有效微震信号自动识别技术研究

摘要：

拾取微地震信号到时对事件定位研究至关重要,传统方法直接拾取所有采集信号到时后,再通过人工手动判别出微地震事件,工作量大且效率低.针对这一问题,提出了一种自动识别有效微震信号方法——能量极值法(Energy Extreme Value,EEV).通过移动时窗计算信号能量比Ratio变化曲线,分析不同信号的区别,提出在Ratio变化曲线上寻找与右侧点之间的偏差大于临界值Diff的特征极值点作为判别条件,研究分析了该方法的主要影响因素为移动时窗长度M和临界值Diff,并优化确定了最佳参数.采用MATLAB对冬瓜山铜矿采集的实际信号数据进行分析处理,结果表明:该算法能够精确识别噪声和微地震信号,与人工手动判别结果对比,准确率达96%以上,极大地缩短了数据处理时间,提高了工作效率,对微震信号处理具有重要的指导意义.

关键词：微地震、微震信号识别、微震监测系统、能量极值法、MATLAB

所属期刊栏目：25

分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)

资助基金：国家自然科学基金项目"复杂空区三维激光等距扫描与多站点云建模算法研究"51604301;金属矿山安全与健康国家重点实验室开发基金项目"深井复杂空区三维激光等距扫描与建模算法研究"2015-JSKSSYS-01

在线出版日期：2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：84-91