煤巷掘进声发射监测信号噪声处理方法研究

胡 杰

(1.中煤科工集团重庆研究院有限公司，重庆 400037；2.瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室，重庆 400037)

随着我国煤矿行业开始进入智能化开采阶段，井下开采规模及效率逐步提升[1，2]。为保证井下少人化、自动化及智能化环境中的安全高效生产[3]，瓦斯监控预警[4，5]、应力监测与反演[6]、地质探测与成像[7，8]等多种监控技术也随之应用于智能化矿井建设中。在深部开采环境中，瓦斯、应力以及复杂地质构造条件下的多因素叠加耦合的煤岩动力灾害逐渐显现[9，10]，因此深部矿井智能化开采时代，煤岩动力灾害的有效防控技术及装备必将是确保安全高效生产的重要支撑与保障。现阶段已有地质雷达探测、瓦斯预警等在线监测系统在矿井进行了应用，并取得了一定的成效[11-13]。但在应力监测方面，受安装条件、受力环境复杂等多重因素影响，应力监测值一直存在着较大误差，难以大规模推广[14，15]。而声发射监测预警技术虽不能直接测定应力值大小，但却可以间接反应出应力变化及增减趋势[16]，且可实现连续性超前动态监测预警[17，18]，通过超前布设监测传感器后无需进行井下持续跟踪，结合上位机监控系统即可完成生产全过程监测预警，符合煤矿智能化开采需要[19，20]。而声发射监测预警技术的准确性与可靠性取决于监测信号中对于有效信号的提取，但煤矿井下机械设备繁多，生产过程中会产生大量的干扰信号，如掘进机掘进、采煤机割煤、钻孔施工等，监测信号滤噪仍是技术难点，这也阻碍了声发射监测预警技术的大范围应用推广。另外煤巷掘进工作面发生煤岩动力灾害事故频次较高[21]，尤其是在地质条件更为复杂的西南矿区，因此本研究以煤巷掘进工作面为背景、以贵州小屯煤矿13运输巷道掘进工作面为试验工作面，通过采集现场监测信号与实验室加载信号，对比分析监测信号的时频谱特征差异，以此开展声发射监测信号噪声处理方法研究。

1 煤巷掘进工作面监测信号特征分析

为研究煤巷掘进声发射监测信号噪声处理方法，首先对小屯煤矿13运输巷道煤巷掘进过程中监测信号进行采集与特征分析。小屯煤矿13回采工作面主采煤层为6中煤，为突出煤层。在13运输巷道下方垂距约25～30 m处布置了13运输巷道底板巷，并已实现贯通，13回采工作面巷道布置如图1所示。13运输巷道设计长度为1580 m，采用综掘方式沿6中煤层底板掘进，掘进后采用锚网喷与锚索进行支护。

图1 小屯煤矿13回采工作面巷道布置

采用自主研制的声发射监测预警系统，结合GS12电压式监测传感器采集煤巷掘进声发射监测信号，监测系统主要技术参数见表1。

表1 监测装置主要技术参数

煤巷掘进工作面存在巷道掘进与支护、预测钻孔及瓦斯抽采钻孔施工等作业工序，为不影响矿井日常生产同时减少一定的干扰信号，在13运输巷道底板巷施工穿层钻孔，利用穿层钻孔超前安装监测传感器并采集信号，监测系统布设如图2所示。

图2 监测系统整体布设

煤岩体中真实声发射信号是由作业扰动导致煤岩体破裂产生，这些作业扰动包括综掘机掘进、打锚杆、打钻孔等。但由于作业本身也必然会产生噪声信号，因此井下采集到的监测信号为声发射信号与干扰信号所形成的叠加混合信号。通过对比井下不同作业工序所对应作业时间，分别采集了综掘机掘进、打锚杆和钻孔施工时的混合监测信号，通过系统软件进行回放与分析，得到了不同作业工序下监测信号的时谱和频谱，如图3—图5所示。

图3 综掘机掘进作业信号时频

图4 打锚杆作业信号时频

图5 钻孔施工作业信号时频

由图3—图5可知，综掘机作业信号时谱特征呈现比较强烈的间断连续型；打锚杆作业信号时谱呈现明显的规律波动型，这与锚杆机作业有一致性；钻机打钻作业信号时谱呈现不间断连续型，通过时频谱分析，这三种作业信号的频率范围在0～8000 Hz之间均有分布，主频基本都是处于500 Hz、3000～5000 Hz、7500～8000 Hz三个频带范围，并且呈现出“W”形状分布。

2 应力加载实验试件破裂声发射信号特征

2.1 煤、岩试件应力加载实验

有效声发射信号是煤岩体受扰动造成煤岩体破裂而产生，因此在处于安静状态下的井下环境中不会产生声发射信号，而井下作业时采集的监测信号是混合信号，即在井下无法直接获取到煤岩破裂产生的真实声发射信号。为此，通过采集试验地点煤、岩样并在实验室开展应力加载实验，获取煤岩样本破裂过程的真实声发射信号并分析其时频谱特征，然后对比分析井下监测的混合信号，寻求煤岩破裂真实声发射信号与井下混合监测信号时频谱特征差异，以此为依据建立噪声处理方法。

采用内径73 mm、外径89 mm、长度1 m的岩心管从小屯煤矿13运输巷道底板巷通过穿层钻孔对6中煤层及煤层顶板进行采样，其中6中煤层上部硬分层f值为0.47～0.8，直接顶岩性为质泥粉砂岩，钻取煤体与岩石样本按标准尺寸50 mm×100 mm制作煤岩样试件。

在实验室采用WAW-600C型压力机开展煤岩样应力加载试验，试件破坏采用单轴压缩加载的应力路径，按0.5 MPa/s的速率进行连续加载至试样完全破坏；结合SAEU3H型声发射系统采集加载过程中煤岩样声发射信号。

2.2 加载实验声发射信号特征

通过煤、岩样试件应力加载实验，得到了煤体及岩石试件加载破裂过程应力曲线以及声发射信号特征参数情况，如图6、图7所示。加载过程均有能量和事件产生，随着加载应力增加，在达到应力峰值时有大量能量和振铃产生，断裂后无声发射信号产生，破裂过程属连续型特征。

图6 煤样试件应力加载曲线及声发射指标变化

图7 岩石试件应力加载曲线及声发射指标变化

由于加载过程并无外界震动和环境干扰，采集的信号为岩石试件内部真实声发射信号，因此确立了煤岩试件在破裂过程中原始的时谱特征，并通过FFT变换得到了煤、岩试件加载过程的频谱图。

煤体破坏过程声发射信号频率范围基本处于0～1000 Hz之间，主频带宽度0～500 Hz，主频为200 Hz左右，属于低频信号；岩石破裂过程声发射信号频率范围基本处于0～1150 Hz之间，主频带宽度0～500 Hz，主频为250 Hz左右，也属于低频信号，这与泥质粉砂岩属于软-中软岩性的特征是相符的，由此确立了采样地点煤岩体破裂过程声发射信号特征，即小屯煤矿13运输巷道掘进工作面煤岩层破裂声发射信号主频带范围不会大于500 Hz、主频不会超过250 Hz。

3 噪声处理方法建立及处理效果

3.1 噪声信号处理方法

井下监测信号不免要被外界噪声以及采集系统本身电流所干扰，为了更为有效获取煤岩体中的声发射信号，首先对监测设备采集的监测信号进行优化，通过软件参数配置去掉监测系统本身对信号造成的干扰；其次结合井下监测信号特征与实验室声发射信号特征的差异进行有效信号提取。

由图3至图5井下采集全波形时谱图，采集到电信号时谱图并没有在零轴上下对称波动，这是由于传感器无信号采集时电压无法归零造成时谱图中心轴在零轴以上，因此首先设定监测信号的零飘值将识谱图中心线拉回到零轴；另还需设定信号门槛值以处理掉电压式加速度传感头本身存在底噪。

在此基础上，根据井下监测信号及实验室加载信号的时频谱特征及主频差异，经对比选用频率差异化滤波效果更优的带通滤波以及IIR滤波相结合的方法对煤巷掘进工作面监测信号进行滤噪处理，处理掉频谱高于500 Hz的监测信号。

3.2 滤噪效果及分析

由于电压式加速度传感头本身的底噪声门槛小于0.015 V，设置信号门槛设置为0.015 V，结合软件程序进行综合滤波；结合有效声发射信号处于0～500 Hz频率段，采用带通滤波将低通设为500 Hz，以此直接滤除高于500 Hz的噪声信号；最后按时域波形抽样时间60 s通过IIR进行滤波，把小于500 Hz的信号再次滤波，提取出这个频率范围内有效声发射信号。对比滤波前后时频谱如图8所示，子图中左侧上、下部分分别为滤噪前的时谱及频谱图，右侧上下部分分别为滤噪后的时谱及频谱图，右侧时谱图绿色波形为滤噪后的波形图。

图8 滤噪效果对比

由图8可知，从信号滤波前后时频谱可得：滤除噪声信号的波形与原波形具有一致性，未出现时谱图失真的情况；且由频谱图该方法滤除了500 Hz以上噪声信号，保留了500 Hz以内信号，且主频在200～250 Hz之间，这与实验室开展的应力加载实验所得到的声发射监测信号特征一致，说明达到了噪声有效滤除的效果；另外滤噪后时谱幅值明显降低，即噪声信号影响有明显的降低，这大大提升了基于监测信号计算声发射特征参数值的准确性，为煤岩动力灾害声发射准确监测预测提供了可靠基础信息。综上所述，通过对比实验室应力加载实验所确立的煤岩体破裂过程的声发射信号时频谱特征，并采用相关参数配置、带通滤波以及IIR滤波相结合的方式，对煤巷掘进作业期间监测信号进行声发射有效信号提取是可行的，滤噪效果良好且符合实际。在下一步工作中，结合本研究中确立的声发射监测信号噪声处理方法进行系统化软件集成，即可实现监测系统对信号的实时采集与滤噪，从而可提高煤巷掘进声发射监测技术的时效性与准确性。

4 结 论

1)分别采集煤巷掘进工作面综掘机掘进、打锚杆、钻机打钻的声发射监测信号，提取出时频谱特征，得到三种作业过程监测信号的频率范围在0～8000 Hz之间均有分布，主频基本处于500 Hz、3000～5000 Hz、7500～8000 Hz三个频带范围，并且呈现出 “W”形态分布。

2)开展了试验地点煤、岩样试件的应力加载实验，随着加载应力逐步增加试件内部声发射信号逐渐增强，并在应力峰值时达到顶峰，煤岩样试件破坏过程声发射信号主频带宽度0～500 Hz，主频不超过250 Hz，且煤样试件主频稍低，均属低频信号。

3)基于应力加载实验确立的煤岩试件破裂声发射信号时频谱特征，通过合理配置零飘值与信号门槛值，并结合带通滤波及IIR滤波，实现了监测信号有效滤噪，确立了煤巷掘进声发射监测信号噪声处理方法的可行性，为提升声发射监测预警的准确性提供了技术支撑。