凿岩爆破是金属矿山开采过程中不可避免的环节，爆破扰动产生的微震信号会对岩体损伤微震信号的分析造成干扰。为了避免爆破扰动对微震监测的干扰，实现岩体损伤微震信号与爆破微震信号的快速鉴别，基于Spark平台的Fisher分类算法建立了微震信号智能识别算法，实现了岩体损伤和爆破事件的自动区分。经过测试，该算法鉴别信号的正确率稳定在83%左右，可大大减少对监测数据处理工作。此外将Spark平台与云端数据库建立的远程连接，成功实现了数据云端传输，为后矿山灾害实时监测及预警提供了技术保障。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
