岩土力学 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (9): 3689-3696.doi: 10.16285/j.rsm.2018.1017

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基于STA/LTA岩石破裂微震信号实时识 别算法及工程应用

陈炳瑞1，吴昊2，池秀文3，刘辉4，伍梦蝶5，晏俊伟6   

  1. 1. 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室，湖北 武汉 430071；2. 北方爆破科技有限公司，北京 100089； 3. 武汉理工大学 资源与环境工程学院，湖北 武汉 430070；4. 成都理工大学 环境与土木工程学院，四川 成都 610059； 5. 湖北工业大学 土木建筑与环境学院，湖北 武汉 430068；6. 沈阳军区司令部 工程科研设计院，辽宁 沈阳 110162
  • 收稿日期:2018-06-12 出版日期:2019-09-10 发布日期:2019-09-08
  • 作者简介:陈炳瑞，男，1976年生，博士，研究员，主要从事岩石工程灾害孕育过程微震监测与分析技术、预警理论与方法、灾害孕育机制及防护研究。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目（No.51539002，No.51479192）；中国铁路总公司科技研究开发计划项目（No.2017G006-B）。

Real-time recognition algorithm for microseismic signals of rock failure based on STA/LTA and its engineering application

CHEN Bing-rui1, WU Hao2, CHI Xiu-wen3, LIU Hui4, WU Meng-die5, YAN Jun-wei6   

  1. 1. State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, Hubei 430071, China; 2. Northern Blasting Technology Co., Ltd., Beijing 100089, China; 3. School of Resources and Environmental Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan, Hubei 430070, China; 4. School of Environmental and Civil Engineering, Chengdu University of Technology, Chengdu, Sichuan 610059, China; 5. School of Civil Engineering and Environment, Hubei University of Technology, Wuhan, Hubei 430068, China; 6. Engineering Research Institute, Shenyang Military Area Command, Shenyang, Liaoning110162, China
  • Received:2018-06-12 Online:2019-09-10 Published:2019-09-08
  • Supported by:
    This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(51539002, 51479192) and the Science and Technology Research and Development Program of China Railway Corporation(2017G006-B).

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摘要： 微震监测获取的数据中通常混有大量的非岩石破裂信号，该类信号目前主要通过人工经验进行识别与滤除，这消耗了大量的宝贵时间，严重影响灾害的防治和救援效率。对大量微震信号进行分析，发现STA/LTA算法在信号实时触发后能大致表征波形振幅和频率的变化，岩石破裂信号和非岩石破裂信号在延迟位置处R值具有差异性。基于此，提出了岩石破裂微震信号实时识别算法。新算法应用到白鹤滩水电站地下厂房、红透山和阿舍勒铜矿深部采场3个工程，岩石破裂事件识别的准确率分别是85.98%、92.45%和91.06%，非岩石破裂事件滤除的准确率分别是72.06%、83.11%和49.87%。该算法使基于岩石破裂微震信息的岩石工程灾害自动分析与预警成为可能，具有重要意义。

关键词: 实时识别算法, 微震监测, STA/LTA, 岩石破裂信号, 岩爆, 工程应用

Abstract: A large number of non-rock failure signals are usually obtained by microseismic monitoring. At present, these kinds of signals are mainly identified and filtered by manual experience, which consumes much precious time and seriously affects the efficiency of disaster prevention and rescue. By analysing massive microseismic signals, we find that the STA/LTA algorithm can roughly characterise the amplitude and frequency of waveforms after the real-time triggering of signals. The R values of the rock failure signals and the non-rock failure signals are different in the delayed position. Therefore, a real-time recognition algorithm for the microseismic signal of rock failure is proposed. The new algorithm is applied to three projects, including the underground powerhouse of the Baihetan hydropower station, the deep stope of the Hongtoushan copper mine, and the deep stope of the Ashele copper mine. The accuracy rates of the identification of rock failure events are 85.98%, 92.45% and 91.06%, respectively. The accuracy rates of the filtering of non-rock failure events are 72.06%, 83.11% and 49.87%, respectively. It is of great significance that the algorithm makes it possible to automatically analyse and predict rock engineering disasters based on microseismic information of rock failure.

Key words: real time recognition algorithm, microseismic monitoring, STA/LTA, rock failure signal, rock burst, engineering application

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