基于Allen算法工程尺度微震信号及其P波初至自适应识别算法研究
发布时间：2021-11-24 18:01
微震监测工程尺度是指监测范围在几米到几百米之间,该尺度下的微震信号相对于天然地震具有:持续时间短、信噪比低,能量小,背景噪音复杂,信号特征随工程变化而变化等特点。工程尺度下弱微震信号识别与P波初至自动实时拾取,一直是微震研究与分析的难点与热点。工程尺度下微震监测的特点使得引用地震领域中成熟的信号处理方法Allen算法时,需改进Allen算法:选取适用于微震信号拾取的算法参数;提高算法特征函数对弱信号的敏感性。从而达到满足实际工程应用的拾取算法。论文主要以锦屏极深地下实验室微震监测数据为数据源,对工程尺度下的信号类型及其Allen算法特征参数统计分析。根据Allen算法长短时平均系数选取难易程度提出RMA微震信号分类方法。结合RMA信号分类,粒子群算法和拾取效果评价模型,提出基于Allen算法的工程尺度微震信号P波初至及其自适应识别模型,通过自适应拾取模型中信号样本的增加及Allen算法参数的优化,提高Allen算法处理工程尺度下微震信号与其P波初至时参数选取的自适应能力。利用Allen算法能快速有效拾取震动信号的优点及Bear算法善于拾取低信噪比震动信号P波初至的优势,在自适应Alle...
【文章来源】：武汉科技大学湖北省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题依据及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 微震信号拾取研究现状
1.2.2 微震信号P波初至研究现状
1.3 本文研究内容、研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
第2章 工程尺度下微震信号及特征分析
2.1 岩石破裂信号
2.2 爆破信号
2.3 机械作业信号
2.3.1 锚杆打钻信号
2.3.2 车辆行驶
2.3.3 挖机剥岩排险信号
2.4 电气信号
2.5 减少干扰提高信噪比的措施
2.6 本章小结
第3章 微震信号及其P波初至识别算法
3.1 微震信号常用识别方法
3.1.1 时间域的STA/LTA方法
3.1.2 频谱特征分析的方法
3.1.3 模式识别法
3.2 微震信号P波初至常用的拾取方法
3.2.1 时域分析法
3.2.2 基于自回归模型的AIC法
3.3 本章小结
第4章 工程尺度下微震信号及其P波初至自适应识别AB算法
4.1 RMA信号分类法
4.2 参数自适应选取方法
4.2.1 建立微震信号处理信息数据库
4.2.2 微震信号初选预处理
4.2.3 Allen算法参数自适应选取
4.3 自适应识别AB算法
4.4 AB算法敏感性分析
4.5 AB算法微震信号及其P波初至拾取精度
4.6 本章小结
第5章 锦屏极深地下实验室微震监测应用及研究
5.1 工程简介
5.2 震源定位效果的因素及选取
5.2.1 定位波速的选取
5.2.2 定位方法的选取
5.3 微震信号及其P波初至拾取方法对监测效果对比分析
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 将来工作展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文及专利
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]微震信号自动检测的STA/LTA算法及其改进分析[J]. 刘晗,张建中. 地球物理学进展. 2014(04)
[2]基于时频稀疏性分析法的低信噪比微震事件识别与恢复[J]. 王鹏,常旭,王一博,王璐琛,翟鸿宇. 地球物理学报. 2014(08)
[3]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)
[4]地震波频率对岩质斜坡加速度动力响应规律的影响[J]. 刘汉香,许强,王龙,侯红娟. 岩石力学与工程学报. 2014(01)
[5]影响微震震源定位精度的主要因素分析[J]. 董陇军,李夕兵,唐礼忠. 科技导报. 2013(24)
[6]微地震信号到时自动拾取方法[J]. 刘劲松,王赟,姚振兴. 地球物理学报. 2013(05)
[7]基于时窗能量比和AIC的两步法微震初至自动拾取[J]. 张唤兰,朱光明,王云宏. 物探与化探. 2013(02)
[8]基于ITD算法的微震信号到时精确拾取[J]. 张瑞红,张丽华,林大超. 现代矿业. 2013(03)
[9]一种立方体监测网络的声发射源和微震源解析定位方法(英文)[J]. 董陇军,李夕兵. Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2012(12)
[10]联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时[J]. 吴治涛,骆循,李仕雄. 地球物理学进展. 2012(01)
硕士论文
[1]区域地震事件实时检测和直达P波初动自动识别方法及其应用研究[D]. 赵大鹏.中国地震局兰州地震研究所 2012
[2]微震事件检测及震相自动识别研究[D]. 周银兴.中国地震局地震预测研究所 2009
本文编号：3516493
【文章来源】：武汉科技大学湖北省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题依据及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 微震信号拾取研究现状
1.2.2 微震信号P波初至研究现状
1.3 本文研究内容、研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
第2章 工程尺度下微震信号及特征分析
2.1 岩石破裂信号
2.2 爆破信号
2.3 机械作业信号
2.3.1 锚杆打钻信号
2.3.2 车辆行驶
2.3.3 挖机剥岩排险信号
2.4 电气信号
2.5 减少干扰提高信噪比的措施
2.6 本章小结
第3章 微震信号及其P波初至识别算法
3.1 微震信号常用识别方法
3.1.1 时间域的STA/LTA方法
3.1.2 频谱特征分析的方法
3.1.3 模式识别法
3.2 微震信号P波初至常用的拾取方法
3.2.1 时域分析法
3.2.2 基于自回归模型的AIC法
3.3 本章小结
第4章 工程尺度下微震信号及其P波初至自适应识别AB算法
4.1 RMA信号分类法
4.2 参数自适应选取方法
4.2.1 建立微震信号处理信息数据库
4.2.2 微震信号初选预处理
4.2.3 Allen算法参数自适应选取
4.3 自适应识别AB算法
4.4 AB算法敏感性分析
4.5 AB算法微震信号及其P波初至拾取精度
4.6 本章小结
第5章 锦屏极深地下实验室微震监测应用及研究
5.1 工程简介
5.2 震源定位效果的因素及选取
5.2.1 定位波速的选取
5.2.2 定位方法的选取
5.3 微震信号及其P波初至拾取方法对监测效果对比分析
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 将来工作展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文及专利
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]微震信号自动检测的STA/LTA算法及其改进分析[J]. 刘晗,张建中. 地球物理学进展. 2014(04)
[2]基于时频稀疏性分析法的低信噪比微震事件识别与恢复[J]. 王鹏,常旭,王一博,王璐琛,翟鸿宇. 地球物理学报. 2014(08)
[3]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)
[4]地震波频率对岩质斜坡加速度动力响应规律的影响[J]. 刘汉香,许强,王龙,侯红娟. 岩石力学与工程学报. 2014(01)
[5]影响微震震源定位精度的主要因素分析[J]. 董陇军,李夕兵,唐礼忠. 科技导报. 2013(24)
[6]微地震信号到时自动拾取方法[J]. 刘劲松,王赟,姚振兴. 地球物理学报. 2013(05)
[7]基于时窗能量比和AIC的两步法微震初至自动拾取[J]. 张唤兰,朱光明,王云宏. 物探与化探. 2013(02)
[8]基于ITD算法的微震信号到时精确拾取[J]. 张瑞红,张丽华,林大超. 现代矿业. 2013(03)
[9]一种立方体监测网络的声发射源和微震源解析定位方法(英文)[J]. 董陇军,李夕兵. Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2012(12)
[10]联合小波变换与偏振分析自动拾取微地震P波到时[J]. 吴治涛,骆循,李仕雄. 地球物理学进展. 2012(01)
硕士论文
[1]区域地震事件实时检测和直达P波初动自动识别方法及其应用研究[D]. 赵大鹏.中国地震局兰州地震研究所 2012
[2]微震事件检测及震相自动识别研究[D]. 周银兴.中国地震局地震预测研究所 2009
本文编号：3516493
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/dqwllw/3516493.html
