蘇國(guó)韶，劉鑫錦，閆召富，張 潔，李燕芳，燕柳斌

(廣西大學(xué)土木建筑工程學(xué)院工程防災(zāi)與結(jié)構(gòu)安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西 南寧 530004)

巖爆是高地應(yīng)力區(qū)地下工程開(kāi)挖時(shí)由于巖體中積聚的彈性應(yīng)變能突然釋放而發(fā)生的動(dòng)力地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)象，巖爆的預(yù)警是巖石力學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)與難點(diǎn)[1-2]。當(dāng)前，基于聲發(fā)射(10～100 kHz)、微震(10 Hz～10 kHz)等聲信號(hào)的預(yù)警方法扮演著重要角色[3-4]。采用這兩種預(yù)警方法時(shí)，由于信號(hào)的傳播介質(zhì)為巖體，信號(hào)傳播容易受到傳感器與巖體的貼合緊密度、巖體結(jié)構(gòu)面和不良地質(zhì)構(gòu)造的影響，信號(hào)的衰減與空間變異性往往較大。實(shí)際上，巖爆孕育過(guò)程中常伴隨著人耳可識(shí)別的聲音信號(hào)(20 Hz～20 kHz)，它能夠在空氣中傳播，便于接收與采集，是一種潛在的巖爆預(yù)警物理信號(hào)。當(dāng)前，一般采用聲響作為巖爆等級(jí)劃分的依據(jù)[5-6]，例如《水力發(fā)電工程地質(zhì)勘查規(guī)范》[5]給出撕裂聲、清脆爆裂聲、爆炸聲、悶雷聲分別對(duì)應(yīng)于輕微、中等、強(qiáng)烈、極強(qiáng)巖爆。然而，關(guān)于巖爆聲音信號(hào)定量化分析的研究尚未系統(tǒng)開(kāi)展。

工程實(shí)踐和室內(nèi)實(shí)驗(yàn)均表明[7-11]，在巖爆發(fā)生整體性失穩(wěn)破壞前，常出現(xiàn)顆粒彈射、巖板劈裂等巖石脆性破壞現(xiàn)象，并伴隨不同的聲音信號(hào)，為現(xiàn)場(chǎng)施工人員提供了寶貴的預(yù)警信息。但是，在現(xiàn)場(chǎng)諸多噪音和不良環(huán)境的影響下，人為經(jīng)驗(yàn)往往難以保證預(yù)警的準(zhǔn)確性，而誤判則會(huì)對(duì)工程進(jìn)度產(chǎn)生不利的影響。此外，通過(guò)人員對(duì)巖爆聲響的記憶與描述判斷是否發(fā)生巖爆及巖爆等級(jí)通常并不可靠，可能造成對(duì)同一巖爆事件有不同等級(jí)的劃分，進(jìn)而使制定巖爆防治措施時(shí)出現(xiàn)很大的偏差。因此，對(duì)于具有巖爆傾向的深部隧道，通過(guò)對(duì)巖爆前聲音信號(hào)的記錄與分析，開(kāi)展基于聲音信號(hào)的巖爆識(shí)別與烈度定量化評(píng)價(jià)研究，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)而及時(shí)的巖爆預(yù)警，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文中，利用自主研發(fā)的真三軸巖爆實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，在室內(nèi)實(shí)現(xiàn)應(yīng)變型巖爆的模擬，利用數(shù)字錄音筆對(duì)巖爆聲音信號(hào)進(jìn)行全程監(jiān)測(cè)，定量分析顆粒彈射、巖板劈裂、塊片彈射等巖爆過(guò)程中典型脆性破壞現(xiàn)象的聲音信號(hào)特征，由此建立基于隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)的巖爆聲音自動(dòng)識(shí)別方法，并提出一種基于聲音信號(hào)的巖爆烈度評(píng)價(jià)指標(biāo)，為建立基于聲音信號(hào)的現(xiàn)場(chǎng)巖爆預(yù)警與烈度評(píng)價(jià)方法提供基礎(chǔ)和參考。

1 巖爆實(shí)驗(yàn)

1.1 實(shí)驗(yàn)方案

巖樣包括錦屏二級(jí)水電站大理巖、白鶴灘水電站玄武巖、廣西岑溪花崗巖、廣東黃陵閃長(zhǎng)花崗巖等各種完整硬巖，尺寸為200 mm× 100 mm×100 mm，加工精度嚴(yán)格按國(guó)際巖石力學(xué)協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。

采用廣西大學(xué)真三軸巖爆實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行隧洞圍巖環(huán)向應(yīng)力集中導(dǎo)致的應(yīng)變型巖爆模擬，應(yīng)力加載路徑如下[12]：試樣保持一個(gè)臨空面，臨空面對(duì)立面施加最小主應(yīng)力σ3，以模擬高地應(yīng)力條件下圓形隧洞開(kāi)挖后圍巖的徑向應(yīng)力梯度，中間主應(yīng)力σ2達(dá)到預(yù)設(shè)應(yīng)力值后保持不變；加載軸向應(yīng)力σ1直至試件發(fā)生巖爆破壞。利用DVR-116型數(shù)字錄音筆進(jìn)行聲音信號(hào)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，錄音筆放置在距離巖樣約0.5 m處，錄音文件格式為.wav文件，采樣率為192 kpbs。

1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

多個(gè)不同硬巖的真三軸應(yīng)變型巖爆實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，巖樣的臨空面出現(xiàn)了顆粒彈射、巖板劈裂和塊片彈射3種依次發(fā)生的破壞現(xiàn)象。受篇幅限制，并考慮到各實(shí)驗(yàn)的聲音信號(hào)變化過(guò)程具有一定的相似性，采用圖1給出的典型巖爆過(guò)程及其聲音波形進(jìn)行分析。由圖1可知：1.35 s(圖1中的起始時(shí)間)時(shí)，臨空面局部開(kāi)裂，出現(xiàn)清脆開(kāi)裂聲；14、17、32、43 s后，臨空面分別出現(xiàn)顆粒彈射現(xiàn)象，伴隨著清脆而短促的聲音，相應(yīng)的聲音信號(hào)幅值出現(xiàn)突增；45 s后，臨空面出現(xiàn)局部巖塊剝落，聲音幅值增大，緊接著出現(xiàn)巖板劈裂現(xiàn)象，相應(yīng)的聲音信號(hào)幅值較大，隨后出現(xiàn)持續(xù)的低幅值的巖石破裂聲；47 s時(shí)，臨空面巖板開(kāi)始出現(xiàn)橫向裂縫；49 s時(shí)，巖板突然折斷并高速?gòu)椛涑鋈?，隨后大量的巖石塊片彈射而出，伴隨有巨大爆炸響聲，相應(yīng)的聲音信號(hào)幅值最大。由此可見(jiàn)，巖爆過(guò)程中的各種宏觀破壞現(xiàn)象與聲音信號(hào)波形圖中的幅值突增現(xiàn)象是一一對(duì)應(yīng)的，為基于聲音信號(hào)的巖爆預(yù)警提供了基礎(chǔ)。

2 典型脆性破壞現(xiàn)象的聲音信號(hào)特征分析

對(duì)聲音信號(hào)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括分幀、加窗、濾波和端點(diǎn)檢測(cè)等，提取聲音信號(hào)的特征。在短時(shí)分析中，首先將聲音信號(hào)按照固定時(shí)長(zhǎng)分成很多個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)段”，其中的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)段稱(chēng)為一“幀”。為了使聲音信號(hào)的相鄰兩幀之間平穩(wěn)過(guò)渡，在兩幀之間插入一幀，使相鄰兩幀之間的信號(hào)有部分重疊，稱(chēng)為“幀移”。根據(jù)以往的聲音信號(hào)處理經(jīng)驗(yàn)[13]，幀長(zhǎng)取為200樣本點(diǎn)，幀移取為80樣本點(diǎn)(見(jiàn)圖2)。聲音信號(hào)數(shù)字化處理過(guò)程中，分幀相當(dāng)于乘以一個(gè)有限長(zhǎng)的窗函數(shù)，本文中采用漢明窗函數(shù)，可避免頻譜能量泄漏現(xiàn)象[14]。無(wú)論是在現(xiàn)場(chǎng)施工還是在實(shí)驗(yàn)室，巖爆實(shí)驗(yàn)聲音信號(hào)會(huì)受到不同程度環(huán)境噪聲的污染。當(dāng)前，噪聲濾波技術(shù)發(fā)展較為成熟，可以采用對(duì)時(shí)變信號(hào)和突變信號(hào)去噪適用性較強(qiáng)的小波法濾除環(huán)境噪聲[13]。最后，對(duì)完成濾波的聲音信號(hào)進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)[15-16]，自動(dòng)檢測(cè)出聲音信號(hào)波形圖中幅值突增聲音的起始點(diǎn)及結(jié)束點(diǎn)，以獲取巖樣典型破壞現(xiàn)象相應(yīng)的聲音波形。

2.1 波形特征

聲音信號(hào)波形是指聲音信號(hào)幅值隨時(shí)間的變化過(guò)程。圖3為利用端點(diǎn)檢測(cè)所得3種典型破壞現(xiàn)象的波形，不難發(fā)現(xiàn)，3種典型破壞現(xiàn)象所對(duì)應(yīng)的波形差異明顯。表1列出了三者之間的具體差異，其中NA>0.4為聲音信號(hào)波形幅值A(chǔ)>0.4的聲波信號(hào)數(shù)。

(1) 顆粒彈射的波形呈“筍芽”狀，持續(xù)時(shí)間為0.03 s，約為塊片彈射持續(xù)時(shí)間的1/20。顆粒彈射現(xiàn)象的聲音信號(hào)波形幅值隨時(shí)間推移逐漸減小，且幅值在0.003 s內(nèi)從0.4迅速減小到0.1以下，只有在顆粒彈射發(fā)生開(kāi)始時(shí)的很短一段時(shí)間內(nèi)超過(guò)0.4。這些現(xiàn)象反映了巖爆過(guò)程顆粒彈射現(xiàn)象聲音信號(hào)具有發(fā)生時(shí)間短、消失速度快、發(fā)生具有不連續(xù)性的特點(diǎn)。顆粒彈射的稀疏波形表明，在顆粒彈射現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，巖樣內(nèi)部的破壞活動(dòng)較少。

(2) 巖板劈裂的波形呈“矛頭”狀，持續(xù)時(shí)間為0.47 s，約為顆粒彈射的15倍。幅值在巖板劈裂過(guò)程中數(shù)次達(dá)到或超過(guò)0.4，且在整個(gè)劈裂過(guò)程中聲音信號(hào)的幅值并不是持續(xù)減小的，局部甚至出現(xiàn)了幅值短暫增大的現(xiàn)象。引起幅值突然增大的原因可能是巖板劈裂過(guò)程中，由于巖樣持續(xù)加載，巖樣內(nèi)部裂縫出現(xiàn)局部發(fā)展、貫通，致使聲音信號(hào)突然增強(qiáng)。該現(xiàn)象與實(shí)驗(yàn)過(guò)程中在巖板劈裂現(xiàn)象發(fā)生時(shí)能聽(tīng)到連續(xù)的“吱吱”剪切破壞聲響相符合。

(3) 塊片彈射波形呈“三角”狀，發(fā)生時(shí)伴隨著巨大的爆炸式聲響。由圖3(c)可知，幅值超過(guò)0.4的部分較多，持續(xù)時(shí)間為0.76 s，約為顆粒彈射的20倍。幅值隨著時(shí)間推移逐漸減小，但是與顆粒彈射和巖板劈裂相比，塊片彈射的幅值隨時(shí)間減小的速率較緩慢。塊片彈射現(xiàn)象發(fā)生時(shí)伴隨著很多小顆粒隨巖板塊片一起從臨空面飛出，因此，巖樣內(nèi)部破壞活動(dòng)較多，相應(yīng)的聲音信號(hào)波形分布較濃密。

表1 3種典型破壞現(xiàn)象的聲音信號(hào)波形特性Table 1 Features of voice signal waveform for three typical failure phenomena

2.2 頻譜特征

將時(shí)域信號(hào)變換至頻域加以分析的方法稱(chēng)為頻譜分析，有助于揭示巖爆過(guò)程中聲音信號(hào)的頻率分布情況?？焖俑道锶~變換(fast Fourier transformation, FFT)是應(yīng)用最廣泛的一種頻譜分析手段，能夠?qū)崿F(xiàn)波形由時(shí)域向頻域的轉(zhuǎn)變。將巖爆典型破壞現(xiàn)象對(duì)應(yīng)的聲音信號(hào)波形提取出來(lái)，利用MATLAB時(shí)頻分析工具箱對(duì)所提取的聲音信號(hào)進(jìn)行FFT，從而得到巖爆過(guò)程中不同破壞現(xiàn)象聲音信號(hào)的頻譜，如圖4所示，其中經(jīng)FFT處理后的幅值是由傅里葉變換的返回值乘以2再除以數(shù)據(jù)長(zhǎng)度得到的歸一化幅值。 由圖4可知，3種典型破壞現(xiàn)象聲音信號(hào)頻譜特征有明顯區(qū)別。表2列出了3種典型破壞現(xiàn)象的具體差異，以下分別進(jìn)行說(shuō)明。

(1) 顆粒彈射的頻率范圍為7～11 kHz，頻譜呈“多峰”狀，最大歸一化幅值為0.009，僅為塊片彈射時(shí)幅值的1/3；主頻的范圍較塊片彈射時(shí)的頻率高，主頻帶較寬。

(2) 巖板劈裂的頻率范圍2～8 kHz，頻譜呈“單峰”狀，最大歸一化幅值為0.005，比顆粒彈射和塊片彈射時(shí)幅值??；主頻帶較顆粒彈射和塊片彈射時(shí)更寬，這與巖板劈裂過(guò)程中巖石內(nèi)部裂紋持續(xù)產(chǎn)生、發(fā)展、貫通有關(guān)；此外，巖板劈裂的頻率范圍與顆粒彈射頻率范圍有部分重疊。

(3) 塊片彈射的頻率范圍為0～2 kHz，頻譜呈“單峰”狀，最大歸一化幅值為0.021，較顆粒彈射和巖板劈裂的幅值大，呈現(xiàn)出低頻率、高幅值的現(xiàn)象，說(shuō)明在巖爆孕育過(guò)程中塊片彈射比顆粒彈射和巖板劈裂更劇烈。

表2 3種典型破壞現(xiàn)象的聲音信號(hào)頻譜Table 2 Spectra of sound signals for three typical failure phenomena

2.3 聲紋特征

聲紋圖描述了聲音信號(hào)的頻率、時(shí)間和幅值三者之間的關(guān)系，它反映了聲音信號(hào)的動(dòng)態(tài)頻譜特性，在語(yǔ)音信號(hào)特征分析中具有重要的實(shí)用價(jià)值[13]。

對(duì)第n幀語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅立葉變換：

(1)

式中：w(m)為窗函數(shù)，ω為頻率。類(lèi)似地定義離散傅里葉變換，令n=2πk/N， 0≤k≤N-1，可得：

(2)

短時(shí)功率譜和短時(shí)傅里葉變換有如下關(guān)系：

(3)

將式(2)代入式(3)得：

(4)

聲紋圖是指聲音信號(hào)在時(shí)間-頻率空間的功率譜。圖5給出了3種典型破壞現(xiàn)象的聲紋圖，橫坐標(biāo)表示時(shí)間，縱坐標(biāo)表示頻率，顏色表示在時(shí)間和頻率確定的條件下Sn(ejω)的取值，顏色越深，表示該點(diǎn)處聲音的響度越大。

由圖5可知，3種典型破壞現(xiàn)象的聲紋圖存在明顯差異，表3給出了具體的差異。

(1) 顆粒彈射的聲紋呈“帶”狀，頻率范圍為7～11 kHz，能量幅值為1.0～2.4；能量幅值最大值出現(xiàn)在0.005 s范圍內(nèi)，說(shuō)明顆粒彈射現(xiàn)象發(fā)生時(shí)間短，發(fā)生范圍小，且能量瞬間釋放。

(2) 巖板劈裂的的聲紋呈“鱗片”狀，頻率范圍為2～8 kHz，能量幅值為2.0～5.7；由于巖板劈裂是相對(duì)連續(xù)的過(guò)程，因此巖板劈裂時(shí)的能量釋放也是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，持續(xù)時(shí)間為0.35 s，是顆粒彈射的70倍。

(3) 塊片彈射聲紋呈“條”狀，頻率范圍為0～2 kHz，能量幅值范圍為4.0～18.0；塊片彈射的能量幅值分別為巖板劈裂和顆粒彈射時(shí)能量幅值的3.0和7.5倍。

表3 3種典型破壞現(xiàn)象的聲紋特性Table 3 Voiceprints of sound signals for three typical failure phenomena

2.4 短時(shí)能量特征

短時(shí)能量是一個(gè)度量聲音信號(hào)能量釋放強(qiáng)弱的指標(biāo)，其計(jì)算式[13]為：

(5)

式中：Et為第t幀的短時(shí)能量；m為一幀內(nèi)的樣本點(diǎn)；N為幀長(zhǎng)。

巖爆過(guò)程中，3種典型破壞現(xiàn)象伴隨的聲音強(qiáng)弱是不同的，以下采用聲音信號(hào)的短時(shí)能量來(lái)反映各破壞現(xiàn)象劇烈程度。短時(shí)能量計(jì)算結(jié)果如圖6所示，三者之間的主要差異見(jiàn)表4。

(1) 顆粒彈射的能量釋放主要集中在前0.005 s內(nèi)，最大能量幅值為0.34；短時(shí)能量曲線平滑，短時(shí)能量隨時(shí)間推移逐漸減小，且0.005 s之前下降斜率較大，基本呈垂直下降，能量幅值隨時(shí)間迅速減小。

(2) 巖板劈裂的能量釋放集中在前0.1 s內(nèi)，最大能量幅值為2.30；巖板劈裂對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量幅值隨著時(shí)間的推移逐漸減小，并且減小過(guò)程中伴隨著一定的振蕩，振蕩頻率不大，這與巖板劈裂過(guò)程中裂紋的持續(xù)產(chǎn)生、發(fā)展、貫通時(shí)能量逐步釋放有關(guān)。

(3) 塊片彈射的能量釋放集中在前0.2 s，最大能量幅值為8.60；短時(shí)能量幅值隨時(shí)間的推移逐漸減小，減小過(guò)程中也出現(xiàn)了振蕩，且振蕩頻率較巖板劈裂高。說(shuō)明塊片彈射較顆粒彈射和巖板劈裂時(shí)能量釋放的釋放面廣、路徑多，這與巖爆實(shí)驗(yàn)臨空面能夠較大范圍產(chǎn)生塊片彈射有關(guān)。

破壞現(xiàn)象形狀振蕩頻度最大幅值破壞現(xiàn)象形狀振蕩頻度最大幅值顆粒彈射平滑曲線無(wú)振蕩0.34塊片彈射連續(xù)振蕩急速8.60巖板劈裂局部振蕩快速2.30

3 巖爆過(guò)程典型破壞現(xiàn)象智能識(shí)別的案例

隨機(jī)森林(random forest,RF)是近年來(lái)出現(xiàn)的一種可用于數(shù)據(jù)自動(dòng)分類(lèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[17-19]。RF處理高維小樣本數(shù)據(jù)時(shí)不易過(guò)擬合，適用于數(shù)據(jù)集中存在大量未知特征，并具有分類(lèi)性能優(yōu)良、抗噪聲能力強(qiáng)等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別領(lǐng)域。本文中將RF作為巖爆過(guò)程上述3種典型破壞現(xiàn)象聲音信號(hào)自動(dòng)識(shí)別的工具。

在已完成的66個(gè)室內(nèi)巖爆實(shí)驗(yàn)聲音監(jiān)測(cè)結(jié)果中，隨機(jī)抽取56個(gè)巖爆過(guò)程構(gòu)建訓(xùn)練樣本，從余下的10個(gè)巖爆過(guò)程中構(gòu)建預(yù)測(cè)樣本，其中56個(gè)巖爆過(guò)程訓(xùn)練樣本中包含顆粒彈射現(xiàn)象131個(gè)，巖板劈裂現(xiàn)象56個(gè)，塊片彈射現(xiàn)象56個(gè)；10個(gè)巖爆過(guò)程預(yù)測(cè)樣本中包含顆粒彈射現(xiàn)象25個(gè)，巖板劈裂現(xiàn)象11個(gè)，塊片彈射現(xiàn)象10個(gè)。為使自動(dòng)識(shí)別方法易于實(shí)現(xiàn)，將波形的持續(xù)時(shí)間、頻譜的主頻值及短時(shí)能量的最大幅值3種特征指標(biāo)進(jìn)行組合，構(gòu)建樣本輸入向量。采用隨機(jī)森林對(duì)巖爆典型破壞現(xiàn)象進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，結(jié)果見(jiàn)表5，可以看出，預(yù)測(cè)樣本中3種典型破壞現(xiàn)象的識(shí)別準(zhǔn)確率均在88%以上，說(shuō)明本文中方法是可行的。需要指出的是，如果采用更多訓(xùn)練樣本，識(shí)別準(zhǔn)確率也會(huì)有所提高。

表5 基于RF模型的巖爆典型破壞現(xiàn)象識(shí)別結(jié)果Table 5 Identification of typical failure phenomena using RF model

4 巖爆烈度評(píng)價(jià)的聲音指標(biāo)

當(dāng)前，基于聲響特性的巖爆等級(jí)識(shí)別主要是依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)巖爆發(fā)生瞬間的聲響特性進(jìn)行的定性描述，識(shí)別結(jié)果受人為主觀判斷的影響較大，可靠性不高。聲音信號(hào)的記錄與分析可以克服人為因素的影響，有助于實(shí)現(xiàn)基于聲響特性的巖爆劇烈程度的定量化評(píng)價(jià)。

波形最大幅值、短時(shí)能量等指標(biāo)常用于聲音強(qiáng)弱的定量表征。但是，利用一般的錄音設(shè)備記錄聲音信號(hào)時(shí)，為保護(hù)設(shè)備信號(hào)采集子器件的安全，當(dāng)聲響過(guò)大時(shí)，設(shè)備將對(duì)聲音的幅值進(jìn)行“削峰”。因此，對(duì)于聲響較大的多個(gè)巖爆發(fā)生聲音信號(hào)，其波形的最大幅值往往是一樣的，難以通過(guò)波形最大幅值來(lái)區(qū)分其強(qiáng)弱。巖爆發(fā)生時(shí)，短時(shí)能量幅值雖然能夠準(zhǔn)確反映聲音信號(hào)每幀對(duì)應(yīng)的能量幅值，但僅能反映巖爆塊片彈射過(guò)程中某一段極短時(shí)間內(nèi)所對(duì)應(yīng)的聲音能量幅值，難以反映具有一定時(shí)間歷程的巖爆整體能量釋放情況。為了克服波形幅值、短時(shí)能量在定量刻畫(huà)巖爆發(fā)生時(shí)塊片彈射破壞劇烈程度上的局限性，提出了一種新指標(biāo)——局部聲響總能量Etotal(total energy of local sound, TELS)。

室內(nèi)巖爆過(guò)程聲音信號(hào)波形時(shí)域信號(hào)為x(L)、加窗分幀處理后得到的第t幀語(yǔ)音信號(hào)為xt(m)，則xt(m)滿(mǎn)足：

當(dāng)m=0，1，…，N-1時(shí)，w(m)=1；當(dāng)m取其他值時(shí)，w(m)=0。與第t幀巖爆聲音信號(hào)xt(m)對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量Et可通過(guò)式(5)進(jìn)行計(jì)算，而巖爆破壞過(guò)程能量釋放的總和可以表示為：

式中：ts為巖爆過(guò)程聲音信號(hào)的持續(xù)時(shí)間，Etotal為短時(shí)能量曲線與時(shí)長(zhǎng)所圍成面積的積分。

為了驗(yàn)證短時(shí)能量指標(biāo)的可行性，從大量的巖爆實(shí)驗(yàn)中選取了具有代表性的強(qiáng)、中、弱3種巖爆烈度的聲音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)能量分析，結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯觯?種等級(jí)巖爆的短時(shí)能量最大幅值相差較小，且強(qiáng)巖爆的聲音歷時(shí)約為中、弱巖爆的2倍，因此僅采用短時(shí)能量指標(biāo)難以反映巖爆的強(qiáng)弱。

強(qiáng)、中、弱3種巖爆的彈射動(dòng)能和局部聲響總能量如圖8所示。其中，巖爆烈度采用巖爆碎塊的彈射動(dòng)能進(jìn)行劃分，巖爆碎塊彈射動(dòng)能估算方法參見(jiàn)文獻(xiàn)[12]，這里不再贅述。由圖8可知，巖爆越強(qiáng)，彈射動(dòng)能越大，Etotal也越大；強(qiáng)烈?guī)r爆的Etotal分別是弱巖爆、中等巖爆的1.5、1.4倍。由此可見(jiàn)，用該指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)巖爆發(fā)生的劇烈程度是可行的。

5 結(jié) 論

(1) 對(duì)巖爆過(guò)程中聲音信號(hào)特征的分析結(jié)果表明，巖爆過(guò)程中顆粒彈射、巖板劈裂和塊片彈射3種典型破壞現(xiàn)象的聲音信號(hào)在波形、頻譜、聲紋特性和短時(shí)能量等特征指標(biāo)上存在明顯差異：顆粒彈射的波形較稀疏，巖板劈裂與塊片彈射的波形較濃密；顆粒彈射的波形持續(xù)時(shí)間最短，塊片彈射的波形持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)；顆粒彈射、巖板劈裂、塊片彈射的聲音主頻值分別約為11.0、2.0、0.5 kHz；顆粒彈射、巖板劈裂、塊片彈射的聲紋圖分別呈“帶”狀、“鱗片”狀、“條”狀，頻率范圍分別為7～11、2～8、0～2 kHz；顆粒彈射、巖板劈裂、塊片彈射短時(shí)能量的最大能量幅值依次增大。

(2) 局部聲響總能量反映了具有一定時(shí)間歷程的巖爆能量釋放特性，能夠用于巖爆發(fā)生劇烈程度的定量評(píng)價(jià)，克服傳統(tǒng)定性化方法可靠性欠佳的不足。

(3) 與聲發(fā)射與微震相比，聲音信號(hào)的監(jiān)測(cè)設(shè)備較廉價(jià)。因此，巖石聲音信號(hào)的監(jiān)測(cè)與分析是一種具有良好發(fā)展?jié)摿Φ膸r爆預(yù)警途徑，也是對(duì)當(dāng)前基于聲發(fā)射與微震監(jiān)測(cè)的巖爆預(yù)警方法的有益補(bǔ)充。鑒于室內(nèi)巖爆與現(xiàn)場(chǎng)巖爆存在一定差異，將來(lái)須加強(qiáng)現(xiàn)場(chǎng)巖爆聲音研究，進(jìn)一步揭示現(xiàn)場(chǎng)巖爆孕育過(guò)程中各種典型破壞現(xiàn)象的聲音信號(hào)特性，為建立基于聲音信號(hào)自動(dòng)識(shí)別的現(xiàn)場(chǎng)巖爆預(yù)警與烈度評(píng)價(jià)方法提供科學(xué)依據(jù)。

參考文獻(xiàn):

[1] 馮夏庭.巖爆孕育過(guò)程的機(jī)制、預(yù)警與動(dòng)態(tài)調(diào)控[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

[2] 高瑋,張飛君.深部地下工程巖爆預(yù)測(cè)的篩選蟻群聚類(lèi)算法[J].爆炸與沖擊,2012,32(6):568-572.

GAO Wei, ZHANG Feijun. Forecasting of rockburst indeep underground engineering based on abstraction ant colony clustering algorithm[J]. Explosion and Shock Waves, 2012,32(6):568-572.

[3] HE M C, MIAO J L, FENG J L. Rock burst process of limestone and its acoustic emission characteristics under true-triaxial unloading conditions[J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 2010,47(2):286-298.

[4] 陳炳瑞,馮夏庭,曾雄輝,等.深埋隧洞TBM掘進(jìn)微震實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與特征分析[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2011,30(2):275-283.

CHEN Bingrui, FENG Xiating, ZENG Xionghui, et al. Real-time microseismic monitoring and its characteristic analysis during TBM tunneling in deep-buried tunnel[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2011,30(2):275-283.

[5] 中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)編寫(xiě)組.GB 50287—2006 水力發(fā)電工程地質(zhì)勘察規(guī)范[S].北京:中國(guó)計(jì)劃出版社,2006.

[6] 劉正雄.巖爆預(yù)防及防治技術(shù)研究[J].中國(guó)鐵道科學(xué),2001,22(4):74-76.

LIU Zhengxiong. Technical study on the prevention and cure of rockburst[J]. China Railway Science, 2001,22(4):74-76.

[7] 周輝,孟凡震,張傳慶,等.深埋硬巖隧洞巖爆的結(jié)構(gòu)面作用機(jī)制分析[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2015,34(4):720-727.

ZHOU Hui, MENG Fanzhen, ZHANG Chuanqing, et al. Analysis of the structural plane controlling mechanism on rockburst in deep hard rock tunnels[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2015,34(4):720-727.

[8] 何滿(mǎn)潮,苗金麗,李德建,等.深部花崗巖試樣巖爆過(guò)程實(shí)驗(yàn)研究[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2007,26(5):865-876.

HE Manchao, MIAO Jinli, LI Dejian, et al. Experimental study on rockburst processes of granite specimen at great depth[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2007,26(5):865-876.

[9] 馮夏庭,陳炳瑞,明華軍,等.深埋隧洞巖爆孕育規(guī)律與機(jī)制:即時(shí)型巖爆[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2012,31(3):433-444.

FENG Xiating, CHEN Bingrui, MING Huajun, et al. Evolution law and mechanism of rockbursts in deep tunnels: immediate rockburst[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2012,31(3):433-444.

[10] SU Guoshao, JIANG Jianqing, ZHAI Shaobin, et al. Influence of tunnel axis stress on strainburst: an experimental study[J]. Rock Mechanics and Rock Engineering, 2017,50(6):1551-1567.

[11] 宮鳳強(qiáng),羅勇,司雪峰,等.深部圓形隧洞板裂屈曲巖爆的模擬試驗(yàn)研究[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2017,36(7):1634-1648.

GONG Fengqiang, LUO Yong, SI Xuefeng, et al. Experimental modelling on rockburst in deep hard rock circular tunnels[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2017,36(7):1634-1648.

[12] 蘇國(guó)韶,蔣劍青,馮夏庭,等.巖爆彈射破壞過(guò)程的試驗(yàn)研究[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2016,35(10):1990-1999.

SU Guoshao, JIANG Jianqing, FENG Xiating, et al. Experimental study on ejection process in rockburst[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2016,35(10):1990-1999.

[13] 王小川.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個(gè)案例分析[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2013.

[14] 李宏松,蘇健民,黃英來(lái),等.基于聲音信號(hào)的特征提取方法的研究[J].信息技術(shù),2006,30(1):91-94.

LI Hongsong, SU Jianmin, HUANG Yinglai, et al. The research on characteristics extraction based on voice signal[J]. Information Technology, 2006,30(1):91-94.

[15] GIANNAKOPOULOS T, PIKRAKIS A. Introduction to audio analysis[M]. Amsterdam: Elsevier Academic Press, 2014.

[16] 劉慶升,徐霄鵬,黃文浩.一種語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法的探究[J].計(jì)算機(jī)工程,2003,29(3):120-121.

LIU Qingsheng, XU Xiaopeng, HUANG Wenhao. Research on a speech endpoint detection method[J]. Computer Engineering, 2003,29(3):120-121.

[17] BREIMAN L. Random forests[J]. Machine Learning, 2001,45(1):5-32.

[18] DONG Longjun, LI Xibing, PENG Kang. Prediction of rockburst classification using random forest[J]. Transactions of Nonferrous Metals Society of China, 2013,23(2):472-477.

[19] CUTLER A, CUTLER D R, STEVENS J R. Random forests[M]∥ZHANG Cha, MA Yunqian. Ensemble Machine Learning. US: Springer Publishing, 2012:157-175.