[发明专利]一种岩爆微震参数多元多时步输出预测模型

说明书

本发明公开了岩爆微震预测技术领域的一种岩爆微震参数多元多时步输出预测模型，通过如下步骤构建：步骤1、在隧洞开挖过程中开展岩爆微震监测,获取岩爆孕育过程中的多参量的微震监测信息；步骤2、对已发生的岩爆进行地质踏勘和微震监测信息解译,确定岩爆等级；步骤3、建立不同等级的岩爆样本库和对应的微震监测信息样本库；步骤4、通过深度学习的方法构建预测模型；步骤5、对构建的预测模型进行训练；步骤6、使用岩爆微震参数多元多时步预测模型进行微震参数演化的预测，提前预测和推断岩爆风险。本发明，能够实现未来微震参数的准确预测，提升岩爆预警的时效性，为后续岩爆灾害动态预警提供数据基础和支撑。

技术领域

本发明属于岩爆微震预测技术领域，具体是一种岩爆微震参数多元多时步输出预测模型。

背景技术

在对深部资源的探索过程中往往面临各种风险和危害，特别是深部地下工程及隧道工程在建设过程中容易引发大量工程地质灾害，如岩爆、大变形等。微震监测技术作为一种新型岩体微破裂监测技术，已经快速发展并成为地下工程灾害监测预警的重要手段之一。

现有技术中有从应力、强度、能量、岩性和埋深等角度构建了不同岩爆判据和准则，并结合岩爆灾害形成全过程震源参数(事件数、能量释放、视体积、视应力、能量指数等)提炼出的基于微震监测的岩爆预警模型，然而其预测和预警参数的选择主要是基于岩性准则、围岩应力准则和能量准则，多数是宏观性的判断，并没有反应岩爆全过程；且上述研究并未或者较少考虑了未来时间因素，仅通过当前数据分析进行岩爆灾害预测及预警，基本未对未来岩爆发生的时间进行定量分析，这大大降低了岩爆预警的时效性。因此有提出一种岩爆微震参数多元多时步输出预测模型。

发明内容

本发明的目的是提供一种岩爆微震参数多元多时步输出预测模型，能够实现未来微震参数的准确预测，提升岩爆预警的时效性，为后续岩爆灾害动态预警提供数据基础和支撑。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种岩爆微震参数多元多时步输出预测模型，通过如下步骤构建：

步骤1、在隧洞开挖过程中开展岩爆微震监测,获取岩爆孕育过程中的多参量的微震监测信息；

步骤2、对已发生的岩爆进行地质踏勘和微震监测信息解译,确定岩爆等级；

步骤3、建立不同等级的岩爆样本库和对应的微震监测信息样本库；

步骤4、在建立的岩爆样本库和对应的微震监测信息样本库中随机抽取80％的样本作为训练样本,剩余20％的样本作为测试样本,通过深度学习的方法构建岩爆微震参数多元多时步输出预测模型；

步骤5、对构建的岩爆微震参数多元多时步输出预测模型进行训练，最终得到训练后的岩爆微震参数多元多时步输出预测模型；

步骤6、使用岩爆微震参数多元多时步预测模型进行微震参数演化的预测，结合建立的岩爆演化孕育阶段，提前预测和推断岩爆风险。

进一步，步骤4中，岩爆微震参数多元多时步输出预测模型通过如下方式构建：

步骤4.1、确定预警单元；所述预警单元由空间范围和时间跨度共同确定；

步骤4.2、对确定的预警单元进行空间范围和时间跨度的微调,使同一个岩爆案例对应多个微震监测信息样本；

步骤4.3、引入代价矩阵来消除或减弱样本类别不平衡带来的不利影响；

步骤4.4、构建深度卷积神经网络模型,并进行模型训练优化,获得岩爆微震参数多元多时步输出预测模型。

进一步，步骤5中，每一次迭代模型训练过程中当Loss小于0.01时认为此次迭代模型训练趋于拟合，激活函数被设置为Elu和Sigmoid；选择损失函数作为MSE并且使用Adam算法对其进行优化。此外，Early stopping操作用于避免模型训练过程中的过度拟合。最终将训练好的模型对测试集进行测试。