Dynamic model of microseismic signal transformation

B. Rybalko A. Bakai
Received 04.01.2024, Revised 25.03.2024, Accepted 26.04.2024
Abstract

The aim of the article is to create a mathematical model that describes the processes of transformation of microseismic signals, develop mathematical equations and algorithms that reflect the physical and geological processes occurring within microseismic signals. Research methods. Collection and analysis of real microseismic signals to determine their characteristics and dynamics in various geological conditions. The development of mathematical models that reflect the physical processes occurring in the stressed-deformed state of the massif allows studying the influence of various factors on the transformation of the microseismic signal. Research methods. Spectral analysis to study the frequency characteristics of a microseismic signal. The development of mathematical models that reflect the physical processes occurring in the depths of the Earth allows studying the influence of various factors on the transformation of the microseismic signal. Scientific novelty. New dependences of the amplitude, duration and frequency on the distance for the microseismic signal were established. Practical significance. A dynamic model of microseismic signal transformation is important for improving the understanding of geological processes and risk management in active seismic regions. In particular, the model can be used to monitor seismic activity in real time with the determination of the distance to a geomechanical phenomenon, to detect types of seismic activity by frequency (cracks, punctures, microshocks), the detection of the dynamics of minor geological shifts is important for assessing the potential risks of the formation of destructive phenomena. With the help of a dynamic model of microseismic signal transformation, it is possible to develop more accurate models for forecasting geological phenomena, such as technical earthquakes, landslides. The use of geoinformation monitoring systems will increase the safety of mining operations.This approach is of great importance for scientific research and practical use in the geological and civil spheres. The results. The dependence of the distance on the amplitude of the microseismic signal, the dependence of the distance on the duration of the microseismic signal, the dependence of the frequency on the distance and the dynamic model of the transformation of the seismic signal with the distance have been established

Keywords:
microseismic signal; dynamic model; transformation of seismic signals; analysis of microseismic data; seismic activity; monitoring of geomechanical processes; stress-strain state of the massif

Retrieved from Vol. 58, No. 1, 2024

Pages 130–136

References Suggested citation

[1] U.S. Geological Survey, Mineral Commodity Summaries, January 2022. https://pubs.usgs.gov/periodicals/mcs2022/mcs2022.pdf

[2] Кузьменко, О.М., Петльований, М.В. Стійкість штучного масиву при підземній розробці потужного рудного покладу на великій глибині. Збірник наукових праць Національного гірничого університету, (50), 56-62

[3] Рыбалко Б.И. Факторы возникновения волн в массиве Научно-исследовательский горнорудный институт ГВУЗ «КНУ» УДК 622.834.52,53

[4] Gerasimchuk O., Skachkov A., Shchokin V., Omelchenko O., Ezhov V. Properties of humatic reagent as a dust binding substance. Ukrainian journal of ecology. - 2022, 12(9), 30-37, doi:10.15421/2022_401.

[5] Shchokin V. Methodology for Determining Emissions of Pollutants into Atmospheric Air by Open(1)Pit Mining Works. Inzynieria Mineralna, - 2023, (1), P.185-188

[6] Рыбалко Б.И., Федоренко А.И., Чистяков Д.Е. Значимые геомеханические явления для систем непрерывногомониторинга состояния массивов горных пород ГИС. НИГРИ ГВУЗ «Криворожский национальный университет»

[7] Гольдин С.В. Линейные преобразования сейсмических сигналов. М.:Недра, 1974. – 252 с.

[8] Гурвич И. И., Боганик Г. Н. Сейсмическая разведка. Тверь, АИС, 2006. –744 с.

[9] Марченко В.Б. Ортогональные функции дискретного аргумента и их приложение в геофизике. – К.: Наукова думка, 1992. – 212 с

[10] Гурьянов В.В. Математическая модель плоских сейсмических ударных волн. Вестник Сарат. гос. техн. унта. 2007. №1. Вып. 2. С.7-14.

[11] Рыбалко Б.И.,Здещиц В.М., Чистяков Д.Е., Федоренко А.И., Милейко Т.В., Калиниченко О.А. Экспертная идентификация геомеханических явлений по сигналам записей ГИС. УДК 622. 834. 52,53

[12] Рыбалко Б.И., Пересунько С.В. Определение координат значимых событий результатов непрерывного мониторинга в процессе опытной эксплуатации ГИС. УДК 622. 834. 52,53

[13] Рыбалко Б.И., Федоренко А.И., Чистяков Д.Е., Милейко Т.В. Особенности сейсмограмм для различных событий. УДК622. 012:504(477)

[14] Bakai A.V. Implementation of microseismic monitoring for iron ore mines. 2022 IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 1049 012007

[15] Бакай А.В. Частотне виділення інформативних мікросейсмічних сигналів. Матеріали науково-практичної конференції «інноваційний розвиток сучасної науки: нові підходи та актуальні дослідження» (26-27 березня 2021 р.) м. Запоріжжя

[16] Рибалко Б.І., Бакай А. В., Ляш С.І., Романенко А. О., Ткачук В. В. Патент 151906. Спосіб визначення відстані до геомеханічного явища.

Rybalko, B., & Bakai, A. (2024). Dynamic model of microseismic signal transformation. Mining Journal of Kryvyi Rih National University, 58(1), 130-136. https://doi.org/10.31721/2306-5435-2024-1-112-130-137
en