CN114383959B - 用于岩体性质评定的随钻检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于岩体性质评定的随钻检测装置及方法，包括：管体（1）；内置于管体的探管（2）；加速度传感器（3），所述加速度传感器内置于探管的中部；数据处理模块（4），所述数据处理模块对加速度传感器采集的信号进行处理。本发明的有益效果是实现了工程岩体性质评定的随钻检测，解决了工程钻探中钻遇工程岩体性质评定的岩土勘察瓶颈问题。
Description
技术领域
本发明涉及岩土工程勘察施工装置领域，特别涉及一种岩体性质评定的随钻检测装置及方法。
背景技术
近年来，随着人民经济不断发展，人民生活水平得到极大提高，基础设施建设更加完善。其中，各种岩土工程积极展开：岩体边坡工程、隧道工程、洞室工程。同时，为了更加快速安全、高效的完成工程设计建设，国内外针对这些问题提出并实施了很多国家规范或行业规范。这些规范保证了各类岩土工程问题的规范设计与安全施工。在此之中，工程岩体质量评定成为选择规范设计与安全施工的重中之重。它不仅客观地反映了岩体结构固有的物理力学特性，而且为工程稳定性分析、岩体的合理利用及正确选择各类岩体力学参数等提供了可靠的依据。因此，为了实现和保证可靠的设计与安全的施工，准确的获得工程岩体质量与岩体结构特征成为了设计施工的首要问题。对于室内试验，在岩样的采集、运输和保存过程中会产生扰动，对实验数据产生影响，最终结果也与实际的原位测试结果相异，同时耗费巨大的时间成本还有人和物的使用以及金钱。
中国发明专利公开号CN113779880A公开了一种基于超前钻探数据的隧道围岩二维质量评价方法，包括步骤一，通过超前钻探技术对待挖掘隧道进行随机采样，获取待挖掘隧道的钻探数据并进行预处理；钻探数据包括推进速度、推进力、扭矩和旋转速度四项指标；步骤二，将预处理后的钻探数据输入到预先搭建的CC-GA-XGBoost模型进行二维质量评价，输出二维质量评价结果，评价结果包括围岩完整程度和围岩等级两个维度，围岩完整程度的评价结果包括较完整、较破碎、破碎和泥质填充空腔，围岩等级的评价结果包括Ⅲ、Ⅳ与Ⅴ级；其中CC-GA-XGBoost模型是采用GA算法对XGBoost模型进行训练后调用CC算法进行多标签分类的模型。通过引入速度、推进力、扭矩和旋转速度这四个指标，建立数学模型来对围岩等级进行评价，而速度、推进力、扭矩和旋转速度属于间接数据，这些间接数据本身可能就存在误差，由此计算得到的评价结果误差会进一步放大。
发明内容
本发明要解决的技术问题是现有的室内试验评定工程岩体质量等级耗时耗财耗力的现象，尝试从另外一个角度直接利用振动信号通过数据处理得到评价结果，为此提供用于岩体性质评定的随钻检测装置及岩体性质评定的检测方法。
本发明的技术方案是：用于岩体性质评定的随钻检测装置，包括：管体；内置于管体的探管；加速度传感器，所述加速度传感器内置于探管的中部；数据处理模块，所述数据处理模块对加速度传感器采集的信号进行处理。
上述方案的改进是还包括：无线传输装置，所述无线传输装置内置于探管的另一端用于将数据处理模块处理后的信号传给显示终端。
上述方案中所述管体内两端设有与探管配合的卡环。
上述方案中所述管体的两端设有与钻杆螺纹连接的螺纹接口，所述管体的直径与钻杆的直径相同。
用于岩体性质评定的方法，包括以下步骤：用如上述的用于钻杆长度及岩体性质评定的随钻检测装置中的数据处理模块对采集信号进行分段EEMD，分解出不同模态的IMF分量，对各IMF分量能量并进行归一化处理和奇异值分解来构建特征向量，总结工程岩体性质与特征向量之间对应关系，评定钻遇工程岩体性质。
上述方案中所述分段EEMD包括以下步骤：(1)、在原始信号X(t)中多次添加均值为0、标准差为ε(ε为常数)的高斯白噪声ni(t)，即： xi(t)＝x(t)+ni(t)(1)，其中，Xi(t)为第i次加入高斯白噪声的信号； (2)、对各xi(t)分别进行EMD，得到若干个IMF分量Cij(t)和1个余项ri(t)；(3)、重复步骤(1)和步骤(2)计算N次，对分解出的IMF分量进行平均运算，其中，cij(t)为第 i次加入白噪声后，分解得到的第j个IMF分量；c1(t)，c2(t)，…，cj(t)依次为从高频到低频的IMF分量；(4)、抽取第j个IMF分量，终止条件采用标准差Sd控制，/>EEMD最终结果可表示为：/>
上述方案中所述对各IMF分量进行归一化处理包括以下步骤：(1)、对非线性非平稳原始信号进行EEMD分解，选取具有特征信息的k个IMF分量； (2)、求取每个特征IMF能量Ej，(3)、对包含主要特征k个IMF能量Ej归一化处理，构建特征向量P，表示为：
Pj＝Ej/E (7)
P＝[P1，P2，P3，…，Pk] (8)。
上述方案中所述奇异值分解具体步骤如下：(1)对非线性非平稳原始信号进行EEMD分解，选取具有特征信息的k个IMF分量；
(2)、k个特征信息的IMF分量分别为c1，c2，…ck，构成特征k*n阶的输入矩阵A；
(3)、对矩阵A进行SVD如下：
其中，U∈Rk*k、V∈Rn*n均为正交均值，∑r＝diag(σ1，σ2，…，σr)，σj(j＝1，2，3，…，r)称为A的奇异值，且σ1≥σ2…≥σr，r(r ≤min(k，n))是矩阵A的秩，uj、vj分别是方阵AAT和ATA的第j个特征向量。
本发明的有益效果是实现了工程岩体性质评定的随钻检测，解决了工程钻探中钻遇工程岩体性质评定等岩土勘察瓶颈问题。
附图说明
图1是本发明的随钻检测装置示意图；
图2是本发明的随钻检测装置使用状态示意图；
图3是本发明的实施例1对应的EEMD分解结果的波形图；
图4是本发明的实施例2对应的EEMD分解结果的波形图；
图5是本发明的实施例3对应的EEMD分解结果的波形图；
图6是图3的IMF能量归一化结果波形图；
图7是图4的IMF能量归一化结果波形图；
图8是图5的IMF能量归一化结果波形图；
图中，1、管体，2、探管，3、加速度传感器，4、数据处理模块，5、无线传输装置，6、卡环，7、钻杆。
具体实施方式
下面结合附图，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有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1-2所示，用于岩体性质评定的随钻检测装置，包括：管体1；内置于管体的探管2；加速度传感器3，所述加速度传感器内置于探管的中部；数据处理模块4，所述数据处理模块对加速度传感器采集的信号进行处理。
其中的管体两端设有螺纹接口，所述管体的直径与钻杆的直径相同，可以替换任意一节钻杆，安装在钻机上，这里要强调的是，之所以管体两端设有螺纹接口，是因为相邻钻杆7之间通过螺纹接口连接的，如果相邻钻杆之间是通过其它方式连接的，比如卡接、插接等可拆卸式连接，那么管体的两端也要做适应性调整。
探管与管体之间的连接方式可以是卡槽连接，管体内两端设有与探管配合的卡槽，或者探管与管体之间适配有卡环6，总之只要能够将探管固定在管体内的连接方式都可以。
数据处理模块可以是FPGA数据处理模块。
为了直观的观察数据处理模块处理的信息，本发明的优选例是还包括：无线传输装置5，所述无线传输装置内置于探管的另一端用于将数据处理模块处理后的结果传给显示终端，显示终端可以是平板电脑或是手机，现场实时展示判定结果。
判定钻杆所钻深度(即钻杆长度)的方法，包括以下步骤：(1)、将用于钻杆长度及岩体性质评定的随钻检测装置替换一节钻杆装在钻机上进行随钻测量，每次测量时加速度传感器采集一定时长钻头钻进信号；(2)、数据处理模块通过对加速度传感器采集的信号进行数据处理，然后进行钻杆长度判定：利用自相关干涉成像技术，将采集的长时间振动信号转换成不同深度的单炮地震记录，在振动数据采集时，是按照时间的方式采集点数，1秒钟采集几千个点数 (根据采样频率的不同)，在不同的地质情况下存在采集时长不同的情况，这里通过钻进一根钻杆的振动数据，所有的点数平均分成n份(n＝钻杆长度/10)，将这些点数进行自相关运算，然后保留同样的点数，即可形成地震记录。找出钻杆时域中的反射波，利用公式L＝c*T/2计算出钻杆长度，地震记录中可明显看到杆底有波形起跳，根据起跳位置确定时间T，即为波传钻杆底部再反射回来的时间，L为杆长，c为震动波在钻杆中的传播速度，同时，对时域中的单炮地震记录进行FFT时频转换，在频域中提取出钻杆的基阶振动频率f，根据L＝c/2f 计算出钻杆长度，结合时频域的钻杆长度检测结果综合判断钻杆长度。
用于岩体性质评定的方法，包括以下步骤：用如上所述的用于岩体性质评定的随钻检测装置中的数据处理模块对采集信号进行分段EEMD(集合经验模态分解)，分解出不同模态的IMF分量，对各IMF分量能量并进行归一化处理和奇异值分解来构建特征向量，总结工程岩体性质与特征向量之间对应关系，评定钻遇工程岩体性质。
具体步骤如下：(1)、在原始信号X(t)中多次添加均值为0、标准差为ε (ε为常数)的高斯白噪声ni(t)，即：xi(t)＝x(t)+ni(t)(1)，其中，Xi(t)为第i次加入高斯白噪声的信号。
(2)、对各xi(t)分别进行EMD，得到若干个IMF分量Cij(t)和1个余项ri(t)。
(3)、重复步骤(1)和步骤(2)计算N次，对分解出的IMF分量进行平均运算，由于加入白噪声是零均值噪声，加入的次数N越多，多次平均消除后均值越趋于0，可消除高斯白噪声对IMF的影响，即其中，cij(t)为第i次加入白噪声后，分解得到的第j个IMF分量c1(t)，c2(t)，…，cj(t)依次为从高频到低频的IMF分量。
(4)、抽取第j个IMF分量，终止条件采用标准差Sd(一般取0.2-0.3)控制。
EEMD最终结果可表示为：
特征向量的构建是煤岩识别的关键所在，煤岩的特征向量包含着其所具有的特征属性，通过EEMD得到的各个IMF分量，选择特征的IMF分别对其求能量和奇异值分解，构建特征向量进行煤岩性质识别。
IMF能量
IMF能量特征向量的构建主要分为以下几个步骤：1)对非线性非平稳原始信号进行EEMD分解，选取具有特征信息的k个IMF分量。
2)求取每个特征IMF能量Ej
3)对包含主要特征k个IMF能量Ej归一化处理，构建特征向量P，表示为：
Pj＝Ej/E (7)
P＝[P1，P2，P3，…，Pk] (8)
奇异值分解(SVD)
对EEMD结果选取特征IMF分量，对其进行奇异值分解，具体步骤如下：
1)对非线性非平稳原始信号进行EEMD分解，选取具有特征信息的k个IMF 分量。
2)k个特征信息的IMF分量分别为c1，c2，…ck，构成特征k*n阶的输入矩阵A。
3)对矩阵A进行SVD如下：
其中，U∈Rk*k、V∈Rn*n均为正交均值，∑r＝diag(σ1，σ2，…，σr)，σj(j＝1，2，3，…，r)称为A的奇异值，且σ1≥σ2…≥σr，r(r ≤min(k，n))是矩阵A的秩，uj、vj分别是方阵AAT和ATA的第j个特征向量。奇异值的大小反映了特征IMF分量在总的信号中所占的比重，能够有效的反应出信号的本质。
选取前7个IMF为其特征模态，同时对求其能量和并归一化和奇异值分解，得到14个特征值作为特征向量，进而根据工程岩体性质与特征向量之间对应关系评定工程岩体性质。
实施例1：现场环境为切割煤层，采集到的振动信号如图3所示，共分解出 11个IMF分量，其中c1-c10为高频到低频信号，r11为残余分量，计算出各IMF 分量的能量并归一化处理，如图6所示。
实施例2：现场环境为切割泥岩，采集到的振动信号如图4所示，共分解出 11个IMF分量，其中c1-c10为高频到低频信号，r11为残余分量，计算出各IMF 分量的能量并归一化处理，如图7所示。
实施例3：现场环境为切割砂岩，采集到的振动信号如图5所示，共分解出11个IMF分量，其中c1-c10为高频到低频信号，r11为残余分量，计算出各IMF 分量的能量并归一化处理，如图8所示。
从图6-8的归一化结果就可以清楚看出，切割不同岩性的能量分布存在明显差异，仍可直观发现切割煤层的能量在高频所占比例很小，低频成份占很大成分；切割泥岩和切割砂岩时高频能量所占比例很大，低频相对较小，切割砂岩高频成分包含更丰富；无论切煤或者切岩，能量都集中在c1-c7的频率成分，故在进行煤岩识别时，选取前7个IMF为其特征模态，同时对求其能量和并归一化和奇异值分解，得到14个特征值作为煤岩识别的特征向量。
这样从能量所占比例的角度能够对岩体进行定性分析，如果高频所占比例很小，低频成份占很大成分，那么可判断岩体是煤层，如果高频能量所占比例很大，低频相对较小，那么可判断岩体是泥岩或砂岩，其中高频成分包含更丰富的可判断是砂岩。
Claims (4)
1.用于岩体性质评定的方法，其特征是，包括以下步骤：将随钻检测装置替换一节钻杆装在钻机上进行随钻测量，所述随钻检测装置包括：管体(1)；内置于管体的探管(2)；加速度传感器(3)，所述加速度传感器内置于探管的中部；数据处理模块(4)，所述数据处理模块对加速度传感器采集的信号进行处理，每次测量时加速度传感器采集一定时长钻头钻进信号；通过数据处理模块对采集到的信号进行分段EEMD，分解出不同模态的IMF分量；对各IMF分量能量并进行归一化处理和奇异值分解来构建特征向量，总结工程岩体性质与特征向量之间对应关系，评定钻遇工程岩体性质。
2.如权利要求1所述的用于岩体性质评定的方法，其特征是，所述分段EEMD包括以下步骤：(1)、在原始信号X(t)中多次添加均值为0、标准差为常数ε的高斯白噪声ni(t)，即:xi(t)＝x(t)+ni(t)(1)，其中，Xi(t)为第i次加入高斯白噪声的信号；(2)、对各xi(t)分别进行EMD，得到若干个IMF分量Cij(t)和1个余项ri(t)；(3)、重复步骤(1)和步骤(2)计算N次，对分解出的IMF分量进行平均运算，其中，cij(t)为第i次加入白噪声后，分解得到的第j个IMF分量；c1(t)，c2(t)，…,cj(t)依次为从高频到低频的IMF分量；(4)、抽取第j个IMF分量，终止条件采用标准差Sd控制，/>EEMD最终结果可表示为：/>
3.如权利要求2所述的用于岩体性质评定的方法，其特征是，所述对各IMF分量进行归一化处理包括以下步骤：(1)、对非线性非平稳原始信号进行EEMD分解，选取具有特征信息的k个IMF分量；(2)、求取每个特征IMF能量Ej，其中j＝1,2,3(5)；(3)、对包含主要特征k个IMF能量Ej归一化处理，构建特征向量P，表示为：
Pj＝Ej/E (7)
P＝[P1，P2，P3，...，Pk] (8)。
4.如权利要求2所述的用于岩体性质评定的方法，其特征是，所述奇异值分解具体步骤如下：(1)对非线性非平稳原始信号进行EEMD分解，选取具有特征信息的k个IMF分量；
(2)、k个特征信息的IMF分量分别为c1，c2，...ck，构成特征k*n阶的输入矩阵A；
(3)、对矩阵A进行SVD如下：
其中，U∈Rk*k、V∈Rn*n均为正交均值，∑r＝diag(σ1，σ2，...，σr)，σj称为A的奇异值，其中j＝1，2，3，...，r，且σ1≥σ2...≥σr，r是矩阵A的秩，且r≤min(k,n)，uj、vj分别是方阵AAT和ATA的第j个特征向量。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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