基于微震参数的岩体稳定性评价方法及其在Spark平台的实现

论文摘要

现场微震监测产生了大数据体现了开采诱发岩体损伤及其演化过程。基于大数据技术可以对有效数据进行挖掘,寻求微震数据与岩体损伤之间的定量关系,并同时进行岩体稳定性的动态评价和对潜在失稳灾害的预警。本项目搭建了可与云端进行交互的本地Spark平台,利用在Spark平台上编写的局部异常检测模型及模糊统计程序化分级模型,分别从时间序列和空间定位的角度对石人沟铁矿的微震数据进行了分析,并综合这2种模型的分析结果对石人沟铁矿岩体稳定性进行了评价。研究结果表明:以Spark和云服务器为基础编写的岩体稳定性评价算法可以较好地检测出石人沟铁矿19#～21#线之间大型断层向深部破裂发展,以及16#线附近境界顶柱被完全贯通所引发的岩体性质急剧劣化。以上研究工作是云计算、大数据平台在矿山应用的一次有益尝试,研究成果可以为矿山的安全生产提供参考。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王卫东,朱万成,张鹏海,王雷鸣

关键词: 震源监测,局部异常性检测,模糊统计,稳定性评价,预警

来源: 金属矿山 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 东北大学资源与土木工程学院

基金: 国家重点研发计划（第七课题）项目（编号：2016YFC0801607）,国家杰出青年科学基金项目（编号：51525402）,国家自然科学基金面上项目（编号：51874069）,国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目（编号：51761135102）,教育部基本科研业务费项目—重大科技创新项目（编号：N170108028）

分类号: TP311.13;TD67

DOI: 10.19614/j.cnki.jsks.201908025

页码: 147-156

总页数: 10

文件大小: 3231K

下载量: 134

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标签：震源监测论文;  局部异常性检测论文;  模糊统计论文;  稳定性评价论文;  预警论文;