岩爆预测文献回顾(5) [2006-2008]
1 引言
这个笔记简要回顾了【2006-2008】这3年期间岩爆预测的研究工作。
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2 综述
Hou (2006) <The Current Status of Rock Burst> 阐述了岩爆的特点、形成机制、与地质条件的关系、预测方法和预防措施。Li (2008) <Study on the prediction and the prevent method of the rock burst in the tunnel engineering> 介绍了隧道工程中岩爆的概念、特点、深度和宽度的变化规律，通过对地下工程中岩爆的分析，总结了岩爆的产生条件，并研究了岩爆的预测和防治方法。Jiao (2008) <Present status and analysis on rock burst prevention and control technology in Poland> 介绍了波兰煤矿岩爆防治技术的应用现状，指出了提高中国煤矿的前进方向。
3 声发射
Kuksenko and Inzhevatkin (1987) 《Physical and methodological principles of rock burst prediction》提出了 (1) 岩石的断裂是一个基于裂缝随机积累和发展的时间演变过程；(2) 使用声发射(Acoustic Emissions, AE)可以监测裂缝数量的积累以及评估它们的大小；(3) 通过AE振幅-时间频谱的变化和AE统计参数的变化，可以可靠地检测出压裂源的形成和发展; (4) 由于不同规模压裂过程的相似性，因此可以利用检测到的预测特征来预测岩爆。
Chen(2000)<Study On The Characteristics Of Ultrasonic Wave Spectum In Cracked Rock Specimen On Compressive-Shear Loading>讨论了岩石断裂过程中的声发射(AE)行为不仅与岩石类型密切相关，还与载荷和微裂缝的扩展密切相关, 因为从加载的岩石试样中获得的AE波谱包含了大量有关岩石微裂缝的信息。作者采用波谱分析法研究了岩石在压-剪加载下的微裂缝机制，讨论了不同加载阶段的波谱行为与岩石的力学响应和临界裂缝扩展之间的关系。结果表明，波谱参数对岩石的微裂缝比对荷载本身更敏感. 这篇论文没有直接讨论岩爆预测, 但提供了一些岩爆预测相关的基础方法和理论。
Lu (2007) <Study of Using AE Theory to Predict Rock Burst> 根据声发射AE机理和岩石破坏原理，研究了AE与岩爆的内在联系，并在岩爆比较严重的老虎台煤矿进行了AE测试。现场试验显示，发生在煤层的五次岩爆都被AE仪器检测到并监测到。
Fan (2008) <Application of grey catastrophe theory and acoustic emission in rock burst prediction> 根据声发射的机理，结合灰色理论和灾变理论，建立了声发射参数的灰色尖峰灾难模型，通过在刚性试验机(MTS)上进行全过程岩石破坏的声发射实验，得到了岩石的力学特性和声发射特性，通过模型和实验中的声发射参数预测了一些矿井的岩爆，得到了巷道岩爆的声发射参数的临界值。
4 电磁辐射
Liu(2000) <Principle of Predicting Coal and Gas Outburst Using Electromagnetic Emission>研究了瓦斯对电磁辐射(electromagnetic emission(EME))的影响规律和机制，以及用电磁辐射预测煤与瓦斯爆炸的原理。EME与作用于煤和岩体的载荷及其变形和断裂过程密切相关，煤层中的瓦斯能增强EME，其流动和冲击能产生EME，EME的振幅和脉冲数能全面反映工作面前的煤突危险性，作者建议EME技术可以用于煤与瓦斯突出、岩爆等煤岩灾害性动力现象的预测。Liu (2007)<Electromagnetic emission forecasting technology of coal or rock dynamic disasters in mine> 根据煤或岩石的应力-电耦合模型、两种灾害的不同特点和大量的现场测量数据，确定了电磁辐射的临界值和动态趋势系数的预测方法，并在此基础上确定了煤与瓦斯爆炸和岩石爆裂的预测方法。结果表明，EME预测指标为脉冲数和强度，预测方法为静态临界值法和动态趋势法的结合，根据这种预测方法，可将动态灾害的危险性分为无危险、弱危险和强危险三个等级预测。
5 岩石力学试验
Tarasov and Randolph (2007) <Paradoxical Features of Primary Shear Fractures and General Faults> 坚硬的岩石在高约束压力下表现出特定的特性，与普通的岩石行为有明显的区别：在一定的剪切断裂位移范围内，它们会变得非常脆，并失去抗剪切能力。这两个特征的结合导致不稳定性随着深度的增加而增加，并使破裂异常剧烈，这两点在实验中已从高应力水平的地震和岩石爆裂的研究中得到证实。这种行为是由断层结构的内在性质造成的，它是一个作为铰链运行的梯形块，在一定位移范围的高约束压力下基本上消除了摩擦。虽然在原生断裂和一般断层中可以发现不同规模的相同结构，但在每种情况下，形成该结构的机制明显不同。本文提出了一种新的方法来理解断层分割和断层传播中的连接点的作用。文章认为，断层分割是提前触发新的断裂的结果，这些断裂既向当前的断裂传播，又向相反的方向传播。这种机制使断层的传播速度提高了三倍。在接近的区段交汇处形成的结点有助于适应断层位移，并能显著降低断层强度--从而与一般认为结点代表阻碍断层运动的强度障碍的观点相矛盾。对断裂过程的进一步了解对于更好地预测和缓解地震和岩爆等动态事件非常重要。
Zou (2007) <Development and application of rock-burst forecast and prediction system base on stress method> 以岩爆应力脉冲记录监测仪为基础，探讨了一种获得应力脉冲动态监测数据的新方法，开发了预报预测信息系统，可以自动分析岩爆应力脉冲。
Guo (2007) <Experiment and Analysis of Coal Burst Tendency> 通过对煤样的冲击能指数、弹性能指数和动态破坏时间的实验和分析，得出结论：煤层的爆裂倾向性较弱，有必要根据实际开采情况加强对岩层爆裂的预测，以保证矿井的安全生产。
Cai (2001) <Prediction of Rock Burst with Deep Mining Excavation in Linglong Gold Mine> <Prediction Study of Rock Burst During Deep Mining Excavation In a Chinese Gold Mine> 讨论了山东省招远市玲珑金矿的岩爆问题。Wang (2006) <Analysis of deep rock stress and prevention methods of rock burst in Linglong gold mine> 在玲珑金矿完成了循环加载和卸载实验、岩石的单轴和三轴刚度实验以及深部岩体的数值模型分析，根据实验和数值模型的结果，总体上分析了深部岩体中较高的弹性应变能量和相当大的弹性能量回弹分布现象。弹性能量回弹的释放具有较高的冲击特性，通过对岩爆的各种预测标准，总结出玲珑金矿深部开采挖掘过程中发生岩爆的可能性很大，结论是岩爆是可以预测的，并根据实际施工情况提出了岩爆的方法和安全防范措施。
Chen (2008) <Mechanics analysis on the conditions of rock burst occurrence in the coal mass of roadway rib> 根据某矿井巷道肋部煤体发生岩爆的特点，建立了煤体和顶板结构体系的力学模型，分析了顶板岩层的应力，从而推导出顶板岩层的下伏曲线。此外，还分析了煤体和岩体的稳定性，用临界载荷和临界阻力区来判断岩爆发生的危险程度。证实了煤质强度、脆性程度、煤层厚度、顶板厚度、悬挂长度、等效剪切模数对临界载荷、临界阻力区的影响。因此，巷道肋部煤块发生岩爆的条件主要取决于开采深度、煤层厚度和坚硬的顶板和底板，通过上述研究决定了该矿井岩爆的预测和预防，并成功应用于该矿井的岩爆预测。
Hu (2008) <Development and Application of Rock Burst Forecast Information System> 研究了一种用于监测和测量压力信号的记录分支装置，并开发了与该装置相关的预测软件，该分支装置有四组传感器，可以记录四个不同方向的应力信号，通过红外通信适配器将记录的应力信号传输到岩爆预测分析系统。
6 学科交叉研究
Li (2006) <Study On Rock Burst Forecast With Forecast Method Based On Chaotic Time Series>使用随机过程理论模拟岩爆系统的运动规律，基于监测序列相空间的重建，用一阶近似法(one-order approximation)和李亚普诺夫指数法(Lyapunov exponent)对岩爆工作面的电磁辐射(electromagnetic emission)监测数据进行了预测。Ru (2007) <PSO-SVM MODEL FOR PREDICTION OF ROCK BURST>使用时间序列分析进行岩爆预测, 用支持向量机(SVM)建立时间序列之间的非线性关系，用粒子群优化(PSO)进行选择，提出了PSO-SVM方法。Zhu (2008) <Rockburst prediction analysis based on v-SVR algorithm>选择巷道壁岩石的最大切向应力、岩石单轴抗拉强度、岩石单轴抗压强度、弹性能量指数作为参数，提出了基于v-SVR（支持向量回归support vector regression）的岩爆预测模型方法。结果显示该方法比灰色理论和经典的SVR更准确，与GA-BP神经网络算法相似。
Ding (2006) <The Research of Prediction Technology of Rock Burst> 根据岩爆问题和声发射技术的发展，总结了声发射和岩石的特征参数，采用由简单的BP网络组成的多神经网络分类器，按(顺序)合成参数来预测岩爆。Yang (2008) <Prediction Forecast of Rockburst Based on RBF Neural Network> 利用神经网络工具箱RBF网络进行岩爆预测。Wei (2008) <Combined optimization model of rock-burst prediction based on chaos optimization and BP neural networks> 将混沌优化算法与BP神经网络算法相结合，预测淮北矿务局石台煤矿的岩爆。
Song (2007) <Study on rockburst intensity prediction method based on gray relational analysis theory> 选择原位应力值、岩石抗压和抗拉强度、岩石弹性能量指数等作为岩爆控制参数，采用灰色关系分析理论预测地下岩石工程是否会发生岩爆以及岩爆强度的大小。Zhao (2008) <Prediction of Rock Burst in Mining Based on Distance Discriminant Analysis Method> 选择了单轴抗压强度、P波速度、体积节理数、节理粗糙度系数、节理风化系数和渗透系数等8个指标作为输入变量，建立了距离判别分析模型。通过训练一大批研究样本得到判别函数。Li (2007) <Comprehensive Prediction Method for Rock Burst Based on Fuzzy Probability Theory> 对岩爆发生的基本条件进行分析和分类，并考虑岩石性质、岩体应力状态和围岩条件，选择岩石能量积累和耗散、岩石抗压和抗拉强度、岩石脆性、岩石弹性应变能、围岩切向应力、岩石强度系数和岩石质量命名（RQD）等八个因素作为岩爆预测的标准指标。用模糊概率理论建立预测岩爆发生及其强度的新模型，给出了各因素的模糊权重，考虑了岩爆预测的随机性和模糊性因素，避免了经典的模糊综合评价方法的局限。
Lu (2008) <Prediction of tunnel rock burst based on AHP-FUZZY method> 提出了一种新的AHP-FUZZY方法，将分析层次过程与模糊编程相结合，考虑了岩体的应力状态、岩石性质、邻岩条件等因素。
