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[發明專利]一種巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖快速智能繪制方法在審

專利信息
申請號: 202010822754.0 申請日: 2020-08-05
公開(公告)號: CN114078171A 公開(公告)日: 2022-02-22
發明(設計)人: 胡高建;劉杰;張賀 申請(專利權)人: 紹興文理學院
主分類號: G06T11/00 分類號: G06T11/00;G06T11/20;G06T17/00;H04N13/156;G06T7/80;G06T7/62;G06T7/66;G06F8/20
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 312000 *** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 結構 極點 走向 玫瑰花 快速 智能 繪制 方法
【說明書】:

一種巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖快速智能繪制方法,屬于巖體測量技術領域,其步驟包括:(1)巖體結構面數字攝影測量快速獲取;(2)巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖智能繪制系統的研發。本發明采用數字攝影測量方法快速獲得結構面幾何參數,基于模糊等價聚類分析方法和結構面走向玫瑰花圖繪制方法編程研發巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖智能繪制系統,實現了巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖的快速智能繪制。本發明方法手段快速智能,工程應用便捷。

技術領域

本發明涉及一種巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖的快速智能繪制方法,特別的是本發明采用數字攝影測量方法快速獲得巖體結構面參數信息,基于模糊等價聚類分析方法和結構面走向玫瑰花圖繪制方法編程研發巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖智能繪制系統,將數字攝影測量、軟件系統研發相結合,提供了一種巖體結構面極點圖和走向玫瑰花圖快速智能繪制方法,屬于巖體測量技術領域。

背景技術

結構面的產狀是控制巖體穩定的重要因素,在巖體穩定性中起著至關重要的作用。如在巖質邊坡穩定性分析中,結構面的產狀對穩定性有著很大的影響,如巖體發育與邊坡相同方向,且傾角小于邊坡角的節理,就能導致邊坡失穩,如果它們發育程度在密集,那將大大削弱邊坡的穩定性。因此如何快速、有效的對結構面產狀進行分析和描述,智能獲得區域內結構面的產狀和分布特征等,一直以來是巖體工程界最關心和亟待解決的關鍵技術問題。

目前國內外常用的結構面產狀采集方法主要有測線法、精測線法、取樣窗法和鉆孔巖芯節理采集法。這些測量方法在施用時都面臨著野外工作量大,誤差大,效果不佳,不能滿足現代化施工的需求。而數字攝影測量技術作為一種全新的、快速、高效、準確、全面地獲取隨機巖體結構面信息的方法,在求解結構面方位和規模信息方面顯得尤為先進。其優點是依據非接觸測量手段,提供基于三維空間坐標數據和實體模型的數字產品,創建實時的地質信息交流和反饋環境,經過軟件處理和運算,直接獲得巖體的結構面信息數據,并建立所測范圍內巖體表面的三維實體模型,直觀的反應出巖體表面結構面的發育情況以及塊體信息。因此,通過數字攝影測量技術,可以實現結構面數據的快速獲取。

常用的結構面產狀統計方法有結構面玫瑰花圖和極點圖。結構面玫瑰花圖是一種簡單、清晰、直觀的基礎地質圖件,在表征構造破裂面發育程度和優勢方位方面應用廣泛。其做法簡單,醒目,能比較清楚的反映出主要節理的方向,有助于分析區域構造,最常用的是節理走向玫瑰花圖。在地質分析時,一般常把節理玫瑰花圖,按測點位置標繪在地質圖上,以清楚反映不同構造部位的節理、褶皺或斷層的關系,綜合分析出其局部應力的狀況,大致確定主應力軸的性質和方向。其中,走向玫瑰花圖多應用于節理產狀比較陡峻的情況。但是走向玫瑰花圖的缺點是只能表示走向的分布,不能表示出傾向、傾角的分布,并且是只依據走向的分布進行的分組,當同一走向有多組結構面時,走向玫瑰花圖不能表示出來。當某組結構面近似水平時,其走向的離散性和測量誤差都比較大,不能夠很好的用走向玫瑰花圖反映出來。

極點圖是將所測結構面的極點投影到赤平投影圖上,它是一種利用平面上的點和線解析三維空間的線和面的一種圖解方法。并能通過旋轉變換,恢復構造破壞前的節理、地層產狀,通過節理等密度線圖可以求出優勢結構面的產狀。極點圖可以同時展現結構面的傾向和傾角的分布,相較于玫瑰花圖的方法更科學和準確一些,但是卻無法直接反映出走向的產狀。極點圖的圖解過程也是相當繁瑣的,手工完成一張極點圖的繪制,需要經過投點,密度統計、百分比換算、勾繪等直線等工序,即費時間又容易出錯。同時,極點圖還存在著分組結果主要依靠經驗,在各組邊界不明顯的情況下,分組結果缺乏客觀性。因此統計分析方法和計算機處理程序逐漸成為極點圖繪制的重要方法手段。聚類分析是統計學上研究分類問題的一種方法,它的任務是把所有的樣本數據分配到若干的簇,使得同一簇的樣本數據聚集在簇中心的周圍,它們之間距離比較近,而不同簇樣本數據之間的距離比較遠。聚類分析方法包括系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法等。其中,模糊等價聚類方法在處理結構面上具有較好的優勢。

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