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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明公开了一种煤岩层动静应力场微震监测反演及异常智能识别方法。首先，利用震源定位、微震传感器坐标等数据，对煤岩层进行波速场反演成像；其次，采用两个分别位于相邻时间段且位于位置较近的微震事件对到达传感器的P波初至到时差进行时差成像，得到波速时差图像；在此基础上，根据煤岩层破坏产生的微震信号，对煤岩层破坏进行震源定位及震源机制定量反演，得到煤岩层破坏位置、破裂大小及裂纹方向；综合利用波速场成像、波速时差成像、震源定位及震源机制定量参数对煤岩层动静应力场进行联合反演，得到煤岩层动静应力场图像；最后，基于深度学习算法对动静应力场图像进行异常区的智能识别，为煤岩层动静应力场监测提供技术保障。

主权项：1.一种煤岩层动静应力场微震监测反演及异常智能识别方法，其特征在于：具体步骤如下：a.根据重点监测区域及采掘空间现场实际，选择合理数量的微震传感器，安装微震信号数据采集仪，并且对微震传感器空间布设进行优化设计，确定最优的微震台网布设方案，确保对目标区域进行全面监测；b.向重点监测区域煤岩层施工长钻孔，将微震传感器安装到长钻孔孔底，钻孔深度为几米到几百米；c.微震传感器安装完毕后，连接电源、微震数据采集仪、GPS时间同步信号等子系统构成整个微震监测系统，经调试及测试正常，启动微震监测系统，连续采集煤岩层破裂微震波形数据；d.将采集到的有效波形信号进行自动检测和拾取到时，并利用单纯形与双差联合定位算法，对煤岩层破裂产生的震源进行预定位，进一步筛选得到高精度定位事件；e.将检测到的微震事件数据集和P波到时数据按照时窗口24h划分为不同的时间段T1,T2,...Ti,...Tn，后根据微震事件数量进一步划分时间段T1,T2,...Ti,...Tn，若某一时间段TPi内的微震事件数量≤10，则将该时间段Ti与Ti+1进行合并得到Ti’，以此类推划分新的时间段T1’,...,T2’,Ti’,...,Tn’；f.利用现场爆破试验测试确定初始波速模型V；g.构建每个时间段T1’,T2’,...Ti’...,Tn’的绝对到时、事件对到时差和传感器对到时差数据作为输入，以相同的初始速度模型V分别对每个子数据集进行震动波速反演，通过联合反演分别得到每个时间段T1’,T2’,...Ti’...,Tn’的速度模型和裂纹震源参数，最终得到监测区域的波速场成像图；h.采用两个分别位于相邻时间段T1’和T2’且位置较近的微震事件对到达传感器的P波初至到时差进行时差成像，得到监测区域的波速时差成像图；i.根据得到微震事件密度，式中n为微震事件数，A0为事件覆盖区域体积，A0＝xmax-xminymax-yminzmax-zmin，利用微震事件密度云图揭示煤岩层的破裂区域；j.计算每个破裂事件相对声发射能量Er，统计每个时间段T1,T2,...Ti,...Tn内的累计事件总能量、事件最大能量，反映煤岩层破裂活动的时间分布规律，推断出煤岩层内部应力的分布和演化趋势；k.建立仅涉及位移不连续行为的裂纹震源模型，定量反演获取裂纹震源的张剪属性、破裂尺度、空间取向及运动方向；l.检测煤岩层破裂时产生的应力降大小；m.综合利用得到的能量、裂纹震源的破裂属性、应力降，分析煤岩层的破裂机制和煤岩层内应力的分布及演化趋势，联合表征监测区域中震源点的应力情况，最终得到监测区域的动应力图像；n.根据步骤g得到的波速场成像反映出监测区域的应力情况以识别出高应力区；根据步骤h得到的波速时差成像反映局部的应力变化情况以识别应力变化剧烈区域；根据步骤m反演的动应力图像得到震源点的应力情况以识别出应力活动区；综合利用波速场成像、波速时差成像和动应力图像对煤岩层动静应力进行联合表征，最终得到煤岩层动静应力场图像结果；o.基于Resnet模型对步骤n得到的动静应力场图像结果进行智能识别和解译，自动识别出应力异常区，为煤岩动力灾害监测预警及防控提供依据。

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