CN104833333A - 结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法 - Google Patents

结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法 Download PDF

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Abstract

一种结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，选定出露良好的典型岩体结构面作为研究对象，依据现场大尺度岩体结构面表面形态要素测量结果，根据试样尺寸与样本数计算相邻结构面粗糙度试样的重叠长度，迭代提取系列尺寸结构面试样的表面坐标信息；计算系列试样的粗糙度系数，对各尺寸样本数据的总体分布进行Weibull分布概率密度函数拟合，构建结构面粗糙度系数尺寸效应概率密度函数模型；通过每个结构面试样的粗糙度系数与代表性评价指标的相对偏差分析，搜索各尺寸条件下试样粗糙度系数表征值的最小值，确定结构面粗糙度系数表征单元。本发明有效解决结构面粗糙度系数尺寸效应研究试样选取的唯一性、保证试验结果的可重复性问题。

Description

结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法
技术领域
本发明涉及一种结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，具体为基于结构面粗糙度系数定向概率统计分析的粗糙度系数全域搜索取样方法，为研究结构面粗糙度系数尺寸效应客观规律提供系列尺寸试样的选取方法。
背景技术
结构面力学性质随取样尺寸的增大而变化是众所周知的现象，尺寸效应已成为研究结构面力学行为不可忽略的一个部分，系统总结和分析结构面抗剪强度的尺寸效应规律，是解决大、中、小等多种尺度岩体力学参数相互关联及大尺度工程应用的核心，具有重大的工程实用价值。然而，岩体结构面的形成与发展经历了地质历史时期各种内外动力地质作用的改造和影响，致使结构面发育特征差异大，其力学性质具有各质异性、各向异性与非均一性。因此，结构面随取样位置不同，其力学性质存在明显的差异性。试样选取的随意性是造成试验数据离散、试验结果受人为因素影响大、尺寸效应规律至今尚不明确的重要根源。目前国内外没有理想的结构面尺寸效应试样选取方法。
发明内容
为了克服已有技术无法有效解决结构面粗糙度系数尺寸效应研究试样选取的唯一性、保证试验结果的可重复性问题的不足，本发明提供了一种有效解决结构面粗糙度系数尺寸效应研究试样选取的唯一性、保证试验结果的可重复性问题、可靠性良好的结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，包括以下步骤：
(1)选定出露良好的典型岩体结构面作为粗糙度系数尺寸效应的研究对象，判断岩体结构面潜在滑动方向，采用轮廓曲线仪定向测量尺寸效应最大研究尺寸的结构面轮廓线；
(2)采用扫描仪将记录结构面轮廓线的图纸进行扫描，并转换成图片格式文本；
(3)采用形态学滤波去噪、图像归一化方法，通过Matlab软件对结构面轮廓线扫描图件按灰度值进行提取，根据结构面实际测量长度与图形数字化矩阵的大小关系，自动化读取并存储全断面、等间距、高精度的结构面复杂表面数据；
(4)依据现场大尺度岩体结构面表面形态要素测量结果，在整个尺寸效应研究范围内，根据试样尺寸与样本数计算相邻结构面粗糙度试样的重叠长度，迭代提取系列尺寸结构面试样的表面坐标信息，系列尺寸试样的样本数必须保持一致且满足大样本统计条件；
(5)计算系列试样的粗糙度系数，记录并分类存储系列尺度结构面粗糙度系数，记录每个结构面试样粗糙度系数大小以及试样对应的起止坐标；
(6)分别绘制系列尺寸结构面粗糙度系数统计直方图，总体判断结构面粗糙度系数随试样尺寸变化的概率分布规律；
(7)基于唯像学和显著性检验，分别对各尺寸样本数据的总体分布进行Weibull分布概率密度函数拟合，进而构建结构面粗糙度系数尺寸效应概率密度函数模型；
(8)依据极大似然估计原理，计算系列尺度结构面粗糙度系数概率密度函数最大值，并将其作为结构面试样代表性评价指标；
(9)通过每个结构面试样的粗糙度系数与代表性评价指标的相对偏差分析，即确定每个试样的粗糙度系数表征值；
(10)通过搜索各尺寸条件下试样粗糙度系数表征值的最小值，即确定结构面粗糙度系数表征单元。
进一步，所述确定方法还包括以下步骤：(11)根据得到的结构面粗糙度系数表征单元，在原岩结构面上确定出系列尺寸结构面粗糙度试样的取样位置。
再进一步，所述步骤(6)中，采用修正直边法或Barton直边法简明公式计算系列试样的粗糙度系数。当然，也可以采用其他方法。
本发明的技术构思为：大量研究表明，结构面粗糙度系数是影响结构面力学性质的关键因素。壁岩强度相同时，结构面抗剪强度将由粗糙度系数决定。基于结构面粗糙度系数与抗剪强度具很好的一致性，本发明以结构面粗糙度系数尺寸效应取样代表性研究为切入点，基于尺寸效应研究范围内结构面粗糙度系数的全域搜索，提出了结构面试样表征单元的选取技术，为获得结构面尺寸效应一般规律提供有效手段。
本发明的有益效果主要表现在：有效解决结构面粗糙度系数尺寸效应研究试样选取的唯一性、保证试验结果的可重复性问题、可靠性良好。
附图说明
图1为系列尺寸结构面粗糙度系数表征单元取样位置。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1，一种结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，包括以下步骤：
(1)选定出露良好的典型岩体结构面作为粗糙度系数尺寸效应的研究对象，判断岩体结构面潜在滑动方向，采用轮廓曲线仪定向测量尺寸效应最大研究尺寸的结构面轮廓线。
(2)采用大型扫描仪将记录结构面轮廓线的图纸进行扫描，并转换成图片格式文本；
(3)采用形态学滤波去噪、图像归一化方法，通过Matlab软件对结构面轮廓线扫描图件按灰度值进行提取，根据结构面实际测量长度与图形数字化矩阵的大小关系，自动化读取并存储全断面、等间距、高精度的结构面复杂表面数据。
(4)依据现场大尺度岩体结构面表面形态要素测量结果，在整个尺寸效应研究范围内，根据试样尺寸与样本数计算相邻结构面粗糙度试样的重叠长度，迭代提取系列尺寸结构面试样的表面坐标信息，需要指出的是为了保证系列尺寸结构面粗糙度系数统计分析的基础相同，系列尺寸试样的样本数必须保持一致且满足大样本统计条件。
(5)采用修正直边法或Barton直边法简明公式计算系列试样的粗糙度系数，记录并分类存储系列尺度结构面粗糙度系数，记录每个结构面试样粗糙度系数大小以及试样对应的起止坐标。
(6)分别绘制系列尺寸结构面粗糙度系数统计直方图，总体判断结构面粗糙度系数随试样尺寸变化的概率分布规律。
(7)基于唯像学和显著性检验，分别对各尺寸样本数据的总体分布进行Weibull分布概率密度函数拟合，进而可构建结构面粗糙度系数尺寸效应概率密度函数模型。
(8)依据极大似然估计原理，计算系列尺度结构面粗糙度系数概率密度函数最大值，并将其作为结构面试样代表性评价指标。
(9)通过每个结构面试样的粗糙度系数与代表性评价指标的相对偏差分析，即可确定每个试样的粗糙度系数表征值。
(10)通过搜索各尺寸条件下试样粗糙度系数表征值的最小值，即可确定结构面粗糙度系数表征单元。
(11)根据得到的结构面粗糙度系数表征单元，在原岩结构面上确定出系列尺寸结构面粗糙度试样的取样位置。
本实施例的结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，包括以下步骤：
描述：
(1)选取浙江省常山县出露条件良好的典型板岩结构面作为研究对象，岩石坚硬完整，结构致密，灰色，节理面起伏度为1～2cm，微风化。
(2)判断岩体结构面潜在滑动方向，采用轮廓曲线仪定向测量100cm尺寸范围的结构面轮廓线。
(3)采用大型扫描仪将记录结构面轮廓线的图纸进行扫描，并转换成Tiff格式图片文档。
(4)采用Matlab软件对结构面轮廓线扫描图件按灰度值进行提取，剔除图像异常值，依据中心值法获取系列尺寸结构面试样的表面信息。
(5)已知结构面粗糙度系数测量范围为100cm，将结构面轮廓线矩阵转换为坐标信息。
(6)系列尺寸试样的样本数取50个，满足大样本统计条件根据结构面试样的表面坐标信息，计算系列试样重合量与重合度，全域搜索结构面粗糙度试样并采用修正直边法公式计算系列试样的粗糙度系数，记录每个结构面试样粗糙度系数大小以及试样对应的起止坐标。
(7)基于唯像学和显著性检验，分别对尺寸为10cm、20cm、30cm、40cm、50cm、60cm、70cm、80cm、90cm样本数据的总体分布进行Weibull概率密度函数拟合。
(8)分析Weibull分布中尺度参数a、形状参数b与试样尺寸l的函数关系，构建结构面粗糙度系数尺寸效应概率密度函数模型。
(9)依据极大似然估计原理，把结构面粗糙度系数概率密度函数最大值作为结构面试样代表性评价指标，计算可得10cm所对应的试样代表性评价指标为6.094；20cm所对应的试样代表性评价指标为4.892；30cm所对应的试样代表性评价指标为4.014；40cm所对应的试样代表性评价指标为3.690；50cm所对应的试样代表性评价指标为3.560；60cm所对应的试样代表性评价指标为3.574；70cm所对应的试样代表性评价指标为3.451；80cm所对应的试样代表性评价指标为3.074；90cm所对应的试样代表性评价指标为3.162。
(10)通过每个结构面试样的粗糙度系数与代表性评价指标的相对偏差分析，即可确定每个试样的粗糙度系数表征值，其中10cm的计算结果如表1所示：
编号 10cm(JRC) 10cm(表征指标)
1 14.594 1.395
2 18.86 2.095
3 11.204 0.838
4 5.289 0.132
5 6.226 0.022
6 6.485 0.064
7 4.148 0.319
8 5.476 0.101
9 8.884 0.458
10 9.069 0.488
11 6.732 0.105
12 4.991 0.181
13 5.035 0.174
14 8.045 0.32
15 5.391 0.115
16 7.28 0.195
17 5.963 0.022
18 5.068 0.168
19 8.335 0.368
20 11.099 0.821
21 10.529 0.728
22 4.03 0.339
23 6.049 0.007
24 7.086 0.163
25 5.372 0.118
26 4.405 0.277
27 3.708 0.392
28 5.616 0.078
29 5.579 0.085
30 4.319 0.291
31 5.358 0.121
32 4.019 0.341
33 4.449 0.27
34 5.748 0.057
35 8.237 0.352
36 7.879 0.293
37 4.474 0.266
38 6.144 0.008
39 5.655 0.072
40 5.94 0.025
41 6.159 0.011
42 4.419 0.275
43 5.6 0.081
44 7.193 0.18
45 5.061 0.17
46 4.922 0.192
47 4.807 0.211
48 7.581 0.244
49 6.391 0.049
50 11.163 0.832
表1
(11)通过搜索各尺寸条件下试样粗糙度系数表征值的最小值，确定结构面粗糙度系数表征单元。譬如10cm所对应的粗糙度系数表征值为0.007，所对应的结构面编号为23，对应的起止坐标为[40.408cm，50.408cm]，该试样即为尺寸为10cm结构面粗糙度系数试样的表征单元。
(12)确定系列尺寸结构面粗糙度系数表征单元的取样位置，如图1所示。

Claims (3)

1.一种结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)选定出露良好的典型岩体结构面作为粗糙度系数尺寸效应的研究对象，判断岩体结构面潜在滑动方向，采用轮廓曲线仪定向测量尺寸效应最大研究尺寸的结构面轮廓线；
(2)采用扫描仪将记录结构面轮廓线的图纸进行扫描，并转换成图片格式文本；
(3)采用形态学滤波去噪、图像归一化方法，通过Matlab软件对结构面轮廓线扫描图件按灰度值进行提取，根据结构面实际测量长度与图形数字化矩阵的大小关系，自动化读取并存储全断面、等间距、高精度的结构面复杂表面数据；
(4)依据现场大尺度岩体结构面表面形态要素测量结果，在整个尺寸效应研究范围内，根据试样尺寸与样本数计算相邻结构面粗糙度试样的重叠长度，迭代提取系列尺寸结构面试样的表面坐标信息，系列尺寸试样的样本数必须保持一致且满足大样本统计条件；
(5)计算系列试样的粗糙度系数，记录并分类存储系列尺度结构面粗糙度系数，记录每个结构面试样粗糙度系数大小以及试样对应的起止坐标；
(6)分别绘制系列尺寸结构面粗糙度系数统计直方图，总体判断结构面粗糙度系数随试样尺寸变化的概率分布规律；
(7)基于唯像学和显著性检验，分别对各尺寸样本数据的总体分布进行Weibull分布概率密度函数拟合，进而构建结构面粗糙度系数尺寸效应概率密度函数模型；
(8)依据极大似然估计原理，计算系列尺度结构面粗糙度系数概率密度函数最大值，并将其作为结构面试样代表性评价指标；
(9)通过每个结构面试样的粗糙度系数与代表性评价指标的相对偏差分析，即确定每个试样的粗糙度系数表征值；
(10)通过搜索各尺寸条件下试样粗糙度系数表征值的最小值，即确定结构面粗糙度系数表征单元。
2.如权利要求1所述的一种结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，其特征在于：所述确定方法还包括以下步骤：(11)根据得到的结构面粗糙度系数表征单元，在原岩结构面上确定出系列尺寸结构面粗糙度试样的取样位置。
3.如权利要求1或2所述的一种结构面粗糙度系数尺寸效应试样表征单元确定方法，其特征在于：所述步骤(6)中，采用修正直边法或Barton直边法简明公式计算系列试样的粗糙度系数。
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Inventor before: Du Shigui

Inventor before: Huang Man

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EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
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Application publication date: 20150812

Assignee: China Nonferrous Metals Industry Kunming survey design and Research Institute Co Ltd

Assignor: Shaoxing University

Contract record no.: 2018330000012

Denomination of invention: Method for determining structural surface roughness coefficient dimension effect sample characterization unit

Granted publication date: 20170620

License type: Common License

Record date: 20180211

Application publication date: 20150812

Assignee: Zhejiang mountain and Sichuan Geological Environment Consulting Co., Ltd.

Assignor: Shaoxing University

Contract record no.: 2018330000010

Denomination of invention: Method for determining structural surface roughness coefficient dimension effect sample characterization unit

Granted publication date: 20170620

License type: Common License

Record date: 20180211

Application publication date: 20150812

Assignee: Sinosteel Maanshan Institute of Mining Research Co., Ltd.

Assignor: Shaoxing University

Contract record no.: 2018330000011

Denomination of invention: Method for determining structural surface roughness coefficient dimension effect sample characterization unit

Granted publication date: 20170620

License type: Common License

Record date: 20180211

Application publication date: 20150812

Assignee: Beijing mining and metallurgy science and Technology Group Co., Ltd.

Assignor: Shaoxing University

Contract record no.: 2018330000013

Denomination of invention: Method for determining structural surface roughness coefficient dimension effect sample characterization unit

Granted publication date: 20170620

License type: Common License

Record date: 20180211