CN113298935B - 一种基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的目的是针对现有岩体结构面调查方法存在的问题，提供了一种基于基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法。该方法的步骤：S1、基于点云成像技术采集岩体结构信息；S2、基于机器学习技术对点云数据再构模型的几何信息进行分组、分类和统计；S3、根据点云数据处理结果对巷道岩体结构特征进行分析。该方法快速获取被测对象表面节理裂隙，重建静态物体的空间3D模型，对岩体节理裂隙进行解译识别、对结构面进行拟合及产状的量测，然后基于点云数据提取的结构面特征对各水平优势节理组及结构发育特征进行分析，最终完成区域断层、优势节理组的产状、分布信息的获取，为后期采矿方案设计、采场结构参数及支护方式确定等提供依据。
Description
技术领域
本发明属于矿山地质技术领域，尤其是涉及一种基于点云成像技术的矿岩节理构造调查统计方法。
背景技术
岩体是自然界中具有一定结构特征的地质体，由于遭受各种地质构造运动作用使其内部发育有各种各样具有一定方向、规模和形态的结构面，如层面、节理、断层、裂隙、不整合接触面等。结构面信息的获取是研究岩体结构特征的基础，岩体结构面信息直观、量化的描述一直是岩体力学和工程地质领域发展的一个重要方向，国内外学者通过多种有效的技术手段开展了岩体结构面调查。目前常用的岩体结构面调查方法，包括测线法、统计窗法、钻孔岩芯测定法和三维激光成像扫描方法；其中三维激光成像扫描方法较测线法、统计窗法及钻孔岩芯测定法具有效率高、工作量小，同时能够对人无法抵达的区域进行远程扫描实岩体结构特征的分析。但由于采用三维激光扫描仪扫描的点云数据量大，在进行数据处理过程，还需要采用人工的手段对结构面进行识别、统计和分析，耗时耗人工。
发明内容
本发明的目的是针对现有岩体结构面调查方法存在的问题，提供了一种基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法。该方法提供一种可大面积高分辨率地快速获取被测对象表面节理裂隙，进而方便、快速、准确地重建静态物体的空间3D模型，对岩体节理裂隙进行解译识别、对结构面进行拟合及产状的量测，快速进行现场岩体结构分布统计及特种识别，然后基于点云数据提取的结构面特征对各水平优势节理组及结构发育特征进行分析，最终完成区域断层、优势节理组的产状、分布等信息的获取，为后期采矿方案设计、采场结构参数及支护方式确定等提供依据。
一种基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法，包括如下步骤：
S1、基于点云成像技术采集巷道岩体结构信息；
在巷道内每隔8～12m设置一个点云数据采集站，采用三维激光扫描仪进行现场巷道扫描后，获取巷道表面形成的点云数据；
S2、基于机器学习技术对点云数据再构模型的几何信息进行分组、分类和统计；
S2.1、将点云数据由相对坐标转换为大地空间直角坐标；
S2.2、数据拼接与预处理：将相邻点云数据采集站扫描测得的点云数据的重叠部分进行数据拼接、剔除，进而获得巷道内点云构建三维效果图；
S2.3、结构面识别与特征数据统计；
S2.3.1、识别
对采集的点云数据，定义多于3个点能够形成的面为一个结构面，并对这个面进行标识，其流程如下：
S2.3.1.1、定义基点，设定扫描的起始点为基点；
S2.3.1.2、搜索基点邻近的2个点并形成面，将该面定义为基准面；
S2.3.1.3、以基准面为中心，搜索邻近的第4个点，判断该点是否与基准面处于同一平面，如果是，则与基准面合并后成为新基准面，并继续搜索第5个点，如此循环，直到无法找到可以再合并入该新基准面的点为止，将由这些点形成的新基准面定义为结构面并做标识；如果以基准面为中心找不到第4个点形成面，则以巷道方向为轴向，变更基点，重复S2.3.1.1；
S2.3.2、统计
根据标识的结构面的特征数据进行统计(倾向、倾角和方位)：
S2.3.2.1、基于标识的结构面上的任何三个点的三维坐标，计算法线在水平投影的方位作为倾向，并记录和统计；
S2.3.2.2、计算法线与竖直方向的夹角作为倾角，并记录和统计；
S2.3.2.3、记录和统计结构面面心的三维坐标，并将三维坐标作为方向；
S2.3.3、分析
将结构面特征数据对各水平优势节理组进行分析，进行得到不同水平优势节理组统计，以及迹长、节理平均间距、空间分布、线密度等几何信息；
进一步的，所述对各水平优势节理组进行分析的方法为绘制成节理玫瑰花图；
S3、根据点云数据处理结果，对巷道岩体结构特征进行分析；
利用结构面的倾向/倾角、节理平均间距和线密度数据，得出巷道岩体结构面体积节理密度。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
1、本发明充分利用现有的三维激光点云技术，在井下照明不佳的前提下，对节理裂隙进行不接触扫描，通过基于点云数据的模型构建，完成了岩体结构的调查和分析，具有工作效率高，原始数据可溯源，巷道原始状态可反复查看等优点。
2、本发明利用AI识别的方式替代人工识别结构面，通过机器学习识别，可以做到减少大量的人工识别的时间，以及减少识别错漏，提高结构面的识别质量。
附图说明
图1、本发明识别步骤的流程图；
图2、实施例中井下巷道三维激光扫描示意图；
图3、实施例中井下巷道点云生产三维效果图；
图4、结构面发育程度案例。
具体实施方式
实施例
本专利基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法在弓长岭井下铁矿中得到运用，包括如下步骤，：
1.确定重点区域的位置：矿山是一个很复杂的系统，井下巷道错综复杂，不可能对整个矿区进行全面调查，根据井下地质情况，选择具有代表性的出露面进行调查，新开掘的巷道最佳，在选取调查巷道阶段应尽量避开采用喷浆支护或砌体支护的巷道，本发明在实际运用过程，在弓长岭井下矿巷道中央区、西北区和东南区分别选取具有代表性的巷道开展三维激光扫描，总工程量2060m。
2.站点设置：点云数据采集站间距设为10m，如图2所示，完成本站扫描后，将采集站往前移动进行下一站扫描，依次类推最终完成调查区域扫描。
3.点云数据处理：
(1)数据导出及坐标转换：将扫描完的数据通过U盘导出，点云数据三维重构前，需要将相对坐标转换为大地空间直角坐标，本技术也可用于井下系统测量、空区实景复制。
(2)数据拼接与预处理：井下巷道环境复杂，为了避免扫描视角遮挡产生的盲区，通过控制测站间距使相邻两测站扫描测得的点云数据存在部分重叠，采用点云处理软件进行数据拼接、剔除，如图3所示为井下巷道点云构建三维效果图。
(3)结构面识别与特征数据统计
1)识别：如图1所示，对采集的点云数据，定义多于3个点能够形成的面为一个结构面，并这个面进行标识，其流程如下：
S1：定义基点，对扫描起始点为基点；
S2：搜索基点邻近的2个点并形成面，将该面定义为基准面；
S3：以基准面为中心，搜索邻近的第4个点，判断该点是否与基准面处于同一平面，如果是，则与基准面合并后成为新基准面，并继续搜索第5个点，如此循环，直到无法找到可以再合并入该新基准面的点为止，将由这些点形成的新基准面定义为结构面并做标识；如果以基准面为中心找不到第4个点形成面，则以巷道方向为轴向，变更基点，重复S1。
2)统计
根据标识的结构面的特征数据进行统计(倾向、倾角和方位)
S1：基于标识的结构面上的任何三个点的三维坐标，计算法线在水平投影的方位，并将该信息统计进表格；
S2：计算法线与竖直方向的夹角，并将该夹角统计进表格；
S3：记录结构面面心的三维坐标。
3)分析
将标识的结构面特征数据对各水平优势节理组进行分析，即将相关数据输入DIPS软件，自动生成节理几点等密度图集节理玫瑰花图，进行对不同水平优势节理组统计，并得到迹长、间距、空间分布等几何信息；
(4)岩体结构发育特征分析
结合矿区岩性及点云数据对各岩性矿岩岩体结构发育特征进行分析，如图4所示为应用案例。从图4中对扫描区域的巷道岩体结构面进行统计，最终得出结构面的倾向/倾角、节理平均间距、线密度等数据，最终得出结构面体积节理密度。
Claims (4)
1.一种基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、基于点云成像技术采集巷道岩体结构信息；
S2、基于机器学习技术对点云数据再构模型的几何信息进行分组、分类和统计；
S2.1、将点云数据由相对坐标转换为大地空间直角坐标；
S2.2、数据拼接与预处理：将相邻点云数据采集站扫描测得的点云数据的重叠部分进行数据拼接、剔除，进而获得巷道内点云构建三维效果图；
S2.3、结构面识别与特征数据统计；
S2.3.1、识别
对采集的点云数据，定义多于3个点能够形成的面为一个结构面，并对这个面进行标识，其流程如下：
S2.3.1.1、定义基点，设定扫描的起始点为基点；
S2.3.1.2、搜索基点邻近的2个点并形成面，将该面定义为基准面；
S2.3.1.3、以基准面为中心，搜索邻近的第4个点，判断该点是否与基准面处于同一平面，如果是，则与基准面合并后成为新基准面，并继续搜索第5个点，如此循环，直到无法找到可以再合并入该新基准面的点为止，将由这些点形成的新基准面定义为结构面并做标识；如果以基准面为中心找不到第4个点形成面，则以巷道方向为轴向，变更基点，重复S2.3.1.1；
S2.3.2、统计
根据标识的结构面的特征数据进行统计：
S2.3.2.1、基于标识的结构面上的任何三个点的三维坐标，计算法线在水平投影的方位作为倾向，并记录和统计；
S2.3.2.2、计算法线与竖直方向的夹角作为倾角，并记录和统计；
S2.3.2.3、记录和统计结构面面心的三维坐标，并将三维坐标作为方向；
S2.3.3、分析
将结构面特征数据对各水平优势节理组进行分析，进行得到不同水平优势节理组统计，以及迹长、节理平均间距、空间分布、线密度的几何信息；
S3、根据点云数据处理结果，对巷道岩体结构特征进行分析；
利用结构面的倾向/倾角、节理平均间距和线密度数据，得出巷道岩体结构面体积节理密度。
2.根据权利要求1所述的基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法，其特征在于，所述步骤S1中，基于点云成像技术采集岩体结构信息的具体方法为：在巷道内设置点云数据采集站，采用三维激光扫描仪进行现场巷道扫描后，获取巷道表面形成的点云数据。
3.根据权利要求2所述的基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法，其特征在于，点云数据采集站间距设为8~12m。
4.根据权利要求1所述的基于点云成像技术确定巷道岩体结构特征参数的方法，其特征在于，所述步骤S2.3.3中，所述对各水平优势节理组进行分析的方法为绘制成节理玫瑰花图。
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