CN109507728A - 一种基于微震监测的地压灾害预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于微震监测的地压灾害预警方法，属于矿山安全领域，首先从大量原始微震监测数据筛选出有效微震事件，建立微震事件库，其包含微震事件的发震时间、三维坐标、震级大小、震中能量；其次计算或判定微震数据库中的活跃期、时序集中度Q_时、活跃区域、震中集中度Q_空、b值、β_n值、η值、CUFIT模型，从而计算时间因子f₁、空间因子f₂、定量地震学因子f₃，最后计算预警判定目标函数F，根据F确定是否需要对现场进行地压灾害预警以及级别。本发明涉及的微震因素数学模型明确、物理意义清晰，预警目标函数综合考虑了多项指标，可实现定量描述地压灾害可能性以及强弱程度，应用可行性好，预警效率高。

Description

一种基于微震监测的地压灾害预警方法

技术领域

本发明属于矿山安全领域，涉及一种基于微震监测的地压灾害预警方法，特别涉及一种判定矿山开采现场是否存在地压灾害可能性的预警技术。

背景技术

矿山开采会导致矿、围岩系统局部应力超过极限，在井巷、采场中发生诸如巷道变形开裂、采场冒顶垮塌甚至岩爆等地压灾害现象，容易造成人员伤亡或设备损坏，影响矿产资源的安全开采、制约矿山经济效益的提高。

为此出于自身需要与国家政策要求，普遍开展了地压监测，甚至很多国内外知名矿山采用了国际先进的微震监测技术，结合矿山地压特点对监测数据进行了大量深入分析、监测预警地压灾害方面的研究，但由于地压灾害从机理到致灾过程的复杂性、多样性和突发性，使得国内外现有的预警方法中单个参量旨在突出某个因素，多参量在现场应用很容易发生冲突，形成以偏概全或顾此失彼的局面，且往往只是停留在某些微震参数异常、定性层面，不能有效的量化地压灾害发生的可能性，造成地压灾害预警难度大、效率低。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种可行性好、预警效率高的基于微震监测的地压灾害预警方法。

为了实现上述技术目的，本发明提供以下技术方案：

本发明提供一种基于微震监测的地压灾害预警方法，包括以下步骤：

(1)建立有效微震事件库，获取时间因子其中x₁表示活跃期判定因素，x₂表示时序集中度Q_时判定因素；

(2)获取空间因子其中y₁表示活跃区域判定因素，y₂表示震中集中度Q_空判定因素；

(3)获取定量地震学因子其中z₁表示b值判定因素，z₂表示β_n值判定因素，z₃表示η值判定因素，z₄表示CUFIT模型判定因素；

(4)根据地压灾害预警判定目标函数判断预测区域是否需要地压预警。

在一个具体实施方式中，步骤(1)中，所述活跃期判定因素x₁，时序集中度Q_时判定因素x₂，通过以下方式得到：

式(1)中，活跃期定义为一定区域，时间区间内微震能量与频次持续三天及以上高于平均值，且无明显交替释放过程；A₁为根据矿山时序集中度Q_时分布特征预设的临界值；

时序集中度Q_时数学模型如下：

式(2)中，和Var(T)分别是时间窗内相邻微震事件发生时间间隔的平均值和方差。

在一个具体实施方式中，步骤(2)中，所述活跃区域判定因素y₁，震中集中度Q_空判定因素y₂，通过以下方式得到：

式(3)中，活跃区域定义为一定时间区间，区域内微震能量与频次增加趋势急剧；A₂为根据矿山震中集中度Q_空分布特征预设的临界值；

震中集中度Q_空数学模型如下：

式中，λ₁、λ₂、λ₃为时间窗内微震事件震源三维坐标参量x，y，z组成协方差矩阵的特征根。

在一个具体实施方式中，步骤(3)中，所述b值判定因素z₁，β_n值判定因素z₂，η值判定因素z₃，CUFIT模型判定因素z₄，通过以下方式得到：

式(5)中，A₃为根据矿山b值分布特征预设的临界值；A₄为根据矿山β_n值分布特征预设的临界值；A₅为根据矿山η值分布特征预设的临界值；CUFIT模型判别趋势为急剧积累至高值区后下降；

b值数学模型如下：

式(6)中，m为时间窗内震级分档总数，M_i为第i档震级；N_i为第i档震级的微震次数；

β_n值数学模型如下：

式(7)中，n(t,Δt)为时间窗内子区间[t-Δt,t]中的微震次数，N为[0，T]区间中的微震总次数；

η值数学模型如下：

式(8)中，X＝M-M_min，M_min为时间窗内微震震级下限；

CUFIT模型数学模型如下：

式(9)中，E_j为第j个微震事件的能量，是时间窗内微震事件库的平均能量，(a_i-1-b_i-1i)表示对CUSUM_i前所有值作拟合的趋势项。

在一个具体实施方式中，步骤(4)中，根据目标函数进行地压预警：

1)F＝0，综合决策结果为微震活动性正常，不需要预警；

2)F≠0，综合决策结果为微震活动性异常，需要预警，且F值越大，表征预警等级更高，现场发生地压灾害的可能性更大。

与现有技术相比，本发明的有益技术效果为：

本发明提供的基于微震的地压灾害预警方法，该方法综合考虑微震时间、空间、定量地震学方面的多项指标与参数，通过建立预警模型对现场发生地压灾害的可能性进行量化预测，本发明预警方法涉及的微震因素数学模型明确、物理意义清晰，预警目标函数综合考虑了多项指标，可实现定量描述了地压灾害可能性以及强弱程度，应用可行性好，预警效率高。

附图说明

图1是本发明所述基于微震监测的地压灾害预警方法的流程图。

图2为活跃期判定因素分布曲线图。

图3为时序集中度Q_时分布曲线图。

图4为活跃区域判定因素示意图。

图5为震中集中度Q_空分布曲线图。

图6为b值分布曲线图。

图7为β_n值分布曲线图。

图8为η值分布曲线图。

图9为CUFIT模型分布曲线图。

图10为基于微震的地压灾害预警方法图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合具体实施例和附图对本发明进行进一步说明：

以某矿2017年4月16～12月31日微震监测预警情况为例，流程图如图1所示，根据其原始数据初步处理建立了有效微震事件库，式样见表1。

表1有效微震事件库式样

(1)时间因子f₁的计算：

根据有效微震事件库统计日释放累积能量对数与日频次，以6月份为例，曲线如图2所示，其时间序列与事件库中能量对数均值、频次均值进行比较，其中6月上(6月6日～11日)持续高于均值，可判断6月上存在活跃期，以半月为预警时间区间，即6月上的活跃期判定因素x₁＝1，6月下的活跃期判定因素x₁＝0。以此类推，5月下、6月上、8月下、10月下、11月上、11月下、12月下的活跃期判定因素x₁＝1，其他时间区间的活跃期判定因素x₁＝0。

根据时序集中度Q_时数学模型，将有效微震事件库采用时间窗3天、滑移步长1天的方式进行计算，曲线如图3所示，根据其物理意义与特征，工程对比，结合矿山时序集中度Q_时分布特征预设临界值A₁＝0.5，7月上、9月下、10月下的时序集中度Q_时判定因素x₂＝1，其他时间区间时序集中度判定因素x₂＝0。

(2)空间因子f₂的计算：

以半月为时间区间、以中段为区域将微震事件进行分级投影，以11月下某中段为例，投影图如图4所示，10月下该中段微震分布处于一般水平，而在11月上微震能级与频次增加趋势明显，可判定11月上存在活跃区域，即11月上的活跃区域判定因素y₁＝1。以此类推，4月下、5月上、5月下、6月上、8月下、11月上、11月下的活跃区域判定因素y₁＝1，其他时间区间的活跃区域判定因素y₁＝0。

根据震中集中度Q_空数学模型，将有效微震事件库采用时间窗3天、滑移步长1天的方式进行计算，曲线如图5所示，根据其物理意义与特征，工程对比，结合矿山时序集中度Q_空分布特征预设临界值A₂＝55，5月下、7月下、9月上、10月下的震中集中度Q_空判定因素y₂＝1，其他时间区间震中集中度判定因素y₂＝0。

(3)定量地震学因子f₃的计算：

根据b值数学模型，将有效微震事件库采用时间窗3天、滑移步长1天的方式进行计算，曲线如图6所示，根据其物理意义与特征，工程对比，结合矿山b值分布特征预设临界值A₃＝0.10，7月下、9月下的b值判定因素z₁＝1，其他时间区间b值判定因素z₁＝0。

根据β_n值数学模型，将有效微震事件库采用时间窗3天、滑移步长1天的方式进行计算，曲线如图7所示，根据其物理意义与特征，工程对比，结合矿山β_n值分布特征预设临界值A₄＝10，4月下、5月上、6月上、8月下的β_n值判定因素z₂＝1，其他时间区间β_n值判定因素z₂＝0。

根据η值数学模型，将有效微震事件库采用时间窗3天、滑移步长1天的方式进行计算，曲线如图8所示，根据其物理意义与特征，工程对比，结合矿山η值分布特征预设临界值A₅＝1.5，12月上、12月下的η值判定因素z₃＝1，其他时间区间β_n值判定因素z₃＝0。

根据CUFIT数学模型，将有效微震事件库采用时间窗3天、滑移步长1天的方式进行计算，曲线如图9所示，根据其物理意义与特征，CUFIT值急剧积累至高值区后下降符合模型临界趋势，5月下、10月下、11月上、11月下的CUFIT模型判定因素z₄＝1，其他时间区间CUFIT模型判定因素z₄＝0。

(4)地压灾害预警判定目标函数F的计算：

根据前述各因子的计算，流程如图10所示，继续对地压灾害预警判定目标函数F进行计算，以半月为预警时间区间，各因子与目标函数计算统计、该方法应用情况见表2。

表2计算与应用情况统计

结合矿山现场地压台账记录，在2017年5月下、6月上、10月下、11月上、11月下发生过不同程度的巷道变形开裂、采场冒顶垮塌甚至弱岩爆等地压灾害现象，其中5月下、10月下地压灾害程度相对较强，即基于微震监测的地压灾害预警方法除2017年8月下未能正确预警外，其余5次预警全部正确，可见该方法预警效率极高，达到83.3％。

综上所述，本发明涉及的基于微震监测的地压灾害预警方法综合考虑了多项指标，可实现定量描述地压灾害可能性以及强弱程度，应用可行性好，预警效率高。

Claims (5)

1.一种基于微震监测的地压灾害预警方法，包括以下步骤：

(1)建立有效微震事件库，获取时间因子其中x₁表示活跃期判定因素，x₂表示时序集中度Q_时判定因素；

(2)获取空间因子其中y₁表示活跃区域判定因素，y₂表示震中集中度Q_空判定因素；

(3)获取定量地震学因子其中z₁表示b值判定因素，z₂表示β_n值判定因素，z₃表示η值判定因素，z₄表示CUFIT模型判定因素；

(4)根据地压灾害预警判定目标函数判断预测区域是否需要地压预警。

2.根据权利要求1所述基于微震监测的地压灾害预警方法，其特征在于，步骤(1)中，所述活跃期判定因素x₁，时序集中度Q_时判定因素x₂，通过以下方式得到：

式(1)中，活跃期定义为一定区域，时间区间内微震能量与频次持续三天及以上高于平均值，且无明显交替释放过程；A₁为根据矿山时序集中度Q_时分布特征预设的临界值；

时序集中度Q_时数学模型如下：

式(2)中，和Var(T)分别是时间窗内相邻微震事件发生时间间隔的平均值和方差。

3.根据权利要求1所述基于微震监测的地压灾害预警方法，其特征在于，步骤(2)中，所述活跃区域判定因素y₁，震中集中度Q_空判定因素y₂，通过以下方式得到：

式(3)中，活跃区域定义为一定时间区间，区域内微震能量与频次增加趋势急剧；A₂为根据矿山震中集中度Q_空分布特征预设的临界值；

震中集中度Q_空数学模型如下：

式中，λ₁、λ₂、λ₃为时间窗内微震事件震源三维坐标参量x，y，z组成协方差矩阵的特征根。

4.根据权利要求1所述基于微震监测的地压灾害预警方法，其特征在于，步骤(3)中，所述b值判定因素z₁，β_n值判定因素z₂，η值判定因素z₃，CUFIT模型判定因素z₄，通过以下方式得到：

式(5)中，A₃为根据矿山b值分布特征预设的临界值；A₄为根据矿山β_n值分布特征预设的临界值；A₅为根据矿山η值分布特征预设的临界值；CUFIT模型判别趋势为急剧积累至高值区后下降；

b值数学模型如下：

式(6)中，m为时间窗内震级分档总数，M_i为第i档震级；N_i为第i档震级的微震次数；

β_n值数学模型如下：

式(7)中，n(t,Δt)为时间窗内子区间[t-Δt,t]中的微震次数，N为[0，T]区间中的微震总次数；

η值数学模型如下：

式(8)中，X＝M-M_min，M_min为时间窗内微震震级下限；

CUFIT模型数学模型如下：

式(9)中，E_j为第j个微震事件的能量，是时间窗内微震事件库的平均能量，(a_i-1-b_{i- 1}i)表示对CUSUM_i前所有值作拟合的趋势项。

5.根据权利要求1所述基于微震监测的地压灾害预警方法，其特征在于，步骤(4)中，根据目标函数进行地压预警：

1)F＝0，综合决策结果为微震活动性正常，不需要预警；

2)F≠0，综合决策结果为微震活动性异常，需要预警，且F值越大，表征预警等级更高，现场发生地压灾害的可能性更大。