CN110220978B - 一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法 - Google Patents

一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法。该方法包括步骤1：在充分分析已有工程资料及进行地质测绘调查的基础上，沿堆积坝跨度方向确定监测点位置；步骤2：在所述监测点位置钻孔预埋波导杆阵列；1)在所述监测点位置钻孔预埋PVC管；2)波导杆的选择；3)确定波导杆的根数N；4)将所述波导杆放置于所述PVC管的中心位置；5)所述孔口用橡胶塞塞紧；步骤3：纵向导波传感器的安装；步骤4：建立信号采集基站；步骤5：信号采集；步骤6：分析处理数据。本发明提供的用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，具备人工成本低、全天候自动监测、监测方法操作简单易行、数据分析简单、误差因素少探测精度较高的优点。

Description

一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法
技术领域
本发明涉及矿山施工技术领域，特别是涉及一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法。
背景技术
尾矿库是矿山用于储存矿石破碎甄选后剩下的尾矿和废水的场所，它属于一种在建的工业构筑物，随着矿山的不断开采，其高度随尾矿和废水的排入不断增加，属于一种势能不断增加的危险源。尾矿库的坝体由初期坝和堆积坝组成，其中堆积坝由尾砂堆积而成，属于松散介质堆积体，随着坝体高度增加，形成一个一个的堆积子坝，溃坝事故大多由堆积子坝破坏造成。堆积坝与常见岩质边坡不同，它们颗粒之间的粘聚力几乎没有，抗拉强度极低，因此受外界因素作用容易直接造成溃坝。一旦溃坝，其具有的巨大势能会对下游居民生命、财产及环境造成严重的危害。尾矿坝溃坝是由内外因素共同作用，经过一定时间的累积效应下发生的，因此有必要对坝体安全进行实时监测，从而有时间采取相应措施来防止事故发生。
坝体位移监测：坝体位移是灾害演化过程中的直观反映指标，根据监测点的位置分为坝体表面和内部位移监测。坝体表面变形常用手段有全站仪和 GPS监测技术，该方法首先是在坝体关键位置设置固定监测基准点网，然后通过仪器定期对监测点网高程和位置进行监测，通过监测数据来推断尾矿坝坝体变形发展情况。但是该监测方法存在以下缺点：监测点的布置方式如何确定没有明确规范；监测点坐标的变化量多大尾矿坝坝体才会溃坝也没有明确规范；易受地理气候环境影响从而监测精度下降。坝体内部变形常用手段有倾斜仪、沉降仪等，常常是在坝体最高处、地基地形地质变化较大处等关键部位埋置监测仪器，倾斜仪通过仪器测量滑轮的倾斜长度及角度计算坝体水平位移，沉降仪通过水柱压力作用传感器上，然后通过计算压力变化值推算水柱高程，得出坝体沉降高程。该方法存在以下缺点：传感器的间距(标距)和埋置深度没有明确的规范；监测手段都只是对监测点进行单项指标监测；位移量溃坝指标也没有明确的规范标准。以上两种监测方法都是从坝体位移出发，只能描述出坝体的宏观破坏趋势，无法对坝体内部的破坏演化过程进行微观描述。
坝体浸润线监测：渗流监测是坝体安全监测的重要项目之一，获得准确的渗流监测数据，是对坝体安全评估及分析的前提。振弦式渗压计因其结构简单、性能稳定的特点被广泛应用。该方法是将渗压计传感器埋置于坝体水位线以下，通过传感器测量的单孔水压力信息，然后进行数值模拟公式计算出各个测点的水位，最后根据整个剖面的水位情况拟合出整个浸润线变化趋势。该方法测量存在两方面误差：一方面是测量参数产生的误差，另一方面是仪器本身产生的误差。测量参数误差包括传感器安装深度的测量误差；尾矿水的密度取值误差、重力加速度取值误差；其中传感器安装深度一般是人工采用皮尺进行测量的，因此由于测量人员的技术、电缆的弯曲变形、皮尺刻度变形等原因会导致该指标测量误差较大；当前大部分尾矿库尾矿水密度均取固定值1×103kg/m3,而实际情况是测压管中尾矿水的密度由于水温、重金属离子、泥土颗粒等影响，其值一般大于1；重力加速度取值绝大部分尾矿库都取9.8m/s2,而根据不同纬度、不同海拔高度该值是不同的。仪器本身误差包括温度影响、气压补偿设备的精度、钢弦本身的长期稳定性等，其中温度影响为主要原因。除此之外，监测断面数量及监测断面监测点的数量也没有明确规范标准，数量过多会造成人工、成本增高、数量过少会造成监测结果可信度不高。
视频监测：改法主要是取代人工坝区日常巡检，通常在坝体、排洪口、摊顶放矿处、坝体下游坡等重要位置设置视频监控装置，通过现场摄像机数据传输系统，在主控制及能够高清地观察尾矿坝的运行情况。该法存在：视频传输受通信信号限制；监控室需具备大容量硬盘服务器；受外部干扰易造成视频质量不佳。
实践证明：尾矿坝滑移溃坝过程有声学信号产生，但由于产生的信号小，在坝体内部传播衰减大，且不便于传感器探头安装等原因，声学技术一直未被应用于尾矿坝坝体安全监测。
发明内容
本发明提供一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，不仅能通过分析研究接收的纵向导波信号，来确定坝体内部的变化特性，从而达到对尾矿坝坝体进行安全监测的目的，具备人工成本低、全天候自动监测、监测方法操作简单易行、数据分析简单、误差因素少探测精度较高的优点。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，所述方法包括：
步骤1：根据《尾矿库安全监测技术规范》(AQ2030-2010)和《尾矿库安全技术规程》(AQ2006-2005)相关规定，在充分分析已有工程资料及进行地质测绘调查的基础上，沿堆积坝跨度方向确定监测点位置；
步骤2：在所述监测点位置钻孔预埋波导杆阵列；
1)在所述监测点位置钻孔预埋PVC管，所述PVC管外套设有透水性土工布，所述PVC管与所述堆积坝坝顶表面垂直，所述PVC管孔径为75mm，深度为10-20m；
2)波导杆的选择：所述波导杆选用304不锈钢圆钢，所述波导杆的直径选择为14mm，密度为7.93g/cm3，弹性模量为210GPa，泊松比为0.3，纵波衰减系数0.003Np/wl，横波衰减系数0.008Np/wl，所述波导杆长度为L 杆＝L孔+0.5，L孔为坝顶面与初期坝顶面的垂直距离，单位：m；
3)确定波导杆的根数N：根据《尾矿库安全监测技术规范》及《岩土工程监测规范》要求，监测点间距S为5m-15m，因不同的地质条件选择不同的孔间距，即确定波导杆根数N；
4)将所述波导杆放置于所述PVC管的中心位置，沿所述PVC管底部开始，在所述波导杆与PVC管壁间填充钢珠，所述钢珠的直径选择为6mm，密度为7.93g/cm3，弹性模量为210GPa，泊松比为0.3，纵波衰减系数 0.003Np/wl，横波衰减系数0.008Np/wl，钢珠从初期坝顶面水平高度一直填充至孔口；
5)所述孔口用橡胶塞塞紧，防止外部噪音干扰，堵塞长度为0.1m，然后将所述PVC管拔出；
步骤3：纵向导波传感器的安装；
所述波导杆在地表露出0.5m，端部安装纵向导波传感器，并用金属保护罩罩住所述纵向导波传感器，前置放大器采用AE2A型号；
步骤4：建立信号采集基站；
所述前置放大器连接到Sensor HighwayⅡ监测系统，该系统有太阳能蓄电池供电，并在尾矿坝附近稳固部位建立信号采集基站；
步骤5：信号采集；
正常工况下，工作人员每两天到所述信号采集基站采集一次数据，降雨或外部作业干扰下，每天到信号采集基站采集一次数据；在极端天气或强烈外部作业扰动下，间隔一小时到信号采集基站采集一次数据；
步骤6：分析处理数据；
1)将采集的声波电信号通过上位机的信号处理模块进行放大和滤波处理，把声波电压信号进行模数转换，生成数据，并对所述的数据进行运算处理后发送给上位机的中央处理器；
2)所述上位机的中央处理器根据所述处理后的数据绘制导波信号动态波形图，利用时域波形的特征参数分析法对所述导波信号动态波形图提取纵向导波振铃计数特征参数，纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数；
3)将纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入到上位机的Matlab软件进行仿真，得到纵向导波振铃计数-时间分布图、纵向导波能量-时间分布图、纵向导波信号分形维数-时间曲线图和纵向导波信号b值-时间曲线图，从而对坝体所处的稳定状态进行判断。
可选的，所述步骤2中波导杆的直径选择为14mm，具体包括：
1)频散分析
纵向导波在波导杆中传播时，满足公式(1)
Figure BDA0002102677290000041
式中：
Figure BDA0002102677290000042
k为行波方向的波数，ω为波的圆频率，A是纵波幅值，B是横波幅值，J0(x)和J1(x)分别为零阶和一阶的第一类Bessel函数，
cp和cs分别为波导杆的纵波和横波波速，λ和μ分别为自由304钢波导杆的拉梅常数，r1为波导杆的半径；
2)根据公式(1)分别绘制直径为14mm、16mm、18mm和20mm的波导杆的纵向导波传播的衰减曲线，通过对比衰减曲线的变化规律，选取衰减最小的直径为14mm的波导杆作为最优波导杆监测直径。
可选的，所述钢珠的直径选择为6mm，具体包括：
1)将选取所述最优直径14mm的波导杆分别与直径为6mm、8mm、 10mm、12mm的钢珠进行组合，并绘制不同组合下的主频信号衰减分布规律图；
2)根据所述不同组合下的主频信号衰减分布规律图，选取主频信号集中且衰减小的组合所对应的直径为6mm的钢珠作为最优钢珠监测直径。
可选的，所述步骤6中：(3)将纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入到上位机的Matlab软件进行仿真，得到纵向导波振铃计数-时间分布图、纵向导波能量-时间分布图、纵向导波信号分形维数-时间曲线图和纵向导波信号b值-时间曲线图，从而对坝体所处的稳定状态进行判断，具体包括：
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波振铃计数呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波振铃计数处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波振铃计数呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波能量呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波能量处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波能量呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波分形维数呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波分形维数处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波分形维数呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波b值呈下降趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波b值处在低值波动变化，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波b值呈上升趋势。
一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法的控制系统，包括PVC管、波导杆、钢珠、纵向导波传感器、前置放大器、信号采集基站和上位机，所述上位机包括信号处理模块和中央处理器，所述信号采集基站包括 Sensor HighwayⅡ监测系统，所述PVC管预埋在监测点位置，所述波导杆放置于所述PVC管的中心位置，沿所述PVC管底部开始，在所述波导杆与 PVC管壁间填充钢珠，所述纵向导波传感器安装在所述波导杆的顶端，所述纵向导波传感器通过所述前置放大器连接至所述Sensor HighwayⅡ监测系统，所述SensorHighwayⅡ监测系统将采集的声波电信号传输给所述信号处理模块进行放大和滤波处理，所述中央处理器根据所述处理后的数据进行纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数的提取，所述中央处理器将提取的纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入至所述上位机的Matlab软件绘制出特征参数随时间变化的曲线图。
可选的，所述导波杆选取的材质为304不锈钢。
可选的，所述纵向导波传感器采用的型号为R6α。
可选的，所述前置放大器采用的型号为AE2A。
可选的，所述Sensor HighwayⅡ监测系统包括第一无线传输装置，所述上位机包括第二无线传输装置，所述Sensor HighwayⅡ监测系统和所述上位机之间通过无线进行连接。
可选的，所述第一无线传输装置和第二无线传输装置为GPRS模块、Zigbee模块、Wifi模块、NFC通信模块中的一种或几种。
该技术与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明提供的一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，在相关规范规程及工程地质资料的基础上确定出坝体的监测点，然后在监测点位置埋入“导波计”，在“导波计”中的波导杆露出端部安装传感器探头。当坝体发生变形变化的过程中，“导波计”中的钢珠之间及钢珠和波导杆之间挤压碰撞产生纵向导波信号，信号经波导杆传播到端部传感器中被基站仪器采集，通过数据分析，根据信号的变化特征判断出坝体的稳定性状况。本发明提供一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，不仅能通过分析研究接收的纵向导波信号，来确定坝体内部的变化特性，从而达到对尾矿坝坝体进行安全监测的目的，具备人工成本低、全天候自动监测、监测方法操作简单易行、数据分析简单、误差因素少探测精度较高的优点。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图说明
图1为本发明实施例尾矿坝监测安装示意图；
图2为本发明实施例“导波计”监测原理示意意图；
图3为本发明实施例Sensor HighwayⅡ监测系统的布置；
图4为本发明实施例纵向导波在波导杆中的衰减曲线图；
图5为本发明实施例“导波计”中纵向导波波形主频衰减分布图；
图6为本发明实施例纵向导波信号振铃计数-时间分布图；
图7为本发明实施例纵向导波信号能量-时间分布图；
图8为本发明实施例纵向导波信号分形维数-时间曲线图；
图9为本发明实施例纵向导波信号b值-时间曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，不仅能通过分析研究接收的纵向导波信号，来确定坝体内部的变化特性，从而达到对尾矿坝坝体进行安全监测的目的，具备人工成本低、全天候自动监测、监测方法操作简单易行、数据分析简单、误差因素少探测精度较高的优点。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例尾矿坝监测安装示意图，如图1所示，一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，所述方法包括：
步骤1：根据《尾矿库安全监测技术规范》(AQ2030-2010)和《尾矿库安全技术规程》(AQ2006-2005)相关规定，在充分分析已有工程资料及进行地质测绘调查的基础上，沿堆积坝2跨度方向确定监测点位置。尾矿坝的坝体由初期坝1和堆积坝2组成。
步骤2：在所述监测点位置钻孔预埋波导杆阵列；
1)在所述监测点位置钻孔预埋PVC管，所述PVC管外套设有透水性土工布，所述PVC管与所述堆积坝坝顶表面垂直，所述PVC管孔径为75mm，深度为10-20m(根据坝体设计及尾砂粒径等条件而定)。
2)波导杆4的选择：所述波导杆4选用304不锈钢圆钢，所述波导杆4 的直径选择为14mm，密度为7.93g/cm3，弹性模量为210GPa，泊松比为0.3，纵波衰减系数0.003Np/wl，横波衰减系数0.008Np/wl，所述波导杆长度为L 杆＝L孔+0.5，L孔为坝顶面与初期坝顶面的垂直距离，单位：m。
3)确定波导杆4的根数N：根据《尾矿库安全监测技术规范》及《岩土工程监测规范》要求，监测点间距S为5m-15m，因不同的地质条件选择不同的孔间距，即确定波导杆根数N。
4)将所述波导杆4放置于所述PVC管的中心位置，沿所述PVC管底部开始，在所述波导杆与PVC管壁间填充钢珠3，所述钢珠3的直径选择为 6mm，密度为7.93g/cm3，弹性模量为210GPa，泊松比为0.3，纵波衰减系数0.003Np/wl，横波衰减系数0.008Np/wl，钢珠从初期坝顶面水平高度一直填充至孔口。
5)所述孔口用橡胶塞5塞紧，防止外部噪音干扰，堵塞长度为0.1m，然后将所述PVC管拔出。
步骤3：纵向导波传感器6的安装；
所述波导杆4在地表露出0.5m，端部安装纵向导波传感器6，并用金属保护罩罩住所述纵向导波传感器6，前置放大器采用AE2A型号。
步骤4：建立信号采集基站；
所述前置放大器连接到Sensor HighwayⅡ监测系统10，该系统有太阳能蓄电池供电，并在尾矿坝附近稳固部位建立信号采集基站。
信号采集基站配有若干计算机，计算机的数量根据监测点数量而定，每个计算机监测部分监测点，太阳能蓄电池为信号采集基站的计算机运行供电，每个计算机上均安装有AEwin软件，当AEwin软件处于运行采集时，才能将信号从传感器端传输到计算机AEwin软件中保存，Sensor HighwayⅡ监测系统10只是对上面组成的一个总称。
步骤5：信号采集；
正常工况下，工作人员每两天到所述信号采集基站采集一次数据，降雨或外部作业干扰下，每天到信号采集基站采集一次数据；在极端天气或强烈外部作业扰动下，间隔一小时到信号采集基站采集一次数据。
步骤6：分析处理数据；
1)将采集的声波电信号通过上位机的信号处理模块进行放大和滤波处理，把声波电压信号进行模数转换，生成数据，并对所述的数据进行运算处理后发送给上位机的中央处理器。
2)所述上位机的中央处理器根据所述处理后的数据绘制导波信号动态波形图，利用时域波形的特征参数分析法对所述导波信号动态波形图提取纵向导波振铃计数特征参数，纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数。
纵向导波振铃计数、能量特征分析：在时间域上，振铃计数、能量数值越大，表明此时刻坝体结构不稳定，内部出现大范围破裂变形，有溃坝征兆；振铃计数、能量数值较低，表明此时刻坝体结构稳定。通过在时间域上，振铃计数、能量参数数值的变化趋势，判断坝体稳定性状况。
纵向导波参数分形维数特征分析：分形是描述事物局部特征和描述自然混沌现象的有力手段，其具备自相似性和标度不变性。尾矿坝溃坝过程中导波参数分形维数增大说明坝体有序度下降，分形维数减小说明坝体有序度提高，通过分析纵向导波参数分形维数变化特征反映出坝体实际变化趋势。
纵向导波b值特征分析：b值常被用于岩土领域研究对象的破坏过程及机理变化的手段。当b值快速下降，说明材料内部裂纹出现大尺度贯通，坝体出现失稳扩展状态；b值呈波动变化，说明材料内部微破裂状态发展缓慢，坝体处于一种渐进式稳定扩展过程；b值增大，说明材料内部小尺度破坏比例上升。
将纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入到上位机的Matlab软件进行仿真，得到纵向导波振铃计数-时间分布图、纵向导波能量-时间分布图、纵向导波信号分形维数-时间曲线图和纵向导波信号b值-时间曲线图，从而对坝体所处的稳定状态进行判断。
所述步骤6中：(3)将纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入到上位机的Matlab软件进行仿真，得到纵向导波振铃计数-时间分布图、纵向导波能量-时间分布图、纵向导波信号分形维数-时间曲线图和纵向导波信号b值- 时间曲线图，从而对坝体所处的稳定状态进行判断，具体包括：
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波振铃计数呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波振铃计数处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波振铃计数呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波能量呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波能量处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波能量呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波分形维数呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波分形维数处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波分形维数呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波b值呈下降趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波b值处在低值波动变化，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波b值呈上升趋势。
一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法的控制系统，包括 PVC管、波导杆、钢珠、纵向导波传感器、前置放大器、信号采集基站和上位机，所述上位机包括信号处理模块和中央处理器，所述信号采集基站包括 Sensor HighwayⅡ监测系统，所述PVC管预埋在监测点位置，所述波导杆放置于所述PVC管的中心位置，沿所述PVC管底部开始，在所述波导杆与 PVC管壁间填充钢珠，所述纵向导波传感器安装在所述波导杆的顶端，所述纵向导波传感器通过所述前置放大器连接至所述Sensor HighwayⅡ监测系统，所述SensorHighwayⅡ监测系统将采集的声波电信号传输给所述信号处理模块进行放大和滤波处理，所述中央处理器根据所述处理后的数据进行纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数的提取，所述中央处理器将提取的纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入至所述上位机的Matlab软件绘制出特征参数随时间变化的曲线图。所述导波杆选取的材质为304不锈钢。所述纵向导波传感器采用的型号为R6α。纵向导波沿波导杆杆径方向振动、传播，会引起杆端振动从而可以被传感器监测。所述前置放大器采用的型号为AE2A。所述 Sensor HighwayⅡ监测系统包括第一无线传输装置，所述上位机包括第二无线传输装置，所述Sensor HighwayⅡ监测系统和所述上位机之间通过无线进行连接。所述第一无线传输装置和第二无线传输装置为GPRS模块、Zigbee 模块、Wifi模块、NFC通信模块中的一种或几种。
尾矿库坝体内部微观变形无法直观观察出来，当坝体内部出现大变形，预示即将溃坝，此时已无法采取预防措施。本发明通过在坝体内部埋置“导波计”的方式，当坝体出现微小变形变化时，会对“导波计”产生挤压作用，导致“导波计”中钢珠3之间以及钢珠3与波导杆4之间摩擦碰撞产生纵向导波信号，从而被监测仪器采集到信号。优点在于通过埋置“导波计”，解决了无法直接对尾矿坝坝体稳定性进行声学监测的难题。
“导波计”中的纵向导波信号由坝体稳定性变化产生，所以尾矿坝不同阶段的变化特征都蕴藏在纵向导波信号中。通过对纵向导波信号进行一系列数据分析，研究信号变化规律，可以反映出坝体的稳定性状况。
为了验证“导波计”监测尾矿坝安全可行性，进行了溃坝模型试验，按照实际工程实例，通过相似模拟原则建立尾矿坝坝体模型，本次试验波导杆 4选用304不锈钢，直径选用14mm、16mm、18mm、20mm四种尺度，钢珠3选用304不锈钢，直径选用6mm、8mm、10mm、12mm四种尺度，按照图1所示进行监测点的布置。然后通过外力对坝体模型进行加载，使坝体逐渐向失稳状态发展，然后通过监测系统对整个溃坝过程进行实时监测得到纵向导波信号。
“导波计”的组成：“导波计”由波导杆和钢珠组合而成，“导波计”尺度优化：基于步骤2中公式(1)纵向导波频散方程对四种直径波导杆进行优选，对比分析可知直径14mm波导杆4纵向导波传播衰减最小，优选出直径14mm波导杆4为本实验最优直径；将选取所述最优直径14mm的波导杆4分别与直径为6mm、8mm、10mm、12mm的钢珠3进行组合，并绘制不同组合下的主频信号衰减分布规律图；根据所述不同组合下的主频信号衰减分布规律图，选取主频信号集中且衰减小的组合所对应的直径为6mm的钢珠3作为最优钢珠监测直径，得出“导波计”最优尺度组合为14mm直径波导杆4和6mm直径钢珠3。对该尺度下监测的溃坝试验信号进行数据分析。
图2为本发明实施例“导波计”监测原理示意图，如图2所示，坝体发生滑移时，产生变形挤压力8，在变形挤压力8的作用下产生的纵向导波信号 9，图2的右边为其传播模态。在监测点位置埋入“导波计”，在“导波计”中的波导杆露出端部安装传感器探头，当坝体发生变形变化的过程中，“导波计”中的钢珠之间及钢珠和波导杆之间挤压碰撞产生变形挤压力8，在变形挤压力8的作用下产生纵向导波信号9，纵向导波信号9经波导杆4传播到端部纵向导波传感器6中被信号采集基站中的Sensor HighwayⅡ监测系统采集，通过数据分析，根据信号的变化特征判断出坝体的稳定性状况。
图3为本发明实施例Sensor HighwayⅡ监测系统10的布置，如图3所示，纵波信号传感器6通过电缆线11连接到Sensor HighwayⅡ监测系统10，该系统有太阳能蓄电池供电，并在尾矿坝附近稳固部位建立信号采集基站。
图4为本发明实施例纵向导波在波导杆中的衰减曲线图，如图4所示，频散分析
纵向导波在波导杆中传播时，满足公式(1)
Figure BDA0002102677290000121
式中：
Figure BDA0002102677290000122
k为行波方向的波数，ω为波的圆频率，A是纵波幅值，B是横波幅值，J0(x)和J1(x)分别为零阶和一阶的第一类Bessel函数，
cp和cs分别为波导杆的纵波和横波波速，λ和μ分别为自由304钢波导杆的拉梅常数，r1为波导杆的半径；
根据公式(1)分别绘制直径为14mm、16mm、18mm和20mm的波导杆的纵向导波传播衰减曲线，通过对比衰减曲线的变化规律，选取衰减最小的直径为14mm的波导杆作为最优波导杆监测直径。
图5为本发明实施例“导波计”中纵向导波波形主频衰减分布图，如图5 所示，1)将选取所述最优直径14mm的波导杆4分别与直径为6mm、8mm、 10mm、12mm的钢珠3进行组合，并绘制不同组合下的主频信号衰减分布规律图；2)根据所述不同组合下的主频信号衰减分布规律图，选取主频信号集中且衰减小的组合所对应的直径为6mm的钢珠3作为最优钢珠监测直径。
图6、7为本发明实施例纵向导波信号振铃计数-时间分布图和纵向导波信号能量-时间分布图，如图6、7所示，振铃计数、能量数值的大小反映此时刻纵向导波信号的数量以及强度，结合图形及实验过程可以得出，当坝体处在稳定期时，振铃计数、能量数值较小，即这个阶段基本没有纵向导波信号；当坝体处在变形期，振铃计数、能量数值增强，即这个阶段有明显纵向导波信号产生；当坝体处在滑移期，振铃计数、能量数值剧增，即这个阶段产生纵向导波信号最强最多；当坝体处在滑移至稳定期，振铃计数、能量数值又下降，即产生的纵向导波信号减少。振铃计数、能量在坝体不同变化阶段有不同的表征可以作为预警坝体稳定性的一个指标。
图8为本发明实施例纵向导波信号分形维数-时间曲线图，结合图8及实验过程可以得出，坝体整个溃坝变化过程分形维数是先上升在下降的过程，其中分形维数最大值出现在坝体滑移期。整个溃坝过程，分形维数先上升后下降以及最大值出现在坝体滑移期。这种变化特征可以作为预警坝体稳定性的一个指标。
图9为本发明实施例纵向导波信号b值-时间曲线图，结合图9及实验过程可以得出，坝体整个溃坝过程b值呈现“下降-波动-上升”的特征，在滑移期之前，b值呈下降趋势，坝体滑移期，b值处在低值波动变化，滑移至稳定期，b值上升。坝体不同溃坝阶段b值有不同变化的特征可以作为预警坝体稳定性的一个指标。
本发明提供的一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，在相关规范规程及工程地质资料的基础上确定出坝体的监测点，然后在监测点位置埋入“导波计”，在“导波计”中的波导杆露出端部安装传感器探头。当坝体发生变形变化的过程中，“导波计”中的钢珠之间及钢珠和波导杆之间挤压碰撞产生纵向导波信号，信号经波导杆传播到端部传感器中被基站仪器采集，通过数据分析，根据信号的变化特征判断出坝体的稳定性状况。本发明提供一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，不仅能通过分析研究接收的纵向导波信号，来确定坝体内部的变化特性，从而达到对尾矿坝坝体进行安全监测的目的，具备人工成本低、全天候自动监测、监测方法操作简单易行、数据分析简单、误差因素少探测精度较高的优点。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1：根据《尾矿库安全监测技术规范》(AQ2030-2010)和《尾矿库安全技术规程》(AQ2006-2005)相关规定，在充分分析已有工程资料及进行地质测绘调查的基础上，沿堆积坝跨度方向确定监测点位置；
步骤2：在所述监测点位置钻孔预埋波导杆阵列；
1)在所述监测点位置钻孔预埋PVC管，所述PVC管外套设有透水性土工布，所述PVC管与所述堆积坝坝顶表面垂直，所述PVC管孔径为75mm，深度为10-20m；
2)波导杆的选择：所述波导杆选用304不锈钢圆钢，所述波导杆的直径选择为14mm，密度为7.93g/cm3，弹性模量为210GPa，泊松比为0.3，纵波衰减系数0.003Np/wl，横波衰减系数0.008Np/wl，所述波导杆长度为L杆＝L孔+0.5，L孔为坝顶面与初期坝顶面的垂直距离，单位：m；
3)确定波导杆的根数N：根据《尾矿库安全监测技术规范》及《岩土工程监测规范》要求，监测点间距S为5m-15m，因不同的地质条件选择不同的孔间距，即确定波导杆根数N；
4)将所述波导杆放置于所述PVC管的中心位置，沿所述PVC管底部开始，在所述波导杆与PVC管壁间填充钢珠，所述钢珠的直径选择为6mm，密度为7.93g/cm3，弹性模量为210GPa，泊松比为0.3，纵波衰减系数0.003Np/wl，横波衰减系数0.008Np/wl，钢珠从初期坝顶面水平高度一直填充至孔口；
5)所述孔口用橡胶塞塞紧，防止外部噪音干扰，堵塞长度为0.1m，然后将所述PVC管拔出；
步骤3：纵向导波传感器的安装；
所述波导杆在地表露出0.5m，端部安装纵向导波传感器，并用金属保护罩罩住所述纵向导波传感器，前置放大器采用AE2A型号；
步骤4：建立信号采集基站；
所述前置放大器连接到Sensor HighwayⅡ监测系统，该系统有太阳能蓄电池供电，并在尾矿坝附近稳固部位建立信号采集基站；
步骤5：信号采集；
正常工况下，工作人员每两天到所述信号采集基站采集一次数据，降雨或外部作业干扰下，每天到信号采集基站采集一次数据；在极端天气或强烈外部作业扰动下，间隔一小时到信号采集基站采集一次数据；
步骤6：分析处理数据；
1)将采集的声波电信号通过上位机的信号处理模块进行放大和滤波处理，把声波电压信号进行模数转换，生成数据，并对所述的数据进行运算处理后发送给上位机的中央处理器；
2)所述上位机的中央处理器根据所述处理后的数据绘制导波信号动态波形图，利用时域波形的特征参数分析法对所述导波信号动态波形图提取纵向导波振铃计数特征参数，纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数；
3)将纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入到上位机的Matlab软件进行仿真，得到纵向导波振铃计数-时间分布图、纵向导波能量-时间分布图、纵向导波信号分形维数-时间曲线图和纵向导波信号b值-时间曲线图，从而对坝体所处的稳定状态进行判断；
所述步骤2中波导杆的直径选择为14mm，具体包括：
1)频散分析
纵向导波在波导杆中传播时，满足公式(1)
Figure FDA0003055144770000021
式中：
Figure FDA0003055144770000022
k为行波方向的波数，ω为波的圆频率，A是纵波幅值，B是横波幅值，J0(x)和J1(x)分别为零阶和一阶的第一类Bessel函数，cp和cs分别为波导杆的纵波和横波波速，λ和μ分别为自由304钢波导杆的拉梅常数，r1为波导杆半径；
2)根据公式(1)绘制波导杆的纵向导波传播的衰减曲线，通过对比衰减曲线的变化规律，选取衰减最小的直径为14mm的波导杆作为最优波导杆监测直径；
所述钢珠的直径选择为6mm，具体包括：
1)将选取所述最优直径14mm的波导杆与钢珠进行组合，并绘制不同组合下的主频信号衰减分布规律图；
2)根据所述不同组合下的主频信号衰减分布规律图，选取主频信号集中且衰减小的组合所对应的直径为6mm的钢珠作为最优钢珠监测直径；
所述步骤6中：3)将纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入到上位机的Matlab软件进行仿真，得到纵向导波振铃计数-时间分布图、纵向导波能量-时间分布图、纵向导波信号分形维数-时间曲线图和纵向导波信号b值-时间曲线图，从而对坝体所处的稳定状态进行判断，具体包括：
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波振铃计数呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波振铃计数处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波振铃计数呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波能量呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波能量处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波能量呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波分形维数呈上升趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波分形维数处在最大值，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波分形维数呈下降趋势；
当坝体处于滑移期之前时，所述纵向导波b值呈下降趋势，当坝体处于滑移期时，所述纵向导波b值处在低值波动变化，当坝体处于滑移至稳定期时，所述纵向导波b值呈上升趋势。
2.一种基于权利要求1所述的用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法的控制系统，其特征在于，包括PVC管、波导杆、钢珠、纵向导波传感器、前置放大器、信号采集基站和上位机，所述上位机包括信号处理模块和中央处理器，所述信号采集基站包括SensorHighwayⅡ监测系统，所述PVC管预埋在监测点位置，所述波导杆放置于所述PVC管的中心位置，沿所述PVC管底部开始，在所述波导杆与PVC管壁间填充钢珠，所述纵向导波传感器安装在所述波导杆的顶端，所述纵向导波传感器通过所述前置放大器连接至所述SensorHighwayⅡ监测系统，所述Sensor HighwayⅡ监测系统将采集的声波电信号传输给所述信号处理模块进行放大和滤波处理，所述中央处理器根据所述处理后的数据进行纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数的提取，所述中央处理器将提取的纵向导波振铃计数特征参数、纵向导波能量特征参数、纵向导波分形维数特征参数和纵向导波b值特征参数输入至所述上位机的Matlab软件绘制出特征参数随时间变化的曲线图；
所述导波杆选取的材质为304不锈钢；
所述前置放大器采用的型号为AE2A。
3.根据权利要求2所述的用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法的控制系统，其特征在于，所述纵向导波传感器采用的型号为R6α。
4.根据权利要求2所述的用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法的控制系统，其特征在于，所述Sensor HighwayⅡ监测系统包括第一无线传输装置，所述上位机包括第二无线传输装置，所述Sensor HighwayⅡ监测系统和所述上位机之间通过无线进行连接。
5.根据权利要求4所述的用于尾矿库坝体溃坝预警的纵向导波监测方法的控制系统，其特征在于，所述第一无线传输装置和第二无线传输装置为GPRS模块、Zigbee模块、Wifi模块、NFC通信模块中的一种或几种。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112326788A (zh) * 2020-10-23 2021-02-05 江西理工大学 尾矿坝失稳的监测预警方法及系统
CN113108732B (zh) * 2021-04-13 2023-04-07 江西理工大学 一种用于边坡滑坡预警的导波监测方法
CN113218838B (zh) * 2021-04-23 2023-05-05 江西理工大学 一种煤岩芯渗透率测定仪及测定方法
CN115342760B (zh) * 2022-07-22 2023-05-16 江西理工大学 排土场滑坡预警方法、系统、终端及存储介质
CN116591145B (zh) * 2023-05-15 2024-08-30 江西理工大学 用于尾矿坝的超声导波增渗方法及系统
CN117702714A (zh) * 2024-02-05 2024-03-15 中科信德建设有限公司 一种基于振冲碎石桩处理的水库坝体结构稳固性监测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101441802A (zh) * 2008-11-18 2009-05-27 北京矿咨信矿业技术研究有限公司 尾矿库安全监测预警系统
CN102509433A (zh) * 2011-10-31 2012-06-20 中国瑞林工程技术有限公司 一种尾矿库数值仿真和在线监测集成应急预警系统
CN103257644A (zh) * 2013-05-21 2013-08-21 青岛理工大学 一种尾矿库安全状态在线监测方法
CN105971027A (zh) * 2016-05-30 2016-09-28 江西理工大学 一种用于识别岩质边坡滑移面的声发射监测方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0103032B1 (en) * 1982-09-09 1988-03-02 General Electric Company Semiconductor optocoupler
WO2002038201A2 (en) * 2000-11-13 2002-05-16 Amir Belson Improved hemodialysis treatment apparatus and method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101441802A (zh) * 2008-11-18 2009-05-27 北京矿咨信矿业技术研究有限公司 尾矿库安全监测预警系统
CN102509433A (zh) * 2011-10-31 2012-06-20 中国瑞林工程技术有限公司 一种尾矿库数值仿真和在线监测集成应急预警系统
CN103257644A (zh) * 2013-05-21 2013-08-21 青岛理工大学 一种尾矿库安全状态在线监测方法
CN105971027A (zh) * 2016-05-30 2016-09-28 江西理工大学 一种用于识别岩质边坡滑移面的声发射监测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于波导杆监测边坡破坏的声发射特性模拟试验研究_;李刚;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20180115;第2-3章 *
尾矿坝安全研究方法综述;刘迪;《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》;20171228;第910-918页 *
超声导波检测技术的发展与应用现状;曲志刚;《天津科技大学学报》;20170831;第1-8页 *

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