基于MOPSO-SA混合算法的矿山微震震源定位方法
郭一楠1
崔宁1
程健2
1.中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 2211162.煤炭科学研究总院 矿山大数据研究院,北京 100013
摘要：冲击矿压是一种典型的煤矿动力灾害,通过监测煤矿微震来进行冲击矿压的预防预警是一种有效的手段,其中震源位置是微震监测中需要确定的最关键和最基本的参数之一.在微震震源定位过程中,参与定位的通道个数对定位精度具有显著影响.当震动激发的检波探测器个数足够多时,不断增加通道个数并不能有效提高震源的定位精度.基于此,选取合适的震动信号参与定位对提升震源定位精度至关重要.为解决该问题,在设定均勾介质的条件下,基于走时拟合法的震源定位模型,提出一种既考虑定位通道个数、又考虑模型定位精度的微震震源多目标优化定位模型.为求解该模型,结合多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)和模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)的互补优势,提出一种基于多目标粒子群-模拟退火(MOPSO-SA)的矿山微震震源混合定位方法.该方法利用多目标粒子群优化算法的全局探索性能,为实现局部搜索的模拟退火算法提供更优的初始解,同时也有效避免寻优过程陷入局部极值.试验结果表明所提算法能够有效地求解多目标震源定位模型,且具有较高的定位精度.
关键词：矿山微震多目标震源定位粒子群优化模拟退火
分类号：TD324(矿山压力与支护)
资助基金：国家自然科学基金(61973305)中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项重点资助项目(2019-2-ZD002)
论文发表日期：2020-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 126-132 )
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