【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及岩体结构，尤其涉及一种适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法及系统。
技术介绍
1、沉积岩等具有典型层状发育特征的岩体在我国广泛出露，其分布面积高达约77.3％。岩体结构控制岩体强度和变形破坏模式，因此，探明层状岩体的岩体结构发育特征在边坡稳定性评估、边坡结构灾变预报和灾害防治等方面具有重要意义。然而，岩体内部的结构面发育情况由于其封闭性而无法直接观测，因此，岩体结构建模技术是目前模拟岩体内部岩体结构发育特征的核心手段。
2、目前的主流岩体结构建模方法遵循圆盘模型作为结构面形状单元的基本假设，并以此开展产状、尺寸、密度和位置等参数的推导。然而，层状岩体的结构面往往以类矩形形态发育，且受大尺寸层面主控。因此，结构面发育表现出较强的优势聚类，且结构面尺寸与层厚存在统计学关系。此外，层状岩体结构网络具有独一无二的拓扑结构特征，即结构面容易与层面相交形成t型节点。然而，传统的岩体结构建模方法往往产生过多的x和i型节点且几乎不会产生t型节点，此外，圆盘无法准确地表征真实的层状岩体结构面形状。因此，传统的岩体结构建模方法模拟与实际情况存在较大偏差，已无法满足实际工程需求，提出一种适用于层状岩体的结构面空间网络层序建模方法迫在眉睫。
技术实现思路
1、为了克服上述现有技术中传统的岩体结构建模方法模拟与实际情况存在较大偏差，已无法满足实际工程需求，的缺点，本专利技术的主要目的在于提供一种适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法及系统。
2、为达到上述目的，本专利
3、对获取的层状岩体露头数据处理，获得数据解译表征；其中，所述层状岩体露头数据包括层限结构面和非层限结构面，所述结构面采用矩形来表征；
4、根据所述层状岩体露头数据的类型属性确定岩体露头均质区划分结果；
5、根据解译的产状数据结合所述岩体露头均质区划分结果，利用权重函数对每个均质区内产状数据进行校正，获得均质区校正后产状数据，利用k均值粒子群算法对结构面进行分组，获得分组的结构面；
6、根据每组结构面的间距、产状、尺寸和测线走向数据，确定每组结构面分布空间的密度；根据确认的结构面分布位置，确定层面结构空间中层面的位置和大小；
7、随机组合每组结构面的产状、尺寸、密度和空间位置参数，结合层序建模和蒙特卡洛模拟方法，构建层状岩体结构空间网络模型。
8、所述确定岩体露头均质区划分结果，包括：
9、根据所述地质属性数据和岩土性质数据确定基于地质域和岩土域的均质分区结果；
10、根据改进的米勒列联表法定量确定基于产状的岩体露头结构域均质分区结果；
11、基于地质域、岩土域和结构域分区结果，结合均质区划分规则，确定岩体露头均质区划分结果
12、所述层限结构面的定义为发育边界至少有一侧终止于层面的结构面，所述非层限结构面的定义为发育边界不终止于层面的结构面；
13、所述构建层状岩体结构空间网络模型，包括：
14、随机结合每组结构面的产状、尺寸、密度和空间位置参数，分组构建层状岩体层限结构面空间网络，然后利用蒙特卡洛模拟方法，随机组合每组结构面的产状、尺寸、密度和空间位置参数，构建层状岩体非层限结构面空间网络模型。
15、确认的结构面分布位置，包括层限结构面的位置和非层限结构面在结构空间中的位置；
16、所述层限结构面的位置由矩形长边中心点在每个层面上的位置确定；
17、所述非层限结构面在结构空间中的位置是基于优化的拉丁超立方抽样方法，在每个层面自然分割的结构子空间中进行泊松点抽样确定；
18、所述每个结构子空间中泊松点的概率分布和终止条件如下式所示：
19、
20、其中，v为三维结构空间，k为泊松点个数，λ(x,y,z)为某点处的强度函数，u为子空间区域。
21、利用产状观测频率调整权重函数，是利用产状观测频率与权重乘积，获得调整后的权重系数，公式表示如下：
22、
23、其中，wi为第i个结构面的权重系数，w和h分别为测窗的宽和高，di为第i个矩形结构面的等效圆直径，αi和为测窗的高的倾向和倾角，αr为测窗宽的倾向。
24、适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法中，还包括利用冯·米塞斯分布表示每组矩形结构面的长轴方向分布，其概率密度函数公式表示如下：
25、
26、其中，x为长轴旋转角度，δ为旋转角度均值，k为旋转角度色散度，i0为零阶修正贝塞尔公式。
27、所述确定每组结构面分布空间的密度，公式表示如下：
28、
29、其中，p30为单位空间结构面的个数，k为矩形结构面长短边比，p10为同组结构面间距均值的倒数，a为矩形结构面长边，m为同组结构面平均产状单位法向量，n为测线走向单位向量。
30、一种适用于层状岩体的结构面网络层序建模系统，包括以下步骤：
31、岩体结构面数据处理模块，用于对层状岩体的层限结构面和非层限结构面的露头数据进行解译表征处理，获得解译的产状数据，其中，结构面采用矩形表征；根据解译产状的数据结合所述岩体露头均质区划分结果，利用产状观测频率调整权重函数，对每个均质区内产状数据进行校正，获得均质区校正后产状数据，基于均质区校正后产状数据，利用k均值粒子群算法对结构面进行分组，获得分组的结构面；根据每组结构面的间距、产状、尺寸和测线走向数据，确定每组结构面分布空间的密度；获取实际层厚数据分布模拟层面在空间中位置，确定每组结构面的空间位置参数；
32、模型构建模块，用于随机组合每组结构面的产状、尺寸、密度和空间位置参数，采用蒙特卡洛模拟方法，构建层状岩体结构空间网络模型。
33、与现有技术相比较，本专利技术的有益效果为：本专利技术以矩形模型作为层状岩体结构面的基本形态单元，基于野外露头解译数据完成了模型参数推导，进一步利用层序建模技术和蒙特卡洛模拟，建立了层状岩体结构空间网络模型。本专利技术所提出的矩形模型可以更准确的表征层状岩体结构面的形态，层序建模技术保证了层面主控下结构面的空间分布特征且模型中形成更高比例的t型拓扑节点，实现了层状岩体结构面分布与相交情况的高保真模拟。本专利技术形成了适用于层状岩体结构空间网络建模的完整工作框架，优化了传统建模方法建模存在的弊端，对层状岩体边坡稳定性分析、连通性评估和结构灾变致灾预测与防治具有重要意义。
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1.一种适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，所述确定岩体露头均质区划分结果，包括：
3.如权利要求1所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，所述层限结构面为发育边界至少有一侧终止于层面的结构面，所述非层限结构面为发育边界不终止于层面的结构面；
4.如权利要求3所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，所述确定每组结构面的空间位置参数，包括层限结构面的位置和非层限结构面在结构空间中的位置；
5.如权利要求1所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，所述利用产状观测频率调整权重函数，是利用产状观测频率与权重乘积，获得调整后的权重系数，公式表示如下：
6.如权利要求1所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，还包括获得分组的结构面之后，利用冯·米塞斯分布表示每组矩形结构面的长轴方向分布，其概率密度函数公式表示如下：
7.如权利要求1所述的适用于层
8.一种适用于层状岩体的结构面网络层序建模系统，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，所述确定岩体露头均质区划分结果，包括：
3.如权利要求1所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，所述层限结构面为发育边界至少有一侧终止于层面的结构面，所述非层限结构面为发育边界不终止于层面的结构面；
4.如权利要求3所述的适用于层状岩体的结构面网络层序建模方法，其特征在于，所述确定每组结构面的空间位置参数，包括层限结构面的位置和非层限结构面在结构空间中的位置；
5.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：占洁伟，黄达，蒲长乐，俞朝悦，杜彤，杨月乔，姚兆威，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：
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