一种岩爆规模等级的判别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种岩爆规模等级的判别方法及系统，涉及岩爆规模预测技术领域，其中岩爆规模等级的划分及判别方法包括以下步骤：构建待预测区在岩爆孕育过程中的岩爆案例信息及其微震监测信息的样本库；选取多个微震参量数据作为层次聚类分析的依据，对样本库中的岩爆案例信息进行综合聚类；根据样本库中的岩爆案例信息的聚类结果，得到岩爆规模等级划分的阈值，确定各岩爆规模等级所对应的单微震参量的阈值，绘制岩爆规模等级的微震参数蛛网图，确定基于蛛网图判别的待预测区潜在的岩爆规模等级的基本原则；判别待预测区潜在的岩爆规模等级。本发明专利技术实现深埋隧道施工过程中的岩爆规模等级预测，提高了岩爆灾害风险的精细化预测预警水平。测预警水平。测预警水平。

【技术实现步骤摘要】
一种岩爆规模等级的判别方法及系统


[0001]本专利技术涉及岩爆规模预测
，具体为一种岩爆规模等级的判别方法及系统。

技术介绍

[0002]岩爆是高地应力条件下，由于工程开挖导致聚积于硬岩中的弹性势能突然猛烈释放，导致岩体爆裂并弹射出来的现象。随着矿山、水利水电、交通等涉及的隧洞(道)工程逐渐向深部延伸，岩爆灾害问题越来越突出。深部隧洞开挖过程中频发的岩爆灾害时常会造成大量的人员伤亡以及巨大的财产损失。因此，岩爆灾害的预测对于深部地下工程安全施工具有十分重要的意义。
[0003]基于岩石物理力学参数、应力状态与岩爆风险等级的先验知识，可以对岩爆趋势进行预测和评价，为工程设计提供依据，并且在施工阶段，随着地质条件和应力状态数据的细化，岩爆趋势预测的准确度得到了一定程度的提高，但这些参数获取比较困难，且难以实现隧道施工过程中的岩爆风险的动态实时预警。而基于现场监测的预测方法是通过对开挖过程中监测到的数据进行分析，能够直接、实时地获取相关参数，对岩爆风险进行及时预测和评估，该方法能实时反映现场情况，可信度高。
[0004]常用的现场监测方法包括常规监测(应力、位移等)、声发射法(AE)、微震监测法(MS)、电磁辐射法(EMR)、微重力法(MC)、电阻率法和钻屑法等等。其中由于声发射法监测的是高频低能事件(能量衰减较快，传播距离有限)，因此只能对局部小范围岩体进行监测。而微重力监测法、电阻率法极易受到外界的干扰，精度难以保证，钻屑法的预报范围非常有限。微震监测的原理是通过布置在空间内的传感器接受岩石破裂过程产生的弹性波。众所周知，岩体损伤破坏是一序列岩体破裂的演化过程，微震数据蕴含着岩体内部的应力和破裂变化发展趋势的信息。
[0005]前人在对比监测结果和现场实际的基础上提出了微震的时空演化与岩爆的关系，总结出微震密度云图、微震震级与频度的关系、微震震级、能量集中度等微震监测指标规律.现场实践表明，深埋隧洞中岩爆发生的空间、强度等分布与微震监测信息之间具有显著规律性。随着科学技术的发展，微震监测技术已发展了成套的岩爆预测预警方法，能够实现隧道开挖过程中岩爆灾害的实时监测，利用微震监测得到的微震信息作为岩爆的前兆，得到了实践验证。微震监测技术已成为目前应用相对广泛的方法之一。
[0006]基于微震监测信息的岩爆预测方法及工程应用在近些年得到了长足发展，总体看来，目前岩爆灾害预测主要停留在岩爆烈度等级的预测，而烈度等级的确定以岩爆爆坑深度为主要预测指标，岩爆深度在工程实践中比较容易得到，并能在一定程度上反映岩爆的规模，然而与破坏深度相比，岩爆破坏规模(爆坑体积与围岩破坏表面积)能够从更全面的维度去表征岩爆破坏的剧烈程度，且岩爆灾害的危害性与其抛射的岩体规模等级之间具有显著相关性。工程实践表明，对于烈度等级相同的岩爆而言，其引起的岩爆规模不尽相同，甚至相差悬殊，即相同的预测烈度等级下所对应的岩爆风险水平可能不同，但目前有关岩
爆规模等级的确定和预测技术方法较匮乏。
[0007]微震监测技术能够实时获取岩体开挖后应力调整全过程中微震事件发生的时间、位置及能量释放等信息，被认为是目前开展岩爆监测与预警的最有效手段之一。
[0008]鉴于此，亟需开展基于微震监测信息下的岩爆规模等级的划分方案，补充和完善现有预测方法在预测岩爆风险水平方面存在的不足。但是，如何确定岩爆规模等级的划分阈值，并确定基于微震参量的岩爆潜在规模等级判别是进行岩爆预测的技术难点。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的在于提供一种岩爆规模等级的判别方法及系统，本专利技术采用岩爆规模表征岩爆破坏程度，首次提出了基于微震可预测性的岩爆规模等级划分方案，以及基于蛛网图的岩爆规模等级判别方法。
[0010]本专利技术提供了一种岩爆规模等级的判别方法，包括以下步骤：
[0011]构建待预测区在岩爆孕育过程中的岩爆案例信息及其微震监测信息的样本库；
[0012]在微震监测信息中选取多个微震参量数据作为层次聚类分析的依据，对样本库中的岩爆案例信息进行综合聚类；
[0013]根据样本库中的岩爆案例信息的聚类结果，得到岩爆规模等级划分的阈值；
[0014]根据岩爆规模等级划分的阈值，确定各岩爆规模等级所对应的单微震参量的阈值；根据各个单微震参量的阈值绘制岩爆规模等级的微震参数蛛网图，并确定基于蛛网图判别的待预测区潜在的岩爆规模等级的基本原则；
[0015]根据基于蛛网图判别的待预测区潜在的岩爆规模等级的基本原则，以及待预测区实际监测所得到的多个微震参量信息，判别待预测区的潜在的岩爆规模等级。
[0016]进一步地，在构建所述待预测区在岩爆孕育过程中的岩爆案例信息及其微震监测信息的样本库时，包括：
[0017]对于所述待预测区的新建工程，在施工前，采用施工条件相似、施工方式相同的已建或在建工程中的岩爆案例及其微震监测信息来构建样本库；
[0018]当所述待预测区的新建工程施工后，采用该工程中新发生的岩爆案例及其微震监测信息补充和更新样本库；
[0019]对于所述待预测区的在建工程，则以该工程前期已积累的大量的岩爆案例及其微震监测信息来构建样本库；
[0020]所述待预测区在岩爆孕育过程中的岩爆案例信息，包括：岩爆的烈度等级信息，岩爆爆坑区体积或者围岩破坏表面积信息，岩爆的照片信息；
[0021]所述岩爆案例的微震监测信息，包括：微震累积事件数、微震累积释放能、微震累积视体积、累积事件率、累积释放能量速率、累积视体积速率；
[0022]对所述岩爆案例信息的微震监测信息进行预处理，包括：对微震累积释放能、微震累积视体积、累积释放能量速率、累积视体积速率分别取对数。
[0023]进一步地，所选取的所述微震监测信息中的多个微震参量，分别为：微震累积事件数、微震累积释放能、微震累积视体积、累积事件率、累积释放能量速率、累积视体积速率。
[0024]进一步地，将所述多个微震参量数据作为层次聚类分析的依据，对样本库中的岩爆案例信息进行综合聚类，包括：
[0025]对各个微震参量分别进行标准化处理，所述标准化处理方法为标准差标准化，其转化公式为：
[0026][0027]其中，X为原始数据，为平均数，S为标准差；
[0028]采用凝聚式层次聚类方法对样本库中的岩爆案例信息进行聚类。
[0029]进一步地，所述采用凝聚式层次聚类方法对样本库中的岩爆案例信息进行聚类，包括：
[0030]将样本库中的各个岩爆案例样本分别作为聚类的个体，将个体作为一个岩爆案例原子簇；
[0031]根据个体之间的亲疏程度，对岩爆案例原子簇进行合并形成岩爆案例的集合小类；
[0032]根据个体与集合小类之间、集合小类与集合小类之间的亲疏程度，对岩爆案例原子簇与集合小类进行合并形成更大的案例集合类。
[0033]进一步地，所述个体之间的亲疏程度的度量规则如下：
[0034]利用平方欧式距离度量所述岩爆案例样本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种岩爆规模等级的判别方法，其特征在于，包括以下步骤：构建待预测区在岩爆孕育过程中的岩爆案例信息及其微震监测信息的样本库；在微震监测信息中选取多个微震参量数据作为层次聚类分析的依据，对样本库中的岩爆案例信息进行综合聚类；根据样本库中的岩爆案例信息的聚类结果，得到岩爆规模等级划分的阈值；根据岩爆规模等级划分的阈值，确定各岩爆规模等级所对应的单微震参量的阈值；根据各个单微震参量的阈值绘制岩爆规模等级的微震参数蛛网图，并确定基于蛛网图判别的待预测区潜在的岩爆规模等级的基本原则；根据基于蛛网图判别的待预测区潜在的岩爆规模等级的基本原则，以及待预测区实际监测所得到的多个微震参量信息，判别待预测区潜在的岩爆规模等级。2.根据权利要求1所述的一种岩爆规模等级的判别方法，其特征在于：在构建所述待预测区在岩爆孕育过程中的岩爆案例信息及其微震监测信息的样本库时，包括：对于所述待预测区的新建工程，在施工前，采用施工条件相似、施工方式相同的已建或在建工程中的岩爆案例及其微震监测信息来构建样本库；当所述待预测区的新建工程施工后，采用该工程中新发生的岩爆案例及其微震监测信息补充和更新样本库；对于所述待预测区的在建工程，则以该工程前期已积累的大量的岩爆案例及其微震监测信息来构建样本库；所述待预测区在岩爆孕育过程中的岩爆案例信息，包括：岩爆的烈度等级信息，岩爆爆坑区体积或者围岩破坏表面积信息，岩爆的照片信息；所述岩爆案例的微震监测信息，包括：微震累积事件数、微震累积释放能、微震累积视体积、累积事件率、累积释放能量速率、累积视体积速率；对所述岩爆案例信息的微震监测信息进行预处理，包括：对微震累积释放能、微震累积视体积、累积释放能量速率、累积视体积速率分别取对数。3.根据权利要求2所述的一种岩爆规模等级的判别方法，其特征在于：所选取的所述微震监测信息中的多个微震参量，分别为：微震累积事件数、微震累积释放能、微震累积视体积、累积事件率、累积释放能量速率、累积视体积速率。4.根据权利要求3所述的一种岩爆规模等级的判别方法，其特征在于：将所述多个微震参量数据作为层次聚类分析的依据，对样本库中的岩爆案例信息进行综合聚类，包括：对各个微震参量分别进行标准化处理，所述标准化处理方法为标准差标准化，其转化公式为：其中，X为原始数据，为平均数，S为标准差；采用凝聚式层次聚类方法对样本库中的岩爆案例信息进行聚类。5.根据权利要求4所述的一种岩爆规模等级的判别方法，其特征在于：所述采用凝聚式层次聚类方法对样本库中的岩爆案例信息进行聚类，包括：将样本库中的各个岩爆案例样本分别作为聚类的个体，将个体作为一个岩爆案例原子簇；
根据个体之间的亲疏程度，对岩爆案例原子簇进行合并形成岩爆案例的集合小类；根据个体与集合小类之间、集合小类与集合小类之间的亲疏程度，对岩爆案例原子簇与集合小类进行合并形成更大的案例集合类。6.根据权利要求5所述的一种岩爆规模等级的判别方法，其特征在于：所述个体之间的亲疏程度的度量规则如下：利用平方欧式距离度量所述岩爆案例样本个体之间的距离，其计算公式为：所述个体与集合小类之间、集合小类与集合小类之间的亲疏程度的度量规则如下：采用组间平均锁链距离度量所述个体与集合小类之间、集合小类与集合小类之间的距离，其计算公式为：其中，x、y分别为不同的岩爆案例样本个体；x1,x2,...x
i
,...x
n

【专利技术属性】
技术研发人员：刘国锋，李胜峰，晏长根，杜程浩，冯坤，高耀辉，董凯，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：