CN110689552A - 一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法,包括:原始冒落岩块堆体图像获取;利用ImageJ软件对图像进行灰度化和二值化等处理,将图像转化为二值数据图像;基于图像处理得到的二值数据图像,编写程序计算堆体的分形维数;获取冒落区岩块密度、冒落岩块极限尺寸,结合分形维数构建堆体孔隙分形模型,计算冒落区堆体孔隙率。本发明基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法,运用ImageJ软件进行图形处理,编写MATLAB程序确定分形维数,继而构建冒落区孔隙分形模型,计算孔隙率,具有一定的新颖性,且本发明操作简单,易于实际应用,为冒落区堆体孔隙率的确定提供了一种新的方法和思路。

Description

一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法
技术领域
本发明涉及孔隙率计算技术领域,具体涉及一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法。
背景技术
在对冒落区进行注浆改造工程用以地面减沉时,如何正确合理地计算冒落区堆体孔隙率,对冒落区充填技术中注浆孔位确定、设备选型、工艺流程与施工组织管理等重要环境有及其重要的意义。当前对于冒落区堆体孔隙率的确定有很多方法,如现场实测,数值模拟,理论计算等,在冒落区堆体孔隙率的诸多方法中,现场实测操作较为繁琐,且井下条件复杂多变,难以实现;通过数值模拟手段计算与实际又有较大出入;理论计算参数获取困难,计算结果可靠性不高。经大量研究表明,岩体破碎后所产生的各种尺寸岩块的形状具有分形结构,本发明针对这一特征基于分形理论提供一种操作简单,易于实际应用的冒落区堆体孔隙率确定方法。
发明内容
1.本发明的目的
鉴于此,本发明针对冒落区堆体孔隙率确定的重要性和困难性,提供一种基于分形理论确定冒落区堆体孔隙率的简单方法,为开采冒落区注浆充填量的计算提供基础数据。
2.本发明的技术方案
为实现上述目的,本发明一种领域,具体涉及一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法,该方法包括:步骤A,原始冒落岩块堆体图像获取;步骤B,利用ImageJ软件对图像进行灰度化、均衡化、去噪和阈值分割等处理,将图像转化为二值数据图像;步骤C,基于步骤B得到的二值图像,利用MATLAB编写程序计算图像堆体的分形维数,步骤D,获取冒落区岩块密度、冒落岩块极限尺寸,结合分形维数构建堆体孔隙分形模型,计算冒落区堆体孔隙率。
发明基于分形理论,依据现场测量和堆体图像,利用ImageJ软件结合MATLAB编写程序计算冒落区堆体的分形维数,继而采用理论推导方式构建冒落区堆体孔隙分形模型,计算堆体孔隙率。本发明具有一定的新颖性,且本发明操作简单,易于实际应用,为冒落区堆体孔隙率确定提供了一种新的方法和思路。
附图说明
此处用来说明的附图是为了对本发明的进一步解释和说明,为本申请的一部分,但并不能限定本发明。
图1为本发明基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法流程图。
图2为ImageJ软件图像处理流程图
图3为MATLAB程序执行过程流程图
图4为ImageJ软件处理后冒落区石堆体8位灰度图像
具体实施方案
下面结合附图及本发明所应用的实例,对本发明进行进一步说明。
图1为本发明基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法流程图。
图2为ImageJ软件图像处理流程图
图3为MATLAB程序执行过程流程图
图4为ImageJ软件处理后冒落区石堆体8位灰度图像
步骤A,获取要计算的冒落区堆体的照片,照片拍摄时要保持亮度一致,镜头光轴要垂直于堆体表面;
步骤B,利用ImageJ软件对图像进行灰度化和二值化处理,将图像转化为二值数据,图像处理流程图见说明说附图2;本发明中,利用ImageJ软件对图像进行处理的具体过程为:
1)导入图片数据;
2)将RGB图像转化为8位灰度图像;
3)对图像进行均衡化增强处理;
4)增强后的图像进行平滑、高斯去噪、提取边缘和骨架化处理;
5)使用最大方差法自动选择相应门限值对灰度图像进行阈值分割,将图像转化位二值数据。
步骤C,基于步骤B得到的二值图像,利用MATLAB编写程序计算图像堆体的分形维数D;
1)冒落区岩块分形维数的公式推导:
冒落区岩块碎体分析中,使用幂指数关系,包含尺度r与颗粒数目N(r)之间满足如下关系:N(r)=Cr-D,式中—特征尺寸大于r的岩块数目;C—是材料常数。从上式可得冒落岩块分维数D:D=ln(Ni+1/Ni)/ln(ri/ri+1),式中ri,ri+1—分别为两个衡量冒落岩石的特征尺寸;Ni,Ni+1—分别为对应于ri和ri+1特征尺寸下的采空区冒落岩石数目。
2)确定分形维数D的MATLAB程序执行步骤是:
①读取二值数据图像;二值图像像素点为黑或白两种颜色,对应于计算机中只包含0和1的矩阵,0代表黑色,1代表白色。
②将二值数据矩阵依次划分成若干子矩阵,子矩阵行列数均为k,所有子矩阵的个数记作Nδk(简记为Nk),取k=1,2,4,…,2i,从而得到盒子数N1,N2,…,N2i。因为像素点的大小δ=图像的长度l/图像一行中像素点数量,所以行和列都由k个像素点组成的块的边长为δk=kδ(k=1,2,4,…,2i);对于每个图像,δ是一个定值,具体计算时δk=k(k=1,2,4,…,2i)。
③分别对δk和Nk取对数,作图,得到一系列点,对点拟合得到一条直线,直线斜率即为图像的分形维数D。
执行过程见说明书附图3。
步骤D,获取冒落区松散堆体密度、冒落岩块极限尺寸、特征尺寸岩块数目,结合分形维数构建堆体孔隙分形模型,计算冒落区堆体孔隙率。分为以下步骤:
1)冒落区松散堆体密度的确定与冒落带高度、煤层高度及冒落区堆体岩块的密度有关,其计算公式为:式中:d0—冒落区堆体岩块的密度,取冒落区内各岩层密度的平均值。d—冒落区松散堆体密度:H—冒落带高度为,h—煤层高度。
2)冒落岩块极限尺寸包括冒落岩块的最大尺寸rmax和最小尺寸,式中:b—采宽,m;H—冒落带高度,m;L—工作面推进长度,m。rmin是岩层冒落堆体中破碎最严重、数目最多,尺寸最小的岩块。
3)结合以上参数将冒落区堆体视为Menger海绵模型,推导出冒落岩块分维数与孔隙率P关系如下:式中:d—冒落区松散堆体密度;d0—冒落区堆体岩块的密度;D—分形维数;rmax—冒落岩块的最大尺寸;rmin—冒落岩块的最小尺寸。
将本发明方法应用于祁东煤矿首采的3222工作面具体实例,如下:
①首先在井下3222工作面拍摄冒落区堆体图像,使用ImageJ软件进行灰度化、均衡化和二值化等处理,处理后的冒落区堆体图像见说明书附图4,再经Matlab程序计算得3222工作面冒落区堆体分形维数D=2.875;
②3222工作面冒落区松散堆体密度计算,已知3222工作面长800m,宽150m,倾斜长壁综采,采宽42m,冒落区内3种岩体平均密度d0=2.51t/m3;现场钻孔资料表明,3222工作面冒落区高度H为9.5m,由松散堆体密度计算公式得d=1.85t/m3
③岩块极限尺寸确定,rmax由公式计算得rmax=(42×150×9.5)-1/3=39m再根据现场调查可知,rmin=0.00001m;
则3222工作面冒落区孔隙率P为:
本发明基于分形理论,利用ImageJ软件和MATLAB程序即可实现对冒落区堆体孔隙率的确定,具有一定的新颖性,且本发明操作简单,易于实际应用,为冒落区堆体孔隙率的确定提供了一种新的方法和思路。
以上所述具体实例,对本发明的目的,过程和有益效果进行详细说明,并不用于限定本发明的限定范围,凡在本发明的精神原则之内,所做的任何修改、等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法,其特征在于,该方法包括:
步骤A,获原始冒落岩块堆体图像获取,照片拍摄时要保持亮度一致,镜头光轴要垂直于堆体表面;
步骤B,利用ImageJ软件对图像进行灰度化、均衡化、去噪和阈值分割等处理,将图像转化为二值数据图像;
步骤C,基于步骤B得到的二值图像,利用MATLAB编写程序计算图像堆体的分形维数;
步骤D,获取冒落区岩块密度、冒落岩块极限尺寸、特征尺寸岩块数目,结合分形维数构建堆体孔隙分形模型,计算冒落区堆体孔隙率。
2.如权利要求1所述的一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法,其特征在于,步骤B中,利用ImageJ软件对图像进行灰度化和二值化处理,将图像转化为二值数据图像,具体过程如下:
1)导入原始RGB图片数据;
2)将RGB图像转化为8位灰度图像;
3)对图像进行均衡化增强处理;
4)增强后的图像进行平滑、高斯去噪、提取边缘和骨架化处理;
5)使用最大方差法自动选择相应门限值对灰度图像进行阈值分割,将图像转化位二值数据。
3.如权利要求1所述的一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法,其特征在于,步骤C中,基于步骤B得到的二值图像,利用MATLAB编写程序计算图像堆体的分形维数;
1)冒落岩块分维数D的计算公式:D=ln(Ni+1/Ni)/ln(ri/ri+1),式中ri,ri+1—分别为两个衡量冒落岩石的特征尺寸;Ni,Ni+1—分别为对应于ri和ri+1特征尺寸下的采空区冒落岩石数目。
2)MATLAB程序执行过程如下:
①读取二值数据图像;二值图像像素点为黑或白两种颜色,对应于计算机中只包含0和1的矩阵,0代表黑色,1代表白色。
②将二值数据矩阵依次划分成若干子矩阵,子矩阵行列数均为k,所有子矩阵的个数记作Nδk(简记为Nk),取k=1,2,4,…,2i,从而得到盒子数N1,N2,…,N2i。因为像素点的大小δ=图像的长度l/图像一行中像素点数量,所以行和列都由k个像素点组成的块的边长为δk=kδ(k=1,2,4,…,2i);对于每个图像,δ是一个定值,具体计算时δk=k(k=1,2,4,…,2i)。
③分别对δk和Nk取对数,作图,得到一系列点,对点拟合得到一条直线,直线斜率即为图像的分形维数D。执行过程见说明书附图3。
4.如权利要求1所述的一种基于分形理论的冒落区堆体孔隙率确定方法,其特征在于,步骤D中,获取冒落区松散堆体密度、冒落岩块极限尺寸,结合分形维数构建堆体孔隙分形模型,计算冒落区堆体孔隙率。
1)冒落区松散堆体密度计算公式为:
Figure FDA0002232914400000021
式中:d0—冒落区堆体岩块的密度,取冒落区内各岩层密度的平均值。d—冒落区松散堆体密度:H—冒落带高度为,h—煤层高度。
2)冒落岩块极限尺寸包括冒落岩块的最大尺寸rmax和最小尺寸rmin
Figure FDA0002232914400000022
式中:b—采宽,m;H—冒落带高度,m;L—工作面推进长度,m。rmin是岩层冒落堆体中破碎最严重、数目最多,尺寸最小岩块。
3)冒落区堆体孔隙率计算公式为:
Figure FDA0002232914400000023
式中:d—冒落区松散堆体密度;d0—冒落区堆体岩块的密度;D—分形维数;rmax—冒落岩块的最大尺寸;rmin—冒落岩块的最小尺寸。
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