论文摘要
矿山微震事件集群是分析矿震的重要参考之一,其准确的划分对矿山微震分布特征和微震活动分析具有重要作用。提出了1种基于局部离群因子（Local Outlier Factor,LOF）的K-means聚类算法并构建了综合SSE评价指标和模型,通过LOF算法检测异常微震事件和选取初始聚类中心,利用Krzanowski-Lai指数确定最佳聚类分组数;采用模拟计算比较了不同数据集大小的聚类效果。结果表明:基于LOF的K-means聚类方法评分最高,聚类结果最好;并利用该聚类方法分析用沙坝矿1 649个微震事件的分布特征与微震活动性。实例表明,K=7为最佳聚类分组数,聚类簇的划分受断层滑移和矿山生产活动的影响。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘德彪,李夕兵,李响,尚雪义
关键词: 矿山微震,局部离群因子,聚类,微震活动性
来源: 中国安全生产科学技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 中南大学资源与安全工程学院
基金: 国家重点研发计划项目(2016YFC0600706),中南大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(2018zzts718)
分类号: TD326
页码: 81-87
总页数: 7
文件大小: 472K
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