CN110516281A - 一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法 - Google Patents

Abstract

一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法，首先，在原有各向异性变异系数的基础上，通过表征正交方向上劣势三维粗糙参数与优势三维粗糙参数的比值获得三维化各向异性变异系数AVC^3D；然后，通过分析AVC^3D随尺度的变化来研究结构面各向异性的尺寸效应特征。本发明结合渐进全覆盖统计方法进行结构面尺寸划分，使结构面各向异性的尺寸效应规律研究更具代表性；利用结构面各向异性变异系数AVC^3D分析各向异性的尺寸效应规律，实现了结构面各向异性的尺寸效应特征定量化评估。

Description

一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法

技术领域

本发明涉及一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法，适用于工程岩体稳定性评价。

背景技术

岩体结构面(诸如断层、节理和裂隙)是岩体中的不连续面，其力学性质往往控制着岩体的变形和破坏。然而由于结构面表面形态表现明显的各向异性特征，且不同尺度的结构面各向异性各不相同，导致其力学性质存在不确定性。

为研究各向异性随尺度的变化规律，Tatone等采用对7种采样尺寸的结构面进行各向异性评价，发现结构面不同方向的粗糙参数均随尺度增大而增大。陈世江等结合粗糙参数SRv分析了10种采样尺寸的结构面粗糙度变化规律，发现不同方向上粗糙参数收敛尺度不同。上述研究表明，结构面各向异性是存在尺寸效应的。然而由于粗糙参数较难定量表征各向异性程度的尺度变化，导致结构面各向异性尺寸效应研究仍停留在性质的描述阶段。为此，有必要采用能够综合考虑粗糙度方向性变化的特征参数对各向异性尺寸效应做进一步研究。

近期，Huang等综合分析不同结构面的各向异性分布，提出了考虑正交方向粗糙度系数的各向异性变异系数AVC，该参数为各向异性定量化描述提供了新方法。

发明内容

为了克服已有技术无法实现各向异性尺寸效应的定量化评估的不足，本发明提供一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法，为确定稳定合理的结构面各向异性尺度范围提供依据

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法，所述方法包括如下步骤：

1)利用三维激光扫描仪获取大范围尺寸的结构面表面三维形貌数据，然后截取所需研究结构面方形平面尺寸范围为l×l的三维点云数据；

2)基于渐进全覆盖统计方法获得不同结构面尺寸为l_i×l_i的样本，其中i＝1,2,...,n，计算得到推进间距为Δd及采样尺寸为l_i×l_i下各结构面尺寸的样本量为

3)针对采样尺寸为l_i×l_i下的N_i个结构面样本，对每个结构面样本以间隔为10°分别从0°～360°选取36个剪切方向，计算得到每个方向的三维形貌定量参数绘制其在极坐标图上的各向异性分布规律；

4)根据采样尺寸为l_i×l_i下的N_i个结构面样本的各向异性分布规律，确定其正交方向上的劣势三维粗糙参数P_Inf与优势三维粗糙参数P_Adv，并用AVC^3D表示结构面样本的各向异性变异程度，其中AVC^3D＝sum(P_Inf)/sum(P_Adv)，获得采样尺寸l_i×l_i下所有N_i个结构面样本的AVC^3D均值；

5)重复步骤3)和4)，根据获得的各个不同采样尺寸l_i×l_i结构面样本的AVC^3D均值，计算整体结构面l×l的各向异性尺寸效应规律。

本发明中，首先在原有各向异性变异系数的基础上，通过表征正交方向上劣势三维粗糙参数与优势三维粗糙参数的比值获得三维化各向异性变异系数AVC^3D；然后通过分析AVC^3D随尺度的变化来研究结构面各向异性的尺寸效应特征。

本发明的有益效果主要体现在：(1)结合渐进全覆盖统计方法进行结构面尺寸划分，使结构面各向异性的尺寸效应规律研究更具代表性；(2)利用结构面各向异性变异系数AVC^3D分析各向异性的尺寸效应规律，实现了结构面各向异性的尺寸效应特征定量化评估。

附图说明

图1是1000mm×1000mm天然结构面三维形貌的示意图。

图2是渐进全覆盖统计方法的示意图。

图3是AVC^3D统计均值随采样尺寸的变化规律的示意图。

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～图3，一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法，包括以下步骤:

1)利用三维激光扫描仪获取大范围尺寸的结构面表面三维形貌数据，然后截取所需研究结构面方形平面尺寸范围为l×l的三维点云数据；

2)基于渐进全覆盖统计方法获得不同结构面尺寸为l_i×l_i的样本，其中i＝1,2,...,n，计算得到推进间距为Δd及采样尺寸为l_i×l_i下各结构面尺寸的样本量为

3)针对采样尺寸为l_i×l_i下的N_i个结构面样本，对每个结构面样本以间隔为10°分别从0°～360°选取36个剪切方向，计算得到每个方向的三维形貌定量参数绘制其在极坐标图上的各向异性分布规律；

4)根据采样尺寸为l_i×l_i下的N_i个结构面样本的各向异性分布规律，确定其正交方向上的劣势三维粗糙参数P_Inf与优势三维粗糙参数P_Adv，并用AVC^3D表示结构面样本的各向异性变异程度，其中AVC^3D＝sum(P_Inf)/sum(P_Adv)，获得采样尺寸l_i×l_i下所有N_i个结构面样本的AVC^3D均值。

5)重复步骤3)和4)，根据获得的各个不同采样尺寸l_i×l_i结构面样本的AVC^3D均值，计算整体结构面l×l的各向异性尺寸效应规律。

本实例通过天然岩体结构面加以说明，具体实施方式如下

1)利用便携式激光扫描仪(MetraSCAN 3D，Creaform，Canada)获取大范围尺寸的结构面表面三维形貌数据，然后截取所需研究结构面方形平面尺寸范围为1000mm×1000mm的三维点云数据，如图1所示。

2)基于渐进全覆盖统计方法获得结构面尺寸分别为100mm×100mm、200mm×200mm、···、1000mm×1000mm的样本，计算得到推进间距为Δd及对应采样尺寸下各结构面的样本量为

基于渐进覆盖法选取100mm×100mm正方形采样单元，并以推进间距Δd为100mm获取100个结构面样本，并记录为A1、A2、···、A100，渐进全覆盖统计方法示意图如图2所示。

3)针对采样尺寸为100mm×100mm下的100个结构面样本，记录为A1、A2、···、A100，对每个结构面样本以间隔为10°分别从0°～360°选取36个剪切方向，计算得到每个方向的三维形貌定量参数并绘制其在极坐标图上的各向异性分布规律。

4)根据采样尺寸为100mm×100mm下的100个结构面样本的各向异性分布规律，确定其正交方向上的劣势三维粗糙参数P_Inf与优势三维粗糙参数P_Adv，并用AVC^3D表示结构面样本的各向异性变异程度，其中AVC^3D＝sum(P_Inf)/sum(P_Adv)，获得采样尺寸100mm×100mm下所有结构面样本的AVC^3D均值，计算结果见表1。

表1

5)重复步骤3)和4)，根据获得的各个不同采样尺寸200mm×200mm、300mm×300mm、···、1000mm×1000mm结构面样本的AVC^3D均值，计算整体结构面1000mm×1000mm的各向异性尺寸效应规律，计算结果见表2。

采样尺寸	AVC<sup>3D</sup>
		100mm×100mm	0.452
200mm×200mm	0.443
		300mm×300mm	0.441
400mm×400mm	0.439
		500mm×500mm	0.442
600mm×600mm	0.441
		700mm×700mm	0.437
800mm×800mm	0.437
		900mm×900mm	0.435
1000mm×1000mm	0.435

表2

结构面各向异性尺寸效应分析：各向异性变异系数随结构面尺寸增大而减小至定值。图3是根据表1数据绘制的结构面AVC^3D尺寸效应特征图。从图中发现，结构面各向异性变异系数统计均值与采样尺寸呈现较的乘幂函数关系，其随结构面尺寸的衰减可表示为：

本说明书的实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，仅作说明用途。本发明的保护范围不应当被视为仅限于本实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域的普通技术人员根据本发明构思所能想到的等同技术手段。

Claims (1)

1.一种定量化表征岩体结构面各向异性尺寸效应的评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

1)利用三维激光扫描仪获取大范围尺寸的结构面表面三维形貌数据，然后截取所需研究结构面方形平面尺寸范围为l×l的三维点云数据；

2)基于渐进全覆盖统计方法获得不同结构面尺寸为l_i×l_i的样本，其中i＝1,2,...,n，计算得到推进间距为Δd及采样尺寸为l_i×l_i下各结构面尺寸的样本量为

3)针对采样尺寸为l_i×l_i下的N_i个结构面样本，对每个结构面样本以间隔为10°分别从0°～360°选取36个剪切方向，计算得到每个方向的三维形貌定量参数绘制其在极坐标图上的各向异性分布规律；

4)根据采样尺寸为l_i×l_i下的N_i个结构面样本的各向异性分布规律，确定其正交方向上的劣势三维粗糙参数P_Inf与优势三维粗糙参数P_Adv，并用AVC^3D表示结构面样本的各向异性变异程度，其中AVC^3D＝sum(P_Inf)/sum(P_Adv)，获得采样尺寸l_i×l_i下所有N_i个结构面样本的AVC^3D均值；

5)重复步骤3)和4)，根据获得的各个不同采样尺寸l_i×l_i结构面样本的AVC^3D均值，计算整体结构面l×l的各向异性尺寸效应规律。