CN114994760A - 基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析方法 - Google Patents

基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明为基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析方法，属于矿井冲击地压等危险灾害领域，依次包括选取本次微震事件与上次微震事件的时间间隔，时序集中度、空间密集度，本次微震事件的能量和能量集中度为分析特征；建立无标签数据集和有标签数据集；构建基础深度学习模型；对分析特征数据进行掩码处理，建立自监督算法预训练模型并利用无标签数据集训练；建立微调模型；将训练后的基础深度学习模型的权重迁移到微调模型，利用有标签数据集进行训练；进行微震事件危险性分析。本发明可充分利用大规模无危险性标签微震监测数据对预训练模型进行训练，利用小规模有危险性标签微震监测数据对微调模型进行训练，数据利用度高，危险性分析准确。

Description

基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析方法
技术领域
本发明涉及矿井冲击地压等危险灾害领域，具体为一种基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析。
背景技术
煤矿冲击地压会造成井巷严重破坏和人员重大伤亡,甚至引起地表破坏和局部地震。微震监测技术可以为其危险性的分析提供重要数据，业内学者对微震事件危险性分析和预测的研究也取得了一些有益进展，但仍存在以下问题有待解决。首先，多数算法试图简单融合应力、钻屑等多类型数据，但上述数据的空间覆盖尺度差异显著，缺乏可靠的融合基础；其次，微震的空间覆盖能力较强，但煤矿中往往仅有微震事件的时间、地点、能量等信息，且算法往往只能利用已标定危险性的微震数据，然而，工程实际中绝大多数的微震事件并未标定危险性；最后，在算法设计方面，多数算法没有充分挖掘样本特征之间的关系，不能直接利用监测信息对微震事件的危险性进行分析。
发明内容
针对现有微震事件危险性分析方法对监测数据类型丰富度要求高，且不能利用大规模的无危险性标签监测数据的技术问题，本发明基于Transformer和自监督算法，提出了一种可充分利用无危险性标签和有危险性标签监测数据的微震事件危险性分析方法，用于确定某次已经发生的微震事件是危险事件或不危险事件，包括如下步骤：
S1，选取分析特征，包括本次微震事件与上次微震事件的时间间隔
Figure 345503DEST_PATH_IMAGE001
，时序集中度Q T 、空间密集度D，本次微震事件的能量E和能量集中度Q E ；其中，时序集中度Q T 表示连续n次微震事件中相邻微震事件时间间隔的方差与平均值的比值、空间密集度D表示连续n次微震事件中各微震事件发生地点与连续n次微震事件发生地点中心之间距离的方差与平均值的比值、能量集中度Q E 表示连续n次微震事件中各微震事件能量的方差与平均值的比值；
建立数据集，包括无标签数据集和有标签数据集；所述无标签数据集为：在连续M次微震事件中，以第m次至第m+n-1次微震事件的数据作为数据集中一个样本的数据源，1≤m≤M-n+1，每个样本仅包括分析特征数据，所述分析特征数据包括第m次至第m+n-1次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第m+n-1次微震事件的能量值E、第m+n-1次与第m+n-2次微震事件的时间间隔
Figure 773073DEST_PATH_IMAGE001
；
所述有标签数据集为：在连续M次微震事件中，以第m次至第m+n-1次微震事件的数据作为数据集中一个样本的数据源，1≤m≤M-n+1，每个样本包括分析特征数据和标签数据，所述分析特征数据包括第m次至第m+n-1次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第m+n-1次微震事件的能量值E、第m+n-1次与第m+n-2次微震事件的时间间隔
Figure 162466DEST_PATH_IMAGE001
；所述标签数据为第m+n-1次微震事件的危险性类型，分为危险事件和不危险事件，对标签数据进行One-Hot编码处理；
S2，基于CNN和Transformer算法构建基础深度学习模型；对微震事件的分析特征数据进行掩码处理，建立自监督算法预训练模型，预训练模型以带有掩码的分析特征为输入，以分析特征的真实值为标签；利用无标签数据集训练预训练模型；
S3，在基础深度学习模型的基础上增加一个分类头建立微调模型，微调模型的分类头由两层多层感知机组成，前后两层多层感知机的神经元个数分别为24和2，其中后层多层感知机的输出经过softmax计算后为微震事件的有危险性和无危险性对应的置信度；
利用迁移学习算法将步骤S2中预训练模型中基础深度学习模型的权重迁移到微调模型，然后利用有标签数据集，以样本的五个分析特征为输入，以微震事件危险性类型为标签进行训练；
以待分析微震事件及其之前的连续n-1次微震事件，共计连续n次微震事件的数据为基础建立一个仅包含分析特征数据、不包含标签数据的待分析样本，将该待分析样本的分析特征数据输入微调模型进行微震事件危险性分析。
优选的，步骤S1中，One-Hot编码处理后，危险事件对应标签为1，不危险事件对应标签为0。
优选的，步骤S2中，基础深度学习模型由5层CNN和3层Transformer模型联合组成，其中CNN中每层由卷积层、批正则化层和激活层组成，以Relu函数为激活函数，每层卷积核个数分别为12、12、12、24、24；输入Transformer模型的变量维度为[24,Batch,1]。
优选的，步骤S2中，随机对无标签数据集中样本的五个分析特征进行掩码处理，即在输入过程中随机的将五个分析特征中的几个分析特征的数值用0或其他常量代替；将分析特征带有掩码的样本输入预训练模型，然后预训练模型会输出对所有分析特征的预测值，最后利用分析特征真实值对预测值进行监督，完成预训练模型权重的更新。
有益效果：本发明可充分利用大规模无危险性标签微震监测数据对预训练模型进行训练，利用小规模有危险性标签微震监测数据对微调模型进行训练，数据利用度高，危险性分析准确，应用范围广，泛化能力强。
附图说明
图1基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析方法框架图；
图2 选取分析特征并建立数据集框架图；
图3 基础深度学习模型、预训练模型示意图；
图4 微调模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行更为详细的描述。如图1-4所示，基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析方法，用于确定某次已经发生的微震事件是危险事件或不危险事件，包括如下步骤：
S1，选取分析特征并建立数据集，如图1-2所示，包括
S11，选取析特征
处理矿井中已经发生的微震事件的监测数据，包括微震事件的时间、能量和地点；考虑冲击地压等危险事件的前兆信息和发生机理选取分析特征，包括本次微震事件与上次微震事件的时间间隔
Figure 532968DEST_PATH_IMAGE001
，时序集中度Q T 、空间密集度D，本次微震事件的能量E和能量集中度Q E ；其中，时序集中度Q T 表示连续n次微震事件中相邻微震事件时间间隔的方差与平均值的比值、空间密集度D表示连续n次微震事件中各微震事件发生地点与连续n次微震事件发生地点中心之间距离的方差与平均值的比值、能量集中度Q E 表示连续n次微震事件中各微震事件能量的方差与平均值的比值；
S12，建立数据集
包括无标签数据集和有标签数据集，微震监测数据是建立数据集的基础，各条监测数据对应的危险性为标签；无标签数据集含有大规模样本，这些样本仅含样本的分析特征数据，没有标签数据；有标签数据集中样本数量相对较少，这些样本同时含有分析特征数据和标签数据；所述标签数据为微震事件的危险性类型，即标签数据为是否发生了危险事件（冲击地压或地面震动等），标签数据需进行One-Hot编码处理，处理后危险事件对应标签为1，不危险事件对应标签为0；
具体的，对于无标签数据集，在连续M次没有危险性标签的微震事件中，以第m次至第m+n-1次（连续n次）微震事件的数据作为数据集中一个样本的数据源，1≤m≤M-n+1，则最多可以建立M-n+1个样本，每个样本仅包括分析特征数据，其中分析特征数据包括第m次至第m+n-1次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第m+n-1次微震事件的能量值E、第m+n-1次与第m+n-2次微震事件的时间间隔
Figure 148757DEST_PATH_IMAGE001
；
例如，在连续7次微震事件中，以第m次至第m+5-1次微震事件的监测数据作为数据集中一个样本的数据源（M=7，n=5），1≤m≤7-5+1=3，则最多可以建立3个样本；第1个样本的分析特征数据包括第1次至第5次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第5次微震事件的能量值E、第5次与第4次微震事件的时间间隔
Figure 770231DEST_PATH_IMAGE001
；第2个样本的分析特征数据包括第2次至第6次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第6次微震事件的能量值E、第6次与第5次微震事件的时间间隔
Figure 279710DEST_PATH_IMAGE001
；第3个样本的分析特征数据包括第3次至第7次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第7次微震事件的能量值E、第7次与第6次微震事件的时间间隔
Figure 938225DEST_PATH_IMAGE001
。
具体的，对于有标签数据集，在连续M次有危险性标签的微震事件中，以第m次至第m+n-1次（连续n次）微震事件的数据作为数据集中一个样本的数据源，1≤m≤M-n+1，则最多可以建立M-n+1个样本，每个样本包括分析特征数据和标签数据，其中分析特征数据包括第m次至第m+n-1次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第m+n-1次微震事件的能量值E、第m+n-1次与第m+n-2次微震事件的时间间隔
Figure 165944DEST_PATH_IMAGE001
；所述标签数据为第m+n-1次微震事件的危险性类型，即标签数据为是否发生了危险事件（冲击地压或地面震动等），标签数据需进行One-Hot编码处理，处理后危险事件对应标签为1，不危险事件对应标签为0；
例如，在连续7次微震事件中，以第m次至第m+5-1次微震事件的监测数据作为数据集中一个样本的数据源（M=7，n=5），1≤m≤7-5+1=3，则最多可以建立3个样本；第1个样本的分析特征数据包括第1次至第5次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第5次微震事件的能量值E、第5次与第4次微震事件的时间间隔
Figure 561415DEST_PATH_IMAGE001
；所述标签数据为第5次微震事件的危险性类型；第2个样本的分析特征数据包括第2次至第6次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第6次微震事件的能量值E、第6次与第5次微震事件的时间间隔
Figure 331925DEST_PATH_IMAGE001
，所述标签数据为第6次微震事件的危险性类型；第3个样本的分析特征数据包括第3次至第7次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第7次微震事件的能量值E、第7次与第6次微震事件的时间间隔
Figure 20395DEST_PATH_IMAGE001
，所述标签数据为第7次微震事件的危险性类型。
S2，建立基础深度学习模型、建立预训练模型并训练
如图1、3所示，首先基于一维卷积模型（CNN）和Transformer算法构建微震事件危险性分析的基础深度学习模型；如图3中L型虚线框所示，基础深度学习模型由5层一维卷积模型（CNN）和3层Transformer模型联合组成；其中一维卷积模型（CNN）中每层由卷积层、批正则化层（Batch Normalization）和激活层组成，以Relu函数为激活函数，每层卷积核个数分别为12、12、12、24、24；输入Transformer模型的变量维度为[24,Batch,1]，其中Batch为训练过程所选数据的批大小，Transformer模型中的Multi-Head Attention模块可充分挖掘样本分析特征之间的关系；
根据微震事件的分析特征数据设计辅助任务（进行掩码处理）、建立自监督算法预训练模型；预训练模型以带有掩码的分析特征为输入，以分析特征的真实值为标签；
利用无标签数据集训练预训练模型，随机对无标签数据集中样本的五个分析特征进行掩码处理，即在输入过程中随机的将五个分析特征中的几个分析特征的数值用0或其他常量代替；将分析特征带有掩码的样本输入预训练模型，然后预训练模型会输出对所有分析特征的预测值，最后利用分析特征真实值对预测值进行监督，完成预训练模型权重的更新；
S3，建立微调模型并进行微震事件危险性分析
如图1、4所示，在基础深度学习模型的基础上增加一个分类头建立微调模型；微调模型的分类头由两层多层感知机组成，前后两层多层感知机的神经元个数分别为24和2，其中后层多层感知机的输出经过softmax计算后为微震事件的有危险性和无危险性对应的置信度，即被分析微震事件为危险和不危险事件的可信范围；
利用迁移学习算法将步骤S2中预训练模型中基础深度学习模型的权重迁移到微调模型的基础深度学习模型；然后利用有标签数据集，以样本的五个分析特征为输入，以微震事件危险性类型为标签进行训练；
利用微调模型进行微震事件危险性分析；以待分析微震事件及其之前的连续n-1次微震事件，共计连续n次微震事件的数据为基础建立一个仅包含分析特征数据、不包含标签数据的待分析样本，将该待分析样本的分析特征数据输入微调模型。

Claims (4)

1.基于Transformer和自监督算法的微震事件危险性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，选取分析特征，包括本次微震事件与上次微震事件的时间间隔
Figure 542227DEST_PATH_IMAGE001
，时序集中度Q T 、空间密集度D，本次微震事件的能量E和能量集中度Q E ；其中，时序集中度Q T 表示连续n次微震事件中相邻微震事件时间间隔的方差与平均值的比值、空间密集度D表示连续n次微震事件中各微震事件发生地点与连续n次微震事件发生地点中心之间距离的方差与平均值的比值、能量集中度Q E 表示连续n次微震事件中各微震事件能量的方差与平均值的比值；
建立数据集，包括无标签数据集和有标签数据集；所述无标签数据集为：在连续M次微震事件中，以第m次至第m+n-1次微震事件的数据作为数据集中一个样本的数据源，1≤m≤M-n+1，每个样本仅包括分析特征数据，所述分析特征数据包括第m次至第m+n-1次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第m+n-1次微震事件的能量值E、第m+n-1次与第m+n-2次微震事件的时间间隔
Figure 91151DEST_PATH_IMAGE001
；
所述有标签数据集为：在连续M次微震事件中，以第m次至第m+n-1次微震事件的数据作为数据集中一个样本的数据源，1≤m≤M-n+1，每个样本包括分析特征数据和标签数据，所述分析特征数据包括第m次至第m+n-1次微震事件的时序集中度Q T 、空间密集度D、能量集中度Q E 和第m+n-1次微震事件的能量值E、第m+n-1次与第m+n-2次微震事件的时间间隔
Figure 86789DEST_PATH_IMAGE001
；所述标签数据为第m+n-1次微震事件的危险性类型，分为危险事件和不危险事件，对标签数据进行One-Hot编码处理；
S2，基于CNN和Transformer算法构建基础深度学习模型；对微震事件的分析特征数据进行掩码处理，建立自监督算法预训练模型，预训练模型以带有掩码的分析特征为输入，以分析特征的真实值为标签；利用无标签数据集训练预训练模型；
S3，在基础深度学习模型的基础上增加一个分类头建立微调模型，微调模型的分类头由两层多层感知机组成，前后两层多层感知机的神经元个数分别为24和2，其中后层多层感知机的输出经过softmax计算后为微震事件的有危险性和无危险性对应的置信度；
利用迁移学习算法将步骤S2中预训练模型中基础深度学习模型的权重迁移到微调模型，然后利用有标签数据集，以样本的五个分析特征为输入，以微震事件危险性类型为标签进行训练；
以待分析微震事件及其之前的连续n-1次微震事件，共计连续n次微震事件的数据为基础建立一个仅包含分析特征数据、不包含标签数据的待分析样本，将该待分析样本的分析特征数据输入微调模型进行微震事件危险性分析。
2.根据权利要求1所述的微震事件危险性分析方法，其特征在于，步骤S1中，One-Hot编码处理后，危险事件对应标签为1，不危险事件对应标签为0。
3.根据权利要求1所述的微震事件危险性分析方法，其特征在于，步骤S2中，基础深度学习模型由5层CNN和3层Transformer模型联合组成，其中CNN中每层由卷积层、批正则化层和激活层组成，以Relu函数为激活函数，每层卷积核个数分别为12、12、12、24、24；输入Transformer模型的变量维度为[24,Batch,1]，其中Batch为训练过程所选数据的批大小。
4.根据权利要求3所述的微震事件危险性分析方法，其特征在于，步骤S2中，随机对无标签数据集中样本的五个分析特征进行掩码处理，即在输入过程中随机的将五个分析特征中几个特征的数值用0或其他常量代替；将分析特征带有掩码的样本输入预训练模型，然后预训练模型会输出对所有分析特征的预测值，最后利用分析特征真实值对预测值进行监督，完成预训练模型权重的更新。
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