[发明专利]一种用于岩石断裂分类的声发射信号可视化处理方法

说明书

本发明涉及一种用于岩石断裂分类的声发射信号可视化处理方法，从声发射数据的获取、收集、模型训练、误差分析、校验这一系列步骤实现了智能化操作，整体模型可适应采矿工程领域和岩石工程领域的多种断裂模式的可视化识别。所应用的可视化处理方法为关键密度函数估计，相对于其他函数，它更精确描述未知声发射事件的概率分布。而且关键密度函数估计是一种无量纲函数方法，运算更加方便，对数据量不敏感，对于大量声发射数据点，每次运行仅需数秒便可以完成。

技术领域

本发明涉及到采矿工程技术领域，尤其涉及一种用于岩石断裂分类的声发射信号可视化处理方法。

背景技术

岩体的断裂是岩石力学与岩石工程中面临的主要问题，而声发射技术作为一种无损监测的手段，近些年来在矿产资源开采、基坑开挖、边坡防护、铁路公路的路基建设、隧道长期稳定等多个领域得到了广泛应用。声发射监测和微震监测的原理相同，即岩石在发生形变和断裂的过程中会释放应变能且通过应力波的形式向外传播，以此反演岩石工程中的破断信息，例如破断时间、破断位置、破断形态等。声发射设备的频率约为103～105Hz，常用于实验室实验，微震设备的频率约为10～103Hz，常用于施工现场监测，两者原理大致相同。与传统的受力或形变监测不同，声发射技术可以反演岩石内部的信息，还可以监测到微裂缝等不易觉察的信号，对岩石实验或岩石工程实现有效预警。

声发射技术作为一种无损监测手段，可以不受监测周期限制，实时获得大量的信号数据。通过这些信号精确反演出断裂位置的演化过程，有助于岩石工程失稳的理解，为防护措施提供数据支持。当前，对声发射数据处理主要包括参数统计、波形分析(小波变换)、断裂源/震源定位、傅里叶变换等方法，但是上述方法不能解决岩石断裂模式的分类问题。无论在物理实验还是现场工程中，岩石的断裂主要分为拉伸断裂、剪切断裂、拉剪混合断裂。这对于研究岩石从裂缝萌生、扩展和贯穿的全部断裂过程以及对断裂失稳的预警具有重要意义，不同断裂模式所采取支护、加固方法也存在很大差异。因此，通过声发射信号对岩石的断裂模式进行可视化分类，可以实现岩石从小尺度下微裂缝产生到大尺度下宏观断裂的及时预警，避免岩石工程中人员伤亡，减小设备和资产损失。

发明内容

本发明针对上述现有技术中存在的缺点，提出一种基于关键密度函数估计方法用于声发射/微震信号可视化处理，从而实现岩石断裂模式的分类。

一种用于岩石断裂分类的声发射信号可视化处理方法，包含以下步骤：

步骤S1，在实验室中设置好监测岩石破裂的声发射信号参数，建立收集和识别模型；

步骤S2，在加工好的标准煤岩样上用热熔胶枪粘结用于采集声发射信号的探头；

步骤S3，提取岩石加载过程中的可以表征岩石拉伸断裂、剪切断裂、拉剪混合断裂声发射信号的数据集；

步骤S4，将数据集通过关键密度函数估计方法进行可视化模型处理；

步骤S5，可视化模型智能识别岩石加载过程中的拉伸断裂、剪切断裂以及拉剪混合断裂；

步骤S6，根据声发射信号特征确定波形产生的上升角、平均频率等因素与岩石断裂模式种类之间的关系，为岩石工程中灾害防治监测提供可靠的数据，同时为岩石断裂力学的深入研究提供了一种直观可视化的方法。

作为优选的，在步骤S1中，设置监测岩石破裂的声发射信号参数主要包括，声发射工作频率范围、谐振频率、振铃计数阈值、阈值增益、滤波器的极值以及采样频率。

作为优选的，在步骤S2中，标准煤岩样主要包括Φ50×100的压缩样品，Φ50×25的巴西劈裂样品，Φ50×50的变角剪切样品。

作为优选的，在步骤S3中，用于表征断裂模式的声发射信号主要包括，上升角、上升时间、峰值振幅、平均频率、超过声发射波形阈值的总数和声发射波形的持续时间；

其中，上升角RA按以下公式计算：