貴大新聞網訊（礦業學院）近期，貴州大學礦業學院左宇軍教授領銜的礦山動力災害預警與控制團隊在礦山微震信號識別及處理技術領域取得重要研究成果。相關成果發表在國際頂級期刊 International Journal of Rock Mechanics and Mining Engineering （IF=7.0，中科院一區TOP期刊）和 Engineering Geology （IF=6.9，中科院一區TOP期刊）。論文第一單位為貴州大學，貴州大學礦業學院左宇軍教授及省外高水平大學“組團式”幫扶專家、中南大學董隴軍教授為論文通訊作者，王劍博士后為論文第一作者。

微震活動是地下采礦環境中應力重分布、地質異常和潛在風險的關鍵指標。如何快速有效地識別微震事件，例如噪音、爆炸和鉆孔活動，對于確定礦山的穩定性和安全性至關重要。研究成果系統開展了礦山微震信號識別及處理技術方面的研究，構建了K-means和高斯混合模型（GMM）相結合的聚類方法，對礦區微震信號進行時空聚類分析，確定了導致微地震事件的采礦相關活動，例如地應力重分布、礦石運輸、爆破和鉆孔；采用短時傅里葉變換（STFT）提取的頻率平均值和標準差、短期能量、總能量和波形長度等特征作為事件分類的多變量參數，并使用過采樣和欠采樣技術（如KMeansSMOTE和OneSidedSelection）進行了標準化和集成，提出了地聲事件分類模型（GSEC）。研究結果不僅加深了對采礦誘發地震的理論理解，還豐富了礦山地聲事件智能分類的技術手段，也為未來復雜采礦環境中地聲事件精細分類的發展提供了堅實的基礎。相關研究成果受國家自然科學基金項目（52374118）和貴州省科技支撐計劃項目（黔科合支撐[2022]一般247）的共同資助。

據悉，這是貴州大學礦業學院首次以第一通訊單位在國際巖石力學和采礦工程領域頂級期刊 International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 發表研究成果。

編輯：張蟬

責編：李旭鋒

編審：丁龍