昨天听报告，会上唐春安教授介绍团队成果：根据微震时-空-强数据驱动，联合矩张量/损伤理论动态标定损伤参数，模拟反演损伤演化，揭示孕灾3S特征和并智能识别微破裂前兆三种模式，结合失稳微震参数(b值等)，创立了“监测与模拟互馈”的智能预警法（下图所示）：
那么，什么是微震监测技术呢？和前面介绍的声发射技术有何异同呢？
微震监测技术于20世纪80年代中期引入我国。1986年，由煤炭部和国家地震局等相关单位牵头，在北京门头沟煤矿利用从波兰引进的一套模拟信号8通道微震监测系统（SYLOK），对采煤区的微地震进行监测研究，这是我国首次开展矿山（地下）多通道微震监测技术研究。
声发射技术于20世纪70年代初引入我国。当时正值我国断裂力学发展的高峰阶段，中科院沈阳金属研究所、航天部621所等科研院所和大学，开始开展金属和复合材料的声发射特性研究。1978年，全国无损检测学会成立后设立了声发射专业组，推动了声发射技术在我国的快速发展。
看来，两者已经用了不少年啦，为啥还在用呢？先说说微震监测技术。
一、什么是微震监测？
（1）系统组成
微震监测系统主要由以下几个核心部分组成：
1. 传感器（检波器）
核心功能：捕捉岩体或结构振动产生的微小位移信号，将机械振动转化为电信号。
类型：常见有速度型、加速度型传感器，需根据监测对象的振动频率、环境条件（如温度、湿度）选择适配型号。
2. 数据采集与传输设备
数据采集单元：对传感器输出的电信号进行放大、滤波、模数转换（将模拟信号转为数字信号），确保信号的准确性和完整性。
传输模块：通过有线（如光缆、电缆）或无线（如4G/5G、无线电）方式，将采集到的数据传输至数据处理中心，适用于不同监测场景（如地下矿山、露天边坡）。
3. 数据处理与分析中心
硬件：包括服务器、工作站等，用于存储和运算海量监测数据。
软件系统：具备信号处理（如降噪、波形识别）、微震定位（计算震源位置）、参数分析（如震级、能量）等功能，可生成可视化结果（如震源分布图、时序图），辅助判断监测对象的稳定性。
4. 供电系统
为传感器、采集设备等提供稳定电力，根据现场条件可采用市电、太阳能供电或蓄电池组，确保系统持续运行。
这几部分协同工作，实现从微震信号的捕捉、传输到分析、解读的全流程，为安全监测和预警提供数据支撑。
（2）工作原理
微震监测系统的工作原理是通过“信号捕捉-传输-处理-分析-应用”的全流程，实现对微小振动的监测与解读，具体如下：
1. 信号产生与捕捉
当岩体受力破裂、结构变形或发生微小振动时，会释放弹性波（即微震信号）。布置在监测区域的传感器（检波器） 感知到这些机械振动，将其转化为可测量的电信号（模拟信号）。
2. 信号采集与预处理
传感器输出的电信号微弱且可能含噪声，数据采集单元对其进行放大、滤波（去除干扰信号，如环境振动、电磁噪声），再通过模数转换（A/D转换）将模拟信号转化为数字信号，便于后续处理。
3. 数据传输
处理后的数字信号通过有线（光缆、电缆）或无线（4G/5G、无线电）传输设备，实时或定时发送至数据处理中心，确保数据高效、稳定传递。
4. 数据处理与分析
定位计算：基于多个传感器接收信号的时间差、波形特征，结合监测区域的地质或结构参数（如波速），通过算法（如时差定位法）确定微震事件的震源位置（空间坐标）。
参数提取：分析微震信号的振幅、频率、持续时间等，计算震级、能量、震源机制等参数，判断振动的强度和性质（如是否为岩体破裂、结构损伤）。
模式识别：通过软件系统对历史数据和实时数据进行对比分析，识别微震活动的异常规律（如频次突增、能量升高），为预警提供依据。
5. 结果应用
系统将分析结果以可视化形式（如震源分布图、趋势曲线）呈现，辅助工作人员判断监测对象的稳定性，及时发出预警（如岩爆、滑坡风险），指导工程安全决策。
整个过程通过各组件协同，实现对微小振动的“感知-解析-预警”，核心是利用波动传播规律和数据算法反演震源信息，为安全监测提供科学依据。微震监测系统的工作原理如下图所示：
（3）核心作用
实时监测：捕捉微小振动信号，反映监测对象的动态变化，如岩体破裂、结构损伤等。
预警预报：通过分析微震活动规律，提前预警可能发生的灾害，如矿山岩爆、滑坡、隧道坍塌等。
状态评估：评估工程结构的稳定性，为安全生产和工程维护提供数据支持。
微震监测通过专用传感器收集振动信号，结合数据处理和分析技术，实现对监测对象的动态管理，是保障工程安全和预防地质灾害的重要手段。
（4）未来发展趋势
微震监测未来发展将围绕高精度、智能化、实时化、多源融合和跨领域应用五大核心方向展开。主要发展趋势如下：
1. 传感器技术与网络优化
高性能低噪传感器：开发更高灵敏度、更宽频带、更低噪声的微震传感器（如MEMS、光纤传感DAS/DTS），提升对小能量事件的捕捉能力。
密集化与智能化布网：结合成本下降和无线传输技术，部署更密集的监测阵列；通过人工智能优化布点位置，以最小化传感器数量实现最大监测效果。
柔性/可穿戴/嵌入式传感器：研发更适应复杂环境的传感器（如井下永久式光纤阵列、植入混凝土结构的纳米传感器）。
2. 人工智能与大数据深度融合
自动化事件检测与分类：AI算法（深度学习、CNN、Transformer）替代传统阈值法，实现复杂环境下微弱信号的高精度识别与分类，显著降低误报率。
震源机制反演智能化：利用深度学习快速反演破裂类型（剪切/张裂）、震源机制解和应力场变化。
时空预测模型：结合时序分析（LSTM）与空间建模，预测微震事件链（如岩爆序列、注水诱发地震），支持主动风险管理。
数据压缩与边缘计算：在近传感器端部署AI进行初步处理，降低传输带宽需求，提升实时性。
3. 多源数据融合与全流程集成
“微震+”融合监测：集成声发射、应变、倾斜、InSAR、地电、气体等多源数据，构建综合预警模型（如：微震+地变形数据提升滑坡预警准确性）。
数字孪生与实时可视化：将微震数据实时植入BIM/GIS平台，构建工程或地质体的“动态数字孪生”，直观展示损伤演化过程。
与工程控制的闭环反馈：区块链技术自动化调整施工参数（如：隧道掘进机速度、油田注水量）。
4. 高精度实时监测与预警
超低延时处理技术：优化算法并行化和硬件加速（GPU/FPGA），将数据处理延迟压缩至秒级，满足应急响应需求。
自适应预警阈值：基于实时数据动态调整预警阈值（如随岩体损伤积累逐步收紧阈值），避免漏报。
端到端预警系统：实现从数据采集→智能分析→分级预警→应急联动的全自动闭环。
5. 新兴技术驱动：量子、云与边缘计算
量子传感技术：量子重力仪/磁力仪的潜在应用，或可突破传统传感器的物理灵敏度极限。
云边协同架构：边缘端（传感器层）执行实时过滤与压缩，云端（中心服务器）处理复杂建模与存储。
SaaS与普适化服务：提供基于云的微震监测公共云原生应用服务。
6. 应用场景的深度与广度拓展
深地与深海勘探：增强对深部资源开采（如干热岩EGS）安全监测。
地质封存（CO₂、核废料）：实时监测注入压力导致的盖层完整性变化。
城市地下空间开发：地铁、管廊施工过程中的扰动监测与灾害防控。
文化遗产保护：监测古建筑/石窟因环境振动引发的微损伤积累。
能源转型相关：新型固废封存安全性。
未来的微震监测将是覆盖更广、精度更尖、反应更快、理解更深、联动更密的智能神经体系，其核心推动力在于 传感器革新×人工智能×多源数据×边缘计算的四维跃迁。技术的进化将使其从“事后诊断”转向“事前预防”，从“单点监测”升级为“系统韧性守护”，为高风险工程与地球系统的安全管理提供关键支撑。
二、微震监测技术与声发射技术的异同
微震监测技术和声发射技术在原理和应用上有相似之处，也存在显著差异，具体如下：
（1）相同点：
1. 核心原理一致：均通过监测材料或结构内部因变形、破裂释放的弹性波（振动信号），反推内部动态变化（如裂纹产生、扩展）。
2.技术基础相近：系统组成均包含传感器、数据采集、信号处理等模块，依赖波形分析实现对内部活动的解读。
3.应用场景交叉：都用于评估结构或岩体的稳定性，如矿山、岩土工程、材料检测等领域，辅助判断安全风险。
（2）不同点：
简言之，微震监测是“宏观尺度的大范围监测”，声发射是“微观尺度的局部监测”，两者从不同层面反映物体内部的动态变化，常结合使用以提升监测的全面性。