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| Rock burst forewarning method based on precursory information characteristics of microseism multi-parameter index in fold area |
| Wang Shengchuan1, 2, Zheng Qingxue2, Liu Jianzhuang1, Li Yingqian1 |
1. School of Mining Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063210, China;
2. Kailuan ( Group ) Co., Ltd., Tangshan 063001, China |
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Abstract Under the premise of fully and effectively capturing the monitoring information before the rock burst disaster, how to improve the accuracy of monitoring and forewarning in the face of different types of burst has become a key factor in the development of rock burst monitoring and forewarning in the future. In this paper, a new method for monitoring and forewarning of rock burst in working face of fold area was preliminarily established. Based on No.402103 Face of a mine, the index data characteristics of four times of burst appearance were extracted. Combined with neural network pattern recognition, a multi-parameter forewarning model including index and weight suitable for burst forewarning of working face in fold area was established. The results showed that the indicators with better risk prediction effect included b value, activity, activity scale and equivalent energy level parameters. The accuracy of solving the neural network prediction model reached 87 %, and the forewarning weight of excellent indicators was activity ( 0.42 ) > b value ( 0.34 ) > equivalent energy level ( 0.21 ) = activity scale ( 0.21 ). In the subsequent burst prediction, seven of the eight forewarning indicators made effective forewarning.
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