权利要求
1.一种深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统，其特征在于，包括：
微震
传感器网络，布设于不同深度开采工作面的岩体中，用于实时采集矿山深部岩体的微震信号;
数据采集单元，与所述微震传感器连接，用于接收并数字化微震信号，所述数据采集单元包含netADC模数转换器和netSP信号处理器;
数据处理平台，包含：信号处理模块，用于进行微震信号识别、滤波、P波S波到时拾取与震源参数反演;
数据管理平台，用于微震事件数据的存储、传输和管理;
三维可视化模块，用于对微震事件位置、震级、震源机制等进行三维动态展示;
预警分析模块，基于累计视体积、能量指数和施密特数构建的多参数融合预警模型，实现对地压灾害的多层级智能预警;
时间同步模块，用于保证各传感器信号数据时间戳的一致性;地表监测工作站，用于接收、处理、显示系统整体运行状态与预警结果。
2.根据权利要求1所述的深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统，其特征在于，所述微震传感器网络采用分层布设方式，在矿区多个不同中段均布设微震传感器，以形成三维覆盖监测网络。
3.根据权利要求1所述的深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统，其特征在于，所述数据采集单元支持多通道同步采集，且采样率不低于1kHz，采样精度不低于24位。
4.根据权利要求1所述的深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统，其特征在于，所述预警系统具备动态波速反演功能，通过实时震源反演与地质建模，构建适应复杂地质环境的波速模型，震源定位误差控制在9米以内。
5.一种深部金属矿山开采中地压灾害的预警方法，包括权利要求1-4任一所述的深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统，其特征在于，包括以下步骤：
①在矿区重点监测区域布设微震传感器和采集基站;
②实时采集并上传微震信号至地表监测工作站;
③基于动态波速模型进行震源精确定位;
④对震源事件进行多参数提取与识别;
⑥利用融合预警模型进行实时预警评估;
⑦在达到设定阈值时通过三维可视化平台和报警模块向矿山作业区推送预警信号;
⑧将预警信息用于指导矿山防灾减灾与采掘调度策略调整。
说明书
技术领域
[0001]本发明属于矿山安全监测技术领域，具体涉及一种深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统及预警方法。
背景技术
[0002]在深部金属矿开采过程中，地压灾害(如岩爆、冒顶、片帮等)频繁发生，严重威胁矿山作业安全，限制了资源的高效开发与利用。目前我国多数深部金属矿山处于高地应力、高地温和强构造扰动等复杂地质环境下，岩体稳定性差，破裂突发性强，对灾害监测预警提出了更高要求。传统地压监测手段主要依赖应力计、位移计等点位式监测设备，但该类方法存在数据滞后、精度有限、无法实时反映岩体破裂过程等技术瓶颈，难以满足深部矿山动态灾害监测与预警的实际需求。
[0003]近年来，微震监测技术因其对岩体破裂过程具有较强的实时性和灵敏性，逐步应用于地压灾害的监测预警中，取得了一定成效。然而，现有微震监测系统在实际应用中仍存在诸多不足。一方面，波速模型构建精度低，多依赖实验室采样数据，难以反映复杂地下地质条件，导致微震震源定位误差大，影响监测精度;另一方面，井下环境噪声大，机械扰动频繁，爆破干扰强烈，使得有效微震信号识别效率低，误识率高。此外，现有预警模型多基于能量、频次等单一参数进行灾害判断，难以全面反映岩体破裂的演化机制，导致预警准确率和时效性不足。与此同时，监测系统集成度低，硬件设备分散、软件协同不足，系统稳定性差，制约了预警系统的实时性与可靠性。
发明内容
[0004]为了提高深部金属矿开采过程中的地压灾害预测与预警能力，保障矿山作业安全，本发明提出了一种深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统及预警方法。该系统以提高波速模型构建精度为基础，通过现场实测数据与智能反演算法联合建立三维波速模型，大幅提升震源定位精度，提升系统的实时响应能力与运行可靠性。
[0005]为此，本发明采用如下技术方案：
一种深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统，本系统适用于高地应力、破碎围岩条件下的深部金属矿山，可显著降低地压灾害风险，保障安全生产。
[0006]该系统包括微震传感器网络、数据采集单元、数据处理平台、时间同步模块和地表监测工作站。其中，微震传感器网络，用于实时采集矿山深部岩体的微震信号，所述传感器为14Hz Geophones，具备高灵敏度、低频响应能力，适用于高地应力环境;数据采集单元，与所述微震传感器连接，用于接收并数字化微震信号，所述数据采集单元包含netADC模数转换器和netSP信号处理器;数据处理平台，包含：①信号处理模块，用于进行微震信号识别、滤波、P波S波到时拾取与震源参数反演;②数据管理平台，用于微震事件数据的存储、传输和管理;③三维可视化模块，用于对微震事件位置、震级、震源机制等进行三维动态展示;④预警分析模块，基于累计视体积、能量指数和施密特数构建的多参数融合预警模型，实现对地压灾害的多层级智能预警;时间同步模块，用于保证各传感器信号数据时间戳的一致性;地表监测工作站，用于接收、处理、显示系统整体运行状态与预警结果。
[0007]所述微震传感器网络采用分层布设方式，在矿区多个不同中段均布设微震传感器，以形成三维覆盖监测网络。
[0008]所述数据采集单元支持多通道同步采集，且采样率不低于1kHz，采样精度不低于24位。
[0009]所述系统具备动态波速反演功能，通过实时震源反演与地质建模，构建适应复杂地质环境的波速模型，震源定位误差控制在9米以内。
[0010]所述信号处理模块能够自动剔除由机械作业、掘进爆破、电磁干扰等产生的非岩体破裂信号，提升微震识别准确率≥95%。
[0011]所述预警分析模块基于至少三类参数(微震能量、频次、震级)及其演化趋势进行分析，并结合区域历史地压灾害数据构建机器学习预测模型，预警准确率不低于90%。在深部高应力开采环境中，信号的纯净度直接决定了系统的可用性。本系统实现≥95%微震识别准确率的关键，在于构建了一套“物理特征初筛与深度学习精判”的级联处理架构。在物理特征层面，我们利用岩体破裂信号“高频、短时、P波初至陡峭”的本质属性，设定动态时频阈值与上升角参数，快速剥离具有明显周期性的机械钻探噪声及长持续时间的爆破信号。对于通过初筛的疑似事件，系统引入基于卷积神经网络(CNN)的智能分类算法。该算法利用我们项目中积累的海量已标注样本——涵盖岩体破裂、爆破、电磁干扰等多种类型——进行监督学习，能够捕捉波形在时频图上人眼难以察觉的深层纹理特征。仅当模型输出的“岩体破裂”置信度极高时，信号才被认定为有效事件入库。这种“双重过滤”机制从根本上解决了单一特征识别率低的难题，确保了监测数据的极高纯净度。
[0012]所述系统支持远程操作、参数配置与软件升级，具备断电保护、异常警报、数据加密传输等功能，适用于极端井下工作环境。
[0013]所述三维可视化模块能够集成采掘进度、矿体模型、岩性分布等多源数据，实现地压灾害演化过程的动态可视化模拟与辅助决策。
[0014]一种深部金属矿山开采中地压灾害的预警方法，具体包括步骤如下：
S1：微震传感器网络布设。在某深部开采工作面，在4个不同深度水平布局布置微震传感器。首先在采段钻孔采用Φ76mm钻头钻孔至目标深度，然后将14Hz Geophones传感器连同排气管通过自制组合杆件送入钻孔，并进行注浆固化，传感器摆放数量根据地质应力场模拟结果确定。井下布置完成后，通过netADC采集单元实现模拟信号采集，再经netSP模块进行初步放大与滤波处理，信号经信号光缆上传至地表监测工作站。
[0015]S2：动态波速模型反演。为提高震源定位精度，在系统首次运行及每半年定期维护时，需要进行动态波速模型的构建与更新。具体流程为： (1) 利用已定位的人工爆破微震事件数据，根据P波、S波的到时信息，采用最小二乘反演算法初步建立三维波速模型; (2)在此基础上，结合多尺度叠加优化策略，利用历史微震数据进行迭代更新，得到满足定位误差≤9m的高精度波速模型; (3) 将波速模型上传至地表服务器，并供实时地震定位模块调用，实现在线动态反演与修正。
[0016]S3：微震信号识别与特征提取。系统日常运行时，信号处理模块执行如下步骤：(1) 多级滤波：对原始波形进行滤波，去除高频噪声; (2) 小波去噪：采用Daubechies小波分解，实现信号去噪与重构; (3) 盲源分离：基于ICA算法剔除爆破与机械噪声;(4) 深度学习分类：将预处理后的信号输入CNN网络，实时识别微震事件，分类准确率≥95%; (5) 特征提取：自动计算微震事件的峰值能量、频谱质心、施密特数及累计视体积等指标，生成XML格式事件报告。
[0017]S4：多参数融合预警分析。预警分析模块加载在线微震事件数据库与区域应力场模拟结果，按照以下流程生成预警： (1) 按监测子区划分实时统计事件频次、能量之和与累计视体积; (2) 将统计结果输入训练好的机器学习模型(XGBoost)，输出各子区的地压风险概率; (3) 应用模糊逻辑规则，对风险概率进行分级映射，形成绿色(安全)、黄色(关注)、红色(警戒)三级预警; (4) 当任一子区风险等级达到黄色以上，自动触发工作站警报并通过移动终端推送至值班人员。
[0018]S5：三维可视化与决策支持。在地表监测工作站，三维可视化模块基于Unity引擎实现： (1) 加载地质模型与采掘进度数据; (2) 按实时微震定位结果生成彩色球体标记，球体半径与震级相关，球体大小与微震发生时间有关; (3) 通过时间轴控件实现事件回放，支持按日、周、月筛选。
[0019]本发明的有益效果在于：
本发明针对深部地压灾害监测中存在的多项技术瓶颈，提供了一个从“感知—分析—预警”全过程优化的综合解决方案，对提升深部金属矿山安全生产水平、推动智能矿山建设具有重要意义。
[0020]该系统以提高波速模型构建精度为基础，通过现场实测数据与智能反演算法联合建立三维波速模型，大幅提升震源定位精度;信号处理技术，有效从复杂背景噪声中提取微震信号，实现高效、准确的事件识别;在此基础上，系统融合能量、频次、震级、频谱等，本系统的数据基础源于对地下物理波场的精确数字化捕捉与反演。硬件上，我们选用高灵敏度的 14Hz速度型检波器 作为前端感知单元，利用其内部线圈切割磁感线的原理，将岩体微弱震动的速度场转化为模拟电压，并经由 netADC采集单元 以高采样率进行模数转换，确保波形细节无损。在此基础上，系统融合多参数的获取路径均基于严格的物理定义：能量是通过对速度波形平方的积分并结合岩石密度、波速计算得出的，反映震源辐射的弹性波总功;频次是对单位时间内有效事件的直接统计;震级基于计算出的能量或地震矩依据局部震级标度换算;而频谱信息则是通过快速傅里叶变换(FFT)获得信号频域分布，进而提取拐角频率和频谱质心等关键指标。这些基础参数的精准获取，为后续构建高精度三维波速模型以及从复杂背景噪声中提取微震信号提供了坚实的数据支撑。多源数据构建多参数灾害判识模型，系统性反映岩体失稳演化过程，提高预警的全面性与科学性;此外，系统采用软硬件深度融合设计，实现数据采集、处理、分析与预警全流程自动化，提升系统的实时响应能力与运行可靠性。
附图说明
[0021]图1为本发明的深部金属矿山开采中地压灾害预警的硬件布置系统图;
图2为本发明的深部金属矿山开采中地压灾害预警的微震信号处理流程图;
图3本发明的深部金属矿山开采中地压灾害预警微震传感器空间布设示意图;
图4为本发明的监测系统微震事件空间分布特征图;
图5为本发明的深部金属矿山开采中地压灾害预警累计视体积与能量指数演化关系图。
具体实施方式
[0022]下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明：
一种深部金属矿山开采中地压灾害的预警方法，具体包括步骤如下：
S1：微震传感器网络布设。在某深部开采工作面，在4个不同深度水平布局布置微震传感器。首先在采段钻孔采用Φ76mm钻头钻孔至目标深度，然后将14Hz Geophones传感器连同排气管通过杆件送入钻孔，并进行注浆固化，微震传感器摆放数量根据地质应力场模拟结果确定。井下布置完成后，通过netADC采集单元实现模拟信号采集，再经netSP模块进行初步放大与滤波处理，信号经信号光缆传至地表监测工作站。
[0023]S2：动态波速模型反演。为提高震源定位精度，在系统首次运行及每半年定期维护时，需要进行动态波速模型的构建与更新。具体流程为： (1) 利用已定位的人工爆破微震事件数据，根据P波、S波的到时信息，采用最小二乘反演算法初步建立三维波速模型; (2)在此基础上，结合多尺度叠加优化策略，利用历史微震数据进行迭代更新，得到满足定位误差≤9m的高精度波速模型; (3) 将波速模型上传至地表服务器，并供实时地震定位模块调用，实现在线动态反演与修正。
[0024]波速模型的精度是决定微震定位准确性的核心要素，其构建过程是一个从静态逼近到动态优化的闭环系统。具体操作流程为：首先，在初始建模阶段，利用已知精确坐标的人工定点爆破作为“主动源”，记录发震时刻与各台站接收到的P波初至时刻，构建走时残差方程组，采用最小二乘法反演矿区岩体的初始平均波速，消除均质模型的系统性偏差。随后，进入多尺度叠加优化阶段，引入层析成像技术，将监测区域划分为精细的三维网格(如10m×10m×10m)，利用长期监测积累的高信噪比微震事件作为“被动源”，计算射线穿过每个网格的慢度扰动，迭代修正局部波速，从而精确刻画出采空区、破碎带等低速异常区的空间分布。最后，在实时运行阶段，将生成的非均匀三维波速模型部署至定位服务器，系统会根据新发事件的走时残差实时评估模型状态，一旦发现某区域残差异常，即自动触发局部波速修正算法，实现模型的在线动态更新，以适应开采活动引起的应力场变化和介质损伤。
[0025]S3：微震信号识别与特征提取。系统日常运行时，信号处理模块执行如下步骤：(1) 多级滤波：对原始波形进行滤波，去除高频噪声; (2) 小波去噪：采用Daubechies小波分解，实现信号去噪与重构; (3) 盲源分离：基于ICA算法剔除爆破与机械噪声;(4) 深度学习分类：将预处理后的信号输入CNN网络，实时识别微震事件，分类准确率≥95%; (5) 特征提取：自动计算微震事件的峰值能量、频谱质心、施密特数及累计视体积等指标，生成XML格式事件报告。
[0026]系统日常运行时的信号处理是一个高度自动化的算法流水线。原始波形数据首先经过多级滤波处理，通过设定10Hz-800Hz的带通滤波器，有效剥离低频地脉动和高频电磁噪声。接着，采用小波去噪技术，利用Daubechies小波基对信号进行多层分解与重构，在保留微震信号突变“棱角”的同时平滑背景白噪声。针对复杂的混叠信号，应用盲源分离(ICA)算法，基于信号统计独立的假设，将混合在微震信号中的持续性机械振动有效分离。处理后的纯净信号转化为语谱图输入CNN网络，实时输出分类标签。一旦确认为有效事件，系统基于识别出的P波与S波震相，自动计算微震事件的物理参数：通过积分计算峰值能量，基于频谱分析提取频谱质心，利用S波与P波能量比计算反映剪切/张拉破坏机制的施密特数，并结合视应力计算累计视体积。最终，所有参数被封装为标准化的XML事件报告，供下游预警模块调用。这套流程应在附图中通过数据流向图清晰展示。
[0027]S4：多参数融合预警分析。预警分析模块加载在线微震事件数据库与区域应力场模拟结果，按照以下流程生成预警： (1) 按监测子区划分实时统计事件频次、能量之和与累计视体积;预警分析模块是连接监测数据与安全决策的桥梁。其中，事件频次反映了岩体破裂的活跃度;能量之和表征了岩体释放的总功率;而累计视体积作为岩体发生非弹性变形或损伤的累积值，是评价岩体稳定性的关键损伤力学指标。系统通过对监测子区的时空划分，实时聚合这些指标作为输入变量。 (2) 将统计结果输入训练好的机器学习模型(XGBoost)在模型应用方面，我们将这些序列化指标输入 XGBoost 机器学习模型。需要特别说明的是，XGBoost本身虽为现有成熟算法(由Chen等人提出)，但本专利的创新性在于特征工程的构建：我们将深部金属矿特有的微震多参数演化趋势(如b值变化率、能量指数偏差等)构建为特定的特征向量，训练模型学习这些前兆特征与地压灾害等级之间的非线性映射关系，从而实现对地压风险的高精度、智能化预测。，输出各子区的地压风险概率; (3)应用模糊逻辑规则，对风险概率进行分级映射，形成绿色(安全)、黄色(关注)、红色(警戒)三级预警; (4) 当任一子区风险等级达到黄色以上，自动触发工作站警报并通过移动终端推送至值班人员。
[0028]S5：三维可视化与决策支持。在地表监测工作站，三维可视化模块基于Unity引擎实现： (1) 加载地质模型与采掘进度数据，地表监测工作站的三维可视化模块基于Unity引擎开发，旨在将抽象的数据转化为直观的决策辅助信息。在数据加载层面，系统通过Unity接口动态解析地质建模软件导出的网格文件，重构出矿山巷道、采空区及地质构造的三维模型，并通过数据库接口实时同步采掘进度。; (2) 按实时微震定位结果生成彩色球体标记，球体半径与震级相关，球体大小与微震发生时间有关;在微震可视化方面，系统依据实时定位结果在三维空间中生成球体标记，并遵循严格的物理关联规则：球体半径与震级呈指数相关，直观展示震源强度;球体颜色与透明度则利用线性插值算法随时间衰减，使最新发生的事件呈现高亮红色，随时间推移逐渐变冷、变淡直至消失。这种可视化策略不仅还原了地下微震活动的时空演化过程，更通过视觉衰减机制突出了当前的风险区域，为管理人员提供了即时、科学的决策支持。; (3) 通过时间轴控件实现事件回放，支持按日、周、月筛选。
说明书附图(5)
声明：
“深部金属矿山开采中地压灾害的预警系统及预警方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：北方有色网
来源：金川集团镍钴股份有限公司
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2026年08月06日 ~ 08日 
