【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及混凝土井壁预测，尤其涉及深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法。
技术介绍
1、井筒作为矿产资源开采矿井的咽喉要道，随着深大井筒数量不断增加，这些井筒往往处于高地压和高水压的条件下，对于深厚表土层井壁通常采用“抗、让、减”的原则进行设计，采用“抗”的措施最为直接，即采用高强混凝土井壁作为核心的支护结构，众所周知，高强混凝土一种抗拉强度较低的脆性材料，其脆性随着强度等级的增大而增大，且极易发生脆性破坏，高强混凝土井壁脆性破坏类似于巷道、隧道及地下硐室等岩爆现象，高强混凝土井壁一旦发生脆性破坏，将会引发突水突泥淹井灾害，造成巨大的人员和财产损失。
2、传统的混凝土井壁损坏检测和预测方法主要依赖于定期的物理检查和基础仪器测试，然而，考虑到深埋土层的特殊环境，这些方法往往不能提供实时、精确的数据，更难以预测潜在的损害风险，因此，随着地质雷达技术、传感器技术和光谱分析等先进技术的应用，我们有了更为详尽和准确的数据来源，为井壁状态分析提供了有力的支撑。
3、最近，颗粒流离散元方法为模拟颗粒材料的物理行为提供了一种强大的工具，允许我们在细观尺度上研究混凝土的结构变化，此外，深度学习算法，特别是卷积神经网络(cnn)，已经在许多应用领域显示出优越的性能，为处理大规模、高维度数据提供了可能性。
4、然而，单纯依赖技术和算法可能导致过拟合和模型的不稳定，因此采用早停策略等方法以确保模型的泛化能力和准确性是至关重要的，根据模型预测的结果，可以为混凝土井壁的维护和修复提供有针对性的建议，从而确保其长期稳定
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法。
2、深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，包括以下步骤：
3、s1：收集与混凝土井壁相关的多维数据，该数据包括温度、湿度、混凝土厚度、混凝土组成成分、应力、应变和外部环境因素；
4、s2：结合上述收集的数据，对混凝土井壁的破坏情况进行模拟；
5、s3：应用颗粒流离散元方法模拟混凝土的细观结构变化，以便预测在不同环境条件下混凝土井壁的破损进程；
6、s4：结合地质雷达技术，对混凝土井壁下方的土层进行实时监测，以便预测由于地质变化将会导致的混凝土井壁的位移或破坏；
7、s5：通过深度学习算法，分析数据并预测混凝土井壁的破坏趋势；
8、s6：根据预测结果，提供维护和修复建议。
9、进一步的，所述s1步骤中收集与混凝土井壁相关的多维数据的具体方式包括：
10、s11：使用嵌入混凝土中的微型无线传感器实时收集温度、湿度和应力数据；
11、s12：采用拉曼光谱仪或红外光谱仪对混凝土组成成分进行实时监测，从而识别和跟踪水泥凝胶的化学反应和混凝土中有害化学物质的存在；
12、s13：利用便携式数字测厚仪实时测量混凝土的厚度；
13、s14：运用地质探测设备，获取混凝土井壁周边的土壤类型、层次结构和地下水流动情况的相关数据。
14、进一步的，所述s2步骤中对混凝土井壁的破坏情况进行模拟的方式具体为：
15、s21：对收集的数据进行预处理，该预处理方式包括滤波、去噪和归一化，以确保数据的质量和一致性；
16、s22：使用有限元分析软件，基于上述预处理后的数据，建立混凝土井壁的三维模型；
17、s23：将温度、湿度、应变和其他环境参数输入到该模型中，模拟在这些变量的影响下，混凝土内部的应力分布和裂纹的扩展情况；
18、s24：运用多尺度模拟技术，从微观尺度到宏观尺度分析破坏进程，并预测潜在的破损位置和程度。
19、进一步的，所述混凝土井壁的三维模型采用非线性弹性塑性理论，基于混凝土的特性，该模型使用drucker-prager塑性准则与损伤塑性理论的结合，以描述混凝土的非线性响应，具体模型公式为：
20、σ＝d(∈)·∈+α·p
21、其中，σ是应力，∈是应变，d(∈)是依赖于损伤变量的材料刚度矩阵，p是塑性流动的压力分量，而α是与混凝土的硬化特性相关的参数，在模型中，裂纹的形成和扩展则基于能量释放率和相应的裂纹扩展准则来描述。
22、进一步的，所述s3步骤中应用颗粒流离散元方法模拟混凝土细观结构变化具体步骤包括：
23、s31：初始化模型中，混凝土井壁的细观结构被离散化为数个或数百万颗粒，其中，每一颗粒pi可以代表混凝土中的骨料、水泥基质或孔隙，有其质点位置xi和速度vi；
24、s32：每一颗粒pi在受到外部环境影响，其间的作用力由以下公式给出：fij＝knδijτij+ktδijτij+γ(vj-vi)·nij，其中，fij是颗粒i和j之间的相互作用力，kn和kt分别是正常和剪切方向的弹性常数，δij是两颗粒重叠的距离，nij是两颗粒之间的单位法向量，τij是切向上的相对位移，而γ是阻尼系数；
25、s33：当颗粒间的相对运动导致局部损伤或裂缝扩展时，颗粒间的作用力可以适当调整，模拟细观损伤的发展过程；
26、s34：通过监测颗粒的移动和颗粒间的力量变化，评估混凝土细观结构的变化，该变化包括裂纹的形成、扩展情况和颗粒分离现象；
27、s35：利用统计方法，与实际观测数据进行比较，适时调整模型参数，以提高模拟的准确性。
28、进一步的，所述s4步骤中结合地质雷达技术进行混凝土井壁下方土层的实时监测的具体方式为：
29、s41：使用高分辨率地质雷达进行深度探测，生成井壁下方土层的连续剖面图，其中该雷达能够捕捉土层的细微结构、空腔、岩层断裂或其他潜在的不连续性；
30、s42：根据地质雷达产生的反射波强度和时间延迟，对土层的介电常数、密度和饱和度进行计算和分析，进一步判断土层的稳定性和可能的变化趋势；
31、s43：通过对比连续时间段内的地质雷达数据，实时监测土层结构的变化和移动；
32、s44：根据雷达数据预测的土层变化和计算得到的混凝土井壁的应力或位移情况，结合颗粒流离散元方法模型预测混凝土井壁的潜在破坏。
33、进一步的，所述s42步骤中对土层的介电常数、密度和饱和度进行计算和分析的具体方式为：
34、s421：利用地质雷达返回的反射波时间延迟和强度，采用时域反射测量技术来估计土层的介电常数εr，公式表示为：其中，c是真空中光速，v是波在土中的速度，计算方式为v＝d/δt，其中d是雷达探头之间的距离；
35、s422：通过分析地质雷达信号的衰减程度α和反射系数r，结合土层的已知或估计的介电常数，公式表示为：ρ＝f(εr，α，r)，其中ρ是土层的密度，f是一个基于经验的关系式；
36、s423：结合土层的介电常数、密度和饱和度数据，使用terzaghi的一维固结理论进行预测，具体公式表示为：
【技术保护点】
1.深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述S1步骤中收集与混凝土井壁相关的多维数据的具体方式包括：
3.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述S2步骤中对混凝土井壁的破坏情况进行模拟的方式具体为：
4.根据权利要求3所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述混凝土井壁的三维模型采用非线性弹性塑性理论，基于混凝土的特性，该模型使用Drucker-Prager塑性准则与损伤塑性理论的结合，以描述混凝土的非线性响应，具体模型公式为：
5.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述S3步骤中应用颗粒流离散元方法模拟混凝土细观结构变化具体步骤包括：
6.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述S4步骤中结合地质雷达技术进行混凝土井壁下方土层的实时监测的具体方式为：
7.根据权利要求6所述的深埋土层
8.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述S5步骤中利用深度学习算法分析数据并预测混凝土井壁的破坏趋势的具体包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述S55步骤中采用早停策略预防过拟合的具体方式为：
10.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述S6步骤中根据预测结果提供的维护和修复建议的具体包括：
...【技术特征摘要】
1.深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述s1步骤中收集与混凝土井壁相关的多维数据的具体方式包括：
3.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述s2步骤中对混凝土井壁的破坏情况进行模拟的方式具体为：
4.根据权利要求3所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述混凝土井壁的三维模型采用非线性弹性塑性理论，基于混凝土的特性，该模型使用drucker-prager塑性准则与损伤塑性理论的结合，以描述混凝土的非线性响应，具体模型公式为：
5.根据权利要求1所述的深埋土层中高强混凝土井壁破坏预测方法，其特征在于，所述s3步骤中应用颗粒流离散元方法模拟混凝土细观结构变化具体步骤包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚文杰，杨维好，顾倩军，黄梦雷，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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