煤矿顶板致裂水压力的断裂力学评估

评估煤矿顶板水压致裂的起裂水压,需要定量分析致裂过程中水对预制切槽尖端岩石断裂特性的影响。为评估王台铺煤矿石灰岩顶板的起裂水压,分别在天然和饱水状态下对煤矿现场采集的顶板石灰岩样品进行了单轴压缩试验、纯Ⅰ型断裂试验以及Ⅰ-Ⅱ复合型断裂试验。采用ANSYS模拟软件以单轴压缩试验结果为材料参数、以断裂试验峰值载荷为受力条件构建了断裂试验试件的有限元模型,计算了2种状态下顶板石灰岩的Ⅰ型断裂韧度K_IC和多组复合型断裂发生时试件裂纹尖端的K_Ⅰ,K_Ⅱ值,获得了2种状态下的复合型断裂临界曲线。试验结果显示:(1)饱水状态下顶板石灰岩的各项指标相对于天然状态有不同程度的弱化,Ⅰ型断裂韧度的弱化最明显,其次是抗压强度和弹性模量,泊松比受影响较小;(2)不同状态下顶板石灰岩遵循不同的Ⅰ-Ⅱ复合型断裂判据。通过将顶板水压致裂的预制切槽简化成币型裂缝,结合天然和饱水状态下试验测定的顶板石灰岩各力学参数及Ⅰ-Ⅱ复合型断裂判据,导出了2种状态下起裂水压计算公式。将天然和饱水状态下起裂水压计算值作为真实起裂水压的上下确界,可以评估顶板水力压裂起裂水...     

酸激发锌渣/偏高岭土地质聚合物的制备及催化性能EI北大核心CSCD

以锌渣和偏高岭土为原料,磷酸为激发剂制备地质聚合物(ZMG)。研究原料配比对地质聚合物力学性能、物相组成、微观结构和孔径分布的影响。将所制地质聚合物应用于Fenton-like催化降解直接铜盐蓝2R模拟染料废水,系统考察了原料配比、催化剂用量、pH值、H_(2)O_(2)浓度对染料降解率的影响。结果表明:锌渣占比为50%(质量分数)地质聚合物样品(ZMG-50)的7 d抗压强度可达19.9 MPa;锌渣可消除地质聚合物的机械孔、改善介孔结构、提高比表面积。催化结果表明,在催化剂用量为8 g/L、pH值为2.5、H_(2)O_(2)浓度为0.32mmol/L的条件下,样品ZMG-50的催化性能最佳,经42 min反应后直接铜盐蓝2R染料的降解率可达96.2%,且具有良好的稳定性和重复使用性能。     

三维表面裂纹扩展试验及理论分析

 通过双轴压力作用下岩石三维表面裂纹断裂试验,利用数字散斑技术,观察裂纹的翼形扩展、反向扩展,得出对应的时间和荷载。试验发现,三维表面裂纹的翼形扩展一般都先于反向裂纹,反向裂纹最先在远离裂纹尖端区域出现,而后快速与原裂纹尖端汇合。通过有限元计算得到三维裂纹试件整体应力场和裂纹前缘各点应力强度因子。通过复合型断裂判据,对裂纹翼形扩展的三维形态进行分析,试验结果与最大周向拉应力 及最大周向拉应变 判据的理论预示结果吻合较好。对反向裂纹萌生区域进行强度破坏分析,反向裂纹的萌生与莫尔–库仑强度理论的预示结果基本相符。从试验及理论2个方面分析三维表面裂纹扩展直至破坏的全过程。     

基于卷积神经网络和Transformer网络的鸟声识别

针对传统鸟声识别算法中特征提取方式单一、分类识别准确率低等问题,提出一种结合卷积神经网络和Transformer网络的鸟声识别方法。该方法综合考虑网络局部特征学习和全局上下文依赖性构造,从原始鸟声音频信号中提取短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)语谱图特征,将其输入到卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)中提取局部频谱特征信息,同时提取鸟声信号的对数梅尔特征及一阶差分、二阶差分特征用于合成梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)混合特征向量,将其输入到Transformer网络中获取全局序列特征信息,最后融合所提取的特征可得到更丰富的鸟声特征参数,通过Softmax分类器得到鸟声识别结果。在Birdsdata和xeno-canto鸟声数据集上进行实验,平均识别准确率分别达到了97.81%和89.47%。实验结果表明该方法相较于其他现有的鸟声识别模型具有更高的识别准确率。     

不同冲击速度下岩石破坏能量规律的实验研究

对砂岩试件进行了动态霍普金森杆冲击破坏实验和静态加压破坏实验。对于动态冲击实验,得到了不同冲击速度下岩石试件破坏时的总吸收能、总耗散能和相对应的损伤变量。对于静态加压实验,得到了破坏时的总吸收能。并对两种实验条件下的破坏总吸收能进行了对比分析。实验结果表明,对于砂岩试件,若在单轴压缩下和动态冲击下得到同等程度的破坏,前者会比后者消耗更多的能量。