本发明专利技术提供了一种基于深度学习的岩体结构面测试分析方法与系统，涉及岩体结构面测试分析技术领域，所述方法包括：获取岩体的主干裂隙对应的初始裂隙结构面WA；获取WA的倾斜角度θ；获取裂隙图像中主干裂隙对应的曲线的最高点G<subgt;1</subgt;和最低点G<subgt;2</subgt;；根据G<subgt;1</subgt;和G<subgt;2</subgt;，确定主干裂隙的倾斜角度γ；若|θ‑γ|＜GY，则确定WA无需调整；否则，获取主干裂隙对应的曲线上预设的每一指定点，以得到指定点列表E；根据E和WA，对WA进行调整，以得到目标裂隙结构面；通过本发明专利技术中方法得到的目标裂隙结构面，更加符合主干裂隙实际对应的结构面，使得生成的主干裂隙的结构面更加准确。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及岩体结构面测试分析，特别是涉及一种基于深度学习的岩体结构面测试分析方法与系统。
技术介绍
1、岩体的基本特征主要是由岩石的坚硬程度和结构面特征控制，而且岩体的完整程度主要取决于不连续面和结构面的成因、规模、分布特征等。岩体的结构面主要指断层层面、节理裂隙、片理和层理等各种力学成因的破裂面，是岩体中力学强度相对薄弱的部位，因此，结构面的存在使岩体力学性能具有不连续性、不均匀性和各向异性，岩体的结构特征对岩体在一定荷载条件下的变形破坏方式和强度特征起着重要的控制与决定性作用。结构面的发育方向、长度、张开度、规模及密度较为复杂，其空间分布具有很强的随机性、各向异性与隐蔽性；结构面的产状对边坡的设计支护具有重要意义，如何准确的生成岩体的裂隙对应的结构面，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
2、根据本申请的第一方面，提供了一种基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，所述方法包括以下步骤：
3、h100，获取岩体的主干裂隙对应的初始裂隙结构面wa；其中，wa根据岩体的主干裂隙对应的裂隙图像生成。
4、h200，获取wa的倾斜角度θ。
5、h300，获取裂隙图像中主干裂隙对应的曲线的最高点g1和最低点g2；其中，g1=（g1，x，g1，y）；g2=（g2，x，g2，y）；g1，x和g1，y分别为g1的x轴坐标和y轴坐标，g2，x和g2，y分别为g2的x轴坐标和y轴坐标。
>6、h400，根据g1和g2，确定主干裂隙的倾斜角度γ=arctan（|g1，y-g2，y|/|g1，x-g2，x|）。7、h500，若|θ-γ|＜gy，则确定wa无需调整；否则，获取主干裂隙对应的曲线上预设的每一指定点，以得到指定点列表e=（e1，e2，…，ep，…，eq），p=1，2，…，q；其中，ep=为获取到的主干裂隙对应的曲线上预设的第p个指定点，q为主干裂隙对应的曲线上预设的指定点的数量；gy为预设的倾斜角度差值阈值。
8、h600，根据e和wa，对wa进行调整，以得到目标裂隙结构面，并对目标裂隙结构面进行分析。
9、根据本申请的另一方面，还提供了基于深度学习的岩体结构面测试分析系统，所述系统包括：存储介质和处理器；其中，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法。
10、本专利技术至少具有以下有益效果：
11、本专利技术的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，获取岩体的主干裂隙对应的初始裂隙结构面wa；获取wa的倾斜角度θ；获取裂隙图像中主干裂隙对应的曲线的最高点g1和最低点g2；根据g1和g2，确定主干裂隙的倾斜角度γ；若|θ-γ|＜gy，则确定wa无需调整；否则，获取主干裂隙对应的曲线上预设的每一指定点，以得到指定点列表e；根据e和wa，对wa进行调整，以得到目标裂隙结构面；通过本专利技术中方法得到的目标裂隙结构面，更加符合主干裂隙实际对应的结构面，使得生成的主干裂隙的结构面更加准确。
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【技术保护点】
1.一种基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，步骤H600包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，步骤H630包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，在步骤H633之后，所述方法还包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，步骤H630还包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，步骤H630还包括以下步骤：
7.根据权利要求3所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，α1＜1,；α2＞1。
8.一种基于深度学习的岩体结构面测试分析系统，其特征在于，所述系统包括：存储介质和处理器；其中，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1-7中任意一项所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，步骤h600包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，步骤h630包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，在步骤h633之后，所述方法还包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于深度学习的岩体结构面测试分析方法，其特征在于，步骤h...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓兵，胡石磊，李建波，李俊强，李杰，李林，刘琳，和锡凤，贺永乐，程东，李鹏，冯鑫杰，赵奇，
申请(专利权)人：中核勘察设计研究有限公司，
类型：发明
国别省市：
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