APP下载

高放废物地质处置库坑探设施微震信号特征研究

2018-07-10王超圣周宏伟王子辉何树生刘建锋

金属矿山 2018年6期
关键词:岩爆微震震级

王超圣 周宏伟 王子辉 何树生 刘建锋

(1.中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学,北京100083;2.四川大学水利水电学院四川成都610065)

高水平放射性废物(简称高放废物)是一种放射性强、毒性大、含有长半衰期核素且发热的特殊废物[1]。核工业发展与应用产生了大量的高放废物,高放废物的积累严重制约着核工业的发展,如何处理高放废物成为核工业发展的关键技术之一。目前国内外常用的处理方法为深地质处置,如芬兰、瑞典、法国、加拿大等都建立了高放废物地质处置地下实验室,我国经过几十年的努力在甘肃北山地区确定几个预选区。地下实验室不仅是一个庞大的地下工程,更是一个多学科的科研平台,对建设和运营的现代化和信息化要求较高,因此为了确保地下实验室建设和运行安全,在北山旧井预选区建设地下坑探设施进行相关的研究。

动力灾害是地下工程建设过程中常遇到的工程问题,特别是地下实验室建设过程中一旦发生动力灾害,不仅可能造成人员伤亡,财产损失,而且影响地下实验室的功能和后期运行安全。因此虽然国外地下实验室并未发生过动力灾害问题,但各国在地下实验室建设过程中高度重视围岩动力灾害研究。如加拿大地下实验室,围岩为致密的花岗岩,σ1=60±3MPa,σ2=45±4MPa,σ3=11±2MPa,为了确保工程安全,使用应力微震和钻屑法监测岩爆[2];瑞典Äspö实验室为埋深200~400 m的花岗岩,最大应力σ1=20±5MPa,虽然整体地应力较小,但专家指出由于条件的多变性以及模型和参数的不确定性,建议建设过程高度重视岩爆的预测预报[3]。因此动力灾害的监测研究也是坑探设施的重点研究项目之一。

微震能实现实时区域性监测,因此在国内外地下工程监测中得到广泛的应用。如戴峰等[4]基于微震监测研究了白鹤滩水电站开挖过程围岩变形和破坏机制;张伯虎[5]等基于远程微震监测系统研究了大岗山地下厂房塌陷区稳定性;冯夏庭[6]基于现场微震监测研究了深埋隧洞即时型岩爆孕育规律和机制;陈炳瑞[7]基于现场微震监测研究了深埋隧洞时滞型岩爆孕育规律和机制;杨志国等[8]使用微震监测研究了冬瓜山铜矿巷道和矿柱破坏机制以及破坏的预报预测;于洋等[9]研究了锦屏二级水电站深埋隧洞不同开挖方式下岩爆的微震信息特征和能量分形特征;赵周能等[10]研究了TBM掘进过程中微震与岩爆时空分布特征及岩爆孕育过程微震演化规律;肖亚勋等[11]基于微震监测研究了强岩爆隧洞掘进过程中岩爆风险;张文东[12]等研究了锦屏二级水电站引水隧洞岩爆特征及微震监测规律。

在北山高放废物坑探设施施工过程中使用IMS公司生产的三维微震定位系统对开挖过程中围岩稳定性进行监测,研究了微震事件去噪,P波、S波的到时拾取,特征参数和b值,并基于小波包分解,研究了微震事件频带能量分布特征。

1 工程概况及微震监测系统

北山坑探设施位于我国高放废物地质处置甘肃北山预选区候选地段之一的旧井地段。所在地区岩体主要岩性为英云闪长岩,岩石总体完整,岩质新鲜坚硬,裂隙局部发育,岩石单轴饱和抗压强度146.7~162.8 MPa,抗拉强度约8.7 MPa,岩体质量总体良好。区域内存在张性断裂十月井断裂(F18),走向60°,倾向北西或南东,倾角75°~85°,走向上呈舒缓波状,断裂性质为左倾走滑正断裂。构造破碎带内岩石破碎,岩石被挤压成碎裂状,裂隙发育,尤其是构造带中心岩石基本已糜棱岩化、绿泥石化,岩体质量差~极差(如图1)。

如图1所示,北山坑探设施埋深约50 m,通过斜井进入地下平巷,斜井长度约146 m,倾角20°,平巷呈L型垂直穿过破碎带和F18断层,平巷长度约110 m,平巷落平处右侧设置水仓,水仓长度约20 m。共设置4个专用试验硐室,超前探测试验硐室位于斜井中部,主要用于近场围岩导水断裂带探测,L硐室位于斜巷转平处,主要用于错车道开挖过程中地下水监测、EDZ监测、围岩变形监测、光面爆破效果监测和动力灾害监测,破碎带前左右2个耳洞主要用做破碎带注浆试验、导水断裂带探测、动力灾害监测以及破碎带开挖围岩变形监测,并在开挖破碎带时进行破碎带支护试验。

高放废物地质处置地下实验室是一个庞大而复杂的地下工程,存在多种形式和大小的断面,多条巷道相互影响,穿越不同的地质条件,受到局部节理或小断裂以及局部高应力影响。结合地下实验室厂址、结构、埋深以及应力特征,坑探设施选择错车道和十月井断裂2个重点试验段(如图1),试验段1位于错车道,该段巷道受水仓和L型硐室交叉影响,易引起局部的应力集中造成围岩破坏,试验段2位于十月井断裂,该阶段受破碎带和断层的影响,同时受超前探测硐室和主巷道交叉的影响,易引起围岩的失稳。

2个试验段共安装9个微震传感器,其中试验段1在完成水仓和L型硐室施工后安装MS1、MS6~MS9;试验段2在左右超前硐室施工完成后安装MS2~MS5,同时撤销MS6~MS9传感器。传感器的安装具体位置及监测时间如图1、表1所示,图1中深色圆代表三分量微震传感器,浅色圆代表单分量传感器。

?

2 微震事件到时拾取

一个微震信号由P波(纵波)和S波(横波)组成,准确确定P波和S波到时是微震监测数据分析的关键。通常P波传播速度快,频率高,振幅小;S波传播速度慢,频率低,振幅大。对于固定传感器,先接收到P波,再接收到S波,因此对于微震波形前密后舒,先小后大,如图2(a)。根据微震信号的这些特征,可以直观地拾取P波、S波到时。但现场监测受各种因素的影响,很多微震事件的P波、S波到时非常模糊,如图2(b),通过波形图主观识别会出现较大的困难和误差(文中的采样序列是指信号点采集的先后顺序)。

如图2(b)所示,由于受环境噪声的影响,传感器接收到的信号并非是原始岩石破裂信号,因此在事件处理中消除或减少噪音的影响使有用事件最大显现十分重要。常用的小波去噪方法有默认阈值去噪,给定阈值去噪和强制消噪。一般情况下有用信号和噪声频率混杂在一起,通过阈值去噪和强制去噪方法易丢失事件中的有用成分,因此选择默认阈值对微震事件进行去噪,先利用ddencmp函数获取微震事件的默认阈值,再利用函数wdencmp进行去噪处理。图2(b)事件去噪后的波形图如图3,由图3可知,保持微震事件形状基本不变的情况下,可去掉事件中的“毛刺”。

微震信号P波、S波与干扰信号具有不同的振动频率,因此可以将传感器监测到的波形分解到不同的频率上,在不同的频率上匹配P波、S波,从而确定微震到时。常用波形分解的方法主要有Fourier变换和小波变换,Fourier变换在处理平稳信号时效果较好,但处理非平稳信号时由于局部突变会出现频域上的畸变,从而影响分析的准确性;而小波变换能够解决信号局部突变的问题。

微震事件是具有局部突变的信号,并且微震事件中有许多类似小波的结构,通过小波变换,可以将不同频段的震相分离出来,而且效果较好。对微震事件而言,感兴趣的是震相初动到时,而这些震相往往不是在同一时间出现。因此,在小波变换中,将不同的震相分散在不同的尺度上,通过分析这些尺度信号可以得到它们的特征。

图4为监测系统记录的2016年8月13号微震事件,将第三个传感器降噪后使用db5小波对降噪事件进行7层分解的结果。由图4可知,横波和d4和d5分解层匹配比较好,对应的频率约为100~400 Hz,纵波和d1~d3分解层匹配比较好,对应的频率为400~2 800 Hz,通过对波形的分解可以准确拾取纵波和横波到时。

根据P波、S波到时对微震事件进行定位,微震事件空间分布如图5所示,图中黑色球体代表微震事件,黑色球体的大小代表微震震级的大小。

3 微震事件特征参量分析

3.1 特征参量分布特征

微震事件常用的特征参量主要有震级、能量、地震力矩、微震体变势、应力降和视应力等。其中微震震级是微震事件产生震动以及能量大小的综合量,微震事件震动大释放能量多则震级大,否则产生的震级小;微震体变势表示震源区内由微震伴生的非弹性变形区的岩体体积的改变量,它与形状无关,微震体变势是一个标量,定义为微震震源非弹性区的体积和体应变增量的乘积。震级代表了震源释放能量的大小,体变势代表了震源破坏对周围岩石的影响,因此选择震级和体变势分析微震事件的特征。

北山花岗岩微震震级和微震体变势(P)的大小分布如图6所示,震级和logP基本分布在0以下,只有极少微震事件震级分布在0以上,震级和logP小于-2.5约占80%,概率密度最高点对应的震级和logP分别为-5和-5.5,震级的平均值为-3.7,logP的平均值为-4.0。综上,微震事件主要以低震级的小事件为主,高震级大事件很少。

为了进一步研究微震事件特征随掘进的变化,绘制微震事件特征随时间的变化如图7所示,按照微震事件的大小和位置可以将微震事件分为3类,Ⅰ-Ⅰ类发生在完整岩石掘进过程中,该部分震级和微震体变势相对较小,由空间定位图5可知,小事件分布更靠近巷道壁,考虑到微震定位误差的影响,认为该部分事件主要发生在围岩的表层;Ⅰ-Ⅱ类也发生在完整岩石掘进中,但与Ⅰ-Ⅰ微震事件相比,震级和体变势明显增大,数量明显减少,分布也更远离巷道表面,因此认为发生在围岩内部;Ⅱ类发生在破碎岩石掘进过程中,该阶段微震事件整体上比Ⅰ-Ⅰ震级和体变势大,但比Ⅰ-Ⅱ微震事件震级和体变势小。综上,完整岩石中掘进微震事件可以分为2部分,其中Ⅰ-Ⅱ震级明显高于Ⅰ-Ⅰ,数量上少于Ⅰ-Ⅰ;因此可以把少部分高震级事件做为围岩进一步破坏征兆,当大量高震级事件同时出现时极易造成围岩的失稳;而破碎岩石掘进过程中微震事件分布相对集中,这也就为破碎带围岩失稳预警带来一定的困难。

3.2 能量指数分布特征研究

一般情况下,微震体变势(震级)越大,震源的驱动力越大,产生的绝对破坏也越大,但有时更关注震源相对驱动力的大小,即能量指数EI,能量指数是该事件所产生的实测辐射微震能E与区域内所有事件的平均微震能Eˉ(P)之比,平均微震能可由该区域的实测平均能量和微震体变势求得:

式中,E为震源辐射能量;P为微震体变势;d、c为拟合系数,完整段和破碎段的拟合系数如图8(a)和图8(b)所示。

由式(1)、式(2)可知,EI越大,微震辐射的能量越高,裂纹扩展速度越快,对围岩的稳定性影响越大。把微震事件分成完整段和破碎段进行研究,为了便于对比,得出logEI随时间变化的曲线,如图8(c)所示。完整段和破碎段均出现一定数量危险事件,完整段危险事件约占总事件的55.88%,破碎带危险事件约占总事件的54.54%。

3.3 微震事件b值研究

为了进一步揭示围岩破坏的过程,借鉴地震研究中常用的G-R模型[13],研究微震事件的b值,该式如下:

式中,M为震级;N为震级大于M的微震事件数量;a、b为拟合系数,其中b值是相对震级分布的函数。b值不仅是一个统计量,还具有物理意义。

李全林等[14]对b值物理意义进行了探讨,如图9所示,图中横坐标σ为应力,纵坐标 f(σ,σˉ)为应力分布的概率密度函数,S为区域内岩石的平均强度,σˉ为该区域平均应力,当应力σ≤S时,岩石处于安全状态。当应力σ>S时,岩石发生破坏,定义破坏区域为危险区域,其大小用面积F表示。F越大,该区域发生破坏的概率越高,岩体稳定性越差;F越小,该区域发生破坏的概率越低,岩体越稳定。图中1-F代表安全区域面积。b与F的关系如式(4)所示,C是与岩石性质相关的常数。因此b值代表了安全区域的大小,即围岩的稳定性。

根据图7的微震事件分类,分别计算3类微震事件的b值,拟合曲线如图10所示,由图10可知,Ⅰ-Ⅰ、Ⅰ-Ⅱ、Ⅱ微震事件的b值分别为0.367、0.611、0.387,由b值物理意义可知,Ⅰ-Ⅱ区域稳定性较高,Ⅰ-Ⅰ和Ⅱ区域稳定性相对较低。

Ⅰ-Ⅰ微震事件主要发生在围岩表面区域,该区域一方面受爆破掘进的影响,岩石强度降低,另一方面该区域围压较小,易发生单轴压缩破坏或者局部拉应力造成的劈裂破坏,如图11(a),安全面积1-FⅠ-Ⅰ-1-FⅠ-Ⅰ-2较小,因此b值较小。Ⅰ-Ⅱ微震事件处于完整围岩内部,该区域岩石强度受爆破的影响较小,强度增大。围压应力也增大,由于坑探设施埋深较浅,因此在Ⅰ-Ⅱ区岩石强度的升高成主导因素,且主要以压剪破坏为主,因此造成安全区面积1-FⅠ-Ⅱ增大,如图11(b),因此b值增大。破碎岩石中,岩石被大量结构面切割,且结构面多为泥质填充,填充物强度远远低于岩石强度,围岩主要沿结构面发生压剪破坏,与Ⅰ-Ⅱ区域相比,Ⅱ区域应力基本相同,但强度大大降低,因此危险面积1-FⅡ减小,b减小,如图11(c)。3个区域关键参量对比如表2所示。

?

4 微震事件频带能量分布特征研究

4.1 微震事件小波包分解

小波包分解是在小波分析的基础上发展而来,既克服了小波分解在高频阶段频率分辨率,低频阶段时间分辨率不足,又克服了傅里叶分析处理突变事件上的不足。微震事件S(t)的小波包分解,是将S(t)投影到小波包基上,获得一系列小波系数,通过这些小波系数反映微震事件的不同特征。S(t)的表达式为

式中,fi,j(tj)为微震事件小波包分解到节点(i,j)上的重构事件。其中,j=0,1,2,...2i-1;i=1,2,3,4,5。

4.2 微震事件频带能量表达

小波包能量特征的求取,实质上是利用小波包变换,将微震信号的能量信息映射到不同频带上。由巴什瓦(Parseval)定理可知,第i层信号的能量一般定义为

式中,i为小波包分解的层数;m为离散采样点数;Ei,j(tj)表示事件分解到第i层第j个节点处的小波包频带能量;xj,k(j=0,1,2,…,2i-1;i=1,2,3…;k=1,2,…)为微震信号重构事件fi,j(tj)离散采样点的幅值。

原始信号S(t)为第i层所有节点上的重构信号之和,其总能量等于第i层各节点信号分量的能量之和。由式(6)可求得微震事件S(t)的总能量为

微震事件各频带内的能量占事件总能量的百分比 Pi,j,可表示为

通过式(8)可以研究微震事件各频带能量分布情况。

4.3 微震事件频带能量分布

IMS微震系统的离散采样为6 kHz,根据采样定理,其奈奎斯特采样频率即为3 kHz。对微震事件进行7层小波包分解,其第i层可以得到2i个子频带,即27个子频带。每个频带对应的频率为23.437 5 Hz,最低频带为0.000 0~23.437 5 Hz,见表3。

?

小波包分解与重构过程中,小波基函数的选取至关重要,基函数直接影响信号处理和分析结果。db系列可以较好地反映微震信号在时间和频率分布上的非稳态变化过程,在微震事件分析中得到广泛的应用[15-16]。因此,本文采用db3小波基,对微震信号进行7层小波分解。

通过对微震事件进行小波包分解,研究各微震信号的频带能量分布,发现微震信号频带能量分布主要分为两类,一类能量主要集中在低频带区域,把这类信号称为低频主震型信号;另一类有2个能量集中区域,即低频带集中区域和中平带集中区域,称这类信号为双频震动型信号。如图12(a)和表4所示,低频主震型微震信号的能量主要分布在0~15频带,对应的频率范围约为0~350 Hz,只有少部分事件的能量分布在0~30或0~35频带,所有的微震信号在频带35内(820 Hz)累计能量均达到了85%,有的甚至超过了95%。

?

?

双频震动型典型图形如图12(b)所示,部分双频震动事件能量分布如表5所示,第一主频范围为10~30频带,对应频率约为230~700 Hz;第二主频范围为44~61频带,对应的频率为1 030~1 430 Hz,2个主频范围能量约占总能量的70%~81%。根据微震事件频率特征,推测第一主频是横波震动引起,第二主频是纵波震动引起。

进一步研究发现在完整岩石中微震事件基本都是低频主震型,破碎岩石中以低频主震型事件为主,但也出现少部分双频震动型事件。微震事件中横波振幅比纵波大,频率比纵波低,因此在原始微震事件的能量组成中低频率能量占比高,高频率能量占比低。微震信号在传播过程中进行衰减,在完整岩石中,纵波衰减速度大于横波,因此完整岩石掘进过程中主要以低频主震型的微震事件为主,而破碎带微震事件的衰减主要受结构面的影响,横波遇到结构面会急剧衰减,因此在破碎带横波衰减较多,造成部分微震事件呈现双频震动型事件,即横波低频震动能量聚集区和纵波高频震动能量聚集区。

5 结 论

使用IMS三维微震监测系统监测放废物地质处置库北山坑探设施掘进过程微震事件,并对微震事件进行特征分析和波形研究,重点研究了微震事件去噪,到时拾取,分布特征以及与围岩的稳定关系,得到结论如下:

(1)小波分解可以准确拾取微震信号P、S波的到时,并进一步对微震事件进行三维空间定位。

(2)微震事件主要以低震级的小事件为主,高震级大事件很少,完整岩石微震事件可以分为高震级和低震级2部分,而破碎岩石微震事件比较集中在低震级。

(3)完整段危险事件约占总事件的55.88%,破碎带危险事件约占总事件的54.54%。

(4)Ⅰ-Ⅰ、Ⅰ-Ⅱ、Ⅱ区域微震事件的b值分别为0.367、0.611、0.387,Ⅰ-Ⅱ区围岩稳定性较高,Ⅰ-Ⅰ和Ⅱ区围岩稳定性相对较低。

(5)根据微震事件频带能量分布将微震事件分为低频主震型和双频震动型,完整岩石中事件为低频主震型,破碎岩石中低频主震型和双频震动型事件共存。

[1] 王 驹,凌 辉,陈伟明等.高放废物地质处置库安全特性研究[J].中国核电,2017,10(2):270-278.Wang Ju,Ling Hui,Chen Weiming,et al.Study on the safety functions of repository for geological disposal of high level radioactive waste[J].China Nuclear Power,2017,10(2):270-278.

[2]Martin C D.The effect of cohesion loss and stress path on brittle rock strength[J].Canadian Geotechnical Journal,1997,34(5):698-725.

[3]Bäckblom G,Stanfors R,Gustafson G,et al.Äspö Hard Rock Laboratory—Research,development and demonstration for deep disposal of spent nuclear fuel[J].Tunnelling&Underground Space Technology,1997,12(3):385-406.

[4] 戴 峰,李 彪,徐奴文,等.白鹤滩水电站地下厂房开挖过程微震特征分析[J].岩石力学与工程学报,2016,35(4):692-703.Dai Feng,Li Biao,Xu Nuwen,et al.Microseismic characteristic analysis of underground powerhouse at Baihetan hydropower station subjected to excavation[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2016,35(4):692-703.

[5] 张伯虎,邓建辉,高明忠,等.基于微震监测的水电站地下厂房安全性评价研究[J].岩石力学与工程学报,2012,31(5):937-944.Zhang Bohu,Deng Jianhui,Gao Mingzhong,et al.Safety evaluation research based on microseismic monitoring in underground powerhouse of hydropower station[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2012,31(5):937-944.

[6] 冯夏庭,陈炳瑞,明华军,等.深埋隧洞岩爆孕育规律与机制:即时型岩爆[J].岩石力学与工程学报,2012,31(3):433-444.Feng Xiating,Chen Bingrui,Ming Huajun,et al.Evolution law and mechanism of rockbursts in deep tunnels:immediate rockburst[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2012,31(3):433-444.

[7] 陈炳瑞,冯夏庭,明华军,等.深埋隧洞岩爆孕育规律与机制:时滞型岩爆[J].岩石力学与工程学报,2012,31(3):561-569.Chen Bingrui,Feng Xiating,Ming Huajun,et al.Evolution law and mechanism of rockburst in deep tunnel:time delayed rockburst[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2012,31(3):561-569.

[8] 杨志国,于润沧,郭 然,等.微震监测技术在深井矿山中的应用[J].岩石力学与工程学报,2008,27(5):1066-1073.Yang Zhiguo,Yu Renchang,Guo Ran,et al.Application of microseismic monitoring to deep mines[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2008,27(5):1066-1073.

[9] 于 洋,冯夏庭,陈炳瑞,等.深埋隧洞不同开挖方式下即时型岩爆微震信息特征及能量分形研究[J].岩土力学,2013,34(9):2622-2628.Yu Yang,Feng Xiating,Chen Bingrui,et al.Analysis of energy fractal and microseismic information characteristics about immediate rockbursts in deep tunnels with different excavation methods[J].Rock and Soil Mechanics,2013,34(9):2622-2628.

[10]赵周能,冯夏庭,陈炳瑞.深埋隧洞TBM掘进微震与岩爆活动规律研究[J].岩土工程学报,2017,39(7):1206-1215.Zhao Zhouneng,Feng Xiating,Chen Bingrui.Activity laws of microseisms and rockbursts in deep tunnels by TBM tunneling[J].Chinese Journal of Geotechnical Engineering,2017,39(7):1206-1215

[11]肖亚勋,冯夏庭,陈炳瑞,等.深埋隧洞极强岩爆段隧道掘进机半导洞掘进岩爆风险研究[J].岩土力学,2011,32(10):3111-3118.Xiao Yaxun,Feng Xiating,Chen Bingrui,et al.Rockburst risk of tunnel boring machine part-pilot excavation in very strong rockburst section of deep hard tunnel[J].Rock&Soil Mechanics,2011,32(10):3111-3118.

[12]张文东,马天辉,唐春安,等.锦屏二级水电站引水隧洞岩爆特征及微震监测规律研究[J].岩石力学与工程学报,2014,33(2):339-348.Zhang Wendong,Ma Tianhui,Tang Chun′an.Research on characteristics of rockburst and rules of microseismic monitoring at diversion tunnels in Jinping II hydropower station[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2014,33(2):339-348.

[13]Gutenberg B,Richter C F.Frequency of earthquakes in California[J].Bulletin of the Seismological Society of America,1944,34(4):185-188.

[14]李全林.地震频度—震级关系的时空扫描[M].北京:地震出版社,1979.Li Quanlin.Seismic Frequency:Spatial and Temporal Scanning of Magnitude Relation[M].Beijing:Earthquake Publishing House,1979.

[15]凌同华,李夕兵.多段微差爆破振动事件频带能量分布特征的小波包分析[J].岩石力学与工程学报,2005,24(7):1117-1122.Ling Tonghua,Li Xibing.Analysis of frequency-band energy distributions of millisecond blast vibration events using thewavelet packet method[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2005,24(7):1117-1122.

[16]朱权洁,姜福兴,于正兴,等.爆破震动与岩石破裂微震事件能量分布特征研究[J].岩石力学与工程学报,2012,31(4):723-730.Zhu Quanjie,Jiang Fuxing,Yu Zhengxing,et al.Study on energy distribution characters about blasting vibration and rock fracture microseismic signal[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2012,31(4):723-730.

猜你喜欢

岩爆微震震级
多种震级及其巧妙之处*
高速公路隧道施工岩爆的防治技术
基于累积绝对位移值的震级估算方法
使用声发射测试结果预判岩爆等级
浅谈KJ768煤矿微震监测系统的应用
地震后各国发布的震级可能不一样?
深埋隧道TBM施工岩爆特征规律与防控技术
基于岩体结构的岩爆预测方法研究
长平煤业5302 综放工作面顶板岩层移动规律研究
基于波形特征的露天钼矿微震事件的识别分析——以卓资山钼矿为例