肖晓春1,金 晨1,丁 鑫1,潘一山2
(1.辽宁工程技术大学 力学与工程学院,辽宁 阜新 123000; 2.辽宁大学,辽宁 沈阳 110136)
摘 要:为探究含水煤样冲击倾向指标与其声发射时频特征的关联性。采用物理试验和信号处理分析方法,以河南耿村煤矿7609工作面煤样为研究对象,考虑饱水、自然含水和烘干24 h三种含水条件,深入研究不同含水煤样冲击倾向的变化规律;建立不同含水率煤样冲击倾向与其声发射时频信号的对应关系。结果表明:煤样加载破坏过程监测获得的声发射时频信号分布特征能够反演其受载阶段,声发射幅频信号的变化不仅能够判定煤体结构的破坏尺度,而且可利用不同频率范围声发射能量分布推断其冲击倾向强弱和发生动力破坏的可能性。定义了煤体结构冲击倾向的声发射反演能量比值Kae和频率幅值相对值比值Kaf;以河南耿村矿7609工作面煤样为例,验证了声发射信号时频特征和关键参数反演煤体结构冲击倾向的可行性。
关键词:含水煤样;声发射时频特征;声发射能量反演;频率幅值反演
冲击倾向性是鉴别冲击地压矿井、对冲击地压矿井进行区域预测的重要指标,煤岩层冲击倾向性指标是反映冲击破坏性质的煤岩内在参数,其本身并不能对井下煤岩体结构如巷道、煤柱及工作面冲击地压危险进行预警。但冲击倾向性指标是内因,如果能够找到它与外因即作用在巷道、采煤工作面和煤柱等煤岩体结构上岩体应力的相互关系,则可以揭示冲击地压发生机制,提出合理可行的预测预警方法。
目前,煤岩结构冲击倾向性测定的常规方法是将被测工作面煤岩采样封装后运回实验室,利用室内试验手段进行测定,通过计算分析其应力-应变关系得到冲击能量指数、弹性能量指数和抗压强度等冲击倾向指标,对大量煤岩样本的冲击指标进行统计分析,从而判定所测煤岩结构的冲击倾向强弱。但在采样、封装和实验室加工过程中必然会改变煤岩试样含水程度,现有测定方法无法避免含水变化对测定结果的影响,导致煤层冲击倾向评定出现偏差,因此,亟待寻找一种能更真实反映巷道、采煤工作面和煤柱等煤岩体冲击倾向性的判定方法。前人的研究成果表明,巷道、采煤工作面和煤柱等煤岩体的应力状态、破裂机制和冲击特征可以用破裂过程的声发射特征参数加以反演,如能找到煤岩破裂过程产生的声发射信号及其冲击倾向性的对应关系,则可建立煤体冲击倾向性的声发射时频特征指标。研究结果对准确评价煤层冲击危险具有重要的科学意义和工程价值。
在不同含水率煤岩破裂过程声发射信号时频分析领域:肖晓春[1-2]等对煤岩破裂过程的冲击倾向性和声发射时域信号特性进行了分析。姚强岭,李学华等[3-5]研究了含水煤岩声发射信号的变化规律。罗浩[6-8]等对含瓦斯煤岩加卸载过程声-电前兆时域信息进行了研究。文圣勇等[9]对不同含水率的红砂岩进行了声发射特征的探究。陈结等[10]对饱水后岩盐声发射信号规律进行了分析。张艳博等[11]对含水砂岩整个加载过程中声发射信号进行FFT变换得到了声发射信号的变化特征。VOZNESENSKII等[12]对盐岩在溶解过程中的声发射机制进行了分析。LAVROV等[13-14]对煤岩受力破坏过程中的声发射特征方面进行了基础性研究。CAI M等[15]指出,频谱图中声发射频率高低与破裂尺度有关。
在含水煤岩的冲击危险研究领域:潘结南[16]针对煤样破坏类型与冲击能量指数的关系进行了分析;郭建卿等[17-18]对煤样的有效冲击能指标进行了讨论;潘一山等[19-20]依据煤岩力学性质提出冲击倾向性新指标。苏承东等[21]分析了饱水时间对煤岩体的力学性质与冲击倾向性指标的影响。侯艳娟等[22-27]分析了不同含水率的软岩试样冲击指标的变化规律。
现有研究成果在利用声发射时频信号变化规律反演煤岩冲击倾向,评价冲击危险并进行预测预警的研究成果甚少。本文结合该领域研究现状,通过试验测试和信号处理手段,开展以下研究工作:① 开展含水率影响的煤体破坏特征和冲击倾向性研究;② 开展含水煤体冲击倾向特性和声发射时域信号关键参数的对应关系研究;③ 开展含水煤体破裂过程的声发射时频信号及其冲击倾向特征对应关系研究;④ 开展声发射时频信号反演含水煤体冲击倾向特性的研究。
试验以河南耿村煤矿7609工作面煤样为研究对象,为减小试验结果的离散性,煤样选取此工作面且加载方向与层理方向垂直,表面裂隙大致相同的煤样18块。将煤样分成3组,分别进行饱水、天然和烘干24 h三种含水率处理,饱水煤样编号设为A1~A6,天然煤样编号设为B1~B6,烘干煤样编号设为C1~C6。煤样参数见表1,试验所用煤样如图1所示。
试验系统由MTS岩石力学测试系统、声发射监测系统组成,如图2所示。采用位移加载方式,加载速率为0.2 mm/min,加载过程中记录煤体受载产生的声发射原始波形和关键参数,利用试验结果对不同含水率煤样的冲击倾向性进行对比分析。设置声发射采样率为1 024 sps,参数及波形门限值为40,记录整个加载过程的声发射原始波形数据。
我国现行的冲击倾向性判定标准(GB/T 25217.2—2010)将冲击能量指数KE、弹性能指数WET、动态破坏时间DT和抗压强度RC作为煤体常用冲击倾向性分类指标。基于此划分标准,从3组不同含水率的煤样中各选取具有代表性煤样的应力-应变曲线进行对比,如图3所示,将不同含水率煤样的常用指标进行比较,对比结果见表2。
表1 试验用煤样基本参数
Table 1 Basic parameters of coals for the experiment
图1 试验煤样
Fig.1 Coal samples of experiment
图2 试验加载测试系统
Fig.2 Loading test system
图3 不同含水煤样单轴压缩过程应力-应变关系
Fig.3 Stress-strain curves in uniaxial compression of >coals with different moisture content
表2 不同含水率煤样冲击倾向指标
Table 2 Rock burst tendency index of coals with different moisture content
从图3可知,含水率对煤体冲击倾向影响显著,随着含水率增加,煤样的抗压强度降低,弹性段变短,在临近峰值应力时,应力降调整明显,峰后软化时程较长。综合表2中煤样的冲击能量指数、弹性能指数、抗压强度和动态破坏时间均值等冲击倾向指标均随含水率的增大体现出的弱冲击倾向可判定:含水率的增加会降低煤体的冲击倾向性,与文献[5]的研究结果一致。
为了探究煤体冲击倾向性与受载破坏过程产生的声发射信号间的相互关系,对煤体加载过程声发射时频信号进行监测。
图4为监测获得的声发射简化波形及其能量、幅值和上升时间等参数的选用依据。
图4 声发射简化波形及能量参数定义
Fig.4 Simplified waveform of AE signal and definition of energy parameters
时域波形为时间函数,反映了声发射信号随时间变化特征,声发射能量参数正比于信号原始波形包络线下的面积,是定量测量声发射信号的主要参数,其值不受设置的门槛值影响,基于这一优点采取能量参数,对不同冲击倾向煤样的时域信号特征进行分析。
分析煤样变形破坏过程声发射监测结果,表明煤体在不同受载阶段声发射信号具有相同表现形式。按压密、弹性、强化损伤及峰后4个阶段,分别截取弹性段应力值为20%σc,强化损伤末段应力值为95%σc和残余初始段应力值为90%σc处时长为5 ms的声发射波形信号进行分析。
由图5可知,强冲击煤样C1峰值强度高,峰后脆性破坏特征明显且对应的声发射能量幅值较高;弱冲击倾向煤样A1峰值强度低,峰后软化明显,峰后破坏时间持续较长。对应于图5(a)和(b)中小图截取的5 ms内声发射原始波形知,在弹性阶段应力值为20%σc处,强弱冲击倾向煤样的声发射波形特征基本一致,为单脉冲突发型;在强化损伤末段应力值为95%σc处,强弱冲击倾向煤样的声发射波形体现出幅值较高的连续型变化,相对于弱冲击倾向煤样A1,具有强冲击倾向的煤样C1的声发射波形连续特征更密集且波形幅值更加显著;在残余初始段应力值为90%σc处,弱冲击倾向煤样A1受软化作用影响,其破坏过程延时较长,能量释放速率放缓,其声发射波形上又呈现为单脉冲突发型,而此应力时刻,强冲击倾向煤样C1破坏加剧,能量加速释放,其声发射波形则表现为幅值更加显著的密集连续型。
图5 含水率影响的强弱冲击倾向煤样声发射时域特征
Fig.5 AE characteristics in time domain of moisture content coals with weak-impact and strong-impact
综上所述,弱冲击煤样声发射时域波形特征表现为压密、弹性阶段的突发型-强化损伤阶段的突发、连续共存型-峰后残余阶段的突发型;强冲击煤样声发射时域波形特征表现为压密、弹性阶段的突发型-强化损伤阶段的连续型-峰后残余阶段的密集连续型。
对所选分析煤样A1和C1加载过程中所有波形文件进行一维离散傅里叶变换,可实现信号频域的频率、相位和振幅等参数分析,设X(k)为采样点数为N的声发射信号x(n)的离散傅里叶变换,其中k=1,2,3,…,N-1则有
(1)
傅里叶变换结果,横坐标为组成信号的正弦信号频率,纵坐标是对应频率下信号的幅值,对不同加载阶段典型频谱图进行分析并与时域波形进行对比,如图6所示。
图6 不同含水率煤样声发射时频域特征对比
Fig.6 Characteristic of AE signal in time domain and frequency domain of coals with different moisture content
图6中右侧小图为C1和A1煤样从压密、弹性、强化、峰值和峰后阶段截取的相同时长的声发射原始时域波形,左侧为相同阶段对应时刻声发射时域波形转化的频谱图。分析弱冲击倾向煤样A1知,对应其声发射时域波形所表现的压密、弹性阶段的突发型-强化损伤阶段的突发、连续共存型-峰后残余阶段的突发型特征,其声发射频域内频率变化表现为压密、弹性和强化阶段的宽频范围(0~500 kHz)内频率幅值相对值的均匀分布,向峰值附近的较窄频范围(0~125 kHz)内频率幅度相对值的集中分布且具有高值特征,再向峰后阶段的较窄频范围(0~125 kHz)内频率幅值相对值的集中分布但高值下降过渡的分布特征;分析强冲击倾向煤样C1知,对应其声发射波形特征表现为压密、弹性阶段的突发型-强化损伤阶段的连续型-峰后残余阶段的密集连续型特征,其声发射频域内频率变化表现为压密、弹性阶段的宽频范围(0~500 kHz)内频率幅值相对值的均匀分布,向强化、峰值阶段的较窄频范围(0~125 kHz)内频率幅值相对值的集中分布,且具有明显高值特征,再向峰后阶段的更窄频范围(0~2.5 kHz)内频率幅值相对值的密集集中分布,具有显著高值过渡的分布特征。
为进一步体现不同含水率强弱冲击倾向试样的频域特征,仍以C1和A1煤样为分析煤样,将声发射信号能量特征进行提取。采用小波分析方法将声发射信号正交分解到相应频段内,把信号分成不同频率范围内的分量,并给出每个频段数据长度、频率范围等的计算方法。在此具体采用db3小波进行3层小波包分解,得到重构信号不同尺度分量中能量的分布差异。声发射能量频域分解树如图7所示,声发射能量分布规律如图8所示。
图7 声发射频域能量分解树
Fig.7 Energy decomposition tree of AE frequency domain
图8 不同含水率强弱冲击煤样各加载段声发射能量分布
Fig.8 AE energy distribution at different loading stages of moisture content coals with weak-impact and strong-impact
分析图8中强弱冲击煤样不同频率范围的声发射能量分布有如下规律:
(1)对于强冲击C1煤样,在0~125 kHz频率范围内,监测获得声发射能量释放比例呈“尖峰状”且集中分布,在125~500 kHz范围内,声发射能量释放比例维持在较低水平且分布趋于平均;从应力阶段分析,在0~125 kHz频率范围内,强化及峰值应力段释放的声发射能量超过此阶段声发射总能量的70%,峰后应力段释放的声发射能量超过此阶段声发射总能量的80%。这与图6(a)中C1煤样的声发射时域波形特征及频域频率幅值相对值特征一致。
(2)对于弱冲击A1煤样,在0~500 kHz频率范围内,监测获得声发射能量释放比例均维持在较低水平且分布趋于平均;从应力阶段分析,在0~125 kHz频率范围内,强化及峰值应力段释放的声发射能量只占此阶段声发射总能量的约25%,峰后应力段释放的声发射能量约占此阶段声发射总能量的40%。
含水煤岩的声发射频域特征不仅验证了CAI M的研究成果,即声发射幅频信号的高频对应于小尺度的裂纹扩展,低频对应于主裂隙形成和承载结构的大破坏,而且可以通过不同频率范围声发射能量释放比例的分布规律推断煤体冲击倾向的强弱和发生动力破坏的可能性。此研究结果可为利用声发射监测准确反演矿井煤体结构冲击倾向程度,预估现场的煤体结构冲击危险提供实验依据。
依据上文中不同含水率煤样的声发射能量变化及频域幅值相对值的变化特征,建立声发射信号时频域特征参数与含水煤体冲击倾向性的对应关系。定义声发射能量比值Kae,声发射频率幅值相对值比值Kaf。则有
(2)
(3)
其中,AE1为强化到峰后阶段声发射能量均值,AE2为压密及弹性阶段声发射能量均值;AF1为强化到峰后阶段,频率范围为0~125 kHz内,声发射频率幅值相对值的平均值;AF2为强化到峰后阶段,频率范围为125~500 kHz内,声发射频率幅值相对值的平均值。
比值Kae表述了不同应力阶段煤体变形破裂过程的声发射能量激增程度。比值Kaf表述了应力强化阶段后,煤体声发射频率的显现程度。
综合分析河南耿村矿7609工作面不同含水率煤样的时频域特征、声发射能量比值Kae和频率幅值相对值比值Kaf,其声发射时频域特征与煤体冲击倾向性分析结果见表3。其中,A组为高含水率弱冲击倾向煤样,B组为天然含水的中等冲击倾向煤样,C组为低含水率强冲击倾向煤样。
分析表3发现,反映煤体变形破裂过程的声发射能量激增程度的声发射能量比值Kae和反映声发射频率显现程度的幅值相对值比值Kaf与不同含水煤样的冲击倾向及声发射时频域信号特征具有一致性。煤样冲击倾向性越强,其能量比值Kae和频率幅值相对值比值Kaf越高,煤样在经历强化损伤及峰后应力过程的声发射能量释放激增且越剧烈,其频率高值特征越显著。
在现场监测过程中,可利用声发射时域波形的变化规律和时频转换后获得的信号频率幅值相对值及能量耗散特征,来初步判定煤体结构的受载阶段;基于提出的声发射能量比值Kae和频率幅值相对值比值Kaf的统计分析,可以预估煤体结构的冲击倾向性。
表3 含水煤样声发射时频域特征及其冲击倾向对应关系
Table 3 Corresponding relations between AE Time frequency characteristics and coal samples rock burst tendency with different moisture content
注:考虑煤体赋存及开采工况,试验数据仅适用于耿村矿7609工作面。
(1)得到了含水率影响的强弱冲击倾向煤样加载过程的声发射时域波形特征。强冲击煤样声发射时域波形特征为:压密、弹性段的突发型-强化损伤段的连续型-峰后残余段的密集连续型;弱冲击煤样声发射时域波形特征为:压密、弹性段的突发型-强化损伤段的突发、连续共存型-峰后残余段的突发型。
(2)得到了含水率影响的强弱冲击倾向煤样加载过程的声发射频域特征。不仅验证了声发射幅频信号的高频对应于小尺度的裂纹扩展,低频对应于主裂隙形成和承载结构的大破坏,而且初步实现了利用不同频域范围内声发射能量释放比例的分布规律判定煤体冲击倾向的强弱及发生动力破坏的可能性。
(3)依据不同含水率煤样的声发射能量变化及频域幅值相对值的变化特征,定义了声发射能量比值Kae,声发射频率幅值相对值比值Kaf,找到了声发射监测时频信号的分布特征与煤体结构受载阶段的对应关系。以河南耿村矿7609工作面煤样为例,验证了声发射信号时频特征和关键参数反演煤体结构冲击倾向的可行性。
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XIAO Xiaochun1,JIN Chen1,DING Xin1,PAN Yishan2
(1.School of Mechanics and Engineering,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China; 2.Liaoning University,Shenyang 110136,China)
Abstract:In order to explore the correlation between the time-frequency characteristics of the acoustic emission of water-bearing coal sample and its index of rock burst tendency,taking the 7609 working face of Gengcun as an example,the rock burst tendency law of coals with different moisture contents and the correlation between the rock bust tendency of coals and AE time frequency signals were studied comprehensively by experimental and signal processing methods.There were coals under different moisture content states,saturated,natural and drying 24 hours.The results show that the distribution characteristics of AE time frequency signals obtained by monitoring the failure process of coals can be used to retrieve its loading stage.Based on the AE amplitude frequency signal,the damage scale of coals can be estimated.The rock burst tendency and possibility of dynamic destruction can be inferred by the AE energy distribution in different frequency ranges.The AE inversion energy ratio Kae and frequency amplitude relative value ratio Kaf for coals rock burst tendency were defined.Selected the 7609 working face of Gengcun as an example,the feasibility of the time frequency characteristics of AE signals and the key parameters for detecting the rock burst tendency of coal were verified.
Key words:moisture content coal;acoustic emission time-frequency characteristic;acoustic emission energy inversion;frequency amplitude inversion
中图分类号:TD315
文献标志码:A
文章编号:0253-9993(2018)04-0931-08
收稿日期:20170702
修回日期:20171220
责任编辑:毕永华
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51774164,51374123);国家重点研发计划资助项目(2017YFC08042080)
作者简介:肖晓春(1979—),男,教授,博士生导师。E-mail:xxc7902@163.com
肖晓春,金晨,丁鑫,等.基于声发射时频特征的不同含水煤样冲击倾向试验研究[J].煤炭学报,2018,43(4):931-938.
doi:10.13225/j.cnki.jccs.2017.0759
XIAO Xiaochun,JIN Chen,DING Xin,et al.Experimental study on rock burst tendency of coal with different moisture content based on acoustic emission time-frequency signals[J].Journal of China Coal Society,2018,43(4):931-938.
doi:10.13225/j.cnki.jccs.2017.0759