CN116148921B - 一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，包括：将待监测岩体划分为基岩和至少一块岩块；并分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据；基于得到的振动数据，分别提取出各岩块和基岩对应的高频弹性波；基于各岩块和基岩对应的高频弹性波，分别计算各岩块和基岩的重心频率；基于各岩块和基岩的重心频率的变化，根据预设判断标准对岩体稳定性进行判断，并根据预设预警规则对岩体稳定性进行分级预警。本发明具有操作简单、低成本、预警结果可靠等优点，可解决高陡边坡、公路铁路边坡、水利水电等工程的危岩体失稳预警问题。

Description

一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法

技术领域

本发明涉及边坡危岩体稳定性判断及预警技术领域，特别涉及一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法。

背景技术

危岩体的崩塌是山区三种常见的地质灾害之一(崩塌、滑坡、泥石流)，对社会及人民的生命及财产安全造成了严重的威胁。而危岩体的崩塌往往具有突发性，这种特性大大增加了对危岩体崩塌监测预警的难度，使得常规的位移监测手段虽然能监测到危岩体崩塌，但是对崩塌前岩体稳定性下降的监测存在很大局限性，即位移监测在危岩体崩塌早期预警中存在很多大局限性。

基于危岩体崩塌机理的研究，发现危岩体失稳崩塌是一个动态过程，先是岩体内部裂隙不断发展扩大，结构面弱化，导致岩体稳定性不断下降，当裂隙发展积累到一定程度时，岩体才会在极短时间内发生崩塌，在岩体内部裂隙发展的过程中，危岩体的位移通常没有明显的变化，因此如何对岩体内部结构变化进行有效可靠的监测是岩体稳定性判断及预警的关键。

发明内容

本发明提供了一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，以解决现有监测技术在危岩体稳定性判断及预警中存在很大局限性的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，包括：

对待监测岩体进行分块划分，将其划分为基岩和至少一块岩块；并分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据；

基于得到的振动数据，分别提取出各岩块和基岩对应的高频弹性波；

基于各岩块和基岩对应的高频弹性波，分别计算各岩块和基岩的重心频率；

基于各岩块和基岩的重心频率的变化，根据预设判断标准，对岩体稳定性进行判断，并根据预设预警规则，对岩体稳定性进行分级预警。

进一步地，所述对待监测岩体进行分块划分，将其划分为基岩和至少一块岩块；并分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据，包括：

判断待监测岩体的结构面位置，基于待监测岩体的结构面对待监测岩体进行分块划分，将待监测岩体划分为基岩和至少一块岩块；

在划分出的各岩块和基岩上分别安装振动传感器，通过振动传感器分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据。

进一步地，在安装振动传感器时，每个块体的振动传感器安装于靠近结构面5cm处，同方向结构面附近的振动传感器处于同一垂直面上。

进一步地，高频弹性波的提取过程，包括：

对待处理的振动数据，采用预设的经验模态分解方法提取一、二阶本征模态序列，并计算一、二阶本征模态序列的边际谱；其中，当提取岩块对应的高频弹性波时，所述待处理的振动数据为岩块的振动数据，当提取基岩对应的高频弹性波时，所述待处理的振动数据为基岩的振动数据；

基于一、二阶本征模态序列边的际谱，得到高频弹性波的频率分界点；

基于高频弹性波的频率分界点，根据高频弹性波频段范围设计高通滤波器，对待处理的振动数据进行滤波，得到对应的高频弹性波时域数据。

进一步地，所述预设的经验模态分解方法为互补集合经验模态分解。

进一步地，所述基于一、二阶本征模态序列边的际谱，得到高频弹性波的频率分界点，包括：

分析一、二阶本征模态序列的边际谱，得到两者曲线的交汇点对应的频率f₁₂，取f₁₂或大于f₁₂的某一频率作为高频弹性波的频率分界点f_h。

进一步地，所述高通滤波器为巴特沃斯高通滤波器。

进一步地，所述重心频率的计算过程，包括：

针对待处理的高频弹性波，通过希尔伯特变换求得边际谱；

基于得到的高频弹性波的边际谱，计算得到重心频率；其中，当计算岩块的重心频率时，所述待处理的高频弹性波为岩块的高频弹性波，当计算基岩的重心频率时，所述待处理的高频弹性波为基岩的高频弹性波。

进一步地，所述预设判断标准为：当至少一个岩块的重心频率不断减小，或基岩的重心频率不断减小时，判断岩体稳定性降低，需进行进一步检测分析。

进一步地，所述预设预警规则为：

当所有岩块及基岩的重心频率均保持平稳时，进行一级预警；

当某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_y；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_y时，进行二级预警；

当某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_o；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_o时，进行三级预警；

当某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_r；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_r时，进行四级预警；

其中，f_y的取值为20Hz，f_o的取值为60Hz，f_r的取值为100Hz。

本发明提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

本发明通过使用弹性波重心频率作为监测指标，克服了位移对崩塌前岩体稳定性下降的监测效果差的缺点，具有可操作性强、低成本、可靠性高等优点，可广泛应用于高陡边坡、公路铁路边坡、水利水电等工程的危岩体失稳预警。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一实施例提供的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法的执行流程示意图；

图2是本发明第一实施例提供的振动传感器安装示意图；

图3是Ⅰ绿色低风险级对应的重心频率变化趋势示意图；

图4是Ⅱ黄色注意级对应的重心频率变化趋势示意图；

图5是Ⅲ橙色预警级对应的重心频率变化趋势示意图；

图6是Ⅳ红色危险级对应的重心频率变化趋势示意图；

图7是本发明第二实施例提供的岩块和基岩划分及振动传感器安装示意图；

图8是本发明第二实施例提供的岩块和基岩振动传感器所采集的振动数据示意图；

图9是本发明第二实施例提供的岩块一、二阶本征模态序列的边际谱示意图；

图10是本发明第二实施例提供的基岩一、二阶本征模态序列的边际谱示意图；

图11是本发明第二实施例提供的岩块及基岩重心频率变化趋势示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

第一实施例

本实施例提供了一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，该方法的执行流程如图1所示，包括以下步骤：

S1，对待监测岩体进行分块划分，将其划分为基岩和至少一块岩块；并分别对各岩块和基岩进行长期多次振动数据采集，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据；

具体地，在本实施例中，上述S1实现过程如下：

S11，判断待监测岩体的结构面位置，基于待监测岩体的结构面对待监测岩体进行分块划分，将待监测岩体划分为基岩和至少一块岩块；

S12，在划分出的各岩块和基岩上分别安装振动传感器，通过振动传感器分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据。其中，在安装振动传感器时，每个块体的振动传感器安装于靠近结构面5cm处，同方向结构面附近的振动传感器处于同一垂直面上，如图2所示。

S2，基于得到的振动数据，分别提取出各岩块和基岩对应的高频弹性波；

具体地，在本实施例中，上述S2实现过程如下：

S21，对待处理的振动数据，采用预设的经验模态分解方法提取一、二阶本征模态序列，并计算一、二阶本征模态序列的边际谱；

其中，当提取岩块对应的高频弹性波时，待处理的振动数据为岩块的振动数据，当提取基岩对应的高频弹性波时，待处理的振动数据为基岩的振动数据；本实施例采用的经验模态分解方法为互补集合经验模态分解CEEMD。

S22，基于一、二阶本征模态序列边的际谱，得到高频弹性波的频率分界点；

具体地，高频弹性波的频率分界点的确定方式为：分析一、二阶本征模态序列的边际谱，得到两者曲线的交汇点对应的频率f₁₂，取f₁₂或大于f₁₂的某一频率作为高频弹性波的频率分界点f_h。

S23，基于高频弹性波的频率分界点，根据高频弹性波频段范围设计高通滤波器，对待处理的振动数据进行滤波，得到对应的高频弹性波时域数据。

其中，本实施例采用的高通滤波器为巴特沃斯高通滤波器。

S3，基于各岩块和基岩对应的高频弹性波，分别计算各岩块和基岩的重心频率；

具体地，在本实施例中，上述S3实现过程如下：

S31，针对待处理的高频弹性波，通过希尔伯特变换求得边际谱；

S32，基于得到的高频弹性波的边际谱，计算得到重心频率；其中，当计算岩块的重心频率时，所述待处理的高频弹性波为岩块的高频弹性波，当计算基岩的重心频率时，所述待处理的高频弹性波为基岩的高频弹性波。

S4，基于各岩块和基岩的重心频率的变化，根据预设判断标准，对岩体稳定性进行判断，并根据预设预警规则，对岩体稳定性进行分级预警。

具体地，在本实施例中，所述预设判断标准为：某个或多个岩块的重心频率不断减小；基岩的重心频率不断减小；当发生以上任意一种情况，均判断岩体稳定性降低，需进行进一步检测分析。

进一步地，预警等级包括：Ⅰ绿色低风险级、Ⅱ黄色注意级、Ⅲ橙色预警级、Ⅳ红色危险级；其中，

如图3所示，Ⅰ绿色低风险级为：所有岩块及基岩的重心频率基本保持平稳，无明显减小趋势；

如图4所示，Ⅱ黄色注意级为；某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_y；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_y；

如图5所示，Ⅲ橙色预警级为：某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_o；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_o；

如图6所示，Ⅳ红色危险级为：某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_r；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_r；

其中，f_y、f_o、f_r分别为：

f_y＝20Hz

f_o＝60Hz

f_r＝100Hz

综上，本实施例提供了一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，通过使用弹性波重心频率作为监测指标，克服了位移对崩塌前岩体稳定性下降的监测效果差的缺点，具有可操作性强、低成本、可靠性高等优点，可广泛应用于高陡边坡、公路铁路边坡、水利水电等工程的危岩体失稳预警。

第二实施例

本实施例结合某一实际应用实例对本发明方法的实施过程及实施效果进行详细说明，具体地，该方法的实施过程包括以下步骤：

S1，判断岩体结构面位置，基于岩体结构面对岩体进行分块划分，将岩体划分为一块或多块岩块+基岩：

具体地，如图7所示，本实施例基于主控结构面，划分为一个岩块和基岩。

S2，基于岩块的划分，在各岩块及基岩分别安装振动传感器，进行长期多次振动数据采集，得到各岩块和基岩的振动数据；

具体地，如图7所示，本实施例在基岩和岩块各安装一个振动传感器，传感器靠近结构面5cm处，振动传感器布设于岩体、基岩同一方向。

振动传感器灵敏度为2100mv·g^-1，加速度量程为50g，传感器被设置为以4000Hz连续采集20min振动数据x(t)，如图8所示。

S3，基于各岩块及基岩振动传感器采集的振动数据，从振动信号中提取合适的高频弹性波，具体包括以下步骤：

S31，基于岩块振动传感器采集的振动数据，采用互补集合经验模态分解CEEMD提取一、二阶本征模态序列，并计算一、二阶本征模态序列的边际谱，如图9所示；同样，基于基岩振动传感器采集的振动数据，采用互补集合经验模态分解CEEMD提取一、二阶本征模态序列，并计算一、二阶本征模态序列的边际谱，如图10所示；

S32，基于一、二阶本征模态序列边际谱，得到高频弹性波的频率分界点f_h：

如图9和10所示，分析一、二阶本征模态序列的边际谱，得到两者曲线的交汇点对应的频率f₁₂＝777Hz,高频弹性波的频率分界点f_h取f₁₂或大于f₁₂的某一频率，因此，在本实施例中，取f_h＝1000Hz。

S33，基于高频弹性波频段范围设计高通滤波进行滤波进而得到高频弹性波时域数据；

具体地，本实施例设计阈值为1000Hz的巴特沃斯高通滤波器，并对原始数据进行滤波。

S4，基于岩块及基岩的高频弹性波，分别计算基岩以及各岩块的重心频率；

基于岩块及基岩的高频弹性波数据，通过希尔伯特变换求得边际谱，进而通过边际谱计算得到重心频率：

其中，F为重心幅值，f_k为频率，A_k为f_k对应的幅值。

具体地，本实施例得到岩块及基岩重心频率变化趋势如图11所示；

S5，基于基岩以及各岩块重心频率的变化，对岩体稳定性进行判断，并进行预警等级的判别；

具体地，从图11中可以看出，在本实施例中，岩块重心频率和基岩重心频率均发生下降，判断岩体稳定性正在降低，需进一步检测分析。

进行预警等级判别，预警等级包括：Ⅰ绿色低风险级、Ⅱ黄色注意级、Ⅲ橙色预警级、Ⅳ红色危险级；各预警等级说明具体如下：

Ⅰ绿色低风险级为：所有岩块及基岩的重心频率基本保持平稳，无明显减小趋势；

Ⅱ黄色注意级为；某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过20Hz；或基岩的重心频率下降总幅度超过20Hz；

Ⅲ橙色预警级为：某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过60Hz；或基岩的重心频率下降总幅度超过60Hz；

Ⅳ红色危险级为：某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过100Hz；或基岩的重心频率下降总幅度超过100Hz。

从图11中可以看出，在本实施例中，岩块和基岩的重心频率下降总幅度超过20Hz但小于60Hz，即判断岩体处于Ⅱ黄色注意级。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

最后需要说明的是，以上所述是本发明优选实施方式，应当指出，尽管已描述了本发明优选实施例，但对于本技术领域的技术人员来说，一旦得知了本发明的基本创造性概念，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

Claims (9)

1.一种基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法包括：

对待监测岩体进行分块划分，将其划分为基岩和至少一块岩块；并分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据；

基于得到的振动数据，分别提取出各岩块和基岩对应的高频弹性波；

基于各岩块和基岩对应的高频弹性波，分别计算各岩块和基岩的重心频率；

基于各岩块和基岩的重心频率的变化，根据预设判断标准，对岩体稳定性进行判断，并根据预设预警规则，对岩体稳定性进行分级预警；

高频弹性波的提取过程，包括：

对待处理的振动数据，采用预设的经验模态分解方法提取一、二阶本征模态序列，并计算一、二阶本征模态序列的边际谱；其中，当提取岩块对应的高频弹性波时，所述待处理的振动数据为岩块的振动数据，当提取基岩对应的高频弹性波时，所述待处理的振动数据为基岩的振动数据；

基于一、二阶本征模态序列的边际谱，得到高频弹性波的频率分界点；

基于高频弹性波的频率分界点，根据高频弹性波频段范围设计高通滤波器，对待处理的振动数据进行滤波，得到对应的高频弹性波时域数据。

2.如权利要求1所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述对待监测岩体进行分块划分，将其划分为基岩和至少一块岩块；并分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据，包括：

判断待监测岩体的结构面位置，基于待监测岩体的结构面对待监测岩体进行分块划分，将待监测岩体划分为基岩和至少一块岩块；

在划分出的各岩块和基岩上分别安装振动传感器，通过振动传感器分别对各岩块和基岩进行振动监测，分别得到各岩块和基岩在预设时长内的振动数据。

3.如权利要求2所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，在安装振动传感器时，每个块体的振动传感器安装于靠近结构面5cm处，同方向结构面附近的振动传感器处于同一垂直面上。

4.如权利要求1所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述预设的经验模态分解方法为互补集合经验模态分解。

5.如权利要求1所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述基于一、二阶本征模态序列的边际谱，得到高频弹性波的频率分界点，包括：

分析一、二阶本征模态序列的边际谱，得到两者曲线的交汇点对应的频率f₁₂，取f₁₂或大于f₁₂的某一频率作为高频弹性波的频率分界点f_h。

6.如权利要求1所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述高通滤波器为巴特沃斯高通滤波器。

7.如权利要求1所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述重心频率的计算过程，包括：

针对待处理的高频弹性波，通过希尔伯特变换求得边际谱；

基于得到的高频弹性波的边际谱，计算得到重心频率；其中，当计算岩块的重心频率时，所述待处理的高频弹性波为岩块的高频弹性波，当计算基岩的重心频率时，所述待处理的高频弹性波为基岩的高频弹性波。

8.如权利要求1所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述预设判断标准为：当至少一个岩块的重心频率不断减小，或基岩的重心频率不断减小时，判断岩体稳定性降低，需进行进一步检测分析。

9.如权利要求1所述的基于高频弹性波重心频率变化的岩体稳定性监测方法，其特征在于，所述预设预警规则为：

当所有岩块及基岩的重心频率均保持平稳时，进行一级预警；

当某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_y；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_y时，进行二级预警；

当某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_o；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_o时，进行三级预警；

当某个或多个岩块的重心频率下降总幅度超过f_r；或基岩的重心频率下降总幅度超过f_r时，进行四级预警；

其中，f_y的取值为20Hz，f_o的取值为60Hz，f_r的取值为100Hz。