CN111861042A - 一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置和方法,该装置包括:有机玻璃箱、电磁阀、气泵及信息采集装置;有机玻璃箱由底板、左侧板、右侧板、前侧板和后侧板围成,相邻板的连接处配置直角钢架;有机玻璃箱的底板、左侧板、右侧板及后侧板上各固定放置若干气囊;气囊的充放气口由电磁阀控制,电磁阀与气泵连接;通过对不同所述气囊充放气状态的改变,模拟不同地质条件下断层活化运动过程;信息采集装置进行分布式感测和动态捕捉三维应变场、位移场、温度场和地电场数据。通过多物理场的立体可视化动态监测这一优势,得到断层处的应力场、位移场、温度场和地电场变化特征,进而分析断层活化程度以及预测断层活化趋势。
Description
技术领域
本发明涉及工程监测模型制造的技术领域,特别涉及一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置和方法。
背景技术
在一些地质条件复杂的地区,由于活动断层的影响,会导致一些地质灾害的发生,例如地震、地裂缝的形成、山体滑坡等,造成一些地区交通堵塞、经济水平下滑、生态环境遭到破坏,甚至会危及人民的生命安全。地下采矿工程中发生的瓦斯突出、冒顶、冲击地压以及突水等矿井地质灾害事故也多与断层活化有关,严重影响煤矿的安全高效开采。断层活动性的研究一直是地质工程领域研究的重点,断层活动的监测以及断层活动性评价可为地震、矿井灾害的危险性评价、避让方案和防治措施的制定提供重要的指导意见。
探究地壳应变场、温度场、位移场以及地电场变化都是断层活动性的重要研究方法。现有的断层构造带附近的应力测量资料比较少,难以在现有资料数据的水平上总结出能用于指导工程实践的定量性的规律,传统的点式监测技术不能完整的了解断层活化的整体和局部层次上的变形特征及发展规律,测试结果常具有多解性问题。
目前,关于断层活化监测的室内物理模拟设备较常见,但大多试验设备只监测模型表面,无法实现内部监测,在模拟断层活化过程物理场变化时监测手段较单一,能有效在实验室中对断层活化过程进行动态模拟、三维可视化监测的较少。
鉴于此,迫切需要利用新的相关监测技术与相关物理模型装置对断层活化进行有效的测试与分析,完善断层活化模拟试验设备的三维可视化与高精度化的功能,实现通过地下空间地应力场、温度场、位移场和地电场的响应规律判别断层活化程度的目的,从而加强对相关灾害的预警预报,及时保护人民的财产安全。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种至少部分解决上述技术问题的一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置和方法,通过多物理场的三维可视化监测技术提高对断层活化程度的探查精度,解决现有的技术中较难完整监测断层活化过程中的物理场响应特征及规律的问题。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
为了解决上述技术问题,第一方面,本发明提供了一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,包括:有机玻璃箱、电磁阀、气泵及信息采集装置。
所述有机玻璃箱内部中空,顶部开放;所述有机玻璃箱由底板、左侧板、右侧板、前侧板和后侧板围成,相邻板的连接处配置直角钢架。
所述有机玻璃箱的底板、左侧板、右侧板及后侧板上各固定放置若干气囊;所述气囊的充放气口由所述电磁阀控制,电磁阀与所述气泵连接;所述电磁阀与气泵位于所述有机玻璃箱外部。
所述信息采集装置包括:应变场变化采集与处理模块、地电场变化采集模块和位移监测模块。
在所述气泵与电磁阀的控制下,通过对不同所述气囊充放气状态的改变,模拟不同地质条件下断层活化运动过程;所述信息采集装置用于对断层活化运动过程进行分布式感测和动态捕捉三维应变场、位移场、温度场和地电场数据。
在一个实施例中,本发明所述的有机玻璃箱还包括:配重块;在试验过程中,所述配重块放置在所述有机玻璃箱的顶部。
在一个实施例中,所述有机玻璃箱的前侧板、后侧板、左侧板、右侧板的内壁上贴有一层薄膜。
在一个实施例中,所述应变场变化采集与处理模块包括:双端光纤解调仪,光纤分布式应变传感器和光纤分布式温度传感器;所述光纤分布式应变传感器和光纤分布式温度传感器,分别通过对应的跳线与双端光纤解调仪连接。
所述光纤分布式应变传感器和光纤分布式温度传感器,根据试验需求布设在所述有机玻璃箱内;所述双端光纤解调仪位于所述有机玻璃箱外部。
在一个实施例中,所述地电场变化采集与处理模块包括:通过导线相连接的网络并行电路铜片电极和WBD型网络并行电法仪。
所述网络并行电路铜片电极,根据试验需求布设在所述有机玻璃箱内;所述WBD型网络并行电法仪位于所述有机玻璃箱外部。
在一个实施例中,所述位移监测模块包括:相机、三脚架和监测点标志;其中,所述监测点标志根据试验需求布设在所述有机玻璃箱内;所述三脚架上放置所述相机,所述三脚架位于所述有机玻璃箱前侧板的外部,与所述有机玻璃箱间隔预设距离。
第二方面,本发明提供了一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法,包括:
S11:按照相似比原则确定地层、断层的厚度和位置及断层的倾角数据。
S12:在有机玻璃箱的底板、左侧板、右侧板及后侧板上根据预设规则各固定放置若干气囊,相应地布置控制阀和气泵;所述气囊的规格和充气状态相同。
S13:依次在有机玻璃箱体内填充地层的相似材料,设计断层的位置及布置断层填充物;在模型填充过程中在相应的预设位置布设应变场变化采集与处理模块、地电场变化采集模块和位移监测模块。
S14:在有机玻璃箱内布置断层时,在所述断层模型靠近有机玻璃箱前侧板的端面设置预设数量的监测点标志,利用所述位移监测模块对断层位移进行监测。
S15:根据试验需求,利用电磁阀和气泵改变有机玻璃箱不同侧板上气囊的内部气体量,模拟不同地质条件下断层活化运动过程;并实时动态捕捉三维应变场、位移场、温度场和地电场数据。
在一个实施例中,还包括:
S16:在断层活化过程中进行多场数据采集,包括在断层活化过程中进行位移监测数据、应变场数据、温度场数据和地电场数据的采集,并进行整理。
S17:根据采集的三维应变场、位移场、温度场和地电场数据,作为断层活化敏感参数,进行BP神经网络分析。
在一个实施例中,所述步骤S12中,还包括:在试验模型搭建放置气囊前,在有机玻璃箱的内侧壁上贴上一层薄膜。
在一个实施例中,所述步骤S13中,在模型填充过程中在相应的预设位置布设应变场变化采集与处理模块,包括:在断层模型中沿断层上盘和断层下盘分别铺设至少两组分布式感测光缆,每组包括一个光纤分布式应变传感器和一个光纤分布式温度传感器,呈预设间隔平行分布,通过跳线与双端光纤解调仪连接。
在一个实施例中,所述步骤S13中,在模型填充过程中在相应的预设位置布设地电场变化采集模块,包括:在模型垂向中心位置且平行于地面的横截面上布设X条横向、Y条纵向电法测线,横排每条测线上布置M个铜片电极,纵向电法测线上分别布置N个铜片电极;铜片电极和电法仪通过导线相连。
本发明的有益效果在于:
本发明提供了一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,通过对不同气囊充气状态的改变真实模拟不同地质条件下断层活化运动过程,使用光纤传感技术、网络并行电法技术和监测点位移监测技术,进行分布式感测和动态捕捉不同模拟方案下三维应变场、位移场、温度场和地电场数据,构建相关时序场变模型,实现多物理场的立体可视化动态监测断层活化运动过程。
附图说明
图1为本发明实施例提供的断层活化多场观测及预测的室内试验装置模型图;
图2为本发明实施例提供的应变场变化采集与处理模块布置示意图;
图3为本发明实施例提供的地电场变化采集模块布置示意图;
图4为本发明实施例提供的位移监测模块布置示意图;
图5为本发明实施例提供的断层活化多场观测及预测的室内试验方法流程图;
图6为本发明实施例断提供的层活化多场观测及预测的室内试验方法时序原理图;
图7为本发明实施例提供的受力分析原理图;
图中:1-断层、2-地层、3-配重块、4-有机玻璃箱、5-断层上盘底部气囊、6-断层下盘底部气囊、7-侧部气囊、8-模型背部气囊、9-上盘光纤分布式应变传感器、10-上盘光纤分布式温度传感器、11-下盘光纤分布式应变传感器、12-下盘光纤分布式温度传感器、13-横向电法测线、14-纵向电法测线、15-电法电极、16-直角钢架、17-监测点。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“设置有”、“连接”等,应做广义理解,例如“连接”,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1:
本发明实施例提供了一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,包括:有机玻璃箱、电磁阀、气泵及信息采集装置。
有机玻璃箱内部中空,顶部开放;有机玻璃箱由底板、左侧板、右侧板、前侧板和后侧板围成,相邻板的连接处配置直角钢架,起到固定、支撑作用。有机玻璃箱的底板、左侧板、右侧板及后侧板上各固定放置若干气囊;气囊的充放气口由电磁阀控制,电磁阀与气泵连接;电磁阀与气泵位于有机玻璃箱外部。
信息采集装置包括:应变场变化采集与处理模块、地电场变化采集模块和位移监测模块。在气泵与电磁阀的控制下,通过对不同气囊充放气状态的改变,模拟不同地质条件下断层活化运动过程;信息采集装置用于对断层活化运动过程进行分布式感测和动态捕捉三维应变场、位移场、温度场和地电场数据。
本实施例中,该断层活化多场观测及预测的室内试验装置,可用于对断层活化过程的试验,通过多物理场的立体可视化动态监测这一优势,得到断层处的应力场、位移场、温度场和地电场变化特征,进而分析断层活化程度以及预测断层活化趋势。
具体地,如图1所示,包括由下板、左侧板、右侧板、前侧板和后侧板围成的上方开口的有机玻璃箱体4。加载箱体上附有配重块3,四个边角配置直角钢架16。比如根据具体试验的需求,在断层上盘底部放置四个气囊,称为断层上盘底部气囊5;断层下盘底部布置四个气囊,称为断层下盘底部气囊6;左右两侧各放置四个气囊,称为侧部气囊7;箱体背部布置八个气囊,称为模型背部气囊8。其中,上述所有的气囊的规格相同,气囊出气口和充气口由电磁阀控制,外部接入气泵,该气囊在自然情况下放气后呈扁平状。
上述气囊的材质为聚酞胺,也可以是天然橡胶;此处本发明对气囊的材质不做具体限定。本发明根据位于不同侧板上气囊的状态来模拟地质断层在不同方向上所受的应力。比如,位于后侧板、左侧板和右侧板气囊的分级充气、放气模拟的是地质断层水平方向所受的应力;位于底板的气囊分级充气、放气模拟的是地质断层垂直方向所受的应力;当位于有机玻璃箱4底板与各侧板的气囊分级充气,放气模拟的是断层前后向所受的应力。
其中,上述应变场变化采集与处理模块,包括高精度的双端光纤解调仪(比如采用FBT2505高精度分布式光纤应变解调仪、BOFDA光纤监测仪),光纤分布式应变传感器和光纤分布式温度传感器。如图2所示,根据试验需求,具有光纤分布式应变传感器9、11,光纤分布式温度传感器10、12,分别通过跳线连接BOFDA光纤监测仪;上述地电场变化采集与处理模块包括网络并行电路铜片电极15、WBD型网络并行电法仪;上述位移监测模块包括相机、三脚架、带标识的监测点17。
通过运用多类型的分布式感测装置对断层活化过程进行综合评价与灾害预警。光纤传感技术可以对外界的应变、温度等参数的变化做出及时响应,并且光纤本身具有耐久性好、高敏、可实现内部应力应变分布式测量等优点,在断层活化监测领域上具有良好的可行性。网络并行电法探测技术能够通过断层周围岩体物性变化特征,评价断层体的电阻率变化情况,进而有效探测、圈定断层的活化范围,该探测技术能够实现动态监测,且数据采集效率高、分辨率强,具有良好的应用前景。
工作原理如下:
在试验过程中,断层1是放置于有机玻璃箱体内部的,地层2位于断层1的两侧,在本发明的试验装置中,按照与相似比的原则,与实际地质情况相类比,确定断层1与地层2的相似材料。断层1是由断层相似材料,细沙、碎石等按照一定比例混合搅拌均匀后,装入模具冷冻成型。在布置断层1时,断层1的倾角根据试验需求,可以人为的选择。比如以断层倾角65°为例,断层面之上的断盘称为断层上盘,之下的断盘称为断层下盘。断层1两侧布置的是地层2,地层2由实际地层的相似材料按照一定比例布置,比如,本发明以细沙:高岭土:水=9:1:1的比例布置。
实验时,在垂向或水平向应力改变作用下使断层上、下盘发生活化,为了使断层上、下盘能够顺利发生相对滑动,避免断层上、下盘与箱体侧壁粘贴过紧,阻碍断层上、下盘的滑动,同时保证监测点标志的正常移动,试验模型搭建前,在箱体侧壁上贴上一层薄膜。此处的薄膜可以为PE薄膜(聚乙烯膜)、PP薄膜(聚丙烯膜)、PS薄膜(聚苯乙烯膜)等,此处本发明不对薄膜的材质做具体限定。
应变场变化采集与处理模块的布置如图2所示,在模型铺设过程中按设计好的位置在断层1模型中共布设光纤电缆4条,其中,按照沿断层上盘和断层下盘的铺设位置分为两组感测光纤电缆,每组包括一个光纤分布式应变传感器和一个光纤分布式温度传感器,即上盘光纤分布式应变传感器9和上盘光纤分布式温度传感器10,二者间隔2cm平行分布;相应的设置下盘光纤分布式应变传感器11和下盘光纤分布式温度传感器12,二者间隔2cm平行分布。
上盘光纤分布式应变传感器9在断层上盘根据试验需求,可按照U型、凹型或半框型布置,增大上盘光纤分布式应变传感器9的感应面积,上盘光纤分布式温度传感器10与上盘光纤分布式应变传感器9间隔2cm平行的以相应形状布置;同理,断层下盘的感测光纤电缆也以同样的形状布置。
设置光纤分布式温度传感器,即温度补偿光缆是为了剔除温度对应变的影响,实现温度补偿。对应变光缆施加预应力,并将两端固定保持预应力,与跳线连接,并将光纤与BOFDA光纤监测仪器连接。
地电场变化采集与处理模块的布置,如图3所示,将地层和断层模型视为一个整体,在此模型的中心位置处选择一个平行于有机玻璃箱底板的横截面,比如在上述横截面上布设两条横向电法测线13、四条纵向电法测线14。两条横向电法测线13之间互相平行,四条纵向电法测线14之间互相平行,横向电法测线13与纵向电法测线14之间互相垂直。在每条横向电法测线13上布置32个电法电极15,每条纵向电法测线上布置16个电法电极15,电法电极15通过导线与WBD型网络并行电法仪相连,使用AM法对地电场数据进行采集,单正方波供电。比如以供电时间0.5S,采样间隔50ms为例。
如图4所示,在断层1靠近有机玻璃箱4前侧板的端面设置监测点17标志,监测点17标志可由黑色圆圈、黑色小方块或黑色小三角等来表示,比如沿断层上盘自上而下等间距的布置七个监测点,断层中心自上而下等间距的布置七个监测点,沿断层下盘自上而下等间距的布置七个监测点;上述三个位置的监测点构成七行监测点,每行监测点均平行于有机玻璃箱4的底板。监测点的数量可根据模型大小或试验需求灵活调整。在有机玻璃箱前侧板正对的位置布置一只三脚架放置相机,调整三脚架的位置和相机的高度,实验开始前拍摄记录原始监测点位置,对试验过程中断层的位移进行监测。
本实施例中,进行多种物理场的三维立体可视化动态监测,通过多种手段获取海量多类型监测数据,对监测结果进行合理分析,进一步提高断层活化探查精准度,优化单一测试技术结果多解性的缺陷,提高资料解释的准确性,深入研究断层发生活化的过程及规律,以及对断层活化趋势进行预测,为进一步对断层活动程度的研究提供技术方法支撑。具体地,通过对不同气囊充气状态的改变真实模拟不同地质条件下断层活化运动过程,使用光纤传感技术、网络并行电法技术和监测点位移监测技术,进行分布式感测和动态捕捉不同模拟方案下三维应变场、位移场、温度场和地电场数据,构建相关时序场变模型,实现多物理场的立体可视化动态监测断层活化运动过程。
实施例2:
本发明还提供一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法,参照图5所示,包括:
S11:按照相似比原则确定地层、断层的厚度和位置及断层的倾角数据。可以利用不同的地层、断层的厚度比例和位置关系及断层倾角,来模拟不同的地质构造,此外也为构造最优预测模型提供了大量训练数据。
S12:在有机玻璃箱的底板、左侧板、右侧板及后侧板上根据预设规则各固定放置若干气囊,相应地布置控制阀和气泵;所述气囊的规格和充气状态相同。通过电磁阀可以精准的实现对气囊内气体量的改变,进而精准的调控断层所受应力的大小,来模拟不同程度的断层活化。
S13:依次在有机玻璃箱体内填充地层的相似材料,设计断层的位置及布置断层填充物;在模型填充过程中在相应的预设位置布设应变场变化采集与处理模块、地电场变化采集模块和位移监测模块。以此,实现断层内部的监测,并且依据多物理场的监测装置,使试验结果更准确,解决传统的点式监测技术不能完整的了解断层活化的整体和局部层次上的变形特征及发展规律,测试结果常具有多解性的问题。
S14:在有机玻璃箱内布置断层时,在断层模型靠近有机玻璃箱前侧板的端面设置预设数量的监测点标志,利用所述位移监测模块对断层位移进行监测。
S15:根据试验需求,利用电磁阀和气泵改变有机玻璃箱不同侧板上气囊的内部气体量,模拟不同地质条件下断层活化运动过程;并实时动态捕捉三维应变场、位移场、温度场和地电场数据。每次控制电磁阀给气囊充放气的时间不同,气囊内的气体量不同,断层所受到的应力也不同,进而模拟不同的地质构造,也再一次为构造最优预测模型提供了大量训练数据。
进一步地,还包括:
S16:在断层活化过程中进行多场数据采集,包括在断层活化过程中进行位移监测数据、应变场数据、温度场数据和地电场数据的采集,并进行整理。
S17:根据采集的三维应变场、位移场、温度场和地电场数据,作为断层活化敏感参数,进行BP神经网络分析。
下面通过更详细的实施例来说明本发明提供的一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法。时序及原理图,如图6所示,包括以下步骤:
步骤一、材料配比:本次试验模型长:宽:高=2:1.4:1.4,断层倾角为65°,按照相似比原则确定地层2、断层1的厚度及位置,按照相似比原则确定地层2、断层填充物的相似材料及相似材料的配比,其中,地层的相似材料按细沙:高岭土:水=9:1:1的比例布置,断层填充物的相似材料包括细沙、碎石,将断层填充物的相似材料按一定比例混合搅拌均匀后,装入模具中冷冻成型。
步骤二、埋设气囊:把8个同种规格的饱和状态下气囊放置于箱体底部,箱体两侧分别固定4个同种状态及规格的气囊7,模型背部固定8个同种状态及规格气囊8,(参照图1所示)。试验过程中控制气体释放和充入时刻以及释放量、充气量由电磁阀控制。所有气囊充气口连接模型装置外部气泵上。
实验时,在垂向或水平向应力改变作用下使断层上、下盘发生活化,为了使断层上、下盘能够顺利发生相对滑动,避免断层上、下盘与箱体侧壁粘贴过紧,阻碍断层上、下盘的滑动,同时保证监测点标志的正常移动,试验模型搭建前,在箱体侧壁上贴上一层PE薄膜。
步骤三、布置传感器:依次在箱体内填充地层的相似材料,在设计断层的位置布置断层填充物。模型填充过程中在预设的位置布设应变场变化采集与处理模块、地电场变化采集模块和位移监测模块。
应变场变化采集与处理模块为:在模型铺设过程中按设计好的位置在断层模型中共布设光纤电缆4条,其中沿断层上盘和断层下盘分别铺设两组感测光缆,每组包括一条应变光缆(光纤分布式应变传感器)和一条温度补偿光缆(光纤分布式温度传感器),呈2cm间隔平行分布(参照图2所示),温度补偿光缆的设置是为了剔除温度对应变的影响,有效实现了温度补偿,同时进行三维温度场监测。对光缆施加预应力,并将两端固定保持预应力,与跳线连接,并将光纤与BOFDA光纤监测仪器连接。
模型中地电场变化采集模块为:图3所示,在模型垂向中心位置且平行于地面的横截面上布设两条横向电法测线13、四条纵向电法测线14,横排每条测线上布置32个铜片电极15,纵向电法测线上分别布置16个铜片电极15,铜片电极和电法仪通过导线相连,使用AM法对数据进行采集,单正方波供电,供电时间为0.5s,采样间隔50ms。
具体可根据试验需求,布置相应数量的电法测线、铜片电极。
步骤四、布置位移监测模块:在模型内布置断层时过程中,在模型正面(参照图4所示),沿断层上盘布置七个监测点,沿断层下盘布置七个监测点,断层中心位置同样布置七个监测点,用黑色圆圈标志表示监测点17位置,监测点标志固定在断层上。在模型正面布置一只三脚架放置相机,调整好位置和高度,实验开始前拍摄记录原始监测点位置,每次气囊分级充气或放气后,等模型内应变值无明显的变化后再次拍摄记录,以此重复拍摄,对试验过程中断层的位移进行监测。监测点数量可根据模型大小或试验需求灵活调整。
实际工程中监测位移宜采用位移计,可以测量结构物内部的位移、应变、滑移,并可同步测量埋设点的温度,加装配套附件可组成基岩位移计、多点位移计、土应变计等测量应变的仪器。
步骤五、实验方案:分别研究不同方向上应力改变对断层活化影响,根据需求利用电磁阀和气泵改变模型不同位置的气囊内部气体量。气囊充气放气方案为:分析断层上盘、下盘垂向上应力改变,对试验模型底部的八个气囊有选择的进行分级释放气体或分级充气,每次分级改变气囊内气体量后至装置内地层模型稳定,观测模型内部测试数据无变化时停止采集,进行下一步;分析水平向应力使断层发生错动作用,利用电磁阀控制试验模型侧部气囊,每次分级改变气囊内气体量后至装置内地层模型稳定,观测模型内部测试数据无变化时停止采集,进行下一步;分析垂向、水平向应力同时改变,利用电磁阀同时对试验模型底部、背部和两侧气囊状态进行改变,每次分级改变气囊内气体量后至装置内地层模型稳定,观测模型内部测试数据无变化时停止采集,进行下一步(循环采集,直到满足试验设定的充放气动作为止)。
步骤六、信号采集:在断层活化过程中进行多场数据采集,包括:位移监测数据、应变场数据、温度场数据、地电场数据。电磁阀控制气囊内气体改变过程中,光纤传感器装置、网络并行电法装置同步利用相应的处理系统对采集的信号进行处理分析,在模型内部测试数据无明显变化后拍照记录位移数据。
步骤七、数据处理:整理分析数据后,应剔除温度对应变的影响,分别做出断层应变场、温度场、地电场及的三维变化云图以及监测点位移曲线,综合判断断层活动情况,并以此对断层活化程度综合分析和判定。
图6中的停止采集,是指该步骤停止采集之后,还需补充内容,进行下一级的气体释放。即:为每一级的停止采集,并不是整个测试完成时的停止采集。循环采集,直到满足实验需要的多组实验数据。
本试验模型的测试参数均为断层活化敏感参数,选取所有测试数据作为选定变量,进行BP神经网络分析。BP(Back Propagation)神经网络是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成,实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,其学习规则使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小,而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能,这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。它的激活函数采用Sigmoid函数,采用BP算法训练的多层前馈神经网络。BP神经网络能通过学习对正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则,即具有自学习能力,此外BP神经网络具有一定的推广、概括能力。
具体地,比如所选用的BP神经网络模型用Matlab软件实现,确定建立BP神经网络所需的输入样本和测试样本,运用Matlab软件对网络进行训练,得出了优化的网络模型,通过计算断层的安全系数来衡量该断层的活化程度。
具体的,地应力作用下断层活化机理类似于建筑物的基础与地基关系,所以可将断层与上、下盘的接触面当作滑面,将边坡稳定分析中的条分法引入,运用瑞典条分法分别计算出上盘岩层或下盘岩层的稳定系数,计算得出稳定系数的大小可作为评价断层活化的依据。
(1)式中,θi为岩条i底面中点法线与竖直线交角;li为岩条i底面长度;Wi为岩条i的竖直总荷载,包括该岩条穿过的岩层数以及该岩条承受的支撑压力:
Wi=b(γ1h1i+γ2h2i+…+γnhni+qi) (2)
具体的,选取采集到的的多物理场中应变值、温度值(单位:℃)、位移值(m)及电阻率值(Ω·m)4个参数比作为网络的输入层,将稳定系数1个参数作为输出层。稳定系数与应变、温度、位移、电阻率变化有着紧密的联系,基于BP神经网络,训练多组气体释放条件下的应变、温度、位移、电阻率测试数据与稳定系数的关系,得到最佳的BP神经网络模型。
具体的,BP网络的训练过程中,先将各输入量进行归一化处理。将采集到的实测多物理场数据作为网络设计的训练样本和测试样本,并设定其中的3/4数据作为学习样本,提供给网络进行训练,其余1/4实测数据作为测试样本对经过训练的网络进行性能测试,反复训练、校验,得到最佳的断层活化程度预测神经网络模型。
具体的,在应用训练好的网络进行计算时,用新获取的数据作为预测的样本,进行归一化后带入BP网络模型,经过模拟仿真,得到输出值稳定系数,用以对断层活化程度进行分析、预测。本发明实施例,通过多种物理场的立体可视化监测技术的应用,包括光纤传感技术、网络并行电法技术和监测点位移监测技术,在改变气囊的充气状态过程中,采集不同情况下三维应变场、温度场和地电场数据,构建相关时序场变模型,分别做出断层应变场、温度场、地电场及的三维变化云图以及监测点位移曲线,综合判断断层活动情况,并以此对断层活化程度综合分析和判定。再采用BP神经网络法训练测试数据,得到合理、有效的预测模型,用来对断层活化趋势进行预测,为工程施工提供具有参考价值的试验数据。
(1)通过多种物理场的立体可视化监测技术的应用,包括光纤传感技术、网络并行电法技术和监测点位移监测技术,利用多类型的分布式感测装置系统捕捉海量多类型数据,具备了观测数据量大、方位信息全、参量表达迅速、精准度高等特点,实现对断层活化运动的全空间、全过程、高精度的测试和评价,克服单一测试技术存在的多解性不足,为未来测试技术的融合发展提供基础研究资料。
(2)从测试的便捷性、方法的简易性、现场的可操作性等方面提出:设计多个气囊真实模拟地质构造中应力方向的改变,以研究不同地质条件下的断层活化运动过程,装置模拟灵活性较高,对研究断层活化活化程度具有重要意义。
(3)在进行数据处理时,可通过断层上、下面及上、下盘不同位置岩体位移、应力场变化及地电场变化分析断层活化预兆的相关信息,通过全空间、多场、多参量的综合分析,研究参量间关联性,采用BP神经网络法训练测试数据,得到合理、有效的预测模型,用来对断层活化趋势进行预测,提高了资料解释的准确性。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,其特征在于:包括:有机玻璃箱、电磁阀、气泵及信息采集装置;
所述有机玻璃箱内部中空,顶部开放;所述有机玻璃箱由底板、左侧板、右侧板、前侧板和后侧板围成,相邻板的连接处配置直角钢架;
所述有机玻璃箱的底板、左侧板、右侧板及后侧板上各固定放置若干气囊;所述气囊的充放气口由所述电磁阀控制,电磁阀与所述气泵连接;所述电磁阀与气泵位于所述有机玻璃箱外部;
所述信息采集装置包括:应变场变化采集与处理模块、地电场变化采集模块和位移监测模块;
在所述气泵与电磁阀的控制下,通过对不同所述气囊充放气状态的改变,模拟不同地质条件下断层活化运动过程;所述信息采集装置用于对断层活化运动过程进行分布式感测和动态捕捉三维应变场、位移场、温度场和地电场数据。
2.根据权利要求1所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,其特征在于:还包括:配重块;在试验过程中,所述配重块放置在所述有机玻璃箱的顶部。
3.根据权利要求1所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,其特征在于:所述有机玻璃箱的前侧板、后侧板、左侧板、右侧板的内壁上贴有一层薄膜。
4.根据权利要求1所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,其特征在于:所述应变场变化采集与处理模块包括:双端光纤解调仪,光纤分布式应变传感器和光纤分布式温度传感器;所述光纤分布式应变传感器和光纤分布式温度传感器,分别通过对应的跳线与双端光纤解调仪连接;
所述光纤分布式应变传感器和光纤分布式温度传感器,根据试验需求布设在所述有机玻璃箱内;所述双端光纤解调仪位于所述有机玻璃箱外部。
5.根据权利要求1所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置,其特征在于:所述地电场变化采集与处理模块包括:通过导线相连接的网络并行电路铜片电极和WBD型网络并行电法仪;
所述网络并行电路铜片电极,根据试验需求布设在所述有机玻璃箱内;所述WBD型网络并行电法仪位于所述有机玻璃箱外部。
6.一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法,其特征在于:包括:
S11:按照相似比原则确定地层、断层的厚度和位置及断层的倾角数据;
S12:在有机玻璃箱的底板、左侧板、右侧板及后侧板上根据预设规则各固定放置若干气囊,相应地布置控制阀和气泵;所述气囊的规格和充气状态相同;
S13:依次在有机玻璃箱体内填充地层的相似材料,设计断层的位置及布置断层填充物;在模型填充过程中在相应的预设位置布设应变场变化采集与处理模块、地电场变化采集模块和位移监测模块;
S14:在有机玻璃箱内布置断层时,在所述断层模型靠近有机玻璃箱前侧板的端面设置预设数量的监测点标志,利用所述位移监测模块对断层位移进行监测;
S15:根据试验需求,利用电磁阀和气泵改变有机玻璃箱不同侧板上气囊的内部气体量,模拟不同地质条件下断层活化运动过程;并实时动态捕捉三维应变场、位移场、温度场和地电场数据。
7.根据权利要求6所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法,其特征在于:还包括:
S16:在断层活化过程中进行多场数据采集,包括在断层活化过程中进行位移监测数据、应变场数据、温度场数据和地电场数据的采集,并进行整理;
S17:根据采集的三维应变场、位移场、温度场和地电场数据,作为断层活化敏感参数,进行BP神经网络分析。
8.根据权利要求7所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法,其特征在于:所述步骤S12中,还包括:在试验模型搭建放置气囊前,在有机玻璃箱的内侧壁上贴上一层薄膜。
9.根据权利要求6所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法,其特征在于:所述步骤S13中,在模型填充过程中在相应的预设位置布设应变场变化采集与处理模块,包括:
在断层模型中沿断层上盘和断层下盘分别铺设至少两组分布式感测光缆,每组包括一个光纤分布式应变传感器和一个光纤分布式温度传感器,呈预设间隔平行分布,通过跳线与双端光纤解调仪连接。
10.根据权利要求6所述的一种断层活化多场观测及预测的室内试验方法,其特征在于:所述步骤S13中,在模型填充过程中在相应的预设位置布设地电场变化采集模块,包括:
在模型垂向中心位置且平行于地面的横截面上布设X条横向、Y条纵向电法测线,横排每条测线上布置M个铜片电极,纵向电法测线上分别布置N个铜片电极;铜片电极和电法仪通过导线相连。
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---|---|
CN (1) | CN111861042B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112836995A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-05-25 | 山东科技大学 | 一种基于未确知-熵权法的断层活化突水危险性评价方法 |
CN113008125A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 安徽省交通控股集团有限公司 | 一种隧道围岩内部变形监测方法 |
CN113156088A (zh) * | 2021-05-08 | 2021-07-23 | 北京工业大学 | 一种饱和软沉积物变形模拟地震试验用可视刚性模型箱 |
CN114184236A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-03-15 | 北京科技大学 | 一种震动应力变形监测装置及监测方法 |
CN115356766A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-11-18 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 基于传感器布置安装的多断层区综合监测方法及相关装置 |
CN116838317A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-10-03 | 陕煤集团神木张家峁矿业有限公司 | 模拟井下冲击地压三维动态加载装置及冲击地压预测方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160018542A1 (en) * | 2014-07-15 | 2016-01-21 | Schlumberger Technology Corporation | Method to invert for fault activity and tectonic stress |
CN108412547A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-08-17 | 安徽理工大学 | 一种承压断层活化突水多场信息协同监测临突预报方法及监测系统 |
CN111027787A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-04-17 | 中国矿业大学(北京) | 一种基于断层滑移失稳诱发煤与瓦斯突出的实时预测方法 |
CN111238990A (zh) * | 2020-02-05 | 2020-06-05 | 山东大学 | 多场耦合效应下断层活化突水演化试验系统及试验方法 |
CN111398564A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-10 | 安徽理工大学 | 深部承压水上采动断层突水多场前兆信息演化相似试验装置与测试方法 |
CN212276449U (zh) * | 2020-08-03 | 2021-01-01 | 安徽理工大学 | 一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置 |
-
2020
- 2020-08-03 CN CN202010768164.4A patent/CN111861042B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160018542A1 (en) * | 2014-07-15 | 2016-01-21 | Schlumberger Technology Corporation | Method to invert for fault activity and tectonic stress |
CN108412547A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-08-17 | 安徽理工大学 | 一种承压断层活化突水多场信息协同监测临突预报方法及监测系统 |
CN111027787A (zh) * | 2020-01-06 | 2020-04-17 | 中国矿业大学(北京) | 一种基于断层滑移失稳诱发煤与瓦斯突出的实时预测方法 |
CN111238990A (zh) * | 2020-02-05 | 2020-06-05 | 山东大学 | 多场耦合效应下断层活化突水演化试验系统及试验方法 |
CN111398564A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-10 | 安徽理工大学 | 深部承压水上采动断层突水多场前兆信息演化相似试验装置与测试方法 |
CN212276449U (zh) * | 2020-08-03 | 2021-01-01 | 安徽理工大学 | 一种断层活化多场观测及预测的室内试验装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
张平松: "采动条件下断层构造的变形特征实测与分析", 采矿与安全工程学报, vol. 36, no. 2, 31 March 2019 (2019-03-31) * |
朱万成;任敏;代风;张鹏海;王雷鸣;刘洪磊;贾瀚文;王兴伟;: "现场监测与数值模拟相结合的矿山灾害预测预警方法", 金属矿山, no. 01, 15 January 2020 (2020-01-15) * |
李术才;潘东东;许振浩;李利平;林鹏;袁永才;高成路;路为;: "承压型隐伏溶洞突水灾变演化过程模型试验", 岩土力学, no. 09, 27 May 2018 (2018-05-27) * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113008125A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-22 | 安徽省交通控股集团有限公司 | 一种隧道围岩内部变形监测方法 |
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