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基于深度学习的隧道微震信号处理及岩爆智能预警研究

张航  
【摘要】:中国“十三五”科技创新规划纲要提出了加强深部资源的开发和利用,包括矿物、能源资源勘探开发、城市地下空间利用及减灾防灾等,而深部资源的探索过程中往往面临各种风险和危害,特别是深部地下工程及隧道工程在建设过程中容易引发大量工程地质灾害,如岩爆、大变形等。微震监测技术作为一种新型岩体微破裂监测技术,已经快速发展并成为地下工程灾害监测预警的重要手段之一,且具有7×24小时全天候不间断监测特点,这导致了监测过程中数据的大量采集与积累,给数据的及时、快速和有效处理带来了巨大挑战。目前,大部分数据处理工作都是依靠具有较为丰富实践经验和较为扎实地震学功底的工作人员完成,处理时间较长,且效率和准确率得不到保证,严重影响了地质灾害预测和预警的时效性。同时,结合微震活动发育情况或震源参数演化规律进行灾害预警的人为主观因素较大,其有效的预警方法及稳定性需要进一步提升。基于此,本文以深埋隧道岩爆灾害为研究对象,结合微震监测技术、人工智能算法、深度学习和物联网技术,开展了基于深度学习的隧道微震信号处理及岩爆智能预警研究。基于充足的微震监测数据,建立围岩微震波形智能分类模型及降噪和拾取模型,优化和改善震源定位方法,结合岩爆灾害形成全过程微震信息演化趋势构建微震预测和岩爆预警模型,最终提出岩爆微震综合预警流程。在此基础上,研发和构建隧道微震自动化监测及岩爆智能预警平台,提高岩爆灾害动态预警的时效性和准确性。通过研究,本文获得如下主要成果和认识:(1)构建围岩微震信号智能分类模型。对现场监测信号进行时频分析能够初步区分和识别微破裂信号,其具有强度和频率相对较低、波形成分较为单一、衰减更快等特点。建立微破裂波形与噪音波形(爆破、机械和未知波形)的两类样本数据库,基于深度卷积神经网络构建了围岩微震波形智能分类模型,通过训练、验证、测试和方法对比分析,并结合相关指标证明了该方法的良好性能,且对于不同信噪比水平的微破裂信号同样能够较好检测。同时,该模型具有良好的泛化能力,对不同背景地质构造区域下的围岩微震波形分类也保持较高的精度,能够更好检测M_w≥0.5的微破裂事件。训练后的模型无需调整参数即可保证准确性,在实时监控、智能检测和分类方面具有良好的应用前景。(2)建立基于深度卷积编解码神经网络的微震波形降噪和拾取双任务模型。该模型集成了具有两个相似结构的卷积编解码网络,能够一次性解决围岩微破裂信号降噪和持续时间拾取问题。基于半合成数据训练好的模型,即使微破裂信号受到不同类型和强度的噪声污染(非高斯噪声),甚至于噪声的频带与微破裂信号的频带重叠,信号和噪声成分也能正确的区分与分离。降噪后的微破裂信号泄漏极小,其形状和幅度特性得到了很好的保留,这些特点同样适用于通过含噪信号与降噪信号获得的预估的噪声(非高斯噪声和高斯噪声)。该模型在信号持续时间拾取上也表现出较高的拾取精度,包括了信号到时的拾取。虽然该模型的训练数据来自于半合成数据,但无论是降噪效果、波形恢复,还是持续时间拾取方面,其在实际采集围岩微震信号的应用效果同样保持良好。此外,该方法对于噪声污染而无法人为确定的微破裂信号持续时间也具有良好拾取能力,可以进一步改进和校正人为拾取结果。与高通滤波器降噪性能、STA/LTA方法到时拾取精度相比,该方法显著提高了信噪比,并引入了较少的波形失真,使真实波形得到更好的恢复,较高的命中率和较低的平均偏差证明了其在低信噪比下也具有良好的拾取精度,能够满足工程到时拾取精度要求。(3)优化和评估隧道微震阵列与震源定位算法。引入残差准则和双曲线密度评估和分析轴向扩展、横向扩展和双洞阵列三种隧道“非包围”式微震阵列的震源定位的准确性和有效性,并结合人工敲击实验和现场应用进行验证,结果显示双洞阵列定位效果相对最优。引入加权系数优化基于L1范数准则的微震定位目标函数,并结合隧道开挖爆破方式和初始震源位置判断构建隧道围岩传播速度模型,一定程度上提高了震源定位精度。引入混沌初始化策略、自适应学习因子、权重系数改进和提高种群多样性等措施优化粒子群算法并改善微震震源定位效果,最终通过不同定位方法对比论证了改进后的方法具有可靠性较强、稳定性较高的特点,能够很好地跳出局部最优,实现收敛精度的提升,找到比其他算法更好的解。(4)构建基于多变量、多目标的岩爆微震参数时间序列的智能预测模型。选取岩爆灾害形成全过程的能量释放、视体积、事件数及其累计值和能量指数等多变量微震参数构建岩爆微震指标库。基于此,建立基于卷积神经网络的多目标岩爆微震指标时间序列预测模型,结合各类评价指标对比分析不同神经网络模型的预测性能,提出了微震指标时间序列预测方法,实现了未来微震参数的准确预测,为后续岩爆灾害动态预警提供数据基础和支撑。(5)建立基于灾变前兆信息及其演化趋势推断的岩爆微震综合智能预警模型。基于累计视体积和能量指数变化趋势将岩爆灾害形成全过程划分为岩爆萌生阶段、岩爆灾变阶段和岩爆成灾阶段。结合滑动时窗方法建立不同岩爆阶段所对应的样本数据库,基于高分辨率卷积神经网络构建岩爆预警模型,结合各类评价指标和方法对比研究了模型的性能表现,论证了该模型对不同岩爆阶段预测的准确性和良好性能,并验证了模型对不同环境数据的鲁棒性,最终确定以岩爆灾变阶段作为岩爆预警的阈值之一。同时,探索和研究不同岩爆灾害形成全过程的岩爆危险度及其增长趋势,认为当岩爆危险度增长速率大于0的量值的拟合曲线连续出现了不少于6次数据点的持续性升高为岩爆风险的另一预警阈值。结合微震监测技术,基于岩爆微震预测模型推断多参数灾变前兆信息的演化趋势,最终建立岩爆微震综合预警流程。(6)基于微震监测技术、微震信号处理(围岩微震波形智能分类、降噪和拾取)、震源定位、参数计算、微震预测和岩爆预警等各类智能算法和模型,结合Java和Python编程语言,运用B/S构架体系,建立了隧道微震自动化监测及岩爆智能预警系统平台。该平台实现了整个微震监测工作流程的自动化、高效化和智能化,极大程度上改善了数据质量和处理速率,一定程度上保证了岩爆微震预警的及时性和准确性。同时,研发平台在实际工程中得到了良好应用。


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