海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法

1.本发明涉及岛礁工程建设技术领域，具体地指一种海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法。


背景技术：

2.海洋蕴含着丰富的自然资源，但露出海面的陆地面积极为稀少，高效、安全地进行岛礁工程建设，便于人类更好地在远海进行生产、生活活动。礁灰岩地层作为岛礁地质的主体，其强度是工程建设中的重要指标，影响着施工进度与安全。由于礁灰岩地层主要由生物质遗骸经历复杂的沉积、变质等作用而形成，其空间变异性大，工程实际施工时探明的地层性质常常与前期勘察资料有较大出入，国内外工程建设中出现多起因礁灰岩地层承载力强度判断错误造成溜桩等事故，严重影响施工进度。因此在工程实际施工时对礁灰岩地层承载力强度进行快速、较为准确的判断，至关重要。
3.现有技术中，多孔礁灰岩强度测试需要用到压力试验机等多种专业设备，但是通过压力试验机进行强度测试存在以下缺陷：第一，强度测试所用的专业设备若放置于高温、高湿、高盐的施工现场，容易降低设备使用寿命，因此需要将多孔礁灰岩试样送到陆地上的专业试验室进行检测，这不仅延误工程建设进度，而且增加远海工程建设的费用；第二，将岩石加工成标准试样，这一过程费时费力。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足之处，本发明提出一种海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法，便于施工人员在施工现场较为准确、且快速地判断多孔礁灰岩强度是否达到施工要求。
5.为达到上述目的，本发明所设计的一种海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法，其特别之处在于，包括如下步骤：
6.步骤一，选取施工现场的多孔礁灰岩岩样，获取岩样表面的孔隙几何特征量化参数
7.步骤二，计算岩样的密度ρ；
8.步骤三，将孔隙几何特征量化参数和密度ρ代入公式(1)，计算出多孔礁灰岩强度，公式(1)如下
[0009][0010]
式中，
[0011]
σ为多孔礁灰岩强度，
[0012]
ρ为岩样密度，
[0013]
为岩样表面的孔隙几何特征量化参数，
[0014]
c1为常数，
[0015]
c2为常数。
[0016]
进一步地，步骤一中，所述孔隙几何特征量化参数通过以下步骤量化，
[0017]
步骤1)，对多孔礁灰岩岩样表面进行拍照，将照片导入电脑中的图像处理软件，所述图像处理软件需具备灰度化功能、图像分割功能、面积自动统计功能；
[0018]
步骤2)，设置图像比例尺；
[0019]
步骤3)，在图像处理软件中选择照片的分析区域，利用图像处理软件中的灰度化功能，将分析区域转化为灰度图像；
[0020]
步骤4)，利用图像处理软件中的图像分割功能，将灰度图像中的孔隙和固体骨架分割，使灰度图像成为二值化图像，二值化图像中的孔隙像素点灰度值和固体骨架像素点灰度值为两个数值；
[0021]
步骤5)，利用图像处理软件中的面积自动统计功能，自动统计二值化图像中的孔隙面积，并导出作为原始孔隙面积数据集；
[0022]
步骤6)，对原始孔隙面积数据集进行有效处理，获得高精度的有效孔隙面积数据集；
[0023]
步骤7)，将有效孔隙面积数据集代入公式(2)，计算出孔隙几何特征量化参数公式(2)如下
[0024][0025]
式中，
[0026]
n为有效孔隙面积数据集中的孔隙数量，
[0027]
si为第i个孔隙的面积，
[0028]
为岩样表面的孔隙几何特征量化参数。
[0029]
更进一步地，步骤1)中，对多孔礁灰岩岩样表面进行拍照时，拍摄角度应垂直拍摄面，同时开启闪光灯。
[0030]
更进一步地，步骤1)中，所述图像处理软件为matlab、或者image j。
[0031]
更进一步地，步骤2)中，设置图像比例尺的方法为在拍摄区域表面放置带刻度标尺，量取图像中带刻度标尺的图中长度，结合该刻度标尺的实际长度，按照比例尺＝实际长度/图中长度，获得图像比例尺。
[0032]
更进一步地，步骤2)中，设置图像比例尺的方法为在拍摄区域表面放置一定长度的线段，量取图像中线段的图中长度，结合该线段的实际长度，按照比例尺＝实际长度/图中长度，获得图像比例尺。
[0033]
更进一步地，步骤3)中，所述分析区域指的是图像中无明显畸变、孔隙结构清晰的区域。
[0034]
更进一步地，步骤6)中，对原始孔隙面积数据集进行有效处理的步骤如下，
[0035]
步骤a，将孔隙面积分布区间内的所有数据按照数量级的区别，划分为一级统计区间；
[0036]
步骤b，将每个一级统计区间等比例划分为若干个二级统计区间；
[0037]
步骤c，选择区间内孔隙面积总和占比总孔隙面积比例最大、且内部二级统计区间内的孔隙面积均不为0的一级统计区间作为有效区间，该有效区间内的数据集作为有效孔
隙面积数据集。
[0038]
进一步地，步骤二中，所述密度ρ的获取方式为首先称量岩样干燥后的重量，然后将岩样放入盛满水的水桶中，溢出液的体积即为岩样体积，最后通过公式(3)计算得到岩样的密度，公式(3)如下
[0039][0040]
式中，
[0041]
ρ为岩样密度，
[0042]
m为岩样质量，
[0043]
v为岩样体积。
[0044]
进一步地，步骤三中，所述公式(1)中的c1、c2的确定方式为将多孔礁灰岩岩样制定成标准尺寸后，测定重量、体积、孔隙几何特征量化参数，然后进行压力试验，得到岩样强度，再将岩样强度数据导入计算机软件进行拟合，进而得到c1、c2取值。
[0045]
本发明的优点在于：
[0046]
1、本发明较为方便地对多孔礁灰岩孔隙几何结构进行识别，并对多孔礁灰岩孔隙几何结构特征进行量化，将量化后的孔隙几何特征量化参数应用于多孔礁灰岩强度预测公式；
[0047]
2、本发明对仪器设备、操作人员要求较低，可以在施工现场利用简单设备，快速地进行数据处理，避免将岩样送到陆地上进行检测，加快工程建设进度，减少远海工程建设费用；
[0048]
3、本发明能够在所需计算参数较少的情况下，较为准确、快速地获得多孔礁灰岩强度，便于现场施工人员快速地判断所施工地层的强是否达到施工要求；
[0049]
本发明海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法能够在所需计算参数较少的情况下，较为准确、快速地获得多孔礁灰岩强度，便于现场施工人员快速地判断所施工地层的强度是否达到施工要求，避免将岩样送到陆地上进行检测，加快工程建设进度，减少远海工程建设费用。
附图说明
[0050]
图1为本发明海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法的流程图；
[0051]
图2为本发明中的多孔礁灰岩孔隙几何特征的量化方法流程图；
[0052]
图3a为拍摄原图；
[0053]
图3b为图像灰度化；
[0054]
图3c为图像二值化；
[0055]
图3d为自动统计孔隙数据；
[0056]
图4为图3d中的图像识别原始孔隙面积与现有技术中的人工识别原始孔隙面积的数据分布曲线示意图。
具体实施方式
[0057]
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
[0058]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对发明的限制。
[0059]
如图1所示，本发明海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法，包括如下步骤：
[0060]
步骤一，选取施工现场的多孔礁灰岩岩样，获取岩样表面的孔隙几何特征量化参数
[0061]
步骤二，计算岩样的密度ρ；
[0062]
步骤三，将孔隙几何特征量化参数和密度ρ代入公式(1)，计算出多孔礁灰岩强度，公式(1)如下
[0063][0064]
式中，
[0065]
σ为多孔礁灰岩强度，
[0066]
ρ为岩样密度，
[0067]
为岩样表面的孔隙几何特征量化参数，
[0068]
c1为常数，
[0069]
c2为常数。
[0070]
上述步骤一中，所述孔隙几何特征量化参数通过以下步骤量化，如图2所示：
[0071]
步骤1)，对多孔礁灰岩岩样表面进行拍照，将照片导入电脑中的图像处理软件，所述图像处理软件需具备灰度化功能、图像分割功能、面积自动统计功能。
[0072]
具体地，选取较为平整的多孔礁灰岩岩样表面作为拍摄面，利用高清拍摄设备进行拍摄，要求所拍图像中岩样表面孔隙结构清晰。为使图像符合要求，对多孔礁灰岩岩样表面进行拍照时，拍摄角度应垂直拍摄面，同时开启闪光灯。高清拍摄设备可以是带闪光灯的数码相机，也可以是具有高清摄像头和闪光灯的手机等设备。
[0073]
本实施例中采用搭配28～200mm焦段镜头的数码照相机对本实施例中采用搭配28～200mm焦段镜头的数码照相机对的标准圆柱体试样进行拍照。拍照过程中使用相机支架与自带闪光灯，照片如图3a所示。
[0074]
所述图像处理软件为matlab、或者image j等具有图像处理功能软件，图像处理软件型号及类型不作为本发明的限制。
[0075]
本实施例中将所拍照片导入电脑中的开源图像处理软件image j中。
[0076]
步骤2)，设置图像比例尺。
[0077]
具体地，设置图像比例尺的方法为：在拍摄区域表面放置带刻度标尺，量取图像中带刻度标尺的图中长度，结合该刻度标尺的实际长度，按照比例尺＝实际长度/图中长度，获得图像比例尺；或者在拍摄区域表面放置一定长度的线段，量取图像中线段的图中长度，结合该线段的实际长度，按照比例尺＝实际长度/图中长度，获得图像比例尺。在该图像比例尺的基础上，进行后续长度测量、面积自动统计等操作时，所得结果即为实际长度、实际面积。
[0078]
本实施例中通过软件中的直线工具与测量功能，测得图像中试样的直径为
3000pixels(像素)，对比实际尺寸(直径为50mm)，可得比例尺为60:1。
[0079]
步骤3)，在图像处理软件中选择照片的分析区域，利用图像处理软件中的灰度化功能，将分析区域转化为灰度图像。
[0080]
具体地，所述分析区域指的是图像中无明显畸变、孔隙结构清晰的区域。利用图像处理软件中的框选工具选择拍摄质量较好的分析区域，利用反选-删除功能将其余图像区域删去。
[0081]
本实施例中利用软件的“8-bit”功能，将图像转化为灰度图像，如图3b所示。
[0082]
步骤4)，利用图像处理软件中的图像分割功能，将灰度图像中的孔隙和固体骨架分割，使灰度图像成为二值化图像，二值化图像中的孔隙像素点灰度值和固体骨架像素点灰度值为两个数值。
[0083]
具体地，所述灰度图像中各像素点由灰度值(又称强度值、亮度值)表示，灰度值的取值范围为0～255。可以选取灰度值0和灰度值255作为二值化图像中的像素点，其中，灰度值0的像素点是黑色，灰度值255的像素点是白色，一般使二值化图像中的孔隙区域为白色，骨架区域为黑色，反之亦可。
[0084]
此步骤中，灰度值范围的选取依靠人工调整方式，使孔隙区域较为贴近实际，同时，相邻孔隙间尽可能的不连通。
[0085]
本实施例中经过人工对比各区间取值下的孔隙分隔效果，选择[25,125]作为图像二值化时选取的灰度值区间，得到二值化图像如图3c所示，图中白色为孔隙，黑色为固体骨架。
[0086]
步骤5)，利用图像处理软件中的面积自动统计功能，自动统计二值化图像中的孔隙面积，并导出作为原始孔隙面积数据集。
[0087]
本实施例中利用软件的“analyze particles”功能，对图像中的孔隙面积进行自动统计，获得了原始孔隙面积数据集，如图3d所示。
[0088]
本实施例中的图像识别原始孔隙面积数据分布曲线和现有技术中的人工识别原始孔隙面积的数据分布曲线如图4所示。由图4可知，与准确的人工识别结果相比较，本次图像识别得到的原始数据曲线在中段的吻合程度较好，在曲线两端的吻合效果较差。这是因为在图像识别的过程中，易将图像中的噪点也作为孔隙进行统计，而这些噪点的面积普遍偏小，故而造成在小于0.1mm2的区间内，图像识别的结果值大于人工识别结果。
[0089]
另外，在图像识别的过程中，如相邻孔隙间隔较近时，可能会出现识别成一个孔隙的情况，这就造成图像识别结果中某些单个孔隙面积数据偏大的情况。
[0090]
在原始孔隙面积数据集统计中，因计入了噪点和相邻孔隙连通体而失真，因此，有必要对原始孔隙面积数据集进行有效处理。
[0091]
步骤6)，对原始孔隙面积数据集进行有效处理，获得高精度的有效孔隙面积数据集。
[0092]
具体地，对原始孔隙面积数据集进行有效处理的步骤如下：
[0093]
步骤a，将孔隙面积分布区间内的所有数据按照数量级的区别，划分为一级统计区间；
[0094]
步骤b，将每个一级统计区间等比例划分为若干个二级统计区间；
[0095]
步骤c，选择区间内孔隙面积总和占比总孔隙面积比例最大、且内部二级统计区间
内的孔隙面积均不为0的一级统计区间作为有效区间，该有效区间内的数据集作为有效孔隙面积数据集。
[0096]
其中，选择区间内孔隙面积总和占比总孔隙面积比例最大的一级统计区间作为有效区间，是为了剔除数量多、但面积小的“噪点”数据。选择二级统计区间内的孔隙面积均不为0的一级统计区间作为有效区间，是为了剔除相邻孔隙连通体数据，因为相邻孔隙连通体的情况出现频率不高，所以即使连通体的面积高于真实孔隙数据一个数量级，也不可能在该一级区间下的二级区间内均有分布。
[0097]
由图4可知，本次识别试样的孔隙面积多分布在[1*10-1
,1)区间内。采用上述对原始孔隙面积数据集进行有效处理的方法，将原始孔隙面积数据分为：[1*10-4
,1*10-3
)、[1*10-3
,1*10-2
)、[1*10-2
,1*10-1
)、[1*10-1
,1)、[1,1*101)，共5个一级统计区间。每个一级统计区间再均分成10个二级统计区间，如一级统计区间[1,1*101)，其下的二级统计区间为[1,2)、[2,3)、[3,4)、[4,5)、[5,6)、[6,7)、[7,8)、[8,9)、[9,10)，共十个二级统计区间。结果显示，一级统计区间[1*10-1
,1)内的孔隙面积总和占比最大，且其下十个二级统计区间内孔隙面积均不为0，则取一级统计区间[1*10-1
,1)内的数据为有效孔隙面积数据集。
[0098]
步骤7)，将有效孔隙面积数据集代入公式(2)，计算出孔隙几何特征量化参数公式(2)如下
[0099][0100]
式中，
[0101]
n为有效孔隙面积数据集中的孔隙数量，
[0102]
si为第i个孔隙的面积，
[0103]
为岩样表面的孔隙几何特征量化参数。
[0104]
本实施例中孔隙几何特征量化参数的结果为0.2585。
[0105]
为对比上述有效处理的效果，将灰度图像的原始孔隙面积数据与人工识别孔隙面积数据、有效孔隙面积数据作对比，结果见下表1。
[0106]
表1各数据对比
[0107][0108]
从表1可以看出，利用本发明对原始孔隙面积数据集进行有效处理的方法所获得的软件自动识别有效孔隙面积数据符合人工识别结果。
[0109]
利用上述所述孔隙几何特征量化参数的量化方法，获得五个多孔礁灰岩样的孔隙几何特征量化参数分别为0.424mm2、0.417mm2、0.394mm2、0.03mm2、0.033mm2。
[0110]
步骤二中，所述密度ρ的获取方式为首先称量岩样干燥后的重量，然后将岩样放入盛满水的水桶中，溢出液的体积即为岩样体积，最后通过公式(3)计算得到岩样的密度，公
式(3)如下
[0111][0112]
式中，
[0113]
ρ为岩样密度，
[0114]
m为岩样质量，
[0115]
v为岩样体积。
[0116]
若所获多孔礁灰岩岩样较为干燥，则直接称量其重量；若所获多孔礁灰岩岩样较为湿润，则需在称量重量前对其进行干燥，可以利用热带海洋光照强烈的特点，将岩样放在阳光下暴晒干燥，也可以利用吹风机、烘箱、烤箱等简易设备使其脱水干燥。
[0117]
上述五个多孔礁灰岩样的密度ρ分别为1.02g/cm3、0.96g/cm3、1.35g/cm3、0.94g/cm3、0.94g/cm3。
[0118]
步骤三中，所述公式(1)中的c1、c2的确定方式为：在工程建设初期的地质勘察阶段，在实验室将勘察钻孔所得的多孔礁灰岩岩样制定成标准尺寸后，测定重量、体积、孔隙几何特征量化参数，然后进行压力试验，得到岩样强度，再将岩样强度数据导入计算机软件进行拟合，进而得到c1、c2取值。
[0119]
本实施例中根据前期室内试验结果，c1、c2取值分别为2.88，-9.32。
[0120]
将上述五个多孔礁灰岩岩样的孔隙几何特征量化参数和对应的密度ρ分别带入公式(1)计算岩样强度，计算结果与实验室测试强度结果对比，如下表2所示。
[0121]
表2多孔礁灰岩岩样的公式预测强度和试验测试强度的比较
[0122][0123]
上表2中的差值为公式预测强度减去试验测试强度的值。由于对原始孔隙面积数据集进行一定的简化，导致本发明海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法得到的结果与实际试验测得的强度值出现了一定的偏差，但实际工程地质条件本身就复杂多变，这一偏差在工程实践中是可被接受的。
[0124]
本发明海洋多孔礁灰岩强度快速预测方法能够在所需计算参数较少的情况下，较为准确、快速地获得多孔礁灰岩强度，便于现场施工人员快速地判断所施工地层的强度是否达到施工要求，避免将岩样送到陆地上进行检测，加快工程建设进度，减少远海工程建设费用。
[0125]
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。