WSD-SVM在工作面底板破壞深度微震事件自動識別中的應(yīng)用

摘 要：為解決煤礦微震事件識別中效率低、精度低、可靠性差的問題，將小波散射分解變換與支持向量機相結(jié)合，構(gòu)建微震事件的WSD-SVM智能識別模型。首先，通過小波散射分解變換將微震監(jiān)測數(shù)據(jù)分解成高、低頻部分，并計算得到小波散射系數(shù)，構(gòu)成散射特征矩陣；然后，選擇70%的數(shù)據(jù)輸入支持向量機模型進行訓練，用得到的識別模型對其余30%的數(shù)據(jù)進行測試驗證，獲得識別結(jié)果。將山西保德煤礦某工作面微震監(jiān)測時序數(shù)據(jù)作為實例，結(jié)果表明：WSD-SVM模型能夠自動識別全部6個微震事件，用時1.651 s；而傳統(tǒng)STA/LTA算法雖然僅用時0.731 s，但未能有效識別出其中的3個低信噪比事件，WSD-SVM模型的自動識別精度高于STA/LTA算法模型識別的精度，但需要較長的計算時長。小波散射分解變換方法的引入能夠有效實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)降維，大幅提高識別精度，為微震事件的自動識別提供了新思路。關(guān)鍵詞：微震監(jiān)測；小波散射分解；特征提取；支持向量機；自動識別中圖分類號：TD 163；TN 911.7

Application of WSD-SVM in micro-seismic events automatic recognition of the damage depth of working face floor

FAN Xin¹，ZHAO Xiaoguang¹，TANG Shengli¹，XIE Haijun¹，CHENG Jianyuan²，WANG Yunhong²，WANG Pan^1，2

（1.College of Geology and Environment，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China；2.Xi’an Research Institute（Group） Co.，Ltd.，China Coal Mine Technology and Engineering，Xi’an 710077，China）

Abstract：In order to solve the problems of low identification efficiency and accuracy of micro-seismic events and poor reliability in a coal mine，the wavelet scattering decomposition transform method and support vector machine are combined to construct a WSD-SVM auto recognition model.Firstly，the micro-seismic monitoring data are decomposed into high and low frequency parts through the wavelet scattering decomposition transform，and the wavelet scattering coefficients are calculated to achieve the scattering feature matrix;Then，70% of the input data is selected for training SVM model，and the remaining 30% is tested and verified with the trained model to obtain the recognition results.The time sequence data of a working face of Baode coal mine in Shanxi Province is taken as an example.The results indicate that the model can automatically identify all the 6 microseismic events in the genuine signals，taking 1.651 s.The results indicate that the model can automatically identify all the 6 microseismic events in the genuine signals，taking 1.651 s.When the STA/LTA method is used，only 3 events can be recognized，taking 0.731 s，while the WSD-SVM model has a higher automatic recognition accuracy than the contrast model，requiring a larger time consumption.The introduction of the wavelet scattering decomposition transform method can effectively reduce the dimension of the monitoring data and greatly improve the identification accuracy，which provides a new idea for the automatic identification of micro-seismic events.

Key words：micro-seismic monitoring；wavelet scattering decomposition；feature extraction；support vector machine；automatic recognition

0 引 言

作為中國的主體能源和重要化工原料，煤炭在國民經(jīng)濟中占有重要的戰(zhàn)略地位^[1]。在開采過程中，瓦斯、水害等事故均與地質(zhì)條件有密切關(guān)系^[2-4]，在煤礦重（特）大事故中占比約為90%^[5-6]。隨著煤炭開采向深部延伸^[7-8]，更多的復合因素地質(zhì)災害將愈發(fā)頻繁。作為煤礦智能化的技術(shù)支撐，地質(zhì)保障技術(shù)不僅貫穿于煤礦生產(chǎn)的整個生命周期^[9-10]，還在災害防治、隱蔽致災因素探查、煤炭智能開采等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，是實現(xiàn)煤炭資源安全高效智能綠色開采的基礎(chǔ)和前提^[11]。但目前中國煤炭地質(zhì)保障基礎(chǔ)理論研究薄弱，仍存在地質(zhì)信息探測精度不足、動態(tài)信息監(jiān)測困難、多源信息融合不夠等問題^[12]。

目前，微震監(jiān)測技術(shù)作為礦井地質(zhì)信息動態(tài)監(jiān)測中的重要手段，被廣泛應(yīng)用于工作面含水層涌水機理的研究和工作面裂隙發(fā)育高度監(jiān)測預警等工程領(lǐng)域。微震監(jiān)測技術(shù)具有監(jiān)測范圍大，實時、動態(tài)、遠程、長期監(jiān)測等特點，可對導水通道的“動態(tài)”破裂失穩(wěn)過程和活化規(guī)律進行實時監(jiān)測。在對底板破壞深度監(jiān)測中，能直接對破裂點進行監(jiān)測和定位，對安全高效開發(fā)深部煤炭資源具有重要意義^[13-17]。

微震監(jiān)測技術(shù)要實現(xiàn)對底板導水通道破裂點的精確定位，就要對微震監(jiān)測信號中的事件信號進行有效提取。因此，微震信號的自動分類識別成為提高自動定位精度與效率的重要因素之一。近年來，國內(nèi)外研究人員針對微震信號特征提取和自動識別等問題，提出一些新的解決方法，在頁巖氣開發(fā)領(lǐng)域，JEFFREY等提取了微震事件的時長、頻域和統(tǒng)計特征，并基于主成分分析法構(gòu)建了微震事件分類識別模型，識別精度達到90%以上，取得良好效果^[18]。礦山微震信號識別領(lǐng)域的相關(guān)研究目前處于發(fā)展階段，ZHU等利用AIC算法對微震信號的P波和S波進行識別^[19]。朱權(quán)潔等構(gòu)建了微震信號的小波包能量特征和分形特征向量，利用SVM模型對爆破、機械振動和巖石破裂這3種波形進行分類^[20-21]。以上研究在一定程度上提高了信號的識別精度和效率，而在識別特征和模型的選擇以及識別精度方面受到了一定的限制，需要進一步進行優(yōu)化。

與前述研究思路不同，筆者提取了煤礦微震信號波形的特征并構(gòu)成特征矩陣，降低了原始信號維數(shù)，進而建立了基于小波散射分解和SVM分類的識別模型，結(jié)合神東煤炭集團公司山西保德煤礦具體實例進行應(yīng)用，檢驗模型的效果。

1 WSD-SVM機分類理論

1.1 小波散射分解

小波散射分解（Wavelet Scattering Decomposition，WSD）由小波變換發(fā)展而來，它解決了小波變換隨時移變化的缺陷，是一種兼具平移不變性和局部形變穩(wěn)定性的信號分析和特征提取方法^[22]。對小波變換進行取模運算得到算子|W|，與輸入信號做卷積可得到小波模變換算子，見式（1），其中φ為低通濾波器，ψ_j為高頻小波。

|W|（x）=（x*φ，|x*ψ_j|） "（1）

對輸入信號低通濾波部分可記為S_m（x）=x*φ，具有平移不變性；對非線性小波變換取模，記為U_j（x）=|x*ψ_j（x）|，表示在尺度j上的高頻信息，具有形變穩(wěn)定性。故小波散射變換0階的低頻信息（散射系數(shù)）和高頻信息分別為

S₀（x）=x*φ

U₁（x）=|x*ψ_j1| "（2）

將0階高頻信息部分U₁（x）作為一階散射變換的輸入，可得

|W₁||x*ψ_j1|=（|x*ψ_j1|*φ，||x*ψ_j1|*ψ_j2|） "（3）

則一階散射系數(shù)

S₁（x）=|x*ψ_j1|*φ "（4）

可見，小波散射變換的過程可簡要描述為：在小波模算子|W|上進行散射變換迭代，卷積計算m次的小波模變換U_jx并輸出散射系數(shù)S_mx。

1.2 支持向量機原理

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學習算法^[23-24]，它主要用于解決高維、小樣本以及非線性模式識別問題。支持向量機算法是將輸入特征映射到核空間，找到一個最優(yōu)分類超平面，進而轉(zhuǎn)化為求解樣本數(shù)據(jù)分類間隔最大化的問題。相比于其它機器學習算法，它具有學習速度快、泛化能力強等優(yōu)勢^[25]。

以數(shù)據(jù)的二分類模型為例，如圖1所示，一類數(shù)據(jù)用☆表示，另一類用○表示，最優(yōu)超平面將數(shù)據(jù)點分成了2類，同時得到最大分類間隔。為求解該問題，引入Lagrange函數(shù)。

式中 α_i＞0，得到最優(yōu)分類函數(shù)為

2 WSD-SVM分類模型

小波-支持向量機屬于監(jiān)督機器學習分類算法的一種，為訓練得到支持向量機模型，需要對微震監(jiān)測原始時間序列數(shù)據(jù)進行小波散射分解，得到散射系數(shù)，然后由散射系數(shù)構(gòu)成特征矩陣，將特征矩陣作為測試輸入數(shù)據(jù)集進行微震信號分類，WSD-SVM分類模型流程如圖2所示。

WSD-SVM分類模型具體實現(xiàn)過程為

1）樣本選擇及標簽化。為保證有效訓練得到分類模型，需要選擇包含清晰波形和明顯起跳點的微震信號，同時選擇相同數(shù)量的噪聲信號組成訓練數(shù)據(jù)集，并將微震事件信號標記為“1”，噪聲信號標記為“2”。

2）參數(shù)初始化及特征提取。支持向量機參數(shù)初始化，這些參數(shù)包括時不變尺度、變換次數(shù)和質(zhì)量因子等。相關(guān)文獻已證明Linear核函數(shù)的良好性能，因此選擇Linear核函數(shù)。將訓練數(shù)據(jù)集和確定的時不變尺度、變換次數(shù)和質(zhì)量因子作為輸入，計算得到信號的散射系數(shù)，進而構(gòu)成特征矩陣。

3）交叉驗證。通過交叉驗證，可以避免模型訓練過程中的過擬合，提高模型性能。考慮到計算效率，交叉驗證次數(shù)不宜超過5次。

4）支持向量機分類。通過隨機選擇訓練數(shù)據(jù)集中70%的數(shù)據(jù)進行模型訓練，然后將其余30%的數(shù)據(jù)輸入已得到的模型進行測試，驗證模型的分類性能。

3 實例應(yīng)用與分析

以山西保德煤礦某工作面為實驗場，利用高精度微震監(jiān)測技術(shù)對該工作面底板破壞深度進行監(jiān)測。為改善微震監(jiān)測效果，需優(yōu)化微震監(jiān)測臺網(wǎng)布置方式。常規(guī)方法僅在地面或者井下單一布置臺網(wǎng)方式，具有空間數(shù)據(jù)采集的局限性。“井-孔”聯(lián)合臺網(wǎng)布置方式，如圖3所示，從根本上解決了Z坐標數(shù)據(jù)缺失的問題，但是具體如何布置監(jiān)測臺網(wǎng)，也需要根據(jù)實際現(xiàn)場條件優(yōu)化布置。結(jié)合保德煤礦測區(qū)的實際地形、地質(zhì)條件，本次監(jiān)測共設(shè)計物理測點34個，見表1，表2，其中該工作面兩側(cè)巷道各14個，兩側(cè)巷道鉆孔內(nèi)各布置3個。

本次微震監(jiān)測共持續(xù)92 d，共接收到微震事件7 102個，剔除信噪比低、計算誤差大的3 847事件，剩余事件中包含底板事件3 255個。表2是對3 255個微震事件按深度每隔5 m統(tǒng)計的微震事件個數(shù)，發(fā)生在標高 647～682 m內(nèi)微震事件占全部底板微震事件的99.24%，見表3，因此底板的破壞深度為底板以下30 m，其中在標高 672～667 m內(nèi)微震事件最多，這個深度區(qū)間主要在底板區(qū)域的10～15 m。

為進一步驗證文中算法的有效性和可靠性，共隨機選取72道原始數(shù)據(jù)（事件信號和噪聲信號各36道），微震事件信號波形示例如圖4所示。截取其中總時長4 s的微震信號片段作為原始時變序列數(shù)據(jù)（圖5）進行實驗。由于監(jiān)測分站工作環(huán)境復雜，極易受到干擾，因此，采集到的信號數(shù)據(jù)信噪比偏低，經(jīng)過軟件分析，該原始序列中共包含6個事件，其中E1和E4波形完整清晰，信號能量強，易于直接識別；而另外4個事件均受到不同程度的噪聲干擾。

通過自編程序分別從微震事件信號和噪聲信號中隨機抽取70%的信號，計算其對應(yīng)的散射系數(shù)，構(gòu)成散射系數(shù)特征矩陣，再將特征矩陣輸入到支持向量機模型中進行訓練；剩余30%的信號輸入到訓練好的分類模型中進行驗證，疊加各道的預測值，得到最終分類識別結(jié)果。為體現(xiàn)該模型的識別效果，利用傳統(tǒng)的時窗比法（Short Time Average/Long Time Average，STA/LTA）對該序列進行事件識別，作為實驗對照組。不同模型的識別結(jié)果，見表4，傳統(tǒng)的時窗比法仍然在計算速度上有一定優(yōu)勢，但其依賴閾值選取的不足，使得在低信噪比信號中自動識別事件的準確率較低；而WSD-SVM模型雖然犧牲了一定的計算時間，但在低信噪比信號的事件自動識別準確率上具有優(yōu)勢。

4 結(jié) 論

1）小波散射分解能夠分離出微震監(jiān)測時序信號中的高頻和低頻成分，計算得到的小波散射系數(shù)能構(gòu)成特征矩陣，用于支持向量機模型訓練。

2）WSD-SVM識別模型能夠有效識別低信噪比微震監(jiān)測數(shù)據(jù)中的事件信號，與常規(guī)識別方法相比，識別精度有顯著提高。

3）該模型能夠?qū)γ旱V底板破壞深度中產(chǎn)生的微震事件進行有效識別，為增強該模型的運算效率，需要進一步降低特征矩陣維數(shù)，研究對應(yīng)的核函數(shù)來改進分類模型，進而對微震事件進行高效、自動識別。

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（責任編輯：劉 潔）