基于Spark平台的微震信号鉴别方法

杨勇; 张忠政; 卢晓辉; 杨震; 王卫东

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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。

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来源
《露天采矿技术》 |2022年第2期|25-28|共4页
作者
杨勇; 张忠政; 卢晓辉; 杨震; 王卫东;
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作者单位

鞍钢集团矿业公司弓长岭有限公司露采分公司;

东北大学岩石破裂与失稳研究所;

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正文语种 chi
中图分类 TD824.73;
关键词
Spark平台; 微震; 爆破; 信号鉴别; 数据云端传输;

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