一種礦山斷層自動識別方法
【專利摘要】本發明提供的礦山斷層自動識別方法，根據對礦山微地震定位結果數據，對所有微地震事件進行空間位置的聚類分析，在礦山斷層面是平面的假設下，通過對每一個簇用特征值分析的方法，得出每一個斷層面的取向，長寬等幾何參數，給出可能出現的斷層，并繪制斷層位置圖。本發明礦山斷層自動識別方法的優點在于：相比于一般的微地震定位后的人工解釋方法，該方法避免了人工解釋中的主觀影響，有著定量化、自動化、半智能化的優點。
【專利說明】—種礦山斷層自動識別方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及數據處理的方法，具體涉及一種礦山斷層自動識別方法。
【背景技術】
[0002]微地震定位結果的解釋一般由人工實現，但隨著礦山微地震定位的能力越來越高，地震定位數目越來越多，人工靠經驗的因素就越來越多，單純的靠手動識別就很難具體劃分出一個可靠的結果，最終就越來越難識別斷層，從而給礦山安全生產提供合理化建議。
【發明內容】
[0003]本發明是為克服現有技術的缺陷，提供一種礦山斷層自動識別方法，可以根據對礦山微地震定位結果數據，在礦山斷層面是平面的假設下，定量化、自動化、半智能化地得出每一個斷層面的取向、長寬等幾何參數，給出可能出現的斷層，并繪制斷層位置圖。
[0004]本發明提供的一種礦山斷層自動識別方法，設置識別計算機并在識別計算機中設置礦山微地震定位結果的微地震事件云，該方法包括如下步驟:
[0005]I)讀取微地震事件云，設定其中具有NO個斷層，各斷層具有隨機的位置及取向，并且該參數的初始值為I ;
[0006]2)對每個地震事件，找出與其距離最近的一個斷層，構成初始聚類，然后在類的中心和類中所屬的地震事件距離之和最小的約束條件下進行聚類分析，即進行全局距離之和最小的優化；
[0007]3)求出每個類中的地震事件的協方差矩陣，并對該協方差矩陣進行特征值和特征向量的計算，在地震事件隨機均勻分布的前提下，通過特征值來給出該類所對應斷層的空間位置，以協方差矩陣的特征值分別代表著斷層的長寬厚，長度寬度為其對應特征值的ViiiL特征向量代表著斷層的空間取向；
[0008]4)判斷最小的特征值的最大值是否小于設定的特征值，如果最小的特征值的最大值都比設定的特征值小，那么計算結束，得出每個斷層的空間位置，執行第6)步；如果經過聚類運算后仍然有一個最小特征值大于設定的特征值，則將該簇分成兩段，總斷層數增加一個，執行下一步；
[0009]5)返回到第2)步再次計算，直到計算結束；
[0010]6)最后，刪掉包含震源位置小于4個的簇，根據斷層面的空間取向，即每一個簇的特征值和特征向量的值繪制斷層位置圖。
[0011]本發明一種礦山斷層自動識別方法，在所述步驟2)中，全局距離之和最小的優化采用下述計算公式:
【權利要求】
1.一種礦山斷層自動識別方法，設置識別計算機并在識別計算機中設置礦山微地震定位結果的微地震事件云，其特征在于，該方法包括如下步驟: 1)讀取微地震事件云，設定其中具有NO個斷層，各斷層具有隨機的位置及取向，并且該參數的初始值為I ; 2)對每個地震事件，找出與其距離最近的一個斷層，構成初始聚類，然后在類的中心和類中所屬的地震事件距離之和最小的約束條件下進行聚類分析，即進行全局距離之和最小的優化； 3)求出每個類中的地震事件的協方差矩陣，并對該協方差矩陣進行特征值和特征向量的計算，在地震事件隨機均勻分布的前提下，通過特征值來給出該類所對應斷層的空間位置，以協方差矩陣的特征值分別代表著斷層的長寬厚，長度寬度為其對應特征值的Μ倍，特征向量代表著斷層的空間取向； 4)判斷最小的特征值的最大值是否小于設定的特征值，如果最小的特征值的最大值都比設定的特征值小，那么計算結束，得出每個斷層的空間位置，執行第6)步；如果經過聚類運算后仍然有一個最小特征值大于設定的特征值，則將該簇分成兩段，總斷層數增加一個，執行下一步； 5)返回到第2)步再次計算，直到計算結束； 6)最后，刪掉包含震源位置小于4個的簇，根據斷層面的空間取向，即每一個簇的特征值和特征向量的值繪制斷層位置圖。
2.根據權利要求1所述的礦山斷層自動識別方法，其特征在于，在所述步驟2)中，全局距離之和最小的優化采用下述計算公式:
3.根據權利要求1或2所述的礦山斷層自動識別方法，其特征在于，在所述步驟3)中，包括對于每一個類，計算類中事件的中心以及協方差矩陣，其協方差矩陣為:
【文檔編號】G01V1/28GK103760597SQ201310738307
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2013年12月27日 優先權日:2013年12月27日
【發明者】張海江, 常凱, 余子先 申請人:淮南萬泰電子股份有限公司, 張海江