[發明專利]基于三維激光掃描的露天礦山邊坡巖體節理產狀快速精細取值方法

有效

• 申請號: 201810585553.6
• 申請日: 2018-06-08
• 公開（公告）號: CN108489403B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 杜時貴;雍睿;楊小聰;李澤;夏才初;劉文連;王秀慶;陳凱;胡云進;楊曉杰;鄭榮躍
• 申請（專利權）人: 寧波大學
• 主分類號: G01B11/00
• 分類號: G01B11/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于三維激光掃描的露天礦山邊坡巖體節理產狀快速精細取值方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)現場結構面產狀接觸式測量；

(2)結構面三維激光掃描精細測量，過程如下：

2.1：根據觀測邊坡巖體范圍與空間位置，選取巖體表面的某個測量點作為初始測量點；

2.2：根據各個測量點與三維激光掃描儀的可旋轉測量頭之間的距離，設定三維激光掃描儀的主機的測點空間位置和姿態；

2.3：等分辨率掃描邊坡巖體結構面空間點云數據；

2.4：檢查點云數據記錄結果，對掃描過程中產生的噪聲、孔洞進行修補，對局部稀疏數據增補處理；

(3)結構面點云數據分析與處理，過程如下：

3.1：計算拓撲構造后的點云中當前點與相鄰點的距離與距離均值，通過距離閾值對點云數據中噪聲點進行識別和剔除；

3.2：根據設定的測量裝置自身空間坐標初始位置與現場結構面產狀接觸式測量步驟(1)中所測得的參考結構面產狀，確定點云數據的空間三維坐標；

3.3：采用快速k近鄰搜索方法，估計點云表面法線；

3.4：采用區域生長算法進行結構面識別，并對識別出的結構面進行分割提取；

3.5：對提取出的結構面進行平面擬合，獲取所有結構面的產狀數據，即傾向A₁，傾角B₁；

(4)結構面產狀K均值聚類與統計分析，處理過程如下：

4.1：將現場結構面產狀接觸式測量確定的K組結構面傾向A₀^*，傾角B₀^*，作為每個聚類確定一個初始聚類中心，得到K個初始聚類中心；

4.2：根據相似性度量準則計算每個樣本數據距聚類中心的距離；將每個樣本數據分配到距它最近的聚類中心，得到K組數據；

4.3：對于每組結構面，采用特征模量分析方法求解每組數據的聚類中心，假設某組內存在l個數據，求解它們的聚類中心采用如下：

首先，采用如下公式計算矩陣S

式中(x_j，y_j，z_j)為任意結構面的單位法向量，j＝1,2，…，l；

然后，求解矩陣S的特征值(τ₁，τ₂，τ₃)及其對應的特征向量(ξ₁，ξ₂，ξ₃)，τ₁＜τ₂＜τ₃，最大特征值對應的特征向量ξ₃為組內l個向量的平均向量，該平均向量作為新的聚類中心；

4.4：按照4.2～4.3重復計算，直到所有聚類中心的位置都固定，結構面數據的組別分配也隨之固定；

4.5：將4.4得到的以單位法向量表示的結構面產狀數據轉換為以傾向、傾角表示的結構面產狀數據；

4.6：將4.5得到的每組結構面的傾角數據進行統計分析，計算結構面傾角的平均值m與標準差σ，計算傾角數據的穩健區間[m-σ,m+σ]；

4.7：判斷K組結構面的初始聚類中心的傾角B₀^*，是否落在穩健區間[m-σ,m+σ]范圍內，若在該范圍內，結構面聚類分析完成；若不在該范圍內，說明初始聚類數目K估計不正確，需要對K值進行修改，將新的聚類數目K₁，K₁＝K+1，帶入4.1，重新按照4.1～4.6進行聚類，直到初始聚類中心的傾角B₀^*，落在穩健區間[m-σ,m+σ]范圍內；

4.8：根據4.7得到的最后結構面分組情況，繪制各組結構面傾向、傾角的統計直方圖，計算各組結構面的傾向、傾角平均值。

2.如權利要求1所述的基于三維激光掃描的露天礦山邊坡巖體節理產狀快速精細取值方法，其特征在于，所述步驟(1)的處理過程為：

1.1：通過露天礦山邊坡分級分析確定所需研究的邊坡研究范圍，觀察研究范圍內巖體結構面發育的總體特征；

1.2：依據觀察到的結構面發育總體特征，初步判斷邊坡巖體由k₀組結構面構成，采用地質羅盤對各組結構面中露頭完整、測量條件較好的結構面進行測量，作為參考結構面產狀，照片記錄相應結構面位置；

1.3：采用地質羅盤對每組結構面產狀傾向A₀，傾角B₀進行測量，至少獲得9個測點數據；

1.4：對于傾角小于等于80°的結構面，每組結構面產狀數據依據結構面傾角大小，剔除最大2個值、最小2個值，計算其余5個產狀數據的算術平均值傾向A₀^*和傾角B₀^*，傾向A₀^*，傾角B₀^*視為代表該組結構面總體規律的產狀；

對于傾角大于80°的結構面，每組結構面產狀數據依據結構面傾向，按產狀數據集中原則歸類剔除異常數據后，計算其余5個產狀數據的算術平均值，傾向A₀^*，傾角B₀^*視為代表該組結構面總體規律的產狀。