CN113777171A - 基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法 - Google Patents

基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，包括以下步骤：S1在待监测岩石周围设置声发射系统；S2构建声发射声谱分析模型和理想信号生成方法与分类特征判别标准；S3通过声发射系统中每个通道的声发射监测传感器依次采集信号，信号输入声谱分析模型计算获取声谱特征图和时频强度分布特征图；S4根据构建的信号分类判别标准，综合岩石破裂事件对应的声谱特征图和时频强度分布特征图完成判断岩石破裂的分类；本发明不仅能够实现脆性材料破裂任一声发射信号包含的破裂类型识别，还能确定破裂的时间、强度等分布情况。

Description

基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法
技术领域
本发明属于岩石破裂损伤探测技术领域，具体涉及基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法。
背景技术
岩石破裂失稳一直是国内外岩石力学研究的关键问题，采用科学的方法研究岩石失稳过程中内部破裂演化规律，对理解岩石内部破裂机理和监测预警具有重要意义。
不同的岩石破裂模式产生不同类型的裂纹，裂纹是岩石破裂的基本表现形式，裂纹的萌生、扩展及贯通形成岩石破裂失稳的过程。准确判断岩石破裂裂纹的基本类型是正确理解岩石破裂失稳过程的根本。由于岩石材料的不透明性，导致破裂失稳过程的监测十分困难。现有的探测技术主要有声发射监测和超声波探测，超声波和声发射无损探测技术在岩土工程等相关领域应用最为广泛。利用声发射监测信号特征判别岩石破裂过程中裂纹类型成为行业内通用标准方法(JCMS-III B5706(2003)日本)。深入研究岩石破裂声发射信号特征，开发新方法，提高裂纹类型判别准确率，具有重要的科研价值与工程应用价值。
发明内容
本发明的目的是针对以上不足，提供基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，本发明不仅能够实现脆性材料破裂任一声发射信号包含的破裂类型识别，还能确定破裂的时间、强度等分布情况。
本发明的技术方案为：基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，包括以下步骤：
S1、在待监测岩石周围设置声发射系统；
S2、构建声发射声谱分析模型和理想信号生成方法与分类特征判别标准；
S3、通过声发射系统中每个通道的声发射监测传感器依次采集信号，信号输入声谱分析模型计算获取声谱特征图和时频强度分布特征图；
S4、根据构建的信号分类判别标准，综合岩石破裂事件对应的声谱特征图和时频强度分布特征图完成判断岩石破裂的分类。
优选地，S2中的理想信号生成方法与分类特征判别标准包括张拉破裂、剪切破裂、张剪复合破裂。
优选地，S2中的岩石张拉破裂和剪切破裂的理想信号生成方法为：
Figure BDA0003197888090000021
ω＝2πf
其中，A表示信号的振幅，ω为角频率，h为阻尼因子。
优选地，S2中的声发射声谱分析模型为：
Figure BDA0003197888090000022
其中，h(m)为窗函数，选用汉明窗，
Figure BDA0003197888090000023
为频率，
令S(n,ω)＝|STFTx(n,ω)|2表示时间n，频率ω对应的频率成分强弱，进而形成声发射信号x(m)的声谱图。
优选地，S1中的声发射系统由对射型声发射监测传感器矩阵构成。
本发明基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法的有益效果是：
(1)能够利用单个声发射信号识别对应破裂模式的类型，无需通过岩石破裂过程所有信号确定破裂模式分类边界，克服了对过程总体信息的依赖性，可为岩石破裂模式实时识别奠定基础。
(2)能够实现多破裂声发射叠加复合信号所对应的破裂事件分类识别，有效解决了日本提出的JCMS-III B5706通用标准方法无法识别一个声发射信号中多个破裂类型的问题，提高了破裂类型识别的准确率，为正确理解岩石破裂演化机理提供技术支持。
(3)实现了一个声发射信号中多个破裂事件声发射成分的识别，极大改善了声发射定位技术中“到时拾取”的精度，有效解决声发射定位精度低的问题，可为岩石破裂演化机理研究和现场灾害高精度定位预警奠定基础。
附图说明
图1所示为本发明实施例基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法流程图。
图2所示为本发明实施例提供的对射型声发射监测传感器矩阵设置示意图。
图3所示为本发明实施例提供的张拉破裂理想信号生成结果示意图。
图4所示为本发明实施例提供的剪切破裂理想信号生成结果示意图。
图5所示为本发明实施例提供的破裂模式声发射声谱特征分析识别准则展示图。
图6所示为本发明实施例提供的岩石破裂实际声发射波形图。
图7所示为本发明实施例提供的岩石破裂实际声发射声谱图。
图8所示为本发明实施例提供的岩石破裂实际声发射时频强度特征分布图。
图9所示为本发明实施例提供的声谱分析高亮点搜索结果意图。
图10所示为本发明实施例提供的破裂模式分析结果意图。
具体实施方式
现在将参考附图来详细描述本发明的示例性实施方式。应当理解，附图中示出和描述的实施方式仅仅是示例性的，意在阐释本发明的原理和精神，而并非限制本发明的范围。
本发明实施例提供了一种岩石破裂声发射与损伤成像一体化监测方法，如图1所示，包括以下步骤S1～S4：
S1、在待监测岩石周围设置声发射系统。
本发明实施例中，声发射系统由对射型声发射监测传感器矩阵构成。对射型声发射监测传感器矩阵的具体设置方式如图2所示。
S2、构建声发射声谱分析模型和理想信号生成方法与分类特征判别标准。
基于声纹识别语谱分析原理，构建声发射信号
Figure BDA0003197888090000031
的声谱分析数学模型为：
Figure BDA0003197888090000032
式中h(m)为窗函数，选用汉明窗，
Figure BDA0003197888090000033
为频率。
令S(n,ω)＝|STFTx(n,ω)|2表示时间n，频率ω对应的频率成分强弱，进而形成声发射信号x(m)的声谱图。
利用指数信号与正弦信号复合方式，构建岩石破裂理想声发射信号，信号复合函数为：
Figure BDA0003197888090000034
ω＝2πf
其中A表示信号的振幅，ω为角频率，h为调整因子。
构建张拉破裂信号：A＝8，f＝50kHz，h0＝32，h1＝8，采样长度为2048，生成如图3的信号图。
构建剪切破裂信号：A＝5，f＝50kHz，h0＝8，h1＝16，采样长度为2048，生成如图4的信号图。
将上述构建的信号进行声谱分析建立分类标准，特征分布如图5所示，形成如下分类准则：
基本条件：
条件1：声谱图中在某些频段存在明显的高能点O。
条件2：围绕高能点O沿时间轴一定范围内形成明显的连续递减式条带。
(1)单一张拉破裂模式识别准则
破裂声发射信号的声谱图满足条件1和条件2，具备如下特征：
条件2中的连续递减式条带在逆时方向略有延伸或没有延伸，而相对逆时方向在顺时方向具有较长延伸，整体形似逆时冲击的“彗星”；
声谱图绘制的时频强度等值线图逆时延伸长度L1与顺时延伸长度L2比值小于0.5；
同时具备上述特征，且满足条件1和2的声发射信号对应的破裂为张拉破裂(参见图5a)。
(2)单一张剪切裂模式识别准则
破裂声发射信号的声谱图满足条件1和条件2，具备如下特征：
条件2中的连续递减式条带在逆时方向和顺时方向同时具有相近延伸，或者逆时方向延伸强于顺时方向延伸；
声谱图绘制的时频强度等值线图逆时延伸长度L1与顺时延伸长度比值大于等于1，且上部等值线外部轮廓平缓；
同时具备上述特征，且满足条件1和2的声发射信号对应的破裂为剪切破裂(参见图5b)。
(3)不同频段的张剪复合信号识别准则
声发射信号的声谱图满足条件1和条件2，在不同的频段范围分别满足单一张拉破裂模式识别准则或单一剪切破裂模式识别准则，则认为该信号由张拉破裂信号和剪切破裂信号叠加复合而成(参见图5c)。
(4)同频段下，以张拉信号为主体叠加剪切信号的复合信号识别准则
声发射信号的声谱图满足条件1和条件2，信号的声谱图满足剪切信号声谱图特征，但时频强度等值线只呈现出张拉信号等值线特征，则认为该信号是张拉破裂为主，剪切为辅的叠加复合信号(参见图5d)。
(5)同频段下，以剪切信号为主体叠加张拉信号的复合信号识别准则
声发射信号的声谱图满足条件1和条件2，信号的声谱图满足剪切信号声谱图特征，时频强度等值线逆时延伸长度L1与顺时延伸长度比值大于等于1，但上部轮廓不平缓，具有明显尖点，整体形似菱形，则认为该信号是剪切破裂为主，张拉为辅的叠加复合信号(参见图5e)
S3、通过声发射系统中每个通道的声发射监测传感器依次采集信号(声发射信号如图6)，信号输入声谱分析模型计算获取声谱特征图(图7)和时频强度分布特征图(图8)。
S4、根据构建的信号分类判别标准，综合岩石破裂事件对应的声谱特征和时频强度特征完成岩石破裂分类。
下面以一个具体实验例对本发明提供的一种基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法分析过程及效果作详细说明。
对图2所示的岩石试件进行加载，在岩石加载破裂过程中，利用声发射监测系统监测采集声发射波形数据(形如图6)。
将采集到的声发射波形数据(这里以图6的波形数据为例)进行声谱分析，分别获取到声谱图(图7)和时频强度分布图(图8)。
在图7中搜索高亮点，可以获得如图9所示的1、2、3、4、5号多个高亮点，这里以3号高亮点为例，在图8中的时频强度分布图同等位置获取3号高亮点对应的特征区域如图10所示。参照图5分类特征和识别准则，可以得出3号点对应的是张拉破裂，同理可以分析出其他高亮点对应的破裂模式。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在待监测岩石周围设置声发射系统；
S2、构建声发射声谱分析模型和理想信号生成方法与分类特征判别标准；
S3、通过声发射系统中每个通道的声发射监测传感器依次采集信号，信号输入声谱分析模型计算获取声谱特征图和时频强度分布特征图；
S4、根据构建的信号分类判别标准，综合岩石破裂事件对应的声谱特征图和时频强度分布特征图完成判断岩石破裂的分类。
2.根据权利要求1所述的基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，其特征在于，所述S2中的理想信号生成方法与分类特征判别标准包括张拉破裂、剪切破裂、张剪复合破裂。
3.根据权利要求2所述的基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，其特征在于，所述S2中的岩石张拉破裂和剪切破裂的理想信号生成方法为：
Figure FDA0003197888080000011
其中，A表示信号的振幅，ω为角频率，h为阻尼因子。
4.根据权利要求1所述的基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，其特征在于，所述S2中的声发射声谱分析模型为：
Figure FDA0003197888080000012
其中，h(m)为窗函数，选用汉明窗，
Figure FDA0003197888080000013
为频率，
令S(n,ω)＝|STFTx(n,ω)|2表示时间n，频率ω对应的频率成分强弱，进而形成声发射信号x(m)的声谱图。
5.根据权利要求1所述的基于声纹识别技术的岩石破裂模式分类识别方法，其特征在于，所述S1中的声发射系统由对射型声发射监测传感器矩阵构成。
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