微地震/声发射监测技术是目前岩土工程领域广泛采用的一种新型监测手段。该技术通过对监测信号进行准确获取和处理,反演出岩石(岩体)内部破裂发生的时间、位置、强度及破裂形式,可实现对岩体内部损伤演化过程的表征。但岩石(岩体)本身的非均匀性,速度模型的动态变化及观测数据处理性能的不稳定性,导致难以实现真正意义上的准确定位。能否进行准确震源定位已成为制约微地震/声发射监测技术推广应用的一个技术瓶颈,亟需取得技术上的突破。本文正是以微地震/声发射事件定位问题为研究目标,在试验尺度上对此展开了较深入的研究,实现了微地震/声发射监测信号的高效自动化处理与高精度震源定位方法的发开,并应用于岩石裂隙行为的量化分析中。本文相关研究取得了如下创新性成果:(1)建立了一种基于深度学习理论的声发射信号初至到时自动拾取方法,实现了对海量声发射监测数据的快速、准确拾取。本方法以波形信号及其高阶统计量为数据驱动,首先建立卷积神经网络模型将波形中采样点归类为有效信号或噪声,后建立一种联合非线性拟合与无监督密度聚类的方法针对采样点分类数据进行初至到时识别。与传统自动拾取方法相比准确率有显著提升,并量化分析了波形高阶统计量特征对初至到时识别决策的影响。(2)提出了三维快速扫描法,准确计算应力波在复杂速度模型中的走时。基于快速扫描法与数据库匹配技术开发了一种适用于复杂介质的声发射震源反演定位方法。与传统方法相比,本研究所开发的定位方法大幅降低了声发射事件定位误差。且由于三维快速扫描法的算法格式可实现并行计算,该方法能够显著提高震源反演定位的效率。(3)建立了一种基于时移层析成像理论的动态速度场获取方法。基于岩石受压破裂过程中速度模型变化的事实,提出了一种声发射时移层析成像方法,该方法通过分阶段使用主/被动声发射事件信息对含裂隙砂岩单轴压缩试验进行速度模型反演,获取砂岩试样的动态速度场。分析表明试验过程中速度模型的变化对震源定位结果的影响不可忽略。相比较静态速度场,基于时变速度场计算得到的走时差与观测数据更加匹配,而主动声发射事件的定位误差更小。研究表明该方法可有效消除岩石内部由于结构变化而诱发的速度模型改变对声发射事件定位精度的负面影响。(4)研究了岩石裂隙行为中声发射信号特征的演化规律,为使用微地震/声发射监测进行动力灾害监控预警提供理论基础。通过研究成果2、3,处理含预制裂隙砂岩单轴压缩试验的声发射监测数据,获取准确的声发射事件定位结果。对比分析试样受压破坏过程中声发射事件时空分布特征及声发射信息统计特征的变化规律。采用表征震级-频率分布的b值及空间分形维度的D值量化分析岩石受压过程中内部破裂演化规律。研究表明声发射统计指标可作为深部岩体动力灾害监测预警的短期前兆指标。(5)开展了岩石微观破裂起裂过程中应力波传播属性变化规律研究。使用竖向应力-应变历史与试样表面应变场变化定位微观裂隙起裂的时间与位置。开发了一种时移谱比法,通过处理不同时刻主动超声透射波波形数据,得到衰减系数变化规律。通过分析裂隙起裂区域内应力波波速及衰减系数的变化,本研究证明了与应力、应变监测数据相比,透射超声波衰减系数差-波速变化数据对微观裂隙起裂行为更为敏感,可用于反映关键结构面的早期活动,从而实现深部岩体动力灾害的早期预警。