Recommended
More Related Content
Similar to Лозовский_РФИ22_секция14.pptx
Similar to Лозовский_РФИ22_секция14.pptx (20)
Лозовский_РФИ22_секция14.pptx
- 1. ОБРАБОТКА ДАННЫХ СЕЙСМОАКУСТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ СПЛОШНОСТИ СВАЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕПРЕРЫВНОГО ВЕЙВЛЕТ- ПРЕОБРАЗОВАНИЯ Лозовский И.Н.1, Лосева Е.С.2 1 ЦГЭМИ ИФЗ РАН, г. Троицк, г. Москва 2 Санкт-Петербургского горного университета, г. Санкт-Петербург IV МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Российский форум изыскателей i.n.lozovsky@yandex.ru
- 2. Железобетонные свайные фундаменты широко применяются для передачи нагрузки от зданий и сооружений на грунтовое основание. Для обеспечения безопасной эксплуатации фундаментов их элементы должны строго соответствовать требованиям проектной документации. В связи с отсутствием возможности визуального контроля, низкой информативностью и высокой стоимостью прямых методов испытаний (выбуривание образцов керна, экскавация), контроль качества свай выполняется с применением косвенных методов неразрушающего контроля Объект и методы контроля 2
- 3. Метод основан на анализе прохождения и отражения в исследуемой конструкции акустических волн; Возбуждение упругой волны происходит в результате механического удара молотка с известным весом и материалом бойка по оголовку сваи в направлении, параллельном оси сваи; От подошвы сваи и неоднородностей в теле сваи – изменений поперечного сечения сваи, разрывов ствола, инородных включений в стволе и др. возникают отраженные волны, которые распространяются в обратном направлении к оголовку сваи; Регистрация акустических волн производится акселерометром, устанавливаемым на оголовке сваи. Зарегистрированные сигналы передаются на персональный компьютер для дальнейшей визуализации, обработки и интерпретации. Сейсмоакустический контроль сплошности свай 3
- 4. Определение длины сваи с точностью ±10%; Определение нарушения сплошности конструкции при наличии: 1. резких изменений поперечного сечения, составляющих не менее ± 25% от площади сваи; 2. включений инородного материала, составляющих не менее ± 25% от площади сваи, свойства которых значительно отличаются от свойств бетона сваи; 3. поперечных трещин в свае; 4. мест соединения отдельных секций составных свай. [1] Мухин А. А., Лозовский И. Н., Чуркин А. А. Технические стандарты ООО ЭГЕОС по применению неразрушающего контроля сплошности свай. Сейсмоакустический метод // Геотехника. — 2019. — Т. 11, № 4. — С. 68–78. Возможности сейсмоакустического метода 4
- 5. 1D vs 3D 5 [2] E. Loseva, I. Lozovsky, R. Zhostkov. Identifying Small Defects in Cast-in-Place Piles using Low Strain Integrity Testing // Indian Geotechnical Journal. 2022. Under Review.
- 6. Зарегистрированный сигнал 6 Полезный сигнал Шум (помехи) Полезный сигнал — сигнал, содержащий информацию о длине и сплошности сваи Помеха (шум) — изменение амплитуды зарегистрированного сигнала, которое не интерпретируется в качестве полезного сигнала Задача фильтрации сигнала – максимально ослабить помехи, минимально исказив полезную составляющую сигнала.
- 7. Преобразование Фурье 7 , где h(t) – сигнал, H(f) – спектр сигнала, t – время, f – частота, A(f) – амплитудный спектр, Ф(f) – фазовый спектр 𝐻 𝑓 = −∞ +∞ ℎ 𝑡 𝑒−i2𝜋𝑓𝑡𝑑𝑡 𝐻 𝑓 = A(f)𝑒𝑖Ф(𝑓)
- 8. Недостатки классического подхода к анализу данных в частотной области 8 • Классическое преобразование Фурье позволяет получить частотный состав всего поданного на вход сигнала, но не позволяет узнать, в какой момент времени данные частоты присутствуют в сигнале, что может создавать трудности при анализе нестационарных сигналов; • Анализ спектров и фильтрация сигналов должны выполняться опытными специалистами. Некорректно выполненная фильтрация может привести к ложной интерпретации данных; • Мы не получаем информации о частотном составе полезного сигнала (или помех), что затрудняет выполнение процедуры фильтрации. • Для анализа нестационарных сигналов желательно иметь возможность анализировать данные в частотно-временной области.
- 9. Переход из временной в частотно-временную область 9 Частотно-временной анализ включает методы, которые изучают сигнал одновременно во временной и частотной областях. Методы частотно-временного анализа: • Оконное преобразование Фурье (short-time Fourier transform, STFT) • S-преобразование (S transform, Stockwell Transform) • Непрерывное вейвлет-преобразование (continuous wavelet transform, CWT) • и др.
- 10. Непрерывное вейвлет-преобразование 10 • Прямое непрерывное вейвлет-преобразование (НВП, continuous wavelet transform, CWT) отображает рассматриваемый сигнал 𝑓 𝑡 ∈ L2(R) в функцию двух переменных a, b ∈ R, a > 0: 𝑊 𝑎, 𝑏 = −∞ +∞ 𝑓 𝑡 1 𝑎 𝜓∗ 𝑡 − 𝑏 𝑎 𝑑𝑡 , где функция 𝜓 𝑡 называется материнским вейвлетом, а символом * обозначена процедура комплексного сопряжения. • В качестве материнского вейвлета может быть использована локализованная как во временном, так и в частотном представлении функция с нулевым средним значением, единичной нормой и центром в точке t = 0.
- 11. Непрерывное вейвлет-преобразование 11 • Параметр a задает степень масштабирования (ширину) материнского вейвлета, а параметр b определяет его положение на оси времени. Увеличение значений параметра a приводит к растяжению материнского вейвлета во временной области, сужению и смещению его Фурье-образа в область низких частот. Путем сдвига по переменной (t – b) вейвлет перемещается по всей оси времени входного сигнала. • Таким образом, за счёт изменения значений параметров a и b НВП позволяет локализовать на всем протяжении сигнала его особенности различной длительности и, соответственно, различного частотного состава.
- 12. Непрерывное вейвлет-преобразование 12 • В настоящем докладе результаты НВП представляются в виде плоского изображения, где градациями цветовой шкалы показано распределение энергии коэффициентов вейвлет- преобразования 𝐸 𝑎, 𝑏 = |𝑊 𝑎, 𝑏 |2. • При визуализации результатов значения параметра a переводятся в значения частоты (или, точнее, псевдочастоты) F 𝐹 = 𝐹𝑐 𝑎 , где 𝐹𝑐 – центральная частота материнского вейвлета.
- 13. 13 Выбор материнского вейвлета Входной сигнал: • Результат сейсмоакустических испытаний БНС; • диаметр сваи – 630 мм, • проектная длина – 12 м, • класс бетона – B25. • Для компенсации затухания выполнена амплитудная коррекция сигнала (экспоненциальное усиление), также был устранен его низкочастотный тренд.
- 14. 14 Выбор материнского вейвлета Входной сигнал: • Входной сигнал Результаты НВП: • mhat-вейвлет (мексиканская шляпа); • комплексный вейвлет Гаусса cgau1 (первая производная функции Гаусса) • комплексный вейвлет Гаусса cgau2 (вторая производная функции Гаусса) • комплексный вейвлет Морле cmor0.3-1.2 (с параметром ширины полосы пропускания 0.3 и центральной частотой 1.2)
- 18. 18 Фильтрация синтетических шумов На панелях слева – временное представление сигналов, справа – результат их НВП. а – исходный сигнал, б – гармонический шум, в – гауссовский шум, г – исходный сигнал с добавленным гармоническим и гауссовским шумом. На панели (г), справа белыми пунктирными линиями показаны границы частотного диапазона, в пределах которого выполняется усреднение значений энергии НВП. Результат усреднения в условном масштабе представлен на панели (г), слева красной сплошной линией.
- 19. 19 Фильтрация экспериментальных данных Рассмотрим применение предложенных процедур вейвлет- анализа для сейсмоакустических данных, полученных при испытании буронабивной сваи большой длины. Диаметр сваи – 1200 мм, проектная длина – 30 м, класс бетона – B30. Для возбуждения сигнала использовался тяжелый молоток с пластиковым бойком, регистрация производилась с использованием комплекта аппаратуры Piletest PET.
- 21. 21 Фильтрация экспериментальных данных: классическая Фурье-фильтрация Результаты сейсмоакустического контроля буронабивной сваи с проектной длиной 30 м. Слева – временное представление сигнала, справа – его амплитудный спектр.
- 22. 22 Фильтрация экспериментальных данных: классическая Фурье-фильтрация Результаты Фурье-фильтрации (фильтр нижних частот, частота среза – 800 Гц). Слева – временное представление сигнала до (показано черной линией) и после (в условном масштабе, показано красной линией) фильтрации. Справа – амплитудный спектр, серым цветом показаны удаленные при фильтрации составляющие, пунктирной линией – частота среза.
- 23. 23 Фильтрация экспериментальных данных: НВП Результаты вейвлет-анализа сейсмоакустического сигнала, зарегистрированного при испытании БНС с проектной длиной 30 м (материнский вейвлет – cmor0.25-1.1). Слева – временное представление сигнала, справа – результат НВП.
- 24. 24 Фильтрация экспериментальных данных: НВП Фильтрация сигнала выполнялась путем медианного усреднения значений энергии вейвлет-коэффициентов в пределах диапазона частот 100–700 Гц – расширенной области частотной локализации импульса, отвечающего возбуждению волн в свае.
- 25. 25 Фильтрация экспериментальных данных: НВП На результате фильтрации (слева; показан красной сплошной линией) на отметке времени 16 мс выделяется импульс, интерпретируемый в качестве отражения от нижнего конца сваи, что подтверждает соответствие фактической длины сваи проектному значению (при скорости распространения волн в свае 3750 м/с).
- 26. 26 Выводы • В докладе представлена методика фильтрации данных сейсмоакустического контроля свай, основанная на анализе энергии вейвлет-спектров зарегистрированных сигналов. • Показаны преимущества применения комплексного вейвлета Морле, обеспечивающего простое частотно-временное представление сигналов и возможность настройки параметров материнского вейвлета. • Продемонстрировано, что предлагаемая методика позволяет выделить полезные составляющие сейсмоакустических сигналов, осложненных интенсивными помехами, и оценить фактическую длину испытуемых свай. • Представленная методика рекомендуется к включению в стандартный граф обработки данных сейсмоакустического контроля свай как дополнительный, простой для анализа инструмент, помогающий в интерпретации зарегистрированных сигналов.
- 27. Спасибо за внимание! i.n.lozovsky@yandex.ru IV МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Российский форум изыскателей
- 29. 1D vs 3D
- 30. Преобразование Фурье , где h(t) – сигнал, H(f) – спектр сигнала, t – время, f – частота, A(f) – амплитудный спектр, Ф(f) – фазовый спектр 𝐻 𝑓 = −∞ +∞ ℎ 𝑡 𝑒−i2𝜋𝑓𝑡𝑑𝑡 𝐻 𝑓 = A(f)𝑒𝑖Ф(𝑓) https://bl.ocks.org/jinroh/7524988
- 31. В случае повышенных значений акустической жесткости вмещающей среды (скальные грунты, плотные глины и др.) и/или повышенных значений отношения длина/диаметр (> 10 в плотных грунтах и > 40 в слабых грунтах) испытуемой сваи не всегда возможно определить длину сваи и/или выполнить контроль сплошности сваи; Не позволяет контролировать длину и сплошность свай с ненормируемыми по размерам сечения и материалу характеристиками (CFA, jet и др.); В большинстве случаев метод испытаний не позволяет определить сплошность сваи ниже первой значительной акустической аномалии; [1] Мухин А. А., Лозовский И. Н., Чуркин А. А. Технические стандарты ООО ЭГЕОС по применению неразрушающего контроля сплошности свай. Сейсмоакустический метод // Геотехника. — 2019. — Т. 11, № 4. — С. 68–78. Ограничения сейсмоакустического метода: ч. 1
- 32. Не позволяет обнаружить нарушения сплошности у нижнего конца сваи (на участке в пределах ~10% от длины сваи) и нарушения сплошности в верхней части сваи (на участке ~1-2 метра или ~2-3 диаметра сваи, в зависимости от того, какое значение больше); Не позволяет обнаружить плавные изменения поперечного сечения/материала сваи; Метод испытаний не позволяет определить геометрические размеры и физические свойства нарушений сплошности, локализовать их в пределах сечения и делать выводы о природе выявленных нарушений сплошности; Метод испытаний не позволяет определять размеры уширенных пят в основании буронабивных свай. [1] Мухин А. А., Лозовский И. Н., Чуркин А. А. Технические стандарты ООО ЭГЕОС по применению неразрушающего контроля сплошности свай. Сейсмоакустический метод // Геотехника. — 2019. — Т. 11, № 4. — С. 68–78. Ограничения сейсмоакустического метода: ч. 2
Editor's Notes
- В качестве физической основы метода испытаний используется теория распространения продольной деформации в тонких линейно-упругих стержнях. Неоднозначность интерпретации данных метода возрастает тем больше, чем сильнее параметры исследуемой сваи и характеристики вмещающих ее грунтов отличаются от данной одномерной модели. При испытании свай большой длины и/или свай, изготовленных в грунтах, характеризующихся высокой акустической жесткостью, значительная часть энергии возбужденных волн излучается во вмещающую сваю среду. Повышенное затухание возбужденных волн зачастую не позволяет отделить малоинтенсивные информативные (полезные) составляющие сейсмоакустических сигналов от помех, что препятствует оценке длины и сплошности испытуемой конструкции.
- Чем точнее локальная особенность сигнала совпадает с полученной путем масштабирования и сдвига вейвлет-функцией, тем эффективнее она будет выделяться на результатах НВП.
- Чем точнее локальная особенность сигнала совпадает с полученной путем масштабирования и сдвига вейвлет-функцией, тем эффективнее она будет выделяться на результатах НВП.
- Результаты НВП для каждого использованного материнского вейвлета уверенно фиксируют положение характерных особенностей сигнала на оси времени и позволяют оценить их частотный состав. При этом предпочтительным выглядит применение комплексного вейвлета Морле, обеспечивающее самое простое разложение, при котором интересующие нас особенности сигнала проявляются в виде одной зоны повышенной энергии коэффициентов вейвлет-преобразования. Дополнительным преимуществом вейвлета Морле является возможность настройки его параметров (ширины полосы пропускания и центральной частоты), что позволяет адаптировать материнскую функцию для сигналов, возбужденных различными ударными источниками, и регулировать частотно-временное разрешение вейвлет-преобразования.
- Для описания процедуры фильтрации сейсмоакустических данных с использованием вейвлет-преобразования добавим к рассмотренному в предыдущем разделе сигналу (рис. 2а, 3а) высокоамплитудный синтетический шум.
- Синтетический шум задан с использованием двух различных функций – гармонического сигнала h(t) с центральной частотой 3500 Гц (рис. 3б) и набора нормально распределенных случайных величин n(t) (гауссовский шум, рис. 3в). Функции шума были экспоненциально усилены. Амплитуда шума значительно превышает амплитуду полезного сигнала. Традиционный анализ (во временной области) сигнала, полученного после добавления шумов, не позволяет выделить его особенности, отвечающие регистрации отраженных от нижнего конца сваи волн.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.
- Вейвлет-анализ результирующего сигнала (суммы полезного сигнала и шумов) позволяет выделить его компоненты, проявляющиеся в различных частотных диапазонах. Для выполнения фильтрации ограничим ось частот НВП диапазоном 950–1550 Гц, в пределах которого наиболее ярко выражен импульс, отвечающий возбуждению упругих волн в свае. Далее выполним усреднение значений энергии вейвлет-коэффициентов в данном частотном диапазоне, рассчитав медиану в скользящем окне.