AET-FRAP-A定期重塑变压器框架用于使用声波发射多参数时间序列进行岩石断裂早期预警
Donghui Yang1,2, Zechao Zhang1, Zichu Yang1
1School of Coal Engineering, Shanxi Datong University, Datong 037003, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 31, 2025
概括
本研究介绍了用于断层预测的声学排放变压器 (AET-FRAP),用于使用声学排放数据预测岩石断层. AET-FRAP提高了预测准确度,并为地下工程安全提供了可靠的早期警告.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 信号处理 信号处理
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 准确的岩石断裂识别对于深地下工程安全至关重要.
- 现有的方法难以提供可靠的预警指标和有效的骨折预警水平.
- 声辐射 (AE) 信号包含有价值的信息,用于预测岩石破裂.
研究的目的:
- 开发一个新的框架,AET-FRAP,用于使用AE特征参数预测岩石断裂.
- 提高在深地下环境中断裂预测的准确性和可靠性.
- 建立强有力的警报标准,尽量减少虚假警报.
主要方法:
- 利用经验模式分解 (EMD) 和快速富里埃转换 (FFT) 进行信号处理和特征选择.
- 开发了一个采用InceptionNeXt架构的多输入时间序列预测框架 (AET-FRAP).
- 实施了使用等号相似性和曲率测量来进行 robust 变化检测的二级标准.
主要成果:
- 与LSTM模型相比,AET-FRAP显示出更高的精度,R2接近1.
- 观察到平均平方误差 (MSE),根平均平方误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 的显著减少.
- 该框架准确地确定了断裂前的能量积累峰值,并提供了预先警告.
结论:
- 在工程应用中,AET-FRAP为岩石断裂预测提供了稳定和显著的进步.
- 开发的协作值有效地减少噪音引起的错误报警.
- 该框架提供了可量化的触发标准,以提高地下作业的安全性.
