Блог

Jun 22, 2023

Идентификация вибровзрывных характеристик подземных вод

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 13557 (2023) Цитировать эту статью 218 Доступ Метрики Подробности Взрывные работы широко используются в горнодобывающей промышленности, метро, ​​сносе и туннелях с грунтовыми водами, среди

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 13557 (2023) Цитировать эту статью

218 Доступов

Подробности о метриках

Взрывные работы широко используются в горнодобывающей промышленности, метро, ​​при сносе и в туннелях с грунтовыми водами, среди них последний вызывает широкое беспокойство из-за большого количества прилегающих туннелей, высоких требований к предотвращению просачивания, строгого контроля взрывных работ и т. д. Идентификация характеристик взрывных работ имеет большое значение для строительства взрывных работ и оценки безопасности туннеля, изолированного от грунтовых вод. Ввиду проблемы, заключающейся в том, что традиционные методы идентификации объектов менее изучены в туннелях, изолированных от грунтовых вод, было предложено дополнительное ансамблевое разложение по эмпирическим модам с адаптивным шумом и многомасштабной энтропией перестановок, а также метод преобразования Гильберта-Хуанга (HHT). Затем предложенный метод был проверен с помощью численного моделирования и проектирования тоннеля с гидроизоляцией в Хуандао. Результаты показывают, что предложенный метод может подавлять модальное наложение помех и сигнальный шум, а также эффективно определять характеристики взрыва в туннеле, изолированном грунтовыми водами. Кроме того, суммирована энергия вибрации взрыва, на которую приходится 94,7% в диапазоне частот 0–200 Гц, 72,5% в диапазоне 0–50 Гц. Кроме того, статус безопасности каждой точки мониторинга был оценен с помощью HHT и была определена возможность миллисекундного взрыва. Предложенный метод может эффективно идентифицировать вибрационные характеристики и состояние безопасности туннеля, изолированного от грунтовых вод, с точки зрения времени, частоты и энергии.

Взрывные работы, которые являются экономичным и эффективным средством земляных работ, широко используются в горнодобывающей промышленности, железнодорожных, автодорожных тоннелях, гидроэнергетике, туннелях с грунтовыми водами, а также при сносе городских высотных зданий1,2,3. Туннельное хранилище, изолированное от грунтовых вод, представляет собой подземную космическую систему, в которой используется принцип гидроизоляции для хранения энергии нефти и газа, выкопанной на определенной глубине в скале ниже стабильного уровня грунтовых вод. В мировой промышленности он известен как «важнейший стратегический и безопасный резервный резервуар» и стал основным способом хранения энергии, такой как нефть и сжиженный газ, во всем мире. Туннель, изолированный от грунтовых вод, находится в динамичной среде подземных вод, со множеством прилегающих каверн, высокими требованиями к защите от просачивания, строгим контролем взрывных работ и т. д., что делает контроль устойчивости и безопасности туннеля основой строительства и безопасной эксплуатации. При его взрывных и экскаваторных работах часть энергии взрыва расходуется на разрушение горной массы (деформирование, разрушение, перемещение, отбрасывание горной массы и т. д.) при выполнении работ на горной массе вокруг взрывной скважины. При этом другая часть энергии будет динамически распространяться в горный массив в виде взрывных сейсмических волн, вызывая вибрацию и разрушительное воздействие на прилегающие тоннели и опорные сооружения4,5. Закон распространения, характеристики формы, энергетические характеристики и закон затухания взрывных сейсмических волн в среде могут быть выявлены путем мониторинга, выделения и анализа информации в сигнале взрывной вибрации, а также изучения частотного спектра и характеристик распределения энергии сигнала взрывной вибрации6. ,7,8. Анализ и оценка вибрации от взрывных работ имеет большое значение для качественного эффекта строительства взрывных работ, а также безопасности и устойчивости прилегающих туннелей9. Однако традиционные методы идентификации объектов в основном применяются при раскопках обычных туннелей, шахт и склонов, которые реже исследуются в туннелях, закрытых грунтовыми водами. Поэтому необходимо изучить определение характеристик взрывных работ для тоннеля, закрытого грунтовыми водами.

Общий сигнал вибрации взрывных работ имеет нестационарные и нелинейные характеристики из-за влияния определенных факторов, таких как сложная окружающая среда, электромагнитные помехи и погрешности приборов контроля10. Некоторые ученые используют определенные современные методы частотно-временного анализа для идентификации и анализа сигнала. Быстрое преобразование Фурье (БПФ) преобразует сигнал из всей временной области в частотную область, анализирует динамические изменения и характеристики затухания энергии взрывной сейсмической волны во времени и мгновенной частоте и различает различные типы сигналов11. Вейвлет-анализ может реализовать частотно-временной анализ, многополосный анализ и анализ характеристик распределения энергии, а также идентифицировать характеристики распределения энергии взрывных сейсмических волн с несколькими частотными диапазонами по сравнению с предыдущими методами, которые можно анализировать только на основе одного элемента, такого как амплитуда, частота и длительность волн взрывной вибрации12. Эмпирическая модовая декомпозиция (EMD), предложенная Хуангом и др.13, может выполнять многоуровневую адаптивную декомпозицию для характеристик нестационарных и нелинейных сигналов и получать внутреннюю модовую функцию (IMF)14, которая содержит различные характерные временные масштабы и имеет его собственный физический смысл, который может выделить локальные особенности сигнала и выполнить анализ с несколькими разрешениями15. Методы ансамблевого EMD (EEMD) и комплементарного EEMD (CEEMD) улучшены на основе EMD за счет добавления гауссовского белого шума. Эти методы разделяют исходный сигнал на компоненты разных масштабов в частотно-временном пространстве, все они являются адаптивными методами анализа данных с использованием шума16, могут в определенной степени решить проблему модального наложения спектров и реализовать адаптивную декомпозицию и извлечение частотно-временных признаков. нестационарных сигналов17. CEEMD с адаптивным шумом (CEEMDAN), который также улучшен на основе EMD за счет адаптивного добавления белого шума, уменьшает явление модального наложения, преодолевает проблему ошибки реконструкции и может точно восстановить исходный сигнал18.