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516第31卷第3期2023 年 6 月Vol.31 No.3Jun.，2023Gold Science and Technology外荷载下青砂岩声发射特征及损伤演化规律王文才1，李俊鹏1，2*，王创业1，陈世江1，王鹏11.内蒙古科技大学矿业与煤炭学院，内蒙古 包头 014010；2.山西工学院能源产业学院，山西 朔州 036000摘 要：为分析青砂岩（QSY）在外荷载下的声发射特征及损伤演化规律，在声发射基础上，根据岩石损伤演化的自组织性、丛集行为及幂律分布特性，结合砂岩结构特征、分形理论和Weibull分布函数，建立了青砂岩损伤二维元胞模型。结果表明：青砂岩试样在荷载后期的塑性变形阶段轴向应力曲线发生线性突变是试样发生破坏的最终结果，破坏值为48.5 MPa，该阶段因微裂隙贯通形成大裂隙，存在事件率缺失现象，该现象为试样破坏前兆特征，破坏方式主要为单斜面和双斜面剪切破坏，形成剪切裂纹；试样受载损伤的3个阶段与AE信号表现特征存在类同，在损伤萌生阶段试样因受矿山生产影响内部存在微缺陷，在此阶段形成损伤演化现象，但间隔损伤值为0.41，未达到所建立元胞模型的不稳定损伤值（0.43），未发生破坏；随着损伤值增大至0.599时（大于0.43），试样发生失稳破坏，损伤值快速增长至1。根据岩石损伤演化相关规律和理论建立的二维元胞模型，能够反映青砂岩在外荷载下受力破坏过程和损伤演化规律，为相关研究提供参考和借鉴。关键词：渐进破坏；蠕变劣化；损伤演化；弹性变形；塑性变形；剪切破坏中图分类号：TD315 文献标志码：A 文章编号：1005-2518（2023）03-0516-15 DOI：10.11872/j.issn.1005-2518.2023.03.142引用格式：WANG Wencai，LI Junpeng，WANG Chuangye，et al.Acoustic Emission Characteristics and Damage Evolution of Green Sandstone Under External Loads J.Gold Science and Technology，2023，31（3）：516-530.王文才，李俊鹏，王创业，等.外荷载下青砂岩声发射特征及损伤演化规律 J.黄金科学技术，2023，31（3）：516-530.岩石作为自然界中的一种天然介质，是工程实践中最常见、应用最广泛的基础材料。在外力和其他因素的作用下，岩石极易发生失稳破坏现象，进而引发灾害事故等安全问题，此过程中会伴有能量的快速释放从而产生瞬态弹性波现象，即声发射（AE）（Yang et al.，2011；纪洪广等，2012；Li et al.，2014）。声发射技术是Kaiser（1959）在开展材料研究时发现的，最初仅应用于材料研究领域（Kaiser，1959；周喻等，2013；余洁等，2020）。随着相关研究的深入，部分学者将该技术应用于岩石材料在受力过程中因裂隙滋生、扩展和贯通所形成的特征信号及损伤变形引起失稳破坏的研究中，且不断与相关学科进行融合，在声发射特征信号和损伤变形方面取得了丰硕成果，对工程实践中引发灾害安全预防和控制技术研究具有积极意义（李元辉等，2009；Zhang et al.，2016）。针对岩石类材料声发射特征信号，部分学者以压缩试验为基础，研究了岩石破裂过程中声发射序列信号的特征，得出分形值D与声发射特征参数b相结合的方法能够对岩石破坏前兆进行判定（吴贤振等，2012；Fan et al.，2018）；也有学者通过对岩石、煤和煤岩组合体进行声发射对比试验，明确了 收稿日期：2022-10-12；修订日期：2023-02-15基金项目：国家自然科学基金项目“干燥多风矿区煤矸石山风压渗流及动态排矸自燃危险区判定”（编号：52064043）、“矿井高效率通风机站结构及其通风性能的研究”（编号：51764044）和“基于监测信息的露天矿边坡稳定性研究”（编号：51464036）联合资助作者简介：王文才（1964-），男，内蒙古伊金霍洛旗人，教授，博士生导师，从事采矿及矿山安全工程方面的教学和研究工作。*通信作者：李俊鹏（1989-），男，山西朔州人，博士研究生，从事岩石力学试验及边坡工程研究工作。材料赋存结构和原生裂隙是影响声发射空间分布的主要因素之一，且三者之间的信号存在本质差异，含煤系数越大则声发射数越高（左建平等，2011；Zhang et al.，2018）。宫宇新等（2013）和张艳博等（2019）对花岗岩在外荷载下的声发射特征信号进行了研究，分析了花岗岩破裂过程中声发射横波与纵波时频特征信号的异同点，验证了以时频联合分布、谱分量分布模式表征动态过程为内涵的多维度瞬时频率前兆信息的可靠性及低频高幅值特征信号可作为岩石破裂前兆的信号特征。此外，还有学者通过声发射特征信号，引入损伤力学等相关理论，对岩石变形失稳进行了更深入的研究，揭示了变形失稳与损伤演化之间的关系。谭云亮等（2001）根据岩石的细观特征，以损伤力学为基础，从基本能量传递定律出发，建立了元胞自动机（PCA）理论，通过煤岩力变形AE关系曲线验证了该理论能够分析岩石受力过程中的声发射特征及损伤演化规律，为本文相关研究提供了借鉴；赵洪宝等（2011）对固定瓦斯压力下含瓦斯煤样的力学性质和损伤演化规律进行了分析，以事件数作为损伤变量建立了损伤本构关系式，明确了AE事件数分布规律是导致其力学性能变化的主要原因，并通过损伤本构关系式对其进行了验证；也有部分学者以声发射试验为基础，推导了应力、应变与声发射损伤变量之间的关系，并建立了损伤本构方程，揭示了损伤演化的4个阶段，即初始损伤、损伤稳定发展、损伤加速发展和损伤破坏，最终导致破坏失稳的原因为纵向拉伸破坏，对应损伤破坏阶段，该过程中的应力先达到最大值而后急速下降（吴贤振等，2015；张东明等，2018；董志凯等，2019）。综上所述，以往研究为岩石受力破坏和损伤演化规律的研究奠定了坚实基础，但多数研究是基于单一的声发射特征参数或损伤演化进行的，不能完全揭示岩石在外荷载下声发射特征信号与损伤演化规律之间的关系。因此，本文以青砂岩（QSY）为研究对象，分析其在外荷载下的声发射特征信号和破裂特征，并基于损伤演化的自组织性、丛集行为、幂律分布特性及砂岩结构特征，建立了二维元胞结构模型，剖析了青砂岩的损伤演化规律。1 试验方案1.1 样品制备试验流程如下：首先采用立式取芯机，取直径为5 cm的岩芯；然后采用岩石切割机将所取岩芯切割成长度为10 cm的岩样；最后采用双面端磨机将试样两端磨平至不平整度小于0.05 mm，断面垂直于轴线偏差小于0.25。试样共3块，如图1所示，编号分别为QSY1、QSY2和QSY3，具体参数见表1。1.2 试验装置、方法及参数设置（1）试验装置。单轴压缩声发射试验设备主要有加载设备（a）、变形采集仪（b）和AE声发射系统（c），如图2所示；纽迈MiniMR-60核磁共振仪由信号接收设备（a）和岩样检测设备（b）组成，如图3所示。（2）试验方法及参数设置。采用纽迈MiniMR-60核磁共振仪和电液伺服岩石试验机对青砂岩岩样进行孔隙率检测及单轴压缩声发射试验。具体方法如下：首先，将3块青砂岩试样放入核磁共振仪中，通过信号接收设备将检测数据绘制成T2频谱图；其次，将2个声发射探头均匀涂抹耦合剂后用工业胶带固定于试样两侧；最后，将处理好的试样装入引伸计中，设置试验机参数为预加荷载2 kN、加载速率0.1 mm/min；最后，设置声发射参数图1岩石试样Fig.1Rock samples表1岩石试样基本物理参数Table 1Basic physical parameters of rock samples2023 年 6 月 第 31 卷 第 3 期517王文才等：外荷载下青砂岩声发射特征及损伤演化规律材料赋存结构和原生裂隙是影响声发射空间分布的主要因素之一，且三者之间的信号存在本质差异，含煤系数越大则声发射数越高（左建平等，2011；Zhang et al.，2018）。宫宇新等（2013）和张艳博等（2019）对花岗岩在外荷载下的声发射特征信号进行了研究，分析了花岗岩破裂过程中声发射横波与纵波时频特征信号的异同点，验证了以时频联合分布、谱分量分布模式表征动态过程为内涵的多维度瞬时频率前兆信息的可靠性及低频高幅值特征信号可作为岩石破裂前兆的信号特征。此外，还有学者通过声发射特征信号，引入损伤力学等相关理论，对岩石变形失稳进行了更深入的研究，揭示了变形失稳与损伤演化之间的关系。谭云亮等（2001）根据岩石的细观特征，以损伤力学为基础，从基本能量传递定律出发，建立了元胞自动机（PCA）理论，通过煤岩力变形AE关系曲线验证了该理论能够分析岩石受力过程中的声发射特征及损伤演化规律，为本文相关研究提供了借鉴；赵洪宝等（2011）对固定瓦斯压力下含瓦斯煤样的力学性质和损伤演化规律进行了分析，以事件数作为损伤变量建立了损伤本构关系式，明确了AE事件数分布规律是导致其力学性能变化的主要原因，并通过损伤本构关系式对其进行了验证；也有部分学者以声发射试验为基础，推导了应力、应变与声发射损伤变量之间的关系，并建立了损伤本构方程，揭示了损伤演化的4个阶段，即初始损伤、损伤稳定发展、损伤加速发展和损伤破坏，最终导致破坏失稳的原因为纵向拉伸破坏，对应损伤破坏阶段，该过程中的应力先达到最大值而后急速下降（吴贤振等，2015；张东明等，2018；董志凯等，2019）。综上所述，以往研究为岩石受力破坏和损伤演化规律的研究奠定了坚实基础，但多数研究是基于单一的声发射特征参数或损伤演化进行的，不能完全揭示岩石在外荷载下声发射特征信号与损伤演化规律之间的关系。因此，本文以青砂岩（QSY）为研究对象，分析其在外荷载下的声发射特征信号和破裂特征，并基于损伤演化的自组织性、丛集行为、幂律分布特性及砂岩结构特征，建立了二维元胞结构模型，剖析了青砂岩的损伤演化规律。1 试验方案1.1 样品制备试验流程如下：首先采用立式取芯机，取直径为5 cm的岩芯；然后采用岩石切割机将所取岩芯切割成长度为10 cm的岩样；最后采用双面端磨机将试样两端磨平至不平整度小于0.05 mm，断面垂直于轴线偏差小于0.25。试样共3块，如图1所示，编号分别为QSY1、QSY2和QSY3，具体参数见表1。1.2 试验装置、方法及参数设置（1）试验装置。单轴压缩声发射试验设备主要有加载设备（a）、变形采集仪（b）和AE声发射系统（c），如图2所示；纽迈MiniMR-60核磁共振仪由信号接收设备（a）和岩样检测设备（b）组成，如图3所示。（2）试验方法及参数设置。采用纽迈MiniMR-60核磁共振仪和电液伺服岩石试验机对青砂岩岩样进行孔隙率检测及单轴压缩声发射试验。具体方法如下：首先，将3块青砂岩试样放入核磁共振仪中，通过信号接收设备将检测数据绘制成T2频谱图；其次，将2个声发射探头均匀涂抹耦合剂后用工业胶带固定于试样两侧；最后，将处理好的试样装入引伸计中，设置试验机参数为预加荷载2 kN、加载速率0.1 mm/min；最后，设置声发射参数图1岩石试样Fig.1Rock samples表1岩石试样基本物理参数Table 1Basic physical parameters of rock samples岩性青砂岩试样编号QSY1QSY2QSY3直径/mm49.2249.3249.24高度/mm100.2899.80100.34形状圆柱体圆柱体圆柱体Vol.31 No.3 Jun.，2023采选技术与矿山管理518为采样频率100 kHz，采样长度2 048个，波形门限40 dB，参数门限40 dB，前放增益40 dB。2 青砂岩试验特征及形态劣化规律分析2.1 孔隙特征分析根据核磁共振原理，隙流体中的H质子受外加磁场作用会吸收电磁能，这种现象叫弛豫（Coates et al.，2007；李杰林等，2012；毛思羽等，2020）。弛豫速率可表达为1T2=1T2自由+2(SV)孔隙+D(GTE)212（1）当岩石孔隙中只有一种流体时，体积弛豫所表现出的变化要比表面弛豫慢，因此T2自由可以忽略不计，当磁场均匀且同时采用短的TE时，扩散弛豫也可忽略，将式（1）简化为1T2=2(SV)孔隙=FSr2（2）式中：T2自由为流体自由弛豫；S为孔隙表面积（cm2）；2为横向表面弛豫强度（m/ms）；D为扩散系数；为旋磁比 rad/（ST）；G 为磁场梯度（G/cm）；TE为回波时间（ms）；FS为几何形状因子；r为孔隙半径（cm）。由式（2）可知，弛豫速率取决于孔隙的表面与体积之比（S/V）（张昌达等，2006）。由此说明T2值越小，则孔隙越小，反之，T2值越大，则孔隙越大（周科平等，2012；Cai et al.，2013；毛思羽等，2020；杨明等，2021）。将 0.0110 ms划分为小孔、10100 ms划分为中孔、1001 000 ms划分为大孔，由此可知r越大，则T2越大，根据核磁测试原理绘制青砂岩岩样的T2频谱图，如图4所示。由图 4 可知，青砂岩的 T2分布区间大致位于10-1103 ms 之间，呈双峰结构，第一谱峰位于 1 ms附近，为小孔；第二谱峰位于10102 ms之间，为中孔，即青砂岩试样为小孔和中孔并存。由曲线分布情况可知同一岩性的相同试样孔隙分布规律及大小相似，由于第一谱峰高于第二谱峰，可确定青砂岩的3块试样均以小孔为主，局部存在部分中孔。2.2 QSY试样试验结果特征分析（1）应力时间特征分析。根据QSY（青砂岩）孔隙特征，同一岩石所取试样的孔隙率存在类同图4青砂岩试样T2频谱图Fig.4T2 spectrum of green sandstone rock sample图2单轴压缩声发射试验设备Fig.2Uniaxial compression acoustic emission test equipment图3纽迈MiniMR-60核磁共振检测仪Fig.3Newman MiniMR-60 nuclear magnetic resonance scanner2023 年 6 月 第 31 卷 第 3 期519王文才等：外荷载下青砂岩声发射特征及损伤演化规律（表2），故在篇幅一定的情况下，选择QSY1进行分析，下文均以QSY命名。轴向应力时间曲线作为试样在外荷载下直观的分析曲线，能够很好地揭示岩石受力破坏机制和规律，如图5所示，其特征分布如下：依据张安斌等（2017）和陈国庆等（2018）对外荷载下砂岩全应力时间曲线划分依据，可将青砂岩受载过程划分为3个阶段：阶段（压密阶段，OA段），应力缓慢增加，曲线朝上凹，青砂岩试样内部孔隙和微裂隙逐渐被压缩闭合产生非线性变形；阶段（弹性变形阶段，AB段），曲线近似直线，局部存在少许上凹，属线性关系；阶段（塑性变形阶段，BC段），曲线由直线状形成突变，发生偏离。吴贤振等（2015）提出岩石变形破坏类型可划分为脆性破坏、脆延性破坏和延性破坏3种，其中脆性破坏应力达到峰值后会直接失去承载。由应力时间曲线的阶段（BC段）可以看出，当试样的轴向应力达到峰值时会失去承载，因此可以确定青砂岩的破坏类型为脆性破坏，3块试样的轴向应力强度分别为 48.5，47.7，49.8 MPa，平均值为48.7 MPa，均值强度与QSY1较为接近，如表3所示。（2）AE声发射特征信号分析。在声发射室内试验中，受外界环境影响，AE采集系统所收集的信号不是试样在外荷载下破裂的全部信号且伴有噪声。为减少噪声对试验结果的影响，需进行去噪处理，常用的去噪方法是物理去噪法，如涂抹黄油等，虽然在一定程度上能够减弱噪声的影响，但无法彻底消除。基于此，本文在前人研究（常新科，2020）的基础上，采用小波阈值去噪的软阈值方法，依据图6所示流程，按照初始设定的2 048个采样点为一 个 采 样 长 度 进 行 采 集 去 噪 处 理，然 后 采 用MATLAB软件对AE信号进行再处理，得到青砂岩时域、频域信号演化关系，如图7和图8所示。AE时域变化特征分析如图7所示，AE时域信号演化特征分布如下：随着轴向应力的增长和下降，AE时域信号呈“上升降低上升”变化，上升期表现为由低事件率和低能率向高事件率和高能率发展，降低期表现则相反，AE累积事件数和累积能量随着时间和轴向应力的变化累积增长，事件率整体变化趋势呈近似倒“M”型，能率整体变化趋势呈近似“U”型。根据青砂岩试样的应力时间变化规律，结合李仕璋（2021）对裂纹体积应变法在岩石受力破坏中的阶段划分以及事件率和能率的变化规律，可将青砂岩的AE事件率和能率划分为3个阶段，且各阶段相互对应。具体如下：阶段（压密阶段），因试样内部原生孔隙和微裂隙在加载下得到压密闭合，释放部分压缩能，AE事件率和能率由低向高发展；阶段（弹性变形阶段），试样密实度持续增大，以吸收压缩能为主，事件率和能率均表现较为平缓，后期表现出一定的弹塑性特征；阶段（塑性变形阶段），在高应力作用下，试样内部原生微裂隙发生扩展，相互贯通，并释放出能量，能率和事件率上升，达到峰值应力后发生突降，试样发生破坏，此时AE 累积事件数和累积能量达到最大值，分别为14 379 a和 9.07105 mVs。同时，由于岩石试样图5青砂岩单轴压缩轴向应力时间曲线Fig.5Axial stress-time curve of green sandstone under uniaxial compression表2青砂岩孔隙率测试结果Table 2Porosity test results of green sandstone试样编号QSY1QSY2QSY3体积/cm3190.71190.57190.98信号量1 8671 8771 914孔隙率/%3.123.243.71表3青砂岩试样轴向应力试验结果Table 3Axial stress test results of green sandstone samples岩性青砂岩（QSY）试样编号QSY1QSY2QSY3单轴抗压强度c/MPa48.547.749.8平均值 c/MPa48.7Vol.31 No.3 Jun.，2023采选技术与矿山管理520声学性能特征具有离散性，因此3块试样在3个阶段表现出的AE事件率和能率存在差异，每一阶段的事件数和能率均不同，但由于3块试样取自同一块岩石，相互之间的差异变化较小，如表4所示，后续可针对同一岩性的不同岩石进行相关分析。AE事件率缺失存在 2个方面的原因（闫章程等，2020；常新科，2020）：原生缺陷闭合和试样破坏征兆。其中，试样破坏征兆特征表现为低水平事件率消失，中、高水平事件率交替出现，且能够维持一定时间，当失稳发生时，表现为下降趋势。青砂岩的事件率缺失处信号表现为交替上升至中、高水平，且在中、高水平内保持上下波动，不存在低事件信号，当达到峰值应力后缺失现象消失，由此可判定事件率缺失为试样破坏征兆。AE频域变化特征分析如图8所示。根据上文分析，也可将AE主频划分为3个阶段，结合AE主频信号高低分布特点及主频群集现象，划分为低频、中频和高频，特征分布如下：AE主频信号主要位于低频和高频区内，中频区内的信号较少，且低频和高频信号无间断，王创业等（2020）将这种频带称为岩石破裂过程的主导频带。AE主频信号的3个阶段：阶段（压密阶段），高、低频带为无间断信号，说明试样内部孔隙和原有缺陷发生压实；阶段（弹性变形阶段），压密结束，高、低频带连续信号宽度加大，伴有间断信号产生，且中频带有大量间断信号形成，Cai et al.（2007）将该现象称为微裂纹萌生和原生裂纹重新发育；阶段（塑性变形阶段），试样低频带连续信号宽度变窄、高频带宽度变宽，中、高频带伴有局部信号聚集成带现象，说明在此阶段新萌生和重新发育的微裂纹存在贯通现象，直至达到峰值应力时发生破坏，高、中、低频3个频带分别对应1042，42117，117241 kHz，其余2块试样的频带分布与试样QSY1频带分布差距较小，如表5所示。2.3 青砂岩受力破坏特征分析试样在加载下的破坏方式以张拉和剪切破坏为主，此过程中会诱发大量固定形态的AE信号（刘建坡等，2015；张鹏海，2015）。常新科（2020）采用AE时序参数RA-AF值对此进行表征，其中，RA为上升时间与幅值的比值，AF为撞击计数与持续时间的比值，表达式为RA=RisetimeAmplitude（3）图6AE原始波形处理流程图Fig.6Flow chart of AE original waveform processing2023 年 6 月 第 31 卷 第 3 期521王文才等：外荷载下青砂岩声发射特征及损伤演化规律AF=CountsDuiation（4）式中：RA为上升时间和幅值的比值（ms/V）；AF为撞击计数和持续时间的比值（kHz）。当AFRA时，岩样破坏类型为张拉破坏，形成张拉裂纹；当AFRA时，岩样破坏类型为剪切破坏，形成剪切裂纹，如图7外荷载下青砂岩时域信号演化关系图Fig.7Time domain signal evolution diagram of green sandstone under external load图8AE主频、轴向应力随时间演化特征图Fig.8Evolution characteristics of AE dominant frequency and axial stress with timeVol.31 No.3 Jun.，2023采选技术与矿山管理522图 9 所示，根据 AE 时序参数 RA-AF 定义，利用MATLAB软件计算后得到青砂岩试样的AE信号时序参数RA-AF分布图，如图10所示。图 10 中 0 表示散点数量最为稀疏的位置（蓝色），1表示散点数量最为稠密的位置（红色）。青砂岩的RA值为0500 ms/V，AF值为0250 kHz；试样破坏后，位于剪切裂纹区域的红色和橘色面积占比较大，标准化密度达到0.6以上，张拉裂纹区域虽存在部分橘色和黄色，但相比蓝色占比小，也不存在红色区域，结合图11和图12可以看出青砂岩的3块试样破坏类型主要为剪切破坏，破坏方式为单斜面和双斜面剪切破坏，形成裂纹为剪切裂纹。3 青砂岩元胞自动机模型建立及损伤临界值确定3.1 元胞自动机元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是由美国著名的数学家Von Neumann提出来的，用来模拟离表4青砂岩试样AE信号试验结果Table 4AE signal test results of green sandstone samples参数名称阶段累积事件数/个阶段累积能量/（mVs）s-1阶段累积事件数/个阶段累积能量/（mVs）s-1阶段累积事件数/个阶段累积能量/（mVs）s-1青砂岩试样及试验结果QSY13 6812.811059 3815.7910514 3799.07105QSY23 5732.731058 7685.4210513 6948.46105QSY33 8122.931059 6275.9110515 0989.24105图9AE信号时序参数裂纹分类示意图Fig.9Crack classification diagram of AE signal time series parameter表5青砂岩试样AE主频试验结果Table 5AE dominant frequency test results of green sandstone samples主频类型高频/kHz中频/kHz低频/kHz青砂岩试样及试验结果QSY111724142117042QSY212225044122044QSY312024844120044图11青砂岩试样破坏形态Fig.11Failure mode of green sandstone samples图10AE信号时序参数RA-AF分布图Fig.10RA-AF distribution diagram of AE signal time series parameters2023 年 6 月 第 31 卷 第 3 期523王文才等：外荷载下青砂岩声发射特征及损伤演化规律散动力系统内部单元之间因强烈非线性作用而导致系统自组织演化过程的一种动力学建模方法（Wolfram，1983；马志涛等，2005）。它能够对复杂系统的时空演化过程进行模拟，由元胞、元胞空间、元胞邻居和元胞规则4个部分组成，如图13所示。常见的元胞模型有三角网格、四方网格和六边网格（萨木哈尔 波拉提等，2020），如图14所示。3.2 青砂岩元胞模型建立及损伤特征分析近年来，相关学者在分形理论的基础上将元胞自动机引入岩石损伤研究中。损伤作为对岩石劣化程度的定量描述，其值可表示为 0D1；当 D=0时试样处于无损状态；当0D0.43时，岩石内部微裂纹受外力作用存在加速，由稳定状态向不稳定状态转变，当达到极限损伤值时（D=1）就会发生破坏。3.3 青砂岩单轴压缩损伤演化规律分析试样在荷载下的演化过程，其实质是裂纹的萌生、扩展和贯通，前人研究指出试样微单元强度服从 Weibull 函数分布规律（陈忠辉等，2002；张檑，2011；赵宏宝等，2011），即：()=mm-1exp(-m)（14）式中：为试样受载的应变值；m为试样形状参数；为试样的尺度参数；（）为单元损伤率。根据文献（张檑，2011），试样变形破坏可用损伤量D表示，由此可以推出损伤变量与微单元损伤率之间的关系，即：()=dDd（15）将式（14）与式（15）联立，可得：D=0(x)dx=1-exp(-m)（16）大量研究表明，试样受荷载过程中衍生的AE信号 事件数（振铃计数）能够很好地反映损伤变量 D 的变化范围，此范围为 0D1。若将 Wm作为青砂岩的累积事件数，W则为在应力为时发生破坏的累积事件数，则有：W=Wm0(x)dx（17）将式（16）与式（17）联立，可得：WWm=1-exp(-m)（18）将式（16）与式（18）进行联立，得到青砂岩的临界损伤破坏值D，可表示为WWm=D（19）通过对Wm和W的表述，可将Wt作为加载时长为t时的累积事件数，Dt为对应的损伤值，可表示为Dt=WtWm（20）由上述可知，Wm为试样在荷载过程中的累积事件数（累积振铃计数），W为试样在应力为时发生破坏的累积事件数（累积振铃计数），根据式（19）和式（20）可计算出青砂岩的临界损伤值和损伤演化过程，如图18所示。图18青砂岩损伤演化过程Fig.18Damage evolution process of green sandstoneVol.31 No.3 Jun.，2023采选技术与矿山管理526由图 18可以看出，试样的损伤演化规律与应力时间变化及AE信号变化规律相似。因此，根据裂纹体积应变法，可将损伤演化过程划分为3个阶段，分别是损伤平静阶段、损伤萌生阶段和损伤变形阶段。各阶段的变化规律分布特征如下：损伤平静阶段：青砂岩内部孔隙和原生微缺陷处于AE信号特征的压密阶段，损伤值近乎趋近于0，沿着0轴移动，相对应力时间和AE信号的第一阶段时间略长。损伤萌生阶段：青砂岩内部孔隙和微缺陷的压密结束，在高应力作用下损伤值由 0 逐步发生变化，主要原因是受矿山生产影响，试样内部存在微缺陷，因此在弹性阶段发生了损伤演化，其间隔损伤值为0.41，未达到所建立的青砂岩元胞模型的不稳定损伤值 0.43，此过程中虽然试样存在损伤变化，但稳定性较好。损伤变形阶段：试样因弹性阶段的不可逆损伤破坏，随着荷载持续，内部原生缺陷和新生裂隙持续扩展，导致损伤值持续增大，直至损伤值达到0.599（大于 0.43）时，因微裂纹扩展贯通形成大裂纹，达到峰值应力时试样发生失稳破坏，损伤值快速增长至1。4 结论（1）基于核磁共振原理对青砂岩3块试样进行了监测，确定了3块试样均以小孔为主，伴有部分中孔；通过应力时间曲线变化规律可确定压缩过程中试样经历3个阶段，即OA段（压密阶段）、AB段（弹性变形阶段）和BC段（塑性变形阶段），其中第一阶段为非线性变形，第二阶段为线性变形。（2）以小波软阈值去噪方法处理后的AE特征信号具有不同的分布特征和信息表现，事件率变化呈近似倒“M”型，能率变化呈近似“U”。由AE时序参数特征可知，试样的破坏类型划分为张拉和剪切破坏，当AFRA值时试样表现为张拉破坏，当AFRA值时试样表现为剪切破坏。青砂岩的RA-AF值分布范围分别为0500 ms/V和0250 kHz，位于剪切裂纹区的红色和橘色区域面积占比较大，标准化密度达到0.6以上，张拉裂纹区以蓝色区域为主，存在部分橘色和黄色区域，无红色区域，由RA-AF值和3块试样的破坏形态可确定青砂岩的破坏方式主要为单斜面和双斜面剪切破坏，形成的裂纹为剪切裂纹。（3）根据岩石损伤演化的自组织现象、丛集行为及服从幂律分布特征，结合岩石结构分形和损伤理论建立青砂岩损伤二维元胞模型，归纳出青砂岩3个损伤变形阶段，即损伤平静阶段、损伤萌生阶段和损伤变形阶段。研究确定了当试样损伤值达到0.43时，试样内部微裂纹萌生和发育会加速，试样由稳定状态向不稳定状态转变。通过计算确定了试样在损伤萌生阶段的间隔损伤值为0.41，未达到0.43的不稳定损伤值，稳定性较好，直至损伤值达到 0.599（大于 0.43）时，在微裂纹扩展贯通形成大裂纹时，损伤加剧，试样发生失稳破坏，损伤值快速增长至1。参考文献（References）：Cai M，Kaiser P K，Morioka H，et al，2007.FLAC/PFC coupled numerical simulation of AE in large-scale underground excavations J.International Journal of Rock 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