[發明專利]一種巖體三維裂隙網絡模型自動繪制和剖切系統

在審

• 申請號: 202010822643.X
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN114088013A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 胡高建
• 申請（專利權）人: 紹興文理學院
• 主分類號: G01B11/25
• 分類號: G01B11/25;G06T17/00;G06V10/762;G06V10/764;G06K9/62
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1.一種巖體三維裂隙網絡模型自動繪制和剖切系統，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)結構面極點圖和產狀玫瑰花圖自動繪制系統；

(2)巖體三維裂隙網絡模型自動生成和剖切系統。

2.如權利要求1所述的巖體三維裂隙網絡模型自動繪制和剖切系統，其特征在于，所述步驟(2)中，巖體三維裂隙網絡模型自動生成和剖切系統研發的過程如下：

巖體三維裂隙網絡模型自動生成和剖切系統研發，包括5個模塊，分別為：數據自動導入模塊、隨機數自動求解模塊、三維裂隙網絡模型自動生成模塊和二維裂隙網絡模型自動切割模塊；

2.1：數據自動導入模塊

用于將處理好的結構面數據，自動導入到軟件系統中；

2.2：隨機數自動求解模塊

基于蒙特卡洛方法和節理分布形態，智能的求解隨機數，過程如下：

2.2.1：偽隨機數的產生，產生隨機數的數學方法應滿足以下條件：產生的隨機數列應均勻分布在(0，1)區間；序列之間應無相關性；隨機序列有足夠長的重復周期，在計算機上產生的速度快，占有的內存空間小，具有完全可重復性；

2.2.2：給定分布下隨機變量數值的產生，Monte Carlo方法是根據確立的結構面幾何概率模型，再現服從這種模型的結構面網絡模型，該方法的核心是抽樣數的隨機性，高品質隨機數可以得到良好的模擬結果，即在(0，1)區間上生成均勻分布隨機變量ri，利用這些均勻隨機變量產生服從其他分布的隨機數；

2.2.3：節理幾何參數的密度函數常見有正態分布、對數正態分布、負指數分布、均勻分布四種；

2.2.4：根據求得的隨機數，確定用于生成節理的基本幾何參數；

2.3：三維裂隙網絡模型自動生成模塊

根據確立的結構面幾何概率模型，利用求得的隨機數，確定出用于生成節理的基本幾何參數，自動的再現出服從這種模型的結構面網絡模型，過程如下；

2.3.1：根據結構面數據自動統計結果和求得的隨機數，將每組結構面的數據保存到一個文本文件中，用st.dat表示；

2.3.2：st.dat數據內容格式依次為：每條結構面圓盤中心點坐標(x，y，z)，圓盤半徑D，傾角DA，傾向DD，走向SD，厚度thin，法向方向NX，NY，NZ和節理分組；

2.3.3：為區分不同組別的結構面，對相同組的結構面圓盤賦予相同的顏色，用數列GID表示；

2.3.4：利用Matlab軟件，編寫程序，讀取結構面數據文件st.dat，運行后自動生成巖體三維裂隙網絡模型；

2.3.5：得到巖體三維裂隙網絡模型；

2.4：二維裂隙網絡模型自動切割模塊

在三維裂隙網絡模型的基礎上，自動實現任意角度任意方位的二維裂隙網絡模型自動切割，過程如下；

2.4.1：在三維裂隙網絡模型上，結合Matlab軟件編程工具，以三維裂隙網絡模型中心點為中心，實現任意角度的剖面切割功能；

2.4.2：得到穿過中心點的任意角度的二維裂隙網絡模型；

2.4.3：在三維裂隙網絡模型上，結合Matlab軟件編程工具，在三維裂隙網絡模型任意位置上，實現任意角度和方位的剖面切割功能；

2.4.4：得到任意角度和方位的二維裂隙網絡模型；

2.4.5：將切割剖面上的數據，保存到st1.dat文件中，此時剖面處于三維坐標系下，文件中數據格式自左向右依次為：節理中心點坐標(x，y，z)，節理長度D，傾角DA，傾向DD，走向SD，厚度thin，法向方向NX，NY，NZ；

2.4.6：將三維坐標系轉化成二維坐標系，并將二維剖面數據保存到st2.dat文件中，文件中數據格式自左向右依次為：節理中心點坐標(x，y)，節理長度D，傾角DA，傾向DD，厚度thin，法向方向NX，NY，NZ；

2.5：數據自動輸出模塊

自動的實現三維裂隙網絡模型的數據輸出和任意二維裂隙網絡模型的數據輸出，過程如下；

2.5.1：自動輸出st.dat文件數據信息；

2.5.2：自動輸出st1.dat文件數據信息；

2.5.3：自動輸出st2.dat文件數據信息。

3.如權利要求1或2所述的巖體三維裂隙網絡模型自動繪制和剖切系統，其特征在于，所述步驟(1)中，結構面極點圖和產狀玫瑰花圖自動繪制系統研發的過程如下：

結構面極點圖和產狀玫瑰花圖自動繪制系統包括8個模塊，分別為：點云數據自動處理模塊、近鄰傳播算法自動計算模塊、極點圖自動繪制模塊、結構面自動統計分析模塊、數據自動輸出模塊、走向玫瑰花圖自動繪制模塊、傾向玫瑰花圖自動繪制模塊和傾角玫瑰花圖自動繪制模塊；

1.1：點云數據自動處理模塊

用于將三維激光掃描獲得的結構面點云數據，自動進行處理，獲得以單位法向量表示的結構面產狀，過程如下；

1.1.1：自動導入結構面點云數據；

1.1.2：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、剔除；

1.1.3：根據三維激光掃描儀自身空間坐標位置和現場結構面產狀方位，確定點云數據的空間三維坐標；

1.1.4：基于下半球等角度投影方法進行點云數據的轉換；

1.1.5：將以傾向α_d和傾角β_d表示的節理產狀數據轉換為以節理單位法向量表示的結構面產狀數據，設α_n和β_n分別為結構面單位法向量的傾伏向和傾伏角，對于任意結構面的單位法向量表示為X＝(x₁，x₂，x₃)，此時半球面上每個點都對應一個節理產狀，公式為：

X＝(x₁，x₂，x₃)

α_d∈(0，360)，β_d∈(0，90)

1.1.6：得到以單位法向量表示的結構面數據；

1.2：近鄰傳播算法自動計算模塊

基于近鄰傳播算法，自動實現結構面產狀的聚類分析，過程如下：

1.2.1：設結構面的實測樣本數量為N，每個樣本數據的傾向為X_i，傾角為Y_i，i∈(1，N)；以每個樣本數據的傾向X_i，傾角Y_i作為一個聚類，確定一個初始聚類中心，共得到N個初始聚類中心；

1.2.2：通過相似性度量準則，遍歷所有樣本數據，計算每個樣本數據距離聚類中心的距離，并將每個樣本數據分配到距離它最近的聚類中心，得到N組數據；

1.2.3：對于每組數據，通過特征模量分析方法，求解計算每組數據的聚類中心，假設某組內存在l個數據，則聚類中心按如下方法求解：

1.2.4：首先，按如下公式計算矩陣S

式中：(x_i，y_i，z_i)為任意結構面的單位法向量，i∈(1，l)；

1.2.5：其次，求解矩陣S的特征值(τ₁，τ₂，τ₃)和特征向量(ξ₁，ξ₂，ξ₃)，其中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，將ξ₃作為新的聚類中心；

1.2.6：針對所有樣本數據，重復計算每個樣本數據距離聚類中心的距離、矩陣S以及特征值和特征向量，直到所有聚類中心的位置都固定，確定出結構面的分組；

1.2.7：將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；

1.2.8：對結構面產狀數據進行統計分析，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]；

1.2.9：判斷樣本數據的初始聚類中心的傾向X_i和傾角Y_i是否落在穩健區間穩健區間[m-σ，m+σ]，若是，則聚類分析完成；若不是，則需要對樣本數據重新聚類，直到初始聚類中心的傾向X_i和傾角Y_i均落在穩健區間內[m-σ，m+σ]；

1.3：極點圖自動繪制模塊

該模塊的功能是根據聚類結果和結構面分組結果，自動繪制出結構面產狀極點圖，算法過程如下；

1.3.1：基于結構面法向產狀數據，根據結構面空間赤平投影圖的縱剖面原理，設A’點為該平面法線的赤面投影，結合赤平投影原理，計算出A’在赤平投影圖上的坐標x_n和y_n，公式如下：

1.3.2：求解出所有結構面法線的赤平投影坐標點(x_n，y_n)；

1.3.3：繪制一條直徑為單位長度的基圓，繪制出鉛直和水平兩條直徑，并標出E、S、W、N；

1.3.4：將所有結構面的赤平投影坐標(x_n，y_n)，繪制在基圓圖上；

1.3.5：實現結構面極點圖的自動繪制；

1.4：結構面自動統計分析模塊

用于對聚類后的結構面自動進行統計分析，獲取每組結構面的傾向、傾角、跡長、間距、斷距的均值和方差，過程如下：

1.4.1：確定樣本分區區間m；

1.4.2：求解樣本極差

1.4.3：計算每個分區區間M_m：

1.4.4：確定樣本落在每個分區區間里的概率，先利用計算機循環語言統計落在每一個區間的樣本個數N_m，結合樣本總數N，計算樣本數概率P_m：

1.4.5：求解樣本均值

1.4.6：求解樣本方差S²，其中S為標準差：

1.4.7：根據概率P_m值，自動繪制出每組結構面的傾向、傾角、跡長、間距和斷距的概率分布形態；

1.5：數據自動輸出模塊

自動輸出結構面產狀的分組信息，包括每組結構面的傾向、傾角、跡長、間距和斷距的均值和方差；

1.6：走向玫瑰花圖自動繪制模塊

根據走向玫瑰花圖繪制方法，自動繪制出結構面走向玫瑰花圖，過程如下；

1.6.1：將測量所得的節理走向數據，換算成北東和北西方向，按節理走向方位角大小依次排序，每隔α＝10°角度進行分組，每組命名T_i；

T_i＝{α，α+9°}

α＝10(i-1)

i∈(1，10)∪(27，36)

1.6.2：統計每組節理的數目和每組節理的平均走向

i∈(1，10)∪(27，36)

1.6.3：根據作圖的大小和各組節理數目，選取一定長度的線段代表一組節理，確定線段的比例尺L_T；

1.6.4：以等于按比例尺L_T表示的、數目最多的一組節理的線段長度為半徑，作半圓，過圓心作南北線及東西線，在圓周上標明方位角；

1.6.5：對每組節理T_i，按平均走向為方位角，在半圓上做出記號，自圓心向圓周記號點半徑方向，按組內數目和比例尺L_T定出一點該點即表示該組節理平均走向和節理數目；

1.6.6：順次連接和如其中某組節理數為零，則連線回到圓心，再由圓心引出與下一組相連；

1.6.7：繪制出節理走向玫瑰花圖；

1.7：傾向玫瑰花圖自動繪制模塊

根據傾向玫瑰花圖繪制方法，自動繪制出結構面傾向玫瑰花圖，過程如下；

1.7.1：將測量所得的節理傾向數據，按節理傾向方位角大小依次排序，每隔θ＝10°角度進行分組，每組命名D_j；

D_j＝{θ，θ+9°}

θ＝10(j-1)

j∈(1，36)

1.7.2：統計每組節理的數目和每組節理的平均傾向

j∈(1，36)

1.7.3：根據作圖的大小和各組節理數目，選取一定長度的線段代表一組節理，確定線段的比例尺L_D；

1.7.4：以等于按比例尺L_D表示的、數目最多的一組節理的線段長度為半徑作圓，過圓心作南北線及東西線，在圓周上標明方位角；

1.7.5：對每組節理D_j，按平均傾向為方位角，在半圓上做出記號，自圓心向圓周記號點半徑方向，按組內數目和比例尺L_D定出一點該點即表示該組節理平均傾向和節理數目；

1.7.6：順次連接和如其中某組節理數為零，則連線回到圓心，再由圓心引出與下一組相連；

1.7.7：繪制出結構面傾向玫瑰花圖；

1.8：傾角玫瑰花圖自動繪制模塊

根據傾角玫瑰花圖繪制方法，自動繪制出結構面傾角玫瑰花圖，過程如下；

1.8.1：將測量所得的節理數據，先按節理傾向方位角大小依次排序，每隔θ＝10°角度進行分組，每組命名Q_j；

Q_j＝{θ，θ+9°}

θ＝10(j-1)

j∈(1，36)

1.8.2：統計每組節理的數目每組節理的平均傾向和平均傾角

j∈(1，36)

1.8.3：根據作圖的大小和各組節理數目，選取一定的傾角角度代表一組節理，確定線段的比例尺L_Q；

1.8.4：以等于按比例尺L_Q表示的、數目最多的一組節理的線段傾角為半徑作圓，過圓心作南北線及東西線，在圓周上標明方位角；

1.8.5：對每組節理D_j，按平均傾向為方位角，在半圓上做出記號，自圓心向圓周記號點半徑方向，按組內數目和比例尺L_Q定出一點該點即表示該組節理平均傾角和節理數目；

1.8.6：順次連接和如其中某組節理數為零，則連線回到圓心，再由圓心引出與下一組相連；

1.8.7：繪制出節理傾角玫瑰花圖。