일축 압축에 따른 다양한 절리 경사 천매암의 적외선 동적 진화 특성에 관한 연구

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 9867(2023) 이 기사 인용

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암석의 파괴적 행동과 균열의 진화 행동은 높은 상관관계가 있습니다. 균열이 계속 발생하는 과정에서 암석의 응력상태는 완전히 파괴될 때까지 끊임없이 파괴되므로 암석이 파괴되는 과정에서 균열의 공간적, 시간적 거동 특성에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 천매암 표본의 파괴과정을 열화상 기술로 분석하고, 균열진행과정의 적외선 특성을 탐색하기 위해 균열의 온도진화과정을 연구하였다. 또한 Attention 메커니즘을 결합한 Bi-LSTM 순환 신경망 모델을 기반으로 암석 파괴 시간을 예측하는 모델을 제안합니다. 결과는 다음과 같습니다. (1) 암석 균열이 발생하는 동안 암석 표면은 안정적인 동적 적외선 반응을 나타내며 주로 압축 단계의 온도 감소, 탄성 및 소성 온도 상승을 포함하여 여러 단계에서 서로 다른 진화 특성을 나타냅니다. 단계 및 실패 단계의 온도 최고점; (2) 균열이 진행되는 동안 암석 파괴는 균열 접선 및 법선 방향을 따라 IRT 장에 중요한 제어 효과를 가지며 그 분포는 시간에 따라 제어되는 변동성을 갖습니다. (3) 순환 신경망 방법을 사용하여 암석 파괴 시간을 예측하고, 그 결과를 암석 파괴 시간을 예측하는 방법으로 사용할 수 있으며, 이에 따라 상응하는 보호 조치를 추가로 제시하여 장기간 유지할 수 있습니다. -암반의 장기 안정성.

점진적인 기계적 거동으로서 암석 파괴는 본질적으로 암석 내부의 미세 균열을 생성, 확장 및 합치는 과정입니다1. 암석의 장기적인 안정성은 경사면 안정성, 도로 지지 및 지반공학 건설에 매우 중요합니다. 암석의 종류에 따른 파괴법칙을 명확히 하고 그에 따른 보호방법을 제시하는 것이 현재 연구의 주된 방향이다.

현재 주요 균열 검출 방법은 음향 방출(AE), 미세 지진(MS) 모니터링 및 디지털 이미지 상관(DIC) 기술입니다. AE/MS는 음향 송신기에서 발생하는 탄성파와 암석 자체가 파쇄되는 파장을 포착하여 암석의 결함 및 균열을 식별하고 감지하는 반면, DIC는 탄성파를 비교하여 암석의 변형 정보를 얻습니다. 변형 전후의 디지털 이미지7,8.

적외선 열화상 기술은 관찰 대상의 표면에서 방출되는 적외선 방사 에너지를 수용하여 에너지 값의 크기가 온도 및 방사율과 관련되어 암석 기공, 균열 감지 방법에 대한 새로운 관점을 제공합니다9, 10,11,12,13,14,15,16,17. 이 방법은 AE 및 기타 기술17,19과 결합할 수 있는 비파괴 및18 비접촉 암석 감지를 실현하거나 정량적 지표를 정의하여 암석 파괴 과정을 분석할 수 있습니다. 이전 학자들은 사암9,10,20,21, 석탄, 화강암22,23에 대한 연구를 수행해 왔습니다. 열 이미지의 정량적 처리에서 Wu et al.10은 암석의 파괴 과정을 설명하기 위해 AIRT를 사용했고 암석 진화의 세 가지 적외선 전구체를 제안했으며 Zhang et al.21은 CIRT와 SIRT가 결함이 있는 사암을 연구했다고 제안했습니다. 정량지수의 시간곡선을 분석하여 암석분열 전 IRT장의 비정상적 변화를 분석하고 예측모델과 피팅방정식을 제안한다.

공학 모델과 기계 학습을 이용한 암석 파괴의 시뮬레이션 예측은 암석의 파괴 과정을 예측하는 효과적인 방법입니다24,25,26,27. 환경의 영향으로 인해 암석 파괴 곡선은 강한 비선형 관계를 갖습니다. 딥러닝 방법은 우수한 내결함성, 학습 및 일반화 능력으로 더 나은 유연성과 정확성을 제공할 수 있습니다28. 제한된 정보를 계산함으로써 암석의 압축강도11,29,30, 응력-변형률 곡선31,32 및 파손 시간21을 미리 예측합니다.