一种岩体RQDt自动求解绘制系统

一种岩体rqdt自动求解绘制系统
技术领域
1.本发明涉及一种岩体rqdt自动求解绘制系统，特别的是本发明包含三个子系统：岩体结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制系统、岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切系统和岩体rqdt各向异性图自动绘制系统。将结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制、岩体三维裂隙网络自动生成、岩体rqdt自动求解和软件编程研发相结合，提供了一种岩体rqdt自动求解绘制系统，属于岩体质量表征技术领域。


背景技术：

2.在自然界中，各向异性无处不在。岩体表现出非常明显的各向异性，其性质随观察角度和测量方向的变化而变化。rqd是表征岩体质量的重要指标，rqd具有各向异性。广义rqd是对任一间距阈值t，把沿某一测线方向大于t的间距之和与测线总长之比的百分数，用rqdt表示。通过对rqd各向异性的研究，可以得到岩体质量评价结果。rqd的各向异性是与测线方向、结构面形态和分布特征息息相关的。岩体中广泛发育的结构面，是破坏岩体连续性、完整性，控制岩体力学特征和稳定性的重要因素。结构面的发育模式和分布形态非常复杂，不同的节理组之间、节理和断层之间，又存在着一定的成生关系，构成某种特定的组合，表现出一定的规律性。因此，如何高效自动的求解rqd的数值，快速获得rqd的各向异性图，是研究岩体质量各向异性的基础。
3.岩体的快速表征重构是研究rqd各向异性的基础。蒙特卡洛方法是用来重构岩体裂隙网络模型的一种常用方法，它是用随机的方法去解决确定的或者理论上无法解决的问题。根据随机变量的概率分布形式，利用一定的随机数生成方法，生成概率分布形式与该随机变量的分布形式相似或平行的随机数序列。结合结构面几何参数和概率分布形态，可以实现岩体三维裂隙网络模型的快速重构。
4.裂隙岩体是十分复杂的非均质各向异性介质，结构性是裂隙岩体最基本特性，与宏观力学特性一样受结构面分布情况的影响和控制。岩体内部大量的原生活次生结构面，共同构成了岩体内部的裂隙网络状态。岩体裂隙网络在工程扰动作用下岩体三向应力重新分布，造成裂隙网络不断扩展贯通，结构面进一步发育，进而降低岩体强度和稳定性。
5.在裂隙网络模拟中，结构面被赋予随机特性，结构面网络模拟技术可以被用来作为定量描述和处理纷繁结构面体系的工具。通过研究岩体的节理裂隙的特征及分布规律，构建与现场岩体实际节理裂隙分布特征具有统计相似特征的节理网络模型，是进行节理裂隙岩体工程力学行为计算与分析研究的基础。
6.结构面网络模拟的基础是结构面参数信息，而如何快速、有效的获得结构面信息，并对结构面产状进行分析和描述，自动获得区域内结构面的产状和分布特征等，一直以来是岩体工程界最关心和亟待解决的关键技术问题。
7.目前国内外常用的结构面产状采集方法主要有测线法、精测线法、取样窗法和钻孔岩芯节理采集法。这些测量方法在施用时都面临着野外工作量大，误差大，效果不佳，不能满足现代化施工的需求。而数字摄影测量技术作为一种全新的、快速、高效、准确、全面地
获取随机岩体结构面信息的方法，在求解结构面方位和规模信息方面显得尤为先进。其优点是依据非接触测量手段，提供基于三维空间坐标数据和实体模型的数字产品，创建实时的地质信息交流和反馈环境，经过软件处理和运算，直接获得岩体的结构面信息数据，并建立所测范围内岩体表面的三维实体模型，直观的反应出岩体表面结构面的发育情况以及块体信息。因此，通过数字摄影测量技术，可以实现结构面数据的快速获取。
8.常用的节理产状统计方法有结构面玫瑰花图和极点图。结构面玫瑰花图是一种简单、清晰、直观的基础地质图件，在表征构造破裂面发育程度和优势方位方面应用广泛。其做法简单，醒目，能比较清楚的反映出主要节理的方向，有助于分析区域构造。在地质分析时，一般常把结构面玫瑰花图，按测点位置标绘在地质图上，以清楚反映不同构造部位的节理、褶皱或断层的关系，综合分析出其局部应力的状况，大致确定主应力轴的性质和方向。其中，走向玫瑰花图多应用于节理产状比较陡峻的情况，倾向和倾角玫瑰花图多用于节理产状变化比较大的情况。倾向玫瑰花图的缺点是只能表示倾向的分布，不能表示出走向、倾角的分布，并且是只依据倾向的分布进行分组，当同一倾向有多组结构面时，倾向玫瑰花图不能完全表示出来。
9.极点图是将所测结构面的极点投影到赤平投影图上，它是一种利用平面上的点和线解析三维空间的线和面的一种图解方法。并能通过旋转变换，恢复构造破坏前的节理、地层产状，通过节理等密度线图可以求出优势结构面的产状。极点图可以同时展现结构面的倾向和倾角的分布，相较于玫瑰花图的方法更科学和准确一些。但是极点图的图解过程却是相当繁琐。手工完成一张极点图如等密线图，需要经过投点，密度统计、百分比换算、勾绘等直线等工序，即费时间又容易出错。同时，极点图还存在着分组结果主要依靠经验，在各组边界不明显的情况下，分组结果缺乏客观性。因此统计分析方法和计算机处理程序逐渐成为极点图绘制的重要方法手段。聚类分析是统计学上研究分类问题的一种方法，它的任务是把所有的样本数据分配到若干的簇，使得同一簇的样本数据聚集在簇中心的周围，它们之间距离比较近，而不同簇样本数据之间的距离比较远。聚类分析方法包括系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法等。其中，模糊等价聚类方法在处理结构面上具有较好的优势。
10.由于结构面玫瑰花图和极点图均能够反映结构面产状的不同方面，单一的图解在应用和绘制过程中总存在着或多或少的问题。如果现场测量的结构面数据量过大，还存在处理繁琐，费时的问题。因此，如果能够将两种绘制方法融合到一个绘制系统中，既能实现结构面玫瑰花图的自动绘制，又能实现结构面极点图的自动绘制，将会对结构面的产状分析带来很大的益处。目前国内外学者虽然有通过编写程序实现结构面产状的识别，但是却很少有学者将其形成系统自动的软件系统。
11.总体来说，在岩体广义rqd自动求解绘制方面的不足，主要是如何将野外测量的大量结构面数据，系统的实现数据识别处理、产状分组、极点图绘制、数据统计分析、数据导出、走向玫瑰花图绘制，以及如何系统的实现随机数的求解、三维裂隙网络模型的生成、二维裂隙网络模型的自动切割和数据导出，和如何系统自动的实现广义rqd的求解、广义rqd各向异性图的自动绘制和输出。即如何形成一套完整的、自动的、可视化的岩体广义rqd自动求解绘制系统。这些不足具体体现在以下三个大的方面：
12.(一)岩体结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制，具体包括以下7个方面：
13.(1)结构面数据的自动识别导入。常规现场测量往往获得大量结构面数据，这些结构面数据庞杂且没有规律性，手动处理起来非常繁琐和困难，且往往存在大量重复性操作，处理效率也比较低。如何将这些产状各异的结构面数据自动识别导入到分析系统中，是进行结构面分析的首要和重要的一步。
14.(2)结构面产状的自动分组。结构面数据导入后，如何根据一定的算法流程，自动实现结构面的分组，是结构面分析处理中的最重要一步。较传统统计方法相比，自动分组具有迅速、便捷，精确和大量节省处理时间等优点。
15.(3)结构面极点图的自动绘制。常规的结构面产状分析通常采用散点图和等密度图等方法，虽然直观明了，但是只能给出定性的划分，无法给出定量的结构面产状，而且分组结果需要依靠人为经验，缺乏客观性。而通过近邻传播聚类方法，可以实现对结构面产状的自动聚类分析，可以准确的反映数据实际分布，获得结构面精确、准确的产状分布和产状数据，可以克服人为经验分组的不客观性。
16.(4)结构面数据的自动统计分析。结构面的几何参数主要包括倾向、倾角、迹长、间距和断距等，其均值、方差和概率分布形态的统计在手动求解处理时存在工作量大，费时费力，且重复性高等问题，因此，实现结构面数据的自动统计分析，将有效的缩短求解工作量和求解时间，提高工作效率。
17.(5)结构面数据的自动输出。常规的结构面处理方法本身就繁琐，数据输出也无法高效率和自动化。因此实现结构面数据的自动输出也将有效的缩减数据处理时间。
18.(6)倾向玫瑰花图的自动绘制。常规的玫瑰花图绘制方法繁琐，且很难实现大批量的结构面数据的自动绘制，当某一倾向有多组结构面时，需要多次重复绘制。因此，实现倾向玫瑰花图的自动绘制，能快速自动的获得结构面倾向玫瑰花图，减少工作量和提高工作效率。
19.(7)结构面极点图和倾向玫瑰花图绘制的自动性和系统性。常规的结构面极点图和玫瑰花图，往往是单独绘制，手动分析或者分步操作进行的，没有形成系统性的结构面数据自动导入、自动分类、自动绘制、自动统计分析和自动输出等数字化、自动化的流程性操作系统。
20.(二)岩体三维裂隙网络模型的自动生成和剖切，具体包括以下5个方面：
21.(1)数据的自动导入。经过处理后的结构面数据往往数量非常多，若手动输入到软件系统中非常繁琐，处理效率也非常低。因此，如何将这些大量的结构面数据自动识别导入到分析系统中，是进行岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切的首要和重要的一步。
22.(2)随机数的求解。随机数的求解是根据结构面的分布形态，通过在(0，1)区间上生成均匀分布随机变量ri，利用这些均匀随机变量产生服从其他分布的随机数。需要求解众多节理几何参数的密度函数，具有计算量大、耗时、重复性等特征，若手动求解起来，则相当繁琐麻烦。如何采用系统自动化的方法实现随机数的求解是一项重要的工作。
23.(3)岩体的三维裂隙网络模型的自动生成。岩体的三维裂隙网络模型是利用求得的随机数以及每条结构面的数据信息，自动的再现出服从这种模型的结构面网络模型，过程中涉及每条结构面的圆盘中心点坐标(x，y，z)，圆盘半径d，倾角da，倾向dd，走向sd，厚度thin，法向方向nx，ny，nz和节理分组，数据量非常大，求解过程繁琐，需要借助计算机程序语言的方式才能实现。因此，如何利用编程软件，通过每条结构面的基本信息和随机数，自
动生成三维裂隙网络模型是研究的重点和难点。
24.(4)二维裂隙网络模型自动切割。常规的二维裂隙网络模型，通常是通过二维数据的形式生成实现，但是二维数据涵盖的范围具有一定的局限性，同时二维数据的获取，本身就有一定的局限性，由二维数据生成二维剖面后，所能表征出的真实岩体可靠性程度大大降低。因此，通过在三维裂隙网络模型上，任意角度和任意位置切割，将能更好的反映出岩体的真实剖面状态。
25.(5)数据的自动输出。无论是三维裂隙网络模型还是二维裂隙网络模型，里面都蕴含着大量的结构面基本信息，主要包括倾向、倾角、迹长、间距和断距，均值、方差和概率分布形态，中心点坐标(x，y，z)，圆盘半径d，厚度thin，法向方向nx，ny，nz和节理分组等，将这些数据信息，自动规范的输出，能有效的缩短求解工作量和求解时间，提高工作效率。
26.(三)岩体rqdt自动求解绘制，具体包括以下5个方面：
27.(1)数据的自动导入。如何将二维裂隙网络模型数据，自动的导入到软件系统中。
28.(2)岩体rqdt自动求解。常规的rqdt求解需要拉测线，手工计算，费时费力，且效率低。如何利用获得的二维裂隙网络模型数据，根据广义rqd理论，自动的求解计算出各个方向的rqd的值，是rqdt自动求解的重点和难点。
29.(3)rqdt各向异性图自动绘制。获得不同方向的rqd值后，如何进行rqdt各向异性图的绘制，是研究rqd各向异性的前提和基础。
30.(4)数据的自动输出。rqd值在不同方向上是不同的，每一个方向都对应着一个rqd值，因此实现数据的自动输出将有效的缩减数据处理时间。
31.(5)rqdt各向异性图自动输出。将绘制好的rqd各向异性图，如何实现自动的输出。
32.鉴于此，本发明提出了一种岩体rqdt自动求解绘制系统。


技术实现要素：

33.为了实现岩体rqdt的自动求解绘制，本发明提供了一种岩体rqdt自动求解绘制系统。基于近邻传播算法编程研发岩体结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制系统，基于蒙特卡洛方法编程研发岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切系统，基于岩体rqdt理论编程研发岩体rqdt各向异性图自动绘制系统。将结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制、岩体三维裂隙网络自动生成、岩体rqdt自动求解和软件编程研发相结合，提供了一种岩体rqdt自动求解绘制系统。
34.为了解决上述技术问题，本发明提供如下的技术方案：一种岩体rqdt自动求解绘制系统，所述方法包括以下步骤：
35.1)结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制系统研发，过程如下：
36.结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制系统，包括6个模块，分别为：点云数据自动处理模块、近邻传播算法自动计算模块、极点图自动绘制模块、结构面自动统计分析模块、数据自动输出模块和倾向玫瑰花图自动绘制模块，过程如下；
37.1.1：点云数据自动处理模块
38.用于将三维激光扫描获得的结构面点云数据，自动进行处理，获得以单位法向量表示的结构面产状，过程如下；
39.1.1.1：自动导入结构面点云数据；
40.1.1.2：计算拓扑构造后的点云中当前点与相邻点的距离与距离均值，通过距离阈值对点云数据中噪声点进行识别、剔除；
41.1.1.3：根据三维激光扫描仪自身空间坐标位置和现场结构面产状方位，确定点云数据的空间三维坐标；
42.1.1.4：基于下半球等角度投影方法进行点云数据的转换；
43.1.1.5：将以倾向αd和倾角βd表示的节理产状数据转换为以节理单位法向量表示的结构面产状数据，设αn和βn分别为结构面单位法向量的倾伏向和倾伏角，对于任意结构面的单位法向量表示为x＝(x1，x2，x3)，此时半球面上每个点都对应一个节理产状，公式为：
44.x＝(x1，x2，x3)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0045][0046][0047]
αd∈(0，360)，βd∈(0，90)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0048]
1.1.6：得到以单位法向量表示的结构面数据；
[0049]
1.2：近邻传播算法自动计算模块
[0050]
基于近邻传播算法，自动实现结构面产状的聚类分析，过程如下：
[0051]
1.2.1：设结构面的实测样本数量为n，每个样本数据的倾向为xi，倾角为yi，i∈(1，n)；以每个样本数据的倾向xi，倾角yi作为一个聚类，确定一个初始聚类中心，共得到n个初始聚类中心；
[0052]
1.2.2：通过相似性度量准则，遍历所有样本数据，计算每个样本数据距离聚类中心的距离，并将每个样本数据分配到距离它最近的聚类中心，得到n组数据；
[0053]
1.2.3：对于每组数据，通过特征模量分析方法，求解计算每组数据的聚类中心，假设某组内存在l个数据，则聚类中心按如下方法求解：
[0054]
1.2.4：首先，按如下公式计算矩阵s
[0055][0056]
式中：(xi，yi，zi)为任意结构面的单位法向量，i∈(1，l)；
[0057]
1.2.5：其次，求解矩阵s的特征值(τ1，τ2，τ3)和特征向量(ξ1，ξ2，ξ3)，其中τ1＜τ2＜τ3，最大特征值对应的特征向量ξ3为组内l个向量的平均向量，将ξ3作为新的聚类中心；
[0058]
1.2.6：针对所有样本数据，重复计算每个样本数据距离聚类中心的距离、矩阵s以及特征值和特征向量，直到所有聚类中心的位置都固定，确定出结构面的分组；
[0059]
1.2.7：将以单位法向量表示的结构面产状数据转换为以倾向、倾角表示的结构面产状数据；
[0060]
1.2.8：对结构面产状数据进行统计分析，计算结构面倾角的平均值m与标准差σ，计算倾角数据的稳健区间[m-σ，m+σ]；
[0061]
1.2.9：判断样本数据的初始聚类中心的倾向xi和倾角yi是否落在稳健区间稳健区间[m-σ，m+σ]，若是，则聚类分析完成；若不是，则需要对样本数据重新聚类，直到初始聚类中心的倾向xi和倾角yi均落在稳健区间内[m-σ，m+σ]；
[0062]
1.3：极点图自动绘制模块
[0063]
根据聚类结果和结构面分组结果，自动绘制出结构面产状极点图，过程如下；
[0064]
1.3.1：基于结构面法向产状数据，根据结构面空间赤平投影图的纵剖面原理，设a’点为该平面法线的赤面投影，结合赤平投影原理，计算出a’在赤平投影图上的坐标xn和yn，公式如下：
[0065][0066][0067]
1.3.2：求解出所有结构面法线的赤平投影坐标点(xn，yn)；
[0068]
1.3.3：绘制一条直径为单位长度的基圆，绘制出铅直和水平两条直径，并标出e、s、w、n；
[0069]
1.3.4：将所有结构面的赤平投影坐标(xn，yn)，绘制在基圆图上；
[0070]
1.3.5：实现结构面极点图的自动绘制；
[0071]
1.4：结构面自动统计分析模块
[0072]
用于对聚类后的结构面自动进行统计分析，获取每组结构面的倾向、倾角、迹长、间距、断距的均值和方差，过程如下：
[0073]
1.4.1：确定样本分区区间m；
[0074]
1.4.2：求解样本极差
[0075][0076]
1.4.3：计算每个分区区间mm：
[0077][0078]
1.4.4：确定样本落在每个分区区间里的概率，先利用计算机循环语言统计落在每一个区间的样本个数nm，结合样本总数n，计算样本数概率pm：
[0079][0080]
1.4.5：求解样本均值
[0081][0082]
1.4.6：求解样本方差s2，其中s为标准差：
[0083][0084]
1.4.7：根据概率pm值，自动绘制出每组结构面的倾向、倾角、迹长、间距和断距的概率分布形态；
[0085]
1.5：数据自动输出模块
[0086]
自动输出结构面产状的分组信息，包括每组结构面的倾向、倾角、迹长、间距和断距的均值和方差；
[0087]
1.6：倾向玫瑰花图自动绘制模块
[0088]
根据倾向玫瑰花图绘制方法，自动绘制出结构面倾向玫瑰花图，过程如下；
[0089]
1.6.1：将节理倾向数据，按节理倾向方位角大小依次排序，每隔θ＝10
°
角度进行分组，每组命名dj；
[0090]dj
＝{θ，θ+9
°
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0091]
θ＝10(j-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0092]
j∈(1，36)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0093]
1.6.2：统计每组节理的数目和每组节理的平均倾向
[0094][0095]
j∈(1，36)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0096]
1.6.3：根据作图的大小和各组节理数目，选取一定长度的线段代表一组节理，确定线段的比例尺ld；
[0097]
1.6.4：以等于按比例尺ld表示的、数目最多的一组节理的线段长度为半径作圆，过圆心作南北线及东西线，在圆周上标明方位角；
[0098]
nd为常数
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)
[0099]
1.6.5：对每组节理dj，按平均倾向为方位角，在半圆上做出记号，自圆心向圆周记号点半径方向，按组内数目和比例尺ld定出一点该点即表示该组节理平均倾向和节理数目；
[0100][0101]
1.6.6：顺次连接和如其中某组节理数为零，则连线回到圆心，再由圆心引出与下一组相连；
[0102]
1.6.7：绘制出结构面倾向玫瑰花图；
[0103]
2)岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切系统研发，过程如下；
[0104]
岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切系统研发，包括5个模块，分别为：数据自动导入模块、随机数自动求解模块、三维裂隙网络模型自动生成模块和二维裂隙网络模型自动切割模块；
[0105]
2.1：数据自动导入模块
[0106]
用于将处理好的结构面数据，自动导入到软件系统中；
[0107]
2.2：随机数自动求解模块
[0108]
基于蒙特卡洛方法和节理分布形态，自动的求解随机数，过程如下：
[0109]
2.2.1：伪随机数的产生，产生随机数的数学方法应满足以下条件：产生的随机数列应均匀分布在(0，1)区间；序列之间应无相关性；随机序列有足够长的重复周期，在计算机上产生的速度快，占有的内存空间小，具有完全可重复性；
[0110]
2.2.2：给定分布下随机变量数值的产生，monte carlo方法是根据确立的结构面几何概率模型，再现服从这种模型的结构面网络模型，该方法的核心是抽样数的随机性，高品质随机数可以得到良好的模拟结果，即在(0，1)区间上生成均匀分布随机变量ri，利用这些均匀随机变量产生服从其他分布的随机数；
[0111]
2.2.3：节理几何参数的密度函数常见有正态分布、对数正态分布、负指数分布、均匀分布四种；
[0112]
2.2.4：根据求得的随机数，确定用于生成节理的基本几何参数；
[0113]
2.3：三维裂隙网络模型自动生成模块
[0114]
根据确立的结构面几何概率模型，利用求得的随机数，确定出用于生成节理的基本几何参数，自动的再现出服从这种模型的结构面网络模型，过程如下；
[0115]
2.3.1：根据结构面数据自动统计结果和求得的随机数，将每组结构面的数据保存到一个文本文件中，用st.dat表示；
[0116]
2.3.2：st.dat数据内容格式依次为：每条结构面圆盘中心点坐标(x，y，z)，圆盘半径d，倾角da，倾向dd，走向sd，厚度thin，法向方向nx，ny，nz和节理分组；
[0117]
2.3.3：为区分不同组别的结构面，对相同组的结构面圆盘赋予相同的颜色，用数列gid表示；
[0118]
2.3.4：利用matlab软件，编写程序，读取结构面数据文件st.dat，运行后自动生成岩体三维裂隙网络模型；
[0119]
2.3.5：得到岩体三维裂隙网络模型；
[0120]
2.4：二维裂隙网络模型自动切割模块
[0121]
在三维裂隙网络模型的基础上，自动实现任意角度任意方位的二维裂隙网络模型自动切割，过程如下；
[0122]
2.4.1：在三维裂隙网络模型上，结合matlab软件编程工具，以三维裂隙网络模型中心点为中心，实现任意角度的剖面切割功能；
[0123]
2.4.2：得到穿过中心点的任意角度的二维裂隙网络模型；
[0124]
2.4.3：在三维裂隙网络模型上，结合matlab软件编程工具，在三维裂隙网络模型任意位置上，实现任意角度和方位的剖面切割功能；
[0125]
2.4.4：得到任意角度和方位的二维裂隙网络模型；
[0126]
2.4.5：将切割剖面上的数据，保存到st1.dat文件中，此时剖面处于三维坐标系下，文件中数据格式自左向右依次为：节理中心点坐标(x，y，z)，节理长度d，倾角da，倾向dd，走向sd，厚度thin，法向方向nx，ny，nz；
[0127]
2.4.6：将三维坐标系转化成二维坐标系，并将二维剖面数据保存到st2.dat文件中，文件中数据格式自左向右依次为：节理中心点坐标(x，y)，节理长度d，倾角da，倾向dd，厚度thin，法向方向nx，ny，nz；
[0128]
2.5：数据自动输出模块
[0129]
自动的实现三维裂隙网络模型的数据输出和任意二维裂隙网络模型的数据输出，过程如下；
[0130]
2.5.1：自动输出st.dat文件数据信息；
[0131]
2.5.2：自动输出st1.dat文件数据信息；
[0132]
2.5.3：自动输出st2.dat文件数据信息；
[0133]
3)岩体rqdt各向异性图自动绘制系统研发，过程如下：
[0134]
岩体rqdt各向异性图自动绘制系统研发，包括5个模块，分别为：数据自动导入模块、岩体rqdt自动求解模块、岩体rqdt各向异性图自动绘制模块、数据自动输出模块和岩体rqdt各向异性图自动输出模块；
[0135]
3.1：数据自动导入模块
[0136]
用于将二维裂隙网络模型数据，自动导入到软件系统中；
[0137]
3.2：岩体rqdt自动求解模块
[0138]
基于rqdt理论，确定出二维裂隙网络模型的中心点o，以每隔10
°
角度做射线，穿过岩体裂隙网络模型，自动求解出岩体36个方位的rqdt值，具体步骤如下：
[0139]
3.2.1：rqdt理论公式如下：
[0140][0141]
式中：xi表示沿某一测线方向的第i个大于给定阈值t的整段岩石或间距长度，rqd
t
代表对应阈值t的岩石质量指标，即阈值t下的rqdt值；
[0142]
3.2.2：确定二维裂隙网络模型的剖面中心点o、长度a和宽度b，以模型的左下角为坐标原点，水平向右为x轴，垂直向上为y轴，则中心点o坐标为：
[0143][0144][0145]
边界方程为：
[0146][0147]
3.2.3：以o为起点，每隔α＝10
°
角绘制一条测线，与裂隙网络模型相交，共绘制36条测线，测线长度l等于o点到裂隙网络模型边界的距离，用l0～l35表示，则测线方程为：
[0148][0149]
式中：s表示测线，α表示角度；
[0150]
3.2.4：判断测线与边界的交点，设测线方程与边界方程的交点为(xa，ya)，将测线方程与边界方程依次连立，判断测线是否与边界相交，原理如下：
[0151][0152]
3.2.5：求出测线与裂隙网络边界方程交点(x
z，α
，y
z，α
)；
[0153]
3.2.6：确定测线所在区间，原理如下：
[0154][0155]
3.2.7：根据裂隙网络模型中每条节理的起点坐标(xb，yb)和终点坐标(xc，yc)，建立相应的解析方程，定义节理方程如下：
[0156][0157]
3.2.8：求解第一条测线与各节理方程的交点，循环判断每个交点(xj，yj)范围，如果交点符合a＜xj＜c且b＜yj＜d，则记录该交点，遍历所有节理方程求出所有m个交点；
[0158]
3.2.9：将记录的m个交点及测线起点坐标和终点坐标，按横坐标或纵坐标从小到大排序；
[0159]
3.2.10：计算相邻交点的距离，公式如下：
[0160][0161]
x0＝a/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0162]
y0＝b/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(30)
[0163]
x
m+1
＝x
z，α
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(31)
[0164]ym+1
＝y
z，α
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)
[0165]
3.2.11：输入一个阈值t；
[0166]
3.2.12：循环比较di和t的大小，设初始l
t
＝0，规则如下：
[0167]
l
t
＝l
t
+di，若di＞t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(33)
[0168]
3.2.13：求解每条测线对应的rqd值，用m
α
表示，以及对应的测线起点与终点的距离l
α
，公式如下：
[0169][0170]
3.2.14：循环求出每条测线所对应的m
α
，获得36个方向上的rqdt值；
[0171]
3.3：岩体rqdt各向异性图自动绘制模块
[0172]
根据求解出的36个rqd值，自动绘制出rqdt的各向异性图，具体步骤如下：
[0173]
3.3.1：将36个rqd值，按角度顺序依次排序；
[0174]
3.3.2：以o点为圆心，以1为半径画圆，在射线角度为α上找到与圆心距离为的
点标出来；
[0175]
3.3.3：依次连接36组射线的端点，若某一条射线上的rqd为0，则取圆心；
[0176]
3.3.4：绘制出rqdt的各向异性图；
[0177]
3.4：数据自动输出模块
[0178]
用于自动输出rqdt的值；
[0179]
3.5：岩体rqdt各向异性图自动输出模块
[0180]
用于自动输出rqdt各向异性图。
[0181]
本发明具有以下有益效果：
[0182]
1、研发了结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制系统，实现了结构面点云数据的自动处理、产状的近邻传播算法自动聚类分组、极点图的自动绘制、结构面的自动统计分析、数据的自动输出和倾向玫瑰花图的自动绘制；
[0183]
2、研发了岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切系统，实现了结构面数据的自动导入、随机数自动求解、三维裂隙网络模型自动生成、二维剖面模型自动切割和数据自动输出；
[0184]
3、研发了岩体rqdt各向异性图自动绘制系统，实现了结构面数据的自动导入、岩体rqdt自动求解、岩体rqdt各向异性图自动绘制、数据自动输出和岩体rqdt各向异性图自动输出。
[0185]
4、实现了岩体rqdt的自动求解绘制。
[0186]
5、本发明方法手段自动，工程应用便捷。
附图说明：
[0187]
图1是方法流程图。
[0188]
图2是结构面产状极点图。
[0189]
图3是结构面倾向玫瑰花图。
[0190]
图4是二维裂隙网络模型图。
[0191]
图5是岩体rqdt各向异性图。
具体实施方式
[0192]
下面参照附图对本发明做进一步说明。
[0193]
参照图1～图5，一种岩体rqdt自动求解绘制系统，方法流程图如图1所示，包括以下步骤：
[0194]
1)结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制系统研发，过程如下：
[0195]
结构面极点图和倾向玫瑰花图自动绘制系统，包括6个模块，分别为：点云数据自动处理模块、近邻传播算法自动计算模块、极点图自动绘制模块、结构面自动统计分析模块、数据自动输出模块和倾向玫瑰花图自动绘制模块，过程如下；
[0196]
1.1：点云数据自动处理模块
[0197]
用于将三维激光扫描获得的结构面点云数据，自动进行处理，获得以单位法向量表示的结构面产状，过程如下；
[0198]
1.1.1：自动导入结构面点云数据；
[0199]
1.1.2：计算拓扑构造后的点云中当前点与相邻点的距离与距离均值，通过距离阈值对点云数据中噪声点进行识别、剔除；
[0200]
1.1.3：根据三维激光扫描仪自身空间坐标位置和现场结构面产状方位，确定点云数据的空间三维坐标；
[0201]
1.1.4：基于下半球等角度投影方法进行点云数据的转换；
[0202]
1.1.5：将以倾向αd和倾角βd表示的节理产状数据转换为以节理单位法向量表示的结构面产状数据，设αn和βn分别为结构面单位法向量的倾伏向和倾伏角，对于任意结构面的单位法向量表示为x＝(x1，x2，x3)，此时半球面上每个点都对应一个节理产状，公式为：
[0203]
x＝(x1，x2，x3)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0204][0205][0206]
αd∈(0，360)，βd∈(0，90)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0207]
1.1.6：得到以单位法向量表示的结构面数据；
[0208]
1.2：近邻传播算法自动计算模块
[0209]
基于近邻传播算法，自动实现结构面产状的聚类分析，过程如下：
[0210]
1.2.1：设结构面的实测样本数量为n，每个样本数据的倾向为xi，倾角为yi，i∈(1，n)；以每个样本数据的倾向xi，倾角yi作为一个聚类，确定一个初始聚类中心，共得到n个初始聚类中心；
[0211]
1.2.2：通过相似性度量准则，遍历所有样本数据，计算每个样本数据距离聚类中心的距离，并将每个样本数据分配到距离它最近的聚类中心，得到n组数据；
[0212]
1.2.3：对于每组数据，通过特征模量分析方法，求解计算每组数据的聚类中心，假设某组内存在l个数据，则聚类中心按如下方法求解：
[0213]
1.2.4：首先，按如下公式计算矩阵s
[0214][0215]
式中：(xi，yi，zi)为任意结构面的单位法向量，i∈(1，l)；
[0216]
1.2.5：其次，求解矩阵s的特征值(τ1，τ2，τ3)和特征向量(ξ1，ξ2，ξ3)，其中τ1＜τ2＜τ3，最大特征值对应的特征向量ξ3为组内l个向量的平均向量，将ξ3作为新的聚类中心；
[0217]
1.2.6：针对所有样本数据，重复计算每个样本数据距离聚类中心的距离、矩阵s以及特征值和特征向量，直到所有聚类中心的位置都固定，确定出结构面的分组；
[0218]
1.2.7：将以单位法向量表示的结构面产状数据转换为以倾向、倾角表示的结构面产状数据；
[0219]
1.2.8：对结构面产状数据进行统计分析，计算结构面倾角的平均值m与标准差σ，计算倾角数据的稳健区间[m-σ，m+σ]；
[0220]
1.2.9：判断样本数据的初始聚类中心的倾向xi和倾角yi是否落在稳健区间稳健区间[m-σ，m+σ]，若是，则聚类分析完成；若不是，则需要对样本数据重新聚类，直到初始聚类中心的倾向xi和倾角yi均落在稳健区间内[m-σ，m+σ]；
[0221]
1.3：极点图自动绘制模块
[0222]
根据聚类结果和结构面分组结果，自动绘制出结构面产状极点图，过程如下；
[0223]
1.3.1：基于结构面法向产状数据，根据结构面空间赤平投影图的纵剖面原理，设a’点为该平面法线的赤面投影，结合赤平投影原理，计算出a’在赤平投影图上的坐标xn和yn，公式如下：
[0224][0225][0226]
1.3.2：求解出所有结构面法线的赤平投影坐标点(xn，yn)；
[0227]
1.3.3：绘制一条直径为单位长度的基圆，绘制出铅直和水平两条直径，并标出e、s、w、n；
[0228]
1.3.4：将所有结构面的赤平投影坐标(xn，yn)，绘制在基圆图上；
[0229]
1.3.5：实现结构面极点图的自动绘制，如图2所示；
[0230]
1.4：结构面自动统计分析模块
[0231]
用于对聚类后的结构面自动进行统计分析，获取每组结构面的倾向、倾角、迹长、间距、断距的均值和方差，过程如下：
[0232]
1.4.1：确定样本分区区间m；
[0233]
1.4.2：求解样本极差
[0234][0235]
1.4.3：计算每个分区区间mm：
[0236][0237]
1.4.4：确定样本落在每个分区区间里的概率，先利用计算机循环语言统计落在每一个区间的样本个数nm，结合样本总数n，计算样本数概率pm：
[0238][0239]
1.4.5：求解样本均值
[0240][0241]
1.4.6：求解样本方差s2，其中s为标准差：
[0242][0243]
1.4.7：根据概率pm值，自动绘制出每组结构面的倾向、倾角、迹长、间距和断距的概率分布形态；
[0244]
1.5：数据自动输出模块
[0245]
自动输出结构面产状的分组信息，包括每组结构面的倾向、倾角、迹长、间距和断距的均值和方差；
[0246]
1.6：倾向玫瑰花图自动绘制模块
[0247]
根据倾向玫瑰花图绘制方法，自动绘制出结构面倾向玫瑰花图，过程如下；
[0248]
1.6.1：将节理倾向数据，按节理倾向方位角大小依次排序，每隔θ＝10
°
角度进行分组，每组命名dj；
[0249]dj
＝{θ，θ+9
°
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0250]
θ＝10(j-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0251]
j∈(1，36)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0252]
1.6.2：统计每组节理的数目和每组节理的平均倾向
[0253][0254]
j∈(1，36)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0255]
1.6.3：根据作图的大小和各组节理数目，选取一定长度的线段代表一组节理，确定线段的比例尺ld；
[0256]
1.6.4：以等于按比例尺ld表示的、数目最多的一组节理的线段长度为半径作圆，过圆心作南北线及东西线，在圆周上标明方位角；
[0257]
nd为常数
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)
[0258]
1.6.5：对每组节理dj，按平均倾向为方位角，在半圆上做出记号，自圆心向圆周记号点半径方向，按组内数目和比例尺ld定出一点该点即表示该组节理平均倾向和节理数目；
[0259][0260]
1.6.6：顺次连接和如其中某组节理数为零，则连线回到圆心，再由圆心引出与下一组相连；
[0261]
1.6.7：绘制出结构面倾向玫瑰花图，如图3所示；
[0262]
2)岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切系统研发，过程如下；
[0263]
岩体三维裂隙网络模型自动生成和剖切系统研发，包括5个模块，分别为：数据自动导入模块、随机数自动求解模块、三维裂隙网络模型自动生成模块和二维裂隙网络模型自动切割模块；
[0264]
2.1：数据自动导入模块
[0265]
用于将处理好的结构面数据，自动导入到软件系统中；
[0266]
2.2：随机数自动求解模块
[0267]
基于蒙特卡洛方法和节理分布形态，自动的求解随机数，过程如下：
[0268]
2.2.1：伪随机数的产生，产生随机数的数学方法应满足以下条件：产生的随机数列应均匀分布在(0，1)区间；序列之间应无相关性；随机序列有足够长的重复周期，在计算机上产生的速度快，占有的内存空间小，具有完全可重复性；
[0269]
2.2.2：给定分布下随机变量数值的产生，monte carlo方法是根据确立的结构面几何概率模型，再现服从这种模型的结构面网络模型，该方法的核心是抽样数的随机性，高品质随机数可以得到良好的模拟结果，即在(0，1)区间上生成均匀分布随机变量ri，利用这些均匀随机变量产生服从其他分布的随机数；
[0270]
2.2.3：节理几何参数的密度函数常见有正态分布、对数正态分布、负指数分布、均匀分布四种；
[0271]
2.2.4：根据求得的随机数，确定用于生成节理的基本几何参数；
[0272]
2.3：三维裂隙网络模型自动生成模块
[0273]
根据确立的结构面几何概率模型，利用求得的随机数，确定出用于生成节理的基本几何参数，自动的再现出服从这种模型的结构面网络模型，过程如下；
[0274]
2.3.1：根据结构面数据自动统计结果和求得的随机数，将每组结构面的数据保存到一个文本文件中，用st.dat表示；
[0275]
2.3.2：st.dat数据内容格式依次为：每条结构面圆盘中心点坐标(x，y，z)，圆盘半径d，倾角da，倾向dd，走向sd，厚度thin，法向方向nx，ny，nz和节理分组；
[0276]
2.3.3：为区分不同组别的结构面，对相同组的结构面圆盘赋予相同的颜色，用数列gid表示；
[0277]
2.3.4：利用matlab软件，编写程序，读取结构面数据文件st.dat，运行后自动生成岩体三维裂隙网络模型；
[0278]
2.3.5：得到岩体三维裂隙网络模型；
[0279]
2.4：二维裂隙网络模型自动切割模块
[0280]
在三维裂隙网络模型的基础上，自动实现任意角度任意方位的二维裂隙网络模型自动切割，过程如下；
[0281]
2.4.1：在三维裂隙网络模型上，结合matlab软件编程工具，以三维裂隙网络模型中心点为中心，实现任意角度的剖面切割功能；
[0282]
2.4.2：得到穿过中心点的任意角度的二维裂隙网络模型；
[0283]
2.4.3：在三维裂隙网络模型上，结合matlab软件编程工具，在三维裂隙网络模型任意位置上，实现任意角度和方位的剖面切割功能；
[0284]
2.4.4：得到任意角度和方位的二维裂隙网络模型，如图4所示；
[0285]
2.4.5：将切割剖面上的数据，保存到st1.dat文件中，此时剖面处于三维坐标系下，文件中数据格式自左向右依次为：节理中心点坐标(x，y，z)，节理长度d，倾角da，倾向dd，走向sd，厚度thin，法向方向nx，ny，nz；
[0286]
2.4.6：将三维坐标系转化成二维坐标系，并将二维剖面数据保存到st2.dat文件中，文件中数据格式自左向右依次为：节理中心点坐标(x，y)，节理长度d，倾角da，倾向dd，厚度thin，法向方向nx，ny，nz；
[0287]
2.5：数据自动输出模块
[0288]
自动的实现三维裂隙网络模型的数据输出和任意二维裂隙网络模型的数据输出，过程如下；
[0289]
2.5.1：自动输出st.dat文件数据信息；
[0290]
2.5.2：自动输出st1.dat文件数据信息；
[0291]
2.5.3：自动输出st2.dat文件数据信息；
[0292]
3)岩体rqdt各向异性图自动绘制系统研发，过程如下：
[0293]
岩体rqdt各向异性图自动绘制系统研发，包括5个模块，分别为：数据自动导入模块、岩体rqdt自动求解模块、岩体rqdt各向异性图自动绘制模块、数据自动输出模块和岩体rqdt各向异性图自动输出模块；
[0294]
3.1：数据自动导入模块
[0295]
用于将二维裂隙网络模型数据，自动导入到软件系统中；
[0296]
3.2：岩体rqdt自动求解模块
[0297]
基于rqdt理论，确定出二维裂隙网络模型的中心点o，以每隔10
°
角度做射线，穿过岩体裂隙网络模型，自动求解出岩体36个方位的rqdt值，具体步骤如下：
[0298]
3.2.1：rqdt理论公式如下：
[0299][0300]
式中：xi表示沿某一测线方向的第i个大于给定阈值t的整段岩石或间距长度，rqd
t
代表对应阈值t的岩石质量指标，即阈值t下的rqdt值；
[0301]
3.2.2：确定二维裂隙网络模型的剖面中心点o、长度a和宽度b，以模型的左下角为坐标原点，水平向右为x轴，垂直向上为y轴，则中心点o坐标为：
[0302][0303][0304]
边界方程为：
[0305][0306]
3.2.3：以o为起点，每隔α＝10
°
角绘制一条测线，与裂隙网络模型相交，共绘制36条测线，测线长度l等于o点到裂隙网络模型边界的距离，用l0～l35表示，则测线方程为：
[0307][0308]
式中：s表示测线，α表示角度；
[0309]
3.2.4：判断测线与边界的交点，设测线方程与边界方程的交点为(xa，ya)，将测线方程与边界方程依次连立，判断测线是否与边界相交，原理如下：
[0310][0311]
3.2.5：求出测线与裂隙网络边界方程交点(x
z，α
，y
z，α
)；
[0312]
3.2.6：确定测线所在区间，原理如下：
[0313][0314]
3.2.7：根据裂隙网络模型中每条节理的起点坐标(xb，yb)和终点坐标(xc，yc)，建立相应的解析方程，定义节理方程如下：
[0315][0316]
3.2.8：求解第一条测线与各节理方程的交点，循环判断每个交点(xj，yj)范围，如果交点符合a＜xj＜c且b＜yj＜d，则记录该交点，遍历所有节理方程求出所有m个交点；
[0317]
3.2.9：将记录的m个交点及测线起点坐标和终点坐标，按横坐标或纵坐标从小到大排序；
[0318]
3.2.10：计算相邻交点的距离，公式如下：
[0319][0320]
x0＝a/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0321]
y0＝b/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(30)
[0322]
x
m+1
＝x
z，α
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(31)
[0323]ym+1
＝y
z，α
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)
[0324]
3.2.11：输入一个阈值t；
[0325]
3.2.12：循环比较di和t的大小，设初始l
t
＝0，规则如下：
[0326]
l
t
＝l
t
+di，若di＞t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(33)
[0327]
3.2.13：求解每条测线对应的rqd值，用m
α
表示，以及对应的测线起点与终点的距离l
α
，公式如下：
[0328][0329]
3.2.14：循环求出每条测线所对应的m
α
，获得36个方向上的rqdt值；
[0330]
3.3：岩体rqdt各向异性图自动绘制模块
[0331]
根据求解出的36个rqd值，自动绘制出rqdt的各向异性图，具体步骤如下：
[0332]
3.3.1：将36个rqd值，按角度顺序依次排序；
[0333]
3.3.2：以o点为圆心，以1为半径画圆，在射线角度为α上找到与圆心距离为的
点标出来；
[0334]
3.3.3：依次连接36组射线的端点，若某一条射线上的rqd为0，则取圆心；
[0335]
3.3.4：绘制出rqdt的各向异性图，如图5所示；
[0336]
3.4：数据自动输出模块
[0337]
用于自动输出rqdt的值；
[0338]
3.5：岩体rqdt各向异性图自动输出模块
[0339]
用于自动输出rqdt各向异性图。