煤矿微震监测技术现状与发展前景

丛 森，程建远，王云宏，房 哲

(1.西安科技大学地质与环境学院，陕西 西安 710054；2.中煤科工集团西安研究院有限公司，陕西 西安 710077)

煤矿微震监测技术现状与发展前景

丛 森1，程建远2，王云宏2，房 哲1

(1.西安科技大学地质与环境学院，陕西 西安 710054；2.中煤科工集团西安研究院有限公司，陕西 西安 710077)

微震监测技术是一门新兴的地球物理实时监测技术，其研究工作主要集中在微震震源定位方法和微震信号初至拾取两个方面：定位方法以经典的Geiger法以及在此基础上发展的各种线性、非线性微震震源定位方法为主；STA/LTA法、AIC法、分形维数法和小波变换法是微震信号初至拾取的主要方法。目前，矿山领域将微震监测技术主要用于冲击地压、突水等灾害的预测预报；矿山微震监测技术在提高震源定位精度、数据精细化处理等方面还有待加强，从基础理论研究、数据信号处理和仪器研发等方面对矿山微震监测技术进一步研究和发展方向进行了展望。

微震监测；震源定位；初至拾取；冲击地压；突水

随着煤矿开采深度的不断增加，微震监测技术已成为煤矿安全生产中的监测预警手段之一。微震监测是通过在监测区域不同方位设置微震传感器，对微震事件进行实时记录，分析各种震动参数(振动能量、振动频次、震源半径、震动力矩、压力降等)，计算破裂发生的时间和位置，进而推断煤岩体应力状态及破坏情况[1]。因此，一般情况下，微震监测系统至少包括微震记录仪器、接收传感器、信号处理方法、空间定位算法以及可视化分析终端等。与传统技术相比，微震监测技术具有远距离、动态、三维和实时监测的特点，还可以根据震源情况确定破裂尺度和性质，从而为确定煤岩体的破坏程度提供依据[2]。

本文论述了煤矿微震监测技术的研究历程和最新进展，并对微震监测技术今后研究和发展的方向进行了展望。

1 微震监测技术的研究现状

1910年Hans benndorf对微地震现象进行了最早的描述[3]，但在当时并没有引起人们的注意。直到20世纪30年代末期，美国矿业局的研究人员利用声波探测技术在具有岩爆倾向性的矿井进行岩石力学的相关研究时，发现在拆除声波发射器后，接收传感器仍能接收到声波信号，自此微地震现象引起了人们的广泛注意，并展开了大量的研究，目前已经在众多领域得到应用[4]。微震监测技术的核心是震源定位和微震信号的初至拾取，只有得到高精度的定位数据，才能充分发挥微震监测技术的优势。

1.1 微震震源定位技术

1.1.1 定位算法

微震震源定位是指利用采集到的震动波信号，通过特定的震源定位算法，反演微震事件的空间位置和发震时刻。震源定位所需要的输入数据包括微震监测台网中各传感器空间坐标、各传感器接收到的波的到时和监测介质中地震波的传播速度等[5-6]。微震震源定位精度，受震源定位算法、微震监测台网布设、到时数据和波速模型等因素的影响[7]。

根据震源定位的原理不同，微震震源定位方法分为两大类:一类是基于三轴传感器的震源定位方法;另一类是基于到时不同理论[7-8]，即利用振动波的到时差值、波速和传感器空间坐标进行震源定位的方法。由于三轴传感器的震源定位方法在小范围内监测时难以精确地分离P波和S波，因此该方法在微震监测中应用较少；而基于到时不同理论的震源定位方法种类繁多，例如经典的Geiger法、双重残差法等。

目前，震源定位中应用较多的是1912年德国科学家Geiger提出的经典方法[9]以及在此基础上发展的各种线性方法，如相对定位法、联合定位法与双重残差法等[10]。其原理是将非线性问题线性化并给出最小二乘解。由于该方法的计算量很大，20世纪70年代随着计算机技术的兴起，Geiger算法才重新焕发了强大的生命力。Lee等[11]在Geiger法的基础上开发了HYPO71-86系列定位程序，开启了计算机定位的先河。林峰等[12]分析了Geiger定位方法与线性方程组定位方法的优缺点，提出了以线性定位解作为Geiger定位法的迭代初值进行定位求解的联合定位方法，该方法显著提高了求解效率，但线性定位解对联合定位法定位精度的影响程度尚缺乏相应的论证。张唤兰[13]利用三分量检波器的数据信号联合走时和传播方向构建了矢量目标函数，并在此基础上得到了改进的 Geiger 定位算法。由于矢量目标函数综合考虑了走时和传播方向，模型数据的测试表明这种方法的定位精度优于经典Geiger定位算法，在对震源深度的定位上有着较大的应用空间。

由于线性定位方法对初始值的依赖程度较高，初始值选取不当时会使得定位发散或得不到定位结果[14]。为了解决这些问题，人们相继提出了一些非线性方法，如梯度法、牛顿法、全局搜索法、Bayesian法、蒙特卡洛法、单纯形算法、模拟退火法与遗传算法等[15-16]。周运波、杨晓东[15-16]对上述一些非线性方法的基本原理和优缺点进行了介绍；周民都等[17]采用遗传算法对模拟和真实地震事件进行了定位，并与Powell等方法进行对比，发现遗传算法给出的定位结果在发震时刻和震源深度上更为可靠，并且对非包围地震定位效果较好。李会义等[18]、李成武等[19]应用牛顿迭代法求解非线性方程组，并借助Matlab的强大运算功能进行震源定位研究，使得震源定位速度、精度均得到很大提高；李楠等[20-21]采用基于L1范数统计准则的单纯形算法进行微震震源定位研究，通过现场爆破试验与其他方法对比研究表明：该方法定位结果稳定，定位精度高，并且算法受震源和台网相对位置的影响较小。

20世纪90年代，Waldhauser和Ellsworth[22]提出了双差分定位法。该算法的思想是计算同一台站接收的、两个相邻地震的观测走时差，减去理论计算值的走时差后得到的残差(双差)来确定其相对位置，该方法的突出优点在于它可以利用频谱中的互相关分析法读取事件的到时差，大大提高了到时数据的精确度，从而使定位结果比常规定位方法提高了一个数量级[23-24]。张唤兰在双差分定位法的基础上提出了混合差定位法，这种方法在不影响定位精度的情况下，降低了算法的存储量和对微地震事件群的初始质心位置的敏感度，提高了计算效率[13]。目前，微震震源定位的算法较多，但大多没有从根本上解决求解的发散与求解效率等问题。震源定位的影响因素较多，在完善定位算法的同时应综合考虑算法与速度模型、台网布置等影响因素之间的相互关系，在提高算法稳定性与定位精度的同时应合理评价其他因素对定位精度的影响。

1.1.2 观测系统

为提高震源定位精度，在震源定位算法研究的基础上，国内一些学者对微震监测台网的优化布置进行了大量研究。唐礼忠等[25]在冬瓜山铜矿设计了15个微震监测系统传感器站网空间布置方案，通过综合分析计算确定了最佳监测系统配置方案，爆破试验对震源定位精度和灵敏度进行了测定，取得了可靠有效的监测数据；巩思园等[26]对大规模台网布置组合优化问题建立了台网优化布置目标函数，提出了包括多个优化模块在内的台网布置方案求解模型，现场试验表明该方法能够快速寻得最优方案，显著降低误差。高永涛等[27]基于D值优化设计理论并引入相关概率因子，结合矿山实际情况重新构建了台网优化目标函数，由该目标函数确定的台网布设方案，经爆破试验表明具有一定的合理性和准确性，可满足工程监测需要；巩思园等[28]应用微震定位理论和D值优化设计理论并结合煤矿实际条件与影响定位精度的因素，形成了一套台网布设优化及评价系统，现场应用表明该系统能够快速确定台网最优布设方案，准确评价台网定位能力。李楠通过实验研究了不同微震台网布设、波速和到时误差对震源定位可靠性的影响，并总结出了相应的规律，对微震监测台网的布设方案和提高定位精度具有重要指导意义[6]。

目前，微震监测台网的优化设计研究尚处于探索阶段，台网的优化设计受矿山实地监测条件的限制较为明显，应根据矿山实际情况，确定合理的台网布置方案，提高定位精度。

震源定位是微震监测技术中最基本的问题之一，其数学实质就是求由观测到时和理论到时之差所构造的、以假想震源位置为函数的目标函数的极小值，基于对目标函数的构造、处理和求解极小值方法的不同，产生了各种定位方法[14]。由于影响震源定位精度的因素很多，各种方法解决的侧重点也有所不同，目前多数定位方法均假定P波的传播速度为匀速，忽略了不同地层对速度的影响和S波及其他异常波的干扰，但在矿山微震监测中这种影响是客观存在的，并且有时是较大的。因此，在今后的微震震源定位研究中应更多地考虑多因素的综合影响，实现快速、准确的震源定位。

1.2 微震信号初至拾取与分析

煤矿井下环境十分复杂，干扰因素较多，微震监测系统接收到的信号中包括爆破振动信号、电磁干扰信号、机械振动信号和岩石破裂产生的微震信号等。煤矿井下的微震监测要求对监测信号进行实时、快速的拾取与定位，以满足安全生产的需要。因此，如何从纷繁复杂的接收信号中快速拾取出有效的微震信号是一个技术难题。目前，微震信号初至拾取的手段主要有人工拾取和自动拾取两类。人工拾取方法是依靠技术人员处理，工作效率很低，加之微震信号波形复杂、干扰因素众多等原因，经常会产生较大的误差，从而影响定位精度；微震信号的自动拾取技术主要借鉴了天然地震中的自动拾取方法，王彩霞等[29]对当前常用的各种震相初至自动拾取检测方法进行了归纳总结。在微地震信号初至自动拾取领域应用较为广泛的方法有：STA/LTA法、AIC法、分形维数法和小波变换法等。

1.2.1 STA/LTA法

STA/LTA(Short-Term to Long-Term Average)法最早由Stevenson[30]提出，并将其应用于地震波初至到时拾取。为提高该方法拾取的准确度，Allen、McEvilly和Majer、Bear和Kradolfer、Earle和Shearer等相继对该方法进行了改进[31-35]。STA/LTA法对高信噪比的微震资料拾取效率高、精度高，是目前应用较多的微震信号自动拾取方法。国内的学者对其进行了较多的研究：刘超等[36]根据加拿大ESG微震监测系统的STA/LTA触发及阈值原理，提出了一套识别与标定有效微震事件的综合分析方法；段建华等[37]研究发现，STA/LTA法能够快速准确地自动识别微地震有效信号，滤除冗杂信号，从而为微地震监测数据的无线实时传输提供了可能，也减少了数据存储所需要的磁盘空间，取得了较好的应用效果；姜福兴等[38]采用经典STA/LTA算法拾取微震事件波形的到时与终时，提出了一种基于微震单事件多通道联合识别方法，现场实验表明该方法能够有效提取波形特征，并能对单事件多通道波形的各类噪声进行快速识别。STA/LTA法具有简单易行、效率高等优点；但也有明显的缺陷：受短时窗的影响不能准确拾取地震波初值；难以在低信噪比数据中分辨出微地震信号[39]。

1.2.2 AIC法

AIC(Akaike information criterion)法是基于自回归(Autoregressive，AR)模型假设的一种算法，1999年Sleeman和Orild[40]提出了基于自回归模型下的Akaike(Autoregressive Akaike In-formation Criteria，AR-AIC)信息准则。AIC法具有拾取速度快、效率高等优点；但也有缺陷：无论微地震数据中是否存在有效事件，都会出现AIC的最小值，这使得无法只利用AIC法对有效事件进行识别[39]。

1.2.3 分形维数法

1996年Boschetti[41]首先提出将分形理论应用于地震波初至到时拾取，通过分析分形维数值随时间的变化来进行初至的自动拾取。分形维数法的拾取精度较高，但拾取的效率很低，不能实现微震事件初至的快速拾取，难以满足矿山监测需要。AIC法和分形维数法由于自身算法存在的缺点不适合单独对低信噪比微震信号初至拾取，但可与其他方法联合使用，充分发挥各自优点来提高拾取的精度。段建华[42-43]研究发现对于低信噪比微震事件使用分形维数法和AIC法的拾取精度均高于STA/LTA法，可以用STA/LTA法确定事件初至的大概范围，然后在该范围内用分形维数法和AIC法拾取事件初至，以充分发挥各种方法的优点，实现微震事件快速、准确的自动拾取。

1.2.4 小波变换法

小波变换具有良好的时频分辨能力，目前基于小波变换的震相识别和到时拾取算法主要是把地震信号做小波变换，结合现有的检测方法，重新构建特征函数，根据某种准则判定震相到时[44]。因此可以利用小波变换对微震资料进行预处理，提取出微震数据中的各种干扰信号，然后再使用其他方法进行微震信号初至拾取。许大为等[45]应用小波变换理论提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法，该方法可用于微震信号的预处理。朱权洁等[46]在小波变换理论基础上，对爆破振动信号和岩石破裂信号的能量分布特征，利用Matlab的小波包分析模块进行了研究，并对二者的能量分布特征进行了对比，得出了二者的能量分布频带，进而通过能量频带在空间的分布特征来区分两种信号波形。徐宏斌等[47]还采用Matlab小波阈值去噪理论，成功实现了对微震信号中有效信号与干扰信号的有效分离。张军华等[48]将小波变换和STA/LTA法联合进行初至波的拾取，利用小波变换进行分频处理，挑选出最具有初至波特征的通道，在利用STA/LTA法进行初至的拾取。这种联合法对初至波拾取的精度和效率均较高。

国内一些学者还对不同微震信号的波形进行了研究，曹安业等[49]以时频分析技术为手段，总结提炼出了上覆煤柱高应力区的不同微震信号波形特征；陆菜平等[50-51]分析了煤层顶板卸压爆破、煤层卸压爆破振动信号的功率谱和幅频特性的关系，并对冲击地压微震信号、顶板爆破微震信号的振幅-时间曲线和幅频曲线进行了对比研究，得出了不同微震信号的各自特征，为微震信号的辨识提供了一个新的方向。

目前，对微震信号初至拾取与分析的研究仍处在不断探索和完善阶段，由于煤矿井下环境十分复杂，有效微震信号受外界干扰严重，还没有一种单独的方法能够对各种条件下的微震信号进行精确的初至自动拾取。对微震数据预处理后，应用小波理论并通过其他方法自动拾取或者多种方法的联合使用具有一定的研究价值。

2 微震监测技术的应用现状

在煤矿灾害防治领域，微震监测技术已经开展了积极的探索和应用，如冲击地压的监测预报、顶板“三带”发育高度的监测、底板破坏深度的监测、煤(岩)与瓦斯突出前兆的监测、煤矿被困人员位置的辅助定位和小煤窑非法超层越界开采的监测等。

2.1 预防冲击地压

冲击地压是指井巷或工作面周围煤岩体，由于弹性变形能的瞬时释放而产生突然破坏的动力现象，常伴有煤岩体抛出、巨响及气浪等现象[1]。煤矿井下一旦发生冲击地压将会造成巷道的破坏、生产设备的损毁和人员伤亡，对煤矿安全高效生产造成了极大的威胁。据统计：1985年我国冲击地压煤矿有32个，截至2011年底，我国发生冲击地压的矿井就多达142个[52]。随着开采深度的增加，我国已经成为受冲击地压危害最为严重的国家。实践证明：冲击地压能够引起矿震，矿震同样能够诱发冲击地压。因此，要对冲击地压进行有效的监测预报就要充分监测和分析岩层活动，而微震监测技术能够实现对岩层活动的有效监控。

20世纪40年代，美国矿业局就提出应用微地震法来监测冲击地压，但由于所需仪器价格昂贵并且精度不高、监测结果不明显等原因而未能推广。随着计算机信息技术的发展，特别是数字化地震监测技术的应用，20世纪80年代，国外就开始应用微震监测系统进行冲击地压的防治工作，如南非、波兰、捷克和加拿大等国已经形成了国家型矿山微震监测台网，并在冲击地压预测预报中起到了显著的作用。

微震监测冲击地压的重点应放在预警指标的建立上，即总结出不同类型冲击地压的微震前兆信息。陆菜平等[51]通过实验室测定和现场监测总结出了三河尖煤矿冲击地压发生前的微震频谱前兆特征，即“微震信号的频谱向低频段移动，且振幅逐渐增加”；袁瑞甫等[53]应用分形理论计算了微震事件空间分布的分维值，通过对分维值变化规律的研究，总结出了煤柱型冲击地压发生的微震前兆信息；赵毅鑫等[54]应用地震学研究中常用的震级与频度关系(简称G-R关系)来定量描述微震事件震级与频度间的关系，应用G-R关系中的常数b值、日累计能量值和频谱变化特征等，分析了“两硬”条件下冲击地压发生的微震前兆信息；夏永学等[55]优选和完善了5个物理意义明确且具有应用价值的危险预测指标，初步建立了冲击地压危险预测的方法与指标。

由于冲击地压类型较多、发生机理十分复杂，各地区地质条件、开采技术条件等差异巨大，很难得出统一的冲击地压微震监测前兆信息的判别标准，因此需不断加强对冲击地压发生机理的研究，进而为其预防提供理论依据；同时，还应加强对微震信号的分析，从大量的微震信号中提取出有效信号，分析总结出不同类型冲击地压发生时的信号特征，更好地指导对冲击地压的预测预报。

2.2 矿山水害防治

矿山突水灾害是我国矿山主要灾害之一，全国600余处国有重点煤矿中受水害威胁的矿井达285处，受水害威胁的储量达250亿t[56]。矿山发生突水灾害必须具备三个条件，分别是水源、水量和导水通道。水源通常易于查明，但导水通道(顶底板裂隙、断层、陷落等)具有一定的隐蔽性和不可预知性。矿井水害的形成和发生都有一个从孕育、发展到发生的过程，在这一变化过程中的不同阶段都有其相应的前兆。微震监测就是试图结合矿山压力、水文地质等多学科理论，进行突水的超前预测预警[57]。

国内外将微震监测技术用于防治矿井突水灾害的研究较少。微震监测技术在未来煤矿防治水的工作中，可在以下四个方面开展研究工作：①上覆岩层导水裂隙带高度的监测；②底板破裂深度的监测；③断层、陷落柱等隐伏构造的活化强度、裂度以及导水可能性的监测；④老空区突水可能性的监测。

汪华君等[58]将鲁西煤矿应用微震监测技术得到的覆岩导水裂隙带的高度与其他监测方法得到的数据进行对比，两者结果基本一致，说明微震监测技术确定导水裂隙带高度是可靠的、有效的；姜福兴等[57]应用微震监测技术对梧桐庄煤矿的大断层、陷落柱等隐伏构造进行了实时监测，通过对定位结果的三维展示和分析，得到地质构造的活化规律、底板破裂深度、顶板破裂高度、合理煤柱尺寸等实测参数，实现了对突水危险性的预测预报；窦林名等[56]针对采空区突水灾害的预防，提出了能量释放率、能量密度的概念和计算方法，实现了利用微震监测突水灾害的量化分析。

目前，矿井突水灾害的微震监测尚属起步阶段，实际应用的案例相对较少。今后，应充分发挥微震监测技术实时、连续、动态等优点，及时发现潜在的危险，尤其是在工作面带压开采过程中对底板破裂情况的监测和对可能活化的构造的监测。

3 微震监测技术发展展望

3.1 微震震源定位基础理论的研究

影响微震震源定位精度的因素较多，目前的研究主要集中在某一方面对定位精度的影响或通过某一方面的改进来提高定位精度。若从根本上提高定位精度，应跨学科跨专业组建相应的科研攻关团队，从系统的观点出发，综合分析各因素对定位精度的影响机制，通过系统深入的理论与实验研究，揭示这些影响因素对定位精度的影响程度和影响规律，奠定微震震源定位的理论基础，提高定位的精度；同时，还应对定位的精度建立一套合理可靠的误差分析方法，并对定位的精度进行全面评价，以满足高精度微震监测技术的需要。

3.2 打造国产微震监测仪器品牌

目前，国内矿山应用的微震监测设备绝大部分来自国外，国内微震监测仪器生产厂家众多，但市场占有份额很低。国内微震仪器研发基础较弱，研发力量相对分散，在当前形势下应大力整合各方研发力量，充分发挥优势资源，提高产品的性能，加快产品升级换代进程，开发出具有自主知识产权、优质高效的微震监测仪器。

3.3 有效微震信号的识别与反演的研究

矿山井下干扰因素较多，微震信号中包含着大量干扰信号，有效信号的拾取是微震数据分析的基础工作。以传统地震勘探数据处理技术为依据，以有效信号与干扰信号属性的差异为切入点，对包含大量干扰信号的微震数据进行预处理，降低有效信号拾取的难度。针对目前使用单一方法难以精确拾取信号初至的缺点，深入研究信号初至前后有效信号与干扰信号在振幅、频率、偏振等属性方面的显著差异，挖掘现有拾取方法间联合拾取的潜力，形成一种抗干扰能力强，拾取精度高、效率高的综合拾取方法。通过完善不同微震信号的特征比较指标，建立一套具有标准特征、方便实用的信号波形识别技术。

微震监测信号中蕴含着煤岩体结构的重要信息，通过对这些信号的反演可以实现对煤岩体的破坏过程的再现，还可以对传播路径的煤岩结构、赋存构造和应力状态进行反演。今后，应以传统地震勘探技术为基础，开展对微震信号的精细处理与解释工作，从而更好地指导工程实践。

3.4 依托地震台网建立区域性的微震监测台网

目前加拿大、波兰、南非等国依托自主研制的矿山微震监测系统，形成了全国矿山微震监测网络系统，对矿山灾害的防治起到了巨大的作用。早在“十一五”期间我国就已经建成了由国家数字地震台网、区域数字地震台网、火山地震台网和流动地震台网组成的数字地震观测系统，我国的地震观测已经进入了数字时代。

随着开采深度的增加，我国已成为矿山灾害最为严重的国家，为了更加有效的防治矿山灾害，应尽快建立为矿山安全生产服务的地震监测台网。矿山企业应以国家的各级地震台网为依托，以矿山微震监测系统为主要工具，根据我国企业实际情况尽快建立井下与地面联合的矿山地震监测台网，尤其是已经进入深部开采的矿区，建立矿山地震监测台网已经刻不容缓。

[1] 窦林名，何学秋.冲击矿压防治理论与技术[M].徐州：中国矿业大学出版社，2001.

[2] 姜福兴，XUN Luo.微震监测技术在矿井岩层破裂检测中的应用[J].岩土工程学报，2002，24(2)：147-149.

[3] Benndorf H.Microseismic movements[J].Bulletin of the Seismological Society of America，1911，1(3)：122-124.

[4] Obert L.The microseismic method：discovery and early history[C]//Proc.1st Conference of Acoustic Emission/Microseismic Activity in Geological Structures and Materials.Clausthal-Zellerfeld：Trans.Tech.Publications，1975：11-12.

[5] 陈颙.声发射技术在岩石力学研究中的应用[J].地球物理学报，1977，20(4)：312-322.

[6] 李楠.微震震源定位的关键因素作用机制及可靠性研究[D].徐州：中国矿业大学，2014

[7] Ge M.Analysis of source location algorithms：Part I.Overview and non-iterative methods[J].Journal of Acoustic Emission，2003，21：14-28.

[8] Ge M.Analysis of source location algorithms：Part II.Iterative methods[J].Journal of Acoustic Emission，2003，21：29-51.

[9] Geiger L.Herbsetimmung bei Erdbeben aus den Ankunfzeiten[J].K.Gessell.Wiss.Goett.1910，4：331-349.

[10] 田玥，陈晓非．地震定位研究综述[J].地球物理学进展，2002，17(1)：147-155.

[11] Lee W H K，J C Lahr.HYPO71：A computer program for determining hypocenter，magnitude，and first motion pattern of local earthquakes[J].U.S.Geol.Surv.Open-File Rept，1975:75-311.

[12] 林峰，李庶林，薛云亮，等.基于不同初值的微震源定位方法[J].岩石力学与工程学报，2010，29(5)：996-1002.

[13] 张唤兰.微震震源定位的关键因素作用机制及可靠性研究[D].西安：西安科技大学，2014.

[14] 杨文东，金星，李山有，等.地震定位研究及应用综述[J].地震工程与工程振动，2005，25(1)：14-20.

[15] 周运波.微震监测反演方法研究[D].荆州：长江大学，2012.

[16] 杨晓东.基于射线理论二维正演模型的微地震震源反演[D].东营：中国石油大学(华东)，2011.

[17] 周民都，张元生，张树勋.遗传算法在地震定位中的应用[J].西北地震学报，1999，21(2)：167-171．

[18] 李会义，姜福兴，杨淑华.基于Matlab的岩层微地震破裂定位求解及其应用[J].煤炭学报，2006，31(2)：154-158.

[19] 李成武，刘洪影，韦善阳，等.基于 MATLAB 的矿震定位方法[J].煤矿安全，2012(7)：197-199.

[20] Nan Li，Enyuan Wang，Maochen Ge，et al.A nonlinear microseismic source location method based on Simplex method and its residual analysis[J].Arabian Journal of Geosciences，2014，7(11)：4477-4486.

[21] 李楠，王恩元，孙珍玉，等.基于L1范数统计的单纯形微震震源定位方法[J].煤炭学报，2014，39(12)：2431-2438.

[22] Waldhauser F，Ellsworth W L.A double-difference earthquake location algorithm：method and application to the Northern Hayward Fault，California[J].Bulletin of the Seismological Society of America，2000，90(6)：1353-1368.

[23] 柳云龙，田有，冯晅，等.微震技术与应用研究综述[J].地球物理学进展，2013，28(4)：1801-1808.

[24] 田玥，陈晓非．地震定位研究综述[J].地球物理学进展，2002，17(1)：147-155.

[25] 唐礼忠，杨承祥，潘长良.大规模深井开采微震监测系统站网布置优化[J].岩石力学与工程学报，2006，25(10)：2036-2042.

[26] 巩思园，窦林名，马小平，等.提高煤矿微震定位精度的台网优化布置算法[J]．岩石力学与工程学报，2012，31(1)：8-17.

[27] 高永涛，吴庆良，吴顺川，等．基于D值理论的微震监测台优化布设[J].北京科技大学学报，2013，35(12)：1358-1345.

[28] 巩思园，窦林名，曹安业，等.煤矿微震监测台网优化布设研究[J].地球物理学报，2010，53(2)：457-465.

[29] 王彩霞，白超英，王馨.地震震相初至自动检测技术综述[J]．地球物理学进展，2013，28(5)：2364-2372.

[30] Stevenson R.Microearthquakes at Flathead Lake，Montana：A study using automatic earthquake processing[J].Bull.Seism.Soc.Am.1976，66：61-79.

[31] Allen，R.Automatic earthquake recognition and timing from single trace[J].Bull.Seism.Soc.Am，1978，68：1521-1532.

[32] Allen R.Automatic phase pickers their present use and future prospects[J].Bull.Seism.Soc.Am，1982，72：225-242.

[33] McEvilly T，Majer E.ASP：A Automated Seismic Processor For Microearthquake Networks[J].Bull.Seism.Soc.Am，1982，72(1)：303-325.

[34] Baer M.Kradolfer U.An Automatic Phase Picker For Local And Teleseismic Events[J].Bull.Seism.Soc.Am，1987，77(4)：1437-1445.

[35] Earle P，Shearer P.Characterization of global seismogram using an automatic-picking algorithm[J].Bull.Seism.Soc.Am.1994，84(2)：366-376.

[36] 刘超，唐春安，薛俊华，等．煤岩体微震事件属性识别与标定综合分析方法[J].采矿与安全工程学报，2011，28(1)：61-65.

[37] 段建华，程建远，尹永明，等．基于STA/LTA方法的微震波形自动识别技术[J].煤田地质与勘探，2015，43(1)：76-85.

[38] 姜福兴，尹永明，朱权洁，等．单时间多通道微震波形的特征提取与联合识别研究[J].煤炭学报，2014，39(2)：229-237.

[39] 魏路路.水力压裂微地震事件自动识别与拾取[D].西安：长安大学，2013.

[40] Sleeman R，TOrild V E.Robust automatic P-phase picking：An on-line implementation in the analysis of broad-band seismogram recording[J].Phys Earth Planet Inter，1999，113：265-275.

[41] Boschetti F，Dentith M D，list R D.A fractal-based algorithm for detecting first arrivals on seismic trace[J].Geophysics，1996，61(4)：1095-1102.

[42] 段建华．基于STA/LTA和分形维数法的微震事件初至自动拾取方法[J].中国煤炭地质，2014，26(7)：73-77.

[43] 段建华．微地震事件不同初至拾取方法的对比分析[J].煤田地质与勘探，2013，41(3)：82-86.

[44] 滕云田，王喜珍，王小美，等.用B-样条双正交小波拾取P波到时[J]．地震学报，2006，28(3)：329-333.

[45] 许大为，潘一山，李国臻，等.基于小波变换的矿山微震信号滤波方法研究[J].地质灾害与环境保护，2008，19(3)：74-77.

[46] 朱权洁，姜福兴，尹永明，等.爆破震动与岩石破裂微震信号能量分布特征研究[J].岩石力学与工程学报，2012，31(4)：723-730.

[47] 徐宏斌，李庶林，陈际经．基于小波变换的大尺度岩体结构微震监测信号去噪方法研究[J].地震学报，2012，34 (1)：85-96.

[48] 张军华，赵勇，赵爱国，等．用小波变换与能量比法联合拾取初至[J].物探化探计算技术，2002，24 (4)：309-312.

[49] 曹安业，窦林名，李志华，等.高应力区微震监测信号特征分析[J].采矿与安全工程学报，2007，24(2)：146-154.

[50] 陆菜平，窦林名，吴兴容，等.岩体微震监测的频谱分析与信号识别[J].岩土工程学报，2005，27(7)：772-775.

[51] 陆菜平，窦林名，吴兴容，等.煤岩冲击前兆微震频谱演变规律的实验与实证研究[J].岩石力学与工程学报，2008，27(3)：519-525.

[52] 姜耀东，潘一山，姜福兴，等．我国煤矿开采中的冲击地压机理和防治[J].煤炭学报2014，39(2)：206-213.

[53] 袁瑞甫，李化敏，李怀珍．煤柱型冲击地压微震信号分布特征及前兆信息判别[J].岩石力学与工程学报，2012，31(1)：723-730.

[54] 赵毅鑫，姜耀东，王涛，等．“两硬”条件下冲击地压微震信号特征及前兆识别[J].煤炭学报，2012，37(12)：1960-1966.

[55] 夏永学，康立军，齐庆新，等．基于微震监测的5个指标及其在冲击地压预测中的应用[J].煤炭学报，2010，35(12)：2012-2016.

[56] 窦林名，何江，巩思园，等．采空区突水动力灾害的微震监测案例研究[J].中国矿业大学学报，2012，41(1)：20-25.

[57] 姜福兴，叶根喜，王存文，等．高精度微震监测技术在煤矿突水监测中的应用[J].岩石力学与工程学报，2008，27(9)：1933-1938.

[58] 汪华君，姜福兴，成云海，等．覆岩导水裂隙带高度的微地震(MS)检测研究[J].煤炭工程，2006(3)：74-76.

The development review of mining microseismicmonitoring technology and its future outlook

CONG Sen1，CHENG Jianyuan2，WANG Yunhong2,FANG Zhe1

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

Microseismic monitoring technology is a new geophysical monitoring technology whose theoretical research mainly is focused on the source location method and microseismic signal recognition.All kinds of linear and nonlinear localization methods are developed based on the classical Geiger method.STA/LTA，AIC，fractal dimension and wavelet transform is the main method of microseismic first-break picking method.Microseismic monitoring is widely applied in mining engineering fields，such as rock bursting and mine water inrush disaster prevention and forecast.Mine microseismic monitoring technology needs to be strengthened in the improving source location precision and data refinement processing,The mine microseismic monitoring technology further research direction was prospected from the of basic theory research, data signal processing and Instrument research.

microseismic monitoring；source location；first-break picking；rock burst；mine water inrush

2016-09-01

国家科技重大专项项目资助(编号：2011ZX05040-002)；科技部科研院所专项基金项目资助(编号：2013EG122200)；国家科技支撑计划项目资助(编号：2012BAK04B04)

丛森(1987-)，男，内蒙古通辽人，博士研究生，主要从事微震监测技术的研究，E-mail：congsenck@163.com。

TD76

A

1004-4051(2016)12-0087-07