程秀芝

(安徽建筑大學(xué) 機(jī)械與電氣工程學(xué)院，合肥230022)

0 引 言

煤巖體內(nèi)存在各種微裂隙、孔隙等，缺陷部位受到外力作用會(huì)產(chǎn)生應(yīng)力集中，發(fā)生突發(fā)性破裂，使積聚在煤巖體中的能量釋放，并以彈性波的形式向外傳播，這就是煤巖體在地應(yīng)力、瓦斯壓力及采掘作用等影響下產(chǎn)生的聲發(fā)射現(xiàn)象，也稱為地音［1］。地音信號(hào)的多少、大小等指標(biāo)變化反映了煤巖體受力情況，可以提供礦井動(dòng)力災(zāi)害的前兆信息。因此，通過對(duì)煤巖體聲發(fā)射頻度、能率等參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，找到利用地音參數(shù)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)危險(xiǎn)的差別指標(biāo)及其臨界值［2－3］，實(shí)現(xiàn)對(duì)地音信號(hào)的震源定位，從而評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)煤巖體的破壞位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)沖擊地壓、頂板大面積來壓、煤與瓦斯突出等嚴(yán)重影響煤礦安全的動(dòng)力災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。筆者提出一種基于小波變換的地音信號(hào)處理方法，并對(duì)現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，為煤礦井下地音監(jiān)測(cè)信號(hào)處理提供了借鑒。

1 聲發(fā)射信號(hào)的處理方法

通常，聲發(fā)射信號(hào)包括連續(xù)型和突變型兩種(圖1)。若前后兩次應(yīng)力波出現(xiàn)的時(shí)間間隔過短而產(chǎn)生重疊，則為連續(xù)型聲發(fā)射信號(hào)。連續(xù)型聲發(fā)射信號(hào)本質(zhì)上也是由突發(fā)型信號(hào)組成的，除極少數(shù)情況外，幾乎都是突發(fā)型聲發(fā)射信號(hào)，煤巖體的聲發(fā)射信號(hào)即為突發(fā)型聲發(fā)射信號(hào)。

圖1 聲發(fā)射信號(hào)類型Fig．1 AE signal type

聲發(fā)射信號(hào)具有不可預(yù)知性、突發(fā)瞬態(tài)性、聲源信號(hào)及干擾噪聲多樣性的特點(diǎn)。一般將聲發(fā)射信號(hào)處理方法分為兩大類:一類是參數(shù)分析法，即以波形的特征參數(shù)來表示信號(hào)的特征，然后對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行分析和處理的方法;另一類是基于波形的分析法，即存貯和記錄信號(hào)的波形，通過分析信號(hào)的時(shí)域波形或頻域波形特征來獲取信息的方法。參數(shù)分析法應(yīng)用較成熟，但從理論上講，波形分析法能夠提供更多的信息量［4］。

目前，聲發(fā)射信號(hào)的波形分析方法主要有頻譜分析、模態(tài)聲發(fā)射分析和時(shí)頻分析三種。小波變換具有同時(shí)在時(shí)域和頻域表征信號(hào)局部特征的特點(diǎn)［3］，適合分析含有瞬態(tài)現(xiàn)象的礦井地音信號(hào)。文中選用小波變換對(duì)地音信號(hào)進(jìn)行處理。

2 實(shí)驗(yàn)

2.1 小波基選取

此次處理的數(shù)據(jù)為某煤礦微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，采樣頻率為1 000 Hz，經(jīng)過FFT 分析，頻譜多集中于100 Hz 以下的低頻部分。為獲得信號(hào)的低頻信息，對(duì)地音信號(hào)進(jìn)行小波消噪時(shí)，進(jìn)行八層小波分解，分解的最低頻率范圍為［0，1 000/29］，即0～2 Hz;分析信號(hào)的不同特征波組成時(shí)，進(jìn)行七層小波分解，分解的最低頻率范圍為［0，1 000/28］，即0～4 Hz。

不同小波基具有不同的時(shí)頻特性，利用不同的小波基對(duì)同一個(gè)信號(hào)進(jìn)行分解時(shí)，得到的結(jié)果不是唯一的，所以小波基的選取對(duì)準(zhǔn)確提取信號(hào)的特征很關(guān)鍵。分析聲發(fā)射信號(hào)的小波基，一般應(yīng)滿足以下條件:

(1)能夠?qū)π盘?hào)快速處理;

(2)具有良好的時(shí)頻分析性能;

(3)對(duì)噪聲信號(hào)不敏感，而對(duì)有效聲發(fā)射信號(hào)敏感;

(4)至少具有一階消失矩;

(5)能夠有效地增強(qiáng)有用信息，壓制無用信信息。

綜合考慮以上幾點(diǎn)，此次實(shí)驗(yàn)選用Daubechies小波族中的db8 小波基對(duì)聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分析和處理。

2.2 數(shù)據(jù)處理

實(shí)驗(yàn)所處理數(shù)據(jù)為某煤礦微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)。微震是指礦山條件下，煤巖體在受力破壞過程中以較低頻率(f ＜100 Hz)震動(dòng)波形式釋放變形能所產(chǎn)生的震動(dòng)效應(yīng);地音是礦山條件下，煤巖體在受力變形過程中以較高頻率(f ＞100 Hz)應(yīng)力波形式釋放變形能所產(chǎn)生的聲學(xué)效應(yīng)。微震與地音現(xiàn)象本質(zhì)區(qū)別并不明顯，同時(shí)微震現(xiàn)象發(fā)生的過程中一定伴隨強(qiáng)烈地音現(xiàn)象，有時(shí)也把地音與微震通稱為聲發(fā)射或地音［5－6］。

文中采用MATLAB 軟件對(duì)地音信號(hào)進(jìn)行離散小波分析［7－8］，MATLAB 中的小波工具箱提供了大量的可直接調(diào)用的用于小波分析的函數(shù)和命令，這里主要使用了一維離散小波變換的分解函數(shù)wavedec 和合成重構(gòu)函數(shù)wrcoef。此外，微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)記錄的波形數(shù)據(jù)文件包含了三個(gè)傳感器所采集的波形數(shù)據(jù)以及波形持續(xù)時(shí)間的數(shù)據(jù)，為了分離出每一路的波形數(shù)據(jù)，使用帶有 SKIP 參量的 FREAD函數(shù)［9－11］。

2.2.1 背景噪聲的去除

圖2 為某煤礦微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)記錄的一段地音信號(hào)波形。由圖2 可知，其信噪較低，噪聲會(huì)淹沒一些小事件，如采用一般濾波技術(shù)，會(huì)丟失起跳、折點(diǎn)等重要信息。

采用小波對(duì)其進(jìn)行分解，結(jié)果如圖3 所示。其中，d1、d2、d3為高頻規(guī)則噪聲，a8為低頻信號(hào)，而d4～d8是所期望的事件波形，d4也是事件的一部分，因其幅度和信噪比較小，故重構(gòu)時(shí)未選擇d4。

圖2 實(shí)測(cè)地音信號(hào)Fig．2 Measured AE signal

圖3 信號(hào)分解結(jié)果Fig．3 Signal decomposition results

根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)去掉原始波形分解子波形中的噪聲頻道，然后進(jìn)行重構(gòu)，可以得到所期望的事件波形，如圖4 所示。圖4a 為有效波形，圖4b 為噪聲波形。從圖4 可以看出，在t 為25 s 和95 s 附近有兩次小事件。

2.2．2 不同特征波的分解

煤礦的微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在定位時(shí)，需確定P 波和S 波的到時(shí)，P 波的到時(shí)比較容易識(shí)別，而S 波的到時(shí)不易識(shí)別，所以定位時(shí)需多次選擇S 波的到時(shí)以使定位的殘差較小。事實(shí)上，P 波、S 波，甚至面波往往相互重疊，以致難以區(qū)分，使聲發(fā)射的許多研究受到限制。但只要各種特征波之間具有相當(dāng)?shù)念l率差異(各種特征波的識(shí)別主要依據(jù)振幅、相位的變化和周期的差別)，利用小波的多分辨能力，可使各種特征混合的波分開，分解后的波形特征單一，相互之間區(qū)別明顯。

圖5 為一路地音信號(hào)中的一次事件波形，初步判斷不是由純粹一種波型組成，但無法直接區(qū)別。

圖4 信號(hào)分解重構(gòu)結(jié)果Fig．4 Signal decomposition and reconstruction results

圖5 一次事件波形Fig．5 Event AE signal

利用小波分解，結(jié)果如圖6 所示。各分量中，除d1通道為顯然的噪聲以外，其他通道波形均為有效信息。從波形衰減特征來看，d2、d3表現(xiàn)為一種波形的特征，衰減較快;d4、d5表現(xiàn)為另一種波形特征，振幅相對(duì)平穩(wěn)，衰減較慢;d6、d7、a7表現(xiàn)為第三種波形特征，振幅衰減均較快，a7的相位超前d7，d7的相位超前d6。

由此可見，利用小波分析對(duì)地音信號(hào)去噪及分解不同特征波，可將成分復(fù)雜的聲發(fā)射波形數(shù)據(jù)分解成具有單一特征的波。分析其特征參數(shù)值，對(duì)聲發(fā)射參數(shù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值進(jìn)行分析和危險(xiǎn)性判識(shí)，根據(jù)危險(xiǎn)性判識(shí)結(jié)果即可進(jìn)行實(shí)時(shí)報(bào)警，實(shí)現(xiàn)對(duì)工作面動(dòng)力災(zāi)害的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。

圖6 事件波分解結(jié)果Fig．6 Wavelet decomposition

3 結(jié)束語

煤礦井下地音信號(hào)復(fù)雜，而小波變換在時(shí)、頻兩域均具有表征信號(hào)局部特征的能力，因此，筆者提出一種基于小波變換的煤礦井下地音監(jiān)測(cè)信號(hào)處理方法。對(duì)煤礦井下地音監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理，結(jié)果證明了該方法的有效性。該研究為沖擊地壓、煤與瓦斯突出等動(dòng)力災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供了參考依據(jù)。

［1］毛建華，李庶林，王 寧，等．巖體聲波監(jiān)測(cè)與聲發(fā)射技術(shù)的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用研究［J］．中國有色金屬學(xué)報(bào)，1998(Z2):758－762．

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