CN110456413B - 预判岩爆类型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种预判岩爆类型的方法。该预判岩爆类型的方法包括步骤：对潜在岩爆的孕育过程进行微震监测；根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数确定所述潜在岩爆的类型。上述预判岩爆类型的方法，通过对潜在岩爆的孕育过程进行微震监测，获取其孕育过程的微震监测参数。因此可将潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数随时刻的变化规律分别与已知岩爆的孕育过程中的微震监测参数随时刻的变化规律进行比对，从而确定潜在岩爆的类型，即实现了对潜在岩爆类型的预判，避免了通过专家根据地质踏勘信息对潜在岩爆进行预判，提高了预判结果的准确率。

Description

预判岩爆类型的方法
技术领域
本发明涉及岩爆的微震监测技术领域，特别是涉及一种预判岩爆类型的方法。
背景技术
岩爆的孕育及发生过程受地应力、地质条件、开挖方式等多种因素的影响，其类型也呈现出多样性。按照岩爆孕育机制可将岩爆分为应变型岩爆、应变-结构面滑移型岩爆和断裂型岩爆。不同类型的岩爆的影响区域以及破坏强度也不同，例如断裂型岩爆比其它两种类型岩爆的影响区域和破坏强度均大。因此，为了有针对性的开展岩爆预警和风险控制，有必要对潜在发生的岩爆的类型进行预判。
目前，潜在发生的岩爆的类型一般由相关专家根据现场开挖揭露的硬性结构面和断层等地质踏勘信息进行预判。但是，地下工程岩体结构往往较为复杂，开挖揭露的地质信息又非常有限，专家经验的丰富程度不一，而且这些地质信息与潜在岩爆类型并非严格的一一对应，因而造成地质踏勘预判结果准确率较低。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术中由相关专家根据现场开挖揭露的硬性结构面和断层等地质踏勘信息对岩爆的类型进行预判，预判结果准确率较低的问题，提供一种改善上述缺陷的预判岩爆类型的方法。
一种预判岩爆类型的方法，包括步骤：
对潜在岩爆的孕育过程进行微震监测；
根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数确定所述潜在岩爆的类型。
上述预判岩爆类型的方法，通过对潜在岩爆的孕育过程进行微震监测，获取其孕育过程的微震监测参数。因此可将潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数随时刻的变化规律分别与已知岩爆的孕育过程中的微震监测参数随时刻的变化规律进行比对，从而确定潜在岩爆的类型，即实现了对潜在岩爆类型的预判，避免了通过专家根据地质踏勘信息对潜在岩爆进行预判，提高了预判结果的准确率。
在一个实施例中，岩爆的孕育过程的微震监测参数包括微震事件数、微震释放能、微震视体积以及微震事件发生时刻。如此，通过多参数的比对，避免了单一参数的局限性和片面性，保障了对潜在岩爆类型预判的准确性。
在一个实施例中，所述根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数确定潜在岩爆的类型具体包括步骤：
根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线；
根据所述微震活动综合强度-时刻二维曲线确定所述潜在岩爆的类型。
在一个实施例中，根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线具体包括步骤：
对微震释放能和微震视体积进行立方根变换；
对同一微震事件发生时刻的微震事件数、立方根变换后的微震释放能和微震视体积分别进行求和，以获得不同时刻的累积微震事件数、累积微震释放能和累积微震视体积；
对所述累积微震事件数、所述累积微震释放能、所述累积微震视体积和微震事件发生时刻进行极差正规化变换；
对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的所述累积微震事件数、所述累积微震释放能和所述累积微震视体积进行求和，得到岩爆的孕育过程中微震活动综合强度-时刻二维曲线。
在一个实施例中，根据以下公式对微震释放能和微震视体积进行立方根变换：
Figure BDA0002130134600000031
其中，j为第j个微震事件；r表示微震参数，当r＝2时表示微震释放能，当r＝3时表示微震视体积；xjr为岩爆孕育过程中第j个微震事件的微震参数r在立方根变换前的值，
Figure BDA0002130134600000032
为岩爆孕育过程中第j个微震事件的微震参数r经立方根变化后的值。
在一个实施例中，根据以下公式获得不同时刻的所述累积微震事件数、所述累积微震释放能和所述累积微震视体积：
Figure BDA0002130134600000033
其中，
Figure BDA0002130134600000034
为从第1个微震事件到第j个微震事件的微震参数r经过立方根变换后的累积值；当r＝1时表示微震事件数。
在一个实施例中，根据以下公式对所述累积微震事件数、所述累积微震释放能、所述累积微震视体积和微震事件发生时刻进行极差正规化变换：
Figure BDA0002130134600000035
其中，
Figure BDA0002130134600000036
和
Figure BDA0002130134600000037
分别为
Figure BDA0002130134600000038
的最小值和最大值，
Figure BDA0002130134600000039
为
Figure BDA00021301346000000310
经极差变换后的值；当r＝4时表示微震事件发生时刻。
在一个实施例中，根据以下公式对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的所述累积微震事件数、所述累积微震释放能和所述累积微震视体积进行求和：
Figure BDA0002130134600000041
其中，Mj为第j个微震事件发生时刻的所述微震活动综合强度。
在一个实施例中，
Figure BDA0002130134600000042
且
Figure BDA0002130134600000043
附图说明
图1为本发明一实施方式中预判岩爆类型的方法的流程图；
图2为图1所示的预判岩爆类型的方法中步骤S200的流程图；
图3为图2所示的步骤S200中的步骤S201的流程图；
图4为图3所示的步骤S201中获取的应变型岩爆的拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线；
图5为图3所示的步骤S201中获取的应变-结构面滑移型岩爆的拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线；
图6为图3所示的步骤S201中获取的潜在岩爆的孕育过程中微震活动综合强度-时刻二维曲线。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳的实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
图1示出了本发明一实施例中预判岩爆类型的方法的流程图。
如图1所示，本发明一实施例中提供的一种预判岩爆类型的方法，包括步骤：
S100：对潜在岩爆的孕育过程进行微震监测；
S200：根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数确定潜在岩爆的类型。
上述预判岩爆类型的方法，通过对潜在岩爆的孕育过程进行微震监测，获取其孕育过程的微震监测参数。因此可将潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数随时刻的变化规律分别与已知岩爆的孕育过程中的微震监测参数随时刻的变化规律进行比对，从而确定潜在岩爆的类型，即实现了对潜在岩爆类型的预判，避免了通过专家根据地质踏勘信息对潜在岩爆进行预判，提高了预判结果的准确率。
需要说明的是，已知岩爆可与潜在岩爆属于同一地下工程，即已知岩爆为该地下工程前期已经发生了的岩爆。已知沿爆也可以是与该地下工程的地质条件相似、开挖方式相同的已建工程发生的岩爆。已知岩爆应尽可能的包括全部类型，即包括应变型岩爆、应变-结构面滑移型岩爆及断裂型岩爆三种。
本发明的实施例中，岩爆的孕育过程的微震监测参数包括微震事件数、微震释放能、微震视体积以及微震事件发生时刻。如此，通过多参数的比对，避免了单一参数的局限性和片面性，保障了对潜在岩爆类型预判的准确性。在本发明中，微震参数分别用r＝1,2,3,4表示，其中，当r＝1时表示微震事件数；当r＝2时表示微震释放能；当r＝3时表示微震视体积；当r＝4时表示微震事件发生时刻。
一些实施例中，步骤S200(即根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数确定潜在岩爆的类型)具体包括步骤：
S201：根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线；
S202：根据微震活动综合强度-时刻二维曲线确定潜在岩爆的类型。
如此，可将根据潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数获得的微震活动综合强度-时刻二维曲线(下文中简称潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线)与根据已知岩爆的孕育过程的微震监测参数获得的微震活动综合强度-时刻二维曲线(下文中简称已知岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线)进行比对，从而根据比对结果确定潜在岩爆的类型。例如，如果潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线与应变型已知岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线相匹配，则判定潜在岩爆为应变型岩爆；如果潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线与应变-结构面滑移型已知岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线相匹配，则判定潜在岩爆为应变-结构面滑移型岩爆；如果潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线与断裂型已知岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线相匹配，则判定潜在岩爆为断裂型岩爆。
如图2所示，具体到实施例中，步骤S201(即根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线)具体包括步骤：
S2011：对微震释放能和微震视体积进行立方根变换；
具体地，不同微震事件的微震释放能和微震视体积的值相差较大，为了避免因数量级差异带来的影响，使各微震参数尺度均匀化，需要对微震释放能和微震视体积的值进行立方根变换。立方根变换公式如下：
Figure BDA0002130134600000071
其中，xjr为岩爆孕育过程中第j个微震事件的微震参数r在立方根变换前的值，
Figure BDA0002130134600000072
为xjr经过立方根变换后的值。
S2012：对同一微震事件发生时刻的微震事件数以及立方根变换后的微震释放能和微震视体积分别进行求和，以获得不同时刻的累积微震事件数、累积微震释放能和累积微震视体积；
具体地，根据以下公式获得不同时刻的累积微震事件数、累积微震释放能和累积微震视体积：
Figure BDA0002130134600000073
其中，
Figure BDA0002130134600000074
为从第1个微震事件到第j个微震事件的微震参数r经过立方根变换后的值的累积值(求和后的值)。
需要说明的是，由于微震事件数未进行立方根变换，所以
Figure BDA0002130134600000075
即为微震事件数本身的值，即
Figure BDA0002130134600000076
S2013：对累积微震事件数、累积微震释放能、累积微震视体积和微震事件发生时刻进行极差正规化变换，从而多个微震参数尺度均匀化，使岩爆孕育时间长度均一化，使不同岩爆案例能放到统一尺度下进行分析比对；
具体地，通过以下公式对累积微震事件数、累积微震释放能、累积微震视体积和微震事件发生时刻进行极差正规化变换：
Figure BDA0002130134600000081
其中，
Figure BDA0002130134600000082
和
Figure BDA0002130134600000083
分别为
Figure BDA0002130134600000084
的最小值和最大值，
Figure BDA0002130134600000085
为
Figure BDA0002130134600000086
经极差变换后的值。
需要说明的是，由于微震事件发生时刻未进行立方根和累积求和变换，所以
Figure BDA0002130134600000087
即为微震事件发生时刻本身的值，即
Figure BDA0002130134600000088
S2014：对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的累积微震事件数、累积微震释放能和累积微震视体积进行求和，得到每一微震事件发生时刻的微震活动综合强度，从而可绘制岩爆的孕育过程中微震活动综合强度-时刻的二维曲线；
具体地，采用以下公式对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的累积微震事件数、累积微震释放能和累积微震视体积进行求和：
Figure BDA0002130134600000089
其中，Mj为第j个微震事件发生时刻的微震活动综合强度。Mj的值越大，则微震活动综合强度越强。
进一步地，分别以极差正规化变换后的微震事件发生时刻及微震活动综合强度为横纵坐标，绘制得到岩爆孕育过程中微震活动综合强度-时刻的二维曲线图。
如图3所示，具体到实施例中，步骤S2014(即对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的累积微震事件数、累积微震释放能和累积微震视体积进行求和，得到岩爆孕育过程中微震活动综合强度-时刻二维曲线)之后还包括步骤：
S2015：同一类型的已知岩爆包括多个，对根据同一类型已知岩爆中每一个的孕育过程的微震监测参数分别获得的微震活动综合强度-时刻二维曲线进行线性或非线性的拟合，以获得拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线。
如此，可将潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线与上述已知岩爆的进行拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线相比对，从而确定潜在岩爆的类型，使得比对更加明了，潜在岩爆类型的预判更加准确。
需要说明的是，如果潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线与应变型的已知岩爆的拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线相匹配，可判定潜在岩爆的类型为应变型；如果潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线与应变-结构面滑移型的已知岩爆的拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线相匹配，可判定潜在岩爆的类型为应变-结构面滑移型；如果潜在岩爆的微震活动综合强度-时刻二维曲线与断裂型的已知岩爆的拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线相匹配，可判定潜在岩爆的类型为断裂型。
一并参见图4、图5及图6所示，下面以实际工程应用本发明的预判岩爆类型的方法进行说明：
在该工程前期开挖过程中发生的大量已知类型的岩爆案例，选用应变型岩爆案例10个、应变-结构面滑移型岩爆案例10个。根据该10个已知的应变型岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线，并进行拟合，获得拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线(见图4所示)。根据该10个已知的应变-结构面滑移型岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线，并进行拟合，获得拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线(见图5所示)。
下述表1为其中一个应变-结构面滑移型岩爆案例微震参数的处理过程。
表1为某应变-结构面滑移型岩爆案例对应的在步骤S201中的微震监测参数数据处理过程。
Figure BDA0002130134600000101
在该工程后续开挖过程中，对某次潜在岩爆孕育过程进行微震监测(步骤S100)，如图6所示，并根据获取的微震监测参数获得微震活动综合强度-时刻二维曲线。将该潜在岩爆的-时刻二维曲线与上述两种类型的已知岩爆的拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线分别进行比对，比对结果为与应变-结构面滑移型岩爆的拟合后的微震活动综合强度-时刻二维曲线相匹配，因此，判定该潜在岩爆为应变-结构面滑移型岩爆。
后续开挖过程中该潜在岩爆的区域发生了岩爆，通过地质踏勘和详细分析确定该岩爆为应变-结构面滑移型岩爆，预判结果与实际岩爆情况一致，表明本发明提出的预判岩爆类型的方法具有较高的实用性和准确率，进而提高岩爆预警的可靠性，并为制定针对性的岩爆防控措施提供了科学依据。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种预判岩爆类型的方法，其特征在于，包括步骤：
对潜在岩爆的孕育过程进行微震监测；
根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数确定所述潜在岩爆的类型；
岩爆的孕育过程的微震监测参数包括微震事件数、微震释放能、微震视体积以及微震事件发生时刻；
所述根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数确定潜在岩爆的类型具体包括步骤：
根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线；
根据所述微震活动综合强度-时刻二维曲线确定所述潜在岩爆的类型。
2.根据权利要求1所述的预判岩爆类型的方法，其特征在于，根据获取的潜在岩爆的孕育过程的微震监测参数和已知岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得微震活动综合强度-时刻二维曲线具体包括步骤：
对微震释放能和微震视体积进行立方根变换；
对同一微震事件发生时刻的微震事件数、立方根变换后的微震释放能和微震视体积分别进行求和，以获得不同时刻的累积微震事件数、累积微震释放能和累积微震视体积；
对所述累积微震事件数、所述累积微震释放能、所述累积微震视体积和微震事件发生时刻进行极差正规化变换；
对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的所述累积微震事件数、所述累积微震释放能和所述累积微震视体积进行求和，得到岩爆的孕育过程中微震活动综合强度-时刻二维曲线。
3.根据权利要求2所述的预判岩爆类型的方法，其特征在于，在对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的所述累积微震事件数、所述累积微震释放能和所述累积微震视体积进行求和，得到岩爆的孕育过程中微震活动综合强度-时刻二维曲线之后还包括步骤：
同一类型的已知岩爆包括多个，对根据同一类型的多个已知岩爆的孕育过程的微震监测参数分别获得的微震活动综合强度-时刻二维曲线进行拟合。
4.根据权利要求2所述的预判岩爆类型的方法，其特征在于，根据以下公式对微震释放能和微震视体积进行立方根变换：
Figure FDA0002846434710000021
其中，j为第j个微震事件；r表示微震参数，当r＝2时表示微震释放能，当r＝3时表示微震视体积；xjr为岩爆孕育过程中第j个微震事件的微震参数r在立方根变换前的值，
Figure FDA0002846434710000022
为岩爆孕育过程中第j个微震事件的微震参数r经立方根变化后的值。
5.根据权利要求4所述的预判岩爆类型的方法，其特征在于，根据以下公式获得不同时刻的所述累积微震事件数、所述累积微震释放能和所述累积微震视体积：
Figure FDA0002846434710000023
其中，
Figure FDA0002846434710000024
为从第1个微震事件到第j个微震事件的微震参数r经过立方根变换后的累积值；当r＝1时表示微震事件数；
Figure FDA0002846434710000025
6.根据权利要求5所述的预判岩爆类型的方法，其特征在于，根据以下公式对所述累积微震事件数、所述累积微震释放能、所述累积微震视体积和微震事件发生时刻进行极差正规化变换：
Figure FDA0002846434710000026
其中，
Figure FDA0002846434710000031
和
Figure FDA0002846434710000032
分别为
Figure FDA0002846434710000033
的最小值和最大值，
Figure FDA0002846434710000034
为
Figure FDA0002846434710000035
经极差变换后的值；当r＝4时表示微震事件发生时刻；
Figure FDA0002846434710000036
7.根据权利要求6所述的预判岩爆类型的方法，其特征在于，根据以下公式对极差正规化变换后的同一微震事件发生时刻的所述累积微震事件数、所述累积微震释放能和所述累积微震视体积进行求和：
Figure FDA0002846434710000037
其中，Mj为第j个微震事件发生时刻的所述微震活动综合强度。
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CN111577390A (zh) * 2020-04-29 2020-08-25 中铁十二局集团有限公司 隧道岩爆微震监测判识预警施工方法
CN111648826B (zh) * 2020-05-26 2022-05-13 陕西彬长孟村矿业有限公司 一种煤矿冲击地压预测预警系统及方法

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CN103277105B (zh) * 2013-05-21 2016-02-17 中铁建大桥工程局集团第五工程有限公司 强岩爆隧洞微震监测与应力解除施工方法
CN103670516B (zh) * 2013-12-27 2015-08-26 中国矿业大学(北京) 一种岩爆灾害微震监测预警关键点的识别方法
CN108518232A (zh) * 2018-04-11 2018-09-11 中铁十七局集团有限公司 对应不同岩爆烈度等级的单线铁路隧道防岩爆支护方法
CN109061723B (zh) * 2018-05-18 2020-07-10 中国科学院武汉岩土力学研究所 一种隧洞岩爆孕育过程的微震源高精度定位方法及系统
CN109854303A (zh) * 2019-02-12 2019-06-07 青岛理工大学 地下开采矿山岩爆监测预警方法

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