尾礦砂介質滲流過程誘發聲發射信號特征試驗研究*

趙紅霞，吳 鑫,2，羅筱毓，朱 旭，林華李

(1.四川師范大學 工學院，四川 成都 610101；2.四川大學 水利學與山區河流開發保護國家重點試驗室，四川 成都 610065)

0 引言

尾礦庫是金屬、非金屬礦山進行礦石選別后排出尾礦的堆存場所，也是維持礦山正常生產的必要設施[1]。尾礦庫是1個具有高勢能的人造泥石流危險源，在世界93種事故、公害隱患中，尾礦庫事故名列第18位[2]。Berghe等[3]在對世界各國內3 500個尾礦庫進行統計調查時發現，平均每年約有2～5個尾礦庫潰壩，其機率為水庫潰壩事故的10倍以上。國內外垮壩失事統計資料數據表明，失事原因以滲流破壞最多，占30%～40%[4]。由此可見滲透破壞是尾礦庫潰壩事故的重要致因，監測和預報滲流狀態可有效預防潰壩事故的發生。

數值模擬、相似模擬等是目前尾礦庫滲流研究的主要手段。李根等[5]利用FLAC3D對尾礦庫進行滲流模擬，發現沖溝位置有較大的速度矢量，對流沙的裹挾會加劇局部破壞；張富宏等[6]采用三維流固耦合分析尾礦庫達到一定標高后壩體在靜態、動態和滲流條件下的穩定性；尹光志等[7]利用2D-FLOW有限元軟件對某尾礦壩滲流特性進行研究，認為尾礦堆積物的改變會對尾礦庫的穩定產生不良影響，并提出加固處理意見；齊清蘭等[8]基于有限元方法分析了初期壩排滲能力、干灘長度等，以及各層滲透系數、下游坡比等因素對壩體浸潤線的影響；Lam等[9-10]推導了非飽和土的一維固結方程，并運用二維有限元法對復雜地下水流動系統的幾個瞬態滲流實例進行驗證；劉銀坤等[11]采用Geo-studio建立了某尾礦庫壩體剖面模型，對其進行滲流穩定性分析；馬池香等[12]將水土作用理論引入尾礦壩滲流場分析，從宏觀和微觀2方面分析尾礦壩內水土交互作用與過程，并以某鐵礦尾礦壩為例進行有限元滲流模擬。隨后，聲發射技術也逐漸被應用到此領域。Koerner等[13]開展了利用AE技術監測土壤過度滲流的先鋒工作，在1個沉重的鋼絲(波導)上安裝1個加速度計，然后插入到1個小土壩下游的鉆孔中，結果表明，隨著滲流速率的增大，AE活性呈明顯的上升趨勢；徐炳峰等[14]用聲發射技術監測流土的發生、發展，通過室內試驗得出流土破壞前有聲發射前兆，將聲發射技術引入了監測土體的滲透變形中；明攀等[15]開展了室內堤基管涌砂槽模型試驗，將聲發射傳感器埋置于堤基中分析堤基管涌過程中的聲發射信號規律，建立管涌發生和發展的判別準則，模擬對堤防管涌的實時監測和預報。

綜上，目前對尾礦壩滲流狀態的研究主要基于大量的數值模擬和相似模擬，其研究成果能夠對滲流狀態進行初步解釋和預測，但滲流參數的直接獲取手段依然十分有限。聲發射技術作為無損檢測的1種，雖已經進入廣大學者的視線，但目前國內外學者把聲發射技術運用在滲流方面的研究還很少，用于尾礦庫壩體滲流監測的研究則更少。由于滲流過程地下水的沖刷和顆粒搬運等會引起彈性波等形式的能量釋放，聲發射技術可對這種波進行監測?；诖?，將嘗試采用聲發射手段來監測尾礦砂滲流過程的AE(Acoustic Emission-聲發射的英文簡稱)信號特征，對液面上升、不同粒徑尾礦砂介質以及不同流速誘發的AE信號進行分析，力求基于AE信號來預測尾礦介質內部滲流狀態參數，從而為尾礦庫安全監測提供一種新思路。

1 試驗設計

1.1 理論基礎

多孔介質滲流過程誘發聲發射事件主要源于以下因素：海恩斯跳躍(Haines jumps)，由于流體并不是均勻地流過多孔介質，而是躍進式(即海恩斯跳躍)，這一過程中會有能量的釋放；空氣震蕩或夾帶氣泡，多孔體系中攜帶有氣相組分，在液體流動過程中會將其擠壓出，從而導致空氣震蕩或產生氣泡，此外氣泡破裂時也會伴隨能量的釋放；液體橋(即固體間的小液柱)斷裂，液體橋的破裂是與快速界面重構相關的過程，當液面下降時，被困液體橋逐漸收縮到臨界體積以下，導致它們突然破裂與界面能量快速釋放；顆粒重排和碰撞、界面折斷，在液面通過孔隙時會帶來一定動能，當這種動能過大時可能會引起顆粒的碰撞與重排，甚至有時還會導致界面折斷。以上過程均會釋放能量，并被聲發射設備檢測為聲發射事件。

1.2 材料制備

試驗所用尾礦砂采樣自川西地區某鐵礦尾礦庫干灘，通過3處位置取樣后混合作為本次試驗所用材料。通過篩分試驗獲得尾礦砂的級配曲線如圖1所示，該試件的特征粒徑d10，d30和d60分別為0.11，0.18和0.41 mm，不均勻系數Cu為3.73；曲率系數Cc為0.72。采用高頻振篩機分別篩分出0.1～0.25，0.25～0.5，0.5～1 mm的不同粒級尾礦砂，以及混合粒徑尾礦砂自然風干并備用。

圖1 尾礦砂粒徑級配曲線Fig.1 Particle size gradation curve of tailings sand

1.3 試驗設備

試驗采用DS5-16B聲發射檢測系統，該系統可同時支持16個信號通道在3 MHz采樣率下采樣，使用4 TB硬盤儲存，并采用40 dB的前端增益放大器及RS-2A壓電式傳感器采集信號，具有靈敏度高，穩定性好的特點。滲流裝置采用自制矩形截面滲透儀、TST-55型滲透儀以及能控制水頭高度的雙閥門水槽，試驗原理如圖2所示。

圖2 實驗原理Fig.2 Experimental principle

1.4 試驗流程及方案

為探究尾礦砂滲流過程中液面上升、粒徑大小及介質流速對能量釋放的影響機制與AE信號的變化規律，分別設計液面上升和不同流速滲流試驗。2次試驗方案如下：

1)尾礦砂介質液面上升過程AE特征試驗

在矩形截面滲透體內均勻填充尾礦砂，并在其表面每隔40 mm布設1個傳感器；當雙閥門水槽里液面與地面之間的高度達到800 mm時打開另1個閥門使水滲入尾礦砂；在容器一側豎立1個直尺，用于實時記錄液面高度，同時打開AE軟件進行波形信號記錄；水位超過3號傳感器位置時停止測試并保存好數據；換用不同粒徑的尾礦砂重復以上操作，最后進行數據處理。

2)不同流速下的尾礦砂滲流AE特征試驗

同樣采用試驗1)的AE系統，選擇1組尾礦砂填充到TST-55型滲透儀內，在側面布置1個傳感器，連接好導管；分別以h1，h2，h3(800,1 100,1 400 mm)水頭高度的水流滲入尾礦砂內，當水流速度穩定后，啟動AE軟件進行測試，記錄一定時間后停止試驗；為了避免偶然性，把4組(包括混合顆粒)尾礦砂都進行上述試驗，保存好數據,分析處理，得出試驗結論。

2 數據分析

2.1 尾礦砂粒徑和液面位置對AE信號的影響

由于噪聲對AE信號的影響很大，且有效信號大約在100～400 kHz之間，故先利用濾波器進行濾波。計算每10 s內的AE事件數隨時間的變化，即AE率(閾值設定為1 mV)。試驗數據總會存在異常值，為了忽略這些離散點對總體曲線走向的影響，進行曲線擬合，如圖3所示，振鈴計數隨幅值的變化如圖4所示。

從圖3(a)～(c)中可以看出，試驗所選取的幾種顆粒在滲流過程中，液面在上升時，越接近傳感器AE率便越大，且擬合曲線的峰值也能和傳感器的位置重合，這表明液面位置處所產生的AE信號最強，且AE信號隨液面位置與傳感器距離而變化，越接近傳感器AE信號越強即AE信號可以反映液面的變化。

為了進一步證明粒徑大小對尾礦砂滲流產生的AE信號的影響，對3個信號通道分別進行比較。從圖3(d)～(f)和圖4中可以看出，流速相同時均是粒徑大的1組AE率大；同一幅值下，粒徑大的AE振鈴計數數值也較大，這表明尾礦砂粒徑對滲流有較大的影響，粒徑越大，尾礦砂滲流過程的AE信號越強。

圖3 AE率隨時間變化擬合曲線Fig.3 Fitting curves of AE rate changed with time

圖4 不同粒徑下AE振鈴計數隨幅值變化Fig.4 Change of AE ring count with amplitude under different particle sizes

根據滲流產生AE信號的相關理論，結合試驗結果，可以得出：液面處是水相和氣相的交界處，由于兩者受到的壓力不同，導致在液面處易于產生氣泡、氣泡破裂以及發生顆粒的碰撞與重排等活動，這也就使得液面處的AE信號較其他位置的信號強，AE信號會隨著傳感器的布置而變化；本文尾礦砂的粒徑是指在一定范圍內的尾礦砂，粒徑范圍越大，則顆粒粒徑分布越廣，發生顆粒碰撞、界面重構等產生產AE信號活動的可能性越大，且同一流速下，顆粒粒徑越大，碰撞產生的能量也越多，則釋放出更多可被監測為AE信號的彈性波。

2.2 不同流速下的AE信號特征

為了避免試驗的偶然性，仍然選取以上3組尾礦砂并增加了混合顆粒的尾礦砂分別進行試驗。計算每1 s內的AE事件數隨時間的變化(閾值設定為0.4 mV)，即AE率(試驗較第1部分時間短故選擇1 s)，以及AE振鈴計數隨幅值的變化。0.1～0.25，0.25～0.5，0.5～1 mm以及混合粒徑的AE信號特征分別如圖5～8所示。

圖5 0.1～0.25 mm AE信號特征Fig.5 Characteristics of AE signals with 0.1～0.25 mm

圖6 0.25～0.5 mm AE信號特征Fig.6 Characteristics of AE signals with 0.1～0.25 mm

圖7 0.5～1 mm AE信號特征Fig.7 Characteristics of AE signals with 0.5～1 mm

圖8 混合粒徑AE信號特征Fig.8 Characteristics of AE signals with 0.5～1 mm mixed particle size

從不同水頭位置的AE率隨時間變化的規律可以看出，AE率隨水頭高度的增加而增大，這說明流速對于尾礦砂滲流有一定影響，流速越大所能監測到的AE事件數越大多，流速小的反之。

本組試驗在流速較為穩定時進行，理論上各水頭位置下的AE率變化也應較為穩定。從各箱型圖中可以看出，各組粒徑下箱型圖的矩形面積隨著水頭高度的下降而減小，中位線距x軸的距離、均值、數據的上下限也隨之減小，這表明各水頭下AE率在流速小時較為穩定(在一定范圍內波動)，即流速越大對AE信號的影響越大。

在振鈴計數隨幅值變化圖中，各組振鈴計數均隨著幅值增大而減小，即AE事件數中小振幅事件數量較多，且同一幅值時水頭位置高的AE振鈴計數數值大，表明尾礦砂滲流時流速會對其產生影響，流速大的，尾礦砂滲流產生AE信號越強；反之流速小的，尾礦砂滲流產生AE信號越弱。

根據滲流產生AE信號的相關理論以及試驗結果，不難看出，流速越大，使得顆粒更易于發碰撞與重排、界面重構以及液體橋斷裂等活動，流速越大，給滲流時顆粒運移、碰撞等帶來的速度也越大，釋放的能量也就越多，故AE信號也就越強。

3 結論

1)液面上升過程中，在液面位置處產生最強的AE信號，且AE信號隨液面位置與傳感器的距離而變化，越接近傳感器AE信號越強，即液面變化可體現在聲發射信號的變化上。

2)試驗所選用的幾組粒徑中，在流速相同時，粒徑較大的尾礦砂滲流產生的AE事件數量多、幅值大，即粒徑越大，尾礦砂滲流過程的AE信號越強。

3)同一粒徑下，流速越小，滲流產生的AE信號幅值越小，AE事件數越少，即流速越小，尾礦砂滲流過程的AE信號越弱。