岩体结构面粗糙度系数各向异性率评价方法与流程

本发明属于岩石力学工程领域，涉及一种岩体结构面粗糙度系数各向异性率评价方法。

背景技术：

大量研究表面结构面的粗糙度具有各向异性，然而由于结构面表面的形貌特征十分复杂，不同结构面间的起伏、倾角等特征具有明显的差别，这导致不同结构面的粗糙度各向异性特征具有明显的差异。结构面粗糙度的各向异性特征决定着工程岩体力学行为的各向异性特征，而这种粗糙度各向异性特征的差异也必将对工程岩体力学行为的各向异性产生影响。因此，如何合理地度量不同结构面粗糙度各向异性特征的差异对理解工程岩体力学行为的各向异性、评估其稳定性具有重要意义。

技术实现要素：

为了克服现有技术中无法度量不同结构面粗糙度各向异性特征的差异的不足，本发明提供一种岩体结构面粗糙度系数各向异性率评价方法，该方法能够综合评价结构面粗糙度各向异性特征的程度，进而能够度量不同结构面粗糙度各向异性特征的差异。

为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种岩体结构面粗糙度系数各向异性率评价方法，包括以下步骤：

1)在所研究的结构面表面上选择相同尺寸的研究区域，并利用三维扫描仪对结构面进行扫描，获得其表面特征的三维数字信息；

2)确定分析方向，计算其不同方向上结构面粗糙度系数jrci；其中i表示第i个分析方向上节理的jrc值；

3)根据不同方向上结构面粗糙度系数的jrci值，绘制结构面粗糙度系数jrc的各向异性特征图，并根据统计学中变异系数的概念计算结构面粗糙度系数的变异系数cvjrc，其中为统计参数的平均值，n为分析方向的总数；

4)根据不同方向上jrci值计算无量纲参数结构面各向异性系数jac，其中jac的取值范围为[0，1)，当jac＝0时表示结构面的粗糙度为各向同性的，当0<jac<1时表示结构面的粗糙度为各向异性的，并且jac越大，表示结构面的粗糙度各向异性程度越大，其力学性质和剪切行为受分析方向的影响更大；

5)对比不同结构面jac值的大小，进而评估不同结构面粗糙度各向异性特征的差异。

进一步，所述步骤1)中，三维扫描仪为高精度三维扫描仪。

再进一步，所述步骤2)中，结构面的粗糙度系数jrci是通过描述结构面粗糙度的统计参数来确定的，使用能够考虑分析方向的统计参数，所述统计参数为tatone和grasselli所提出的3d

更进一步，所述步骤2)中，计算其不同方向上结构面粗糙度系数jrci的计算软件为matlab软件。

进一步，所述步骤3)中，结构面的各向异性特征图为极坐标图。

由于采用了上述技术方案，发明可以定量评价结构面粗糙度的各向异性特征，能够有效地评估不同结构面粗糙度各向异性特征的差异。具有如下技术效果：

(1)定量评估结构面粗糙度的各向异性特征：在获取节理表面三维形貌的数字信息的基础上，借助节理的粗糙度系数jrc与节理各向异性系数jac，可以定量评估结构面粗糙度的各向异性特征。

(2)评估不同结构面粗糙度各向异性特征的差异：在相同尺寸下计算出不同结构面的结构面各向异性系数jac的值，通过对比jac值可以定量地评估不同结构面各向异性特征的差异。

附图说明

图1为本发明流程分析图；

图2为三组自然结构面的表面特征及研究区域；

图3为结构面分析方向示意图；

图4为三组结构面粗糙度系数jrc的各向异性特征图；

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明。

参照图1～图4，一种岩体结构面粗糙度系数各向异性率评价方法，以3组不同的结构面为研究对象，包括以下步骤：

1)在所研究的结构面表面上选择相同尺寸的研究区域，并利用三维扫描仪对结构面进行扫描，获得其表面特征的三维数字信息；

2)确定分析方向，计算其不同方向上结构面粗糙度系数jrci；其中i表示第i个分析方向上节理的jrc值；分析方向从0°开始，每隔5°计算一个jrc值，直到355°，此时i＝1、2、3、…、72；

3)根据不同方向上结构面粗糙度系数的jrci值，绘制结构面的各向异性特征图，并根据统计学中变异系数的概念计算结构面粗糙度系数的变异系数cvjrc，其中为统计参数的平均值，n为分析方向的总数；

4)根据不同方向上jrci值计算无量纲参数结构面各向异性系数jac，其中jac的取值范围为[0，1)，当jac＝0时表示结构面的粗糙度为各向同性的，当0<jac<1时表示结构面的粗糙度为各向异性的，并且jac越大，表示结构面的粗糙度各向异性程度越大，其力学性质和剪切行为受分析方向的影响更大；

5)对比不同结构面jac值的大小，进而度量不同结构面粗糙度各向异性特征的差异。

实例：一种岩体结构面粗糙度系数各向异性率评价方法，包括以下步骤：

1)三组结构面的研究区域如图2所示，并利用三维扫描仪对三组节理进行扫描，获取其研究区域内的三维数字信息。

2)分析方向沿逆时针方向每间隔5°(见图3)，利用tatone和grasselli所提出的参数对结构面的形貌特征进行度量，进而确定每个分析方向上的jrci值，此时共有72个分析方向，i＝1、2、3、…、72，其jrci值的计算结果的如表1：

表1

3)根据72个方向的jrci值绘制三组结构面粗糙度系数的各向异性特征图(如图4)，并计算三组结构面糙度系数的变异系数cvjrc，进而可以得到三组的各向异性系数jac值，如表2所示。从该表可知结构面b的jac值最大，结构面c次之，结构面a最小，这表明结构面b的粗糙度各向异性特征最为明显，结构面c次之，结构面a最小。

表2。