作者：董陇军,孙道元,李夕兵,马举,陈光辉,张楚旋 单位：中国岩石力学与工程学会 出版：《岩石力学与工程学报》2016年第07期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYSLX2016070130 DOC编号：DOCYSLX2016070139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 采用人工识别方法，依托微震监测系统，建立矿山爆破与微震事件样本数据库。统计分析数据库内各事件地震力矩、事件总能量、事件P波能量与S波能量比、事件的静压力降、事件的发生时间、传感器触发数量和拐角频率等震源参数特征；对比分析首次峰值到时、首次峰值幅值、最大峰值到时及最大峰值幅值的概率密度分布特征；通过FFT变换，统计分析2类事件信号的主频分布规律。依据各参数的概率密度分布及其识别效果，结合特征参数获取的难易程度，最终选取事件的地震力矩对数，事件的能量对数，事件的传感器触发数量，首次峰值幅值对数及最大峰值到时对数和信号的主频为特征参数，建立矿山微震与爆破事件自动识别的统计学模型。该模型对样本的回检结果显示，50组建模样本的准确率为100%，50组测试样本的准确率为94%。将该模型应用于采场大块矿石的二次破碎事件识别中，识别结果与实际相符，解决了单纯依靠信号特征识别导致该类事件极易与微震事件混淆的问题。该方法误判率低，特征参数较易获取，是矿山微震与爆破事件识别的一种有效方法，可在实际工程中推广应用。

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