基于机器学习的煤岩破裂诱发电磁辐射信号智能辨识研究

摘要：电磁辐射作为一种有效监测技术已应用于冲击地压、煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害监测预警，但因电磁信号产生机制复杂，易受井下环境干扰（干扰信号）而影响灾害危险监测预警准确性。准确辨识煤岩破裂诱发的电磁辐射信号（有效信号）是该技术应用推广的关键。开展了煤岩单轴压缩电磁辐射监测实验，分析了电磁辐射有效信号和干扰信号时域、频域及分形特征差异性，分别利用线性判别法、支持向量机和集成学习法等机器学习算法建立了电磁辐射有效信号和干扰信号智能辨识模型，并对比分析了不同模型的识别精度。结果表明：分形盒维数、平均频率、计数和峰值频率特征对电磁辐射有效信号和干扰信号区分较明显，单一特征识别准确率均在70% 以上；信号特征集和机器学习算法对有效信号和干扰信号识别准确率均有影响，基于全部特征集的集成学习法识别准确率最高，对2 类信号的平均识别准确率为94.5%，能够满足电磁辐射监测预警应用需求。

关键词：煤岩动力灾害；电磁辐射；机器学习；煤岩破裂；有效信号；智能辨识

中图分类号：TD32 文献标志码：A

0 引言

煤岩电磁辐射是指煤岩受载破裂过程向外辐射电磁能量的现象[1]。在煤岩受载破坏电磁辐射响应规律实验研究方面，前人开展了煤岩/含瓦斯煤单轴压缩、循环加载、分级加载、巴西劈裂、霍普金森压杆冲击等多种加载条件下的电磁辐射监测实验[2-5]，发现电磁辐射能够反映煤岩应力、破裂及瓦斯渗流涌出，可用于冲击地压、煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害监测预警。基于电磁辐射监测原理，中国矿业大学研发了便携式电磁辐射监测仪、在线式电磁辐射监测系统等系列装备，目前已应用于全国80 多个煤矿煤岩动力灾害监测预警[6]。但因电磁辐射产生机制复杂（裂纹扩展、摩擦作用及带电缺陷运移）[7]，容易受井下环境干扰，从而影响灾害危险监测预警准确率。对于煤岩破裂诱发电磁辐射信号（有效信号）和环境干扰信号的自动识别至关重要。

目前对于电磁辐射有效信号和干扰信号识别，尚缺乏实验研究，现场应用主要以人工识别为主。要区分电磁辐射有效信号和干扰信号，首先需要分析、提取2 类信号特征。对于信号特征分析，主要分为时域、频域和分形3 个方面。在时域特征分析方面，前人主要分析了信号波动幅值大小及信号形态。文献[8]比较了采石场爆破和实验室打钻引起的电磁辐射信号差异性，发现打钻和爆破引起的电磁信号由很多单独脉冲组成，而打钻对应的电磁脉冲持续时间比爆破短。在声电信号频域特征分析方面，文献[9]采用快速傅里叶变换研究发现，煤样单轴压缩条件下背景噪声的主频带比煤样破裂释放的电磁波频率高。文献[10]采用快速傅里叶变换分析了煤巷掘进过程电磁辐射有效信号和干扰信号频谱，发现有效信号频谱分布更为分散、主频更高。文献[11]采用小波变换分析了打钻、环境噪声、耙矸机作业产生的电磁干扰信号与灾害发生前对应电磁有效信号的时频谱差异性，发现不同信号时频谱存在明显差异。在电磁信号分形特征分析方面，研究发现煤岩破裂过程引起的电磁信号存在明显分形特征，且该特征与煤岩破裂程度、破裂方式及应力水平均有关[12-13]。可见电磁辐射有效信号和干扰信号在时域、频域、分形等特征分布上存在差异，但目前多以单一特征定性分析为主，对2 类信号特征分析不全面，且缺乏基于多特征的电磁辐射有效信号和干扰信号自动辨识模型。

深度学习主要适用于信号样本数量较大情况下的分类识别[14]，但大量样本信号获取使模型训练过程耗时较长。机器学习训练过程需要的样本量相对较少，具有训练速度快、识别准确率高等优点，线性判别法[15]、支持向量机[16]、集成学习法[17]等机器学习算法已在微震、声发射信号分类识别领域成功应用。以上研究为建立电磁辐射有效信号和干扰信号自动辨识模型奠定了基础。基于此，本文开展了煤岩单轴压缩电磁辐射监测实验，利用时域、频域、分形等方法分析煤岩破裂诱发电磁辐射信号和环境干扰信号特征差异性，利用机器学习算法建立2 类信号的自动辨识模型，实现对煤岩破裂诱发电磁辐射信号的自动辨识。研究结果对于准确提取电磁辐射预警指标、提高灾害预警准确率具有重要意义。

1 实验研究

1.1 实验系统

煤岩加载电磁辐射监测实验系统主要由Express−8 型24 通道声发射系统、MTS 控制电液伺服压力试验机组成（图1）。声发射系统可实现24 通道声发射、电磁辐射信号同步采集，本实验共配置了4 个电磁辐射传感器，采用非接触监测方式，分别从4 个方向对准煤岩试样。

1.2 试样制备

实验用煤岩试样通过辽宁某矿大块煤岩切割加工而成，制备过程采用国际岩石力学学会推荐标准，试样尺寸为50 mm×50 mm×100 mm（长×宽×高） ，表面不平整度小于0.02 mm，端面垂直轴线，最大偏差不大于0.25°。实验共制备了20 块煤岩试样，试样加工完成后用塑料薄膜进行密封包裹，便于运输和储存。煤岩单轴加载实验方案：采用位移控制，控制速度为0.2 mm/min，对试样进行加载，一直到试样破坏。为全面监测煤岩加载全过程电磁辐射信号，采用低阈值触发采集方式，设置前置放大器放大倍数为40 dB，电磁辐射信号触发阈值为30 dB。