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在煤矿开采、地铁修建等地下开采活动中的爆破作业极易引起微震事件的发生。一直以来,对微震事件的实时监控都是国内外学者研究的热门课题。爆破振动信号初至到时的准确拾取是整个微震事件监控的关键环节,也是实现爆破震源定位的前提和基础。但地下爆破作业环境复杂,传感器采集的爆破振动信号会掺杂强烈的噪声,信号的有用特征较弱,导致传统算法不能准确拾取信号的初至到时。本文为满足地下煤矿爆破开采活动震源定位系统实时性强、准确度高的监控需要,针对低信噪比爆破振动信号初至到时难以准确拾取的问题,对爆破振动信号降噪方法以及初至到时拾取算法进行深入研究,为实际应用提供理论支持。(1)根据爆破振动信号衰减快、持续时间短等特性建立数学模型,并选用小波阈值降噪算法对含噪爆破振动信号进行降噪处理。在分解层数的选取中引入奇异谱分析,根据爆破振动信号降噪过程中各层小波分解系数表现的奇异谱斜率特性,设计出一种爆破振动信号最优分解层数确定算法,实现了对爆破振动信号最优分解层数的自适应选取。分析软、硬阈值函数的优劣,设计出一种基于调节因子的阈值函数,通过调节参数α的大小,可在软、硬阈值函数之间实现灵活调节,并通过仿真验证了基于调节因子的阈值函数对爆破振动信号的降噪效果最好。(2)为获取精确的爆破振动信号初至到时,分析STA/LTA(Short-Term to Long-Term Average)算法和AIC(Akaike information criterion)算法拾取信号初至到时的优缺点,根据STA/LTA算法能大致拾取信号初至到时和AIC算法拾取结果准确但易受时窗局限的特征,提出一种基于多特征函数的S/L-AIC初至到时拾取算法。该算法以STA/LTA算法的4个特征函数拾取初至到时的最小值和最大值为基准,根据信号的长度L向前、向后扩充L/10个采样点,形成新时窗[min(ti)-L/10,max(ti)+L/10],利用AIC算法在新时窗下拾取准确的初至到时,并验证了所提算法在高、低信噪比两种情况下均能准确拾取爆破振动信号的初至到时。(3)为验证基于多特征函数的S/L-AIC算法在震源定位算法中的可行性和初至到时拾取的准确性,分析对比了 5种震源定位算法,选用基于走时理论的线性震源定位算法进行仿真验证。利用MATLAB模拟微震事件,分别用AIC算法和基于多特征函数的S/L-AIC算法对模拟的低信噪比爆破振动信号拾取初至到时,并根据线性震源定位算法对两种算法拾取的到时进行震源反演定位与精度分析,结果验证了基于多特征函数的S/L-AIC算法在震源定位中的可行性及拾取初至到时的准确性高。