CN112723819B - 一种类岩石材料、使用类岩石材料的压阻智能试验***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种类岩石材料、使用类岩石材料的压阻智能试验***及方法,所述类岩石材料按照质量份数由水400份、骨料1600份、水泥800份、微硅粉0~120份、碳纤维0~4.5份、分散剂2.4份、减水剂1.6份、消泡剂1.6份、玄武岩纤维0~4份、石膏碎屑0‑15份组成;所示压阻智能试验***,包括试件、传感器单元、数据采集单元和图像重建单元,试件由类岩石材料制成。本发明提出的类岩石材料可根据不同实验要求,改变配料比来调整试件的抗压强度、弹性模量、泊松比等关键特性参数。本发明提出的试验方法考虑到传统损伤监测方法的不足,通过在岩石相似材料中加入新型导电材料碳纤维,可通过监测模型试件实时电阻率变化而获取其的动态损伤度。
Description
技术领域
本发明涉及岩体损伤检测技术领域,具体地指一种类岩石材料、使用类岩石材料的压阻智能试验***及方法。
背景技术
岩石材料是一种天然的非连续性介质,受外部荷载作用后,微裂纹不断萌生与发展,当微裂纹的密度达到一定阈值时,它们在相互作用下逐渐凝聚、扩展,从而造成岩石损伤不断加剧,最终形成宏观贯通裂隙,造成岩石整体的失稳破坏。因此,开展岩石材料内部损伤演变规律的研究,对探究我国岩体工程的基础理论和岩体工程的应用具有重大理论意义和工程价值。
由于岩石材料具有不连续性、非均质性、各向异性等特点,且相应原岩试验具有取样困难、周期长、成本高的不足,所以众多研究者青睐于采用岩石相似材料进行研究,以方便、快捷、安全的为现场提供参考。岩石相似材料可以调整配比来改变模型试件的抗压强度、弹性模量、泊松比等关键特性参数,但我们可以发现,现有研究存在明显不足。一方面,岩体作为天然的非连续性介质,其内部存在着许多的微观及宏观缺陷,但室内岩石模型力学试验多基于完整岩石试件进行仿真研究,而进一步的裂隙岩体仿真研究也仅限于预制简单裂隙,存在明显局限性;另一方面,试验过程中损伤场、应力场、应变场等演化特征监测手段单一且效果往往不尽如人意,例如,声发射法通过监测内部储存应变能快速释放产生的弹性波信号,进行断裂机制研究,但相应裂纹信号定位始终是一个技术难点;红外热成像法检测精度高,适合大面积测量,但其无法表征内部损伤信息;冲击回波法,该方法便捷、直观,但只适用于单点监测,整体缺陷无法完整呈现出来。
发明内容
针对上述现有技术的不足之处,本发明提出一种类岩石材料、使用类岩石材料的压阻智能试验***及方法,可获取良好性能的类岩石材料,并对裂隙岩体进行模拟仿真。
为实现上述目的,本发明所设计的一种类岩石材料,其特殊之处在于,所述类岩石材料按照质量份数由水400份、骨料1600份、水泥800份、微硅粉0~120份、碳纤维0~4.5份、分散剂2.4份、减水剂1.6份、消泡剂1.6份、玄武岩纤维0~4份、石膏碎屑0~15份组成。
优选地,所述碳纤维为以聚丙烯腈为原材料的PAN基碳,纤维长度为6mm。
优选地,所述玄武岩纤维为4份,纤维长度为16mm。
优选地,所述水泥为硅酸盐水泥,强度等级为32.5。
基于上述类岩石材料,本发明还提出一种压阻智能试验***,其特殊之处在于,所述***包括:试件:由上述类岩石材料制成,用于模拟裂隙岩体;
传感器单元:为电极阵列,用于在电流激励下输出电压数据信号;
数据采集单元:用于把收集到的电压数据信号输送到图像重建单元;
图像重建单元:利用将收集到的电压数据信号进行处理得到试件内部的电阻率分布情况,从而得到被测试件的三维成像图。
进一步地,所述传感器单元为多层电极***,等距均匀布置于试件的外表侧面。
本发明还提出一种压阻智能试验方法,基于上述压阻智能试验***实现,所述方法包括如下步骤:
1)在试件侧面均匀布置传感器单元,将每个电极和导线焊接,并用万能表检查其通电性能;
2)将所有导线与数据采集单元连接,以两个电极为一组依次进行电流激励;
3)数据采集单元采集被激励电极输出的电压数据信号,并传输至图像重建单元;
4)图像重建单元利用图像重建算法将收集到的数据进行处理,得到试件内部的电阻率分布情况,从而得到被测试件三维成像图。
优选地,所述步骤4)中图像重建算法选用共轭梯度算法,并通过MATLAB软件建立GUI图形用户界面。
优选地,所述传感器单元为多层电极阵列时,采用同层相邻激励,即在每一层电极中,以相邻两个电极为一组,依次通电激励。
优选地,图像重建算法根据被测类岩石材料结构所需的截面数,分别获得每个截面上的图像,最后将每一层电极图像重建组合成一张图像。
通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
1、本发明提出的类岩石材料可根据不同实验要求,改变配料比来调整试件的抗压强度、弹性模量、泊松比等关键特性参数。
2、本发明在类岩石材料的配比时加入不同特征石膏碎屑模拟具有不同特征的裂隙岩体,适用范围广,更适用于模拟复杂多变现实岩体工况。
3、本发明提出的试验方法考虑到传统损伤监测方法的不足,通过在岩石相似材料中加入新型导电材料碳纤维,可通过监测模型试件实时电阻率变化而获取其的动态损伤度。
4、本发明提出的试验方法基于ERT***的算法成像技术,设计了多层电极,采用多层电极等距排布的方式和多个单层电极重建并叠加的数据处理方式,实现对相似材料的损伤情况分层成像和可视化,并反映应力场与应变场等演化规律。
附图说明
图1为本发明提出的类岩石材料试件结构示意图。
图2为实现本发明提出的试验方法的ERT***示意图。
图3为试验过程中电极相互激励模式示意图。
图4为多层电极阵列的试件布置示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
本发明所提出的一种类岩石材料的组分,按照质量份数配比为:
a)水:400份。
b)骨料:骨料为普通细骨料;1600份。
c)水泥:P.O32.5普通硅酸盐水泥,强度等级为32.5,水灰比为 0.5;800份。
d)微硅粉:可提高混凝土抗压强度、耐磨等性能,120份。
e)碳纤维:聚丙烯腈为原材料的PAN基碳纤维长度为6mm,使混凝土增强导电性能和力学性能,4.5份。
f)分散剂:羟乙基纤维素,有助于颗粒粉碎并阻止已碎颗粒凝聚而保持分散体稳定,2.4份。
g)减水剂:1.6份,聚羧酸减水剂在保持水泥流动性及用量不变的条件下,可减少拌和用水量可以减少混凝土在凝固过程中水泥水化多余的水分形成的连通孔隙,降低硫酸根离子向水泥内部迁移的速度,提高混凝土耐久性。
h)消泡剂:1.6份,有机硅油作为消泡剂,其功能在于消除物料在生产过程中产生的泡沫,可细化泡沫尺寸,使泡沫更加均匀。
i)玄武岩纤维:4份;降低混凝土的脆性,提高混凝土的韧性和抗裂性。
根据以上配比可以得到类岩石材料。
部分配料掺量对试件性能影响如下(百分掺量为占水泥质量的百分比):
(1)碳纤维与水泥的质量比掺量为0到0.6%时,试件导电率不断增加至最大,当继续增加碳纤维掺量时,由于碳纤维的分布等问题,导电率反而开始下降;
(2)微硅粉与水泥的质量比的掺量从0到15%时,试件抗压强度显著增加,而掺量继续增加至20%时试件抗压强度明显下降;
(3)玄武岩纤维与水泥的质量比掺量从0到0.5%时,抗压、抗折强度及弹性模量均有不同程度的增加,当掺量到达0.5%时各项指标基本到达最大值,当玄武岩纤维的掺量继续增大时,其在混凝土基体中会呈现混乱无序分布状态,各项指标反而出现不同程度的降低。
更优地,在制备岩石相似材料过程中,加入0~15份不同特征的石膏碎屑,如不同形状、大小、厚度、数量等,以表征具有不同特性的裂隙岩体,含裂隙试件如图1所示。
如图2所示,本发明还提出一种压阻智能试验***,所述***包括试件、传感器单元、数据采集单元和图像重建单元。其中,
试件:由上述类岩石材料制成,用于模拟裂隙岩体。
传感器单元:为电极阵列(形状为矩形、材料为不锈钢),用于对电极给以电流激励,以此获取电压数据信号;电极阵列作为电流激励和电压采集载体,承载信号传递过程。传感器单元为多层电极***,等距均匀布置于试件的外表侧面。传感器单元通过导线连接试件数据采集单元,其余电极导线未在图2中显示。
数据采集单元(主控计算机):用于把收集到的电压数据信号输送到图像重建单元。图像重建算法选用共轭梯度算法,并在MATLAB 软件中建立Graphical User Interface(GUI)图形用户界面,不再考虑复杂的代码,方便了非专业人士的操作。
图像重建单元:利用将收集到的电压数据信号利用***算法进行处理得到试件内部的电阻率分布情况,从而得到被测试件的三维成像图。
基于上述压阻智能试验***,本发明还提出一种压阻智能试验方法,包括如下步骤:
1)在试件侧面均匀布置传感器单元,将每个电极和导线焊接,并用万能表检查其通电性能;本试验采用的试件模型为圆柱体,传感器单元为多层电极阵列,在试件侧面均匀布置3层矩形电极(如图4 所示),每层12个电极。电极材料为不锈钢,电极形状为矩形。将电极和导线焊接,并用万能表检查其通电性能。
2)将所有导线与数据采集单元连接,以两个电极为一组依次进行电流激励;
3)数据采集单元采集被激励电极输出的电压数据信号,并传输至图像重建单元;传感器单元为多层电极阵列时,采用同层相邻激励,即在每一层电极中,以相邻两个电极为一组,依次通电激励。***中的电极数目越多,得到的图像也会更加清晰,但是随着数目的增多,各个电极之间的间距会越小,这会造成测试场内敏感场分布不均,反而导致图像分辨率降低。
4)图像重建单元利用图像重建算法将收集到的数据进行处理,得到试件内部的电阻率分布情况,从而得到被测试件三维成像图。图像重建算法选用共轭梯度算法,并通过MATLAB软件建立GUI图形用户界面。图像重建算法根据被测类岩石材料结构所需的截面数,分别获得每个截面上的图像,最后将每一层电极图像重建组合成一张图像。
根据单层电极***,可得到多层电极***对电极的电流激励模式。多层电极***和单层电极***不同的是,随着层数的增加,多层电极***既要考虑同层激励采集,又要考虑各个层间的激励采集。多层电机***的激励模式有多种,这里采用同层相邻激励,即在每一层电极中,以相邻两个电极为一组,依次通电激励。本实施例以双层12 电极为例进行说明。该方法按照(1,2)-(2,3)…(11,12)-(12, 1)-(13,14)-(14,15)…(23,24)-(24,13)的顺序进行激励。多层电极的重建图像可以根据被测类岩石材料结构的所需截面数,分别获得每个截面上的图像,最后将每一层电极图像重建组合成一张图像。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种压阻智能试验***,其特征在于:所述***包括:
试件:由一种类岩石材料制成,用于模拟裂隙岩体;所述类岩石材料,按照质量份数由水400份、骨料1600份、水泥800份、微硅粉120份、碳纤维4.5份、分散剂2.4份、减水剂1.6份、消泡剂1.6份、玄武岩纤维4份、石膏碎屑0~15份组成;
传感器单元:为电极阵列,用于在电流激励下输出电压数据信号;
数据采集单元:用于把收集到的电压数据信号输送到图像重建单元;
图像重建单元:利用将收集到的电压数据信号进行处理得到试件内部的电阻率分布情况,从而得到被测试件的三维成像图。
2.根据权利要求1所述的一种压阻智能试验***,其特征在于:所述类岩石材料的碳纤维为以聚丙烯腈为原材料的PAN基碳,纤维长度为6mm。
3.根据权利要求1所述的一种压阻智能试验***,其特征在于:所述类岩石材料的玄武岩纤维为4份,纤维长度为16mm。
4.根据权利要求1所述的一种压阻智能试验***,其特征在于:所述类岩石材料的水泥为硅酸盐水泥,强度等级为32.5。
5.根据权利要求1所述的压阻智能试验***,其特征在于:所述传感器单元为多层电极***,等距均匀布置于试件的外表侧面。
6.一种压阻智能试验方法,基于权利要求1或5所述的压阻智能试验***实现,其特征在于:所述方法包括如下步骤:
1)在试件侧面均匀布置传感器单元,将每个电极和导线焊接,并用万能表检查其通电性能;
2)将所有导线与数据采集单元连接,以两个电极为一组依次进行电流激励;
3)数据采集单元采集被激励电极输出的电压数据信号,并传输至图像重建单元;
4)图像重建单元利用图像重建算法将收集到的数据进行处理,得到试件内部的电阻率分布情况,从而得到被测试件三维成像图。
7.根据权利要求6所述的压阻智能试验方法,其特征在于:所述步骤4)中图像重建算法选用共轭梯度算法,并通过MATLAB软件建立GUI图形用户界面。
8.根据权利要求7所述的压阻智能试验方法,其特征在于:所述传感器单元为多层电极阵列时,采用同层相邻激励,即在每一层电极中,以相邻两个电极为一组,依次通电激励。
9.根据权利要求8所述的压阻智能试验方法,其特征在于:图像重建算法根据被测类岩石材料结构所需的截面数,分别获得每个截面上的图像,最后将每一层电极图像重建组合成一张图像。
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大体积岩石模型相似材料试验研究;郑庙华等;《现代矿业》;20160731;第15-17、42页 * |
岩石破裂过程中电阻率变化机理的探讨;郝锦绮等;《地球物理学报》;20020531;第45卷(第3期);第426-434页 * |
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