Studio sulle caratteristiche di evoluzione dinamica dell'infrarosso di filliti con diversa inclinazione articolare sotto compressione uniassiale

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 9867 (2023) Citare questo articolo

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Il comportamento distruttivo delle rocce e il comportamento evolutivo delle fessure sono altamente correlati. Con il continuo processo di sviluppo della fessura, lo stato tensionale della roccia viene costantemente rotto fino al completo cedimento, quindi è necessario studiare le caratteristiche di comportamento spaziale e temporale della fessura nel processo di distruzione della roccia. In questo articolo, il processo di distruzione dei campioni di fillite viene analizzato mediante tecnologia di imaging termico e il processo di evoluzione della temperatura della cricca viene studiato per esplorare le caratteristiche infrarosse del processo di evoluzione della cricca. Inoltre, viene proposto un modello per prevedere il tempo di distruzione delle rocce basato sul modello di rete neurale ricorrente Bi-LSTM combinato con il meccanismo di attenzione. I risultati mostrano che: (1) Durante lo sviluppo delle fessure nella roccia, la superficie della roccia mostra una risposta dinamica stabile all'infrarosso e mostra diverse caratteristiche evolutive in diverse fasi, tra cui principalmente la riduzione della temperatura nella fase di compattazione, l'aumento della temperatura nella fase elastica e plastica fasi e picchi di temperatura nella fase di guasto; (2) Durante l'evoluzione della fessura, la distruzione della roccia ha un effetto di controllo significativo sul campo IRT lungo la direzione tangenziale e normale della frattura, e la sua distribuzione ha una volatilità controllata dal tempo; (3) Il metodo della rete neurale ricorrente viene utilizzato per prevedere il momento del cedimento della roccia, i risultati possono essere utilizzati come metodo per prevedere il momento della distruzione della roccia e possono essere ulteriormente proposte le corrispondenti misure protettive di conseguenza, per mantenere il lungo periodo stabilità a lungo termine dell’ammasso roccioso.

Essendo un comportamento meccanico graduale, la distruzione della roccia è essenzialmente un processo volto a generare, espandere e fondere microfessure all'interno della roccia1. La stabilità a lungo termine della roccia è di grande importanza per la stabilità dei pendii, il supporto della carreggiata e la costruzione di ingegneria geotecnica. Questa è la direzione principale della ricerca attuale chiarendo la legge di distruzione delle diverse rocce e proponendo i corrispondenti metodi di protezione.

Attualmente, i principali metodi di rilevamento delle crepe sono l’emissione acustica (AE), il monitoraggio microsismico (MS) e le tecniche di correlazione delle immagini digitali (DIC). AE/MS identifica e rileva i difetti e le fessure dell'ammasso roccioso catturando le onde elastiche generate dal trasmettitore acustico e l'ammasso roccioso che si frattura2,3,4,5,6, mentre DIC ottiene le informazioni sulla deformazione dell'ammasso roccioso confrontando le immagini digitali prima e dopo la deformazione7,8.

La tecnologia di imaging termico a infrarossi, accettando l'energia della radiazione infrarossa emessa dalla superficie dell'oggetto osservato, la dimensione del valore energetico è correlata alla temperatura e alla velocità di radiazione, il che fornisce una nuova prospettiva per il metodo di rilevamento di pori della roccia, crepe9, 10,11,12,13,14,15,16,17. Questo metodo può realizzare il rilevamento non distruttivo e18 senza contatto delle rocce, che può essere combinato con l'AE e altre tecniche17,19, o definire indicatori quantitativi per analizzare il processo di distruzione delle rocce. Precedenti studiosi hanno effettuato ricerche su arenaria9,10,20,21, carbone, granito22,23. Nel trattamento quantitativo delle immagini termiche, Wu et al.10 hanno utilizzato AIRT per spiegare il processo di distruzione delle rocce e hanno proposto tre precursori dell'infrarosso nell'evoluzione delle rocce e Zhang et al.21 hanno proposto che CIRT e SIRT studiassero l'arenaria difettosa. Analizzando la curva temporale dell'indice quantitativo, vengono analizzati i cambiamenti anomali del campo IRT prima della frammentazione della roccia, quindi viene proposto il modello di previsione e l'equazione di adattamento.

La previsione simulata della distruzione delle rocce utilizzando un modello ingegneristico e l'apprendimento automatico sono metodi efficaci per prevedere il processo di cedimento delle rocce24,25,26,27. A causa dell’influenza dell’ambiente, la curva di rottura della roccia ha una forte relazione non lineare. Il metodo di deep learning può fornire maggiore flessibilità e precisione grazie alla sua eccellente tolleranza agli errori, capacità di apprendimento e generalizzazione28. Calcolando le informazioni limitate, si prevede in anticipo la resistenza alla compressione della roccia11,29,30, la curva sforzo-deformazione31,32 e il tempo di rottura21.