用于监测岩石边坡变形机理的声发射模式分析
Daniela Codegliaa Neil Dixona
Gary John Fowmesa Gianluca Marcatob
a拉夫堡大学土木与建筑工程学院，拉夫堡，LE113TU，英国
b IRPI-CNR水土保持研究所，意大利国家研究委员会，C.so Stati Uniti 4，35127 Padua，Italy
摘要：声发射（AE）通过在位移过程中重新排列颗粒而在土壤和岩石材料中产生或在崩溃之前增加微结构的损伤;因此AE适合于估计边坡退化。为了克服表征地质材料并因此能够监测AE活动的高衰减，开发了利用波导将AE波从变形区传递到压电换能器的系统。该系统将声学活动量化为响铃计数（RDC）率。在土壤应用中RDC率与变形率相关，而最近的应用岩石斜坡需要新的解释策略。为了制定系统的新策略，在意大利和奥地利安装了两个岩石边坡试点。这些站点的RDC费率已经被测量分析了5年和1.5年以上，分析了明确的反复发展趋势。AE趋势与现场可用的一系列传统仪器的响应进行比较，可以与外部坡度负荷和内部应力变化的变化相关。来自意大利大型岩石边坡的AE签名已被确定为响应于地下水位和积雪的变化产生的。在奥地利的边坡， AE签名包括冬季期间由冻融循环的继续引起的斜坡上的小石块脱落。本文报告的工作有助于AE的发展，岩石斜坡监测与解释策略。长期目标是确定即将到来的故障，并得出设定阈值的规则，可以用来及时给出岩石边坡失效的警告及要采取的行动。
关键词：声发射 岩石斜坡 岩体质量稳定 监视系统
1介绍
声发射（AE）是由于能量释放快速而导致其结构不可逆变化的材料产生的亚声可见应力波的辐射现象。这些波通常具有高于20kHz的频率。 在土壤中AE是通过颗粒间摩擦产生的（Koerner等，1975），岩石材料是通过沿着现有不连续点的新裂缝和/或位移的成核和扩展产生的（Hardy，2003）; 因此AE适合用作坡度破坏之前的变形或退化的量度。
随着AE从源头辐射并穿过材料，这种波动的幅度倾向于由于诸如几何扩展，内部摩擦，散射和模式转换等因素而衰减（Hardy，2003）。 地质材料的特征在于高衰减，这意味着只有相对较小的体积才能被研究。 （1981）为10-1到10-3 dB / cm的数量级提供了土壤10 dB / cm的衰减范围和完整岩石的衰减范围频率约20 kHz。 为了部分克服信号衰减问题并监测较大体积的材料，由诸如钢（b10-4dB / cm）的低衰减固体（称为波导）组成的棒或管已经用于岩土工程和许多其他监测领域。 波导的目的是创建一个优先的低衰减路径，以将AE信号引导到AE传感器（Chichibuet al。，1989; Dixon et al。，2003; Shiotani and Ohtsu，1999）。
为了监测在具有高衰减的变形细粒土壤边坡内产生的AE趋势，Dixon等 （2003）提出了一种使用有源波导产生更强的AE信号并将其传送到压电换能器的系统。 实验室测试和田间试验（Dixon等，2014; Smith和Dixon，2014; Smith等，2014）表明，土体变形（例如坡度）的增加导致AE活性增加,还提供了一个将AE速率与增加的变形率（速度）联系起来的经验比例系数。
最近考虑了使用该系统预测岩石斜坡失效的前景。由脆性行为特征的岩石组成的斜坡有可能灾难性地失败（例如，Nicholet al。，2002），并且使用古典岩土工具监测失效前变形是非常有挑战性的，因为崩溃发展非常迅速（即在大规模之前非常小的位移量并迅速崩溃）。 然而，导致裂缝的成核和扩散的变形过程释放了声应力波，因此适用于作为初期故障的指标。
因此，为了有效地利用该系统进行岩石监测，必须考虑到，与土壤相比，岩石斜坡不仅在强度标准和失效模式方面表现出显着不同的行为，而且还包括不连续性，对降雨具有更大的渗透性。这意味着完全不同的记录AE趋势。为了能够识别由可能最终导致崩溃的坡度退化产生的AE信息的趋势，必须了解声学岩石对内部和外部激励的响应。因此，开发的方法是识别能够产生声学趋势的所有过程（例如温度相关，岩石裂缝内的渗透，地下水位变化，地震活动，变形等）的AE签名，并区分描述正在进行的变形/退化过程以及不带有任何有用信息的过程，并被认为是“噪音”。
本文涉及在两个试验点检测到的循环AE模式，检查与使用传统岩土仪器测量的参数的关系，并讨论可能的生成过程的假设。
2 监控系统
使用连接到波导的传感器系统检测本研究中的声发射。该系统最初被开发用于检测由细粒土壤（即淤泥或粘土分级优势的土壤）形成的斜坡变形产生的AE活性（Dixon和Spriggs，2007; Dixon等人，2003; Spriggs，2004）。
通过安装在钢波导上的压电换能器测量声发射（图1）。 波导的主要功能是将AE波引导到位于地平面的换能器。 如上所述，沿着钢管行进的高频波比在细粒土壤或不连续的岩石介质中更小。波导安装在钻孔中，理想情况下应该到达可能在土壤边坡内形成的任何剪切表面或潜在的剪切面下方的稳定层，或者可能导致岩石边坡失效的任何关键不连续点。
图1（a）安装在岩石边坡内的AE监察系统简化原理图（b）在其中一个地点安装。随着AE沿着波导（1）行进，由位于波导自由端的压电传感器测量（2）并且随后由传感器节点处理（3）如果触发警报，则通过天线发送短信（4）该系统是电池供电的5）所有设备都采用防风雨保护罩（Codeglia等，2015）。
在土壤应用中，波导和钻孔之间的间隙用砾石或粗砂回填。这使得系统“活跃”，因为当主体土壤移动时，砾石/沙作会作为波浪发生器（Dixon等人，2014年，2003年）。引入发生器的原因在于主体材料的声学性能差，因为细土壤产生非常低的AE水平，由于高衰减而难以检测。添加噪声回填可以确保产生的AE活动足够高，以便将其转移到波导，而不会沿着路径消散。在岩石中产生的AE的能量比在土壤中的AE大一个数量级，AE的衰减比土壤中的低。因此，将波导注入岩石足以使由变形岩体产生的应力波从岩石转移到钢管。这被认为是被动的系统，因为在检测到的变形事件中围绕波导的灌浆不被认为是产生的AE的主要来源。
通过在与波导或其附近相交的一个或多个不连续处的变形机制产生的AE由波导传输到压电换能器夹在自由端（图1），将机械信号转换为电子信号。 传感器与硅胶结合，以实现更好的波浪传播。对N20 kHz频率敏感的传感器可用于限制低频环境背景下的记录噪音（例如由风，交通和人为活动产生）。
电子信号随后由称为传感器节点的计算设备处理。传感器节点放大信号，并施加一个去除频率低于20 kHz，高于30 kHz的带通滤波器。下限是去除背景噪声，上限是将AE限制在可以在该电池供电的设备中容易地处理的范围（即，更高的处理速率需要增加功率）。然后，在预先设定的时间段（图2）中，对信号超过预定电压阈值的次数进行计数的衰减计数（RDC）。 阈值电压用于去除较低幅度背景和杂散噪声，因此需要将其设置的足够高，以便在没有发生岩石变形（即在恶劣天气期间）的时间段内不记录RDC。 用户可以选择0.05-0.49 V范围内的电压阈值; 对于本文报告的研究，其设置为0.25V。采样频率选择在1和60分钟之间。通常，15分钟的时间段是一个很好的折中的选择，以便最大限度地提高内存存储容量，并提供高时间分辨率监控的好处。在每个监控周期结束时，传感器将RDC计数的数量与最多四个RDC速率的预定报警阈值进行比较。一旦超过了其中一个阈值，传感器节点能够向指定的负责人发送具有相应警告状态的警报SMS。在土壤坡度应用中，四种可用的警告状态是非常缓慢，缓慢，中等和快速的位移速率，每个都对应于用户定义的RDC率。
图2在设定的时间段（例如15分钟）内，对信号超过电压阈值（例如0.25V）的次数进行计数的衰减计数（RDC）。 在图中给出了等于3 RDC / 15分钟的示例率。
报告的研究是正在进行的研究的一部分，目的是为数据解释制定策略，以便将AE活动与岩石边坡崩塌的初始阶段联系起来。反复AE模式的分析是获得理解和知识的必要步骤，可以用来制定适当的标准来设定阈值（或者如果需要，设计不同的阈值系统），可以提供初期故障的早期警告。 因此，在现阶段尚未确定类似于土壤的岩石斜坡的报警阈值。
系统工程连续不断地实时提供高时间分辨率信息。优化处理能力，以使传感器在不用维护一年以上的电池上工作，这使得系统适合安装在远程站点。该系统使用简单的处理方法，例如信号幅度超过静态阈值（振铃计数）的次数的计数，以最小化功耗并最大化存储器存储。 显然这是以限制系统功能为代价的。例如，整个波形（或短时间平均/长时间平均比率触发记录）的记录可以提供增加的信息，包括使用不同波形模式的到达时间差异沿着波导定位AE源的可能性（例如，Maji等人，1997）。这不仅需要增加功率，而且需要可以显着提高传感器处理能力和能够存储大量数据的存储器。这将需要一个连接到主电源和大量设备的传感器，这在远程站点工作时通常是不切实际的。通常使用低灵敏度或低时间分辨率系统（例如遥感，手动读数倾斜仪等）来监视具有限制访问权限的站点（例如由于地理位置，长时间积雪等不利条件等），因为其他自动化系统的功耗太高或太贵。这些传统方法很少用于提供不稳定早期预警的实时信息。因此，显然需要能够提供边坡稳定状态信息的高灵敏度、连续和近实时系统。
3 Passo della Morte（PdM）试验场
Passo della Morte试验场位于意大利东北部，距离Tagliamento河谷左侧的Forni di Sotto [Lat 46.3978，Lon 12.7026]以东约3公里。 坐标以十进制度给出，参考WGS84Web墨卡托投影。Passo della Morte的AE监视系统自2010年夏季开始阶段性建立。如失稳历史所示，该场地（图3）由分层石灰岩（Calcari scuri stratificati- carnian）的不稳定岩体组成。这是大型白云岩（多洛米亚·德勒·施伦 - 上拉迪尼亚）的陡峭倾角（典型倾角73°），形成了稳定的下层基岩。 Passo della Morte公路隧道穿过整个宽度的石灰石岩体（图3b），在恒定高度为720ma.s.l.的斜坡的一侧只有浅层（0-15米）。
图3 Passo della Morte试用站：（a）监督系统示意图。 注意波导的位置：AEWG1朝向白云岩被认为是稳定的基岩，AEWG2和AEWG3朝向斜坡; （b）从西南方向倾斜的波导位置和裂纹仪EXT4，EXT5，EXT6的位置。CodeGrid等人（2015年）
在这个地点进行地质和地貌调查，由诸如地面激光扫描（TLS）和红外热像仪（IRT）等的遥感技术（Teza等，2015）进行，以便识别岩体的关键关节和弱区。 这些研究用于为现场安装的每个监测仪器选择最合适的位置。
3.1 监视系统
三条水平波导插入穿过陡峭浸入石灰石层的钻孔中，从隧道掘进。三个直径为146mm的钻孔设计具有特定的功能：AEWG1穿过距离斜坡50米的岩石，最后到达12米的白云岩的稳定层; AEWG2（30米）和AEWG3（10米）穿透石灰石板块之间的隧道和斜坡表面，以监测在斜坡上可观察到采光的开放不连续的活动。 在钻孔中插入和灌浆的波导是直径为50mm的钢管，以3米的单个长度与连接器螺纹连接以达到所需的总长度。每个波导在不同时间配备了一个传感器：AEWG1自2010年12月16日起开始使用，AEWG2自2010年7月27日起开始使用，自AEWG3自2012年12月10日起开始使用
除了三个AE传感器外，现场还安装了其他几个监控仪器。各种直径（22或41mm）的五个时域反射仪（TDR）电缆，三点拉伸计，倾角仪，压电传感器，两个MEMS加速度计，井下加速度计和一个地震仪来监测岩体中的战略部分和其他物理量（地下水位，地震运动）的位移。另外，三个裂纹计和三个GPS基准点监测表面上的关键点的位移。图 3中显示了仪器的位置及其名称。 自2011年4月以来记录的数据已由CNR-IRPI提供，与AE RDC趋势进行比较。 降水数据自2010年12月以来可用，降雪数据自2012年1月以来可用。尽管AE数据每15分钟收集一次，但是它们以小时数据汇总在一起，以便容易与每小时记录一次的其他类型数据进行比较。
3.2。 从AE的解释
Passo della Morte站点的AE事件可以根据不同的AE事件模式在视觉上分为三类：A型，B型和C型（图4）。 事件被定义为测量的AE活动的周期，其可以是由零RDC / h或低于10 RDC / h的周期限定的一个或多个监测周期。 这些图案在所有三个波导上被识别，尽管AE速率水平略有不同。
图4. Passo della Morte的A型，B型，C型声发射模式。 一般情况下，A型的数量为每小时数百个，B型为数万个/小时，C型每小时数十万。
在整个数据系列中，类型A模式事件是常见的，发生在干旱和降雨期间。 AEWG1通常测量的计数范围为100-400 RDC / h，持续一个或非常少的1小时监控周期。AEWG2 A类事件与AEWG1的计数率相同，但可以持续几个连续的1小时监控期。AEWG3事件发生率较高，约300-1000 RDC / h，通常持续一个1小时的监控期，比AEWG1事件更频繁。这些事件很少同时由所有的波导记录，这导致这样的假设：即这样的事件是产生低能量AE的局部机制产生（例如不连续性或局部地下水流上的变形），其不能传播到多于一个的波导lt;
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