高陡边坡岩体结构信息无人机识别与离散元数值模拟

岩体结构特征的准确表征对边坡稳定性评价具有重要影响。由于高陡边坡岩体结构的人工编录工作开展困难,结构几何信息往往获取不全面,导致边坡数值模型构建往往不理想。以江西德兴银山铜矿露天边坡为工程背景,采用无人机与运动恢复结构法(SfM)获取边坡岩体点云模型。基于点云数据建立结构面识别和解译算法,自动获取结构面产状、迹长、间距等几何信息。对比人工测量结果,无人机测量与结构面识别能够获取更符合实际的坡面与岩体结构模型。采用非均匀有理B样条(NURBS)曲面重构和“Rhino-Griddle-3DEC”联合建模方法,结合岩体结构统计模型构建离散裂隙网络DFN能够快速建立三维离散元数值模型,从而获得更好的数值模拟计算结果,满足岩质高边坡稳定性评价的需要。     

基于数字近景摄影测量的岩体结构面几何信息解算模型

为了快速、全面地获取岩体随机结构面信息而提高稳定性评价工作,在数字近景摄影测量测取结构面空间坐标的基础上,应用立体几何、方位概念和投影变换理论,提出并建立了基于空间坐标的结构面迹线三维模型、任一投影展示面的迹线二维模型和详细判据的产状解算模型。迹线三维模型数据更加详实展示迹线分布状况,迹线二维模型数据又能获得任一重要投影面的迹线信息并突显迹线物理意义;应用误差理论,探讨了基于数字近景摄影测量的产状解算模型获取产状的精度。实验表明,在数字近景摄影测量建立边坡三维模型点位测量精度≤2 cm时,能够解决近似线状结构面的产状获取问题。因此,岩体结构面几何信息解算模型与数字近景摄影测量相结合,可采集到更为全面的结构面几何信息并用于岩体稳定性评价。     

基于激光测量和FKM聚类算法的隧洞岩体结构面的模糊群聚分析

岩体隧洞结构面的数量、产状和发育情况是评价隧洞透水性和稳定性的重要指标。采用三维激光测量技术可以快速获取隧洞周围岩体激光点云数据和结构面的几何信息。提出了基于柱面投影和Delaunay生长算法的激光点云的三角网重构技术,利用构建的三角网平面方程的法向向量计算出单个三角网平面的产状,并应用FKM聚类算法进行隧洞岩体结构面产状的模糊群聚分类。该方法可以快速得到不同组的优势产状,且分类结果可用不同颜色进行空间显示。最后运用自主研发的FSS软件对某隧洞的岩体结构面优势产状进行了研究,研究结果表明：1）基于柱面投影和Delaunay生长法的点云构网方法特别适合于隧洞工程,构网速度快、效率高,重构得到的三角网表面与被采样的岩体表面拓扑差别最小;2）FKM模糊群聚方法对隧洞岩体结构面的群聚分类结果可靠、合理,具有较强的通用性和推广性。     

基于三维激光点云技术的岩体结构面智能解译

准确、高效、全面获取岩体结构面信息,对岩体的稳定性分析有着重要的意义.采用三维激光扫描设备进行岩体数据采集,基于岩体点云模型提出了结构面自动识别方法.通过对Ransac算法进行改进,引入了新的采样方法和评分准则,大大提升了Ransac算法的计算效率和提取精度,使之更好地适应粗糙不平的岩体点云数据;基于改进的Graham Scan算法可以精准描绘出结构面的凸凹边界,进而精细化计算出结构面尺寸.基于以上算法研发了结构面识别程序RDD（ransac discontinuity dtection）,并且采用了两组标准几何体数据和一组岩体数据对程序进行测试.结果表明,标准几何体产状误差在1°以内,实际岩体最大误差在6°以内,结构面尺寸最大误差率为0.278%,满足工程限定的误差要求.      

基于贴近摄影测量技术的高位崩塌早期识别技术方法研究

高位崩塌具有地面高差大、突发性强等特点,难以对其做出准确的预警预报,因此开展高位崩塌早期识别对防灾减灾意义重大。依靠人工对高位崩塌进行实地调查难度大、效率低,容易存在调查盲区,现有调查技术手段难以有效获取岩体结构面产状、节理组合特征和裂隙几何特征等关键参数。为此,将贴近摄影测量高分辨率和“多角度”探测技术优势应用于高位崩塌早期识别,并以康定县郭达山高位崩塌为例,总结归纳了该技术方法的具体应用流程,可为地质灾害调查和高位崩塌早期识别提供一定的参考与借鉴。研究结果表明: 基于贴近摄影测量技术能够识别岩体亚厘米级裂缝,尤其适用于高位崩塌调查和早期识别工作,已取得显著成效; 在高精度三维实景模型基础上,基于空间解析几何理论,应用“三点法”能够有效获取岩体单体结构面产状。     

应用激光扫描技术进行岩体结构面的半自动统计研究

以力丘河某边坡裸露岩体结构面的快速统计为例,提出了利用三维激光测量方法进行岩体结构面的半自动快速统计方法。详细介绍了三维激光扫描仪和高精度GPS的联合测量方法,激光点云数据的坐标转换和边坡表面三角网重构方法。在此基础上,研究了采用三维激光点云数据和三角网数据进行岩体结构面平面方程的半自动拟合方法、岩体结构面法向量和产状的关系等。利用得到的岩体结构面产状快速绘制岩体结构面密度图、玫瑰图、极点图和赤平投影图,得到了该边坡裂隙结构面分布规律和几何信息等。和传统方法相比,该方法具有快速测量和远距离测量的优点,且减少了攀爬高陡岩坡的危险。     

基于点云数据对齐技术的岩体结构面三维吻合度求取

为了更好地描述岩体结构面的吻合程度,引入点云数据对齐技术,计算获得岩体结构面三维吻合度参数(JMC3D)。采用三维激光扫描技术,获取岩体结构面上下盘点云数据,基于迭代最近算法(ICP),将结构面参考面和测试面点云数据统一到全局坐标系中并实现对齐,计算对齐后的测试面与参考面之间的Z坐标高差;然后,将高差位于对齐误差区间的点云数据作为吻合部分予以定量化,计算岩体结构面上下盘吻合面积百分比,从而获取三维吻合度参数。最后,根据JRC-JMC模型公式求取岩体结构面剪切强度,与室内岩体结构面直剪试验结果对比分析进行方法验证。4组试验对比结果误差分别为7.38%、3.21%、9.03%、10.02%,表明基于点云数据对齐技术求取的岩体结构面三维吻合度具有一定可行性和实用性,同时也进一步印证岩体结构面三维吻合度与剪切强度之间的相互联系。     

基于三维激光扫描的锦屏地下实验室岩体变形破坏特征关键信息提取技术研究

针对施工期的中国锦屏地下实验室二期工程,利用三维激光扫描技术对各个实验室进行持续观测,得到开挖面原始点云数据,并通过一系列数据处理获取实验室轮廓变形、岩体结构及岩体破坏定量化表征信息。实践表明,利用CYCLONE软件处理原始点云数据,能够准确地获取实验室开挖后轮廓随时间的变化,精度满足工程要求,经现场围岩变形破坏特征证实数据处理结果符合实际规律;利用CYCLONE及基于结构面单位法向量的产状算法亦可准确快速地获取结构面产状,测量结果与传统方法结果相符。此外,利用CYCLONE、Geomagic Studio、3DMAX处理原始数据亦为统计实验室围岩破坏程度提供了简便高效的方法,获取的破坏区深度及体积与其他手段测量值基本一致。与点式监测技术相比,基于三维激光扫描的深埋硬岩隧洞监测与数据处理具备同时获取全场变形且快速、安全、高效的优势,对于研究深埋硬岩隧洞岩体力学行为是一种十分有效的技术手段。     

基于活动控制的岩体结构面几何信息快速获取

在应用数字近景摄影测量进行岩体结构面几何信息快速获取时,需要在岩体上布设一定数量的控制点,但特殊区域岩体（隧道、硐室、采石场）的结构面相对破碎、特征点极不明显,并且受施工进度的影响,无法在岩体上布设控制点。针对这一问题,本文应用自行设计的活动控制架,在控制架上布设28个控制点,将控制架和岩体结构面一起摄影,然后在VZ（VirtuoZo）工作站上进行内业解译,获取岩体结构面上特征点的空间坐标,再依据所给产状公式获取结构面信息。以净月二采石场岩体边坡为研究对象,进行了活动控制架安装与检验、外业数据采集与内业数据处理等工作;同时基于误差理论点位精度评定方法,对解译的控制点坐标与岩体结构面产状（倾向、倾角）同实测值对比并进行精度分析。结果表明,该方法测量的岩体结构面产状中误差：m_倾向=±4°,m_倾角=±3°,满足岩体结构面精度测量要求。     

基于岩体结构特征的高速远程滑坡致灾范围评价

高速远程滑坡的演化机制与运动过程受控于岩体结构.以重庆市武隆县鸡尾山滑坡为例,采用地面激光扫描技术,获取岩体结构面几何信息,基于离散元数值模拟方法,考虑岩体结构特征,分析高速远程滑坡演化过程及其致灾范围.研究结果表明:(1) 岩体结构特征由岩体内部发育的结构面所决定,针对点云数据开展空间几何计算与聚类分析,可以快速精细地获取岩体结构面产状信息,从而进行岩体结构面识别与组别划分;(2) 将岩体结构特征评价结果导入离散元模型中,能够实现高速远程滑坡致灾范围的快速评价目的,并且取得了与实际滑动距离较为吻合的结果.      

基于结构面网络模拟的桥基岩体空间状态分析

分析结构面在岩体中的分布和组合特征是研究岩体稳定性的前提。根据结构面网络随机模拟方法,通过对岩体表面结构面的测量,可以建立岩体结构面空间分布的概率统计模型,从而确立了岩体结构面的网络结构模型。在此基础上分析了局部临空块体的空间几何形态,指出了块体的可能破坏形式,从宏观角度对块体系统整体稳定性进行了预测。     

A rational and realistic rock mass modelling strategy for the stability analysis of blocky rock mass

Due to the importance of a realistic rock mass model for the achievement of accurate and reliable results from numerical analysis of blocky rock mass, a probability based rock mass geometrical model is proposed in the present study. The rock mass geometry is built based on site investigation data and stochastic analysis of the discontinuity mapping results. The discontinuities and/or sets of them, either finite or infinite in size, planar or non-planar, convex or concave in shape, can be implemented in the three-dimensional rock mass model. Key block analysis and support design are then suggested to the stochastic rock mass models. To achieve a realistic stability analysis of the rock mass with the proposed probabilistic rock mass model, a few suggestions have also been made. These include the adoption of realistic constitutive models to intact rock and rock discontinuities, use of numerical model to technically handle numerical difficulties and development of a realistic modelling strategy to achieve realistic and affordable computational cost, etc.     

Verification of a 3-D LiDAR Viewer for Discontinuity Orientations

Light detection and ranging (LiDAR) scanners are increasingly being used to measure discontinuity orientations on rock cuts to eliminate the bias and hazards of manual measurements which are also time consuming and somewhat subjective. Typically LiDAR data sets (point clouds) are analyzed by sophisticated algorithms that break down when conditions are not ideal, for example when some of the discontinuities are obscured by vegetation, or when significant portions of the rock face are composed of fractured facets, weathering generated surfaces, or anything that should not be identified as a discontinuity for the purposes of slope stability analysis. This paper presents a simple LiDAR point cloud viewer that allows the user to view the point cloud, identify discontinuities, pick three points on the surface (plane) of each discontinuity, and generate discontinuity orientations using the three-point method. Additionally, a test of our 3-D LiDAR viewer for discontinuity orientations on rock cuts in the United States of America and Canada is presented.     

基于人工蜂群算法的岩体结构面多参数优势分组研究

岩体结构面优势分组是研究岩体力学性质与水力特性的基础,通常的分析方法是只根据产状进行划分。鉴于结构面其他特征对岩体力学性质的重要影响,考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、表面形态5个特征参数,提出了基于人工蜂群算法的岩体结构面多参数优势分组方法。以样本总体离差平方和为目标函数,建立岩体结构面多参数优势分组的数学模型,应用人工蜂群优化算法求解,以目标函数值最小时的解作为聚类中心,并自动确定分组边界。对人工生成的结构面数据的计算结果验证了该方法的正确性,该方法的求解精度是令人满意的。最后,将该方法应用于怒江松塔水电站坝址区岩体结构面多参数优势组的划分,得到了较为合理的分组结果,进一步验证了此方法具有较高的运行效率与工程实用性。