混凝土中的声发射波速特性及其在源定位中的应用*

李冬雪 杨 康 何兆益 周翰林

(1 重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074)

(2 重庆交通大学土木工程学院 重庆 400074)

0 引言

通过各种传感器记录传播的声波信号并对其进行适当的分析，从而确定这些声波的来源，这一过程通常被称为声源定位技术。利用声发射(Acoustic emission，AE)无损检测技术对混凝土结构进行健康检测与监测时，对AE 源进行准确定位是该项技术的主要任务之一。

近几十年来，AE 定位技术得到了飞速的发展[1-3]，Kundu[4]回顾了目前较新颖的声源定位技术，对于各向同性板的源定位技术主要包括：已知波速的三角测量技术[5]、未知波速的三角测量技术[6]、基于优化的未知波速的技术[7-10]、波束形成技术[11-12]、未知波速的应变玫瑰技术[13-16]以及通过模态声发射进行源定位[17-20]等6 类。在对混凝土类材料进行声发射源定位研究中，以已知波速的三角测量技术和波束形成技术的研究与应用较为成熟，其中已知波速的三角测量技术被多数商用声发射检测仪所采用，而其他方法多应用于科学研究。

根据AE 源定位原理可知，源定位的关键参数是到达时间和波速。对于均匀介质而言，AE在材料中的传播速度更接近于材料的固有属性，因此在源定位中采用固定值，此时通过波形降噪来提高到达时间的拾取精度，进而提高定位精度。但是对于水泥混凝土来说，情况可能有些许不同。水泥混凝土是一种由水泥、石料(5～20 mm)、砂和水经机械拌合而成的混合料，它的固有属性取决于原材料的性质，也取决于各种原材料在混合料中的排列方式，但通常这种排列方式是随机的、无序的，因此水泥混凝土不是各向同性材料(只有截面尺寸远大于石料最大粒径时可以认为是各向同性)。声波在混凝土中传播，也就是在石料、水泥石(水泥硬化后)或者水泥砂浆(水泥包裹砂粒后硬化)等多相介质中传播。传播过程中发生的散射、折射等，且水泥混凝土本身存在着大量的微观孔隙结构，这都使声波在混凝土中传播时产生声衰减。声衰减是AE 在水泥混凝土中传播时的一种物理现象，主要指声波在非理想媒介中传播时传播速度和能量等的衰减[21]。已有研究表明，混凝土的配合比、骨料的类型及其尺寸、水泥用量及水灰比等对声发射波的传播规律有显著影响[22]。混凝土中声波振幅衰减值与传播距离正相关，传播距离越大衰减越显著[23-24]。因此，当采用AE 技术对水泥混凝土结构进行损伤检测与定位时，明确水泥混凝土中的声衰减，特别是波速的衰减规律有利于提高声发射源定位的精度。

为此，本文采用SAEU3H 数字化声发射检测仪对混凝土试件进行人工激发源AE 波速试验，用于研究水灰比、砂率及骨料最大粒径对混凝土中AE 波速特性，建立AE 波速的修正模型，结合穷举法建立AE 源的优化定位算法。开展立方体混凝土试块单轴压缩试验，加载过程中采集AE 信号，并利用高清摄像机记录混凝土裂缝开展图像。最后，对比本文建立的定位法与时差定位法的定位结果，验证修正AE 波速对提高定位精度的可靠性。

1 混凝土中的AE波速特性

1.1 室内试验

为掌握AE 信号在水泥混凝土中传播速度的变化情况，分析不同材料组成时AE波速衰减规律，开展了3 因素2～3水平的人工激发源波速测定室内模拟试验，所使用的水泥混凝土试样的水灰比(w/c)为0.3、0.33、0.36，砂率(S)为0.47、0.5、0.55，骨料最大粒径(dmax)为10 mm 和20 mm，试件尺寸为100 mm×100 mm×1800 mm，如图1所示。声发射监测系统采用SAEU3H 高速数字化声发射检测仪，试验中声发射系统前放增益设置为40 dB，门槛值设置为45 dB。

图1 混凝土试样Fig.1 Test sample

按照美国材料与试验协会标准(American society for testing and materials，ASTM)推荐的铅笔断芯试验(Pencil lead break，PLB)进行人工激发源AE波速测量，详细试验步骤为：

(1)沿长度方向的表面等距离安装17 个声发射传感器，布置间距为10 cm，传感器编号由1#～17#，断铅点与传感器布设方案如图2所示。

图2 人工激发源波速试验方案Fig.2 Test scheme for wave velocity of artificial excitation source

(2)在断铅点及传感器附近进行3次PLB试验，验证传感器契合度。

(3)试验开始，在断铅点间隔2 s 进行5 次断铅，1#～17#传感器分别采集信号。

(4)分析波形，提取传感器的信号达到时间T。

(5)以1#传感器的信号达到时间为断铅信号发出时间，2#～17#传感器的信号到达时间为接收时间，分别计算传播距离为100 mm、200 mm、300 mm、···、1600 mm时的AE波速。

1.2 AE波速衰减规律

1.2.1 评价指标

观察AE 波速随距离的衰减现象的过程中，应选取一个恰当的基准波速(Datum acoustic emission velocity)Vd作为比较对象。本文采用传播距离100 mm时的AE波速做为基准波速。

采用波速衰减率(Attenuation rate of acoustic emission wave velocity)Ra来评价AE 波速随距离的衰减程度。波速衰减率表示不同传播距离时的AE波速与基准波速的比值，单位为%。

式(1)中：Vx为AE 在传播路径上不同传播距离时的波速，m/s；Vd为基准波速，m/s。

在人工激发源AE 波速试验中获取的有效试验数据为布置在1000 mm 以内的传感器信号到达时间，超过此距离时传感器未接收到信号(或未达到门槛值)，因此本文分析的AE 波速衰减为1000 mm以内的波速衰减规律。

1.2.2 水灰比的影响

将相同砂率和骨料粒径、不同水灰比条件下AE 波速随传播距离的变化情况绘制于图3，结果表明：当砂率和骨料最大粒径相同时，水灰比越大，水泥混凝土中标准AE信号的基准波速越小。当水灰比为0.3、0.33 和0.36 时，Vd分别为4639 m/s、4378 m/s 和3465 m/s，如图3(a)所示。水泥混凝土中标准AE 波速均表现出随距离增加而衰减的趋势，如图3(b)所示。砂率和骨料最大粒径相同时，当水灰比为0.3、0.33 和0.36 时，Ra的范围分别为-1%～-54%、-8%～-54%和5%～-34%，变异系数分别为0.57、0.35 和0.09，即水灰比越大，AE波速随距离的衰减越少。

图3 水灰比对波速的影响Fig.3 Influence of water cement ratio on wave velocity

1.2.3 砂率的影响

将相同水灰比和骨料粒径、不同砂率条件下AE 波速随传播距离的变化情况绘制于图4，结果表明：当砂率增大时，水泥混凝土中标准AE 基准波速的变化区别不大。当砂率为0.47、0.50 和0.55时，Vd分别为4114 m/s、4639 m/s 和3950 m/s，如图4(a)所示。标准AE 在不同砂率的水泥混凝土中传播时，其波速均表现出随距离增加而衰减的趋势，如图4(b)所示。当砂率为0.47、0.50 和0.55 时，Ra的范围分别为2%～-43%、-1%～-54%和2%～-41%，变异系数分别为0.48、0.57 和0.44。可见，砂率对波速衰减现象的影响并不显著。

图4 砂率对波速的影响Fig.4 Influence of sand ratio on wave velocity

1.2.4 骨料最大粒径的影响

将相同水灰比和砂率的水泥混凝土试件在不同骨料最大粒径条件下AE 波速随传播距离的变化情况绘制于图5，结果表明：当水灰比和砂率相同时，骨料粒径越大，水泥混凝土中标准AE 信号的基准波速越大。当骨料最大粒径为10 mm 和20 mm 时，Vd分别为3551 m/s 和4639 m/s，如图5(a)所示。不同骨料最大粒径时的水泥混凝土试件中，标准AE波速均表现出随距离增加而衰减的趋势，如图5(b)所示。当骨料最大粒径为10 mm 和20 mm 时，Ra的范围分别为-13%～-34%和-1%～-54%，变异系数分别为0.26 和0.57，即骨料粒径越大，AE 波速随距离的衰减越显著。

图5 骨料最大粒径对波速的影响Fig.5 Influence of the maximum aggregate size on wave velocity

1.3 波速修正模型

对传感器进行激励时，通常会产生不同模式的声波。本文中(垂直)激发方式主要会激发起最低阶的弯曲波，以及具有一定幅度的扩展波。扩展波的衰减一般远大于弯曲波，加上其本来幅度就低于弯曲波，当传播距离较远后，仅有弯曲波还有一定幅度能被仪器探测到。本次波速试验中，当传播距离较短时，声速较高的扩展波首先到达，波速较高；当直线传播距离大于500 mm 时，传感器接收到的信号以弯曲波为主。为了确保定位时使用相同模态的声波，本文采用该对数函数对500 mm 以内的波速数据进行了拟合，得到了AE 波速的修正模型如公式(2)所示：

式(2)中：Vx为人工激发AE 在传播路径上不同传播距离时的波速，m/s；x为人工激发AE 在传播路径上的传播距离，m。对于不同配合比的混凝土试件，模型的回归参数a、b均表示为材料组成(水灰比、砂率、最大粒径)的函数。

2 基于修正波速的AE源定位方法

穷举法又称列举法、枚举法，通过对要解决问题的所有可能情况逐个进行检验，从中找出符合要求的答案。穷举法最大的缺点是通过牺牲时间来换取答案的全面性。在AE 无损检测过程中，由于AE 传感器阵列反馈的信号能量各不同，这使得初步判别声源潜在区域成为可能，此时将穷举对象局限于已缩小的待检验区域内，则可提高穷举法的定位效率。此外，穷举法的数学描述中假定波速已知且为常数，若在调用波速时考虑传播距离的影响，则可进一步提高定位精度。基于此，本文建立了基于修正波速的区域穷举法定位(Region exhaustive localization method based on the modified wave velocity，RELM-MV)，算法主要分为6个步骤：

(1)声源潜在区域：根据传感器激发顺序及能量高低确定声源潜在区域。传感器与AE 源的距离越近，则衰减越小，因此探测到最大幅度AE 信号的探头将最靠近AE 源，如果再进一步考虑接收到第二大幅度信号的传感器，可以进一步缩小AE 源存在的区域，如图6所示。

图6 基于最高和第二高输出信号的声源潜在区域Fig.6 The primary location area based on highest and second high output signals

(2)节点划分：将节点定义为待检验的假定AE源。节点间距可按试件短边的1%、2%、5%及10%选取，节点间距越小则定位精度越高，但是计算也更加耗时，如图7所示。

图7 节点划分及其坐标Fig.7 Principle of node division

(3)节点波速：节点波速v表示AE 由节点位置传播至传感器位置时的平均速度。每个节点波速均与其传播距离相关，该值反映了AE的衰减现象。根据前文关于AE 波速衰减规律的研究结论，采用公式(2)计算经过修正后的节点波速。

(4)节点到时：节点到时t表示AE 由节点位置传递至传感器间所花费的时间，按式(3)计算：

式(3)中：x为节点坐标与传感器间的直线距离，m；v为节点波速，m/s。

(5)节点到时与信号到时的时差：时差Δ 按式(4)计算：

式(4)中：T为传感器的信号到达时间，实测值；t为节点到时，计算值。

(6)声源坐标判定：当进行一维线定位时，由于节点数量相对较少，可计算全部节点时差，取最小值对应的节点坐标为声源坐标。当进行二维、三维定位时，则根据判定误差δ确定声源坐标，拟定判定误差δ为0.1 ms，当某节点的时差Δ＜δ时，则该节点即为声源。

3 加载试验AE源定位

3.1 单轴压缩试验

为了验证RELM-MV法定位的可靠性，开展了受载混凝土开裂声源进行定位试验。加载的同时利用商用AE 检测设备(SAEU3H16)采集系统进行三维定位(时差定位法)，导出到达时间数据后按照RELM-MV 方法进行三维定位，然后对比两者定位效果。

试验采用强度等级为C30 的100 mm×100 mm×100 mm立方体试件，水泥为42.5普通硅酸盐水泥，粗骨料为粒径5～20 mm 的石灰岩碎石，配合比见表1，试件采用机械拌合，振动台振捣，标准养护室养护7 d，并进行编号1～3，成型试件如图8所示。

表1 混凝土试样配合比Table 1 Concrete sample mix proportion

图8 混凝土试样Fig.8 Concrete samples

试验采用万能压力机，输出最大压力3000 kN，可实现控制恒定位移进行加载。 试验保持0.2 mm/min 的加载速率，试验耗时约11 min，加载系统全程记录荷载-位移曲线。AE 采集参数设定为：前置放大40 dB，参数及波形阈值45 dB，加载全程采用4 通道进行声发射信号采集，传感器布设方式如图9所示。同时，采用高清摄像机记录混凝土受载全过程。

图9 试验设备Fig.9 Test equipments

3.2 试验结果

图10为试件在不同时间点的荷载-累计振铃计数-时程情况，在初始压密阶段，荷载较小，累积振铃计数增长较缓慢，同时累计能量曲线呈平缓上升趋势，表明试件内部产生AE 活动数目较少，并且能量值均较低，试件表面无明显变化；随着荷载增大进入微裂纹萌生阶段，此阶段累积振铃计数与累积能量均无明显波动，表明此时试件内部产生的AE 活动数目极少且能量极低，混凝土表面开始出现少量细微裂纹；荷载达到峰值附近时，混凝土损伤进入裂纹扩展贯通阶段，此时累积振铃计数和累积能量曲线急剧上升，并且累积能量值存在几处突变点，表明此时试件内部AE 活动较为活跃，并且高能量值的声发射事件较多，试件表面裂纹大量发展并贯通，试件表面呈现不同程度的碎片剥落，右侧表面明显向外变形隆起；试件破坏后AE 信号显著减少，累积振铃计数和累积能量曲线斜率放缓，表面裂缝继续扩展延伸，裂缝宽度增大，承载力逐渐减小并丧失承载能力，试验结束。

图10 荷载-累计振铃计数-时程关系曲线Fig.10 Load-accumulative ringing count-time history relation curve

加载试验过程中高清摄像机在0 s、320 s、400 s、500 s 时混凝土X-Y平面的裂缝图像，混凝土裂缝局部化结果如图11所示。从X-Y平面投影来看，新方法的定位结果(红色圆点)更接近实际混凝土裂缝位置，这表明采用修正波速的方法来提高声源定位的精度是可靠的。

图11 AE 源定位结果Fig.11 AE source location results

4 结论

本文对不同配合比的水泥混凝土试样施加人工激发源信号(铅笔断芯试验)，计算了不同传播距离时AE 波速值，分析了水灰比、砂率及骨料最大粒径对混凝土中AE 波速的影响，建立了波速的距离修正模型及基于修正波速的AE 源定位算法，并分析了定位效果。得到的主要结论如下：

(1)相比砂率而言，水灰比和骨料粒径对混凝土中AE波速衰减的影响更显著。水灰比越小，基准波速越大，波速随距离的衰减越大。骨料粒径越大，基准波速越大，波速随距离的衰减越大。为了确保定位时使用相同模态的声波，对500 mm以内的AE波速采用对数函数进行了拟合，回归参数可以利用水灰比、砂率及骨料最大粒径3 个材料配合比参数计算得到。

(2)以穷举法和修正波速模型为基础建立了RELM-MV 法，该方法计算流程包括6 个步骤。利用单轴压缩试验AE 源定位结果分析了RELM-MV法与时差定位法的定位效果，结果表明采用RELMMV 法进行定位时，定位点比时差定位法更接近实际裂缝位置，定位更可靠。