[發明專利]基于深度強化學習的地下淺層起爆點定位方法

有效

• 申請號: 202010928937.0
• 申請日: 2020-09-07
• 公開（公告）號: CN112051611B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 李劍;李傳坤;曹鳳虎;韓焱;王黎明;韓星程
• 申請（專利權）人: 中北大學
• 主分類號: G01V1/30
• 分類號: G01V1/30
• 代理公司: 中國兵器工業集團公司專利中心 11011
• 代理人: 趙欣

本發明涉及一種基于深度強化學習的地下淺層起爆點定位方法，通過布設震動傳感器陣列、生成基于能量信息的學習樣本、設計深度學習網絡，后，直接在三維能量場圖設定一個初始搜索框，經過上采樣輸入訓練好的深度決策網絡中，輸出最大價值對應的動作，然后在三維能量場圖中，找到該動作對應的新區域，重新作為初始搜索框，并經上采樣再次輸入到深度決策網絡，以此類推，直到停止動作時，最后一個區域的中心點為預測震源位置。本發明提高了定位的精度和定位的穩定性。同時極大了減少了傳統淺層震源定位過程中定位參數提取、定位模型建模和定位模型解算等步驟，極大提高了震源定位效率。

技術領域

本發明屬于爆破震動測試技術、無源定位技術領域，具體涉及一種基于深度強化學習的地下淺層起爆點定位方法。

背景技術

地下淺層分布式震源定位技術是一種集傳感、組網、傳輸、定位于一體的位置測量新方法。該方法將大量無線震動傳感器節點布設于地表，用該節點群獲取爆炸產生的震動信號，爆炸事件結束后，利用無線傳輸網絡將傳感器節點的數據匯聚至控制中心，在控制中心經過數據預處理、特征提取、定位建模、定位解算等過程，最終實現震源定位。該方法可以實現地下炸點定位、引信起爆點位置測量、巖爆、突水等超前預報、地下硐室爆破監測等領域。

與深層地震、煤礦深層開采、石油勘探等大區域、大深度、長時間震源定位相比較，本發明涉及的淺層震源定位具有以下特點：(1)淺層定位時傳感器數量少，布設方式隨機，不同于天然地震定位時高密度布設方式；(2)地下震源深度較淺，一般不超過100m，淺層地質結構復雜且未知，無法借鑒深層地殼結構模型建立淺層速度場模型；(3)震動波波群混疊復雜，爆炸近場土壤本構特性呈彈塑性，彈性波受地面反射、折射影響較大，震相特征不明顯。因此，常規的天然地震定位方法不適用于淺層震源定位。

隨著地震勘探學和計算成像理論的不斷發展，基于能量場成像的定位技術成為地下震源定位領域研究的熱點。它不依賴于震相特征參數的提取精度，通過掃描地下能量場聚焦點的位置，最終實現震源定位。它是解決地下起爆點定位問題的最優方法之一。但采用現有技術進行起爆點定位時，存在如下問題：

由于淺層震源定位時，地下介質復雜，傳感器數量較少且布設隨機，造成地下能量場成像精度不高，震源定位精度低；

2、研究人員采用QPSO量子粒子群算法等群智能算法對能量聚焦點進行快速定位，該方法對聚焦點進行搜索時存在一定的盲目性、隨機性，導致聚焦點識別效果不穩定，震源定位魯棒性差，定位精度不能保證，最終導致無法實現有效地時空場重建。

發明內容

本發明提供一種基于深度強化學習的地下淺層起爆點定位方法，要解決的技術問題是：解決地下淺層震源定位精度低、穩定性差的問題。

為了解決以上技術問題，本發明提供了一種基于深度強化學習的地下淺層起爆點定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、布設震動傳感器陣列；

S2、生成基于能量信息的學習樣本，具體如下：

S2.1獲取預設震源信號

在水平XOY坐標系的四個象限分別預設一發震源彈，利用所述的震動傳感器陣列獲取爆炸產生的震動信號；

S2.2對監測區域劃分網格

S2.3將每個震動傳感器分別作為虛擬震源進行逆向傳播，得到逆時反傳波場；

S2.4能量場逆時成像，得到瞬時三維能量場圖像；

S3、設計由深度決策網絡、目標深度決策網絡、搜索策略模型、強化學習模塊組成的深度學習網絡，

其中深度決策網絡與目標深度決策網絡是同樣的網絡，深度決策網絡會把訓練參數拷貝到目標深度決策網絡，目標深度決策網絡用于估計目標價值，并將目標價值作為深度決策網絡標簽的一部分；