煤系地层微震定位算法的研究

发布时间：2021-08-05 21:24

　　随着国民经济的增长,对煤矿资源的需求日益增加,同时由煤矿深度开发诱发的安全问题亟待解决。微震监测技术能够及时准确地监测出紧急事件发生的位置,而该技术需要有效的微震定位算法作为保证。微震定位原理跟地震定位原理是相同的,只是前者使用的定位区域较小,但要求定位精度比较高,而后者一般给出地震发生的大概区域。本文结合煤系地层的特点：呈层状,且横向也存在复杂的变化,讨论了基于复杂的三维速度模型的微震定位算法。由于煤系地层中可能包括低速区,如瓦斯富集区或者水区域,这些区域可能会阻断或减缓地震波信号的传播。可以将整个煤层监测区域分成多个速度各不相同的同质区域,然后根据Podvin等人提出的基于惠更斯原理计算走时的算法,可以有效地绕过这些低速区,从而保证微震定位的准确性,并结合传感器位置给出的走时表重点介绍了两个微震定位算法：全局搜索算法和模拟退火算法。这两个算法实质是一个根据走时表和传感器监测的初至波到达时间构建目标函数并求其极值的问题。其中全局搜索类似于穷举法,搜索整个解空间的所有点,寻找极值。搜索粒度越小,则算法的定位精度越高。模拟退火算法是一种基于Metropolis准则的一种随机搜索解空间的算... 

【文章来源】：安徽理工大学安徽省

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 国内外研究状况及发展趋势
    1.4 研究的主要内容
2 地震定位算法简介
    2.1 速度模型
        2.1.1 单一速度模型
        2.1.2 垂直速度模型
        2.1.3 非线性速度摸型
        2.1.4 三种速度模型的优缺点
    2.2 地震定位算法
        2.2.1 空间几何法
        2.2.2 到达时间法
    2.3 算法评价
    2.4 本章小结
3 微震定位算法研究
    3.1 微震监测系统简介
    3.2 微震事件的信号识别
    3.3 微震定位算法的研究
        3.3.1 走时表的建立
        3.3.2 微震定位算法
        3.3.3 微震定位的误差分析
    3.4 本章小结
4 实际数据模拟
    4.1 应用平台
    4.2 走时算法的验证
        4.2.1 模拟数据
        4.2.2 运行结果
        4.2.3 结果分析
    4.3 微震定位算法的验证
        4.3.1 传感器的空间布局
        4.3.2 数据来源
        4.3.3 速度模型的给出
        4.3.4 走时表的给出
        4.3.5 定位结果及分析
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 论文研究成果与总结
    5.2 下一步研究的问题与展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]微震事件的信号识别算法研究及参数优化[J]. 吴以群,吴观茂.  现代电子技术. 2013(23)
[2]基于稳健模拟退火-单纯形混合算法的微震定位研究[J]. 吕进国,姜耀东,赵毅鑫,祝捷,王欣,陶磊.  岩土力学. 2013(08)
[3]贴体网格各向异性对坐标变换法求解起伏地表下地震初至波走时的影响[J]. 兰海强,张智,徐涛,白志明.  地球物理学报. 2012(10)
[4]地震快速准确定位的系统解决方案及应用[J]. 赵冰,刘希强,李红,周彦文,李铂,王峰.  地震研究. 2012(04)
[5]联合采用Inglada算法和Geiger算法确定地震精确位置[J]. 刘金丽,高见.  防灾科技学院学报. 2012(02)
[6]针对复杂地形的三种地震波走时算法及对比[J]. 孙章庆,孙建国,韩复兴.  地球物理学报. 2012(02)
[7]提高深部开采微震事件定位精度的研究[J]. 王元杰,邓志刚,王传朋.  中国煤炭. 2011(12)
[8]微震定位原理与实现[J]. 平健,李仕雄,陈虹燕,夏媛媛.  金属矿山. 2010(01)
[9]基于粒子群算法的岩体微震源分层定位方法[J]. 陈炳瑞,冯夏庭,李庶林,袁节平,徐速超.  岩石力学与工程学报. 2009(04)
[10]改进人工蜂群算法及其在反演分析中的应用[J]. 康飞,李俊杰,许青,张运花.  水电能源科学. 2009(01)



本文编号：3324483