煤岩破裂裂纹演化过程声-电信号时频特征研究

《煤岩破裂裂纹演化过程声-电信号时频特征研究》是一篇探讨煤岩在受力过程中产生的声发射和电信号特性及其时频特征的学术论文。该研究对于深入理解煤岩破裂机制、预测煤矿灾害以及提高矿井安全具有重要意义。

煤岩作为重要的能源资源，其内部结构复杂，含有大量的孔隙和裂隙。在开采过程中，由于地应力的作用，煤岩会发生不同程度的破裂。这种破裂不仅影响煤的开采效率，还可能引发矿震、瓦斯突出等灾害性事件。因此，研究煤岩破裂过程中的物理信号变化，特别是声发射和电信号的变化规律，是保障煤矿安全生产的重要课题。

本文的研究对象是煤岩样本，在实验室条件下模拟煤岩受到外力作用后的破裂过程。通过高灵敏度的声发射传感器和电极装置，实时采集煤岩在破裂过程中产生的声发射信号和电信号。这些信号反映了煤岩内部裂纹扩展、断裂以及能量释放的过程。

为了更好地分析这些信号，作者采用了时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（WT）。这些方法能够揭示信号在不同时间尺度上的频率成分变化，从而更准确地捕捉煤岩破裂过程中的动态特征。通过对比不同阶段的时频图谱，可以发现煤岩在破裂初期、中期和后期所表现出的信号特征差异。

研究结果表明，煤岩在破裂过程中产生的声发射信号呈现出明显的脉冲特性，且随着裂纹的扩展，信号的能量逐渐增强，频率范围也发生变化。同时，电信号的变化则主要体现在电阻率和电导率的波动上。这些变化与煤岩内部裂纹的形成和发展密切相关。

此外，论文还探讨了声-电信号之间的关联性。通过相关分析，发现声发射信号和电信号在某些时间段内存在较高的相关性，这表明两者可能是由同一破裂过程引起的。这一发现为后续的多源信号融合分析提供了理论依据。

在实际应用方面，该研究提出了一种基于时频特征的煤岩破裂预警模型。该模型利用声-电信号的时频特征作为输入参数，通过机器学习算法训练出能够识别煤岩破裂阶段的分类器。实验结果表明，该模型在识别煤岩破裂阶段方面具有较高的准确率，为煤矿安全生产提供了新的技术手段。

综上所述，《煤岩破裂裂纹演化过程声-电信号时频特征研究》通过对煤岩破裂过程中产生的声-电信号进行系统的时频分析，揭示了煤岩破裂的动态特征及其与物理信号的关系。该研究不仅丰富了煤岩力学领域的理论体系，也为煤矿安全监测和灾害预警提供了科学依据和技术支持。