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基于信号时频特征的微震波形识别在岩爆预测中的应用
文献摘要：
在深埋地下工程施工中,需要通过监测采集微震信号分析施工过程中的岩爆风险,由于现场干扰因素多,数据中混入了大量冗余信号,大大影响了岩爆预测的效率.为有效识别出岩石的破裂信号,本文采用快速傅里叶变换,对比分析了微震/岩爆信号与其它无效信号的频率特征,采用多输人的卷积神经网络方法,建立了基于信号时频特征的微震波形识别模型,实现了对微震/岩爆信号的有效识别.基于引汉济渭秦岭输水隧洞的微震监测资料,采用3770个波形对模型进行了测试,模型识别精度可达96.1％.模型对比了不同输入方式对预测结果的影响,针对随机挑选的100次微震事件和100次无效事件,结果表明:采用信号的时频特征作为输入,模型比单纯采用时域或频域特征具有更高的精度.
文献关键词：
地下工程;微震监测;波形识别;频域;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李文旭;陈祖煜;唐春安;苏岩;唐烈先;胡晶;陶磊
作者机构：
西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西西安 710048;中国水利水电科学研究院,北京 100048;大连理工大学土木工程学院,辽宁大连 116024;陕西省引汉济渭工程建设有限公司,陕西西安 710010;辽宁科技大学矿业学院,辽宁鞍山 114051
文献出处：
引用格式：
[1]李文旭;陈祖煜;唐春安;苏岩;唐烈先;胡晶;陶磊-.基于信号时频特征的微震波形识别在岩爆预测中的应用)[J].中国水利水电科学研究院学报（中英文）,2022(06):523-531,556
A类：
B类：
时频特征,微震波形,波形识别,岩爆预测,深埋,埋地,地下工程施工,施工中,微震信号,信号分析,施工过程,干扰因素,混入,快速傅里叶变换,频率特征,输人,神经网络方法,识别模型,引汉济渭,秦岭,输水隧洞,微震监测,监测资料,模型识别,识别精度,模型对比,输入方式,微震事件,频域特征
AB值：
0.355013
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