CN116755143A - 基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法 - Google Patents
基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116755143A CN116755143A CN202310687653.0A CN202310687653A CN116755143A CN 116755143 A CN116755143 A CN 116755143A CN 202310687653 A CN202310687653 A CN 202310687653A CN 116755143 A CN116755143 A CN 116755143A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- microseismic
- energy
- target area
- station
- events
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 230000035939 shock Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 7
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 6
- CLOMYZFHNHFSIQ-UHFFFAOYSA-N clonixin Chemical compound CC1=C(Cl)C=CC=C1NC1=NC=CC=C1C(O)=O CLOMYZFHNHFSIQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 3
- 239000003245 coal Substances 0.000 abstract description 18
- 239000011435 rock Substances 0.000 abstract description 18
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/288—Event detection in seismic signals, e.g. microseismics
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/10—Aspects of acoustic signal generation or detection
- G01V2210/12—Signal generation
- G01V2210/123—Passive source, e.g. microseismics
- G01V2210/1232—Earthquakes
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于微震系统探测概率的矿山微震能量‑频次补偿方法,先获取微震台网布置信息和微震监测数据,确定补偿目标区域及其周围台站,根据补偿目标区域周围微震台站对微震事件波形的标记情况,计算每个台站在上述区域内对震动波的探测概率分布;根据获得的台站震动波探测概率分布结果,计算周围台站对不同能级微震事件的探测概率分布;网格化上述区域,根据各能级微震事件的探测概率分布结果,对周围台站未探测出的不同能级微震事件的能量与频次进行补偿,获得补偿目标区域不同能级微震事件总数及能量,将所有数据叠加后获得补偿目标区域完整的微震数据集,增强微震台网对煤矿微震活动的探测完整性,有效提高了矿井煤岩动力灾害预警准确率。
Description
技术领域
本发明涉及一种微震能量-频次的补偿方法,具体是一种基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,属于监测预警技术领域。
背景技术
随着煤炭生产逐步向深部转移,开采深度的增加带来的科学问题和技术难题更加复杂,其中冲击地压作为典型的煤岩动力灾害,成为多数生产矿井面临的难题,冲击灾害对矿井安全高效生产造成了严重威胁。对此众多的学者对于冲击地压的监测预警方法,冲击危险前兆信息判识等多方面开展了研究;矿井也采取了相应的措施对其进行防范,例如安装微震监测、应力监测、电磁辐射声发射等监测预警设备。
目前,微震监测已成为较为普遍应用的监测技术,我国冲击地压矿井基本都配备了微震监测系统,基于微震数据的冲击地压灾害防控研究也取得了长足进步。然而,由于受限于井下复杂的生产环境,微震监测系统的监测能力等多方面的影响,导致微震监测到的数据在完整性方面仍存在较大不足,尤其在采空区、临近工作面煤岩体、断层构造等区域,未被微震台网有效监测的微震事件比例最高可占其总数的一半。微震监测数据的不完整,导致基于监测数据的一系列分析结果存在较大的误差,难以反映采场煤岩体真实的活动特征。地震学领域对于地震完整性有着深入的研究,众多的研究成果可作为煤矿微震数据完整性研究的借鉴,但相比于地震台网,煤矿微震台网的人为干扰更剧烈、信号感知要求更高、台网布置限制更多,这些导致煤矿微震台网缺失的数据更多,针对采场微震数据集完整性的研究更加困难。因此,如何提供一种方法,能根据微震台网对微震事件的探测概率,对微震数据的能量和频次进行补偿,获得采场理论上应有的完整微震数据集,反映采场煤岩体真实微震响应特征,从而提高煤岩动力灾害预警准确率,是亟需解决的技术问题。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题,本发明提供一种基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,能根据微震台网对微震事件的探测概率,对微震数据的能量和频次进行补偿,获得采场理论上应有的完整微震数据集,反映采场煤岩体真实微震响应特征,从而提高煤岩动力灾害预警的准确率。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,具体步骤为:
1)采集微震台网布置信息和微震监测数据;
2)确定微震数据集补偿目标区域及其周围微震台站的布设信息,并根据周围微震台站的布设信息对步骤1)采集的微震监测数据进行筛选,获得补偿目标区域周围微震台站接收到的震动波波形;
3)计算微震事件能级和微震事件与微震台站的距离,建立震源能级-距离坐标系;
4)根据补偿目标区域周围微震台站对微震事件波形的标记情况,计算每个微震台站在上述区域内对震动波的探测概率分布;
5)根据获得的每个微震台站对震动波的探测概率分布,计算补偿目标区域周围微震台站在补偿目标区域内对不同能级微震事件的探测概率分布;
6)网格化补偿目标区域,根据步骤5)得出各能级微震事件的探测概率分布结果,对补偿目标区域周围微震台站未探测出不同能级微震事件的能量与频次进行补偿,从而获得补偿目标区域的完整微震数据集;
7)重复步骤2)至6)对整个微震台网布置下的其余区域,进行微震能量和频次的补偿,最终获得整个微震台网布置下的完整微震数据集。
进一步,所述微震台网布置信息包括微震台网布置时间、微震台网布置图、微震台站挪移记录;所述微震监测数据包含微震波形文件和微震数据,其中微震数据包括微震事件发生的时间、位置和能量,各个微震台站接收微震事件震动波的到时标记情况。
进一步,所述补偿目标区域周围必须存在四个及四个以上微震台站。
进一步,所述步骤2)具体为:根据补偿目标区域周围微震台站的布置时间,筛选采集的微震数据,获得此时间区间内的所有微震事件;根据上述获得微震事件的波形通道分布,获得补偿目标区域周围微震台站所接收到的所有波形文件。
进一步,步骤3)具体为:
(1)获得微震事件i与微震台站b之间的震源距离R:
其中,(xb,yb,zb)表示第b个微震台站的位置坐标,(xi,yi,zi)表示微震事件i的震源坐标;i为一个数据集合,包含筛选后的全部微震事件;
(2)通过震动波质点峰值速度ppv和震源距离R,计算微震事件的能级logE:
logE=c1 log(ppv)+c2 logR+c3 (2)
其中,c1、c2、c3为现场观测确定的常数;以震源距离R为纵坐标,以微震事件的能级logE为横坐标,建立震源能级-距离坐标系。
进一步,步骤4)具体为:
a)设补偿目标区域周围有A个微震台站,以震动波波形是否被A个微震台站中的某一个台站b所标记,将震动波分为被标记和未被标记两类,进而将震动波对应的微震事件分为被标记和未被标记两类;所述A为一个数据集,包含补偿目标区域周围所有的微震台站;
b)将步骤a)中分类的微震事件,投影到震源能级-距离坐标系中,获得补偿目标区域微震事件被台站b的标定情况分布图;
c)通过公式(3)、(4)、(5)计算得到震源距离-能级域中两个微震事件的距离RE:
ΔlogE=logE1-logE2 (3)
ΔR=|c2 logR1-c2 logR2| (4)
其中,ΔlogE为两个微震事件之间的横坐标差值,ΔR为两个微震事件之间的纵坐标差值;
d)网格化震源能级-距离坐标系,用j表示网格节点,RE表示微震事件到节点j的距离,设置网格数据搜索半径r,将以节点j为圆心,r为半径的范围内的所有微震事件作为数据样本S,通过公式(6)、公式(7)计算节点j处震动波被台站b探测的概率Pbj:
若S>0,则节点j处PWb计算公式为:
其中S+表示样本S中被标记的微震事件个数;
若S=0,则节点j处Pbj计算公式为:
其中j1、j2、j3、j4表示节点j周围的4个节点;
全部节点计算后获得补偿目标区域微震台站b对震动波的探测概率Pb的分布,重复步骤a)~d)获得补偿目标区域所有微震台站对震动波的探测概率P分布。
进一步,为使台站对震动波的探测概率分布更加符合实际,添加约束条件对其进行进一步修正;所述约束条件为:在震源距相同时,高能级微震事件波形到时标定概率不得低于低能级微震事件,同时,在微震事件能级相同时,短震源距微震事件波形到时标定概率不得低于长震源距。若当前计算节点的P值不满足上述约束条件,则直接舍弃当前节点的计算数据,并进行下一节点的计算。
进一步,所述步骤5)具体为:
①获取单个微震事件被探测的概率PE,其等于该微震事件的震动波被四个或者四个以上微震台站探测的概率,也等于1减去被三个及三个以下微震台站探测的概率之和:
其中表示n个微震台站探测到微震事件震动波的概率,n=1,2,3;
②假设补偿目标区域周围有m个微震台站能探测到该微震事件的震动波到时,获得其所有微震台站的组合
③获得中第k个微震台站组合对该微震事件震动波的探测概率/>
其中G(p)表示组合中用于微震事件震动波探测的第p个微震台站,表示第p个微震台站震动波到时探测概率,/>表示组合中未用于微震事件震动波探测的第q个微震台站,/>表示被排除的第q个微震台站震动波到时探测概率;
④通过公式(11)获得n个微震台站探测到微震事件震动波的概率将其带入公式(8),获得单个微震事件被探测的概率PE;
⑤选择与步骤①能级一致的微震事件,并分别重复步骤①至④,从而获得补偿目标区域该能级微震事件被探测的概率分布;
⑥改变微震事件能级,重复步骤①至⑤,从而获得补偿目标区域周围微震台站对不同能级微震事件的探测概率PE。
进一步,所述步骤6)具体为:
(Ⅰ)网格化补偿目标区域,设某一网格节点t内有u个微震事件,选定步骤5)中获得的某一能级的探测概率分布,获得对应的网格节点t内微震事件被探测的概率PE(xt,yt,logEt);
(Ⅱ)通过公式(12)计算网格节点t内理论应有的微震事件总数Qsum;
其中PE(x1,y1,logE1)、PE(x2,y2,logE2)…PE(xu,yu,logEu)为u个微震事件分别对应网格节点t的探测概率;
(Ⅲ)通过公式(13)计算网格节点t内理论应有的微震事件的能量总和Esum;
其中,E1,E2,E3…Eu为网格节点t内u个微震事件分别对应节点的能量;
(Ⅳ)重复步骤(Ⅰ)至(Ⅲ)获得补偿目标区域选定能级下所有网格节点理论应有的微震事件总数和能量;
(Ⅴ)改变步骤(Ⅰ)中选定的能级,重复步骤(Ⅰ)至(Ⅳ),并将所有能级的微震事件总数和能量分别叠加,从而获得补偿目标区域的完整微震数据集。
与现有技术相比,本发明通过获取矿井实际的微震台网布置信息和微震监测数据,根据采场不同区域的需要,确定了微震数据集补偿目标区域,根据微震台站对震动波的到时标记情况计算了微震台站对震动波的探测能力,接着根据获得的每个微震台站对震动波的探测概率分布,计算补偿目标区域周围微震台站在补偿目标区域内对不同能级微震事件的探测概率分布;最后网格化补偿目标区域,根据不同网格节点微震事件被探测的概率,对每一网格节点内不同能级理论应有的微震总数和能量进行补偿,获得补偿目标区域完整的微震数据集,最终获得矿井微震台网布置下采场的完整微震数据集,从而保证了微震数据对采场煤岩体活动特征的真实反应,有效提高了矿井煤岩动力灾害预警准确率。
附图说明
图1为本发明中微震台网布置示意图;
图中:1-回风大巷,2-主运大巷,3-辅运大巷,4-转载巷,5-材料巷,6-运输巷,7-1#台站,8-2#台站,9-3#台站,10-4#台站,11-5#台站,12-回采方向,13-补偿目标区域,14-采空区,15-地面中心站,16-数据记录服务器,17-数据处理计算机。
图2为本发明中震源能级-距离坐标系示意图;
图3为本发明中微震事件在震源距离-能级坐标系中的分布图;
图4为本发明中节点j处数据样本S选取的示意图;
图中实心点为样本区间选中的数据,空心点为未选中的数据;
图5为本发明中微震台站对震动波的探测能力示意图,其中图(a)是5#台站优化前的微震台站探测能力示意图,图(b)是5#台站优化后的微震台站探测能力示意图;
图6为本发明中能级为5的微震事件被探测的概率分布示意图;
图7为本发明中回采区域微震数据集补偿前后的对比关系图,其中图(a)是日微震频次对比图,图(b)是日微震能量对比图。
具体实施方式
下面将对本发明作进一步说明。
如图1所示,本实施例选择某煤矿某工作面中的一部分回采区域作为实施对象,实现该方法包括以下步骤:
1)采集微震台网布置信息和微震监测数据;所述微震台网布置信息包括微震台网布置时间、微震台网布置图、微震台站挪移记录;所述微震监测数据包含微震波形文件和微震数据,其中微震数据包括微震事件发生的时间、位置和能量,各个微震台站接收微震事件震动波的到时标记情况。
2)确定回采区域作为微震数据集补偿目标区域,其周围微震台站共5个分别为1#台站7,2#台站8,3#台站9,4#台站10,5#台站11,并根据周围微震台站的布设信息对步骤1)采集的微震监测数据进行筛选,获得补偿目标区域周围微震台站接收到的震动波波形,具体为:根据补偿目标区域13周围微震台站的布置时间,筛选步骤1)采集的微震数据,微震数据库用数据处理计算机17中的软件打开,数据台网布置时间,查询此时间区间内的数据并导出一个可编辑的数据文件;后将数据文件同步骤1)采集的所有波形文件放在同一文件夹内,利用MATLAB软件进行处理,获得上述数据文件中所有微震事件对应的波形文件;最后将波形文件用专业软件打开,导出补偿目标区域13周围微震台站对应通道的波形。
3)以补偿目标区域周围的5#台站11作为说明,计算微震事件能级和微震事件与5#台站的距离,建立其对应的震源能级-距离坐标系,具体为:
(1)获得微震事件i与5#微震台站b之间的震源距离R:
其中,(xb,yb,zb)表示5#微震台站的位置坐标,(xi,yi,zi)表示微震事件i的震源坐标;i为一个数据集合,包含筛选后的全部微震事件;
(2)通过震动波质点峰值速度ppv和震源距离R,计算微震事件的能级logE:
logE=c1 log(ppv)+c2 logR+c3 (2)
其中,c1、c2、c3为现场观测确定的常数;以震源距离R为纵坐标,以微震事件的能级logE为横坐标,如图2所示,为建立的震源能级-距离坐标系示意图。重复上述步骤分别获得1#台站7,2#台站8,3#台站9,4#台站10各自的震源能级-距离坐标系;
4)根据5#微震台站对震动波到时标记情况,计算5#微震台站对震动波的探测概率分布,具体为:
a)以震动波波形是否被5#台站所标记,将震动波分为被标记和未被标记两类,进而将震动波对应的微震事件分为被标记和未被标记两类;
b)将步骤a)中分类的微震事件,投影到上述震源能级-距离坐标系中,如图3所示,获得补偿目标区域微震事件被5#台站标定情况分布图;
c)通过公式(3)、(4)、(5)计算得到震源距离-能级域中两个微震事件的距离RE:
ΔlogE=logE1-logE2 (3)
ΔR=|c2 logR1-c2 logR2| (4)
其中,ΔlogE为两个微震事件之间的横坐标差值,ΔR为两个微震事件之间的纵坐标差值;
d)网格化震源能级-距离坐标系,用j表示网格节点,RE表示微震事件到节点j的距离,设置网格数据搜索半径r,将以节点j为圆心,r为半径的范围内的所有微震事件作为数据样本S,如图4所示;通过公式(6)、公式(7)计算节点j处震动波被5#台站11探测的概率Pbj:
若S>0,则节点j处PWb计算公式为:
其中S+表示样本S中被标记的微震事件个数;
若S=0,则节点j处Pbj计算公式为:
其中j1、j2、j3、j4表示节点j周围的4个节点;
全部节点计算后获得补偿目标区域5#台站对震动波的探测概率Pb的分布,如图5(a)所示,重复步骤a)~d)获得补偿目标区域13周围各个微震台站对震动波的探测概率P分布。
在P值的计算过程中,添加约束条件对其进行进一步修正,使其符合实际;约束条件为:在震源距相同时,高能级微震事件波形到时标定概率不得低于低能级微震事件,同时,在微震事件能级相同时,短震源距微震事件波形到时标定概率不得低于长震源距;若当前计算节点的P值不满足上述约束条件,则直接舍弃当前节点的计算数据,并进行下一节点的计算,如图5(b)所示为优化后的5#台站的P值分布。
5)根据获得的每个微震台站对震动波的探测概率分布,计算补偿目标区域13周围微震台站在补偿目标区域13内对不同能级微震事件的探测概率分布;具体为:
①获取单个微震事件(此处所取微震事件的能级为5)被探测的概率PE,其等于该微震事件的震动波被四个或者四个以上微震台站探测的概率,也等于1减去被三个及三个以下微震台站探测的概率之和:
其中表示n个微震台站探测到微震事件震动波的概率,n=1,2,3;
②假设补偿目标区域13有m个微震台站能探测到该微震事件的震动波到时,获得其所有微震台站的组合
③获得中第k个微震台站组合对该微震事件震动波的探测概率/>
其中G(p)表示组合中用于微震事件震动波探测的第p个微震台站,表示第p个微震台站震动波到时探测概率,/>表示组合中未用于微震事件震动波探测的第q个微震台站,/>表示被排除的第q个微震台站震动波到时探测概率;
④通过公式(11)获得n个微震台站探测到微震事件震动波的概率将其带入公式(8),获得单个微震事件被探测的概率PE;
⑤选择同步骤①能级一致的微震事件,重复步骤①至④获得补偿目标区域13能级为5的微震事件被探测的概率分布,如图6所示;
⑥改变微震事件能级,重复步骤①至⑤,从而获得补偿目标区域周围微震台站对不同能级微震事件的探测概率PE。
6)网格化补偿目标区域,根据步骤5)得出各能级微震事件的探测概率分布结果,对补偿目标区域13周围微震台站未探测出不同能级微震事件的能量与频次进行补偿,从而获得补偿目标区域13的完整微震数据集,具体为:
(Ⅰ)网格化补偿目标区域,设某一网格节点t内有u个微震事件,选取步骤5)中获得的能级为5的微震事件被探测的概率分布,找到对应网格节点t内微震事件被探测的概率PE(xt,yt,logEt);
(Ⅱ)通过公式(12)计算网格节点t内理论应有的微震事件总数Qsum;
其中PE(x1,y1,logE1)、PE(x2,y2,logE2)…PE(xu,yu,logEu)为u个微震事件分别对应网格节点t内的探测概率;
(Ⅲ)通过公式(13)计算网格节点t内理论应有的微震事件的能量总和Esum;
其中,E1,E2,E3…Eu为网格节点t内u个微震事件对应的能量;
(Ⅳ)重复步骤(Ⅰ)至(Ⅲ)获得补偿目标区域13能级5下所有网格节点理论应有的微震事件总数和能量;
(Ⅴ)改变步骤(Ⅰ)中选定的能级,重复步骤(Ⅰ)至(Ⅳ),获取各个不同能级下所有网格节点理论应有的微震事件总数和能量,将所有能级下获得的微震事件总数和能量分别进行叠加,从而获得补偿目标区域的完整微震数据集(即所有能级叠加后的微震事件总数和能量)。
如图7所示,为补偿目标区域13微震数据集补偿前后的日微震频次与日微震能量的对比关系图,由图7可知,补偿后的微震能量和频次均有了较高的提升;据现场实际情况,该工作面在端头前方50m区域内经常发生岩石动力现象,然而微震事件在未校正前在大约150m处出现频次峰值,对比可知原始的检测数据并不能反应该区域的实际微震活动,补偿后的数据比监测数据更加符合实际;若用补偿后的数据作为补偿目标区域13煤岩动力灾害预警的基础数据,可有效提高煤岩动力灾害预警的准确性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,具体步骤为:
1)采集微震台网布置信息和微震监测数据;
2)确定微震数据集补偿目标区域及其周围微震台站的布设信息,并根据周围微震台站的布设信息对步骤1)采集的微震监测数据进行筛选,获得补偿目标区域周围微震台站接收到的震动波波形;
3)计算微震事件能级和微震事件与微震台站的距离,建立震源能级-距离坐标系;
4)根据补偿目标区域周围微震台站对微震事件波形的标记情况,计算每个微震台站在上述区域内对震动波的探测概率分布;
5)根据获得的每个微震台站对震动波的探测概率分布,计算补偿目标区域周围微震台站在补偿目标区域内对不同能级微震事件的探测概率分布;
6)网格化补偿目标区域,根据步骤5)得出各能级微震事件的探测概率分布结果,对补偿目标区域周围微震台站未探测出不同能级微震事件的能量与频次进行补偿,从而获得补偿目标区域的完整微震数据集;
7)重复步骤2)至6)对整个微震台网布置下的其余区域,进行微震能量和频次的补偿,最终获得整个微震台网布置下的完整微震数据集。
2.根据权利要求1所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,所述微震台网布置信息包括微震台网布置时间、微震台网布置图、微震台站挪移记录;所述微震监测数据包含微震波形文件和微震数据,其中微震数据包括微震事件发生的时间、位置和能量,各个微震台站接收微震事件震动波的到时标记情况。
3.根据权利要求1所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,所述补偿目标区域周围必须存在四个及四个以上微震台站。
4.根据权利要求1所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,所述步骤2)具体为:根据补偿目标区域周围微震台站的布置时间,筛选采集的微震数据,获得此时间区间内的所有微震事件;根据上述获得微震事件的波形通道分布,获得补偿目标区域周围微震台站所接收到的所有波形文件。
5.根据权利要求1所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,步骤3)具体为:
(1)获得微震事件i与微震台站b之间的震源距离R:
其中,(xb,yb,zb)表示第b个微震台站的位置坐标,(xi,yi,zi)表示微震事件i的震源坐标;i为一个数据集合,包含筛选后的全部微震事件;
(2)通过震动波质点峰值速度ppv和震源距离R,计算微震事件的能级logE:
logE=c1 log(ppv)+c2 logR+c3 (2)
其中,c1、c2、c3为现场观测确定的常数;以震源距离R为纵坐标,以微震事件的能级logE为横坐标,建立震源能级-距离坐标系。
6.根据权利要求1所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,步骤4)具体为:
a)设补偿目标区域周围有A个微震台站,以震动波波形是否被A个台站中的某一个台站b所标记,将震动波分为被标记和未被标记两类,进而将震动波对应的微震事件分为被标记和未被标记两类;
b)将步骤a)中分类的微震事件,投影到震源能级-距离坐标系中,获得补偿目标区域微震事件被台站b的标定情况分布图;
c)通过公式(3)、(4)、(5)计算得到震源距离-能级域中两个微震事件的距离RE:
ΔlogE=logE1-logE2 (3)
ΔR=|c2 logR1-c2 logR2| (4)
其中,ΔlogE为两个微震事件之间的横坐标差值,ΔR为两个微震事件之间的纵坐标差值;
d)网格化震源能级-距离坐标系,用j表示网格节点,RE表示微震事件到节点j的距离,设置网格数据搜索半径r,将以节点j为圆心,r为半径的范围内的所有微震事件作为数据样本S,通过公式(6)、公式(7)计算节点j处震动波被台站b探测的概率Pbj:
若S>0,则节点j处PWb计算公式为:
其中S+表示样本S中被标记的微震事件个数;
若S=0,则节点j处Pbj计算公式为:
其中j1、j2、j3、j4表示节点j周围的4个节点;
全部节点计算后获得补偿目标区域微震台站b对震动波的探测概率Pb的分布,重复步骤a)~d)获得补偿目标区域所有微震台站对震动波的探测概率P分布。
7.根据权利要求6所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,为使台站对震动波的探测概率分布更加符合实际,添加约束条件对其进行进一步修正;所述约束条件为:在震源距相同时,高能级微震事件波形到时标定概率不得低于低能级微震事件,同时,在微震事件能级相同时,短震源距微震事件波形到时标定概率不得低于长震源距。若当前计算节点的P值不满足上述约束条件,则直接舍弃当前节点的计算数据,并进行下一节点的计算。
8.根据权利要求1所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,所述步骤5)具体为:
①获取单个微震事件被探测的概率PE,其等于该微震事件的震动波被四个或者四个以上微震台站探测的概率,也等于1减去被三个及三个以下微震台站探测的概率之和:
其中表示n个微震台站探测到微震事件震动波的概率,n=1,2,3;
②假设补偿目标区域周围有m个微震台站能探测到该微震事件的震动波到时,获得其所有微震台站的组合
③获得中第k个微震台站组合对该微震事件震动波的探测概率/>
其中G(p)表示组合中用于微震事件震动波探测的第p个微震台站,表示第p个微震台站震动波到时探测概率,/>表示组合中未用于微震事件震动波探测的第q个微震台站,表示被排除的第q个微震台站震动波到时探测概率;
④通过公式(11)获得n个微震台站探测到微震事件震动波的概率将其带入公式(8),获得单个微震事件被探测的概率PE;
⑤选择与步骤①能级一致的各个微震事件,并分别重复步骤①至④,从而获得补偿目标区域该能级微震事件被探测的概率分布;
⑥改变微震事件能级,重复步骤①至⑤,从而获得补偿目标区域周围微震台站对不同能级微震事件的探测概率PE。
9.根据权利要求1所述基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法,其特征在于,所述步骤6)具体为:
(Ⅰ)网格化补偿目标区域,设某一网格节点t内有u个微震事件,选定步骤5)中获得的某一能级的探测概率分布,获得对应的网格节点t内微震事件被探测的概率PE(xt,yt,logEt);
(Ⅱ)通过公式(12)计算网格节点t内理论应有的微震事件总数Qsum;
其中PE(x1,y1,log E1)、PE(x2,y2,log E2)…PE(xu,yu,log Eu)为u个微震事件分别对应网格节点t的探测概率;
(Ⅲ)通过公式(13)计算网格节点t内理论应有的微震事件的能量总和Esum;
其中,E1,E2,E3…Eu为网格节点t内u个微震事件分别对应节点的能量;
(Ⅳ)重复步骤(Ⅰ)至(Ⅲ)获得补偿目标区域选定能级下所有网格节点理论应有的微震事件总数和能量;
(Ⅴ)改变步骤(Ⅰ)中选定的能级,重复步骤(Ⅰ)至(Ⅳ),并将所有能级的微震事件总数和能量分别叠加,从而获得补偿目标区域的完整微震数据集。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310687653.0A CN116755143B (zh) | 2023-06-12 | 2023-06-12 | 基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310687653.0A CN116755143B (zh) | 2023-06-12 | 2023-06-12 | 基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116755143A true CN116755143A (zh) | 2023-09-15 |
CN116755143B CN116755143B (zh) | 2023-11-07 |
Family
ID=87948946
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310687653.0A Active CN116755143B (zh) | 2023-06-12 | 2023-06-12 | 基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116755143B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080247269A1 (en) * | 2007-04-09 | 2008-10-09 | Baker Hughes Incorporated | Analysis of Uncertainty of Hypocenter Location Using the Combination of a VSP and a Subsurface Array |
US20090010104A1 (en) * | 2007-07-06 | 2009-01-08 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for processing microseismic data |
US20100262373A1 (en) * | 2009-04-08 | 2010-10-14 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for microseismic mapping |
US20150006082A1 (en) * | 2013-06-26 | 2015-01-01 | Baker Hughes Incorporated | Method and apparatus for microseismic attribute mapping for stimulated reservoir volume evaluation |
US20150185344A1 (en) * | 2013-12-30 | 2015-07-02 | Thomas BARDAINNE | Methods and systems of determining a fault plane of a microseismic event |
US20190302291A1 (en) * | 2018-03-29 | 2019-10-03 | Sri Venkata Tapovan Lolla | Enhanced Surveillance of Subsurface Operation Integrity Using Microseismic Data |
CN110688983A (zh) * | 2019-08-22 | 2020-01-14 | 中国矿业大学 | 基于多模态优化和集成学习的微震信号识别方法 |
CN110888123A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-03-17 | 电子科技大学 | 一种基于旋转矩阵的雷达坐标转换方法 |
US20200241157A1 (en) * | 2019-01-28 | 2020-07-30 | GeoArray Technologies LLC | Real-time surface microseismic monitoring with mobile compact acquisition system |
CN112733336A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 神华新疆能源有限责任公司 | 冲击危险区域确定方法、存储介质和电子设备 |
CN114017121A (zh) * | 2021-10-31 | 2022-02-08 | 中国矿业大学 | 一种基于应变场的冲击地压实时监测系统及预警方法 |
CN114757266A (zh) * | 2022-03-27 | 2022-07-15 | 中国矿业大学 | 专家知识与数据融合驱动的冲击地压预测模型构建方法 |
WO2022156582A1 (zh) * | 2021-01-19 | 2022-07-28 | 中南大学 | 一种地声事件定位方法及其失稳灾害预警方法、地声感知仪、监测系统及其可读存储介质 |
CN114814939A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-07-29 | 中国矿业大学 | 一种煤矿微震台网监测效果评估方法 |
-
2023
- 2023-06-12 CN CN202310687653.0A patent/CN116755143B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080247269A1 (en) * | 2007-04-09 | 2008-10-09 | Baker Hughes Incorporated | Analysis of Uncertainty of Hypocenter Location Using the Combination of a VSP and a Subsurface Array |
US20090010104A1 (en) * | 2007-07-06 | 2009-01-08 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for processing microseismic data |
US20100262373A1 (en) * | 2009-04-08 | 2010-10-14 | Schlumberger Technology Corporation | Methods and systems for microseismic mapping |
US20150006082A1 (en) * | 2013-06-26 | 2015-01-01 | Baker Hughes Incorporated | Method and apparatus for microseismic attribute mapping for stimulated reservoir volume evaluation |
US20150185344A1 (en) * | 2013-12-30 | 2015-07-02 | Thomas BARDAINNE | Methods and systems of determining a fault plane of a microseismic event |
US20190302291A1 (en) * | 2018-03-29 | 2019-10-03 | Sri Venkata Tapovan Lolla | Enhanced Surveillance of Subsurface Operation Integrity Using Microseismic Data |
US20200241157A1 (en) * | 2019-01-28 | 2020-07-30 | GeoArray Technologies LLC | Real-time surface microseismic monitoring with mobile compact acquisition system |
CN110688983A (zh) * | 2019-08-22 | 2020-01-14 | 中国矿业大学 | 基于多模态优化和集成学习的微震信号识别方法 |
CN110888123A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-03-17 | 电子科技大学 | 一种基于旋转矩阵的雷达坐标转换方法 |
CN112733336A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 神华新疆能源有限责任公司 | 冲击危险区域确定方法、存储介质和电子设备 |
WO2022156582A1 (zh) * | 2021-01-19 | 2022-07-28 | 中南大学 | 一种地声事件定位方法及其失稳灾害预警方法、地声感知仪、监测系统及其可读存储介质 |
CN114017121A (zh) * | 2021-10-31 | 2022-02-08 | 中国矿业大学 | 一种基于应变场的冲击地压实时监测系统及预警方法 |
CN114757266A (zh) * | 2022-03-27 | 2022-07-15 | 中国矿业大学 | 专家知识与数据融合驱动的冲击地压预测模型构建方法 |
CN114814939A (zh) * | 2022-04-27 | 2022-07-29 | 中国矿业大学 | 一种煤矿微震台网监测效果评估方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116755143B (zh) | 2023-11-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2016141598A1 (zh) | 共姿态道集地表一致性振幅补偿方法及装置 | |
CN116842411A (zh) | 基于震动波探测概率的煤矿微震台网监测能力评价方法 | |
CN107132578B (zh) | 一种微地震地面监测速度模型校正算法 | |
Wang et al. | A statistical method to assess the data integrity and reliability of seismic monitoring systems in underground mines | |
CN114994791B (zh) | 一种用于评估井地一体微震监测系统监测能力的方法 | |
Vales et al. | Intraplate seismicity across the Cape Verde swell: a contribution from a temporary seismic network | |
CN115327616A (zh) | 一种海量数据驱动的矿山微震震源自动定位方法 | |
CN114563826B (zh) | 基于深度学习融合驱动的微震稀疏台网定位方法 | |
O’Rourke et al. | Small‐magnitude earthquakes in north‐central Wyoming recorded during the Bighorn Arch Seismic Experiment | |
D’Alessandro et al. | Montana Seismic Network Performance: an evaluation through the SNES method | |
CN109239775B (zh) | 矿产资源被盗采追踪定位方法 | |
CN116755143B (zh) | 基于微震系统探测概率的矿山微震能量-频次补偿方法 | |
CN110579799B (zh) | 一种等旅行时间间隔的地震采集观测方法及系统 | |
CN113126155B (zh) | 一种针对分布于煤岩间受强反射影响的砂岩储层预测方法 | |
CN113534236B (zh) | 一种基于检波器间距约束的微地震初至拾取方法 | |
AU2020102033A4 (en) | Method for detecting erosion zone by converted sh wave based on source of shock wave | |
LaPointe et al. | Calculation of displacements on fractures intersecting canisters induced by earthquakes: Aberg, Beberg and Ceberg examples | |
CN111290022A (zh) | 基于微震监测的岩质隧道潜在渗流通道识别方法 | |
CN114879251A (zh) | 一种基于射线追踪技术的地震定位图形方法及系统 | |
Visser et al. | A comprehensive earthquake catalogue for northeastern British Columbia: The northern Montney trend from 2017 to 2020 and the Kiskatinaw Seismic Monitoring and Mitigation Area from 2019 to 2020 | |
CN112379412A (zh) | 采集地震数据的质量监控方法及装置 | |
CN112180437B (zh) | 一种剔除矿震信号中干扰信号p波初至到时的方法 | |
US11933928B1 (en) | Forward simulation-based irregular seismic data acquisition method | |
Kortström et al. | Automatic data processing and analysis system for monitoring region around a planned nuclear power plant | |
Adams et al. | Seismic decoupling for explosions in spherical underground cavities |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |