CN105676268B - 一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法 - Google Patents

Abstract

一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法，包括以下步骤：采集应变型岩爆破坏过程中的声音信号并传输给声音信号处理系统，声音信号处理系统先进行降噪处理，再绘制并分析声音信号波形图，岩爆发生的主要前兆信息为声音信号幅值在一段较长时间的小幅值波动后，突然出现一小段时间的高幅值声音信号，且随后出现持续的低幅值声音信号的“相对平静期”；再绘制时间分形维数值随时间变化曲线，岩爆发生的又一前兆信息：“时间分形维数值持续增加到较大值后，一段时间内持续下降并逼近历史最低值”；最后以发出高分贝声音或变化屏幕图形的形式进行报警。本发明属于非接触式监测手段，具有安装操作安全、信号可靠稳定的优点。

Description

一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法

技术领域

本发明涉及一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法，具体地说，涉及将岩爆孕育过程所发出人耳可识别的声音信号的波形特征变化作为岩爆发生的前兆信息，属于岩土工程灾害预警和防治领域。

背景技术

随着我国经济的快速发展，国家对水电、能源、交通的需求越来越大，地下工程建设量越来越多，且逐步向深部拓展，岩爆问题日益突出。岩爆一般是坚硬岩石在高地应力状态下地下工程岩体开挖卸荷引起的围岩动力破坏现象，其中应变型岩爆是指在高地应力地区，由于开挖卸荷形成临空面，围岩切向应力逐渐增大，当切向应力超过围岩承载能力后，发生岩体剥离、崩出甚至弹射破裂等现象。岩爆地质灾害的发生直接威胁着施工人员和设备的安全，严重影响工程进度，增加工程的投资，给工程带来灾难性后果。当前，由于岩爆发生机制高度复杂，岩爆的预警与预测技术尚不能完全满足工程实践要求，岩爆预警与预测是世界性的难题。

在岩爆预警领域中，国内外专家、学者做了大量的研究工作，已经从强度、刚度、能量、断裂、损伤、扩容、突变、分形、微重力和声发射等方面对岩爆现象进行了分析，提出了各种各样的理论判据和预警方法。然而，岩爆的发生机制十分复杂，影响因素众多，岩爆影响因素与岩爆发生之间呈现高度复杂的非线性关系。因此，在岩爆机理不明朗的条件下，采用力学分析、数值计算、物理试验等方法来预警岩爆遇到了极大的困难，预警效果难以满足工程实践需求。目前，在岩爆预警研究方面，基于声发射与微震技术的岩爆预警中占有重要地位，受到人们的广泛关注。在岩爆预警领域，微震监测设备一般多用于监测低于10Hz的低频声信号，声发射监测设备多用于监测高于10⁴Hz的高频声信号，而人耳所能听到的声音信号(20Hz～20000Hz)在研究应用中却被人们所忽略。再者，微震和声发射都属于接触式的监测手段，信号强度随声源距离的增加迅速衰减，为了保证监测数据的准确性，其传感器往往布置在靠近岩爆区域的围岩上，易造成传感器等设备损坏，在安装时也存在一定的安全隐患。此外，用于岩爆预警的微震设备和声发射设备还存在价格昂贵、使用人员技术要求高等问题。

工程实践表明，岩爆破坏过程中总会伴随着一些声音信号的出现，人们把声音作为岩爆等级划分的一个重要依据。我国现行的多个工程地质勘察规范均将人对岩爆声音的主观感受作为岩爆等级判别依据。实际上，与声发射、微震信息一样，声音是贯穿于岩爆过程的客观存在的物理信息，岩爆的孕育与发生的过程中伴随着不同特征的声音信号，声音信号能够在空气中远距离传播，十分便于接收与采集。鉴于声音信号是一种能够间接反映岩爆过程的有效信息，本发明提出一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法：利用声音信号监测系统对岩爆孕育过程中的声音信号进行全程记录，将声音信号的波形以及幅值时间分形变化特征作为岩爆发生的前兆信息。本发明对深部地下工程开挖施工中岩爆灾害的预警具有一定的指导意义。

发明内容

本发明的目的在于，针对岩爆现象的巨大危害性以及现有的基于声发射和微震技术的预警方法上的缺陷，提出一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法，使得操作简便安全，更使岩爆预警方法更完善，岩爆预警更准确。

本发明为实现上述目的，采用如下技术方案：

一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法，包括以下步骤：

(1)利用声音信号采集设备实时采集应变型岩爆破坏过程中的声音信号，利用声音信号传输系统将采集到的声音信号传输给声音信号处理系统，声音信号处理系统对采集到的声音信号进行实时记录和分析；

(2)声音信号处理系统先对采集到的声音信号进行降噪处理去除环境噪声的影响，再实时绘制降噪后的声音信号波形图；

(3)分析降噪后的声音信号波形图，将降噪后的声音信号波形图中出现的如下特征作为岩爆发生的主要前兆信息：声音信号幅值在一段较长时间的小幅值波动后，突然出现一小段时间的高幅值声音信号，且随后出现持续的低幅值声音信号的“相对平静期”；

(4)对降噪后的声音信号进行等效化处理，绘制等效化幅值随时间变化曲线图，再进行声音信号波形的幅值的时间分形，绘制时间分形维数值随时间变化曲线，将时间分形维数值随时间变化曲线出现的如下特征作为岩爆发生的又一前兆信息：“时间分形维数值持续增加到较大值后，一段时间内持续下降并逼近历史最低值”；

(5)当声音信号出现明显的如(3)与(5)所述的岩爆前兆信息时，则预示着该处有极大可能会发生应变型岩爆灾害，声音信号处理系统将会在服务器终端以发出高分贝声音或变化屏幕图形的形式进行报警。

所述声音信号为人耳能听到的声音信号，其频率范围为20～20000Hz。

步骤(1)中，声音信号采集设备为传声器、数字录音笔或其他具有实时声音信号采集功能的设备。

步骤(1)中，声音信号传输系统包括有线或无线传输设备。

步骤(3)中，降噪后的声音信号波形图的绘制方法如下：

将降噪处理后的声音信号转存为“Windows PCM(*.wav)”的音频文件，随后运行服务器安装的数学软件Matlab，通过调用命令[y,fs,nbits]＝wavread('file name')读取降噪后的声音信号，并利用Matlab的M文件绘制出降噪后的声音信号波形图。

步骤(3)中，等效化幅值随时间变化曲线图的绘制方法如下：

将声音信号波形图转成声音信号数字采样点数据，当声音信号处理系统第一次识别到幅值大于0.5的采样点时，依次读取采样点中幅值大于0的点，随后每100个采样点为一组，取每组的幅值平均值，并将幅值平均值视为每组采样点所在的时间段内的等效化幅值，绘制等效化幅值随时间变化曲线图。

时间分形维数值随时间变化曲线的绘制方法如下：

根据幅值的变化相似性，将等效化幅值随时间变化曲线划分为m个大时间段，T_i为第i个大时间段的时长，i＝1,2,…,m，再将各个大时间段分别平均划分为n个小时间段，t_ij为第i个大时间段下前j个小时间段的时长之和，j＝1,2,…,n，根据几何分形学原理和相关声发射的分形计算理论，按式(1)分别求出第i个大时间段下的前j个小时间段对应的声音信号幅值随时间分布的相关积分C(t_ij)，

式中：M(t_ij)为第i个大时间段下的前j个小时间段内的幅值之和，j＝1,2,…,n；M_i为第i个大时间段内的幅值总和，i＝1,2,…,m，

为确保声音信号幅值对时间存在明确的分形结构，声音信号幅值随时间分布的相关积分C(t_ij)的对数值lgC(t_ij)和小时间段时长的对数值lgt_ij需要保持良好的线性关系，否则重新选取时间段，通过调整大时间段的划分，确保所有的声音信号幅值随时间分布的相关积分C(t_ij)的对数值lgC(t_ij)和小时间段时长的对数值lgt_i存在线性关系后，由式(2)分别求出第i个大时间段的时间分形维数值并绘制时间分形维数值随时间变化曲线，

与现有技术相比较，本发明具备的有益效果：

1、本发明属于非接触式监测手段，具有安装操作安全、信号可靠稳定的优点。常用的基于声发射或微震设备的岩爆信号采集属于接触式信号监测手段，信号采集探头必须与围岩严密接触才能较好地接收以岩体为传播介质的岩爆声发射或微震信号，信号传播容易受到断层、结构面、软弱夹层与裂缝等不同复杂岩体性状的不利影响，存在信号传播的高度变异性和衰减问题，给应变型岩爆的合理预警带来了较大困难。为了避免信号严重衰减的问题，声发射或微震的信号采集探头可尽量靠近开挖掌子面安装，但掌子面附近围岩最容易发生岩爆现象，造成安装人员的安全存在隐患问题。本发明所采用的声音信号可通过空气介质远距离传播，属于非接触式监测手段，信号传播稳定性好，可以避免岩体性状空间高变异性的不利影响与干扰，信号采集设备安装位置可以远离开挖掌子面，对信号设备安装与监测人员的人身安全更有保障，可以有效克服基于声发射信号或微震信号的岩爆预警方法中信号采集上的问题，为应变型岩爆的合理预警提供了一种有益的补充手段。

2、本发明的信号采集设备成本低廉，推广应用前景好。采集声音信号的设备主要为麦克风、录音笔或者类似具有实时声音采集功能的小型设备，与声发射和微震设备相比较，声音采集设备的价格相对低廉，维护成本极低，适用于不同规模的地下工程岩爆预警。

3、本发明具有简易实用的特点。不需要大的人力和物力投入，不干扰现场施工，灵活方便，对不同条件下的地下工程适应性强。

附图说明

附图1：声音信号的传音器布置示例图。

附图2：声音信号预警系统工作原理图。

附图3：声音信号的波形降噪示例图。

附图4：应变型岩爆的典型声音信号波形图。

附图5：应变型岩爆声音信号波形幅值的时间分形结构图。

附图6：应变型岩爆试验声音信号波形幅值的时间分形维数变化图。

附图7：室内岩爆试验中声音信号波形关键点对应的应变型岩爆破坏现象。

具体实施方式

下面以位于四川雅砻江锦屏二级水电站的中国锦屏地下实验室扩建工程开挖的应变型岩爆预警为工程背景，结合附图对本发明作进一步的详细说明：

(1)利用声音信号采集设备实时采集应变型岩爆破坏过程中的声音信号，利用声音信号传输系统将采集到的声音信号传输给声音信号处理系统，声音信号处理系统对采集到的声音信号进行实时记录和分析，具体如下：

为保证声音信号采集精度，防止声音信号采集设备的损坏，在距掌子面5～10m的范围内间隔10m选取2个声音信号采集设备布置断面。其中，靠近掌子面的为工作断面，所采集到的声音信号用于结果分析；远离掌子面的为校核断面，主要用于信号校核及在工作断面的设备失联时备用。

声音信号采集设备的具体布置方式为：利用各断面上围岩加固的锚杆端头或者分别在各断面两侧的围岩中部打入铁钉，并将声音信号采集设备固定于锚杆或铁钉之上。布置完成之后，需在掌子面附近进行敲击，检查设备监测效果，根据实际情况对设备状态进行调整。声音信号采集设备的电源可采用1.5V碱性电池或蓄电池提供。通过传音器数据线或无线发射装置将声音信号采集设备所采集到的声音信号实时传送到声音信号处理系统(附图2)。

(2)声音信号处理系统先对采集到的声音信号进行降噪处理去除环境噪声的影响，再实时绘制降噪后的声音信号波形图，具体如下：

①声音信号的降噪处理

实时监测之前，对施工现场的环境噪音进行采集，环境噪音主要包括：电气噪声、多臂钻、钻机或手风钻破机、机械振动、掘进爆破等，并利用声音信号处理系统的降噪器对各环境噪声源分别进行采样、保存，随后对采样的环境噪声进行快速傅里叶变换提取各自的频谱特征；根据环境噪声频谱特征，在声音信号处理系统对接收到的声音信号进行记录时，通过降噪器的加载采样功能将之前保存的不同噪声采样导入实时声音监测信号，以此实现对现场环境噪声的去除。

②降噪后的声音信号波形图的绘制

将降噪处理后的声音信号转存为“Windows PCM(*.wav)”的音频文件，随后运行服务器安装的数学软件Matlab 2010a，通过调用命令[y,fs,nbits]＝wavread('file name')读取降噪后的声音信号，并利用Matlab 2010a的M文件绘制出降噪后的声音信号波形图。

(3)分析降噪后的声音信号波形图。

若在降噪后的声音信号波形图中出现如下特征：声音信号幅值在一段较长时间的小幅值波动后，突然出现一小段时间的高幅值声音信号，且随后出现持续的低幅值声音信号的“相对平静期”，则预示着岩爆即将发生。该岩爆前兆信息可利用声音信号处理系统的M文件进行识别(图4)。

(4)对降噪后的声音信号进行等效化处理，绘制等效化幅值随时间变化曲线图，再进行声音信号波形的幅值的时间分形，绘制时间分形维数值随时间变化曲线，将时间分形维数值随时间变化曲线出现的如下特征作为岩爆发生的又一前兆信息：“时间分形维数值持续增加到较大值后，一段时间内持续下降并逼近历史最低值”，具体如下：

①由Matlab 2010a将声音信号波形图转成声音信号数字采样点数据，当声音信号处理系统第一次识别到幅值大于0.5的采样点时，自动调用Matlab 2010a的M文件依次读取采样点中幅值大于0的点，随后每100个采样点为一组，取每组的幅值平均值，并将幅值平均值视为每组采样点所在的时间段内的等效化幅值，绘制等效化幅值随时间变化曲线图。

等效化处理过后，幅值均小于或等于1。在分形求解过程中，为避免在求取幅值的时间分形维数值过程中出现负值，分形分析中需将等效化后的声音信号幅值与时间同时放大1000倍。

②根据幅值的变化相似性，利用Matlab 2010a的M文件，将等效化幅值随时间变化曲线划分为m个大时间段，T_i为第i个大时间段的时长，i＝1,2,…,m，再将各个大时间段分别平均划分为n个小时间段，t_ij为第i个大时间段下前j个小时间段的时长之和，j＝1,2,…,n，根据几何分形学原理和相关声发射的分形计算理论，按式(1)分别求出第i个大时间段下的前j个小时间段对应的声音信号幅值随时间分布的相关积分C(t_ij)，

式中：M(t_ij)为第i个大时间段下的前j个小时间段内的幅值之和，j＝1,2,…,n；M_i为第i个大时间段内的幅值总和，i＝1,2,…,m。

另外，各个大时间段的时长根据幅值的变化相似性确定，可以互不相同，各个大时间段下划分的小时间段的份数也可以不相同，例如，等效化幅值随时间变化曲线时长共60s，首先，划分为3个大时间段，第1个大时间段为第0s到第10s，第2个大时间段为第10s到第30s，第3个大时间段为第30s到第60s，然后，第1个大时间段平均分为5个小时间段，第1个大时间段下的每个小时间段2s，第2个大时间段平均分为20个小时间段，第2个大时间段下的每个小时间段为1s，第3个大时间段平均分为10个小时间段，第3个大时间段下的每个小时间段为3s。

为确保声音信号幅值对时间存在明确的分形结构，声音信号幅值随时间分布的相关积分C(t_ij)的对数值lgC(t_ij)和小时间段时长的对数值lgt_ij需要保持良好的线性关系，否则重新选取时间段，通过调整大时间段的划分，确保所有的声音信号幅值随时间分布的相关积分C(t_ij)的对数值lgC(t_ij)和小时间段时长的对数值lgt_i存在线性关系后，由式(2)分别求出第i个大时间段的时间分形维数值并绘制时间分形维数值随时间变化曲线，

(5)当声音信号出现明显的如(3)与(5)所述的岩爆前兆信息时，则预示着该处有极大可能会发生应变型岩爆灾害，声音信号处理系统将会在服务器终端以发出高分贝声音或变化屏幕图形的形式进行报警。

本发明所述方案的原理来源：本发明所叙述的基于声音波形与分形特征的岩爆前兆信息是由126个的室内真三轴应变型岩爆模拟试验和多个工程岩爆实例的科学总结得到，具有扎实的科研基础和较高的可靠性，室内岩爆试验考虑了不同岩性或不同加载路径或不同应力水平下的情形。

典型的室内岩爆试验过程的声音信号波形变化特征分析如下：

1)利用真三轴岩爆试验机(图1)进行室内应变型岩爆模拟(图2)，利用声音信号监测系统、声音信号传输系统、声音信号处理系统全程监测、传输、处理应变型岩爆试验过程中发出的声音信号(图3)；

2)用声音信号处理系统中的降噪功能对声音信号其进行降噪处理以去除环境噪音(图4)，除噪法的原理是对噪音的波形样本进行取样，分析其频谱特征，然后对整段素材的波形进行噪音样本加载，自动去除噪音；

3)声音信号处理系统在对声音信号的波形进行降噪处理后，自动绘制全时域波形图(图5)，若发现在岩爆发生前声音信号的波形图中“出现高幅值声音信号后持续出现较小幅值的声音信号”这一特性，如图2中所示的“相对平静期”，则系统对该岩爆即将发生的前兆信息进行识别并报警；

4)当出现波形幅值大于0.5的声音信号时，声音信号处理系统自动选取降噪后的声音信号幅值大于0的点，并以100个点为一组，取其幅值平均值，另一方面，将岩爆时最大幅值点对应的时间按组数平均分配，从而得到等效化处理过后声音信号幅值随时间的分布情况；

5)将等效化后的声音信号的幅值与时间放大1000倍；

6)根据幅值变化的相似性，将等效化处理后的声音信号幅值变化过程划分为不同的大时段，按式(1)分别求出不同时段内相对应的幅值对时间的相关积分对数值lgC(t_ij)与时间对数值lgt_ij的分布关系，如图4中所示，各时间段相关积分对数值和时间对数值具有良好的线性关系，由此表明声音信号幅值随时间存在明确的分形结构。再由式(2)求出值。

7)比较各个时段的时间分形维数值发现，在岩爆发生前，声音信号幅值对时间的分形维数值有“在持续增加到较大值后一段时间内持续下降至最低值”，声音信号处理系统将对该岩爆即将发生的前兆信息进行识别并报警。

Claims (5)

1.一种基于声音信号波形变化特征的应变型岩爆预警方法，包括以下步骤：

（1）利用声音信号采集设备实时采集应变型岩爆破坏过程中的声音信号，利用声音信号传输系统将采集到的声音信号传输给声音信号处理系统，声音信号处理系统对采集到的声音信号进行实时记录和分析；

（2）声音信号处理系统先对采集到的声音信号进行降噪处理去除环境噪声的影响，再实时绘制降噪后的声音信号波形图；

其特征在于，还包括以下步骤，

（3）分析降噪后的声音信号波形图，将降噪后的声音信号波形图中出现的如下特征作为岩爆发生的主要前兆信息：声音信号幅值在一段较长时间的小幅值波动后，突然出现一小段时间的高幅值声音信号，且随后出现持续的低幅值声音信号的“相对平静期”；

（4）对降噪后的声音信号进行等效化处理，绘制等效化幅值随时间变化曲线图，再进行声音信号波形的幅值的时间分形，绘制时间分形维数值随时间变化曲线，将时间分形维数值随时间变化曲线出现的如下特征作为岩爆发生的又一前兆信息：“时间分形维数值持续增加到较大值后，一段时间内持续下降并逼近历史最低值”；

（5）当声音信号出现明显的如（3）与（4）所述的岩爆前兆信息时，则预示着该处有极大可能会发生应变型岩爆灾害，声音信号处理系统将会在服务器终端以发出高分贝声音或变化屏幕图形的形式进行报警；

步骤（3）中，等效化幅值随时间变化曲线图的绘制方法如下：

将声音信号波形图转成声音信号数字采样点数据，当声音信号处理系统第一次识别到幅值大于0.5的采样点时，依次读取采样点中幅值大于 0 的点，随后每100 个采样点为一组，取每组的幅值平均值，并将幅值平均值视为每组采样点所在的时间段内的等效化幅值，绘制等效化幅值随时间变化曲线图；

时间分形维数值随时间变化曲线的绘制方法如下：

根据幅值的变化相似性，将等效化幅值随时间变化曲线划分为m个大时间段，T_i为第i个大时间段的时长，i=1,2,…,m，再将各个大时间段分别平均划分为n个小时间段，t_ij为第i个大时间段下前j个小时间段的时长之和，j=1,2,…,n，根据几何分形学原理和相关声发射的分形计算理论，按式（1）分别求出第i个大时间段下的前j个小时间段对应的声音信号幅值随时间分布的相关积分，

（1）

式中：为第i个大时间段下的前j个小时间段内的幅值之和，j=1,2,…,n；M_i为第i个大时间段内的幅值总和，i=1,2,…,m，

为确保声音信号幅值对时间存在明确的分形结构，声音信号幅值随时间分布的相关积分的对数值lg和小时间段时长的对数值lgt_ij需要保持良好的线性关系，否则重新选取时间段，通过调整大时间段的划分，确保所有的声音信号幅值随时间分布的相关积分的对数值lg和小时间段时长的对数值lgt_i存在线性关系后，由式（2）分别求出第i个大时间段的时间分形维数值，i=1,2,…,m，并绘制时间分形维数值随时间变化曲线，

（2）。

2.根据权利要求1所述的应变型岩爆预警方法，其特征在于，所述声音信号为人耳能听到的声音信号，其频率范围为20 ~ 20000Hz。

3.根据权利要求1所述的应变型岩爆预警方法，其特征在于，步骤（1）中，声音信号采集设备为传声器、数字录音笔或其他具有实时声音信号采集功能的设备。

4.根据权利要求1所述的应变型岩爆预警方法，其特征在于，步骤（1）中，声音信号传输系统包括有线或无线传输设备。

5.根据权利要求1所述的应变型岩爆预警方法，其特征在于，步骤（3）中，降噪后的声音信号波形图的绘制方法如下：

将降噪处理后的声音信号转存为“Windows PCM (*.wav)”的音频文件，随后运行服务器安装的数学软件Matlab，通过调用命令[y,fs,nbits]=wavread('file name')读取降噪后的声音信号，并利用Matlab的M文件绘制出降噪后的声音信号波形图。