Resumen

La clasificación de la forma de onda microsísmica multicanal es esencial para el monitoreo en tiempo real y la predicción de peligros. La precisión y eficiencia no podrían ser garantizadas por la identificación manual. Por lo tanto, basado en 37310 datos de forma de onda de la Mina de Carbón Junde, se extrajeron ocho características de estadísticas, espectro y forma de onda para generar un conjunto de datos completo. Se propuso un algoritmo de clasificación automática basado en redes neuronales artificiales (ANNs). El modelo presentó un excelente rendimiento al identificar tres señales preclasificadas en el conjunto de prueba. Operando con dos capas ocultas y la función de activación Logística, el área bajo la curva característica de operación del receptor (AUC) multiclase alcanzó el 98.6%.

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Clasificación; Multicanal; Microsísmico; Forma de onda; Algoritmo de clasificación automática; Redes neuronales artificiales
• Keywords:Classification; Multichannel; Microseismic; Waveform; Automatic classification algorithm; Artificial neural networks