基于深度学习的岩石微破裂演化声发射行为特征
杨道学
(江西理工大学 土木与测绘工程学院，江西 赣州 341000)
Acoustic emission behavior characteristics of rock micro-fracture evolution based on deep learning
YANG Daoxue
(School of Civil and Surveying Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou，Jiangxi 341000，China)
摘要 我国已建与拟建的岩石工程项目数量之多，规模之大，为世界瞩目，在各类岩石工程施工建设过程中岩石的失稳破坏导致各类工程地质灾害问题愈演愈烈，成为制约岩石工程安全、进度及经济成本的重要因素之一，其中声发射(AE)无损检测技术在各类岩石工程及地质灾害监测预警中应用较为广泛。针对目前基于AE行为的岩石微破裂演化机制研究方面存在的不足，本文综合运用室内试验、理论分析及数值模拟等研究手段，对水力耦合作用下岩石变形破坏过程中微破裂演化机制及AE行为特征进行研究。主要研究内容及结论如下：
(1) 在岩石AE滤波及定位方面：针对AE信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点，提出一种基于总体经验模态分解–单通道盲源分离(EEMD-SCBSS)的AE信号滤波算法；为了消除弹性波在岩石内部传播过程中速度对AE定位精度的影响，提出一种基于到时时差粒子群(PSO)的未知波速AE定位算法；并基于MATLAB计算平台开发一套“AE震源矩张量参数反演及震源破裂机制分析软件”，实现对岩石微破裂过程中AE信号的滤波、未知波速AE定位及AE震源微破裂机制分析。
(2) 在AE震源产生机制的识别方面：由于AE信号在水中传播过程中衰减速率更快，造成数个AE接收传感器同时采集到同一个AE事件变得较为困难，进而导致矩张量反演理论在研究含水条件下岩石变形破坏过程中微破裂演化机制方面存在着一定的局限性；针对矩张量反演理论在识别含水条件下岩石微破裂演化过程中AE震源产生机制存在的问题，提出一种二维深度残差卷积神经网络(ResNet)识别AE震源产生机制的新方法，通过将一维AE信号转换为二维数字图像，利用ResNet对二维数字图像中高级及抽象的AE震源特征进行提取，并成功地解决饱和状态下岩石微破裂演化过程中AE震源产生机制的识别难题。
(3) 在不同断裂模式下岩石微破裂演化机制的研究方面：通过Mode I与II断裂试验测得不同断裂模式条件下岩石微破裂过程中力学参数与AE行为特征，并对不同断裂模式下的AE行为、载荷应力、断裂韧性、非断裂区域损伤量与含水率之间的关系进行系统性地研究，构建不同断裂模式下非断裂损伤区域损伤量与含水率之间的数学模型；基于广义最大周向应力准则推导Mode II断裂模式下CCNBD试件的临界断裂半径、初始起裂角度与含水率之间关系；通过SEM成像结果与AE震源空间分布信息证实本文提出的非均胶结模型可行性，并利用非均胶结模型对Mode I断裂过程中微裂纹扩展机制及断裂过程区进行研究，揭示非均质砂岩在Mode I断裂过程中微破裂演化机制。
(4) 在岩石微破裂时间效应的AE行为演化方面：基于统计力学与损伤力学理论建立岩石微破裂时间效应的含阻尼因子蠕变AE模型，该蠕变模型揭示了加速蠕变阶段AE行为与减速蠕变及等速蠕变阶AE行为存在着内在联系；利用奇异值分解法对累计AE事件数进行分析，实现对加速蠕变阶段的定量识别；减速蠕变和等速蠕变阶段的AE波形为突变型，而加速蠕变阶段AE信号波形为突变型和连续型共存的形式，进而从AE波形特性的角度实现对加速蠕变阶段的定量识别；最终利用弹性波动力学理论对AE波形特征与岩石微破裂时间效应之间关系进行研究，揭示岩石微破裂时间效应的AE行为演化特征。
(5) 针对水对岩石微破裂演化机制的影响：通过数值模拟、AE技术、SEM成像、分形理论与ResNet50模型相结合的研究方法，揭示不同含水率条件下岩石微破裂演化机制。研究结果表明：随着含水量的增加，岩石试件的破坏模式由以张拉型破裂为主导向以剪切型破裂为主导转变，表面的宏观裂纹数目也在逐渐地减少；张拉裂纹更容易聚集形成宏观裂纹，而剪切裂纹分布相对较为分散。并通过对数值模拟结果、SEM成像结果与ResNet50模型识别结果进行对比分析，证实ResNet50模型可以对不同含水率条件下岩石微破裂过程中AE震源产生机制进行监测解译。
关键词 ：
岩石力学 ,
声发射行为 ,
深度学习 ,
微破裂 ,
震源机制 ,
前兆特征 ,
水力耦合作用
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