CC BY
1ПРИБОРОСТРОЕНИЕ, МЕТРОЛОГИЯ —
И ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ВЕСТНИК ТОГУ. 2024. № 1 (72)
ПРИБОРЫ И СИСТЕМЫ
УДК 621.3.088
А. П. Грунин, А. В. Сидляр, С. Б. Косматое
СНИЖЕНИЕ ПОГРЕШНОСТИ ЛОКАЦИИ СЕЙСМОАКУСТИЧЕ-СКИХ СОБЫТИЙ В СИСТЕМЕ ГЕОМЕХАНИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА МАССИВА ГОРНЫХ ПОРОД «PROGNOZ-ADS»
Грунин А. П. - канд. техн. наук, старший научный сотрудник, Институт горного дела ДВО РАН, Хабаровск, e-mail: lexx188@mail.ru; Сидляр А. В. - канд. техн. наук, старший научный сотрудник, Институт горного дела ДВО РАН, Хабаровск, e-mail: alex-igd@mail.ru; Косматов С. Б. - ассистент ВШ КЦТ, e-mail: 002404@pnu.edu.ru (ТОГУ)
Рассмотрена модификация алгоритма автоматического определения времени начала импульса акустической эмиссии, регистрируемой в массиве горных пород. Показано, что применение предложенного алгоритма позволяет разграничить шум и сигнал и определить точку начала импульса акустической эмиссии. Проведенное тестирование показало, что новый алгоритм имеет значительно меньшую ошибку определения момента начала импульса, что позволяет снизить погрешность определения координат источника акустической эмиссии.
Ключевые слова: акустическая эмиссия, горное давление, шум, локация, импульс, погрешность.
Введение
В процессе разработки месторождений полезных ископаемых, особенно в сложных горно-геологических условиях, возникает необходимость в постоянном мониторинге состояния массива горных пород. Это обусловлено тем, что геомеханическое состояние массива может изменяться под влиянием различных факторов, таких как горные работы, гидрогеологические условия, тектонические процессы и т. д. Правильное проведение геомеханического монито-
© Грунин А. П., Сидляр А. В., Косматов С. Б., 2024
ВЕСТНИК ТОГУ. 2024. № 1 (72)
ринга позволяет контролировать эти изменения и минимизировать риски, связанные с возможными нарушениями устойчивости массива, а также повысить эффективность разработки месторождений.
Одним из наиболее эффективных методов геомеханического мониторинга является сейсмоакустический. Он обеспечивает измерение широкого спектра параметров свойств и состояния сложноструктурных геосред для надёжного прогноза опасных геодинамических явлений.
Сейсмоакустический мониторинг позволяет:
- автоматизировать регистрацию и определение параметров сейсмоаку-стических событий за определённый интервал времени;
- формировать зоны акустической активности и рассчитывать их параметры;
- строить карты сейсмоакустической активности;
- определять участки горного массива, опасные по внезапным проявлениям горного давления (горные удары, обрушения кровли, техногенные землетрясения), и мониторить их.
Для осуществления контроля горного давления в пределах шахтного поля подземного рудника используется сейсмоакустическая система геомеханического мониторинга «Prognoz-ADS».
Алгоритм автоматического определения времени начала импульса
Сейсмоакустическая система геомеханического мониторинга «Prognoz-ADS» осуществляет контроль удароопасности массивов горных пород. Система обеспечивает регистрацию импульсов акустической эмиссии в частотном диапазоне от 200 Гц до 12000 Гц и выделение параметров сейсмоакусти-ческих событий [1, 2, 3]. Излучаемые горным массивом акустические волны поступают на стандартные первичные преобразователи, которые передают аналоговый сигнал акустических импульсов на расстояние до 3-5 м, где располагается цифровой приемник-преобразователь (ЦПП). Значения оцифрованного сигнала непрерывно записываются во внутреннюю память микроконтроллера. При этом микроконтроллер постоянно вычисляет среднее значение сигнала на определенном интервале. Одновременно с этим производится измерение площади детектированного сигнала в скользящем временном окне. Как только вычисленное значение площади детектированного сигнала превышает среднее значение сигнала, микроконтроллер фиксирует момент времени
снижение погрешности локации сейсмоаку-стических событий в системе геомеханического мониторинга массива горных пород «prognoz-ads»
превышения порога. При этом в памяти микроконтроллера сохраняется несколько десятков отсчетов формы акустического импульса, которые предшествовали моменту обнаружения. Описанный алгоритм определения времени прихода импульса далее обозначен как алгоритм MARSE (Measured Area Of The Rectified Signal Envelop). Преимуществом указанного алгоритма является возможность его применения на непрерывном потоке поступающих данных.
Информация о времени начала импульса используется для получения разности времен прихода (РВП) акустических импульсов, вызванных геодинамическими явлениями в массиве горных пород. Указанные РВП используются для расчёта координат возникновения геодинамического явления.
В ходе эксплуатации системы «Prognoz-ADS» возникла задача разработки алгоритма автоматического определения времени начала импульса акустической эмиссии с более низкой погрешностью, чем в алгоритме MARSE.
В качестве основы нового алгоритма был выбран информационный критерий Акаике (AIC), первоначально разработанный для прогнозирования оптимального порядка авторегрессионного процесса при моделировании временных рядов в сейсмологии. AIC может использоваться для определения точки разграничения двух соседних процессов (шум и сигнал) [4-6]. Значение AIC для k-ой точки выборки сигнала длиной n рассчитывается по формуле:
AIC(k) = ып(^(1, к)) + (n - к - 1) •ln(a2(k + 1, n)), (1)
где o2(m, l) - дисперсия сигнала на промежутке от m до l.
Точка к в которой функция AlC(k) имеет глобальный минимум является точкой разграничения шума и начала сигнала. Необходимо отметить, что для корректной работы критерия, необходимо выбирать такое окно реализации сигнала, в котором содержится только два процесса (в данном случае шум и начало сигнала). По этой причине для выбора окна анализа используется применяемый ранее алгоритм MARSE, который осуществляет «грубую» оценку момента начала сигнала. Было разработано специальное программное обеспечение для внедрения результатов работы алгоритма [7].
На рисунке 1 представлена демонстрация работы алгоритма AIC в сравнении с применяемым ранее алгоритмом MARSE. Красной вертикальной линией показано определенное начало сигнала по алгоритму MARSE. Желтой вертикальной линией показано скорректированное начало сигнала по алгоритму AIC.
ВЕСТНИК ТОГУ. 2024. № 1 (72)
ВЕСТНИК ТОГУ. 2024. № 1 (72)
Время,квант
Рис. 1. Демонстрация определения момента начала импульса по алгоритмам MARSE
и AIC
На рисунке 2 представлен увеличенный участок фронта импульса. Красным криволинейным графиком обозначена функция AIC(k). Желтая вертикальная линия показывает момент начала импульса по алгоритму AIC, красная вертикальная линия показывает определение начала импульса по алгоритму MARSE.
снижение погрешности локации сеисмоаку- -
стических событий в системе геомеханиче- ВЕСТНИК ТОГУ. 2024. № 1 (72)
ского мониторинга массива горных пород
«prognoz-ads»
Работа алгоритма была протестирована на серии импульсов, зафиксированных во время функционирования системы «Prognoz-ADS» на одном из рудников. На рисунке 3 представлены графики ошибки определения начала импульса по обоим алгоритмам. В качестве ориентира для вычисления ошибки использовалась оценка момента начала импульса, произведенная методом экспертных оценок в ручном режиме для каждого импульса.
Рис. 3. Сравнение ошибок определения начала сигнала по алгоритмам MARSE и AIC
Среднее значение ошибки определения начала импульса по алгоритму MARSE для тестовой выборки импульсов ставило 303 мкс, для алгоритма AIC значение составило 33 мкс.
Далее было проведено сравнение погрешности локации координат акустических событий с известными координатами. В качестве таких событий использовалась серия калибровочных взрывов, проводимая при сдаче системы «Prognoz-ADS» в эксплуатацию. Использовались РВП импульсов, определённых тремя методами: алгоритм MARSE, ручное определение начала импульса, алгоритм AIC. Результаты оценки погрешности приведены в табл. 1.
Таблица 1
Оценка погрешности определения координат для шести калибровочных взрывов
№ взрыва MARSE, м Ручная корректировка, м AIC, м
1 8,4 5,9 5,5
2 8,8 1,0 3,2
3 9,4 7,4 7,3
4 6,6 5,2 5,0
5 3,2 2,8 3,1
6 4,9 4,5 5,3
ВЕСТНИК ТОГУ. 2024. № 1 (72)
Таким образом, среднее снижение погрешности локации по шести калибровочным взрывам, проведенным на Расвумчоррском руднике с 14 февраля по 19 февраля 2022 года, с применением А1С-алгоритма составило 2.1 метра (23%). Необходимо отметить, что кроме точного определения времени прихода импульса на погрешность локации влияет большое количество факторов: скоростная анизотропия массива горных пород, оптимальный выбор группы датчиков (приемной антенны) во взрывном событии, геометрическое расположение выбранных датчиков относительно места взрыва, погрешность определения координат скважин, в которых установлены геофоны, что даёт возможности для дальнейшего совершенствования алгоритмов локации и улучшения точности определения координат сейсмоакустических событий.
Заключение
В статье предложен способ снижения погрешности локации сейсмоаку-стических событий в системе геомеханического мониторинга массива горных пород «Prognoz-ADS». В качестве основы этого способа был выбран информационный критерий Акаике, который может использоваться для определения точки разграничения двух соседних процессов (шум и сигнал). Исследования показали, что использование алгоритма А1С позволяет значительно снизить погрешность локации сейсмоакустических событий. Среднее снижение погрешности локации по шести калибровочным взрывам, проведенным на одном из удароопасных рудников, с применением предложенного способа составило 2.1 метра (23%).
Библиографические ссылки
1. Совершенствование технических средств локального контроля ударо-опасности при ведении горных работ в сложных горногеологических условиях / И. Ю. Рассказов, Д. С. Мигунов, А. В. Гладырь [и др.] // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2014. № S 4-2. С. 22-30.
2. Совершенствование технических средств локального контроля ударо-опасности при ведении горных работ / И. Ю. Рассказов, П. А. Аникин, А. П. Грунин [и др.] // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2023. № 5. С. 177-184. DOI 10.15372/FTPRPI20230519.
снижение погрешности локации сейсмоаку- -
стических событий в системе геомеханиче- ВЕСТНИКТОГУ. 2024. № 1 (72)
ского мониторинга массива горных пород
«prognoz-ads»
3. Совершенствование программно-аналитических средств системы сей-смоакустического мониторинга удароопасности «PROGNOZ-ADS» / А. В. Константинов, А. П. Грунин, А. В. Сидляр, М. А. Ломов // Цифровые технологии в горном деле : тез. докл. Всерос. науч.-техн. конф., Апатиты, 13-16 июня 2023 г. Апатиты : Кольский науч. центр РАН, 2023. С. 26.
4. Onset time determination of acoustic and electromagnetic emission during rock fracture / Niccolini, Gianni & Xu, Jie & Manuello, Amedeo & Lacidogna, Giuseppe & Carpinteri, Alberto // Progress In Electromagnetics Research Letters. 2012. № 35. С. 51-62. 10.2528/PIERL12070203.
5. Impact Localization of Complex Structures Based on Akaike Information Criterion / W. Tang, C. Zhang, H. Ji, C. Tao and J. Qiu // Global Reliability and Prognostics and Health Management (PHM-Yantai). Yantai, China, 2022. p. 1-4. doi: 10.1109/PHM-Yantai55411.2022.9941902.
6. Principal component analysis and Akaike information criterion based image enhancement for ground penetrating radar / M. M. Riaz and A. Ghafoor // IET International Radar Conference 2013. Xi'an, 2013.p. 1-6. doi: 10.1049/cp.2013.0310.
7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022680765 РФ. OnsetTimeCorrection: № 2022665799 : заявл. 25.08.2022 : опубл. 07.11.2022 / А. П. Грунин, А. В. Константинов, А. В. Сидляр ; заявитель Хабаровский федеральный исследовательский центр ДВО РАН.
Title: Reducing the Location Error of Seismoacoustic Events in the System of Geomechanical Monitoring of Rock Mass "PROGNOZ-ADS"
Authors' affiliation:
Grunin A. P. - Institute of Mining of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences, Khabarovsk, Russian Federation
Sidlyar A. V. - Institute of Mining of the Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences, Khabarovsk, Russian Federation
Kosmatov S. B. - Pacific National University, Khabarovsk, Russian Federation
Abstract: A modification of the algorithm for automatical determination of the starting time of an acoustic emission pulse recorded in a rock mass is considered. It is
BECTHHK TOry. 2024. № 1 (72)
shown that the use of the proposed algorithm makes it possible to distinguish between noise and signal and determine the starting point of the acoustic emission pulse. The testing has shown that the new algorithm has a significantly smaller error in determining the moment of the beginning of the pulse, which makes it possible to reduce the error in determining the coordinates of the source of acoustic emission.
Keywords: acoustic emission, mountain pressure, noise, location, impulse, error.
