作为典型的非连续、非均质地质材料,岩石在荷载作用下的变形破坏过程表现出强烈的非均匀性特征。这种非均匀变形演化不仅是岩石破坏过程的本质属性,也是其最终达到强度极限并发生灾变失稳的关键诱因。
岩石在外荷载作用下的破坏,本质上是其内部损伤不断累积、变形高度局部化并最终演化为贯通性破裂面的非均匀渐进过程。深入揭示这一过程中变形场的时空演化规律及其与灾变失稳的关联机制,是准确预测岩石工程稳定性和理解地质灾害孕育机理的核心科学问题。
岩石变形信息是工程实践中较易获取的关键指标
[1]。基于此,众多学者引入多种先进监测技术,对其力学行为与演化规律展开了深入研究,包括热红外温度场
[2-5]、声发射
[6-10]、电磁辐射
[11-13]、介电常数
[14-15]、数字图像相关方法等监测手段,对岩石破坏变形规律开展了广泛研究。潘一山等
[16]利用数字散斑相关方法发现岩石材料在破坏过程中显著的变形局部化现象。宋义敏等
[17-18]通过数字散斑相关方法深入分析了不同加载速率下岩石变形局部化演化特征,并探讨了其与泊松比变化、能量积累释放的对应关系。杨小彬等
[19]研究了循环加卸载下界面滑移位移场的演化特征。宋义敏等
[20]研究了岩石在摩擦滑动过程中,揭示了滑动面附近位移场及变形能密度的演化特征。刘东义等
[21]通过不同应变率下的单轴压缩试验,研究了砂岩强度、破坏模式与破碎特征对应变率的响应规律,结果表明,加载速率增大导致强度提高、破坏更复杂,声发射
b值演化可有效反映内部裂纹扩展过程。张新春等
[22]通过单轴压缩实验结合声发射监测及数字图像相关技术,分析了5种脆性岩石的力学行为与破坏特征,研究揭示了不同岩性岩石的强度差异、裂纹扩展规律及声发射前兆特征。以上研究揭示了岩石变形局部化、位移动态变化等现象。变形演化信息在地震预测领域也展现出应用潜力。冯增朝等
[23]基于小尺度岩石破坏试验,提出了利用岩石表面多点位移信息表征变形协调性的短临前兆指标-位移协调系数(DCC),并尝试将其应用于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)数据分析大尺度地震中的演化特征,提出了基于GNSS数据的DCC指标地震预测方法。顾国华等
[24-25]利用GPS连续观测区域的位移变形信息,强调了同震水平位移及其变形演化信息对识别地震前兆形变的重要性。
然而,系统梳理现有研究发现,针对岩石破坏全过程中变形演化规律的研究仍存在以下局限性。一是全过程演化路径的系统性刻画不足,岩石的变形破坏是其在荷载作用下内部损伤逐步累积、非均匀性持续演化的结果。这一过程通常经历从初始均匀变形、局部化萌生与发展直至宏观破裂失稳等不同阶段,各阶段展现出显著差异的变形特征与演化模式。现有研究多侧重于特定阶段(如峰值强度附近或宏观破裂时刻)或特定现象(如局部化带形成),对完整加载路径下变形场从分散到集中的连续时空演化序列及其内在转变机制缺乏系统性刻画,难以揭示岩石破坏全过程中变形演化的普适性规律。二是材料非均质性与变形演化关系模糊,岩石固有的复杂非均质性是其变形非均匀演化的根本内因。然而,现有研究在分析岩石关于不同加载阶段变形场的时空分布特征、局部化行为及最终破坏模式方面仍显薄弱,缺乏将材料细观非均匀性与宏观变形演化规律相联系的清晰物理图景。
现有研究仍存在一定局限性,针对岩石破坏全过程中变形路径演化这一核心问题,选取典型脆性岩石——红砂岩为研究对象,基于单轴压缩试验,从岩石全过程变形路径角度出发,系统分析红砂岩在单轴压缩荷载作用下,从初始加载、损伤累积、非均匀变形萌生、局部化带形成与发展,直至宏观破裂失稳的完整变形演化路径。分析不同演化阶段的变形场特征,重点揭示其变形场(位移)的时空演化规律,定量表征各阶段变形场的非均匀性程度。深入探究变形演化与破坏的内在机制,结合变形场演化特征,剖析其与岩石内部损伤累积过程的内在联系,阐明材料非均质性如何影响岩石宏观的变形演化路径,深化对岩石变形破坏本质物理机制的理解。研究成果可为岩石破坏机理及岩石破坏短临预报研究提供一定的借鉴。
1 红砂岩单轴压缩实验
1.1 实验系统
实验系统由加载系统、图像采集系统两部分组成,实验系统示意图,如
图1所示。
加载系统选用RLJW-2000型伺服液压机,加载方式为恒变形加载,加载速率设置为0.1 mm/min。
图像采集系统由CCD相机、图像处理计算机组成。图像采集速率设置为5帧/s,图像分辨率为1 600 pixel×1 200 pixel,物面分辨率为0.131 6 mm/pixel,分析精度为0.013 mm。
1.2 加载系统
准备同批次红砂岩试件,试件取样来自同一块红砂岩岩芯中段,层理方向为平行方向,采用自然干燥状态,尺寸为50 mm(长)×50 mm(宽)×100 mm(高),用黑、白色喷漆在试件观测表面制作人工散斑场。其力学参数为:密度为2.7 g/cm3,弹性模量为15.26 GPa,泊松比为0.3。其中弹性模量依据散斑观测数据进行反演得到。通过对10块试件进行实验,对每个试件的应力-应变曲线进行分析,选取合适的线性弹性阶段的数据,计算出该批次试件的泊松比。
首先对试件进行预压,主要是消除试件与加载系统之间的初始间隙和接触不密实问题,确保加载初期应力均匀传递,减少非均匀变形影响,获得更稳定的初始变形路径,对后续路径演化具有基准校正作用。预压荷载为10 kN,之后按恒定变形速率0.1 mm/min进行加载,并采集全过程试件数据。实验加载系统,如
图2所示。
1.3 实验结果及数据处理
本次实验共进行10块试件的单轴压缩实验,在相同实验条件下,虽各个试件的峰值应力及破坏时间均不相同,但总体规律一致,抽取其中三块试件进行详细分析。三块试件时间-荷载曲线如
图3所示。试件最终破裂情况如
图4所示。
由
图3及压机数据可知,试件1峰值荷载为112.30 kN,加载破坏时间为1 424 s,总变形位移为2.31 mm;试件2峰值荷载为129.20 kN,加载破坏时间为1 216 s,总变形位移为2.06 mm;试件3峰值荷载为111.34 kN,加载破坏时间为1 180 s,总变形位移为1.91 mm。
数字散斑相关方法观测系统通过对比不同时间点图像,可以得到整个观测面在该时间段内发生的变形量值。为确保数字散斑采集系统的(简称采集系统)精确度在变形路径分析中的准确性,时间间隔的确定需综合考虑实验加载速率与采集系统的分辨率。
本实验加载速率为0.1 mm/min,即每秒钟位移变形量约为0.001 7 mm。采集系统的位移分辨率阈值为0.015 mm/s,若时间间隔设置过短,则相邻采集点间的位移变化量可能低于采集系统的有效识别范围,导致有效数据缺失或误差放大,影响数据可靠性。
为确保所提取的位移增量数据具有足够的可信度,需使所选时间间隔内位移变形增量超过采集系统分辨率。经计算,当时间间隔取30 s时,位移变形量约为0.051 mm,已高于采集系统识别下限,可有效避免采集系统方面原因而导致有效数据缺失或误差放大的现象,从而为后续变形路径的演化分析提供足够精度及可靠的数据支撑。
同时考虑岩石材料各项异性特征,在观测面均匀布置了45个点作为采集点,如
图5所示。其中
x轴向右,
y轴向下为正。
2 岩石破坏变形路径特征分析
通过处理数据,三块试件45个采集点在加载破坏过程中的变形路径演化轨迹如
图6所示。
2.1 变形路径阶段划分
由
图6可以看出,三块试件中岩石观测面变形路径虽各不相同,但总体趋势基本相同,即加载前期45个采集点变形路径基本一致,随着荷载的增加,加载后期变形路径开始呈现伞状分布。依据
图6所示的曲线变形特征,在
图6中划分试件加载前期和加载后期分界线,出现分界时刻与试件受压荷载开始线性增大时刻相一致。统计分界时刻相关数据如
表1所示。
由
表1可知,试件1分界时间为690 s,占试件破坏时间的48.46%;平均竖向变形量为1.00 mm,占总竖向变形量值的43.2 9%;平均水平向变形量为0.052 mm,占最大水平变形量值的52%,占最大水平变形差值的20%。试件2分界时间为600 s,占试件破坏时间的49.34%;平均竖向变形量为 0.99 mm,占总竖向变形量值的48.06%;平均水平向变形量为 0.046 mm,占最大水平变形量值的65.22%,占最大水平变形差值的5.88%。试件3分界时间为600 s,此时占试件破坏时间的50.85%;平均竖向变形量为0.77 mm,占总竖向变形量值的40.31%;平均水平向变形量为0.06 mm,占最大水平变形量值的31.58%,占最大水平变形差值的18.78%。
针对本次岩石试件实验,加载前期和加载后期分界点时刻与总破坏时刻的比值比较接近,均约为50%;平均竖向变形量与破坏时总竖向变形量的比值也比较接近,均约为45%;平均水平变形量与破坏时最大水平变形量和最大水平变形差值的比值则离散性较大,分别为30%~65%和5%~20%。因此可以在同类型同条件岩石加载破坏过程中,通过确定分界时刻和该时刻的竖向变形量对岩石最终破坏时间和破坏时的竖向变形量进行提前预测预报。
2.2 加载前期变形路径特征分析
加载前期,水平变形总体趋势保持一致,但在加载过程中水平变形方向会发生整体改变,同时不同加载时段水平变形增量呈现分阶段变化情况。以试件2为例,45个采集点首先发生水平向右的量值约为0.05 mm的水平变形增量,之后水平变形增量发展缓慢;在竖向变形为0.5 mm时,又发生水平向左的量值约为0.05 mm的水平变形,之后水平变形增量继续缓慢发展;在竖向变形为1.0 mm时,发生水平向左的量值约为0.15 mm的水平变形。
水平变形方向发生整体改变,主要是由于试件与压机在加载初期,由于试件上下表面加工精度等原因,试件受力状态处于不断调整变化的过程;同时水平变形增量呈现分阶段变化,主要是由于单轴加载条件下,竖向加载使岩石试件产生侧向变形,侧向变形使岩石试件进一步提高了竖向承载能力,侧向变形增量减小,随着荷载的继续增加,承载能力不足又产生了新的侧向变形。
本次实验中的三块试件加载前期水平变形路径差异,主要是由于岩石试件材料本身的不均匀性和实验过程中加载条件的微小差别造成。
2.3 加载后期变形路径特征分析
加载后期,三块试件的45个采集点竖向变形和水平变形均出现了较大的分化,呈现伞状的开散分布状态,不再呈现一致性变化。虽然试件加载速率仍保持0.1 mm/min,但部分采集点竖向变形增加缓慢,甚至竖向变形不再增加,同时这部分采集点则出现了较大的水平变形。
以试件2为例,加载后期45个采集点竖向变形和水平变形量值均不相同。例如,采集点21与27两者相距仅约13 mm,受裂隙1发展影响,竖向变形最大差值约为0.59 mm,水平向变形最大差值约为0.52 mm。
在岩石试件最终破坏前一段时间,变形路径曲线出现了波动状态,说明在岩石破坏前部分采集点变形出现了回弹。
3 岩石不同区域变形路径差异分析
为研究岩石表面不同区域的变形路径差异,基于试件几何对称性与变形场分布特征,将观测面进行系统划分:首先,沿竖向由上至下依次划分为上、中、下三个区域,如
图7(a)所示;其次,在水平方向上由左至右依次划分为左、中、右三个区域,如
图7(b)所示,依次命名为区域1~区域6,便于系统分析试件在空间维度上的变形演化轨迹。
研究重点在于通过分区统计方法,揭示试件在单轴压缩下变形路径的整体演化规律与空间分异趋势,而非对局部裂缝进行精确定位。尽管实际裂缝可能沿区域边界发展或贯穿多个区域,但分区分析仍能有效反映不同宏观区域的变形协同性与分化特征,所获得的统计规律具有整体代表性。此外,各区域边界处如出现显著变形异常,也可通过相邻区域数据的对比予以识别,不影响对岩石破坏过程中变形路径整体演化模式的判断。因此,所采用的分区方式能够服务于研究目标,为从统计层面理解岩石破坏前的变形场演化提供有效分析。采集点与岩石裂缝相互位置关系如
图8所示。
3.1 区域1~区域3采集点演化路径特征分析
通过处理三块试件数据,发现三块试件实验结果整体相似,在此以试件2为例,进行详细分析。试件2区域1~区域3采集点演化轨迹特征,如
图9所示。
区域1包含三行15个采集点,由
图9可知,加载前期区域1采集点整体变形路径具有一致性,相较于区域2和区域3,区域1采集点的整体水平位移最大,加载前期结束时刻,最大水平位移为0.24 mm。
加载后期15个采集点变形路径出现了明显的分化,采集点1、2、3、6、7、8、11、12、13发生水平向左变形,最大水平变形采集点为11,水平变形量 0.22 mm,最小水平变形采集点为3,数值为 0.053 mm;采集点4、5、9、10、14、15发生水平向右变形,最大水平变形采集点为15,水平变形量 0.069 mm,最小水平变形采集点为4,数值为 0.015 mm。采集点11与采集点15水平变形差值最大,达到0.289 mm。结合
图9可知,区域1采集点水平变形方向以裂隙2为分界线向左右滑动。
区域2与区域3采集点总体变化趋势与区域1相同。主要区别在于,加载前期整体水平变形区域1最大,区域2和区域3依次减小;加载后期整体竖向变形,区域1最小,区域2和区域3依次增大。
综上所述,采集点变形路径分化与采集点本身所处位置及岩石裂缝出现位置直接相关,可以在加载过程中通过分析采集点分化的位置大致勾画出裂缝产生的位置,能够对岩石的破坏形态进行提前预测预报。
3.2 区域4~区域6采集点演化路径特征分析
以试件2为例,区域4~区域6采集点的演化轨迹特征,如
图10所示。
由
图10可知,加载后期区域4采集点变形路径主要出现了水平向左和垂直向下的分化;区域5采集点变形路径主要出现了水平向左和垂直向下的分化;区域6采集点变形路径主要出现了水平向右的分化。区域变形路径分化的差异主要受采集点位置和岩石破坏裂隙位置共同影响。
4 变形路径角度变化特征分析
由试件变形路径演化轨迹曲线(
图9、
图10)可以看出,随着试件所受荷载的增大,变形路径增量偏角也逐步出现变大的特征;同时,为进一步研究岩石压缩破坏变形路径全过程中水平变形与竖向变形的相互关系,计算三块试件各自45个采集点的变形路径增量的角度变化值,以竖直向下为正方向,顺时针方向的夹角为正,逆时针方向夹角为负。同时考虑材料泊松比参数影响,建立阈值
ϕ=arctan
ν,其中
ν为岩石泊松比,计算得
ϕ=±16.7°,即产生阈值以内的角度变化可以认为属于试件正常可恢复的变形,超出阈值的角度变化则对岩石破坏有一定程度的影响。
4.1 变形路径角度变化值分析
三块试件45个采集点变形路径增量的角度变化值,如
图11所示。
由
图11可知,在加载初期,45个采集点变形方向和角度值一致性较好,基本均在阈值范围内波动变化。在加载后期,采集点变形方向和角度值逐渐出现了的分化,特别是在峰值荷载前200 s开始显著分化,并且在峰值荷载前后角度值出现了突增和高频的波动震荡,波动幅值达到了±180°。
4.2 超过阈值点统计分析
岩石加载破坏全过程中变形路径角度呈明显的波动变化,因此采用统计方法对加载全过程超过阈值
ϕ的采集点进行分析。分别统计绝对值超过阈值
ϕ的采集点数量、最大值,并计算其平均值及标准差,三块试件统计数据曲线,如
图12所示。
由
图12可以看出,统计绝对值超过阈值的采集点数量、最大值、平均值及标准差曲线,在加载全过程均呈现波动变化。并且在岩石破坏前出现了几次明显的峰值,三块试件峰值点对应的统计数据,如
表2所示。
以试件1为例,由
表2可知,45个采集点在加载前期出现了1次较大的峰值,此时超过阈值采集点的数量为43个,之后出现了一段120 s的平静期;在加载后期出现了7次峰值,超过阈值采集点数量在4~29变化,最大角度值在21.83°~42.54°变化,平均角度值在19.10°~32.33°变化,标准差在2.07~8.75变化。
岩石试件单轴加载过程中统计的指标参数曲线呈现波动变化趋势,说明在加载过程中,岩石试件处于不断受载调整的循环往复状态。受载使岩石试件产生侧向变形增量,变形角度出现峰值;侧向的变形增量使岩石试件进一步提高了承载能力,侧向变形增量减小,因此出现了平静期或峰谷;随着荷载的继续增加又产生了新的侧向变形增量,如此循环往复,直至岩石破坏前10~20 s,岩石失去受载调整能力,变形角度快速增大导致岩石发生破坏,之后变形角度值出现大幅值高频震荡的现象。这种循环往复的变化状态在岩石的不同加载阶段也表现出了不同的特征,初期波动呈现幅值大周期长,中期波动呈现幅值小周期短,后期波动呈现幅值大周期短。
试件2与试件3统计曲线整体上与试件1相似。主要区别在于试件2在加载初期前后出现了二次较大的峰值和二次平静期;试件3加载前期仅出现一次峰值,没有出现明显的平静期。这些差别的出现主要是由于岩石试件本身内部的材料差异和原始缺陷造成水平变形量值不同产生的。
5 结论
以红砂岩单轴压缩试件为基础,采用数字散斑相关方法,对试件表面位移变形进行监测,从岩石的全过程变形路径角度出发,分析红砂岩在单轴压缩条件下的变形演化特性,研究岩石变形与破坏的内在机制。得出如下结论。
(1)变形路径的时空演化规律:红砂岩单轴压缩全过程中,观测面变形路径呈现显著的阶段性特征。加载前期(约至总破坏时刻的50%):45个采集点变形路径高度一致,水平变形增量趋势统一;加载后期:变形路径呈“伞状分布”,竖向与水平变形均显著分化,且破坏前出现局部变形回弹(路径曲线波动)。演化规律与裂缝位置直接关联,可通过分化区域预判裂缝萌生位置及破坏形态。
(2)破坏前兆的定量化预警指标:时间尺度:变形路径分界时刻(加载前/后期转折点)稳定位于总破坏时刻的50%;变形尺度:分界时刻竖向变形量约为最终破坏竖向变形量的45%。基于上述指标的稳定性,可对同类型岩石破坏时间实现早期预警。
(3)变形路径角度的动态响应机制:变形路径角度全程呈波动变化,揭示岩石内部持续应力调整:初期:大幅值、长周期波动,反映宏观弹性调整;中期:小幅值、短周期波动,表征微观损伤累积;峰值荷载阶段:突增性±180°高频震荡,标志着局部化失稳与灾变临界。
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