[发明专利]基于微震多前兆特征的硬岩塌方智能预警方法、系统及设备

权利要求书

1.基于微震信号多种前兆特征的硬岩塌方智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：微震信号的实时预处理；为有效监测隧道工程中围岩突发失稳的塌方现象，以岩石内部破裂产生的0~100Hz频率的微震信号作为监测信号，对浅埋隧道硬脆性围岩进行实时P/S波到时识别并将采集到微震信号进行滤波降噪净化数据；

步骤2：实时构建基于微震多前兆特征的预测样本输入向量；通过信号分析，提取微震的幅值分形维数、信号活跃度、b值以及主频等4种塌方前兆特征组成预测样本输入向量x_i，其中x_i=[x_i1, x_i2, x_i3, x_i4,]，各元素分为幅值分形维数、信号活跃度、b值以及主频4种微震信号多种前兆特征量化指标；

步骤3：自动推算塌方发生可能性；将预测样本的输入向量输入至训练好的Catboost分类机器学习模型中，得到塌方发生可能性推算结果；其中，根据已有的现场围岩微震监测数据与室内岩石微震试验数据，制定微震前兆特征指标与塌方发生可能性的定量化关系规则，由此构建Catboost分类机器学习模型的训练样本；

步骤4：自动发布塌方预警信息；通过本发明所提出的系统与设备自动发布塌方发生可能性结果。

2.根据权利要求1所述的基于微震信号多种前兆特征的塌方智能预警方法，其特征在于，所述微震信号前兆特征幅值分形维数：

提取特征方式为：计算塌方演变过程中岩体微破裂产生的微震信号幅值时间分布相关积分C(t)；以lgC(t)为纵坐标，lg(t)为横坐标，通过建立直角坐标系并进行线性拟合来计算幅值的时间分形维数D_t特征；

微震幅值分形维数特征为：塌方演变过程幅值分形维数特征主要包括四个阶段；第一阶段：可解释为幅值分形维数在界定区间A2~A3波动，无突增点超过该区间的平稳波动段；第二阶段：可解释为幅值分形维数在区间A2~A3波动，偶有非连续突增点超过该区间的小幅波动段；第三阶段：可解释为幅值分形维数出现连续突增点超过区间A2~A3，未超出区间A1~A4的连续波动段；第四阶段：可解释为：幅值分形维数出现连续突增点超过区间A1~A4的剧烈波动段；所述A1、A2、A3、A4区间界限值是随实例工程监测环境所决定的，并非为确定、固定的数值，由于此类指标是一种阶段性趋势评估特征，但是并不影响此指标的在塌方发生可能性预测上的准确性及有效性。