[发明专利]一种滞后岩爆的预测方法有效
申请号: | 202210973548.9 | 申请日: | 2022-08-15 |
公开(公告)号: | CN115048821B | 公开(公告)日: | 2022-11-18 |
发明(设计)人: | 刘冬桥;孙杰;杨园园;张梓谦;李娜;胡义 | 申请(专利权)人: | 中国矿业大学(北京) |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06K9/00;G06K9/62;G01N29/14;G01N29/44;G06F119/14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 滞后 预测 方法 | ||
本发明提供一种滞后岩爆的预测方法,属于岩爆预测技术领域。本发明的一种滞后岩爆的预测方法,包括:对岩样进行声发射实验以构建裂纹的分类模型;对岩样进行室内滞后岩爆实验以获取滞后岩爆的声发射的RA值和AF值;将滞后岩爆的声发射的RA值和AF值代入分类模型以获取滞后岩爆全过程的裂纹种类分布;计算滞后岩爆全过程的裂纹的累计占比,以得出裂纹的累计占比与时间的对应关系;实时监测对应关系,以判断是否发生滞后岩爆。本发明提供的一种滞后岩爆的预测方法,用以实现滞后岩爆的准确预测。
技术领域
本发明涉及岩爆预测技术领域,特别涉及一种滞后岩爆的预测方法。
背景技术
滞后岩爆是常见的岩爆种类,往往发生在深地空间开挖完毕后的数小时至数月不等,滞后岩爆危害性强,发生时间未知,且发生机理和影响因素复杂。
现有技术中,多是基于岩性、工程地质条件和围岩的应力状态来预测岩爆可能发生的等级,此方法多是基于经验的判断,存在极大的主观因素,例如,在现场的工程应用中,常采用微震监测来预测岩爆,但性能与实际需求之间存在差距,其会受到开采因素、地质因素、测站因素、监测因素和算法因素等多个因素的影响,故微震监测的精度存在误差;在发生岩爆时,微震能量或事件数会发生陡增,但微震能量或事件数陡增时却不会都发生岩爆,故微震监测的方法只是岩爆发生的必要条件而非充分条件。并且,由于实际工程的复杂性,围岩的应力状态往往处于未知状态,故不能实时和准确的预测岩爆。
因此,如何准确地预测滞后岩爆为亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种滞后岩爆的预测方法,用以提升预测滞后岩爆的准确性。
本发明的上述目的可采用下列技术方案来实现:
本发明提供一种滞后岩爆的预测方法,包括:
对岩样进行声发射实验以构建裂纹的分类模型;
对岩样进行室内滞后岩爆实验以获取滞后岩爆的声发射的RA值和AF值;
将滞后岩爆的声发射的RA值和AF值代入分类模型以划分出滞后岩爆全过程中每个时间点产生的声发射信号所属的裂纹种类;
计算滞后岩爆全过程的裂纹的累计占比,以得出裂纹的累计占比与时间的对应关系;
实时监测对应关系,以判断是否发生滞后岩爆。
在本发明的实施方式中,裂纹为剪切裂纹和/或张拉裂纹。
在本发明的实施方式中,对岩样进行直剪声发射试验以获取直剪声发射试验的RA值和AF值;
根据获取的直剪声发射试验的RA值和AF值绘制第一密度云图;
将第一密度云图中斜率在0~40之间的区域定义为剪切裂纹聚集区S1,剪切裂纹聚集区S1中数据点的标签为{1};
通过支持向量机对剪切裂纹聚集区S1中的数据点进行训练,以构建剪切裂纹的分类模型。
在本发明的实施方式中,对岩样进行巴西劈裂声发射试验以获取巴西劈裂声发射试验的RA值和AF值;
根据获取的巴西劈裂声发射试验的RA值和AF值绘制第二密度云图;
将第二密度云图中斜率大于400的区域定义为张拉裂纹聚集区S2,其中数据点的标签为{2};
通过支持向量机对张拉裂纹聚集区S2中的数据点进行训练,以构建张拉裂纹的分类模型。
在本发明的实施方式中,分类模型为
输入集I={(RA,AF)|RA∈S1∪S2,AF∈S1∪S2};
输出集O={“1”,“2”}。
在本发明的实施方式中,在分类模型对应的RA-AF密度云图中,张拉裂纹和剪切裂纹的分界线,在分界线的下方区域内的声发射信号为剪切裂纹,在分界线的上方区域内的声发射信号为张拉裂纹。
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