【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、岩石等破壊前駆段階推定方法に関するものである。さらに詳しくは、地震、岩板の崩壊、地滑、コンクリート構造物の崩壊等、岩盤等の破壊現象をその前駆段階で捕らえ推定する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、岩石等破壊前駆段階推定方法としては、加速度計等により複数箇所で地中の振動を捕らえたり、音響センサにより捕らえた地中振動を計数機で計数することにより、岩盤の崩壊や地滑りを捕らえるものが知られている。しかし、岩石崩壊の挙動と信号との相関が不明確で、その結果、岩石崩壊等の推定精度が不十分であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
かかる従来の実情に鑑みて、本発明は、実験に裏付けられたより確度の高い岩石等破壊前駆段階推定方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明に係る岩石等破壊前駆段階推定方法の特徴は、岩石又はコンクリート構造物（以下、「岩石等」）の破壊の前駆段階を推定するための方法であって、前記岩石等にＡＥセンサを設置し、前記ＡＥセンサにより受信されたＡＥの波形から得られる複数種のパラメーターである第一パラメーターの組み合わせ結果と当該第一パラメーターによりあらかじめ求められた前記前駆段階の領域との照合により前記前駆段階を推定することにある。
【０００５】
実験によれば、岩石に圧縮応力を作用させた状態で発生するＡＥ（アコースティック・エミッション）から求められた第一パラメーターと岩石が破壊に至る前駆段階で生じる体積歪みの増加領域との間で相関がみられた。そして、この第一パラメーターを複数用いることで、より確度の高い岩石等破壊の前駆段階推定が可能であることが確認された。
【０００６】
本発明の他の特徴は、岩石等の破壊の前駆段階を推定するための方法であって、前記岩石等にＡＥセンサを設置し、前記ＡＥセンサにより受信されたＡＥの波形における一定のしきい値を越えた時点から当該波形の最大値に至る時点までの立ち上がり時間である第一パラメーターにより前記前駆段階を推定することにある。また、本発明のさらに他の特徴は、岩石等の破壊の前駆段階を推定するための方法であって、前記岩石等にＡＥセンサを設置し、前記ＡＥセンサにより受信されたＡＥの波形から一定時間の波形の積分値である第一パラメーターを求め、当該積分値により前記前駆段階を推定することにある。実験によれば、第一パラメーターとして、上述の立ち上がり時間やエネルギーとしての積分値を用いることが適切であることが判明した。
【０００７】
また、上記各特徴方法において、前記ＡＥセンサを複数箇所に設置し、前記第一パラメーターの基礎となるＡＥの前記各ＡＥセンサによる受信時刻の差によりこのＡＥの発生箇所を位置評定してもよい。ＡＥの位置評定により、特徴的なＡＥの分布が求められ、特に測定点が３カ所以上であれば、３次元的な位置評定を行うことができる。例えば、立ち上がり時間の短いＡＥについて位置評定を行った際にランダム位置でＡＥが発生していた場合、微小破壊がランダムに発生していると推定することができる。一方、立ち上がり時間の長いＡＥについて位置評定を行った際にＡＥが特定部位に集中していれば、例えば、亀裂が進展し結合が生じていると推測できる。位置評定の表現は、例えば、第一パラメーターを色調表示とし、３次元座標にプロットするようにしてもよい。
【０００８】
望ましくは、前記ＡＥを除く地震予知に関するパラメーターである第二パラメーターをさらに求め、前記第一パラメーターによる前駆段階の推定に加え、この第二パラメーターの判断により前記前駆段階が地震であるか否かを推定するとよい。第二パラメーターの判断を加えることで、ＡＥが地震等に起因するものか、表層で発生する地震以外のものかを判断することが可能となる。
【０００９】
一方、上記各特徴に記載の方法に用いる岩石等破壊前駆段階推定装置の特徴構成は、前記ＡＥセンサとこのＡＥセンサによる受信波形から前記第一パラメーターを抽出する第一パラメーター抽出手段と、２以上の第一パラメーターにより２次元以上のグラフとして前記受信波形より得られた値をプロットし表示する表示手段とを備えることにある。
【００１０】
【発明の効果】
このように、上記本発明に係る岩石等破壊前駆段階推定方法の特徴によれば、第一パラメーターを複数種又は特定のパラメーターを用いることで、より確度の高い状態で岩石等の破壊前駆段階を推定することが可能となった。この結果、地震等に関し、その前駆段階を推定するための新たな判断要素を獲得することができるようになった。また、第二パラメーターの判断を加えることで、地震とそれ以外の岩石等破壊前駆段階とを判別できるようになり、災害の規模推定をも行いうる可能性が見いだされた。
本発明の他の目的、構成、効果については以下の発明の実施の形態の項で明らかになるであろう。
【００１１】
【発明の実施の形態】
次に、添付図面を参照しながら、本発明をさらに詳しく説明する。
図１に本発明の第一パラメーターを導出するための試験装置１を示す。この試験装置１は、大略圧縮試験器２と処理ユニット９とを備えている。図１（ａ）に示す圧縮試験器２は、フレーム３と、このフレーム３の間に支持された固定部４ａ及び可動ヘッド４ｂとを備えており、可動ヘッド４ｂは一定速度で固定部４ａに近接して固定部４ａ，可動ヘッド４ｂ間で試験体Ｓの圧縮を行う。試験体Ｓの左右側面には下ＡＥセンサ５ａ，５ａ及び上ＡＥセンサ５ｂ，５ｂがそれぞれ２個ずつ取り付けられている。また、試験体Ｓの前後側面にも下歪みゲージ６ａ及び上歪みゲージ６ｂがそれぞれ２個ずつ取り付けられ、さらに試験体Ｓと可動ヘッド４ｂとの間には試験体Ｓに対する圧縮力を求めるための圧力センサ７が設けられている。
【００１２】
図１（ｂ）に示す処理ユニット９は、接続端子Ｊ１〜４で上記４個の下ＡＥセンサ５ａ，上ＡＥセンサ５ｂに接続され、接続端子Ｊ５ａ〜６ｂ及び７により上記４個の下歪みゲージ６ａ，及び上歪みゲージ６ｂに接続される。下ＡＥセンサ５ａ，上ＡＥセンサ５ｂの出力はフィルタ１０ａ〜ｄを介してノイズが除去される。また、可変抵抗である下歪みゲージ６ａ，上歪みゲージ６ｂはブリッジ１１ａ〜ｄの一部に組み込まれ、不平衡電圧が出力される。Ａ／Ｄコンバータ１３ａ〜ｉはこれら各出力をデジタル変換し、パーソナルコンピューター１４に入力させる。パーソナルコンピューター１４では試験体ＳからのＡＥ及び試験体Ｓの歪みが処理され、モニタ１５を介して処理結果の表示がなされる。
【００１３】
本実施形態における試験体Ｓとしては、大理石と花崗岩三種とを用いた。試験体Ｓの寸法は、縦・横・高さが７０／７０／２００ｍｍの角材とした。花崗岩には蛭川石、稲田石、庵治石を用いた。大理石は主成分が方解石で石灰質であり、粘土等を含んでいる。また、花崗岩は主成分が長石、石英等の硬質粒子を含んでいる。これらの岩石を用いた圧縮試験を行うことで、地震の前駆段階における現象を推定することが可能になるものと推察される。
【００１４】
図２に受信したＡＥ波形の一例を示す。横軸は時間Ｔ、縦軸は受信強度Ｆであり、波形ｆ１の包絡線をｆ２で示す。パーソナルコンピューター１４ではｆ１からｆ２が求められ、ｆ１がしきい値Ｆａを越えたところでトリガが掛かるように設定されている。しきい値Ｆａを越えた時刻Ｔ０と最大に達する時刻Ｔ１との時間差ｄ１を「立ち上がり時間」と称する。
【００１５】
一方、立ち上がり時刻Ｔ０から微少時間ｄ２さかのぼった時刻Ｔ２がプレトリガ時刻として設定されている。このプレトリガ時刻Ｔ２から一定の基準時間ｄ３後の打ち切り時刻Ｔ３までの間における包絡線ｆ２で囲まれた面積Ｇをここではエネルギ値Ｅと称する。なお、本発明におけるエネルギやエネルギ値とは、トリガを契機として認識された１つの受信波形を用いた面積値を意味するものとする。
【００１６】
上記各下歪みゲージ６ａ，上歪みゲージ６ｂはｘ，ｙの２軸方向に対する歪みを検出する。水平方向の歪みをＥｘ，垂直方向の歪みをＥｙ、元の体積をＶｏとすると、体積歪みＶｅは次式の通りとなる。なお、Ｅｘ，Ｅｙとしては４個の下歪みゲージ６ａ，上歪みゲージ６ｂから得られた値を平均した値を採用した。
【００１７】
Ｖｅ＝Ｖｏ（１＋Ｅｘ）２・（１＋Ｅｙ）
【００１８】
固定部４ａ，可動ヘッド４ｂ間での一定スピードによる圧縮の際、圧力センサ７に圧縮圧力が作用する。この圧縮圧力をブリッジ１２による不平衡電圧として検出し、負荷を求める。かかる負荷を横軸とし、縦軸を体積歪みとしたｆ３で示すグラフが図３である。同グラフより、体積歪みが減少する第一領域Ａ１、体積歪みの減少率が緩やかとなる第二領域Ａ２、体積歪みの減少率が増加し始める第三領域Ａ３，体積歪みが急激に増大する第四領域Ａ４に分類が可能である。
【００１９】
図４〜６に負荷と振幅、立ち上がり時間ｄ１及びエネルギーとの関係の一例をそれぞれ示す。同時に負荷と体積歪みとの関係も示す。第一領域Ａ１は線形変形を行うみかけの弾性領域であり、ＡＥはほとんどみられなかった。庵治石はこの第一領域Ａ１が広く、稲田石ではこの第一領域Ａ１が狭かった。
【００２０】
第二領域Ａ２は体積歪みの減少する非線形領域である。負荷に伴い圧縮方向の歪みだけ現れている状態であり、硬質粒子の影響で周囲の弱い粒子を潰したり空孔が閉口するような変形形態が考えられる。この領域では、立ち上がり時間ｄ１は２０μｓｅｃと短く振幅値及びエネルギ値Ｅも低かった。大理石ではこの領域でＡＥの発生は殆どみられなかった。花崗岩では３種類とも違った発生形態をとっていた。第一領域Ａ１が狭かった稲田石では第二領域Ａ２でＡＥの発生が顕著であるのに対し、第一領域Ａ１が広かった庵治石では第二領域Ａ２が狭くＡＥの発生が少なかった。このことから，第一領域Ａ１と第二領域Ａ２との歪みの違いは各岩石の硬質粒子の形状や分布の違いに原因があるものと推察される。
【００２１】
第三領域Ａ３は体積歪みの増加する領域であり、体積歪みの増加は横方向への変形が起こっていることを意味する。亀裂の進展やすべり等の変形形態が考えられる領域である。第三領域Ａ３ではＡＥの発生頻度が増加し、第二領域Ａ２でみられた信号の他に立ち上がり時間ｄ１が５０μｓｅｃ程度と長く、エネルギ値Ｅ及び振幅値共に第二領域Ａ２に比較して大きな信号の発生が見られるようになった。この領域ではどの試験体でも上述したような立ち上がり時間ｄ１やエネルギ値Ｅ等が高い信号が計測され、特徴も類似していることから、これらの値の高くなった信号は材質の影響の他に亀裂の進展や滑りといった現象を反映したものと考えられる。第四領域Ａ４は最終破断領域であることから、第四領域Ａ４の前駆段階である第三領域Ａ３で顕著なＡＥ信号の特徴（以下、「第一パラメーター」）を抽出することで、第四領域Ａ４の前駆段階である旨を推定することができる。
【００２２】
図７は立ち上がり時間ｄ１及びエネルギ値Ｅと各領域Ａ１〜４との関係を示す図である。すなわち、図５及び図６の関係を２次元平面で表現される１つのグラフに統合したものであり、立ち上がり時間ｄ１及びエネルギ値Ｅの双方を利用して岩石等破壊の前駆段階をより正確に推定することが可能であることが明らかとなった。
【００２３】
上述の例では、第一パラメーターとして、立ち上がり時間ｄ１，エネルギ値Ｅ，ＡＥの最大振幅を用いた。この第一パラメーターとしては、その他、ＡＥの１波形をＦＦＴにより解析して周波数スペクトルを求め、その周波数スペクトルの面積の重心である重心周波数や、周波数スペクトルの一定周波数帯域における積分値等を用いることができる。また、単位時間あたりの数値を第一パラメーターとすることも可能である。例えば、上述のしきい値を越えたＡＥ波形の総数（ヒットレート）、エネルギ値Ｅの総和、最大振幅の総和等である。そして、これら各第一パラメーターを２以上の複数組み合わせてｎ次元座標を作成し、座標内での位置により観測結果が上述のどの領域に属するのかを判定することができる。
【００２４】
次に、上述の原理を応用した岩石等破壊前駆段階推定装置の構成について説明する。まず、図８に岩盤２００とＡＥセンサ１０との関係を示す。図８（ａ）の例では、岩盤２００に杭１００を打ち込み、杭１００に固定した拡大部１０１にＡＥセンサ１０を取り付けてある図８（ｂ）に示すように、岩盤２００にプレート１０２を固定し、このプレート１０２にＡＥセンサ１０を取り付けてもよく、岩盤２００等からの振動をＡＥセンサ１０で捕らえ、モニタする。複数個設けられたＡＥセンサ１０の出力は処理ユニット９のフィルタに接続され、これにより推定装置の基本部分が構成され、上述の推定がなされる。
【００２５】
図９に示す推定装置２０は、前記ＡＥを除く地震予知に関するパラメーターである第二パラメーターをもさらに判断対象に含むものである。推定装置２０は、第一パラメーターの判断部分である処理ユニット９と第二パラメーターの判断部分である第二パラメーター判定部３０と、これら処理ユニット９及び第二パラメーター判定部３０の総合判断を行う総合判定ユニット４０とを含んでいる。
【００２６】
プローブ３２は地下水からラドン計測やｐＨ計測を行ったり、地中に埋め込んで電位計測を行うためのものである。また、電磁波探知機３３は飛行機やヘリコプターに搭載されて地上より電磁波の計測を行い、受信アンテナ３４に計測結果を電信する。そして、これらの計測結果は第二パラメーター判定ユニット３１により処理されて、地震の特徴の有無を総合的に判定される。処理ユニット９と第二パラメーター判定部３０とによる判定結果は総合判定ユニット４０で総合的に判定され、地震の前駆段階であるか否かが判定される。
【００２７】
例えば、処理ユニット９で岩石等破壊の前駆段階と判断され、さらに、第二パラメーター判定部３０で地震の特徴が認定された場合には、地震の前駆段階であるとの推定が成立する。その一方、処理ユニット９で岩石等破壊の前駆段階と判断されるが、第二パラメーター判定部３０で地震の特徴が認定されない場合には、地震ではなく、地表での岩石等破壊の前駆段階であるとの推定が成立する。この後者の場合としては、地滑りや岸壁、トンネルの崩壊等がこれに該当する。
【００２８】
本実施形態では、図９，１０に示すように、ＡＥセンサ１０が複数のセンサ１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ，１０ｅ…よりなる。そして、各センサ１０ａ〜ｆは一定のサンプリングレートで分割される個別のチャンネルに接続され、複数チャンネルでの第一パラメーターの処理が行われる。また、第一パラメータに用いられる特定のＡＥを３以上の複数のＡＥセンサを利用して受信し、受信時間差からＡＥ発生の位置評定を行う。
【００２９】
例えば、図１０では、３つのセンサ１０ａ，１０ｂ，１０ｃを利用して特定ＡＥの時間差から距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を求める。そして、各センサ１０ａ，１０ｂ，１０ｃの設置位置を中心として距離Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を半径とする球体の交点ＰがＡＥの発生座標位置となる。
【００３０】
このようにして評定されたＡＥの発生位置を、例えば図１１に示すｘｙｚ３次元座標にプロットする。各プロット点は、第一パラメーターの強度に応じた色調表示とする。立ち上がり時間の短い点は符号Ｃ１のように広がりをもってランダムに分布し、立ち上がり時間の長い点は符号Ｃ２のようにクラックを描くことがある。これにより、岩石等破壊の前駆段階を岩石等の破壊挙動を関連させて推定することが可能となる。
【００３１】
最後に、本発明のさらに他の実施形態の可能性について説明する。
上記各実施形態では、岩石の破壊前駆段階について説明した。しかし、本発明はコンクリート構造打物の破壊前駆段階についても適用可能と考えられる。例えば、橋脚、橋梁、トンネル、建築物、護岸壁等の崩壊を事前に察知することができる。
【００３２】
上記実施形態では、岩石として花崗岩及び大理石について実証実験を行った。しかし、本発明は、地表の主要部をなす他の岩石についても適用可能と推認される。
【００３３】
なお、特許請求の範囲の項に記入した符号は、あくまでも図面との対照を便利にするためのものにすぎず、該記入により本発明は添付図面の構成に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【図１】岩石等破壊前駆段階推定方法に用いる推定装置であって、（ａ）は圧縮試験装置、（ｂ）は処理装置を示す図である。
【図２】ＡＥセンサによる受信波形の一例と第一パラメーターの導出方法を示す図である。
【図３】負荷と体積歪みとの関係を示す図である。
【図４】負荷と体積歪み及び振幅との関係を示す図である。
【図５】負荷と体積歪み及び立ち上り時間との関係を示す図である。
【図６】負荷と体積歪み及びエネルギーとの関係を示す図である。
【図７】負荷及びエネルギーと各領域との関係を示す図である。
【図８】ＡＥセンサと岩盤との関係を示す図であって、ａ）は杭を用いた場合，（ｂ）はプレートを用いた場合である。
【図９】推定装置のブロック図である。
【図１０】推定装置のセンサ配置を示す平面図である。
【図１１】ＡＥの発生位置評定に用いられる３次元座標グラフである。
【符号の説明】
１：試験装置，２：圧縮試験器，３：フレーム，４ａ：固定部，４ｂ：可動ヘッド，５ａ：下ＡＥセンサ，５ｂ：上ＡＥセンサ，６ａ：下歪みゲージ，６ｂ：上歪みゲージ，７：圧力センサ，９：処理ユニット，１０：ＡＥセンサ，１０ａ〜１０ｄ：フィルタ，１１ａ〜１１ｄ：ブリッジ，１２：ブリッジ，１３ａ〜１３ｉ：Ａ／Ｄコンバータ，１４：パーソナルコンピューター，１５：モニタ，２０：推定装置，３０：第二パラメーター判定部，３１：第二パラメーター判定ユニット，３２：プローブ，３３：電磁波探知機，３４受信アンテナ，４０：総合判定ユニット，２００：岩盤，１００：杭、１０１：拡大部，１０２：プレート，Ａ１：第一領域，Ａ２：第二領域，Ａ３：第三領域，Ａ４：第四領域，ｄ１：立ち上がり時間，Ｅ：エネルギ値，Ｓ：試験体[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for estimating the pre-destruction stage of rock or the like. More specifically, the present invention relates to a method for catching and estimating destruction phenomena of a rock, such as an earthquake, rock slab collapse, landslide, and collapse of a concrete structure, at a precursor stage.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as a method for estimating the pre-destruction stage of rocks and the like, rock failures and landslides are detected by capturing ground vibrations at multiple locations using an accelerometer or by counting the ground vibrations captured by an acoustic sensor using a counter. The catch is known. However, the correlation between the behavior of rock collapse and the signal was unclear, and as a result, the estimation accuracy of rock collapse and the like was insufficient.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In view of such a conventional situation, an object of the present invention is to provide a more accurate method for estimating the stage of pre-fracture of rocks and the like, which is supported by experiments.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, a feature of the method for estimating a fracture stage of a rock or the like according to the present invention is a method for estimating a precursor stage of fracture of a rock or a concrete structure (hereinafter, “rock or the like”), An AE sensor is installed on the rock or the like, and the result of the combination of the first parameter, which is a plurality of types of parameters obtained from the waveform of the AE received by the AE sensor, and the region of the precursor stage determined in advance by the first parameter And estimating the precursor stage by comparing with the above.
[0005]
According to experiments, there is a correlation between the first parameter obtained from AE (acoustic emission) generated when a rock is subjected to compressive stress and the area of increased volumetric strain generated at the pre-stage of rock fracture. Was seen. Then, it was confirmed that by using a plurality of the first parameters, it is possible to more accurately estimate a precursor stage of destruction of a rock or the like.
[0006]
Another feature of the present invention is a method for estimating a precursory stage of fracture of a rock or the like, wherein an AE sensor is installed on the rock or the like, and a certain threshold in an AE waveform received by the AE sensor is provided. It is to estimate the precursor stage by a first parameter which is a rise time from a point when the value is exceeded to a point when the waveform reaches a maximum value. Still another feature of the present invention is a method for estimating a precursory stage of destruction of a rock or the like, wherein an AE sensor is installed on the rock or the like, and a constant value is obtained from an AE waveform received by the AE sensor. A first parameter which is an integral value of a time waveform is obtained, and the precursor stage is estimated based on the integral value. According to experiments, it has been found that it is appropriate to use the above-described integral value as the rise time or energy as the first parameter.
[0007]
Further, in each of the above-mentioned characteristic methods, the AE sensor may be installed at a plurality of locations, and the location where the AE is generated may be evaluated based on a difference between reception times of the AEs serving as the basis of the first parameter by the AE sensors. . The characteristic AE distribution is obtained by the AE position evaluation. In particular, if the number of measurement points is three or more, three-dimensional position evaluation can be performed. For example, when an AE having a short rise time has been evaluated at a random position when the position is evaluated, it can be estimated that microdestruction has occurred randomly. On the other hand, when the position evaluation is performed on an AE having a long rise time, if the AE is concentrated on a specific portion, it can be estimated that, for example, a crack has developed and a bond has occurred. In the expression of the position evaluation, for example, the first parameter may be displayed in a color tone and plotted on three-dimensional coordinates.
[0008]
Preferably, a second parameter which is a parameter relating to earthquake prediction excluding the AE is further obtained, and in addition to estimating a precursor stage based on the first parameter, whether or not the precursor stage is an earthquake is determined by determining the second parameter. It is better to estimate. By adding the determination of the second parameter, it is possible to determine whether the AE is caused by an earthquake or the like or is other than an earthquake occurring on the surface layer.
[0009]
On the other hand, the characteristic configuration of the device for estimating the pre-destruction stage of rock or the like used in the method described in each of the above-described features is as follows: the AE sensor, first parameter extraction means for extracting the first parameter from a waveform received by the AE sensor, Display means for plotting and displaying values obtained from the received waveform as a two-dimensional or more graph according to the first parameter.
[0010]
【The invention's effect】
As described above, according to the feature of the method for estimating the pre-fracture stage of rock or the like according to the present invention, by using a plurality of types or specific parameters as the first parameter, the pre-destruction stage of rock or the like can be performed in a more accurate state. It became possible to estimate. As a result, it has become possible to obtain a new judgment factor for estimating the precursor stage of an earthquake or the like. Also, by adding the judgment of the second parameter, it became possible to distinguish between earthquakes and other pre-destruction stages such as rocks, and the possibility of estimating the scale of disasters was found.
Other objects, configurations, and effects of the present invention will become apparent in the following embodiments of the present invention.
[0011]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Next, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 shows a test apparatus 1 for deriving the first parameter of the present invention. The test apparatus 1 generally includes a compression tester 2 and a processing unit 9. The compression tester 2 shown in FIG. 1A includes a frame 3 and a fixed portion 4a and a movable head 4b supported between the frames 3, and the movable head 4b is fixed to the fixed portion 4a at a constant speed. The specimen S is compressed between the fixed part 4a and the movable head 4b in close proximity. Two lower AE sensors 5a and 5a and two upper AE sensors 5b and 5b are mounted on the left and right side surfaces of the test body S, respectively. Also, two lower strain gauges 6a and two upper strain gauges 6b are attached to the front and rear side surfaces of the test piece S, respectively. Further, between the test piece S and the movable head 4b, a compression force for the test piece S is obtained. A pressure sensor 7 is provided.
[0012]
The processing unit 9 shown in FIG. 1B is connected to the four lower AE sensors 5a and 5b by the connection terminals J1 to 4, and the four lower strain gauges by the connection terminals J5a to 6b and 7. 6a and the upper strain gauge 6b. Noise is removed from the outputs of the lower AE sensor 5a and the upper AE sensor 5b via the filters 10a to 10d. The lower strain gauge 6a and the upper strain gauge 6b, which are variable resistors, are incorporated in a part of the bridges 11a to 11d, and output an unbalanced voltage. The A / D converters 13a to 13i convert these outputs into digital signals and input them to the personal computer 14. The personal computer 14 processes the AE from the specimen S and the distortion of the specimen S, and displays the processing result via the monitor 15.
[0013]
As the specimen S in this embodiment, marble and three types of granite were used. The dimensions of the test body S were square bars having a length, width and height of 70/70/200 mm. Hijikawa stone, Inada stone and Aji stone were used for the granite. The main component of marble is calcite and calcareous, and contains clay and the like. Granite contains hard particles such as feldspar and quartz as main components. It is presumed that a compression test using these rocks will make it possible to estimate the phenomena at the precursor stage of an earthquake.
[0014]
FIG. 2 shows an example of the received AE waveform. The horizontal axis represents time T, the vertical axis represents reception intensity F, and the envelope of the waveform f1 is indicated by f2. The personal computer 14 obtains f2 from f1 and is set so that a trigger is activated when f1 exceeds a threshold value Fa. The time difference d1 between the time T0 exceeding the threshold value Fa and the time T1 reaching the maximum is referred to as “rise time”.
[0015]
On the other hand, a time T2 which is a short time d2 before the rising time T0 is set as the pre-trigger time. The area G surrounded by the envelope f2 from the pre-trigger time T2 to the cutoff time T3 after a certain reference time d3 is referred to as an energy value E here. Note that the energy and the energy value in the present invention mean an area value using one received waveform that is recognized triggered by a trigger.
[0016]
The lower strain gauge 6a and the upper strain gauge 6b detect strain in the x and y directions. Assuming that the horizontal distortion is Ex, the vertical distortion is Ey, and the original volume is Vo, the volume distortion Ve is as follows. As Ex and Ey, values obtained by averaging the values obtained from the four lower strain gauges 6a and the upper strain gauges 6b were employed.
[0017]
Ve = Vo (1 + Ex) 2. (1 + Ey)
[0018]
During compression at a constant speed between the fixed portion 4a and the movable head 4b, a compression pressure acts on the pressure sensor 7. This compression pressure is detected as an unbalanced voltage by the bridge 12, and a load is obtained. FIG. 3 is a graph indicated by f3 in which the load is plotted on the abscissa and the ordinate is volumetric strain. According to the graph, the first region A1 in which the volume distortion is reduced, the second region A2 in which the reduction rate of the volume distortion is moderate, the third region A3 in which the reduction ratio of the volume distortion starts to increase, and the third region A3 in which the volume distortion is rapidly increased. Classification is possible in four areas A4.
[0019]
4 to 6 show examples of the relationship among the load, the amplitude, the rise time d1, and the energy, respectively. At the same time, the relationship between load and volume strain is also shown. The first region A1 was an apparent elastic region where linear deformation was performed, and AE was hardly observed. In Aji stone, this first area A1 was wide, and in Inada stone, this first area A1 was narrow.
[0020]
The second region A2 is a non-linear region where the volume distortion is reduced. This is a state in which only the strain in the compression direction appears due to the load, and a deformed form in which surrounding weak particles are crushed or pores are closed due to the influence of hard particles is conceivable. In this region, the rise time d1 was as short as 20 μsec, and the amplitude value and the energy value E were also low. In the marble, AE was hardly observed in this region. Granite had three different types of occurrence. In the Inada stone where the first area A1 was narrow, the occurrence of AE was remarkable in the second area A2, whereas in the Aji stone where the first area A1 was wide, the second area A2 was narrow and the occurrence of AE was small. From this, it is inferred that the difference in strain between the first region A1 and the second region A2 is caused by the difference in shape and distribution of hard particles of each rock.
[0021]
The third region A3 is a region where the volume distortion increases, and the increase in the volume distortion means that deformation in the lateral direction has occurred. This is a region where deformation forms such as crack propagation and slip are considered. In the third region A3, the frequency of occurrence of AE increases, and in addition to the signal seen in the second region A2, the rise time d1 is as long as about 50 μsec, and both the energy value E and the amplitude value are larger than those in the second region A2. The generation of a signal has started to be seen. In this region, a signal having a high rise time d1 and an energy value E as described above is measured in any of the specimens, and the characteristics are similar. This is considered to reflect phenomena such as crack growth and slippage. Since the fourth region A4 is the last fracture region, the characteristic of the AE signal (hereinafter, “first parameter”) that is remarkable in the third region A3, which is a precursor stage of the fourth region A4, is extracted to obtain the fourth region A4. It can be estimated that this is the precursor stage of the region A4.
[0022]
FIG. 7 is a diagram showing a relationship between the rise time d1 and the energy value E and each of the regions A1 to A4. That is, the relationship between FIG. 5 and FIG. 6 is integrated into one graph expressed in a two-dimensional plane, and the precursor stage of the destruction of rock or the like can be more accurately determined using both the rise time d1 and the energy value E. It has been found that it is possible to estimate.
[0023]
In the above example, the maximum amplitude of the rise time d1, the energy values E, and the AE are used as the first parameters. As the first parameter, the frequency spectrum is obtained by analyzing one waveform of the AE by FFT, and the center of gravity frequency which is the center of the area of the frequency spectrum, the integral value of the frequency spectrum in a certain frequency band, and the like are used. Can be. It is also possible to use a numerical value per unit time as the first parameter. For example, the total number (hit rate) of the AE waveforms exceeding the above-described threshold value, the sum of the energy values E, the sum of the maximum amplitudes, and the like. Then, an n-dimensional coordinate is created by combining two or more of these first parameters, and it is possible to determine to which of the above-described regions the observation result belongs based on the position in the coordinate.
[0024]
Next, the configuration of a device for estimating the stage of pre-destruction of a rock or the like to which the above principle is applied will be described. First, FIG. 8 shows the relationship between the rock 200 and the AE sensor 10. In the example of FIG. 8A, the pile 100 is driven into the rock 200, and the AE sensor 10 is attached to the enlarged portion 101 fixed to the pile 100. As shown in FIG. 8B, the plate 102 is fixed to the rock 200. The AE sensor 10 may be attached to the plate 102, and the vibration from the rock 200 or the like is captured by the AE sensor 10 and monitored. The outputs of the plurality of AE sensors 10 are connected to the filter of the processing unit 9, thereby forming a basic part of the estimating device, and performing the above estimation.
[0025]
The estimation device 20 illustrated in FIG. 9 further includes, as a determination target, a second parameter that is a parameter related to earthquake prediction excluding the AE. The estimating device 20 performs a comprehensive determination of the processing unit 9 that is the determination part of the first parameter, the second parameter determination part 30 that is the determination part of the second parameter, and the processing unit 9 and the second parameter determination part 30. And a determination unit 40.
[0026]
The probe 32 is used to measure radon or pH from groundwater, or to measure potential by burying it in the ground. The electromagnetic wave detector 33 is mounted on an airplane or a helicopter, measures electromagnetic waves from the ground, and transmits the measurement result to the receiving antenna 34. Then, these measurement results are processed by the second parameter determination unit 31, and the presence or absence of the feature of the earthquake is comprehensively determined. The determination result by the processing unit 9 and the second parameter determination unit 30 is comprehensively determined by the comprehensive determination unit 40, and it is determined whether or not the stage is a precursor stage of the earthquake.
[0027]
For example, when the processing unit 9 determines that the stage is a precursor stage of destruction of rocks and the like, and furthermore, the second parameter determination unit 30 recognizes the feature of the earthquake, it is estimated that the stage is the precursor stage of the earthquake. On the other hand, although the processing unit 9 determines that it is a precursor stage of the destruction of rocks or the like, if the feature of the earthquake is not recognized by the second parameter determination unit 30, it is not an earthquake but a precursor stage of the destruction of rocks or the like on the ground. It is assumed that there is. As the latter case, landslides, quays, collapse of tunnels, etc. correspond to this.
[0028]
In the present embodiment, as shown in FIGS. 9 and 10, the AE sensor 10 includes a plurality of sensors 10a, 10b, 10c, 10d, 10e. Each of the sensors 10a to 10f is connected to an individual channel divided at a fixed sampling rate, and the processing of the first parameter is performed in a plurality of channels. Also, a specific AE used as the first parameter is received using three or more AE sensors, and the position of the occurrence of the AE is evaluated based on the reception time difference.
[0029]
For example, in FIG. 10, the distances L1, L2, and L3 are obtained from the time difference of the specific AE using the three sensors 10a, 10b, and 10c. Then, the intersection point P of the spheres having the distances L1, L2, and L3 as the centers of the installation positions of the sensors 10a, 10b, and 10c is the AE generation coordinate position.
[0030]
The AE generation position evaluated in this way is plotted on, for example, xyz three-dimensional coordinates shown in FIG. Each plot point is displayed in a color tone corresponding to the intensity of the first parameter. Points with a short rise time are randomly distributed with a spread like a symbol C1, and cracks are drawn on a point with a long rise time like a symbol C2. This makes it possible to estimate the precursor stage of rock and the like destruction in relation to the fracture behavior of the rock and the like.
[0031]
Finally, the possibility of another embodiment of the present invention will be described.
In each of the above embodiments, the rock fracture precursor stage has been described. However, it is believed that the present invention is also applicable to the pre-destruction stage of concrete structure percussion. For example, a collapse of a pier, a bridge, a tunnel, a building, a revetment wall, or the like can be detected in advance.
[0032]
In the above embodiment, a demonstration experiment was performed on granite and marble as rocks. However, it is presumed that the present invention can be applied to other rocks forming the main part of the ground surface.
[0033]
It should be noted that reference numerals written in the claims are merely for convenience of comparison with the drawings, and the present invention is not limited to the configuration of the attached drawings by the writing.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an estimating device used in a method for estimating a pre-destruction stage of rock or the like, wherein (a) shows a compression test device and (b) shows a processing device.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a waveform received by an AE sensor and a method of deriving a first parameter.
FIG. 3 is a diagram showing a relationship between a load and a volume distortion.
FIG. 4 is a diagram showing a relationship between a load, volume distortion, and amplitude.
FIG. 5 is a diagram showing a relationship between a load, a volume distortion, and a rise time.
FIG. 6 is a diagram showing a relationship between a load, volume distortion, and energy.
FIG. 7 is a diagram showing a relationship between load and energy and each region.
FIGS. 8A and 8B are diagrams showing the relationship between the AE sensor and the bedrock, where a) shows the case where a pile is used and (b) shows the case where a plate is used.
FIG. 9 is a block diagram of an estimation device.
FIG. 10 is a plan view showing a sensor arrangement of the estimation device.
FIG. 11 is a three-dimensional coordinate graph used for evaluating an AE occurrence position.
[Explanation of symbols]
1: test apparatus, 2: compression tester, 3: frame, 4a: fixed part, 4b: movable head, 5a: lower AE sensor, 5b: upper AE sensor, 6a: lower strain gauge, 6b: upper strain gauge, 7 : Pressure sensor, 9: processing unit, 10: AE sensor, 10a to 10d: filter, 11a to 11d: bridge, 12: bridge, 13a to 13i: A / D converter, 14: personal computer, 15: monitor, 20: Estimating device, 30: second parameter determination unit, 31: second parameter determination unit, 32: probe, 33: electromagnetic wave detector, 34 receiving antenna, 40: comprehensive determination unit, 200: rock mass, 100: pile, 101: enlargement Part, 102: plate, A1: first area, A2: second area, A3: third area, A4: fourth area, d1: rise time, E: Nerugi value, S: test body