CN114526451A

CN114526451A - 地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法与装置

Info

Publication number: CN114526451A
Application number: CN202210155772.7A
Authority: CN
Inventors: 陶锴; 岳东; 王强; 窦春霞
Original assignee: Nanjing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2022-02-21
Filing date: 2022-02-21
Publication date: 2022-05-24

Abstract

本发明公开了一种地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法与装置，该装置包含声发射感知阵列和信号处理模块，信号处理模块中有渗水状态声发射波动层次识别算法。该方法在监测中利用声发射感知阵列获取岩体管道声发射信号，计算声发射能量、持续时间、振铃计数和峰值频率四种时频域参量，利用参量阵列统计波动信息构建权值矢量；然后采用Sigmoid函数训练历史数据，构建隶属度矩阵，最后基于权值矢量和隶属度矩阵的模糊计算结果开展渗水状态识别。本发明所需硬件简单，识别结果准确，具有良好的实时性和超前性，能提前预警岩体管道渗水，水失稳事故，保障岩体管道工程进展和施工人员安全。

Description

地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法与装置

技术领域

本发明属于地下岩体管道工程安全监测领域，涉及一种基于声发射参量波动层次分析的岩体管道渗水状态识别方法。

背景技术

水分会改变岩体弹性模量、泊松比等力学参数，改变刚度、抗压抗剪强度等宏观力学性质，带来岩体管道裂纹扩展、表面剥落等损伤，加剧岩体管道结构失稳开裂事故风险，因此，开展岩体管道渗水状态监测与损伤预警工作对保障工程进展和人员安全具有重要科学意义。

传统岩体管道渗水泄漏检测方法主要基于岩土介电特性随水分变化原理，例如时域反射法、频域反射法、中子法等。上述方法虽可准确测量水分含量，但由于管道岩体介电特性对水分的敏感性只有当水分完全浸入岩体管道结构时才会得以体现，因此在测量时具有较低的水文敏感性；此外，上述方法属于点测量法，在广域监测工程中会带来高成本和设备部署难题，如何在保证岩体管道水文状态识别敏感性和超前性的同时实现低成本、高可靠性是一项亟待解决的难题。

岩体管道声发射是结构在应力作用下通过释放瞬态弹性超声波以达到稳定状态的现象，声发射事件产生于管道岩体颗粒滑移过程中，而水分会软化岩体结构，改变颗粒间的摩擦规律，进而造成声发射信号能量、持续时间等参量变化，利用声发射与结构损伤状态关联开展损伤监测工作已得到学术界和工业界的广泛认可。此外，声发射技术是一种被动检测方法，在实时监测中无需发射激励信号，能在较小功耗下实现长时、连续损伤监测，可更好的控制设备能耗与成本问题；但目前还没有很好的方法利用这一特性来研究岩体管道渗水状态的识别。

发明内容

为解决以上提及问题，本发明提出一种基于声发射参量波动层次分析的岩体管道渗水状态识别方法及装置，所述装置包括部署于岩体管道结构表面的声发射感知阵列、信号处理模块，用来感知采集岩体管道声发射信号，提取声发射参量开展波动统计，并通过信号处理模块来得知岩体管道渗水层级状态，通过权重向量和隶属度矩阵研究方法实现岩体管道渗水状态识别。

本发明所述的地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法，其步骤为：

步骤1、获取不同渗水状态下的岩体管道声发射信号，提取声发射信号能量、持续时间、振铃计数和峰值频率参量，计算渐变水文状态下各参量的动态阶跃特性，得到参量的重要性排序向量确定参数权重；

步骤2、利用Sigmoid函数训练声发射参量，组合Sigmoid输出行矢量构建隶属度矩阵；

步骤3、利用权重向量和隶属度矩阵的计算结果，识别岩体管道渗水状态。

进一步的，步骤1中计算声发射能量、持续时间、振铃计数和峰值频率参量在渐变水文状态下的动态阶跃特性，具体方法为：记不同渗水层级下的能量参量序列为：

持续时间参量序列为：

振铃计数参量序列为：

峰值频率参量序列为：

其中m为渗水层级，则参数的动态阶跃特性矩阵为：

其中

进一步的，步骤1中，所述重要性排序向量由累加每个动态阶跃特性矩阵行向量元素得到，通过动态阶跃特性矩阵行向量元素累加值占比确定参量权重。

进一步的，步骤2中，所述Sigmoid输出行矢量获得方法为：以历史数据库中声发射参量为输入，两两参数为一组，训练Sigmoid函数以得到识别模型，在测试阶段将未知渗水状态的声发射信号输入训练好的模型，函数输出即为Sigmoid输出行矢量；所述两两参数组合顺序为：能量-持续时间、持续时间-振铃计数、振铃计数-峰值频率、峰值频率-能量；所述隶属度矩阵由多个Sigmoid行矢量组合而成，每个Sigmoid行矢量由特定两个声发射参量训练识别得到。

进一步的，步骤3中，所述权重向量和隶属度矩阵相乘，取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为岩体管道所处的渗水层级状态。

进一步的，所述装置包括设置在岩体管道表面的声发射感知阵列(1)和信号处理模块(2)；所述声发射感知阵列(1)用于感知采集岩体管道声发射信号，并连接至信号处理模块；所述信号处理模块(2)包括权重向量计算模块、隶属度矩阵计算模块和模糊计算模块，所述权重向量计算模块用于计算渐变水文状态下各参量的动态阶跃特性，得到参量的重要性排序向量作为权重向量；所述隶属度矩阵计算模块用于利用历史声发射数据训练Sigmoid函数，组合Sigmoid行矢量构建隶属度矩阵；所述模糊计算模块用于进行权重向量和隶属度矩阵的模糊运算，输出岩体管道渗水层级状态。

本发明的有益效果为：本发明利用声发射参量在不同渗水状态下的波动特征和层次分析方法进行岩体管道渗水状态识别，通过岩体管道损伤初期间断产生的声发射信号识别渗水层级，具有更高的水文敏感性；统计参量在渐变水文状态下的波动状况以评估水分对参量的影响程度，利用Sigmoid函数充分挖掘历史声发射数据信息，随着长周期监测工程中数据的不断丰富，所构建渗水识别模型也随之具有更好的抗干扰能力；本发明利用声发射参量波动状态构建权重向量，通过Sigmoid分类器挖掘历史数据信息，基于层次分析方法识别岩体渗水状态。本发明涉及的硬件简单，岩体管道渗水状态监测准确性高且实时性好，能提前预警，保障地下空间岩体管道工程进展和施工人员安全。

附图说明

图1是方法流程图；

图2是不同渗水状态声发射信号；

图3是各参量重要性计算结果。

具体实施方式

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。

本发明所述的一种地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法，所述方法步骤为：

步骤1、获取不同渗水状态下的岩体管道结构声发射信号，提取声发射信号能量、持续时间、振铃计数和峰值频率参量，计算渐变水文状态下各参量的动态阶跃特性，得到参量的重要性排序向量确定参数权重；

步骤2、将参数两两分组，利用Sigmoid函数训练声发射参量，组合Sigmoid输出行矢量构建隶属度矩阵；

步骤3、开展权重向量和隶属度矩阵的模糊运算，识别岩体管道渗水状态。

其中，所述步骤1中计算声发射能量、持续时间、振铃计数和峰值频率参量在渐变水文状态下的动态阶跃特性，具体方法为：记不同渗水层级下的能量参量序列为：

持续时间参量序列为：

振铃计数参量序列为：

峰值频率参量序列为：

其中m为渗水层级，则参数的动态阶跃特性矩阵为：

其中

所述重要性排序向量由累加每个动态阶跃特性矩阵行向量元素得到，通过动态阶跃特性矩阵行向量元素累加值占比确定参量权重。

步骤2中，所述Sigmoid输出行矢量获得方法为：以历史数据库中声发射参量为输入，两两参数为一组，训练Sigmoid函数以得到识别模型，在测试阶段将未知渗水状态的声发射信号输入训练好的模型，函数输出即为Sigmoid输出行矢量。所述两两参数组合顺序为：能量-持续时间、持续时间-振铃计数、振铃计数-峰值频率、峰值频率-能量；所述隶属度矩阵由多个Sigmoid输出行矢量组合而成，每个Sigmoid输出行矢量由特定两个声发射参量训练识别得到。

步骤3中，所述权重向量和隶属度矩阵通过自识别方式，二者相乘，取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为岩体管道所处的渗水层级状态。

基于上述方法，本发明还提供了一种岩体管道渗水状态声发射波动层次识别装置，如图3所示，所述装置包括设置在岩体管道表面的声发射感知阵列(1)、信号处理模块(2)；所述声发射感知阵列(1)用于感知采集岩体管道声发射信号，并连接至信号处理模块；所述信号处理模块(2)由权重向量计算模块、隶属度矩阵计算模块、模糊计算模块组成，所述权重向量计算渐变水文状态下各参量的动态阶跃特性，得到参量的重要性排序向量作为参量权重；所述隶属度矩阵计算模块用于利用历史声发射数据训练Sigmoid函数，组合Sigmoid行矢量构建隶属度矩阵；所述模糊计算模块用于进行权重向量和隶属度矩阵的模糊运算，输出岩体管道渗水层级状态。

算法流程如图1所示。以渗水状态为5种为例，为模拟5种渗水层级，利用称重法控制样本使其含水率分别为0％(干燥状态)、25％、50％、75％、100％(饱和含水状态)。利用液压设备施压并采集不同渗水状态样本的声发射信号，不同渗水状态声发射信号如图2所示。提取四种参数，采用权重向量计算模块分析参数在渐变水文状态下的动态阶跃特性，归一化后的参数序列值如表1所示。

表1参数序列值

参数名称	参数序列值
		能量	(0.954,0.79,0.60,0.38,0.16)
持续时间	(0.912,0.51,0.24,0.14,0.05)
		振铃计数	(0.70,0.49,0.35,0.20,0.02)
峰值频率	(0.74,0.67,0.38,0.31,0.21)

得到各参量重要性结果如图3所示，将向量元素累加构建权重矢量结果为(0.40,0.30,0.22,0.08)。挖掘历史声发射数据，采用隶属度矩阵计算模块构建隶属度矩阵。以25％渗水状态为例，将参数两两组合输入Sigmoid函数，Sigmoid函数对不同参数组合输出结果如表2所示

表2 Sigmoid函数对不同参数组合输出结果

参数组合	Sigmoid函数输出行向量
		能量-持续时间	(0.09,061,023,0.04,0.03)
持续时间-振铃计数	(0.05,031,0.10,024,0.30)
		振铃计数-峰值频率	(0.15,075,0.05,0.02,0.03)
峰值频率-能量	(0.91,002,0.01,0.03,0.03)

将行向量组合可得到隶属度矩阵：

将权值矢量与隶属度矩阵相乘，得到结果矢量为：(0.1568,0.5036,0.1338,00948,0.1110)，结果矢量最大值0.5036出现在第二个位置，说明此样本为25％的可能性最大，这与实际样本含水状态相符。

以上所述仅为本发明的优选方案，并非作为对本发明的进一步限定，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的各种等效变化均在本发明的保护范围之内。

Claims

1.地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤3、利用权重向量和隶属度矩阵计算结果，识别岩体管道渗水状态。

2.根据权利要求1所述的地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法，其特征在于，步骤1中计算声发射能量、持续时间、振铃计数和峰值频率参量在渐变水文状态下的动态阶跃特性，具体方法为：记不同渗水层级下的能量参量序列为：

持续时间参量序列为：

振铃计数参量序列为：

峰值频率参量序列为：

其中m为渗水层级，则参数的动态阶跃特性矩阵为：

其中

3.根据权利要求2所述的地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法，其特征在于：步骤1中，所述重要性排序向量由累加每个动态阶跃特性矩阵行向量元素得到，通过动态阶跃特性矩阵行向量元素累加值占比确定参量权重。

4.根据权利要求1所述的地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法，其特征在于：步骤2中，所述Sigmoid输出行矢量获得方法为：以历史数据库中声发射参量为输入，两两参数为一组，训练Sigmoid函数以得到识别模型，在测试阶段将未知渗水状态的声发射信号输入训练好的模型，函数输出即为Sigmoid输出行矢量；所述两两参数组合顺序为：能量-持续时间、持续时间-振铃计数、振铃计数-峰值频率、峰值频率-能量；所述隶属度矩阵由多个Sigmoid行矢量组合而成，每个Sigmoid行矢量由特定两个声发射参量训练识别得到。

5.根据权利要求1所述的地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法，其特征在于：步骤3中，所述权重向量和隶属度矩阵相乘，取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为岩体管道所处的渗水层级状态。

6.运用权利要求1-5任一项所述的地下空间岩体管道渗水声发射波动层次识别方法的装置，其特征在于：所述装置包括设置在岩体管道表面的声发射感知阵列(1)和信号处理模块(2)；所述声发射感知阵列(1)用于感知采集岩体管道声发射信号，并连接至信号处理模块；所述信号处理模块(2)包括权重向量计算模块、隶属度矩阵计算模块和模糊计算模块，所述权重向量计算模块用于计算渐变水文状态下各参量的动态阶跃特性，得到参量的重要性排序向量作为权重向量；所述隶属度矩阵计算模块用于利用历史声发射数据训练Sigmoid函数，组合Sigmoid行矢量构建隶属度矩阵；所述模糊计算模块用于进行权重向量和隶属度矩阵的模糊运算，输出岩体管道渗水层级状态。