CN114047546A - 基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法，属于煤矿开采矿震监测定位领域。通过地面、深孔和井下联合布置传感器，对矿井进行全包围检测，形成三维立体空间监测网络，设计一种基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位算法，极大提高矿震监测能力以及矿震在垂直地层方向定位精度。实时监测传感器接收到震动波信号，当判断有矿震发生时，截取触发的传感器接收到震动波信号，并将台站编号、到时信息导入群智螺旋矿震定位算法，进一步确定震源位置。本发明通过群智算法中个体间的相互作用螺旋式搜索进行定位，增大了搜索空间，避免了传统算法陷入局部最优点，提高了矿震定位精度以及定位结果稳定性。

Description

基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法

技术领域

本发明属于煤矿开采矿震监测定位领域，尤其涉及一种基于传感器三维空间联合布置的矿震群智螺旋定位方法。

背景技术

矿震为采矿诱发地震的简称，也被称为矿山地震，其发生的主要原因是采掘活动破坏了地下岩体结构的稳定性，导致能量释放，造成地面晃动或井下破坏，引发灾害。世界许多国家的矿山在不同时期都曾经历过矿震的危害，随着我国矿山开采深度增加和机械化程度的提高，大能量矿震事件时有发生。

矿震发生时，岩体断裂，能量释放，产生震动波，传感器能够对震动波实时监测，并通过不同定位算法进行矿震事件定位。随着地球物理学的发展，国内外学者在地震学研究基础上提出了许多适用于大尺度地震定位算法，能够计算出地震发生时间、空间和强度。矿震与地震相比属于小尺度，通常发生在井田几平方公里至几十平方公里、1500米深度范围。虽然学者们提出了许多矿震定位优化方法，但是在定位精度以及稳定性等方面仍然存在不足，尤其是现有***大多布置在井下巷道，所有传感器大多处于同一水平，缺乏三维立体空间下矿震定位方法，导致现有***在垂直地层方向定位精度低，同时传统定位方法搜索空间有限，容易陷入局部最优，造成定位精度下降，现场应用时难以满足实际需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法，采用三维立体空间传感器联合布置方法，将传感器分别布置于地面、深孔以及井下位置，极大提高矿震在垂直地层方向定位精度。同时采用群智螺旋矿震定位方法，通过螺旋搜索的方式增大搜索空间提高算法的定位精度，避免算法陷入局部最优点，再通过群智算法中个体间的相互作用进行定位求解，提高矿震定位精度以及定位结果稳定性。

为了实现上述目的，本发明创造采用的技术方案为：一种基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤：通过地面、深孔及井下联合布置微震传感器，进行实时监测，具体为：

将若干微震传感器分别布置于地面、深孔以及井下适当位置，构成三维空间立体监测网络，用于实时联合监测矿区范围内的矿震波；

步骤二：设计一种基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位算法，向***中导入台站编号、位置坐标信息、震动波速度、矿震群智螺旋定位方法的虚拟震源数量、搜索维度以及最大迭代次数，用于算法计算；

步骤三：实时监测传感器三维空间接收到震动波信号，判断矿震触发条件：包括矿震波的长短时窗法判定结果(触发长短时窗法的判定条件)、门限值(能量波的最大振幅大于100mv)、单位时间内触发台站数量(触发的台站数量大于等于4)进行判断，当达到触发条件，判断为矿震发生；未达到触发条件继续进行监测；

步骤四：当判断有矿震发生时，截取触发的传感器三维空间接收到震动波信号，并将台站编号、到时信息导入群智螺旋矿震定位方法，进一步确定震源位置。

所述的微震传感器的分布情况为每5km×5km×1km范围内设置6-50个。

所述的基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法步骤如下：

(21)初始化算法参数；包括虚拟震源数目I，最大迭代次数T，搜索维度d，以及所有虚拟震源的初始位置(x_i，y_i，z_i)，i≤I；

(2.2)计算所有虚拟震源的目标函数值以及最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

(2.2.1)计算传感器差值矩阵D；

根据触发N个传感器的位置和到时信息计算到时差，根据到时差和震动波的传播速度，计算出震源点到每个传感器与其他N-1个传感器的距离差，得到一个N×(N-1)的二维距离差矩阵D，如下所示：

D[n，k]＝(H[n]-H[m])×V，(n≤N，m≤N，n≠m，k≤N-1)

其中[n，k]是矩阵索引，由于m≠n，所以m(m≤N)一共有N-1种情况，与k(k≤N-1)一一对应，H[n]是第n个传感器记录的到时，n也表示D矩阵的第n行，H[m]是第m个传感器记录的到时，m取除当前第n个传感器外的其它传感器，V是震动波的传播速度；

(2.2.2)计算当前虚拟震源位置差值矩阵P_i；

计算出当前第i个虚拟震源到N个传感器的差值矩阵P_i，矩阵维度为N×(N-1)，如下所示：

P_i[n，k]＝L_i，n-L_i，m(i≤T，n≤N，m≤N，n≠m，k≤N-1)

其中(x_i，y_i，z_i)是第i个虚拟震源位置，(X_n，Y_n，Z_n)是第n个传感器的位置，(X_m，Y_m，Z_m)是第m个传感器的位置，L_i，n是第i个虚拟震源到第n个传感器的距离，n也表示P矩阵的第n行，L_i，m是第i个虚拟震源到第m个传感器的距离，其中n≠m，k是矩阵索引；

(2.2.3)计算目标函数值；

计算矩阵D和矩阵P_i的差值，建立最终的目标函数，如下所示：

M_i＝|D-P_i|

其中矩阵M_i是矩阵D和矩阵P_i的差值矩阵，M_im是矩阵M_i的中位数，fitness是目标函数，是最小化绝对误差之和，fitness越小，说明计算出的震源误差越小，越接近真实震源；

(2.2.4)选取目标函数值最小虚拟震源位置作为最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

(2.3)更新惯性权重以及所有虚拟震源位置；

(2.3.1)更新非线性惯性权重；

其中t是当前迭代次数，T是最大迭代次数，A(t)是迭代第t次矿震群智螺旋定位方法的惯性权重，A(t)的值随着迭代的进行从2非线性递减致0；

(2.3.2)获取虚拟震源螺旋搜索初始位置；

在虚拟震源群体的螺旋搜索初始位置获取过程中，主要分为三步：

首先，避免不同虚拟震源位置重合：为了最大化每个虚拟震源的搜索能力，应避免在搜索过程中与其他虚拟震源位置重合，通过附加变量A(t)计算更新虚拟震源的位置。

C_s(t)＝A(t)×Q_s(t)

其中t是当前迭代次数，Q_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表所有虚拟震源当前所处位置，C_s(t)是不与其他虚拟震源位置重合的新位置。

其次，获取最佳虚拟震源位置方向：群体中虚拟震源试图向最佳虚拟震源位置所在的方向移动，即获取到最佳虚拟震源位置所在的方向。

M_s(t)＝B(t)×(Q_bs(t)-Q_s(t))

其中Q_bs(t)由(2.2.4)得到，是群体中最佳虚拟震源位置，Q_bs(t)-Q_s(t)代表群体中最佳虚拟震源位置减去群体中所有虚拟震源当前所处位置，M_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表群体中虚拟震源向最佳虚拟震源位置移动的方向，B(t)是第t次迭代平衡全局和局部搜索的随机数，其更新方式如下：

B(t)＝2×A(t)²×r_d

其中r_d是[0，1]范围内的随机数。

最后，获取虚拟震源螺旋搜索初始位置：在避免虚拟震源位置重合的情况下，并且群体中虚拟震源获取到最佳虚拟震源位置方向，移动到虚拟震源螺旋搜索初始位置，实现过程如下式：

D_s(t)＝|C_s(t)+M_s(t)|

其中D_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表虚拟震源螺旋搜索初始位置。

(2.3.3)更新虚拟震源群体螺旋搜索位置；

虚拟震源位置在更新过程中不断改变自身的搜索角度和速度，每次发现最佳虚拟震源位置的时候，在三维空间中从虚拟震源螺旋搜索初始位置进行螺旋形状搜索，虚拟震源的螺旋搜索行为描述如下：

r＝e^θ

v＝r³×sin(θ)×cos(θ)×θ

其中θ是[0，2π]范围内的随机角度，r是螺旋半径，e是自然对数的底数，v是虚拟震源自身搜索速度。虚拟震源的螺旋搜索过程如下：

Q_s(t+1)＝D_s(t)×v+Q_bs(t)

Q_s(t+1)是虚拟震源螺旋搜索后的位置，也是算法第t次迭代后的新位置。

(24)不断更新最佳虚拟震源位置；

重复步骤(2.2)和步骤(23)，持续更新矿震群智螺旋定位方法中虚拟震源螺旋搜索位置Q_s(t)和最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

随着迭代次数增加，当达到最大迭代次数时，即完成震源定位计算，输出最优虚拟震源位置Q_bs(T)，即为本次矿震定位的最终震源位置。

本发明创造的有益效果为：本发明通过地面、深孔和井下联合布置传感器，对矿井进行全包围检测，形成三维立体空间监测网络，极大提高矿震监测能力以及矿震在垂直地层方向定位精度。矿震群智螺旋定位方法，通过群智算法中个体间的相互作用螺旋式搜索进行定位，提高了算法的定位精度以及定位结果稳定性。

附图说明

图1为某矿震事件发生时传感器联合布置位置图。

图2为本发明群智螺旋矿震定位方法的流程图。

图3为本方法中最佳虚拟震源位置的迭代更新图。

具体实施方式

基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法，其步骤为：

1)通过地面、深孔及井下联合布置微震传感器，进行实时监测；

通过井地联合的布置方法，将若干微震传感器分别布置于地面、深孔以及井下位置，布置过程中避免传感器在同一直线或同一平面中，保证立体结构，尽量对井下开采区域进行全包围，构成三维的布置网络。然后对其检测范围内的能量波进行实时检测，其中评价具有冲击危险性的区域进行重点检测。

微震传感器数量应大于4个，一定范围内传感器数量越多，定位精度越高，对于5km×5km×1km范围一般我们取6-50个。

2)向***中导入群智螺旋矿震定位算法和台站的初始信息；

向***中导入台站编号、位置坐标信息、震动波速度、群智螺旋矿震定位算法的虚拟震源数量、搜索维度以及最大迭代次数，用于算法计算。

3)对震动波信号进行实时监测；

实时监测传感器三维空间接收到震动波信号，判断矿震触发条件：包括矿震波长短时窗法判定结果(触发长短时窗法的判定条件)、门限值(能量波最大振幅大于100mv)、单位时间内触发台站数量(触发台站数量大于等于4)进行判断，当达到触发条件，判断为矿震发生；未达到触发条件继续进行监测。

4)当判断有矿震发生时，导入达到触发条件的传感器编号和到时信息；

当判断有矿震发生时，截取触发的传感器三维空间接收到震动波信号，并将台站编号、到时信息导入群智螺旋矿震定位算法，进一步确定震源位置。

5)初始化矿震群智螺旋定位方法虚拟震源参数；

初始化矿震群智螺旋定位方法的参数；包括虚拟震源数目I，最大迭代次数T，搜索维度d，以及所有虚拟震源的初始位置(x_i，y_i，z_i)，i≤I。

6)计算所有虚拟震源的目标函数值以及最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

61)计算传感器差值矩阵D；

根据触发N个传感器的位置和到时信息计算到时差，根据到时差和震动波的传播速度，计算出震源点到每个传感器与其他N-1个传感器的距离差，得到一个N×(N-1)的二维距离差矩阵D，如下所示：

D[n，k]＝(H[n]-H[m])×V，(n≤N，m≤N，n≠m，k≤N-1)

其中[n，k]是矩阵索引，由于m≠n，所以m(m≤N)一共有N-1种情况，与k(k≤N-1)一一对应，H[n]是第n个传感器记录的到时，n也表示D矩阵的第n行，H[m]是第m个传感器记录的到时，m取除当前第n个传感器外的其它传感器，V是震动波的传播速度；

6。2)计算当前虚拟震源位置差值矩阵P_i；

计算出当前第i个虚拟震源到N个传感器的差值矩阵P_i，矩阵维度为N×(N-1)，如下所示：

P_i[n，k]＝L_i，n-L_i，m(i≤T，n≤N，m≤N，N≠m，k≤N-1)

其中(x_i，y_i，z_i)是第i个虚拟震源位置，(X_n，Y_n，Z_n)是第n个传感器的位置，(X_m，Y_m，Z_m)是第m个传感器的位置，L_i，n是第i个虚拟震源到第n个传感器的距离，L_i，n是第i个虚拟震源到第m个传感器的距离，n也表示P矩阵的第n行，其中n≠m，k是矩阵索引；

63)计算目标函数值；

计算矩阵D和矩阵P_i差值的绝对值，建立最终的目标函数，如下所示：

M_i＝|D-P_i|

其中矩阵M_i是矩阵D和矩阵P_i的差值矩阵，M_im是矩阵M_i的中位数，fitness是目标函数，是最小化绝对误差之和，fitness越小，说明计算出的震源误差越小，越接近真实震源。在没有误差的情况下，N个传感器计算的M_i矩阵应全为0，此时的fitness也为0。

6.4)选取目标函数值最小虚拟震源位置作为最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

7)更新惯性权重以及所有虚拟震源位置；

7.1)更新非线性惯性权重；

其中t是当前迭代次数，T是最大迭代次数，A(t)是迭代第t次矿震群智螺旋定位方法的惯性权重，A(t)的值随着迭代的进行从2非线性递减致0。

72)获取虚拟震源螺旋搜索初始位置；

在虚拟震源群体的螺旋搜索初始位置获取过程中，主要分为三步：

首先，避免不同虚拟震源位置重合：为了最大化每个虚拟震源的搜索能力，应避免在搜索过程中与其他虚拟震源位置重合，通过附加变量计算更新虚拟震源的位置。

C_s(t)＝(t)×Q_s(t)

其中t是当前迭代次数，Q_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表所有虚拟震源当前所处位置，C_s(t)是不与其他虚拟震源位置重合的新位置。

其次，获取最佳虚拟震源位置方向：群体中虚拟震源试图向最佳虚拟震源位置所在的方向移动，即获取到最佳虚拟震源位置所在的方向。

M_s(t)＝B(t)×(Q_bs(t)-Q_s(t))

其中Q_bs(t)由6.4)得到，是群体中最佳虚拟震源位置，Q_bs(t)-Q_s(t)代表群体中最佳虚拟震源位置减去群体中所有虚拟震源当前所处位置，M_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表群体中虚拟震源向最佳虚拟震源位置移动的方向，其中B(t)是第t次迭代平衡全局和局部搜索的随机数，其更新方式如下：

B(t)＝2×A(t)²×r_d

其中r_d是[0，1]范围内的随机数。

最后，获取虚拟震源螺旋搜索初始位置：在避免虚拟震源位置重合的情况下，并且群体中虚拟震源获取到最佳虚拟震源位置方向，移动到虚拟震源螺旋搜索初始位置，实现过程如下式：

D_s(t)＝|C_s(t)+M_s(t)|

其中D_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表虚拟震源螺旋搜索初始位置。

7.3)更新虚拟震源群体螺旋搜索位置；

虚拟震源位置在更新过程中不断改变自身的搜索角度和速度，每次发现最佳虚拟震源位置的时候，在三维空间中进行螺旋形状搜索，虚拟震源的螺旋搜索行为描述如下：

r＝e^θ

v＝r³×sin(θ)×cos(θ)×θ

其中θ是[0，2π]范围内的随机角度，r是螺旋半径，e是自然对数的底数，v是虚拟震源自身搜索速度。虚拟震源的螺旋搜索过程如下：

Q_s(t+1)＝D_s(t)×v+Q_bs(t)

Q_s(t+1)是虚拟震源螺旋搜索后的位置，也是算法第t次迭代后的新位置。

8)不断更新最佳虚拟震源位置；

重复步骤和步骤6)和步骤7)，持续更新矿震群智螺旋定位方法中虚拟震源螺旋搜索位置Q_s(t)和最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

9)确定震源点；

随着迭代次数增加，当达到最大迭代次数时，即完成震源定位计算，输出最优虚拟震源位置Q_bs(T)，即为本次矿震定位的最终震源位置。

具体应用例：

某煤矿开采深度接近1000m，井下开采过程中多次发生了矿震事件，地表震感明显。为此，在该矿通过井地联合的方式安装了矿震监测台站，如图1所示，井下传感器通过光纤传输地面GPS信号进行授时，地面和深孔传感器通过GPS统一授时。

步骤S1：通过井地联合方法布置传感器，并进行实时监测；

通过井地联合的布置方法，将传感器分别布置于地面、深孔以及井下位置，布置过程中避免多个传感器在同一直线或同一平面中，保证立体结构，尽量对井下开采区域进行全包围，构成三维的布置网络。其中位置分别为T1井下台站[6738m，7965m，-842m]，T2井下台站[8126m，7406m，-1034m]，T3井下台站[7386m，7795m，-863m]，T4井下台站[7790m，8277m，-962m]，T5深孔台站[6690m，8177m，-441m]，T6深孔台站[7802m，7336m，-510m]，T7地面台站[7792m，7825m，41m]，如图1所示，然后对其检测范围内的能量波进行实时检测，其中评价具有冲击危险性的区域进行重点检测。

步骤S2：向***中导入矿震群智螺旋定位方法和台站的初始信息；

向***中导入台站编号T1-T7、位置坐标信息、震动波速度V＝3850m/s、矿震群智螺旋定位方法的虚拟震源数量为100、搜索维度为3并且最大迭代次数为100。

步骤S3：对震动波信号进行实时监测；

实时监测传感器三维空间接收到震动波信号，判断矿震触发条件：包括矿震波长短时窗法判定结果(触发长短时窗法的判定条件)、门限值(能量波的最大振幅大于100mv)、单位时间内触发台站数量(触发的台站数量大于等于4)进行判断，当达到触发条件，判断为矿震发生；未达到触发条件继续进行监测。

步骤S4：当判断有矿震发生时，导入传感器编号和到时信息；

台站的传感器对振动波信号进行实时检测，在某日下午14时25分37秒左右，所有传感器均接收到大能量波信号，判定为有矿震发生，将触发传感器的位置和到时信息传入矿震群智螺旋定位方法中，到时信息如表1所示。

表1传感器布置坐标及到时

步骤S5：初始化矿震群智螺旋定位方法虚拟震源参数；

初始化矿震群智螺旋定位方法的参数；包括虚拟震源数目I为100，最大迭代次数T为100，搜索维度d为3，以及所有虚拟震源的初始位置(x_i，y_i，z_i)，i≤100，所有震源位置在触发传感器构成的空间中随机位置，以第1次迭代，第2个虚拟震源点为例，即t为1，i为2，其位置(x₂，y₂，z₂)为[7717，8049，-610]。

步骤S6：计算所有虚拟震源的目标函数值以及最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

(1)计算传感器差值矩阵D；

根据触发的7个传感器的位置和到时信息计算到时差，根据到时差和震动波的传播速度，计算出震源点到每个传感器与其他6个传感器的距离差，得到一个7×6的二维距离差矩阵D，计算过程如下：

当n为1，m为2时，因为当n为1时，根据n≠m，m的最小值为2，此时k＝1，随着m增加，k也随之增加，根据D[1，1]＝(H[1]-H[2])×V得出，D[1，1]＝-273，H为传感器的到时。(注：此时的D[1，1]代表第1个传感器和第2传感器到震源的距离差值，k＝1为矩阵索引，即当n＝1时的第一个差值)

同理求出D矩阵值为：

(2)计算当前虚拟震源位置差值矩阵P_i；

当n为1，m为2时，L_2，1即为第2个虚拟震源点到第1个传感器的直线距离，计算得1010m，同理，L_2，2即为第2个虚拟震源点到第2个传感器的直线距离，计算得872m。同步骤(1)，k＝1

根据公式P₂[1，1]＝L_2，1-L_2，2，得出P₂[1，1]＝138。

同理求得P₂矩阵：

(3)计算目标函数值；

计算矩阵D和矩阵P₂差值的绝对值M₂矩阵：

此时M₂矩阵的中位数M_2m为284。

根据公式

计算得出此时第2个虚拟震源的目标函数fitness值为6248。

(4)计算出所有100个虚拟震源的目标函数值，选取目标函数值最小虚拟震源位置作为最佳虚拟震源位置Q_bs(t)，通过对100个虚拟震源的计算，第1次迭代最佳虚拟震源位置Q_bs(1)为[7638，7983，-677]；

步骤S7：更新惯性权重以及所有虚拟震源位置；

(1)更新非线性惯性权重；

(2)获取虚拟震源螺旋搜索初始位置；

在虚拟震源群体的螺旋搜索初始位置获取过程中，主要分为三步：

首先，避免不同虚拟震源位置重合：此时C_s(1)＝A(1)×Q_s(1)，以第1次迭代中Q_s(1)中第2个虚拟震源为例，C_s(1)中的第2个虚拟震源对应值为[13890.6，14488.2，-1098]

其次，获取最佳虚拟震源位置方向：令r_d为0.5。

根据B(1)＝2×A(1)²×r_d得出，B(1)＝324

根据M_s(1)＝B(1)×(Q_bs(1)-Q_s(1))得出，在第1次迭代中第2个虚拟震源点对应的M_s(1)为[-255.96，-21384，-21708]。

最后，获取虚拟震源螺旋搜索初始位置：

根据D_s(1)＝|C_s(1)+M_s(1)|得出，在第1次迭代中第2个虚拟震源点的螺旋搜索初始位置D_s(1)为[1363464，1427436，131508]。

(3)更新虚拟震源群体螺旋搜索位置；

令θ为π，根据公式得出r＝23.14，v＝-4.77×10^-12

再根据公式Q_s(t+1)＝D_s(t)×v+Q_bs(t)，得出第1次迭代后，第2个虚拟震源根据最佳震源位置螺旋进攻后得到的新位置为[7638，7983，-677]，也是第2个虚拟震源第2次迭代的初始位置。

步骤S8：不断更新最佳虚拟震源位置；

重复步骤S6和步骤S7，持续更新矿震群智螺旋定位方法中虚拟震源位置Q_s(t)和最佳虚拟震源位置Q_bs(t)，记录每次最佳虚拟震源位置Q_bs(t)，如图3所示；

步骤S9：确定震源点；

随着迭代次数增加，当达到最大迭代次数100时，即完成震源定位计算，输出最优虚拟震源位置Q_bs(100)，即为最终震源位置，定位结果位于采空区上方顶板，坐标为[7421m，7964m，-706m]，分析认为本次矿震事件主要由采掘活动导致采空区上方-706水平坚硬厚层顶板断裂造成，定位结果符合开采区域上方坚硬细砂岩层层位，受开采影响该层位的断裂提供了本次矿震事件的能量。

Claims (3)

1.基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：通过地面、深孔及井下联合布置微震传感器，进行实时监测，具体为：

将若干微震传感器分别布置于地面、深孔以及井下适当位置，构成三维空间立体监测网络，用于实时联合监测矿区范围内的矿震波；

步骤二：设计一种基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位算法，向***中导入台站编号、位置坐标信息、震动波速度、矿震群智螺旋定位方法的虚拟震源数量、搜索维度以及最大迭代次数，用于算法计算；

步骤三：实时监测传感器接收到震动波信号，判断矿震触发条件：包括矿震波长短时窗法判定结果、门限值、单位时间内触发台站数量进行判断，当达到触发条件，判断为矿震发生；未达到触发条件继续进行监测；

步骤四：当判断有矿震发生时，截取触发的传感器接收到震动波信号，并将台站编号、到时信息导入群智螺旋矿震定位算法，进一步确定震源位置。

2.根据权利要求1所述的基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法，其特征在于，所述的微震传感器的分布情况为地面、深孔和井下的联合布置，传感器的数量在每5km×5km×1km范围内设置6-50个。

3.根据权利要求1或2所述的一种传感器三维空间联合布置的矿震群智螺旋定位方法，其特征在于，所述的基于传感器三维空间联合布置的群智螺旋矿震定位方法步骤如下：

(2.1)初始化算法参数；包括虚拟震源数目I，最大迭代次数T，搜索维度d，以及所有虚拟震源的初始位置(x_i,y_i,z_i)，i≤I；

(2.2)计算所有虚拟震源的目标函数值以及最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

(2.2.1)计算传感器差值矩阵D；

根据触发N个传感器的位置和到时信息计算到时差，根据到时差和震动波的传播速度，计算出震源点到每个传感器与其他N-1个传感器的距离差，得到一个N×(N-1)的二维距离差矩阵D，如下所示：

D[n,k]＝(H[n]-H[m])×V,(n≤N,m≤N,n≠m,k≤N-1)

其中[n,k]是矩阵索引，由于m≠n，所以m(m≤N)一共有N-1种情况，与k(k≤N-1)一一对应，H[n]是第n个传感器记录的到时，n也表示D矩阵的第n行，H[m]是第m个传感器记录的到时，m取除当前第n个传感器外的其它传感器，V是震动波的传播速度；

(2.2.2)计算当前虚拟震源位置差值矩阵P_i；

计算出当前第i个虚拟震源到N个传感器的差值矩阵P_i，矩阵维度为N×(N-1)，如下所示：

P_i[n,k]＝L_i,n-L_i,m(i≤T,n≤N,m≤N,n≠m,k≤N-1)

其中(x_i,y_i,z_i)是第i个虚拟震源位置，(X_n,Y_n,Z_n)是第n个传感器的位置，(X_m,Y_m,Z_m)是第m个传感器的位置，L_i,n是第i个虚拟震源到第n个传感器的距离，n也表示P矩阵的第n行，L_i,m是第i个虚拟震源到第m个传感器的距离，其中n≠m，k是矩阵索引；

(2.2.3)计算目标函数值；

计算矩阵D和矩阵P_i的差值，建立最终的目标函数，如下所示：

M_i＝|D-P_i|

其中矩阵M_i是矩阵D和矩阵P_i的差值矩阵，M_im是矩阵M_i的中位数，fitness是目标函数，是最小化绝对误差之和，fitness越小，说明计算出的震源误差越小，越接近真实震源；

(2.2.4)选取目标函数值最小虚拟震源位置作为最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

(2.3)更新惯性权重以及所有虚拟震源位置；

(2.3.1)更新非线性惯性权重；

其中t是当前迭代次数，T是最大迭代次数，A(t)是迭代第t次矿震群智螺旋定位方法的惯性权重，A(t)的值随着迭代的进行从2非线性递减致0；

(2.3.2)获取虚拟震源螺旋搜索初始位置；

在虚拟震源群体的螺旋搜索初始位置获取过程中，主要分为三步：

首先，避免不同虚拟震源位置重合：为了最大化每个虚拟震源的搜索能力，应避免在搜索过程中与其他虚拟震源位置重合，通过附加变量A(t)计算更新虚拟震源的位置。

C_s(t)＝A(t)×Q_s(t)

其中t是当前迭代次数，Q_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表所有虚拟震源当前所处位置，C_s(t)是不与其他虚拟震源位置重合的新位置。

其次，获取最佳虚拟震源位置方向：群体中虚拟震源试图向最佳虚拟震源位置所在的方向移动，即获取到最佳虚拟震源位置所在的方向。

M_s(t)＝B(t)×(Q_bs(t)-Q_s(t))

其中Q_bs(t)由(2.2.4)得到，是群体中最佳虚拟震源位置，Q_bs(t)-Q_s(t)代表群体中最佳虚拟震源位置减去群体中所有虚拟震源当前所处位置，M_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表群体中虚拟震源向最佳虚拟震源位置移动的方向，B(t)是第t次迭代平衡全局和局部搜索的随机数，其更新方式如下：

B(t)＝2×A(t)²×r_d

其中r_d是[0,1]范围内的随机数。

最后，获取虚拟震源螺旋搜索初始位置：在避免虚拟震源位置重合的情况下，并且群体中虚拟震源获取到最佳虚拟震源位置方向，移动到虚拟震源螺旋搜索初始位置，实现过程如下式：

D_s(t)＝|C_s(t)+M_s(t)|

其中D_s(t)是维度为I×d的矩阵，代表虚拟震源螺旋搜索初始位置；

(2.3.3)更新虚拟震源群体螺旋搜索位置；

虚拟震源位置在更新过程中不断改变自身的搜索角度和速度，每次发现最佳虚拟震源位置的时候，在三维空间中从虚拟震源螺旋搜索初始位置进行螺旋形状搜索，虚拟震源的螺旋搜索行为描述如下：

r＝e^θ

v＝r³×sin(θ)×cos(θ)×θ

其中θ是[0,2π]范围内的随机角度，r是螺旋半径，e是自然对数的底数，v是虚拟震源自身搜索速度。虚拟震源的螺旋搜索过程如下：

Q_s(t+1)＝D_s(t)×v+Q_bs(t)

Q_s(t+1)是虚拟震源螺旋搜索后的位置，也是算法第t次迭代后的新位置；

(2.4)不断更新最佳虚拟震源位置；

重复步骤(2.2)和步骤(2.3)，持续更新算法中虚拟震源螺旋搜索位置Q_s(t)和最佳虚拟震源位置Q_bs(t)；

随着迭代次数增加，当达到最大迭代次数时，即完成震源定位计算，输出最优虚拟震源位置Q_bs(T)，即为本次矿震定位的最终震源位置。

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