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  中新网北京10月2日电 (记者 孙自法)记者近日随中国地震局“防震减灾高质量发展进行时”主题活动赴辽宁采访了解到,长期以来,地震部门和相关企事业单位紧密合作,持续关注非天然地震监测研究,近些年更是结合人工智能(AI)前沿技术创新与研发应用,推进助力安全生产,服务国民经济建设。

  探索非天然地震监测

  辽宁省地震局地震科技创新中心(科创中心)主任王亮介绍说,根据发震原因,地震可分为天然地震和非天然地震,其中,非天然地震主要由人类活动引起,如矿山开采、水库蓄水、地下注水、核爆炸等,其发生会对人类社会带来一定影响。

  作为矿产资源大省和开发利用矿产资源程度较高的省份,辽宁矿山开采活动十分频繁,矿震活动活跃,因此开展非天然地震相关监测研究十分必要。铁法煤业集团大强煤矿是中国东北地区重要的煤炭生产基地之一,也是非天然地震活动较为活跃的区域,2022年开始发生多次2级以上矿震活动。为有效防范和减轻非天然地震对煤矿安全生产和周边居民生活的影响,辽宁省地震局与铁法煤业集团达成战略合作协议。

大强煤矿防冲减震监测中心。中新网记者 孙自法 摄

  在地下约1000米的0902工作面,大强煤矿总工程师李继民介绍说,经冲击危险性评价,0902工作面具有中等冲击危险性。为减轻冲击地压风险隐患,铁法煤业集团联合辽宁省地震局及相关高校、研究机构专家团队,创新提出“远近场”空间立体综合防冲减震治理的技术路径,建立起防冲减震工作体系。

  已开展四项基本任务

  辽宁省地震局二级巡视员李强表示,该局大力推进辽宁地区非天然地震的研究和服务工作,以大强煤矿为试点已开展密集台阵研究、矿区专用台网建设、《煤矿地震监测台网技术规范》编制、非天然地震研究平台构建等四项基本任务构建。

  密集台阵研究方面,在大强煤矿覆盖范围内架设由64套短周期地震计组成的密集台阵,对研究期间大强矿区的矿震进行重新定位,并获得震源机制、浅层速度结构等成果,通过讨论矿区孕震机理,对矿震成因给出科学解释。

  矿区专用台网建设方面,在大强矿区布设由5台专业设备组成的煤矿区域专用地震监测台网并开展矿震监测预测工作,为矿区安全生产发挥重要作用。

  《煤矿地震监测台网技术规范》包含煤矿地震监测要求、煤矿地震监测台网技术要求及运行与维护等多方面内容,阐明何种煤矿需要建设地震专用台网、专用台网如何建设等问题。

  非天然地震监测平台依托辽宁巨灾防范工程项目搭建,通过引入先进的人工智能算法,实现矿震自动定位、信息自动报送、矿震类型自动判定等相关功能,将复杂矿震监测任务“自动化”。

  人工智能应用前景广阔

  在中国地震局地球物理研究所副研究员郑钰看来,人工智能技术在非天然地震监测领域展现出广阔的应用前景,正逐步革新传统地震监测和服务模式。

一款便携的节点式地震仪在户外应用操作演示。中新网记者 孙自法 摄

  该所研发的“谛听”系统,标志着AI技术在地震监测领域,特别是非天然地震监测领域的重大突破。“谛听”系统基于百亿级token波形数据集,覆盖爆破、塌陷、矿震及工程诱发地震等非天然事件类别,结合轻量化震相拾取模型与快速关联算法,为煤矿安全、页岩气开采等工业活动提供智能化监测新范式。

  他说,利用人工智能技术,通过整合地震监测数据、地质勘探数据与摄像头图像识别,实现对煤层顶底板破坏深度的实时评估;利用深度学习分析结构特征,结合预测性维护功能,提前预警塌陷风险,显著降低矿难事故率;基于边缘计算的采多参数监测系统,通过部署传感器节点实时采集数据,经轻量化神经网络模型本地推理实现塌方预警或瓦斯触发报警等。

  据辽宁省地震局介绍,该局未来将构建辽宁地区非天然地震识别库,搭建矿区地震人工智能识别系统,进一步深入开展非天然地震与天然地震的差异性研究,为矿区的矿产资源范围确定、采空区危险性分析提供服务,扎实开展“防震减灾+能源安全”服务。

  加快实现“透视矿区”目标

  中国地震局地球物理研究所2020年启动煤矿微震监测系统的研制,经过多年发展,煤矿微震监测系统先后应用于山西余吾煤矿、辽宁大强煤矿、甘肃海石湾煤矿和内蒙古红庆河煤矿,为降低矿震危险、保障煤矿安全生产作出贡献。

大强煤矿通往工作面的井下巷道(煤矿提供专用安全设备拍摄)。中新网记者 孙自法 摄

  2024年12月,中国地震局编制印发矿山地震安全技术指南(试行)。2025年9月,中国地震局、国家矿山安全监察局共同印发加强煤矿地震安全工作的通知,旨在有效发挥地震部门专业技术优势,深入推进防震减灾融入和服务经济社会发展。

  目前,山东、河南、山西、内蒙古等省区地震局也在积极推进实施矿区地震监测台站建设的相关技术规范编制,指导矿区专用台网建设,加快实现“透视矿区”目标。其中,山西省地震局在兰花科创玉溪煤矿建成中国首个覆盖矿区的微震综合监测系统,包含5个地面站、3个井下站及配套观测设施,实现矿震类型识别、定位和实时预警。(完)

【编辑:陈海峰】
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