Алгоритмы обработки сейсмической информации

Приведен анализ методов обработки сейсмической информации при функционировании шахтных систем геомониторинга. Подобные системы эффективно используются на угледобывающих предприятиях США, Канады, ЮАР, Великобритании, Австралии и других стран. Опыт создания и эксплуатации таких систем накоплен на горнодобывающих предприятиях Кузбасса, Воркуты, Норильска, Таштагола с использованием аппаратуры отечественных и зарубежных производителей (системы «GITS», АC «PEЛCC», «ISS», «АСКМ», «Прогноз-ADS» и др.). Для обработки сейсмической информации и эффективной ее интерпретации используется целый ряд методов: кластерный анализ; нейронные сети; системные анализ и синтез, обеспечивающие синергический эффект; многоуровневая иерархия, комплексирование сейсмического мониторинга с деформационным, геодезическим, электрофизическим, межскважинной томографией; спектральный анализ сейсмограмм; отстройка от фонового влияния при малом уровне сигнала; исследование волн маятникового типа. Основными базовыми параметрами, характеризующими геодинамическое состояние массива, являются координаты очагов сейсмического сигнала, интенсивность сейсмической активности и энергия сейсмособытий. Разработаны алгоритмы локации источника сейсмособытия, основанные на циклическом подборе координат расчетной точки путем минимизации показателя, вычисляемого по разности фактических и расчетных задержек приходов сейсмоволны, а также минимизации целевой функции методом адаптивного случайного поиска с использованием генератора случайных чисел (Монте-Карло). В качестве комплексной характеристики сейсмической активности массива предложен показатель F, включающий отношение энергии текущего сейсмического события к фоновому уровню и суммарную сейсмическую активность за расчетный интервал времени. Методом факторного анализа установлены зависимости показателя F от ряда функциональных параметров: линейного размера объемной расчетной матрицы, которой представляется реальный массив; шага приращения линейного размера; временного интервала.

 

Ключевые слова: сейсмический мониторинг, локация очага, энергия сейсмособытия, сейсмоактивность, геодинамическое состояние массива, циклический алгоритм, адаптивный случайный поиск, минимизация целевой функции, факторный анализ.
Как процитировать:

Разумов Е. Е., Простов С. М., Мулёв С. Н., Рукавишников Г. Д. Алгоритмы обработки сейсмической информации // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2022. – № 2. – С. 17–29. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_2_0_17.

Благодарности:
Номер: 2
Год: 2022
Номера страниц: 17-29
ISBN: 0236-1493
UDK: 550.34.01
DOI: 10.25018/0236_1493_2022_2_0_17
Дата поступления: 09.03.2021
Дата получения рецензии: 18.11.2021
Дата вынесения редколлегией решения о публикации: 10.01.2022
Информация об авторах:

Разумов Егор Евгеньевич1,2 — ассистент, научный сотрудник, e-mail: razumov@vnimi.ru, ORCID ID: 0000-0002-3696-8553,
Простов Сергей Михайлович1 — д-р техн. наук, профессор, e-mail: psm.kem@mail.ru, ORCID ID: 0000-0003-0780-2690,
Мулев Сергей Николаевич2 — директор по науке, e-mail: smuleva@yandex.ru,
Рукавишников Георгий Дмитриевич2 — заведующий центром геодинамических наблюдений, e-mail: geodmiruk@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-8228-2870,
1 Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева,
2 АО «Научно-исследовательский институт горной геомеханики и маркшейдерского дела — межотраслевой научный центр ВНИМИ».

 

Контактное лицо:

Разумов Е.Е., e-mail: razumov@vnimi.ru.

Список литературы:

1. Егоров А. П., Рыжов В. А. К вопросу систематизации геофизических исследований геомеханического состояния массива горных пород и земной поверхности для оперативного контроля безопасного ведения горных работ на угольных шахтах // Уголь. — 2019. — № 10. — С. 29—33.

2. Разумов Е. Е., Простов С. М. Основные принципы построения систем сейсмического мониторинга // Горный журнал. — 2021. — № 1. — С. 8—12.

3. Абдрахманов М. И., Лапин С. Э., Шнайдер И. В. Применение алгоритмов кластеризации для экспресс-анализа сейсмических данных // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № 6. — С. 27—44. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-06-0-27-44.

4. Журавлев Е. И., Федотов Г. С., Пикель К. С. Автоматизированный прогноз НДС массива горных пород на основе экстраполяции характеристик сейсмической и сейсмоакустической эмиссий с помощью нейросетевых технологий // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2015. — № 9. — С. 404—410.

5. Zhang M., Liu S., Chen S., Chen Y., Xu G., Qian D. Focus energy determination of mining microseisms using residual seismic wave attenuation in deep coal mining // Hindawi Shock and Vibration. 2018, vol. 2018, pp. 13.

6. Zhebel O., Eisner L. Simultaneous microseismic event localization and source mechanism determination // Geophysics. 2015, vol. 80, no. 1, pp. KS1–KS9.

7. Marcak H., Mutke G. Seismic activation of tectonic stresses by mining // Journal of Seismology. 2013, vol. 17, no. 4, pp. 1139—1148.

8. Chambers D. J. A., Boltz M. S., Richardson J. R., Finley S. A. Application of subspace detection on a surface seismic network monitoring in deep silver mine / Deep Mining 2017: Proceedings of the Eighth International Conference on Deep and High Stress Mining, Australian Centre for Geomechanics, Perth, pp. 141—154.

9. Рассказов И. Ю., Гладырь А. В., Кателла Е. А. Разработка многоуровневой системы комплексного геодинамического мониторинга, удароопасного массива горных пород // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2014. — № 9. — С. 113—120.

10. Бодин В. В. Влияние локально напряженных зон тектонических нарушений на пространственное распределение спектров сейсмических волн // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2014. — № 4. — С. 5—10.

11. GITS — система сейсмического мониторинга // Уголь. — 2019. — № 10. — С. 34.

12. Садовский М. А. Блочно-иерархическая модель горной породы и ее использование в задачах сейсмологии / Экспериментальные и численные методы в физике очага землетрясений. — М.: Наука, 1989. — С. 5—13.

13. Сторчеус А. В. О расчете сейсмической энергии землетрясений и взрывов // Вулканология и сейсмология. — 2011. — № 5. — С. 49—59.

14. Джонс М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. — М.: ДМК Пресс, 2004. — 312 с.

15. Елкин Д. И., Тяхти А. С. Метод отжига. — М.: Мир, 2008. — 48 с.

Наши партнеры

Подписка на рассылку

Раз в месяц Вы будете получать информацию о новом номере журнала, новых книгах издательства, а также о конференциях, форумах и других профессиональных мероприятиях.