微震信号FIR–小波联合滤波算法及应用

发布时间：2022-07-29 18:53

　　固定频率干扰和背景噪声是严重影响深部岩石工程岩爆灾害微震监测与预警的难题。为解决这一难题,充分利用经典FIR（finite impulse response）带阻滤波器擅于处理固定频率噪声信号的优势,对干扰进行滤除;针对小波阈值去噪方法存在的不足,提出无偏估计小波阈值去噪方法,解决了小波阈值去噪方法滤除噪声时阈值难以准确确定的难题;对FIR带阻滤波器及提出的无偏估计小波阈值去噪方法进行有机融合,提出微震信号FIR–小波联合滤波算法,并研发了FIR–小波联合滤波模块。利用加噪后的合成正弦信号和微震信号对提出的算法进行验证,结果表明不同信噪比条件下,提出的算法具有较好的滤波效果,且具有良好的鲁棒性。巴基斯坦NJ水电站引水隧洞TBM施工过程中,强环境噪声干扰条件下应用结果表明:提出的算法提高了P波拾取的精度和岩石破裂信号的定位精度,为岩爆的预警与防治提供有力支撑,具有重要的理论与实际意义。 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于STA/LTA岩石破裂微震信号实时识别算法及工程应用[J]. 陈炳瑞,吴昊,池秀文,刘辉,伍梦蝶,晏俊伟.  岩土力学. 2019(09)
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[3]基于小波变换的自适应阈值微震信号去噪研究[J]. 程浩,袁月,王恩德,付建飞.  东北大学学报(自然科学版). 2018(09)
[4]基于离散元模拟和微震监测的白鹤滩水电站左岸岩质边坡稳定性分析[J]. 徐奴文,李韬,戴峰,李彪,樊义林,徐剑.  岩土力学. 2017(08)
[5]单分量微地震信号的P波S波到时自动拾取方法[J]. 王李管,汪辉,赵君杰.  科技导报. 2016(02)
[6]应用傅里叶尺度变换提高地震资料分辨率[J]. 陈双全,李向阳.  石油地球物理勘探. 2015(02)
[7]单事件多通道微震波形的特征提取与联合识别研究[J]. 姜福兴,尹永明,朱权洁,李舒霞,于正兴.  煤炭学报. 2014(02)
[8]爆破震动与岩石破裂微震信号能量分布特征研究[J]. 朱权洁,姜福兴,于正兴,尹永明,吕垒.  岩石力学与工程学报. 2012(04)
[9]深埋隧洞岩爆孕育规律与机制:时滞型岩爆[J]. 陈炳瑞,冯夏庭,明华军,周辉,曾雄辉,丰光亮,肖亚勋.  岩石力学与工程学报. 2012(03)
[10]小波降噪在煤岩微震信号处理中的应用[J]. 刘敏,王恩元,刘贞堂,许福乐,张勇,于晓月.  矿业研究与开发. 2011(02)

硕士论文
[1]地震信号的小波去噪方法研究[D]. 姚胜利.中南大学 2007



本文编号：3666992