随着我国矿山资源开采深度的增加,受开采扰动矿震事件的发生频次也逐渐增多,矿震事件威胁着矿山资源的安全开采,因此矿震事件的高效监测、精准定位成为当前急需解决的重点工作。矿山开采引起的矿震相比地震具有响应时间快、震源浅、容易引发井下巷道破坏、地面震动等特点,传统微震监测系统大多依靠人工,主要是对波形的低维度特征进行分析,定位精度低,耗时耗力。随着人工智能,大数据等新兴技术的崛起,采用信息技术来代替传统的方法,对矿震灾害危险进行监测成为煤矿行业现阶段的主要发展趋势,矿山大数据、智慧矿山等相关概念应运而生。因此,本文针对这些问题,提出基于深度学习和群智能的矿震定位方法研究,并开发软件实现系统功能。本文在分析国内外大量文献基础上,针对矿震监测系统中P波到时拾取问题与矿震定位问题,分别提出了基于CGAS模型的小时窗P波到时拾取方法和基于海鸥优化的分位数差值矿震定位方法,其中CGAS模型的小时窗P波拾取是使用了深度学习模型训练的方式代替传统能量比的方式进行拾取,而海鸥优化的分位数差值矿震定位方法则是使用了群智能优化算法结合本文提出的目标函数进行寻优定位。经过实验验证,本文算法从多角度、多方面为矿震到时拾取与定位问题提供了解决方案,相较于传统算法的精度及抗噪性均得到提高,对于矿震的研究具有重要的现实意义。矿震定位系统基于单机应用程序进行开发,在此基础之上采用Python,My SQL等相关语言作为主要开发语言,系统中多处运用多线程,高并发等相关技术以提高系统运行速度,基于面向对象的方式对系统进行开发以提高系统的可用性与扩展性,保证系统的后续开发与维护更加高效。