基于PEMD的露天邊坡不同高程爆破振動信號頻譜特征研究

劉連生 鐘抒亮 易文華 劉 偉 楊 硯 柴耀光

(江西理工大學資源與環境工程學院,江西 贛州 341000)

爆破振動實質上是一種能量傳遞與轉化的過程,對其監測的爆破振動信號包含爆破地震波傳播過程中的信息,通過研究爆破振動信號的頻譜分布特征,可以揭示爆破地震波在邊坡中的傳播規律,對于分析爆破振動下巖石邊坡的穩定性具有重要意義[1-2]。

由于爆破振動信號通常受到噪聲干擾,為了更精確地提取爆破振動信號的時頻特征信息,近年來一些學者采用了不同的信號分析方法對爆破振動信號進行處理,從最開始的傅里葉變換[3],發展到現在的小波分析[4]、小波包分析[5]、EMD[6-7]等方法。 其中,傅里葉變換能分別從時域和頻域對信號特征進行分析,但存在時域和頻域局部化矛盾的不足[3]。小波分析在時頻域中具有良好的局部化性質,但小波消噪時需要選擇合適的小波基才能具有較好的分解精度[4]。小波包分析在小波變換的基礎上,對小波分析忽略的高頻部分進一步分解,從而提高了算法的高頻分辨率[5]。EMD可以根據信號特性將信號自適應分解成若干有限個的本征模態分量(Intrinsic Mode Function,IMF),能準確地表現出信號的頻率分布和能量幅值特性,而不依賴基函數的選擇[6-7]。為了選擇適合爆破振動信號的處理方法,劉連生等[8]通過實測爆破振動信號對比分析了幾種信號去噪方法,發現EMD方法在去噪過程中更具有靈活性和自適應性。但是EMD方法也存在一些缺陷,不能解決分解出的IMF出現的模態混疊問題[9-10],會對后續處理的信號特征信息產生干擾。韋嘯等[11]在集合經驗模態分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)過程中通過添加白噪聲來抑制各IMF分量間的模態混疊,計算時間較長,且降噪效果受殘留的白噪聲影響。易文華等[12]提出了改進的正交經驗模態分解算法,利用互不混疊的IMF分量的正交性,消除了模態混疊現象,取得了更好的去噪效果。

為了更好地濾除邊坡爆破振動信號中的噪聲,本研究基于PEMD方法[12]對露天礦邊坡實測爆破振動信號進行處理,并通過提取爆破振動信號的頻譜分布特征,重點分析功率譜密度、瞬時能量等爆破振動信號頻譜參數隨著邊坡高程增加的變化特性,為邊坡爆破振動安全控制方案設計提供參考。

1 工程實例

1.1 試驗背景

試驗區位于江西省上饒地區鉛山縣永平銅礦露天邊坡,邊坡巖體主要為灰巖夾石英砂巖,巖體較破碎,巖石節理和裂隙發育。爆破振動監測采用加拿大Instantel公司生產的Blastmate III型振動檢測儀,每臺測振儀共有4個通道,其中3個通道分別接X、Y、Z三向振動傳感器,第4通道則配置有高壓麥克風。為了反映真實振動速度,本次試驗以三向測量為主,爆區位于水平標高+22 m的平臺采區,在露天采場西側邊坡的臺階面布置1#～5#共5組測點,相應的水平標高分別為+34 m、+130 m、+154 m、+178 m、+202 m。測點布置和邊坡地形如圖1、圖2所示。

圖1 測點布置示意(單位:m)Fig.1 Schematic of the layout of monitoring points

圖2 現場邊坡地形Fig.2 Local topography of slope

試驗中炮孔采用梅花型布孔方式,一共布設了3排14孔,爆破方式為逐孔微差爆破,起爆方式為電網路起爆。爆破技術參數和爆破網路連接如表1和圖3所示。

表1 爆破主要技術參數Table 1 Main technical parameters of blasting

圖3 爆破網路Fig.3 Blasting network

1.2 監測結果

為保證各高程測點的可靠性,安裝傳感器與測點牢固結合,試驗中選取的測點均位于邊坡臺階的基巖上。此次試驗對臨近邊坡的5次爆破進行了監測,選取了其中一組典型的爆破振動信號,通過高程計算出各個測點與爆源間的距離。不同測點的爆破參數及監測結果見表2。

由表2可知:爆破地震波在邊坡巖體中傳播,同一高程處質點峰值振動速度從大到小依次是徑向、垂向、切向。各測點巖體結構完整性和節理裂隙發育并不相同,隨著高程的增加,質點峰值振動速度隨之衰減,但在4#測點處3個方向的峰值振動速度出現明顯的高程放大現象,振動強度增大[13]。爆破振動主頻是指爆破地震峰值質點振動水平所對應的質點振動頻率[14],此次試驗爆破振動信號的主頻范圍為25～80 Hz,由于區域巖體結構相對復雜,各測點振動頻率成分雜亂無序。

表2 不同測點的爆破參數及監測結果Table 2 Blasting parameters and monitoring results of different measuring points

2 爆破振動信號去噪效果

本研究通過PEMD方法對監測到的爆破振動信號進行降噪處理。圖4為一組原始信號及其降噪信號。分別采用EMD方法和PEMD方法處理的同一組爆破振動信號的傅里葉頻譜對比如圖5所示。

圖4 信號去噪對比Fig.4 Comparison of signal de-noising

分析圖4可知:處理得到的爆破振動信號噪聲干擾更少,毛刺減少的同時曲線平滑效果更好,表明PEMD方法對于爆破振動信號降噪效果較好。由于爆破振動信號中優勢頻帶主要集中在中低頻,而監測引入的噪聲主要分布在高頻[5]。由圖5可知:在信號主要頻段中,經PEMD處理信號在0～180 Hz振幅多高于EMD,而在180 Hz以上的振幅低于EMD,說明PEMD算法在濾除了多數高頻噪聲的同時不會消除原始信號中的有用成分。

圖5 信號去噪頻譜對比Fig.5 Comparison of de-noising signal spectrums

3 爆破振動信號分析

3.1 爆破振動信號頻譜能量分布特征

爆破振動信號的功率譜能從頻域角度較好地表征信號從低頻到高頻成分能量的組成情況。為了有效分析各頻率成分能量隨著高程的變化特征,繪制了各測點爆破振動信號的功率譜,如圖6所示。

由圖6可知:信號能量的優勢頻段為10～100Hz,各成分含量在頻率軸上的分布不均勻且具有區域集中特征,其中徑向峰值功率譜密度最大,主振頻段集中的振動能量最大。隨著高程的增加,主振頻帶的峰值振幅經歷了“減小→增大→減小”的過程,表明爆破地震波傳播過程中出現高程放大現象,即出現放大效應后振動強度增大,之后隨之衰減;功率譜曲線的突峰數量逐漸減少,主振頻帶突峰往高頻方向移動,說明各頻率成分隨著高程增加趨于簡單化,爆破振動信號能量分布的主振頻帶會得到提高。

圖6 不同測點的爆破振動信號頻譜Fig.6 Spectrum s of blasting vibration signal for different monitoring points

在上述分析的基礎上,利用功率譜對一定頻段范圍內的能量分布進行分析,其中頻段范圍(fm,fn)內能量Ef占爆破振動總能量E的比例為[15]

式中,PEf為頻率范圍(fm,fn)內的爆破振動能量占比;fm和fn(m＜n)分別為爆破振動信號頻帶的起始頻率和終了頻率;PSD為相應頻率范圍內的功率譜密度。

由于優勢頻率與結構體的自振頻率接近程度有很大關系,當兩者頻率相差較小時,結構體的響應受爆破振動頻率影響較大。因此,本研究將爆破振動頻率劃分為5個頻段,頻段范圍分別為0～10 Hz,10～20 Hz,20～40 Hz,40～100 Hz和100 Hz以上[15],并繪制了不同振動方向各信號在不同頻段的能量占比直方圖,如圖7所示。

圖7 爆破振動信號各頻帶能量分布Fig.7 Distribution of the frequency band energy of b lasting vibration signal

結合圖6和圖7可知:通過計算10～100 Hz優勢頻段的平均能量占比為64.2%～88.0%。隨著高程增大,信號頻段范圍在0～10 Hz的低頻部分能量占比總體呈現增大趨勢,大于100 Hz的高頻部分能量則以衰減為主,但爆破振動低頻部分能量并不會單調增加,高頻部分能量也不會單調衰減,表明在節理裂隙發育的邊坡巖體上,各頻段能量受巖體中結構面的影響較大,在邊坡的特定高程處爆破振動的某部分頻率成分會出現選擇放大或衰減效應。各頻段在同一高程處切向、垂向、徑向放大或衰減程度不一,說明相同巖體結構對不同振動方向的爆破振動信號能量的放大與衰減效應并不相同。

由于建(構)筑物的自振頻率一般在10 Hz以下,低頻能量越大及低頻能量占比越高不利于建(構)筑物的保護,且優勢頻段內的能量占比大小是由振動能量分布特征決定[16]。出現高程放大現象的信號4中,20～100 Hz頻段的能量增長相對較大,主振頻帶區間大于建(構)筑物自振頻率,且0～10 Hz的低頻部分能量不超過總能量的6.6%,說明此次邊坡微差爆破取得較好的效果,有效分散了低頻部分能量所占比例。因此,在制定爆破振動安全控制方案時,應該結合爆破振動的優勢頻率和建(構)筑物自振頻率,確定對應頻帶內的能量大小,從能量分布特征角度來規范爆破安全判據。

3.2 爆破振動信號瞬時能量分布特征

《爆破安全規程》(GB 6722—2014)[17]規定爆破振動監測選擇3個分量中最大振動速度及主振頻率作為安全判據。徑向峰值振動速度明顯高于切向和垂向,且其中徑向峰值功率譜密度值最大。由此可見,在本研究邊坡爆破中徑向相對容易發生破壞,爆破振動信號在徑向更具有代表性。故在此選取徑向爆破監測數據,對信號進行Hilbert變換[6]后對時間積分,繪制的瞬時能量譜如圖8所示。

圖8 不同測點爆破振動信號的瞬時能量Fig.8 Instantaneous energy of blasting vibration signal of different monitoring points

由圖8可知:爆破振動信號中瞬時能量分布主要時間段為0.25～0.50 s。由于每個炮孔起爆存在時間差,爆破振動瞬時能量在不同時間點出現了多個峰值,因起爆時間差較小(17 ms),多數相鄰突峰緊密相接形成主峰段。結合圖3爆破網路,其中1#測點離爆源最近,主峰段先后峰值點時間間隔約為109 ms,這與整個爆破時間101 ms相差較小。隨著高程的增加,峰值瞬時能量表現為先增大后減小,變換過程與質點峰值振動速度不一致,這是由于峰值瞬時能量實質上受當前時刻的峰值振動速度與頻率共同作用所致。峰值瞬時能量代表爆破振動作用的最大荷載,從而引起較大的結構位移增量,瞬時能量過大容易對邊坡的穩定性造成破壞。邊坡出現高程放大效應的測點處峰值瞬時能量達到最大,因此為減輕爆破振動對邊坡穩定性的影響,在邊坡爆破采取相應降震措施時,應考慮高程變化對振速、頻率、能量分布特征的影響,提高邊坡爆破振動安全控制方案的適用性。

4 結 論

(1)節理裂隙發育邊坡在當前起爆方式下,信號能量的優勢頻段為10～100 Hz,其頻段內的能量占總能量的64.2%～88.0%;同一高程、不同方向處的峰值振動速度和能量大小分布并不相同,其中徑向峰值振動速度最大,且主振頻帶內集中的振動能量最大,導致該方向爆破振動信號對邊坡的影響較大。

(2)隨著高程增加,爆破振動信號的各頻率成分趨于簡單化,能量分布的主振頻帶會得到提高。對于節理裂隙發育的邊坡巖體,邊坡特定高程處爆破振動的不同頻率成分會出現選擇放大或衰減效應,且相同巖體結構對不同振動方向的爆破振動信號能量的放大與衰減效應并不相同。在制定爆破振動安全控制方案時,應結合爆破振動信號的優勢頻率和邊坡自振頻率,確定對應頻帶內的能量大小,從能量分布特征角度規范爆破安全判據。

(3)由于炮孔起爆的時間差,爆破振動瞬時能量在不同時間點出現了多個峰值。隨著高程增加,峰值瞬時能量表現為先增大后減小,且在邊坡出現高程放大效應的測點處達到最大。因此,針對邊坡爆破采取相應的降震措施時,應考慮高程變化對振速、頻率、能量分布特征的影響,提高爆破振動下的邊坡安全性。