1、2022年第46卷第10期124器 件 与 应 用arts and ApplicationsP文献引用格式：梁燕华，毛诗允，刘刚.基于模糊物元分析的冲击地压危险预测研究 J.电声技术，2022，46（10）：124-127，131.LIANG Y H，MAO S Y，LIU G.Hazard grade evaluation of rock burst based on fuzzy matter-element analysisJ.Audio Engineering，2022，46（10）：124-127，131.中图分类号：TD324 文献标识码：A DOI：10.16311/j.audio
2、e.2022.10.035基于模糊物元分析的冲击地压危险预测研究梁燕华1，毛诗允1，刘 刚2（1.黑龙江科技大学 电气与控制工程学院，黑龙江 哈尔滨 150022；2.黑龙江科技大学 矿业工程学院，黑龙江 哈尔滨 150022）摘要：为提高冲击地压危险预测模型的准确性及精度，选用 ROCK 600-50 型岩石三轴流变仪与声发射系统对砂岩进行常规三轴实验。采集岩石的三轴抗压强度、声发射信号强度、声发射绝对能量等多种信号作为评估指标，建立 SSA 优化 BP 神经网络对所选数据进行优化和处理，进而设计出以模糊物元分析为基础的冲击地压危险预测模型，最后建立模糊综合评价模型。通过仿真分析验证，结果表
3、明，砂岩试件的各项指标与岩石破裂过程所经历的四种阶段呈对应关系。根据上述选取的特征指标将冲击地压划分成 4 个危险等级，可为冲击地压预测提供更加精准的依据。关键词：冲击地压；模糊物元分析；声发射；神经网络Hazard Grade Evaluation of Rock Burst Based on Fuzzy Matter-Element AnalysisLIANG Yanhua1,MAO Shiyun1,LIU Gang2(1.School of Electrical and Control Engineering Heilongjiang University of Science and
4、Technology,Harbin 150022,China；2.School of Mining Engineering Heilongjiang University of Science and Technology,Harbin 150022,China)Abstract:In order to improve the accuracy and precision of rock burst hazard prediction model,ROCK 600-50 rock triaxial rheological apparatus and acoustic emission syst
5、em were selected to carry out the conventional triaxial experiment on the sandstone with bursting liability.Triaxial compressive strength,acoustic emission signal strength,absolute energy of acoustic emission,and other signals in the rock failure process were collected as evaluation indexes.The SSA-
6、optimized BP neural network was established to optimize the selected data,and then the rockburst hazard prediction model based on fuzzy matter-element analysis is designed,and finally the fuzzy comprehensive evaluation model was established.Simulation suggest that the indexes of sandstone specimens
7、correspond to the four stages of rock fracture process.According to the characteristic indexes selected above,the rock burst is divided into four risk levels.It can provide more accurate basis for rock burst prediction.Keywords:rock burst;fuzzy matter-element analysis;acoustic emission;neural networ
8、k0 引 言近年来，随着我国煤层开采深度的增加，冲击地压灾害发生频繁。由于其影响因素繁多，形成机理复杂，国内外专家对此高度重视。张磊 1通过对煤样声发射及损伤特性实验，分析了煤样变形并预测其破坏规律。王恩元 2等人开展单轴路径下煤岩破裂声发射特征试验，分析了声发射特征参数和岩石破裂过程的关系。王思洋 3等人通过不同围压下大理岩损伤试验，研究了岩石从初始状态直至破裂状态的声发射信号变化规律。李静 4 等人对待挖掘井巷区域采用 CT 震动波技术进行逆行推演并实时监测其变化特征，从而对该区域进行预警 5。冲击地压具有不确定性的特点，传统的冲击地压预测模型大多基于微震法检测的单一指标。然而，仅凭单一指
9、标的变化与波动，或是所谓的单个信息量计算方法来确定权重，不充分考虑这个数据的实际意义，可能会得出违背普遍常识的结论，往基金项目：基于模糊物元分析的冲击地压危险等级评价（LH2019E084）。2022年第46卷第10期125Parts and ApplicationS器 件 与 应 用往无法得到全面、综合的预测，从而表现出许多不足，甚至会做出错误决策。因此，本文提出一种基于多目标、定量的模糊物元分析方法，可以同时针对影响冲击地压的多种因素进行定量分析，更加全面、科学地对冲击地压进行危险预测。1 试验设备与结果分析本文试验从曾发生过冲击地压灾害矿井中采集砂岩作为试验材料，按 工程岩体试验方法标准
10、（GB/T 502662013）将本次试验样品岩体加工制作成50 mm100 mm 的标准圆柱体试件。采用ROCK-600-50 法国三轴流变仪，利用 SH-II 声发射系统监测岩石变形破坏过程中的信号。声发射传感器 Nano30 的谐振频率为 300 kHz，工作频率为100 450 kHz，门槛值 35 dB，采样频率 1 MSs-1，主要技术参数为轴向力小于 600 kN，围压小于 60 Mpa，孔隙水压小于 60 Mpa，设备可自动采集加载全过程中力和位移的数据。为降低试验数据误差的影响，选取 SSA-BP 神经网络对实验数据进行预处理，可以滤掉误差较大的实验数据，在充分利用实验数据的
11、同时，总结出试验数据的规律，为冲击地压预测提供完整、准确的数据。试验装置如图 1、图 2所示。图 1 实验操作台简图图 2 实验加载装置图砂岩破裂过程一般由压密、弹性、屈服及破坏4 个阶段组成。由于煤岩石类材料内部节理、裂隙等细微缺陷通常较容易发育，在受载初期（即压密阶段和弹性阶段）的压密效应较明显，即随应变的增加，裂隙越紧密。此阶段的抗压强度曲线呈下凹形，如图 3 所示。真实值融合值BAOCDOA压密阶段AB弹性阶段BC屈服阶段CD破坏阶段5000.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01 000融合样本R2=92 899应力/Mpa1 500图 3 抗压强度融合曲线在施加
12、静水压力的过程中，岩石内的空隙逐渐被压密，这极大地提升了岩石的刚度。在压密阶段声发射信号不明显，随着静水压力越来越大，经过短暂的压密阶段随即进入到弹性阶段，弹性阶段比较显著且持续时间较长。压密阶段与弹性阶段为能量活动的平静阶段，能量波动较小，声发射信号很弱。随着轴向应力的进一步加大，岩石进入塑性形变阶段，出现较大尺度的新生裂纹，并且裂纹的扩展速度加快，声发射信号处于活跃阶段。该过程的融合曲线如图 4、图 5 所示。融合样本信号强度实际输出108预测输出误差0-50510152020406080100120140160180200图 4 信号强度融合曲线尽管上述试验指标在对冲击地压影响趋势上大体
13、相同，但在某一具体的时刻，会出现矛盾现象。而模糊物元分析广泛应用于解决矛盾不相容问题，通过系统物元变换、系统结构变换等措施，可以使问题得到解决。2 模糊物元分析模型2.1 模糊物元分析模型的建立2.1.1 待评价指标复合的物元确立模糊控制器以上述试验各指标数据的偏差 e 作2022年第46卷第10期126器 件 与 应 用arts and ApplicationsP为输入，每种相应的指标u作为输出。每个指标选取200 组融合后的实验数据作为评价对象。定义输入和输出的论域 e，u=-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6。其模糊子集 e，u=NB,NM,NS,O,PS,PM
14、,PB，其中各个名称的含义依次为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大。模糊规则由试验人员经验与专家经验给出，采取高斯函数作为隶属度函数，重心法解模糊，由此建立待评价指标复合模糊物元，即：1211121121222212mmmnmnnnmnMMMCxxxRCxxxCxxx=MMMMM（1）式中：M 为事物的待评价指标，Ci为事物待评价指标的组数，xji为待评价指标解模糊后的值。2.1.2 隶属度的确定所谓隶属度模糊函数，就是指使用一个模糊实数集轴论域空间上区间 0，1 中的数为其中的元素数字，这个元素用来表征一个论域 X=x 上的元素 x 对于一个模糊集合 A的隶属程度，记为 A(x)，可被简
15、写为(x)。总的来说，隶属度模糊函数就是通过代数式来表达模糊集合量值。它是模糊集合的基本形式，也是模糊运算分析方法的理论基础。在对指标进行分析和评价时，通常需要建立一个优化评估原则来优化比较标准。这个原则被称为从优指标隶属度。从优隶属度有很多种模式，通常用模式 I 下的两种方法来确定隶属度。对于越大越优型评价指标：maxmaxminjijijijijixxUxx=（2）对于越小越优型评价指标：minmaxminjijijijijixxUxx=（3）式中：maxxji为待评价指标的最大值，minxji为待评价指标的最小值。2.1.3 隶属度到关联数变换关联数是指两事物之间的关联性大小，记为(x)
16、。本文所选取的经典域与节域重合，因此隶属度可以与关联数相互转换，即：()1,2,1,2,jijiUjnim=LL（4）2.1.4 模糊物元建立通过式（4）变换，可以用隶属度的值代替关联系数值，由此建立关联系数复合物元，记为1211121121222212mmmnnnmnMMMCRCC=MMMMM（5）2.1.5 关联度计算关联度是指两个评价指标之间的相似性程度。通过关联度计算和排序，即可达到实现对多指标评价预测的最终范围。此时将所有关联度进行组合，由此组成关联度复合物元 Rk，最终计算各评价指标的对应权重 Rw，进而为模糊综合评价提供权重集，即：Rk=Rw*R（6）111/nnmijijijjiW=（7）1212nwinCCCRWWWW=（8）式中：R代表关联度复合物元，Rw代表每组数据的权重复合物元，Wi代表每组数据第 i 项指标的权重。2.2 模糊综合评价对冲击地压进行评价时，涉及了上述多个指标。这就要求同时根据这些多个指标对冲击地压做出融合样本0-8-6-4-2024681020406080100120140160180200绝对能量实际输出预测输出误差图 5 绝对能量融合曲线2
