刘连生 钟抒亮 易文华 刘 伟 杨 砚 柴耀光

(江西理工大学资源与环境工程学院,江西 赣州 341000)

爆破振动实质上是一种能量传递与转化的过程,对其监测的爆破振动信号包含爆破地震波传播过程中的信息,通过研究爆破振动信号的频谱分布特征,可以揭示爆破地震波在边坡中的传播规律,对于分析爆破振动下岩石边坡的稳定性具有重要意义[1-2]。

由于爆破振动信号通常受到噪声干扰,为了更精确地提取爆破振动信号的时频特征信息,近年来一些学者采用了不同的信号分析方法对爆破振动信号进行处理,从最开始的傅里叶变换[3],发展到现在的小波分析[4]、小波包分析[5]、EMD[6-7]等方法。 其中,傅里叶变换能分别从时域和频域对信号特征进行分析,但存在时域和频域局部化矛盾的不足[3]。小波分析在时频域中具有良好的局部化性质,但小波消噪时需要选择合适的小波基才能具有较好的分解精度[4]。小波包分析在小波变换的基础上,对小波分析忽略的高频部分进一步分解,从而提高了算法的高频分辨率[5]。EMD可以根据信号特性将信号自适应分解成若干有限个的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),能准确地表现出信号的频率分布和能量幅值特性,而不依赖基函数的选择[6-7]。为了选择适合爆破振动信号的处理方法,刘连生等[8]通过实测爆破振动信号对比分析了几种信号去噪方法,发现EMD方法在去噪过程中更具有灵活性和自适应性。但是EMD方法也存在一些缺陷,不能解决分解出的IMF出现的模态混叠问题[9-10],会对后续处理的信号特征信息产生干扰。韦啸等[11]在集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)过程中通过添加白噪声来抑制各IMF分量间的模态混叠,计算时间较长,且降噪效果受残留的白噪声影响。易文华等[12]提出了改进的正交经验模态分解算法,利用互不混叠的IMF分量的正交性,消除了模态混叠现象,取得了更好的去噪效果。

为了更好地滤除边坡爆破振动信号中的噪声,本研究基于PEMD方法[12]对露天矿边坡实测爆破振动信号进行处理,并通过提取爆破振动信号的频谱分布特征,重点分析功率谱密度、瞬时能量等爆破振动信号频谱参数随着边坡高程增加的变化特性,为边坡爆破振动安全控制方案设计提供参考。

1 工程实例

1.1 试验背景

试验区位于江西省上饶地区铅山县永平铜矿露天边坡,边坡岩体主要为灰岩夹石英砂岩,岩体较破碎,岩石节理和裂隙发育。爆破振动监测采用加拿大Instantel公司生产的Blastmate III型振动检测仪,每台测振仪共有4个通道,其中3个通道分别接X、Y、Z三向振动传感器,第4通道则配置有高压麦克风。为了反映真实振动速度,本次试验以三向测量为主,爆区位于水平标高+22 m的平台采区,在露天采场西侧边坡的台阶面布置1#～5#共5组测点,相应的水平标高分别为+34 m、+130 m、+154 m、+178 m、+202 m。测点布置和边坡地形如图1、图2所示。

图1 测点布置示意(单位:m)Fig.1 Schematic of the layout of monitoring points

图2 现场边坡地形Fig.2 Local topography of slope

试验中炮孔采用梅花型布孔方式,一共布设了3排14孔,爆破方式为逐孔微差爆破,起爆方式为电网路起爆。爆破技术参数和爆破网路连接如表1和图3所示。

表1 爆破主要技术参数Table 1 Main technical parameters of blasting

图3 爆破网路Fig.3 Blasting network

1.2 监测结果

为保证各高程测点的可靠性,安装传感器与测点牢固结合,试验中选取的测点均位于边坡台阶的基岩上。此次试验对临近边坡的5次爆破进行了监测,选取了其中一组典型的爆破振动信号,通过高程计算出各个测点与爆源间的距离。不同测点的爆破参数及监测结果见表2。

由表2可知:爆破地震波在边坡岩体中传播,同一高程处质点峰值振动速度从大到小依次是径向、垂向、切向。各测点岩体结构完整性和节理裂隙发育并不相同,随着高程的增加,质点峰值振动速度随之衰减,但在4#测点处3个方向的峰值振动速度出现明显的高程放大现象,振动强度增大[13]。爆破振动主频是指爆破地震峰值质点振动水平所对应的质点振动频率[14],此次试验爆破振动信号的主频范围为25～80 Hz,由于区域岩体结构相对复杂,各测点振动频率成分杂乱无序。

表2 不同测点的爆破参数及监测结果Table 2 Blasting parameters and monitoring results of different measuring points

2 爆破振动信号去噪效果

本研究通过PEMD方法对监测到的爆破振动信号进行降噪处理。图4为一组原始信号及其降噪信号。分别采用EMD方法和PEMD方法处理的同一组爆破振动信号的傅里叶频谱对比如图5所示。

图4 信号去噪对比Fig.4 Comparison of signal de-noising

分析图4可知:处理得到的爆破振动信号噪声干扰更少,毛刺减少的同时曲线平滑效果更好,表明PEMD方法对于爆破振动信号降噪效果较好。由于爆破振动信号中优势频带主要集中在中低频,而监测引入的噪声主要分布在高频[5]。由图5可知:在信号主要频段中,经PEMD处理信号在0～180 Hz振幅多高于EMD,而在180 Hz以上的振幅低于EMD,说明PEMD算法在滤除了多数高频噪声的同时不会消除原始信号中的有用成分。

图5 信号去噪频谱对比Fig.5 Comparison of de-noising signal spectrums

3 爆破振动信号分析

3.1 爆破振动信号频谱能量分布特征

爆破振动信号的功率谱能从频域角度较好地表征信号从低频到高频成分能量的组成情况。为了有效分析各频率成分能量随着高程的变化特征,绘制了各测点爆破振动信号的功率谱,如图6所示。

由图6可知:信号能量的优势频段为10～100Hz,各成分含量在频率轴上的分布不均匀且具有区域集中特征,其中径向峰值功率谱密度最大,主振频段集中的振动能量最大。随着高程的增加,主振频带的峰值振幅经历了“减小→增大→减小”的过程,表明爆破地震波传播过程中出现高程放大现象,即出现放大效应后振动强度增大,之后随之衰减;功率谱曲线的突峰数量逐渐减少,主振频带突峰往高频方向移动,说明各频率成分随着高程增加趋于简单化,爆破振动信号能量分布的主振频带会得到提高。

图6 不同测点的爆破振动信号频谱Fig.6 Spectrum s of blasting vibration signal for different monitoring points

在上述分析的基础上,利用功率谱对一定频段范围内的能量分布进行分析,其中频段范围(fm,fn)内能量Ef占爆破振动总能量E的比例为[15]

式中,PEf为频率范围(fm,fn)内的爆破振动能量占比;fm和fn(m＜n)分别为爆破振动信号频带的起始频率和终了频率;PSD为相应频率范围内的功率谱密度。

由于优势频率与结构体的自振频率接近程度有很大关系,当两者频率相差较小时,结构体的响应受爆破振动频率影响较大。因此,本研究将爆破振动频率划分为5个频段,频段范围分别为0～10 Hz,10～20 Hz,20～40 Hz,40～100 Hz和100 Hz以上[15],并绘制了不同振动方向各信号在不同频段的能量占比直方图,如图7所示。

图7 爆破振动信号各频带能量分布Fig.7 Distribution of the frequency band energy of b lasting vibration signal

结合图6和图7可知:通过计算10～100 Hz优势频段的平均能量占比为64.2%～88.0%。随着高程增大,信号频段范围在0～10 Hz的低频部分能量占比总体呈现增大趋势,大于100 Hz的高频部分能量则以衰减为主,但爆破振动低频部分能量并不会单调增加,高频部分能量也不会单调衰减,表明在节理裂隙发育的边坡岩体上,各频段能量受岩体中结构面的影响较大,在边坡的特定高程处爆破振动的某部分频率成分会出现选择放大或衰减效应。各频段在同一高程处切向、垂向、径向放大或衰减程度不一,说明相同岩体结构对不同振动方向的爆破振动信号能量的放大与衰减效应并不相同。

由于建(构)筑物的自振频率一般在10 Hz以下,低频能量越大及低频能量占比越高不利于建(构)筑物的保护,且优势频段内的能量占比大小是由振动能量分布特征决定[16]。出现高程放大现象的信号4中,20～100 Hz频段的能量增长相对较大,主振频带区间大于建(构)筑物自振频率,且0～10 Hz的低频部分能量不超过总能量的6.6%,说明此次边坡微差爆破取得较好的效果,有效分散了低频部分能量所占比例。因此,在制定爆破振动安全控制方案时,应该结合爆破振动的优势频率和建(构)筑物自振频率,确定对应频带内的能量大小,从能量分布特征角度来规范爆破安全判据。

3.2 爆破振动信号瞬时能量分布特征

《爆破安全规程》(GB 6722—2014)[17]规定爆破振动监测选择3个分量中最大振动速度及主振频率作为安全判据。径向峰值振动速度明显高于切向和垂向,且其中径向峰值功率谱密度值最大。由此可见,在本研究边坡爆破中径向相对容易发生破坏,爆破振动信号在径向更具有代表性。故在此选取径向爆破监测数据,对信号进行Hilbert变换[6]后对时间积分,绘制的瞬时能量谱如图8所示。

图8 不同测点爆破振动信号的瞬时能量Fig.8 Instantaneous energy of blasting vibration signal of different monitoring points

由图8可知:爆破振动信号中瞬时能量分布主要时间段为0.25～0.50 s。由于每个炮孔起爆存在时间差,爆破振动瞬时能量在不同时间点出现了多个峰值,因起爆时间差较小(17 ms),多数相邻突峰紧密相接形成主峰段。结合图3爆破网路,其中1#测点离爆源最近,主峰段先后峰值点时间间隔约为109 ms,这与整个爆破时间101 ms相差较小。随着高程的增加,峰值瞬时能量表现为先增大后减小,变换过程与质点峰值振动速度不一致,这是由于峰值瞬时能量实质上受当前时刻的峰值振动速度与频率共同作用所致。峰值瞬时能量代表爆破振动作用的最大荷载,从而引起较大的结构位移增量,瞬时能量过大容易对边坡的稳定性造成破坏。边坡出现高程放大效应的测点处峰值瞬时能量达到最大,因此为减轻爆破振动对边坡稳定性的影响,在边坡爆破采取相应降震措施时,应考虑高程变化对振速、频率、能量分布特征的影响,提高边坡爆破振动安全控制方案的适用性。

4 结 论

(1)节理裂隙发育边坡在当前起爆方式下,信号能量的优势频段为10～100 Hz,其频段内的能量占总能量的64.2%～88.0%;同一高程、不同方向处的峰值振动速度和能量大小分布并不相同,其中径向峰值振动速度最大,且主振频带内集中的振动能量最大,导致该方向爆破振动信号对边坡的影响较大。

(2)随着高程增加,爆破振动信号的各频率成分趋于简单化,能量分布的主振频带会得到提高。对于节理裂隙发育的边坡岩体,边坡特定高程处爆破振动的不同频率成分会出现选择放大或衰减效应,且相同岩体结构对不同振动方向的爆破振动信号能量的放大与衰减效应并不相同。在制定爆破振动安全控制方案时,应结合爆破振动信号的优势频率和边坡自振频率,确定对应频带内的能量大小,从能量分布特征角度规范爆破安全判据。

(3)由于炮孔起爆的时间差,爆破振动瞬时能量在不同时间点出现了多个峰值。随着高程增加,峰值瞬时能量表现为先增大后减小,且在边坡出现高程放大效应的测点处达到最大。因此,针对边坡爆破采取相应的降震措施时,应考虑高程变化对振速、频率、能量分布特征的影响,提高爆破振动下的边坡安全性。