付晓强1, 2,刘纪峰1, 2,崔秀琴1, 2,张会芝1, 2,张世平3,雷振4
(1. 三明学院 建筑工程学院,福建 三明 365004;2. 工程材料与结构加固福建省高等学校重点实验室,福建 三明 365004;3. 太原理工大学 矿业工程学院,山西 太原 030024;4. 贵州理工学院,贵州 贵阳 550003)
摘 要:以悬泉寺隧道掘进工程为背景,对隧道爆破振动进行监测。利用可调品质因子小波变换(Tunable Q-factor Wavelet Transform)优良的能量优化选择能力,实现信号高、低品质因子成分及所含高频强噪声的分离。通过对高、低品质因子优化分解子带能量人工判别,选取优势能量子带进行信号重组,得到最能体现信号特征的最佳分析信号。对最佳信号的分析结果表明:隧道爆破不同批次雷管混用导致MS3~MS5段间延时时差超过了设计值,爆破信号归一化短时傅里叶(Normalized Short Time Fourier Transform, NSTFT)时频分布说明隧道爆破主频与各段别起爆波形中心频率均值较为接近,体现了各段雷管起爆能量对信号能量分布的贡献。隧道爆破信号精细化分析在隧道爆破振动特征提取、雷管微差间隔识别和信号主频的判别等方面具有很好的工程应用价值。
关键词:铁路隧道;爆破振动;可调品质因子小波变换;能量特征;时频分析
随着我国山区铁路建设速度的加快,越来越多的新建隧道被开挖。传统的钻爆法施工过程中,爆破次生灾害如爆破振动、飞石等问题不可忽视,尤其以爆破振动效应最为突出。因此,开展持续有效的振动监测对于隧道安全高效施工起着举足轻重的作用[1−4]。隧道爆破振动信号包含着反映爆破施工参数等重要信息,对振动信号科学分析对于有效控制爆破振动效应,优化爆破网孔特征参数具有很好的工程应用价值。与隧道爆破振动有关的参数如振动幅值、主频和能量分布等都可以通过相关的分析方法获取,从而准确把握爆破孔网参数设计与采集波形之间的关联性。近几年来,隧道爆破信号特征提取得到广泛的关注。赵铁军等[5]以新建铁路隧道为例,重点对隧道周边孔爆破产生的振动进行了分析,得到了振动信号的主频与能量分布特征。汪平等[6]采用HHT方法对京张高铁工程为背景,分析了小间距隧道爆破掘进在紧邻既有隧道迎爆侧洞壁处的振动信号特征,确定了该隧道爆破振动主频和能量峰值时刻。魏新江等[7]以实际隧道掘进工程为例,通过对隧道爆破信号进行分析,得到了该隧道不同爆心距处的能量衰减规律,研究了振速、主频和能量间的关系。基于上述成果,本文对山西古交新建悬泉寺隧道钻爆法施工产生的振动进行了监测,并采用品质可调小波变换(TQWT)对爆破振动信号特征进行了分析,获取了信号在高、低品质小波下的能量分布特征。通过信号优化重组,得到了反映爆破参数的最佳特征信号,进一步分析得到了隧道所采用的雷管微差延时时差及各段别雷管起爆能量在时频谱上的分布形态及主频特征,对该地形下隧道的高效安全掘进具有一定的指导意义。
老年教育与学校教育不同,在学习目的、学习内容、学习方法方面都存在差异。为了让每个老年人都享有受教育的权利,提升老年教育的办学品质,国内外专家学者分享各地老年教育的特色实践,为老年教育的发展提供可借鉴的有效参考。
新悬泉寺隧道位于山西省古交市汾河二库景区,最大埋深约为190 m,进口端DK20+494.77~DK20+504.25桥隧相连段,穿越弱风化石灰岩层,隧道全长883.23 m,左侧距既有太岚线最近线中心间距约为14 m。该隧道采用钻爆法施工,设计净宽为6.16 m,净高为8.27 mm,开挖岩性为中、细砂岩为主,普氏系数4~6,图1为隧道施工现场炮眼布置。
本设计的基础是在墙体内安装2个储料箱进行储料,分别储存洁净水和洁净大米并通过进料阀进行控制,使用传送带作为运送工具,使电饭煲能到达指定的进料区。并在到达进料区后,先后打开进水阀和进米阀进行放料,进料量及进料过程全部由单片机进行控制。并在完成指定指令后,电饭煲由传送带送回烹饪区。
单位:mm
图1 隧道炮眼布置
Fig. 1 Tunnel blasthole arrangement
爆破采用2号岩石乳化炸药,导爆管雷管反向起爆,周边眼药卷直径25 mm,其余炮眼药卷为32 mm。隧道掘进采用复式楔形掏槽,为了尽可能降低爆破产生的振动,选用多段别雷管跳段使用,其具体爆破参数见表1。
表1 隧道爆破参数表
Table 1 Blasting parameters table of tunnel
炮孔名称孔数/个孔深/m孔距/m装药量/kg起爆顺序 单孔药量/kg总装药量/kg 掏槽孔①22.32.200.81.61 掏槽孔②162.30.550.812.83 辅助孔①82.11.100.64.85 辅助孔②42.12.200.62.47 辅助孔③92.11.100.65.49 辅助孔④42.11.000.62.411 辅助孔⑤52.10.900.63.013 周边孔①312.10.601.100.412.415 底眼①52.11.000.63.011 底眼②62.10.900.63.613 底眼③82.10.850.64.815 合计9856.2
注:隧道设计进尺2.1 m,断面积49.3 m2,设计爆破方量103.5 m3,设计单耗0.54 kg/m3。
为了客观评价隧道掘进产生的振动强度大小,采用四川拓普测控生产的UBOX−5016型测振仪对隧道开挖进行了监测。测点选择在既有太岚线避车硐室内,如图2所示,这样可避免测试对既有线的运行的影响并保证测试数据的可靠性[8−10]。
除了新闻从业者利用自己所掌握的证据材料实施敲诈勒索犯罪、极少数消费者采用威胁手段向经营者敲诈勒索,在现实生活中,教师、医生、公众人物中的某些败类也可能成为影响力腐败犯罪主体。
图2 测点与隧道位置关系
Fig. 2 Relationship of measuring point and tunnel
测点布置在结构完整稳定的衬砌表面,将钻有定位孔角钢通过膨胀螺栓固定在避车硐室壁,拾振器使用配备的螺钉拧紧在角钢定位孔中,孔间距要满足规定的要求,防止不同探头之间触碰接触造成采集波形失真。测点高度与隧道掏槽眼中心平齐,与新建隧道左帮距离为4.5 m。
结构变动度分析主要通过三个指标对数据进行分析,分别为结构变动值(Value of Structure Variation, VSV)、结构变动度(Degree of Structure Variation,DSV)、结构变动贡献率。结构变动值反映期间各明细费用构成比变动的程度和方向,结构变动度反映费用内部各结构在该时期的综合变化情况,结构变动贡献率反映各明细费用的构成比对总体费用结构变动程度影响的大小,比单纯采用构成比的描述方法提供了更多的动态信息。
为了完整记录爆破振动波形并保证测试精度,设置仪器的采样频率为10 kHz,采样时间2 s。现场测振仪三向振速拾振器探头都准确采集并记录到隧道掘进不同方向的振动时程波形曲线,也验证了该测试方法的可行性。目前,爆破振速和主频仍是体现爆破振动效应的较为权威的评价标准,《爆破安全规程》(GB6722—2014)规定:主频f≦15 Hz,允许振速为10~12 cm/s;10 Hz≦f≦50 Hz,允许振速12~15 cm/s;f≧50 Hz,允许振速15~20 cm/s。由于本隧道位于汾河二库国家水利风景区内,存在大型水利枢纽工程且游客较多,隧道距离文物保护区悬泉寺较近,综合考虑,业主方拟定新建隧道掘进安全振速允许值不超过5 cm/s。通过监测发现该方案下的爆破振速偏于安全,同时沿着隧道掘进轴线方向(水平径向)的振速最大并且信号的辨识度最高。因此,选择水平径向的振速波形作为分析对象,该方向振动主频为53.25 Hz,振速波峰值为3.42 cm/s,波谷值为2.68 cm/s,峰峰值差为6.1 cm/s,波形曲线如图3所示。
图3 隧道水平径向波形曲线
Fig. 3 Horizontal radial waveform of tunnel
从图3中隧道水平径向波形曲线可知,峰值振速均由隧道掏槽部分起爆引起,这是由于掏槽段起爆自由面单一,并未形成类似辅助眼、周边眼等附加的自由面,致使岩体夹制作用大引起的,体现了单自由面爆破炸药能量释放的不均衡性。爆破信号中包含着反映隧道爆破特征参数的信息,爆破信号分析对爆破孔网参数的优化具有重要的意义。通过可调品质因子小波变换(TQWT)精确优良的信号能量辨识能力,可准确提取隧道爆破信号的能量分布和波形特征。
有限长度的信号时间序列x的可调品质小波变换可表述为[11−12]:
1) 对信号x进行离散傅里叶变换(DFT),获得变换矩阵X;
2) 采用滤波器组对信号矩阵X进行分解,分别得到高通小波子带W和低通小波子带C,分别对应于信号包含的低频概貌和高频细节。H0(ω)与H1(ω)分别为低通滤波器和高通滤波器的传递函数:
式中:α和β分别为低通和高通滤波器的尺度变换参数;θ(ω)具有二阶消失矩的频响函数。其表达 式为:
TQWT变换的3个重要参数为:品质因子Q,过采样率r和分解层数J,这3个参数的选取对信号稀疏表示效果意义重大。
品质因子Q体现了非线性信号的振荡特性,定义为信号的中心频率与带宽的比值。它与高通滤波器的尺度变换因子β的关系为[13−14]:
式中:f0为信号中心频率;B为信号带宽。Q值越大,信号的振荡特性越强烈,反之,信号的振荡特性越低。
过采样率r控制着小波的冗余度,当r≈1时,滤波器的过渡带会很窄,时域响应受到很大限制,通常选取r值为3。其与滤波器尺度参数α和β的关系为[15]:
分解层数J表示双通道滤波器组的数目,J级分解会得到J个高通子带,1个低通子带。受滤波器带宽的限制,最大分解层数为:
式中:[ ]表示向下取整运算。
地方政府的政策和法规是现实社会发展的风向标和指南针,政策扶持是“非遗”生态化传承和保护的强大动力。近年来,我国全面推行依法治国,法制建设快速推进,文化立法不断完善。江苏省及其下辖的地级市均拥有文化法规的制定权,依据国际准则和国内《非遗法》,江苏加快“非遗”传承和保护的文化立法进程势在必行。江苏应该注重完善有关“非遗”传承保护的运行机制,以及“非遗”传承保护项目的法规建设,优化“非遗”传承保护的法律环境。与此同时,江苏要加大执法力度,做到有法必依,执法必严,违法必究,让有关“非遗”传承保护的各类法律法规落地生根,为“非遗”的传承、保护和发展保驾护航。
相对于传统的小波分析方法,可调品质因子小波变换可不依赖小波基函数而根据波形特征变化需要设定其品质因子大小[16]。图3中爆破信号的采样频率为10 kHz,则其奈奎斯特频率为5 000 Hz,设定高品质因子Q=4,冗余因子r=3,信号数据长度为8 976,根据式(6)计算确定分解层数J=33,这样便得到J+1=34个子带。因前17个子带和33、34子带能量占比均较小,因此这里重点输出18~32子带波形特征如图4(c)所示。
生活垃圾焚烧发电厂渗沥液汇集进入渗沥液收集池,用泵送至本渗沥液处理系统。垃圾渗沥液处理系统包括调节池及预处理系统(见图5)厌氧处理系统、好氧处理系统、深度处理系统。其中深度处理纳滤浓缩液采用膜处理工艺再浓缩后回喷入焚烧炉焚烧的方式。
隧道爆破信号TQWT高品质因子分解归一化频响曲线见图4(a),分解得到的34个子带及能量占比分布见图4(b),信号的频带能量占比分布见图4(d)。采用低品质因子Q=1,冗余因子r=3,确定分解层数J=13,最终得到14个子带,由于1~3及14子带能量占比均较小,其余子带波形特征如图5(c)所示。信号TQWT低品质因子分解归一化频响曲线见图5(a),分解得到的14个子带及能量占比分布见图5(b),信号的频带能量占比分布见图5(d)。
图4(a)和图5(a)中归一化频响曲线的形态表明频率响应为一组变带宽滤波器组,且相邻频带不正交。从高、低品质小波分解得到的子带波形可知:随着分解层数的增加,子带振动时间随之增加。图4(d)和图5(d)信号频带能量占比分布均呈正态分布,在置信区间内具有显著的统计学意义。低品质因子分解得到的频带能量比高品质因子分解得到的响应频带更广,频率响应范围更宽泛。
(a) 归一化频响曲线;(b) 子带;(c) 特征子带时域波形;(d) 频带能量占比
图4 高品质因子分解过程(Q=4,r=3,J=33)
Fig. 4 Decomposition process of high quality factor (Q=4,r=3,J=33)
(a) 归一化频响曲线;(b) 子带;(c) 特征子带时域波形;(d) 频带能量占比
图5 低品质因子分解过程(Q=1,r=3,j=13)
Fig. 5 Decomposition process of low quality factor (Q=1,r=3,J=13)
从前述分析可知,信号正则化分解过程中不可避免的是子带信号能量分配不均衡问题,通常会存在局部子带能量分配过多,而剩余子带能量不足的缺陷。为了优化能量分配过程,在分解过程中引入相对权重因子θ(
通过有限次数的迭代计算,原始信号最终被分解为3个存在显著特征差异的子信号,如图6(a)所示。其中,第1分量为稀疏化的高品质因子成分,第2分量为稀疏化的低品质因子成分,第3个分量为信号中包含的高频低幅随机噪声。优化后的高、低品质分量各自的子带能量占比如图6(b)和6(c)。
(a1),(a2),(a3) 优化分解结果;(b) 优化高品质因子子带;(c) 优化低品质因子子带
图6 隧道信号优化分解及能量分布
Fig. 6 Optimal decomposition and energy distribution of signal
选取高、低品质因子优化分解得到的子带能量中符合正态分布特征的21~28子带及5~12子带进行信号重构,得到了最佳分析信号,如图7(a)所示。对最佳信号进行Hilbert变换并取模值,得到了隧道爆破所使用雷管延期识别结果,如图7(b)所示。
图7(b)中清晰展示了隧道爆破所用各段别雷管的实际起爆时刻,分别为:9.8,32.6,131.5,209.8,326.5,471.8,594.4和814 ms,说明该隧道爆破信号是由8段雷管起爆波形叠加组合而成。由于雷管生产过程的影响,实践中各段别雷管均存在一定的误差范围,通过计算确定各段雷管延时时差分别为:0,22.8,98.9,78.3,116.7,145.3,122.6和219.6 ms。
与表2中厂家提供的雷管理论值进行比对发现MS3~MS5段实际起爆间隔超出了标准值,现场调查发现施工人员在装药过程中,使用的MS5段雷管与其他段别雷管属于不同批次,不同批次雷管混用导致实际MS3~MS5段间的延期误差过大,在使用过程中要引起足够的重视,避免不同批次雷管混用而导致的延时时差不精确,以防产生振速叠加和大块率现象。为了便于对比,这里采用同批次雷管爆破信号进行上述分析,得到延期识别如图7(c)所示,提取MS3~MS5段之间的延时时差为64.6 ms,位于误差允许范围内,同时MS5段起爆波形振幅和模值也较低,体现了干扰降振效果。
图8中信号归一化短时傅里叶变换时频谱清晰展现了不同段别雷管起爆在时频空间上的能量分布形态,各段别雷管能量在时频平面上的聚集程度与各段雷管起爆时刻一一对应,除了掏槽段MS1段起爆波形能量中心频率为21 Hz外,其余段能量中心频率分别为57,50,63,67,62,53和57 Hz,得到信号中心频率均值为53 Hz左右,与信号振动主频较为接近,体现了各段别雷管起爆波形中心频率对信号振动主频的贡献程度。
(a) 最佳分析信号;(b) 延期识别结果(不同批次雷管混用);(c) 延期识别结果(使用同批次雷管)
图7 信号特征提取结果
Fig. 7 Results of signal feature extraction
表2 厂方提供雷管微差起爆延时时差数据
Table 2 Delay time of detonator provided by the manufacturer
段别设计间隔/ms误差范围/ms段别理论间隔/ms 10<1310~13 350±101~327~60 5110±153~535~85 7200±205~755~125 9310±307~960~160 11460±409~1180~220 13650±5011~13100~280 15880±6013~15120~340
图8 信号NSTFT时频谱
Fig. 8 Time-frequency spectrum of signal
1) 在既有避车硐室内布置测点科学合理,操作简便,对正常施工干扰小,实践证明是可行的。隧道爆破振动信号具有多振型、多峰值的特点,振动强度最大值通常是由于掏槽段起爆引起的。其原因在于掏槽段起爆自由面较为单一,岩石的夹制作用强,起爆瞬间难以形成足够的补偿空间。
2.2 两组早产儿的免疫调节状态比较 干预前两组早产儿的免疫调节指标比较,差异均无统计学意义(均P>0.05);干预后,观察组早产儿在不同时间段的血清CD3+、CD4+及FEER、RBCC3bR水平均高于对照组早产儿,差异均有统计学意义(均P<0.05)。见表3。
2) TQWT算法实现了隧道爆破信号非线性特征的精确提取,利用能量选择结合人工判别方式,可得到最佳特征信号,其Hilbert变换取模值的结果说明隧道此次爆破中不同批次雷管混用导致MS3~MS5段间延期时间超过了设计值,在实际施工中应避免不同批次雷管混用,防止安全事故的发生并减少大块率的产生。
对于小学阶段的学生而言,他们有着很强的模仿能力,因此,在小学体育教学中,一个重要的教学方法便是通过模仿情景的创设,来提升体育教学质量。具体而言,教师可以借助自身动作示范、优秀学生动作示范以及利用多媒体技术播放动作视频等多种形式,来为学生创设一种模仿情景,进而,让学生在模仿情景之中相互探讨、相互示范,逐渐达到掌握动作要领的目的。而我们作为教师,应当意识到模仿作为一种基础性的学习行为,对于学生在体育课堂的学习有很强的帮助作用,因此在体育教学中,要充分重视模仿情景的创设,只有这样,才能最大效益地提升教学质量。
3) 隧道信号TQWT分解最佳特征信号的NSTFT分析可展现不同段别雷管起爆形成的波形在时频空间的分布形态,其中掏槽段起爆波形的中心频率最低,辅助眼和周边眼起爆波形的中心频率较高。隧道爆破信号的振动主频与各段别雷管起爆中心频率的均值较为接近,为振动主频的判别提供了科学依据。
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FU Xiaoqiang1, 2, LIU Jifeng1, 2, CUI Xiuqin1, 2, ZHANG Huizhi1, 2, ZHANG Shiping3, LEI Zhen4
(1. School of Civil Engineering, Sanming University, Sanming 365004, China; 2. Key Laboratory of Engineering Material & Structure Reinforement in Fujian Province College (Sanming University), Sanming 365004, China; 3. College of Mining Technology, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China;4. Guizhou Institute of Technology, Institute of Mining Engineering, Guizhou, Guiyang 550003, China)
Abstract: Based on the excavation project of Xuan-quansi Tunnel, the blasting vibration of the tunnel was effectively monitored. The tunable Q-factor Wavelet Transform was used to realize the separation of high and low quality factor components from high frequency and strong noise. Through the artificial discrimination of sub-band energy of optimal decomposition of high-and low-quality factors, the dominant energy sub-band was selected for signal reconstruction, and the most optimal analysis signal that best reflected the signal characteristics was obtained. The analysis results show that the delay time between MS3 and MS5 segments of the batch detonators used in tunnel blasting exceeds the design value due to the mixed use of different batches of detonators. The time-frequency distribution of the blasting signal in Normalized Short Time Fourier Transform (NSTFT) indicates that the main frequency of the tunnel blasting signal is close to that of the mean center frequency of the detonator wave in each section, which reflects the contribution of the detonator initiation energy to the energy distribution of the signal. The fine analysis of tunnel blasting signal has good engineering application value in the extraction of blasting vibration characteristics, the identification of detonator millisecond interval and the discrimination of main frequency of blasting signal.
Key words:railway tunnel; blasting vibration; tunable Q-factor wavelet transform; energy feature; time frequency analysis
中图分类号:TD235.1
文献标志码:A
文章编号:1672 − 7029(2020)02 − 0405 − 08
DOI: 10.19713/j.cnki.43−1423/u.T20190350
收稿日期:2019−04−28
基金项目:三明市引导性科技资助项目(2019-S-28);福建省中青年教师教育科研资助项目(JAT190697);三明学院引进高层次人才科研启动经费资助项目(18YG13)
通信作者:付晓强(1984−),男,山西运城人,讲师,博士,从事岩石动力学与防震减灾方面的工作;E−mail:fuxiaoqiang1984@163.com
(编辑 蒋学东)
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