摘要：为更加快速准确地从微震时序数据中提取微震事件,提高异常事件的捕捉效率,提出一种基于多尺度融合卷积和空洞卷积的自动编码器(multi-scale fusion convolution and dilated convolutions auto encoder,MDCAE)与融合波动率和限制窗口的动态时间扭曲(constraints dynamic time warping for fusing volatility,CDTW-Vol)方法。提出MDCAE的特征提取方法,将波形信号转变为低维特征信号,引入微震波形的波动率的概念,通过改进后的DTW算法对特征信号进行相似性度量,得到的相似性矩阵进行k-medoids聚类,得到聚类结果。应用某矿区501工作面和802工作面微震监测数据集进行实验,验证所提方法的准确性和泛化性,经实验得出所提聚类方法轮廓系数89%,兰德系数90%,相比普通的k-medoids聚类算法聚类精度上升57%,为捕捉微震系统的异常事件提供了一种新方法。