煤炭学报

作者：尚雪义, 陈勇, 陈结, 陈林林, 蒲源源,

关键词：矿山, 微震, P波初至拾取, 长短期记忆网络, 信号降噪,

微震监测预警对保障矿井安全具有重要意义，微震信号降噪和P波初至的准确拾取是微震监测结果可靠性的基础。通过观察海量微震信号，发现单个微震信号的噪声段具有良好的重复性，由此创新性提出基于预测数据的信号降噪思路。具体地，构建了基于自适应增强(Adaptive Boosting, Adaboost)策略提升长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的微震信号预测模型，提出了基于模型预测数据与观测数据之差的微震信号降噪方法，研发了长短时窗均值比(Short-Time Average/Long-Time Average, STA/LTA)与赤池信息准则(Akaike Information Criterion, AIC)联合的P波初至拾取方法(S/L-AIC法)，并使用P波初至拾取误差评估和方法比较不同降噪信号和拾取效果。含噪Ricker子波理论测试和耿村煤矿微震数据应用均表明，Adaboost_LSTM模型对于噪声具有很好的拟合性，而对于未进行神经网络训练的微震有用信号拟合性较差，且Adaboost_LTSM模型的信号预测和降噪效果均优于LSTM模型的结果。基于Adaboost_LTSM模型的预测数据几乎能全部去掉微震信号噪声，其降噪效果显著优于小波低频系数重构结果，对非平稳信号的适应性明显增强。小波和Adaboost_LSTM降噪信号能明显提升微震信号P波初至拾取效果，且Adaboost_LSTM降噪信号的P波初至拾取效果更优。S/L-AIC法的P波初至拾取效果优于STA/LTA法和AIC法，兼具了STA/LTA法的稳定性和AIC法的准确性特点，降噪信号S/L-AIC法P波初至拾取误差整体在10 ms以内。综上，矿山微震信号降噪和P波初至拾取方法能为矿山微震监测预警提供重要保障，可尝试推广至天然地震信号降噪和P波初至拾取。

来源：2024年第11期

《煤炭学报》期刊编辑部

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