CN103886613B - 一种岩石结构面形貌各向异性评价分析方法 - Google Patents

一种岩石结构面形貌各向异性评价分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明一种岩石结构面形貌各向异性评价方法。其步骤包括：⑴获取岩石结构面三维形貌数据；⑵按照实验变异函数公式计算结构面分析方向上的点对，并绘制随变化的发展趋势图；⑶确定变异函数模型并进行函数模型拟合，进而确定模型参数变程a与基台C的值；⑷应用量纲分析方法，用H（由a和C表示）表征结构面各向异性特征；⑸按照步骤⑵、⑶和⑷计算结构面上各个方向上的值，以此来分析岩石结构面的各向异性特征。本发明提供的分析方法可以有效解决岩石结构面形貌各向异性定量化表征的问题，方便准确，该方法为进一步全面评价岩石结构面剪切强度提供依据。

Description

一种岩石结构面形貌各向异性评价分析方法
技术领域
本发明涉及一种岩石结构面形貌各向异性评价方法，属于岩石力学领域范畴。
背景技术
大量研究表明，结构面的力学行为与水力特性存在明显的各向异性，而这一特性很大程度上取决于结构面形貌的各向异性。因此，深入研究岩石结构面各向异性的特征有很重要的理论意义与实际工程应用价值。国内外的学者在岩石结构面各向异性的研究方面做了大量的工作，主要应用地理信息系统的方法、分形理论描述的方法、累计功率谱密度指数描述、结构面不同方向上剖线的粗糙度分析方法等进行研究，并取得了丰硕的成果。尽管国内外学者在这方面做了很大的努力，但因岩石结构面的复杂性，其各向异性特征定量化表征仍是一个难点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种岩石结构面形貌各向异性评价方法，该方法能够定量评价岩石结构面各向异性特征，进而为全面评价岩石结构面剪切强度提供依据。
技术解决方案：
本发明首先获取岩石结构面三维形貌数据，然后应用地质统计学原理，计算结构面各个方向上的变异函数，通过分析变异函数特征，提出用变异函数参数（基台和变程）表示岩石结构面的各向异性特征的方法。
用该方法描述岩石结构面的各向异性特征的具体步骤如下：
（1）获取岩石结构面数字图像，用图像灰度值表示岩石结构面的三维形貌数据；
（2）以岩石结构面的三维数据为基础，按照实验变异函数计算公式，计算结构面分析方向上的点对，并绘制随h变化的发展趋势图，其中，为变异函数值，Z(x)代表结构面点处的起伏高度，i表示结构面内点的编号，h表示分析方向上两点的间距，N(h)表示分析方向上结构面内间隔为h的点对数；
（3）根据变异函数值随h变化的发展趋势，确定变异函数模型，应用最小二乘法进行变异函数模型拟合，确定模型参数变程a与基台C的值；
（4）为了便于比较分析结构面的各向异性特征，应用量纲分析、归一化处理的方法，用单一指标H表示结构面形貌各向异性特征，，其中C表示基台，a表示变程，m表示结构面起伏高程的平均值，L表示结构面分析方向长度的一半，H值能够表示结构面的各向异性特征；
（5）结构面各个方向的H值通过重复步骤（2）—（4）获得。
本发明步骤（3）中变异函数模型包括：球状模型、或对数模型、或指数模型、或高斯模型。
本发明还包括用图像灰度值表示岩石结构面的三维形貌特征，具体步骤为：
①将获得的结构面图像转化为256灰度图；
②在灰度图中0代表最暗，255代表最亮，在岩石结构面中灰度最小值代表最低点，灰度最大值表示最高点，按照公式对结构面中的灰度值进行比例缩放，并使其单位转化为像素，从而使缩放后的灰度值表示结构面的实际尺寸，其中，L image 表示结构面图像长度，单位像素，L表示结构面实际长度，单位mm，h hmax 表示图像中最大灰度值，h hmin 表示图像中最小灰度值，h max 表示结构面内最高点，单位mm，h min 表示结构面内最低点，单位mm，k为缩放比例系数；
本发明还包括：为区别结构面同一方位正反方向的各向异性特征，计算点对时采用沿分析方向上所有爬坡数据参与变异函数的计算。
本发明还包括：分析方向的确定，具体步骤为：
①图像中的像素点是以矩阵的形式存储的，首先在矩阵中建立平面直角坐标系；
②在直角坐标系中选择两个像素点；
③根据两点在直角坐标系中的位置计算方向角度，计算结果为确定的分析方向。
本发明优点：
因岩石结构面的复杂性，其各向异性特征定量化表征仍是一个难点。本发明在获取结构面三维形貌数据的基础上，利用地质统计学中的变异函数定量分析岩石结构面的各向异性特征，研究结果表明，该方法是分析结构面各向异性特征的一种非常有效地方法。
附图说明
图1为本发明岩石结构面形貌各向异性分析流程图；
图2为本发明石膏试件结构面形貌图；
图3为本发明图像灰度值表示岩石结构面三维形貌特征流程图；
图4为本发明结构面图像数据点分布方式及分析方向示意图；
图5 为本发明结构面27°方向上点对统计示意图；
图6为本发明结构面上爬坡数据示意图；
图7为本发明27°方向上随h变化发展趋势及二级球状模型变异函数拟合结果图；
图8为本发明结构面各向异性特征图；
图9为本发明结构面方向指示图。
具体实施方式
本实施例采用石膏粉材料人工制作类岩石结构面，以下结合附图详细说明本发明的具体实施方式：
见图1是岩石结构面形貌各向异性分析流程图。
结构面图像获取与用灰度值表示结构面三维形貌
采用佳能60D数码相机获取石膏结构面形貌图（见图2），将该结构面形貌图像进行图像灰度转换，比例缩放，而后将处理后的数据进行存储。图像灰度值表示岩石结构面三维形貌特征流程图见图3。该过程中比例缩放确定过程具体步骤如下：
（1）经实际量测，该结构面最高点与最低点落差（h max -h min ）为9mm；
（2）从结构面图像灰度值统计结果看，该结构面图像最大灰度值208，最小灰度值36，最大灰度差（h hmax -h hmin ）为172；
（3）该结构面实际长度为50mm，结构面图像实际长度L image 为1000像素；
（4）按照公式计算，比例系数k为45/43。
结构面分析方向上变异函数模型参数计算
按照图1步骤（4）首先确定结构面分析方向，如图4所示，首先在结构面图像像素点矩阵中建立平面直角坐标系；其次在直角坐标系中选择两个像素点，如像素点1和像素点2；最后根据1、2两点在直角坐标系中的位置计算方向角度，即，，；这样图4中所有斜直线方向的点将参与计算分析。
按照实验变异函数计算公式，计算该方向上的点对。见图5结构面27°方向上点对统计示意图，当h为1时，在该方向上逐行追踪扫描图像中的每一点，并记录符合h=1的点的值，将参与两点间高程差的计算，这样的点对在示例中共有20对，同样方法，逐步增大h，相应地统计出点的对数，这样能够计算不同的h对应的的值，进而绘制随h变化的发展趋势图（见图7所示）。该过程主要为了说明点对的统计，并未考虑在该方向上各点的分布特点，为了区分同一方位正反方向的各向异性特征，计算时采用沿分析方向上所有爬坡数据参与变异函数的计算，爬坡数据示意图见图6，此过程可以通过比较相邻点数值的大小，分析其是否参与计算。
按照图1步骤（5）确定变异函数模型，根据图7中随h变化的发展趋势，前半段数据点较陡，后半段数据点相对较缓，该特征符合二级球状模型变异函数曲线特点，故采取二级球状模型变异函数进行拟合，拟合结果见图7拟合曲线，相应变异函数模型参数见图7指示部分。二级球状模型变异函数拟合具体步骤如下：
下述公式为二级球状模型变异函数模型计算公式。
⑴先用前区数据点在拟合第一段球状模型函数，设，x 1=h，x 2=h 3，b 0=C 0，，，得到，按照最小二乘法的原理和方法，得到b 0，b 1，b 2的解。
⑵用后区的数据点在内拟合第二段球状模型，令，x 1=h，x 2=h 3，d 0=C 0+C 1，，，这样得到，同理按照最小二乘法的原理和方法，得到d 0，d 1，d 2的解。
⑶进而能求得参数C 0，C 1，C 2，a 1，a 2 的值。
二级球状模型变异函数参数变程C= C 0+ C 1+ C 2，基台a= a 1+ a 2，本实施例共计算拟合了32个方向的球状模型变异函数，计算结果见表1
表1 二级球状模型变异函数计算参数统计表
3.结构面各方向上变异特征参数H计算及各向异性分析
按照图1步骤（7），依据公式，根据表1参数值，对应方向的H值计算结果见表2。
表2 32个方向上H值统计表
按照图1步骤（8），分析该结构面32个方向上H值，根据表2数据绘制的结构面各向异性特征图（见图8），图9是相关方向指示。
由实施例结果可见，提出的参数H能够很好的定量化表示岩石结构面的各向异性特征，分析结果可为全面了解岩石结构面力学性质，从而进一步为准确全面评价工程岩石强度提供依据。

Claims (4)

1.一种岩石结构面形貌各向异性评价分析方法，其特征在于，方法步骤包括：
（1）获取岩石结构面数字图像，用图像灰度值表示岩石结构面的三维形貌数据；
（2）以岩石结构面的三维数据为基础，按照实验变异函数计算公式，计算结构面分析方向上的点对，并绘制随h变化的发展趋势图，其中，为变异函数值，Z(x)代表结构面x点处的起伏高度，i表示结构面内点的编号，h表示分析方向上两点的间距，N(h)表示分析方向上结构面内间隔为h的点对数；
（3）根据变异函数值随h变化的发展趋势，确定变异函数模型，应用最小二乘法进行变异函数模型拟合，确定模型参数变程a与基台C的值；
（4）为了便于比较分析结构面的各向异性特征，应用量纲分析、归一化处理的方法，用单一指标H表示结构面形貌各向异性特征，，其中C表示基台，a表示变程，m表示结构面起伏高程的平均值，L表示结构面分析方向长度的一半，H值能够表示结构面的各向异性特征；
（5）结构面各个方向的H值通过重复步骤（2）—（4）获得；
其中：步骤（1）中用图像灰度值表示岩石结构面的三维形貌特征的具体步骤为：
①将获得的结构面图像转化为256灰度图；
②在灰度图中0代表最暗，255代表最亮，在岩石结构面中灰度最小值代表最低点，灰度最大值表示最高点，按照公式对结构面中的灰度值进行比例缩放，并使其单位转化为像素，从而使缩放后的灰度值表示结构面的实际尺寸，其中，L image 表示结构面图像长度，单位像素，L表示结构面实际长度，单位mm，h hmax 表示图像中最大灰度值，h hmin 表示图像中最小灰度值，h max 表示结构面内最高点，单位mm，h min 表示结构面内最低点，单位mm，k为缩放比例系数。
2.根据权利要求1所述岩石结构面形貌各向异性评价分析方法，其特征在于，还包括：为区别结构面同一方位正反方向的各向异性特征，计算点对时采用沿分析方向上所有爬坡数据参与变异函数的计算。
3.根据权利要求1所述岩石结构面形貌各向异性评价分析方法，其特征在于，还包括：分析方向的确定，具体步骤为：
①图像中的像素点是以矩阵的形式存储的，首先在矩阵中建立平面直角坐标系；
②在直角坐标系中选择两个像素点；
③根据两点在直角坐标系中的位置计算方向角度，计算结果为确定的分析方向。
4.根据权利要求1所述一种岩石结构面形貌各向异性评价分析方法，其特征在于，步骤（3）中变异函数模型包括：球状模型、或对数模型、或指数模型、或高斯模型。
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