基于机器学习的微震事件识别技术研究

作者：李争荣; 陈增^*; 邹尤森; 王平; 王晶; 杨朝义; 黄正高; 李志鹏

来源：矿业研究与开发, 2023, 43(12): 166-170.

DOI：10.13827/j.cnki.kyyk.2023.12.016

• 微震监测
• 正态分布模型
• 聚类分析
• 时空演化
• 机器学习

为研究普朗铜矿矿体破裂过程中裂纹演化特征，采用微震监测技术监测岩体破坏过程中的微震信号，并基于机器学习方法对微震事件进行三维空间聚类分析。采用正态分布Q-Q图描述微震事件三维空间分布特征，利用最大期望算法对定位的事件进行聚类识别。研究结果表明，微震事件在空间上符合正态分布模型，聚类方法可以有效地划分岩体不同区域，识别结果可以表征危险区域发展方向，大震级微震事件占比多的地区风险更高。裂纹簇的分形维数能够表征区域裂纹发育的复杂程度，为进一步研究裂纹演化提供了理论依据。

• 单位
  云南迪庆有色金属有限责任公司