一种矿用微震监测信号的处理方法技术

本发明专利技术公开了一种矿用微震监测信号的处理方法，涉及微震信号监测领域,包括步骤一：布设微震信号监测单元，步骤二：微震信号处理，步骤三：信号的判断预警。本发明专利技术对微震信号智能监测识别，全自动智能监测微震，与传统的人工识别相比，分类结果更可靠，实时性更高、节省人力物力，对信号多级滤波处理，增加了微震信号的清晰度，使控制系统处理的微震信号更为精准，不易因微震信号模糊而产生漏判、误判的情况，使用卷积神经网络模型对微震信号进行处理，卷积神经网络模型高效学习微震信号，在卷积神经网络模型学习完毕后能够自动对微震信号进行判断处理，无需人工额外干预。无需人工额外干预。无需人工额外干预。

【技术实现步骤摘要】
一种矿用微震监测信号的处理方法


[0001]本专利技术涉及微震信号监测领域，具体为一种矿用微震监测信号的处理方法。

技术介绍

[0002]随着数据采集技术的不断发展进步，微震信号监测技术的应用逐渐增加，在地震监测、矿山安全生产、油田压裂监测和隧道安全施工监测等领域有着广泛应用。
[0003]现有的微震监测设备是对所有微震信号进行监测，并且后期需要通过傅里叶变换方法的正反用法，将信号分解成频率谱，显示与频率对应的幅值大小通过人工经验识别出岩石微震信号。
[0004]现有的矿用微震监测信号的处理方法存在判断准确率低、判断反应时间长、人力物力消耗大的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，本专利技术的目的是提供一种矿用微震监测信号的处理方法，以解决现有的矿用微震监测信号的处理方法判断准确率低、判断反应时间长、人力物力消耗大的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种矿用微震监测信号的处理方法,包括以下步骤：步骤一：布设微震信号监测单元在所需监测区域内勘探坚硬岩土层，并划分监控区域，将信号监测单元布设在所需监测区域坚硬岩土层内，并使微震信号监测单元在各区域内矩阵排列，微震信号监测单元相互之间通过支线电缆连接后通过主线电缆连接信号放大单元；步骤二：微震信号处理信号放大单元接收到问诊信号监测单元传递的信号后对信号生成放大信号，放大信号通过滤波处理单元滤波后传输至AD转换单元，AD转换单元将信号处理转换为数字信号，数字信号经过数字信号滤波单元后传输至控制单元；步骤三：信号的判断预警控制单元接收到处理后的数字信号传递至卷积神经网络模型，卷积神经网络模型根据处理后信号的类型，判断是否需要向警报器发送报警信号。
[0007]通过采用上述技术方案，对微震信号智能监测识别，全自动智能监测微震，与传统的人工识别相比，分类结果更可靠，实时性更高、节省人力物力，对信号多级滤波处理，增加了微震信号的清晰度，使控制系统处理的微震信号更为精准，不易因微震信号模糊而产生漏判、误判的情况，使用卷积神经网络模型对微震信号进行处理，卷积神经网络模型高效学习微震信号，在卷积神经网络模型学习完毕后能够自动对微震信号进行判断处理，无需人工额外干预。
[0008]本专利技术进一步设置为，所述步骤一中的监控区域根据所需监测区域的面积、地理
环境、重点监测地点因素不等面积的划分所需监控区域。
[0009]通过采用上述技术方案，根据所需监控区域合理划分监控区域，提高了监测数据的准确度。
[0010]本专利技术进一步设置为，所述步骤一中微震信号监测单元的布设密度为10
‑
20组/km2。
[0011]通过采用上述技术方案，根据所需监测区域的土层硬度，硬度较小的情况下需要增加监测单元的布设密度，防止震动在传递过程中衰减，导致监测数据不精准。
[0012]本专利技术进一步设置为，所述步骤一中微震信号监测单元为CYT9250A防爆振动变送器。
[0013]通过采用上述技术方案，保证了微震信号监测单元能够稳定的进行震动监测，防止因矿场爆破产生的剧烈震动损坏微震信号监测单元。
[0014]本专利技术进一步设置为，所述步骤二中的数字信号滤波单元通过芯片将各个信号转换模输出1bit数据流进行抽取滤波，并转换成12bit数据，生成传递给控制单元的信号。
[0015]通过采用上述技术方案，保证了有足够的数据量完成准确的震动数据判断。
[0016]本专利技术进一步设置为，所述步骤二中所述信号放大单元电路板上安装CS3301芯片、AD8231芯片、OP07芯片中的一种，AD转换单元的电路板上安装CS5372芯片、ADS1255芯片、ADS1281芯片中的一种，数字信号滤波单元的电路板上安装CS5376芯片，控制单元的电路板上安装STM32F4系列芯片或CycloneII系列芯片。
[0017]通过采用上述技术方案，根据所处矿场的实际情况选择合适的芯片。
[0018]本专利技术进一步设置为，所述步骤三中的卷积神经网络模型在判断一组监控区域内的信号需要报警时，卷积神经网络模型额外重复筛查已报警监控区域相邻监控区域的数字信号。
[0019]通过采用上述技术方案，提高了卷积神经网络模型的判断效率，同时能够在快速且准确的判断震动产生的位置和范围。
[0020]本专利技术进一步设置为，所述步骤三中的卷积神经网络模型内设置有存储单元，在通过人工训练后，将人工训练信号存储在存储单元内。
[0021]通过采用上述技术方案，卷积神经网络通过存储单元记忆微震信号数据，以便后续对微震信号进行自动判断处理。
[0022]综上所述，本专利技术主要具有以下有益效果：1、本专利技术通过对微震信号智能监测识别，全自动智能监测微震，与传统的人工识别相比，分类结果更可靠，实时性更高、节省人力物力；2、本专利技术通过对信号多级滤波处理，增加了微震信号的清晰度，使控制系统处理的微震信号更为精准，不易因微震信号模糊而产生漏判、误判的情况；3、本专利技术通过使用卷积神经网络模型对微震信号进行处理，卷积神经网络模型高效学习微震信号，在卷积神经网络模型学习完毕后能够自动对微震信号进行判断处理，无需人工额外干预。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的信号处理过程图。
具体实施方式
[0024]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0025]下面根据本专利技术的整体结构，对其实施例进行说明。
[0026]实施例一：在所需监测区域内勘探坚硬岩土层，并划分监控区域，将信号监测单元布设在所需监测区域坚硬岩土层内，并使微震信号监测单元在各区域内矩阵排列，微震信号监测单元相互之间通过支线电缆连接后通过主线电缆连接信号放大单元，监控区域根据所需监测区域的面积、地理环境、重点监测地点因素不等面积的划分所需监控区域，微震信号监测单元的布设密度为10组/km2，微震信号监测单元为CYT9250A防爆振动变送器，信号放大单元接收到问诊信号监测单元传递的信号后对信号生成放大信号，放大信号通过滤波处理单元滤波后传输至AD转换单元，AD转换单元将信号处理转换为数字信号，数字信号经过数字信号滤波单元后传输至控制单元，数字信号滤波单元通过芯片将各个信号转换模输出1bit数据流进行抽取滤波，并转换成12bit数据，生成传递给控制单元的信号，信号放大单元电路板上安装CS3301芯片，AD转换单元的电路板上安装CS5372芯片，数字信号滤波单元的电路板上安装CS5376芯片，控制单元的电路板上安装STM32F4系列芯片，控制单元接收到处理后的数字信号传递至卷积神经网络模型，卷积神经网络模型根据处理后信号的类型，判断是否需要向警报器发送报警信号，卷积神经网络模型在判断一组监控区域内的信号需要报警时，卷积神经网络模型额外重复筛查已报警监控区域相邻监控区域的数字信号，卷积神经网络模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿用微震监测信号的处理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：布设微震信号监测单元在所需监测区域内勘探坚硬岩土层，并划分监控区域，将信号监测单元布设在所需监测区域坚硬岩土层内，并使微震信号监测单元在各区域内矩阵排列，微震信号监测单元相互之间通过支线电缆连接后通过主线电缆连接信号放大单元；步骤二：微震信号处理信号放大单元接收到问诊信号监测单元传递的信号后对信号生成放大信号，放大信号通过滤波处理单元滤波后传输至AD转换单元，AD转换单元将信号处理转换为数字信号，数字信号经过数字信号滤波单元后传输至控制单元；步骤三：信号的判断预警控制单元接收到处理后的数字信号传递至卷积神经网络模型，卷积神经网络模型根据处理后信号的类型，判断是否需要向警报器发送报警信号。2.根据权利要求1所述的一种矿用微震监测信号的处理方法，其特征在于：所述步骤一中的监控区域根据所需监测区域的面积、地理环境、重点监测地点因素不等面积的划分所需监控区域。3.根据权利要求1所述的一种矿用微震监测信号的处理方法，其特征在于：所述步骤一中微震信号监测单元的布设密度为10
‑
20组/km2。4.根据权利要求1所述的一种矿用微震监测信号的处理方...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙百才，汪训忠，
申请(专利权)人：苏州百才矿业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：