CN116482752A - 复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:采用STA/LTA长短时窗能量比法拾取微震信号中的P波初至时间;步骤S2:利用P波初至时间建立复杂岩体工程三维模型;步骤S3:利用八叉树法将工程空间离散化,建立与三维模型相交网格的索引,形成稀疏矩阵;本发明适用于工程结构稀疏的场景,让波沿非直线传播,绕过空区,同时减小定位计算量,实现复杂场景中的微震事件三维定位,为地下工程地压监测和灾害预警等方面的研究提供较为准确的方法和依据。

Description

复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法
技术领域
本发明涉及岩土力学领域,特别涉及复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法。
背景技术
目前,我国地下工程发展迅速,三维工程结构愈发复杂,对于地压监控的要求越来越高。微震监测作为一种无损监测手段,可以有效的实时监测岩体内部的损伤演化过程,已经得到广泛应用。震源定位的目标函数通常由P波传播时间建立。然而,通常使用的基于直线的微震事件定位是不合适的,其原因主要在于:(1)工程结构中的空区,如巷道,平硐,大断层等会使得波不会沿着源和传感器之间的直线传播,而是会出现弯曲和绕射;(2)复杂结构的异质性使得基于固定速度的定位失败,无法得到收敛的定位结果。
已有研究基于Snell定律进行了射线路径追踪研究,然而,这种方法需要不停地在密集网格中进行计算迭代,计算效率较低,并且不能完全适用于有较多空区的情况。基于改进的A*算法和快速行进方法(FMM)的理论P波传播时间,可用于各种复杂结构,然而,这些搜索算法可能会获得局部最优路径,并且网格化过程会导致P波传播路径的误差较大,计算复杂度也难以降低。
因此,有必要研究一种同时兼顾计算效率和计算精度,能够满足复杂且稀疏的三维工程结构中微震定位的方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,本发明适用于工程结构稀疏的场景,让波沿非直线传播,绕过空区,同时减小定位计算量,实现复杂场景中的微震事件三维定位,为地下工程地压监测和灾害预警等方面的研究提供较为准确的方法和依据。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,包括以下步骤:
步骤S1:采用STA/LTA长短时窗能量比法拾取微震信号中的P波初至时间;
步骤S2:利用P波初至时间建立复杂岩体工程三维模型;
步骤S3:利用八叉树法将工程空间离散化,建立与三维模型相交网格的索引,形成稀疏矩阵;
步骤S4:建立稀疏矩阵中网格点间的射线关系矩阵,可以直达则关系为1,格点间存在阻挡则为0,形成遍历非空节点;
步骤S5:划分出一个微震事件的定位范围,将定位范围空间离散化为网格点;
步骤S6:利用Lazy Theta Star方法计算空间中各网格点到所有传感器的最短路径,计算时,射线只在八叉树节点中的非空节点间传播;
步骤S7:建立传感器监测到时和理论到时差的误差函数,利用梯度下降法搜索具有最小误差的点作为目标点,实现微震事件定位;
步骤S8:利用Lazy Theta Star方法得到的微震事件定位到第i个传感器的最短路径;其中,vp为岩体P波波速,误差f最小的网格点即为最终定位点;
对于每个网格点,建立如下误差f,其表达式为:
式中,ti为第i个传感器中的P波到时,t1为所有传感器中的P波最早到时,为利用Lazy Theta Star方法得到的定位点到第i个传感器的最短路径,vp为岩体P波波速,误差f最小的网格点。
优选地,步骤S1中的STA/LTA长短时窗能量比法包括以下子步骤:
子步骤S11:构建信号特征函数,以希尔伯特变换构造的信号包络线作为特征函数;
子步骤S12:信号x[n]通过Hilbert变换构建其特征函数为:
式中,n为波形采样点数,为第i个Hilbert变换值;
子步骤S13:短时窗均值STA与长时窗均值LTA之比Thr定义为:
式中,CF[j]为第j个特征函数值,NSTA与NLTA分别为短、长时窗长度;
子步骤S14:当P波未到时,STA与LTA均反应噪声均值,其比值接近1;当有信号到达时,STA相对LTA更加敏感,预先发生突变,导致Thr明显增大。
优选地,步骤S3的八叉树法包括以下子步骤:
子步骤S21:八叉树数据结构每个内部节点都有八个子节点,通过对空间不断细分,最终保留与工程结构表面相交的块体节点;
子步骤S22:建立这些非空节点的索引,用于后续定位时的快速查找和遍历非空节点。
优选地,步骤S4包括以下子步骤:
子步骤S41:计算非空子节点间的连线是否和三维模型相交,如果相交则表示进入步骤S42,如果不相交则表示不可以直达;
子步骤S42:计算相交时,需要遍历三维模型的所有三角片信息,计算每个三角片信息是否和线段相交,如果出现相交,则停止后续计算;
子步骤S43:稀疏矩阵M中的值Mij表示i子节点和j子节点的关系,如果为1表示i和j节点可以直达,如果为0,表示i和j节点不可以直达。
优选地,步骤S6的Lazy Theta Star方法包括以下子步骤:
子步骤S61:从目标网格点出发,计算其到所有非空子节点的最短路径;
子步骤S62:如果非空子节点的最短路径中不相邻的节点间可以直达,两节点的关系为1,则将两不相邻节点间的冗余节点去除,实现最短路径的优化。
本发明复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法的有益效果如下:
1.本发明利用了八叉树结构对复杂空间进行精细刻画,避免了传统方法中遍历所有网格的冗余计算量。
2.本发明利用关系矩阵优化了最短路径的求解过程,进而实现了微震事件的快速三维定位,为地下工程地压监测和灾害预警等方面的研究提供了较为准确的方法和依据。
附图说明
图1为本发明的方法流程图
图2为STA/LTA初动拾取示意图
图3为实施例中建立的复杂工程三维模型示例
图4为实施例中利用八叉树网格将空间离散化示意图
图5为实施例中得到的传感器到网格点的最短路径
图6为实施例中得到的到时场分布图
图7为实施例中得到的最终定位点三维位置图
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想。
复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,包括以下步骤:
S1.采用STA/LTA长短时窗能量比法拾取微震信号中的P波初至时间;
STA/LTA为一种动态方法,可以直接对波形流进行计算。
该方法首先构建信号特征函数,以希尔伯特变换构造的信号包络线作为特征函数。信号x[n]通过Hilbert变换构建其特征函数为:
式中,n为波形采样点数,为第i个Hilbert变换值。短时窗均值(STA)和长时窗均值(LTA)之比Thr定义为:
式中,CF[j]为第j个特征函数值,NSTA与NLTA分别为短、长时窗长度。
当P波未到时,STA与LTA均反应噪声均值,因此其比值接近1。当有信号到达时,STA相对LTA更加敏感,预先发生突变,导致Thr明显增大,
如图2所示。图2中方形时窗右部分为LTA序列,左侧部分为STA序列,选取NSTA=20,NLTA=120,P波预设阈值为2.5。不断沿时间轴滑动LTA和STA窗口并计算式上述公式,可以得到Thr变化曲线。以第一次超过阈值为标志,可以得到P波到时。
S2.建立复杂岩体工程三维模型,利用八叉树法将工程空间离散化,建立与三维模型相交网格的索引,形成稀疏矩阵。
八叉树数据结构每个内部节点都有八个子节点,通过对空间不断细分,最终保留与工程结构表面相交的块体节点,并建立这些非空节点的索引,用于后续定位时的快速查找和遍历非空节点。
S3.建立稀疏矩阵中网格点间的射线关系矩阵,可以直达则关系为1,格点间存在阻挡则为0。
遍历非空节点,判断在非空节点间的连接线是否会和工程三维模型相交,如果不相交,表明两个节点之间的射线可以直达,否则表明两个节点间不可直达。
S4.划分出一个微震事件的定位范围,将定位范围空间离散化为网格点,利用LazyTheta Star方法计算空间中各点到所有传感器的最短路径,计算时,射线只在八叉树节点中的非空节点间传播。
定位范围中的网格点到各个传感器的传播时间可以通过路径长度/时间求得,计算每个网格点的传播时间,形成三维走时矩阵。
S5.建立传感器监测到时和理论到时差的误差函数,利用梯度下降法搜索具有最小误差的点作为目标点,实现微震事件定位。
对于每个网格点,建立如下误差函数f:
式中,ti为第i个传感器中的P波到时,t1为所有传感器中的P波最早到时,为利用Lazy Theta Star方法得到的定位点到第i个传感器的最短路径。vp为岩体P波波速。误差f最小的网格点即为最终定位点。
步骤S1包括以下步骤:
S01.在进行P波拾取前,需要对原始信号去除均值,去除趋势,再进行频域滤波,保证信号信噪比大于2,提高P波初至拾取的精度。
S02.当传感器为加速度型传感器时,需要将加速度信号进行一次积分,将加速度转换为速度信号,再进行P波拾取。
步骤S2中,八叉树的模型空间包含三维模型,即三维模型不能超出八叉树覆盖的空间范围,八叉树的深度取值范围为3至8,值越大,所得到的网格越精细,但深度每增加1,计算量增加8倍,通常取6即可。
所述步骤S3中,需要计算非空子节点间的连线是否和三维模型相交,如果相交则表示可以直达,如果不相交则表示不可以直达。计算相交时,需要遍历三维模型的所有三角片信息,计算每个三角片是否和线段相交,如果出现相交则停止后续计算,减小计算量。
稀疏矩阵M中的值Mij表示i子节点和j子节点的关系,如果为1表示i和j节点可以直达,如果为0表示i和j节点不可以直达。
步骤S4中Lazy Theta Star方法将从目标网格点出发,计其到所有非空子节点的最短路径,如果路径中不相邻的节点间可以直达,即两节点的关系为1,则将两不相邻节点间的冗余节点去除,从而实现最短路径的优化。
步骤S5中,沿着走时梯度下降的方向进行搜索,无需计算所有网格点的误差函数。
本实施方案在实施时,复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,如图1所示,。
步骤一:建立ESG微震监测系统,对工程结构中的微震信号进行实时监测,得到微震波形数据库,从数据库中依次读取微震波形,将波形减去均值,并减去其最小二乘法拟合的直线,得到去均值、去趋势的波形,利用图2中所述的STA/LTA方法得到P波初值拾取。
步骤二:建立研究区域的工程三维模型如图3所示,图中含有4个圆形巷道和1个城门洞型巷道,在城门洞巷道左下角有一条断层。图中圆点为ESG微震系统传感器位置。
步骤三:建立八叉树模型,设置八叉树的最大深度为8,对空间进行网格划分,八叉树中的所有非空节点如图4所示。建立所有非空节点间的关系稀疏矩阵。
步骤四:遍历空间中的所有网格点,得到各个网格点到传感器的最短路径,如图5所示。得到最短路径后,将路径总长度除以P波波速,得到波从网格点传播至各个传感器的时间ti,形成如图6所示的到时场。
步骤五:建立误差函数如下
选择到时场中任意一点作为起始点,计算该点和临近6个点的误差函数和误差函数的梯度,选择梯度下降方向上的点作为下一步的迭代点,重复上一过程,直到找到误差函数最小的点,将其作为最终定位结果,如图7所示。
本发明以复杂工程案例为模板,利用了八叉树结构对复杂空间进行精细刻画,避免了传统方法中遍历所有网格的冗余计算量,利用关系矩阵优化了最短路径的求解过程,进而实现了微震事件的快速三维定位,为地下工程地压监测和灾害预警等方面的研究提供了较为准确的方法和依据。

Claims (5)

1.复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:采用STA/LTA长短时窗能量比法拾取微震信号中的P波初至时间;
步骤S2:利用P波初至时间建立复杂岩体工程三维模型;
步骤S3:利用八叉树法将工程空间离散化,建立与三维模型相交网格的索引,形成稀疏矩阵;
步骤S4:建立稀疏矩阵中网格点间的射线关系矩阵,可以直达则关系为1,格点间存在阻挡则为0,形成遍历非空节点;
步骤S5:划分出一个微震事件的定位范围,将定位范围空间离散化为网格点;
步骤S6:利用LazyThetaStar方法计算空间中各网格点到所有传感器的最短路径,计算时,射线只在八叉树节点中的非空节点间传播;
步骤S7:建立传感器监测到时和理论到时差的误差函数,利用梯度下降法搜索具有最小误差的点作为目标点,实现微震事件定位;
步骤S8:利用LazyThetaStar方法得到的微震事件定位到第i个传感器的最短路径;其中,vp为岩体P波波速,误差f最小的网格点即为最终定位点;
对于每个网格点,建立如下误差f,其表达式为:
式中,ti为第i个传感器中的P波到时,t1为所有传感器中的P波最早到时,为利用LazyThetaStar算法得到的定位点到第i个传感器的最短路径,vp为岩体P波波速,误差f最小的网格点。
2.根据权利要求1所述的复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,其特征在于,所述步骤S1中的STA/LTA长短时窗能量比法包括以下子步骤:
子步骤S11:构建信号特征函数,以希尔伯特变换构造的信号包络线作为特征函数;
子步骤S12:信号通过Hilbert变换构建其特征函数为:
式中,n为波形采样点数,为第i个Hilbert变换值;
子步骤S13:短时窗均值STA与长时窗均值LTA之比定义为:
式中,为第j个特征函数值,与分别为短、长时窗长度;
子步骤S14:当P波未到时,STA与LTA均反应噪声均值,其比值接近1;当有信号到达时,STA相对LTA更加敏感,预先发生突变,导致Thr明显增大。
3.根据权利要求1所述的复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,其特征在于,所述步骤S3的八叉树法包括以下子步骤:
子步骤S21:八叉树数据结构每个内部节点都有八个子节点,通过对空间不断细分,最终保留与工程结构表面相交的块体节点;
子步骤S22:建立这些非空节点的索引,用于后续定位时的快速查找和遍历非空节点。
4.根据权利要求1所述的复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,其特征在于,所述步骤S4包括以下子步骤:
子步骤S41:计算非空子节点间的连线是否和三维模型相交,如果相交则表示进入步骤S42,如果不相交则表示不可以直达;
子步骤S42:计算相交时,需要遍历三维模型的所有三角片信息,计算每个三角片信息是否和线段相交,如果出现相交,则停止后续计算;
子步骤S43:稀疏矩阵M中的值Mij表示i子节点和j子节点的关系,如果为1表示i和j节点可以直达,如果为0,表示i和j节点不可以直达。
5.根据权利要求1所述的复杂岩体工程结构中的微震事件快速三维定位方法,其特征在于,所述步骤S6的LazyThetaStar方法包括以下子步骤:
子步骤S61:从目标网格点出发,计算其到所有非空子节点的最短路径;
子步骤S62:如果非空子节点的最短路径中不相邻的节点间可以直达,两节点的关系为1,则将两不相邻节点间的冗余节点去除,实现最短路径的优化。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090259406A1 (en) * 2008-04-09 2009-10-15 Schlumberger Technology Corporation Continuous microseismic mapping for real-time 3d event detection and location
US20100262373A1 (en) * 2009-04-08 2010-10-14 Schlumberger Technology Corporation Methods and systems for microseismic mapping
CN110288227A (zh) * 2019-06-24 2019-09-27 中国石油大学(北京) 一种用于评价影响压裂效果主控因素的方法
CN112346115A (zh) * 2020-07-02 2021-02-09 四川大学 地下硐室群含空洞、复杂岩体波速环境下的微震震源定位方法
US20220187496A1 (en) * 2019-05-21 2022-06-16 Schlumberger Technology Corporation Geologic model and property visualization system
CN115327613A (zh) * 2022-06-20 2022-11-11 华北科技学院 一种“多层多级”模式的矿山微震波形自动分类识别方法
CN115617076A (zh) * 2022-11-03 2023-01-17 重庆邮电大学 近地搜索无人机的轨迹规划及动态避障方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090259406A1 (en) * 2008-04-09 2009-10-15 Schlumberger Technology Corporation Continuous microseismic mapping for real-time 3d event detection and location
US20100262373A1 (en) * 2009-04-08 2010-10-14 Schlumberger Technology Corporation Methods and systems for microseismic mapping
US20220187496A1 (en) * 2019-05-21 2022-06-16 Schlumberger Technology Corporation Geologic model and property visualization system
CN110288227A (zh) * 2019-06-24 2019-09-27 中国石油大学(北京) 一种用于评价影响压裂效果主控因素的方法
CN112346115A (zh) * 2020-07-02 2021-02-09 四川大学 地下硐室群含空洞、复杂岩体波速环境下的微震震源定位方法
CN115327613A (zh) * 2022-06-20 2022-11-11 华北科技学院 一种“多层多级”模式的矿山微震波形自动分类识别方法
CN115617076A (zh) * 2022-11-03 2023-01-17 重庆邮电大学 近地搜索无人机的轨迹规划及动态避障方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JINGREN ZHOU, JIONG WEI, TIANHONG YANG, WANCHENG ZHU, LIANCHONG LI, PENGHAI ZHANG: "Damage analysis of rock mass coupling joints, water and microseismicity", TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY, vol. 71 *
XING LIU, YAN JIN, BOTAO LIN: "An efficient stimulated reservoir area (SRA) estimation method based on octree decomposition of microseismic events", JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING, vol. 198 *
XING LIU, YAN JIN, BOTAO LIN: "Classification and evaluation for stimulated reservoir volume (SRV) estimation models using microseismic events based on three typical grid structures", JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING, vol. 211 *
周靖人: "基于声发射和微震监测的岩石破裂演化机理研究及应用", 中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑, no. 12 *

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