基于AE时间序列的岩爆预测模型

›› 2009, Vol. 30 ›› Issue (5): 1436-1440.

基于AE时间序列的岩爆预测模型

彭琦¹，张茹¹，谢和平¹，曲宏略¹，龙盎²

1.四川大学水利水电学院，成都 610065；2.中国长江三峡工程开发总公司，湖北宜昌 443002

收稿日期:2007-09-10 出版日期:2009-05-10 发布日期:2011-02-18
作者简介:彭琦，男，1983年生，博士研究生，主要从事岩土工程方面的研究。
基金资助:
国家基础研究发展规划（973）项目（No. 2002CB412705）；国家自然科学基金创新群体项目（No. 50221402）；国家自然科学基金委雅砻江水电开发联合研究基金重点项目（No. 50639100）；国家自然科学基金项目：“岩石灾变破裂过程中能量耗散与释放规律的研究”（No. 50579042）。

Prediction model for rockburst based on acoustic emission time series

PENG Qi¹, ZHANG Ru¹, XIE He-ping¹, QU Hong-lue¹, LONG Ang²

1. College of Water Resources and Hydropower, Sichuan University, Chengdu 610065, China; 2. China Three Gorges Project Corporation, Yichang 443002, China

Received:2007-09-10 Online:2009-05-10 Published:2011-02-18

摘要/Abstract

摘要：

根据现场岩爆监测中声发射（AE）时间序列的特点，采用小波神经网络与突变理论，建立了一种新的岩爆预测模型。该模型首先针对监测到的声发射建立小波神经网络模型，对声发射时间序列进行了拟合与预测；再运用突变理论对预测的声发射建立了岩爆突变预测模型。通过实例分析表明，声发射的预测精度较高，岩爆预测结果与现场情况一致，证明了该模型工程实用性较强。

关键词: 岩爆, AE, 小波神经网络, 突变理论, 预测模型

Abstract:

Based on the features of acoustic emission(AE) time series monitored for rockburst, adopting the wavelet neural network and catastrophe theory, a new rockburst prediction model is established. Firstly, a wavelet neural network model based on the AE monitored is established to forecast the future AE. Secondly, a catastrophe prediction model for rockburst is founded based on AE forecasted. A practical example shows that the predicted AE time series has high prediction accuracy; and rockburst prediction are consistent with field situation. It is shown that the model has the advantages of high forecasting accuracy and strong practicality.

Key words: rockburst, acoustic emission(AE), wavelet neural network, catastrophe theory, prediction model

中图分类号:

O 382

彭琦，张茹，谢和平，曲宏略，龙盎. 基于AE时间序列的岩爆预测模型[J]. , 2009, 30(5): 1436-1440.

PENG Qi, ZHANG Ru, XIE He-ping, QU Hong-lue, LONG Ang. Prediction model for rockburst based on acoustic emission time series[J]. , 2009, 30(5): 1436-1440.

参考文献

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