基于MOPSO SA混合算法的矿山微震震源定位方法 论文

冲击矿压是一种典型的煤矿动力灾害，通过监测煤矿微震来进行冲击矿压的预防预警是一种有效的手段，其中震源位置是微震监测中需要确定的最关键和最基本的参数之一。在微震震源定位过程中，参与定位的通道个数对定位精度具有显著影响。当震动激发的检波探测器个数足够多时，不断增加通道个数并不能有效提高震源的定位精度。基于此，选取合适的震动信号参与定位对提升震源定位精度至关重要。为解决该问题，在设定均勾介质的条件下，基于走时拟合法的震源定位模型，提出一种既考虑定位通道个数、又考虑模型定位精度的微震震源多目标优化定位模型。为求解该模型，结合多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）和模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）的互补优势，提出一种基于多目标粒子群-模拟退火（MOPSO-SA）的矿山微震震源混合定位方法。该方法利用多目标粒子群优化算法的全局探索性能，为实现局部搜索的模拟退火算法提供更优的初始解，同时也有效避免寻优过程陷入局部极值。试验结果表明所提算法能够有效地求解多目标震源定位模型，且具有较高的定位精