岩体多源声学设备在地压与顶板灾害监测防控中的应用

随着矿山开采深度增加,井下开采条件趋于复杂,开采过程中易形成冒顶、片帮、塌方等地压问题。岩体多源声学监测技术是利用声学设备对岩石材料内部破裂信号与多源外界扰动的声学信号进行监测与分析,对岩石材料内部的动态破坏行为进行无损检测的技术。相对其他监测设备具有频段广、震源定位精度高、精准辨识危险区域、失稳灾害多指标联合预警的特点,特别是变“噪”为“用”,将大量爆破、凿岩等噪声信号经过定位和辨识后用于波速场成像,能够突破传统监测方式“点”和“线”监测的技术缺陷,实现了向“场”和“体”监测与识别的转变。在分析岩石材料内部破裂信号与多源外界扰动声学信号传播原理的基础上,将课题组自主研发的岩体多源声学监测系统应用于陕西震奥鼎盛铅锌矿与金川集团二矿区。采用波速场成像与岩体多源声学参数对采空区顶板和充填体顶板稳定性进行了实时监测与分析,总结了该系统在地压与顶板灾害监测防控方面的应用成果,构建了地压与顶板失稳灾害识别和预警建议体系。研究表明:通过岩体多源声学监测系统对监测区域进行波速场成像并结合岩体多源声学参数分析,可以直观且有效地在监测区域中发现波速场与岩体多源声学参数的异常位置,并实时反映开采过程中顶板的健康状况,对灾害监测防控起到了至关重要的作用。值得注意的是,即使监测结果暂时显示顶板较为稳定,但是其稳定性会受开采流程、充填体下沉和分层等影响,进一步可能会有能量、震级较大的事件发生。因此,需要将现场实际情况、开采计划与岩体多源声学参数变化情况相结合,并在现场排查相关隐患,结合集中领导组织与统筹安排管理,提升矿山灾害多源声学智能监测与预警水平。

无需预先测速的微震震源定位的数学形式及震源参数确定

为解决传统方法因测量速度误差给定位精度造成的影响,研究3种无需预先测量速度的震源定位的数学形式,按其因变量为到时、到时差、到时差商依次称为TT,TD和TDQ法。通过分析发现,TD法在数学意义上优于TT和TDQ法。对目前广泛使用的需要预先测量速度的微震震源定位传统方法进行总结分析,将其归纳为2种数学形式,按其因变量为到时、到时差依次称为STT和STD法。通过算例分析,对TT,TD及STT以及STD法在速度浮动误差为0,1%,2%,3%,4%,5%的6个水平进行误差分析比较。研究发现,对于在传感器阵列内的震源,TD法的定位精度最高。TT和TD法无需预先给定速度,不受速度的影响,绝对距离误差区间分别为0～1.013 4和0.01～0.014 m。由此可见,TD法较稳定;STT和STD法在给定速度真值时,绝对距离误差为0～0.981 m;但当传统方法在给速度一个较小的误差1%～5%下,会导致较大的定位误差,较大的达到24.27 m。最后,对新方法在建有微震监测系统的冬瓜山铜矿进行验证,通过爆破模拟微震源,微震监测系统接受爆破信号,通过不同区域的3次爆破试验研究发现,TD法的定位精度最高,它在不需要预先测量速度的情况下,无论3个坐标各自的均值还是绝对距离误差均小于STT,STD和TT法。可见,TD法具有较高的定位精度,算法稳定,定位中只需传感器坐标及时间差即可,是合理可靠的,消除传统定位方法中速度误差给定位带来的影响。

露天采矿爆破振动对砌体结构破坏效应预测的Fisher判别模型及应用

应用Fisher判别分析理论并结合工程实际特点,从爆破振动特征参量和砌体结构自身特性这2个方面出发,选取峰值质点振动速度(PPV)、爆破振动主频率、主频率持续时间、灰缝强度、圈梁构造柱、房屋高度、屋盖形式和砖墙面积率8个影响因素作为判别因子,建立爆破振动对砌体结构破坏效应预测的Fisher判别分析模型。将该方法应用到湖北一露天采场爆破振动对砌体结构破坏效应预测问题中,利用现场实测的108组数据进行训练和检验,回判估计的误判率为0.083,通过求解判别函数,认为峰值质点振动速度为最重要的判别指标,其后依次为圈梁构造柱、屋盖形式、砖墙面积率、房屋高度、爆破振动主频率、主频率持续时间和灰缝强度,可以为同类工程在选取爆破振动对砌体结构破坏效应的判别指标方面提供参考。利用其他12组现场数据作为预测样本进行测试,预测结果与实际情况吻合较好。研究表明,该方法回判估计的误判率低,判别性能良好,是爆破振动对砌体结构破坏效应预测的一种有效新方法,可以在实际工程中进行推广应用。

岩质边坡微震监测方案优化设计及隐伏危险区域辨识

地压监测是矿山安全管理的关键环节,也是矿产资源开发过程中有效的监测手段。根据陕西省四方金矿的矿山地质条件和地压活动规律,为提高资源回收率,有效治理矿山地表环形边坡,解决安全绿色采矿的关键问题,针对矿山生产特点,结合传感器布设的基本要求,分析了不同布设方案的理想定位误差,并从经济性角度分析与设计了满足矿山监测要求的地压系统监测方案。为进一步辨识矿山边坡体的薄弱异常区域,确定边坡的区域稳定性情况,采用波速场成像技术获取了边坡体监测剖面低速危险区域和高速危险区域的成像结果,进而实现了边坡体内部隐伏空洞异常区域的超前辨识及监测效果分析。结果表明:在理想化条件下,某一监测点设置为不同的标高时,坡体定位误差差距不明显,结合监测震源的矿山边坡区域相对波速场成像结果可知,基于当前的台网布置方案,可满足对于矿山边坡体监测剖面内部危险区域的辨识需求。研究成果对于减少矿山灾害事故发生、提升矿山安全生产稳定性具有重要意义。

基于机器学习算法及Stacking融合集成模型的矿柱稳定性分析

留设矿柱作为确保矿山地下安全开采的重要手段,开展其稳定性研究对矿山的安全生产具有重要意义。为此,基于机器学习算法及Stacking融合策略开展了矿柱稳定性分析。首先,通过对原始矿柱稳定性数据样本进行统计分析,利用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法对原始数据进行了样本平衡化处理,并按照80%的数据作为训练集、20%的数据作为测试集进行划分。其次,使用随机森林算法(Random Forest,RF)、K-近邻算法(K-nearest Neighbor,KNN)、支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)、线性判别降维算法(Linear Discriminant Dimensionality Reduction,LDA)、多层神经网络算法(Multi-layer Neural Network,MLPC)以及逻辑回归算法(Logistic Regression,LR)等不同算法进行分类计算。然后,通过随机搜索算法和五折交叉验证来获取每个模型的最优超参数,并分别选取上述单个方法为元模型,结合Stacking融合策略构建6种集成模型。最后,通过对比评价模型的准确率、召回率、精确率和F_(1)指数等指标来确定最佳的评估方法。研究表明:在传统机器学习算法中,SVM算法在分类任务中表现最优,而在采用Stacking融合策略的集成模型中,以随机森林作为元模型的Stacking模型展现出最佳性能;此外,通过采用Stacking融合策略,整个集成算法模型相较于各个算法对应的元模型,性能得到明显提升。

无需预先测速的长方体监测网络声发射源三维解析定位方法(英文)

为得到未知波速结构声发射源定位坐标求解的解析解,将传感器阵列简化为长方体,以求得最小监测网络下的声发射源定位解析解。考虑传感器在长方体表面不同位置的各种情形,建立对应的定位控制非线性方程组。根据建立的方程组和到时差,将监测网络分为3种情况,分别求得未知波速情况下采用5个传感器进行定位的声发射源定位解析解。将得到的声发射源定位解析解应用到数值和声发射试验中进行验证。结果显示,所求得的解析解避免了预先测定波速与迭代算法求解给定位带来的误差,定位结果与真实坐标一致。

岩爆等级预测的随机森林模型及应用(英文)

将随机森林分类方法应用于岩爆等级判定问题中。选用洞室围岩最大的切向应力、岩石单轴抗压强度、抗拉强度、岩石弹性能量指数作为岩爆等级判定的因素,并按照不同的组合形式将其分为指标组I和II。以收集到的工程中的实际岩爆情况及数据作为训练样本,进行分析计算,建立岩爆等级判定的随机森分析模型。运用该分析模型对未参加训练的国内外工程实际岩爆情况进行判定,并与支持向量机及神经网络的判定结果进行比较。研究表明,指标组I优于指标组II;用随机森林、支持向量机和神经网络方法计算的正确率分别为100%、90%、80%。可见,随机森林方法判别能力强,误判率低,是解决岩爆等级判定的一条有效途径。

尾矿坝地震稳定性分析的区间模型及应用

在尾矿坝地震稳定性分析中,为适应计算参数本身具有的随机性和未确知性,将计算参数转换成盲数形式;针对尾矿坝地震稳定的极限平衡分析问题,提出一种计算尾矿坝安全系数的新方法,并将该模型应用到某尾矿坝的地震稳定性分析中。实际分析结果表明:运用盲数运算法则可以计算稳定性系数在不同取值区间内的可信度,克服了传统方法描述过于绝对化的问题,为判断尾矿坝的稳定状态提供了更全面的依据;该尾矿坝边坡安全系数低于1.3的可能性为13%,即在发生烈度为Ⅶ度的地震时该尾矿坝安全的可能性为87%,失稳的可能性较小,与实际情况相吻合;盲数理论在尾矿坝地震稳定性分析中能更好地考虑参数的不确定性,完善了尾矿坝稳定性分析理论,为尾矿坝稳定性的分析提供了一条新的途径。

急倾斜煤层顶煤可放性分类预测的Fisher判别分析模型及应用

基于Fisher判别理论建立了急倾斜煤层顶煤可放性分类的Fisher判别分析模型.选取老顶、直接顶、底板、瓦斯、采深、倾角、煤层厚度、坚固性系数、夹矸等9项指标作为Fisher判别分析模型的分类判别指标.利用国内矿区急倾斜煤层可放性分类实例数据作为训练样本进行训练,建立顶煤可放性分类的Fisher判别分析模型,求得判别函数.用建立的模型对5个矿山的急倾斜煤层顶煤可放性进行分类预测,结果与实际情况符合良好.

膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类方法及应用

将未确知测度理论应用于膨胀土的分类问题中,建立膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类分析模型;选用粘粒含量、粉粒含量、液限、塑限及塑性指数作为未确知均值聚类分析模型的判别指标;以膨胀土的15组实测数据建立各评判指标的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示分类中心;根据信息熵理论计算各评判指标的权重,用置信度识别准则进行评判;用建立的模型对15组实测数据逐一进行检验,正确率为100%。将建立的模型对待分类的8个样本进行测试,并与实测结果进行比较。研究结果表明:预测等级与实际结果较吻合,比较客观地反映了膨胀土分类的复杂状况。

深井开采灾害应对决策技术综述

随着我国浅表有色金属矿床即将消耗殆尽,深井开采在我国今后的矿山开采所占比例将逐步加大,其岩石力学和深井灾害的研究对深井矿山的建设具有重要意义。介绍深井开采的岩石力学问题及深井灾害的特点、灾害控制新思路、决策技术。

岩石试验抗压、抗拉区间强度及代表值可信度研究

研究岩石区间非定值强度问题以期适应实验室试验有限性、随机性的特点,以此反映岩石强度参数取值的区间性特征及可能性分布。首先,提出了岩石的抗压区间强度、抗拉区间强度的概念;其次,基于区间分析、未确知数学理论,结合实验室实际,给出了区间强度的求解方法,并提出了区间内不同强度代表值的可信度确定方法,有利于工程计算时强度参数的选取。最后,通过小样本和大样本的分析比较,对本文方法的合理性进行了验证。小样本研究表明,取可信度为95%时,岩石抗压、抗拉强度代表值小于常规均值计算得到的值,且常规均值计算求取的岩石抗压、抗拉强度代表值可信度在65%左右,可见通过常规均值计算的结果是偏危险的;将某矿山砂岩的320个试样(大样本)随机分成64组,每组5个试样(小样本),研究发现,320个岩样强度呈正态分布,把平均值238.17 MPa作为该区域砂岩的名义值,64个传统均值有32个的取值的大于名义值,证明小样本下(5个样本),用传统均值代表岩石强度其保证率为50%;64个区间强度有55个包含名义值,准确率为86%,且另外6个区间强度上限值均小于名义值,可见用区间强度代表岩石强度的保证率为95%。区间强度较传统均值更充分地表达了岩石强度的信息,完善了岩石强度参数确定方法,为实际工程设计施工、强度校核及可靠性研究中岩石强度参数的取值提供一条新途径。

未确知均值分级方法及在回采巷道围岩分类中的应用

为将未确知数学理论应用到回采巷道围岩分类问题中,提出了未确知均值分级方法,建立回采巷道围岩分类的未确知均值分级模型。从巷道地压显现的特点及支护的难易程度两方面选取了6个主要影响因素,如巷道埋深、跨度、直接顶与煤层厚度的比值、围岩强度、围岩节理发育程度,松动圈大小作为判别指标,利用30组巷道围岩实测数据建立回采巷道围岩分类的未确知均值分级分析模型。应用该模型对平顶山矿区4条回采巷道围岩进行了分类预测。结果表明,预测类别与实际类别相吻合,这说明用该模型研究巷道围岩类别具有良好的实用性和有效性。该方法可为回采巷道围岩的分类提供一种新思路。

地下硐室节理岩体区间非概率可靠性分析方法及应用

首先提出采用区间值表示岩体力学参数取值,以反映参数取值的不确定性特征,并根据参数取值特性建立出相应参数的区间值确定方法;其次,综合考虑地下硐室地质条件及其裂隙较多的特点,采用适合于裂隙岩体稳定性分析的块体理论,在研究围岩稳定性进行分析的基础之上建立地下硐室节理岩体的区间非概率可靠性分析模型;然后,运用区间理论与一维优化算法求解非概率可靠性指标,并采用可靠性评价准则对地下硐室岩体稳定性进行综合评价。由于需考虑的裂隙多而导致计算量较大,因此分析方法采用了可实现程序化的矢量分析法,应用数值软件MATLAB编制计算程序。该程序通过输入结构面产状,力学参数等工程数据,依次分析各关键块体,得到滑动方向、区间可靠度等相关信息,从而为地下硐室群的开挖施工提供指导。

一种立方体监测网络的声发射源和微震源解析定位方法(英文)

通过选取合理的坐标原点及传感器位置简化声发射源定位方程, 得到声发射源或微震源三维定位方法的解析解。算例研究表明,对于传感器阵列内、外的声发射源事件, 解析方法定位结果完全与实际坐标一致;对于传感器阵列内的声发射源事件,传统方法略有误差,一般为 0.010.03m, 而对于传感器阵列外的微震源, 传统时差定位方法的定位误差很大,最大的达到 1080986 m;采用横截面为 100mm×98mm、长度为350mm 的花岗岩试样, 进行 5 次断铅定位实验,分别用传统方法和解析方法进行定位,结果发现在监测网络外的4个声发射事件, 解析定位的误差亦小于传统方法的定位误差。可见解析定位精度较传统方法有明显提高,最高可提高 17.61mm;利用解析解定位, 无需确定拟合初值和拟合迭代算法, 仅通过简单的四则运算即可定位,用常规的计算器或Microsoft Excel 即可求解。

地下开采引发地面沉陷的未确知聚类预测方法

对未确知聚类预测法进行优化,并将其应用于开采地面沉陷的预测研究。采用开采地面沉陷的实测数据按最大沉陷量进行分类,利用各分类影响因素的均值表示各分类中心,并确定各影响因素的未确知测度函数。由待测对象指标的综合未确知测度与各分类指标的未确知测度间的距离来确定待预测对象所属等级,给出了预测值的计算公式。经计算验证,该方法的正确率为75%。但在实际应用中,为了保证地表建筑设施等更加安全,允许预测级高判,则正确率可达100%。针对某铁矿一观测点进行预测,并与实测数据比较,结果表明,未确知聚类预测的结果是令人满意的,为开采地面沉陷的预测提供了一种新思路。

基于未确知测度的边坡地震稳定性综合评价

文章提出一种基于未确知测度理论的边坡地震稳定性综合评价方法,建立了各评价指标的未确知测度函数。根据信息墒理论计算各评判因子的权重,用置信度识别准则进行等级判定,得出了评价结果。该评价方法能解决边坡地震稳定性评价中诸多因素不确定性问题,还能对其进行定量分析。对实际工程中的16个典型的地震边坡进行综合评价,并与灰色聚类法、综合指标法、实测震害的结果进行比较。研究结果表明:未确知测度评价法性能良好,正确率高,具有重要的实用价值,为边坡地震稳定性的综合评价提供了一条新途径。

岩石破坏声发射b值的误差分析

岩石声发射b值变化是岩石破坏的重要前兆之一,由于b值大小受到样本数、起算幅值和幅值间隔等人为设定的影响,开展b值误差量化分析意义重大。采用不同的样本数、起算幅值和幅值间隔,使用最大似然法和最小二乘法计算由随机数组成的岩石声发射幅值目录的b值,将结果中分布在误差以内的数据记为有效数据,使用有效数据占比分析了b值误差大小,并使用室内花岗岩三轴压缩的声发射幅值目录对其进行了验证。结果表明:使用最大似然法计算岩石声发射b值时,有效数据占比随着样本数的增加而减少,随着起算幅值的增大而增加。使用最小二乘法估计b值时,随着样本数的增加,有效数据占比先增后减,样本数为2000个左右时可得到最多的有效数据;幅值间隔一定时,起算幅值越大,有效数据占比越小;随着起算幅值的增加,对应的取得最多有效数据的幅值间隔从22 dB减少到18 dB。研究成果可为岩石破坏声发射b值的合理计算提供参考。

智能安全人机工程学学科建设及内容体系研究

为进一步完善安全科学学科体系,针对传统安全人机工程学理论与方法存在的不足,开展智能安全人机工程学学科理论的研究与课程内容体系的基本建设。首先,根据人机工程学发展进程,基于信息化视角,提出智能安全人机工程学的概念,并分析其学科内涵与属性;其次,分析智能安全人机工程学学科基础、学科任务、学科研究对象与内容体系;最后,针对未来智能安全人机工程学面临的挑战,讨论未来的研究任务与应用前景。通过分析智能安全人机工程学的几个学科基本问题可知:智能安全人机工程学较传统安全人机工程学更具实效性。

“L-B”人机事故模型构建及应用

为提高生产过程的安全性,深入开展以人失误为主、机故障为次的事故研究。基于劳伦斯事故模型(L)、行为安全“2-4”模型(B)、轨迹交叉理论、事故的累积效应理论,并结合安全人机工程学等相关知识,构建“L-B”人机事故模型,并进行实际案例分析。结果表明:该事故模型包括作业阶段、隐患阶段、触发阶段、发生阶段、应急阶段、平息阶段和恢复阶段7阶段,从多角度分析事故发生的原因,阐明从生产活动开始到事故发生之后各时期的事故发展特征,对企业制定安全措施提供参考。