产品与服务

巨厚砾岩层下回采巷道底板冲击地压诱发试验装置

一、系统核心组成与技术参数

本系统分为室内物理模拟子系统、数值计算与分析子系统、现场试验与监测子系统三大模块，实现“室内机理研究 - 数值预测 - 现场验证” 的全流程覆盖。

1.1 室内物理模拟子系统（核心设备）

1.1.1 巨厚砾岩层真三轴诱发试验装置

模型尺寸：3000mm×2000mm×1500mm（长 × 宽 × 高）

最大加载力：轴向2000kN，侧向 1500kN×2

加载精度：±0.5%FS

位移控制分辨率：0.01mm

模拟功能：砾岩层破断、断层错动、巷道开挖

1.1.2 多参量同步监测模块

声发射监测：16 通道传感器（频率 10kHz-1MHz），采样率 10MS/s，捕捉砾岩层微破裂能量释放（最小监测能量 10^-6J）；

红外辐射监测：分辨率640×512，测温范围 - 20-300℃，精度 ±2℃，实时追踪冲击前岩体温升异常（冲击前红外辐射强度增幅＞15%）；

应力- 位移监测：内置 32 点微型压力传感器（精度 ±0.2% FS）、24 点激光位移计（量程 0-500mm），同步采集底板应力分布与变形数据。

1.1.3 相似材料制备与调控系统

自动搅拌装置：容量500L，搅拌转速 0-60r/min，精准控制砾岩层相似材料（石膏 - 河砂 - 碳酸钙配比）的均匀性（误差＜3%）；

温控湿度调节单元：温度控制范围15-30℃，湿度 40%-60%，模拟井下恒温恒湿环境，避免材料干缩影响试验精度。

1.2 数值计算与分析子系统

1.2.1 专用计算软件模块

砾岩层破断模拟模块：基于UDEC 离散元算法，内置 “悬顶 - 离层 - 破断” 专用本构模型，可预测砾岩层初次垮落步距（误差＜10%）、冲击能量（计算值与试验值偏差＜15%）；

断层活化分析模块：集成FLAC³D 有限元内核，支持断层滑移量计算（分辨率 0.01mm）、应力场叠加模拟（可输出垂直 / 水平应力梯度云图）；

多场耦合分析模块：实现应力- 位移 - 能量 - 红外辐射的耦合计算，生成冲击风险分区图（高 / 中 / 低风险阈值可自定义）。

1.2.2 硬件支撑

高性能计算服务器：CPU 2×Intel Xeon Gold 6430，GPU 2×NVIDIA A100，内存 128GB，确保 100 万网格模型计算效率（单次模拟时长＜24h）；

数据存储与交互：10TB SSD 高速存储，支持与物理模拟子系统、现场监测子系统的数据实时同步（延迟＜1s）。

1.3 现场试验与监测子系统

1.3.1 井下冲击诱发与监测装备

防爆型微震监测仪：通道数8-16 路，定位精度 ±3m，采样率 50kHz

钻孔应力监测系统：量程0-60MPa，精度 ±0.5% FS，防护等级 IP67

定向卸压诱发装置：钻孔直径75-94mm，最大注水压 25MPa，baopo装药量 2-5kg

1.3.2 数据传输与预警终端

矿用本安型网关：支持4G/5G / 光纤传输，传输速率≥100Mbps，满足井下防爆要求（Ex d I Mb）；

便携式预警终端：实时显示应力增量（阈值0.5MPa/h）、微震能量（阈值 10^5J），超限时声光报警（报警响应时间＜3s）。

二、核心功能

1.全场景诱发模拟：可复现巨厚砾岩层“悬顶形成 - 离层扩展 - 周期破断 - 冲击底板” 全过程，支持断层错动（最大错动距离 50mm）、多工作面联动（模拟 2-3 个相邻工作面开采）等复杂场景；

2.多参量同步采集：实现应力、位移、声发射、红外辐射、微震能量的1ms 级同步采集，生成 “时间 - 空间 - 能量” 三维关联图谱，精准定位冲击诱发关键节点；

3.智能联动控制：物理模拟加载与监测模块联动，当监测到砾岩层微破裂激增（声发射事件率＞100 次 /min）时，自动降低加载速率或暂停试验，避免设备损坏；

4.工程适配验证：支持现场卸压技术（如底板预裂、高位baopo）的室内模拟与井下验证，输出卸压效果评价报告（含应力降低率、冲击能量衰减率等指标）。

三、技术创新点

1.砾岩层相似材料配方：研发高弹性模量相似材料（弹性模量15-20GPa），添加石英砂骨料模拟砾岩颗粒结构，材料力学参数与现场砾岩层匹配度＞90%；

2.多场耦合计算模型：提出“能量 - 刚度 - 断层” 耦合判据，首次将砾岩层储能系数（垮落体动能 / 支护吸收能量）纳入冲击风险评估，预测准确率提升至 85% 以上；

3.室内- 现场数据闭环：通过数值计算建立室内试验与现场工程的映射关系（校正系数 0.8-1.2），解决传统试验 “室内有效、现场失效” 的问题；

4.模块化设计：各子系统可独立运行或组合使用，支持后期扩展（如新增渗流模拟模块、支护结构加载模块），适配不同研究需求。