ПРИМЕНЕНИЕ MLP- МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОЙ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ШАХТНОЙ СЕЙСМИЧНОСТИ (726,00 руб.)

Первый автор	Беседина
Авторы	Чинкин В.Е., Остапчук А.А.
Страниц	14

ID	950599
Аннотация	Постоянные и временные сейсмические сети, предназначенные для мониторинга шахтной сейсмичности, ставят своей целью оценку опасности возникновения горных и горно- тектонических ударов. Оперативная обработка данных мониторинга, которая включает как детектирование и локацию сейсмических событий, так и определение их основных очаговых параметров ( сейсмическая энергия и сейсмический момент) , является важнейшей задачей при оценке сейсмической опасности на месторождении. В данной работе представлена нейросетевая MLP- модель машинного обучения, которая использована для оценки параметров сейсмических событий, индуцированных массовыми взрывами на Коробковском железорудном месторождении Курской магнитной аномалии. Временные системы мониторинга, используемые на месторождении, характеризуются различными условиями размещения датчиков с точки зрения уровня микросейсмического шума. При обучении модели на основе данных, учитывающих различные варианты конфигураций временных сетей мониторинга, модель демонстрирует высокую эффективность ( R2 0. 81–0. 93) и позволяет достоверно установить очаговые параметры и статистические особенности шахтной сейсмичности.

Беседина, А.Н. ПРИМЕНЕНИЕ MLP- МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОЙ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ШАХТНОЙ СЕЙСМИЧНОСТИ / А.Н. Беседина, В.Е. Чинкин, А.А. Остапчук // Физика Земли .— 2026 .— №1 .— С. 200-213 .— URL: https://rucont.ru/efd/950599 (дата обращения: 28.03.2026)