Характеризация параметров акустической эмиссии и идентификация поэтапного распространения трещины в сочетании уплотнённого тела и угольного столба на основе экспериментов и методов машинного обучения

Прислушиваясь к беде в глубине шахты

Современные угольные шахты опираются на подземные столбы и искусственное заполнительное тело, удерживающее сотни метров горной массы. При внезапном отказе этих опор возможны катастрофические обрушения кровли. В этом исследовании показано, как инженеры могут «слушать» крошечные звуки растрескивания внутри комбинированной структуры из затвердевшего заполнительного блока и угольного столба и применять искусственный интеллект для распознавания предупредительных стадий до отказа, что указывает путь к более интеллектуальным и ранним сигналам тревоги в реальных шахтах.

Как искусственный «камень» и уголь работают вместе

В некоторых китайских шахтах метод непрерывной проходки с заполнением породной пустоты отходами (gangue) заменяет часть угля на затвердевший блок из горной породы, цемента и песка. Этот блок и оставшийся угольный столб совместно несут нагрузку от вышележащих пород, образуя то, что авторы называют сочетанием уплотнённого тела и угольного столба. Поскольку эта структура находится в зоне сконцентрированных напряжений и подвергается возмущениям от продолжающейся отработки, понимание того, как и когда она начинает трещиноваться, жизненно важно для долговременной устойчивости и безопасности работников.

Превращение крошечных трещин в полезные сигналы

Когда горные породы сжимаются, при образовании и росте микротрещин они излучают высокочастотные упругие волны. Чувствительные датчики акустической эмиссии, приклеенные к боковым поверхностям лабораторных образцов, улавливают эти сигналы задолго до появления видимых повреждений. Исследователи изготовили комбинированные образцы из угля и затвердевшего заполнителя, затем медленно сжимали их и записывали миллионы акустических событий. Они проанализировали несколько характеристик этих сигналов: частоту возникновения, распределение энергии и изменения формы волны с течением времени. Отслеживая эти параметры вместе с деформацией и напряжением образцов, они сопоставили изменения акустических паттернов с отдельными стадиями внутреннего повреждения.

Рост трещин в распознаваемых стадиях

Испытания показали, что комбинированная структура не разрушается мгновенно; вместо этого она проходит последовательность стадий. Сначала поры и мелкие зазоры просто сжимаются, сопровождаясь лишь немногими слабыми акустическими сигналами. По мере увеличения нагрузки материал входит в упругую стадию, где начинают зарождаться микротрещины, и активность резко возрастает, образуя первый пик по числу сигналов. Позже, когда инициируются более крупные трещины, соединяющиеся через заполнитель и уголь и взаимодействующие между собой, характер сигналов становится более интенсивным и сложным, что приводит ко второму, более мощному пику, связанному с неустойчивым разрушением и окончательным обрушением. Показатели, основанные на распределении энергии по частоте и форме волны, реагировали характерным образом на этих стадиях, так что «звуковой отпечаток» уплотнения, устойчивого роста трещин и неустойчивого прорыва можно различить.

Обучение машин читать предупреждающие знаки

Чтобы превратить эти паттерны в практический инструмент, команда передала четыре ключевых акустических параметра в несколько моделей машинного обучения, предназначенных для распознавания, на какой стадии повреждения находится образец в каждый момент. Они протестировали случайные леса, методы опорных векторов и две современные реализации градиентного бустинга. Все четыре модели научились классифицировать стадии с высокой точностью, но легкая модель градиентного бустинга показала себя лучше всех, корректно определяя более 85% временных окон по всем стадиям. Авторы затем использовали популярный метод интерпретируемости, чтобы выяснить, какие параметры важнее, и на основе этих оценок важности построили единый интегрированный предупредительный индекс. Этот индекс объединяет разные аспекты акустического поведения в одну кривую, которая возрастает по мере перехода структуры из безопасного в опасное состояние.

Что это значит для безопасности шахт

Проще говоря, исследование показывает, что система опоры из заполнителя и угля «говорит», прежде чем сломаться, и что компьютеры могут научиться понимать её язык. Мониторя несколько тщательно отобранных акустических признаков и объединяя их в единый индикатор тревоги, инженеры, в принципе, могут обнаруживать момент перехода от безвредного растрескивания к быстрому распространению трещин, предшествующему обрушению. Хотя предложенный индекс пока основан на контролируемых лабораторных испытаниях и требует адаптации к более шумной и сложной подземной среде, он предлагает ясную структуру для будущих систем мониторинга шахт, цель которых — превратить слабые подземные шёпоты в надёжные ранние предупреждения.

Цитирование: Tan, Y., Cheng, H., He, M. et al. Characterization of acoustic emission parameters and identification of staged fracture propagation in solidified body-coal combination based on experimental and machine learning approaches. Sci Rep 16, 8314 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37101-0

Ключевые слова: акустическая эмиссия, стабильность шахты, растрескивание горных пород, мониторинг с помощью машинного обучения, системы раннего предупреждения