届学术年会论文集[C];2012年

4 王鹏;常旭;王一博;王璐琛;;水力压裂诱发微震事件的频谱特征统计分析[A];中国地球物理2013——第二十三专题论文集[C];2013年

5 张传玖;毛学健;;强冲击煤层综采工作面微震活动分析研究[A];煤炭开采新理论与新技术——中国煤炭学会开采专业委员会2012年学术年会论文集[C];2012年

6 周胜健;刘超;;采动下新庄孜矿62113工作面地质预警微震实践[A];2010年度淮南矿业集团煤炭学会学术交流会论文汇编（一）·地质专业[C];2010年

7 李学政;唐云凯;;微震工程检测与应用技术[A];国家安全地球物理丛书（七）——地球物理与核探测[C];2011年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 本报记者　张静;三峡微震[N];21世纪经济报道;2003年

中国博士学位论文全文数据库 前6条

1 黄志平;深埋隧洞开挖卸荷岩爆孕育过程及微震预警分析[D];东北大学;2015年

2 杨威;煤岩变形破裂电磁和微震信号关联响应机理及特征研究[D];中国矿业大学（北京）;2014年

3 刘建坡;深井矿山地压活动与微震时空演化关系研究[D];东北大学;2011年

4 胡永泉;地面微震资料去噪方法研究[D];西南石油大学;2013年

5 刘超;采动煤岩瓦斯动力灾害致灾机理及微震预警方法研究[D];大连理工大学;2011年

6 叶庆东;大别苏鲁地区背景噪声成像与汶川地震科学钻探井孔附近微震定位[D];中国地震局地球物理研究所;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周莉;基于矿山岩石破裂的微震信号的检测与研究[D];昆明理工大学;2015年

2 商鹏;爆破掘进煤岩破裂微震信号特征研究[D];河南理工大学;2014年

3 赵中流;基于Fermat原理和加速度估计的微震定位研究[D];吉林大学;2016年

4 李保林;煤矿微震与爆破信号特征提取及识别研究[D];中国矿业大学;2016年

5 朱超;微震实时在线监测系统的研究与实现[D];武汉科技大学;2012年

6 景林波;煤矿微震信号特征及传播规律研究[D];中国矿业大学;2014年

7 刘佳;地下矿山实时信号的微震震源分析[D];武汉科技大学;2013年

8 闫宪磊;东滩煤矿深井综放工作面微震发生规律研究[D];辽宁工程技术大学;2012年

9 吴以群;煤系地层微震定位算法的研究[D];安徽理工大学;2014年

10 陶慧畅;地下矿山实时在线安全监测系统研究[D];武汉科技大学;2013年

，

本文编号：637589