Особенности энергетических распределений сигналов акустической эмиссии при деформировании горных пород: лабораторный эксперимент и компьютерное моделирование

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В работе приведен обзор результатов компьютерных и лабораторных экспериментов по деформированию образцов различных горных пород. Для выявления закономерностей эволюции дефектов использовалась модель, основанная на методе дискретных элементов. В лабораторном эксперименте эволюция системы микротрещин в образцах (гранит Westerly, песчаник Berea, метапесчаник) исследовалась с помощью двух независимых неразрушающих методов: акустической эмиссии и рентгеновской компьютерной микротомографии. Показано, что энергетическое распределение сигналов акустической эмиссии, сопровождающих разрушение, не всегда аппроксимируется степенной функцией. Экспоненциальный вид энергетического распределения сигналов AE указывает на стабильное состояние деформированного материала. Степенной вид распределения указывает на то, что процесс накопления дефектов перешел на критическую стадию, приводящую к катастрофическому разрушению.

Об авторах

Е. Е. Дамаскинская

Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе

Email: Kat.Dama@mail.ioffe.ru
г. Санкт-Петербург, Россия

В. Л. Гиляров

Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе

г. Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Булинский А.В., Ширяев А.Н. Теория случайных процессов. Физматлит. 2005.
  2. Виноградов С.Д. О распределении числа импульсов по энергии при разрушении горных пород // Изв. АН СССР. Сер. геофиз. 1959. № 12. С. 1850–1852.
  3. Гиляров В.Л., Варкентин М.С., Корсуков В.Е., Корсукова М.М., Куксенко В.С. Формирование степенных распределений дефектов по размерам в процессе разрушения материалов // ФТТ. 2010. Т. 52. № 7. С. 1311–1315.
  4. Гиляров В.Л., Дамаскинская Е.Е. Моделирование акустической эмиссии и разрушения поликристаллических гетерогенных материалов методом дискретных элементов // ФТТ. 2022. Т. 64. № 6. С. 676–683.
  5. Дамаскинская Е.Е., Кадомцев А.Г. Выявление пространственной области будущего очага разрушения на основе анализа энергетических распределений сигналов акустической эмиссии // Физика Земли. 2015. Т. 3. С. 78–84.
  6. Дамаскинская Е.Е., Пантелеев И.А., Гафурова Д.Р., Фролов Д.И. Структура деформируемого гетерогенного материала по данным акустической эмиссии и рентгеновской микротомографии // ФТТ. 2018. Т. 60. № 7. С. 1353–1357.
  7. Дамаскинская Е.Е., Гиляров В.Л., Пантелеев И.А., Гафурова Д.Р., Фролов Д.И. Статистические закономерности формирования магистральной трещины в структурно-неоднородном материале при различных условиях деформирования // ФТТ. 2018. Т. 60. № 9. С. 1775–1780.
  8. Дамаскинская Е.Е., Гиляров В.Л. Особенности эволюции дефектной структуры в модели дискретных элементов // ФТТ. 2024. Т. 66. № 1. С. 142–148.
  9. Мячкин В.И., Костров Б.В., Соболев Г.А., Шамина О.Г. Лабораторные и теоретические исследования процесса подготовки землетрясения // Изв. АН СССР. Сер. Физика Земли. 1974. № 10. С. 2526–2530.
  10. Соболев Г.А. Основы прогноза землетрясений. М.: Наука. 1993. 313 с
  11. Соболев Г. А. Модель лавинно-неустойчивого трещинообразования — ЛНТ // Физика Земли. 2019. № 1. С. 166–179.
  12. Bak P. How Nature Works. New York: Springer. 1996.
  13. Dosta M., Skorych V. MUSEN: An open-source framework for GPU-accelerated DEM simulations // SoftwareX. 2020. V. 12. P. 100618.
  14. Ester M., Kriegel H.-P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96) / Evangelos Simoudis, Jiawei Han, Usama M. Fayyad (eds.). AAAI Press. 1996. V. 226.
  15. Kuksenko V., Tomilin N., Damaskinskaya E., Lockner D. A two-stage model of fracture of rocks // Pure Appl. Geophys. 1996. V. 146. №2. P. 253–263.
  16. Lockner D. A., Byerlee J. D., Kuksenko V., Ponomarev A., Sidorin A. Quasi-static fault growth and shear fracture energy in granite // Nature. 1991. V. 350. P. 39–42.
  17. Miachkin V.I., Sobolev G.A., Dolbilkina N.H. Morozow V.N., Preobrazensky V.B. The study of variations in geophysical fields near focal zones of Kamchatka // Tectonophysics. 1972. V. 14. № 3. P. 287–293
  18. Ponomarev A.V., Zavyalov A.D., Smirnov V.B., Lockner D.A. Physical modeling of the formation and evolution of seismically active fault zones // Tectonophysics. 1997. V. 277. P. 57–81.
  19. Potyondy D.O., Cundall P.A. A bonded-particle model for rock // Int. J. Rock Mech. Min. Sci. 2004. V. 41. P. 1329–1364.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».