复杂岩体结构的几何特征精细描述方法研究

发布时间：2020-08-07 23:09

【摘要】：复杂岩体结构的几何特征精细描述是工程岩体精细化描述的重要内容之一。岩体结构的几何描述主要是对裂隙几何特征参数及岩体裂隙网络空间分布及连通性情况的定量化表征。岩体中的裂隙网络通常对岩体的力学、水力学特性和工程稳定性起着关键性的控制作用。然而,裂隙网络及其相关的几何特征如何真正影响岩体特性仍然是一个值得持续探索的问题。在这种情况下,岩体裂隙网络的完整三维表征对于工程岩体精细化描述至关重要,并且其也是工程岩体分类和岩土工程设计中必不可少的基本任务。本文以西南地区怒江松塔水电站和金沙江旭龙水电站为工程背景,遵循复杂岩体结构几何特征描述“综合研究→分解研究→综合研究”的指导思想,重点介绍复杂岩体结构的几何特征定量化描述的新方法和新理论的应用,旨在使岩体结构表征定量化、系统化。本文分解研究主要关注于岩体结构几何特征中的裂隙产状、裂隙迹长和裂隙丰度,综合研究则关注于岩体综合均质区的构建、岩体结构三维表征模拟及岩体裂隙网络连通性情况。论文的主要研究内容和成果如下:(1)对于旭龙坝址处的复杂裂隙岩体,合理地利用和整合各类可利用的数据,提出了一个定量的、逻辑的、易操作的渐进框架进行岩体综合均质区划分。该框架综合考虑岩体地质属性,岩土特性和岩体结构特征,划分确定的综合均质区具有实际工程意义。此外,裂隙张量的概念被首次引入划分岩体结构域,从而更好地量化表征岩体裂隙网络空间分布特征。(2)对裂隙岩体中产状数据的综合表征方法进行研究,提出了一种结合数据可视化、施密特等面积投影和分形理论的新方法,用于定量描述产状数据的几何分布特征及统计特性。并提出采用单分形维数来表征产状数据分布的分散性程度,以及采用多重分形谱精细化描述产状数据非线性分布的特征。(3)提出采用多个Fisher分布构成的混合模型来模拟观测到的复杂产状数据集,从而一步实现裂隙产状数据的自动分组和模拟。其中,提出采用SPKM算法选择初始聚类中心解决了分组结果对初始聚类中心敏感的问题,从而保证产状数据分组获得全局上的最优解。并利用基于MML准则的component-wise EM算法自动确定裂隙组的最优分组数。首次提出采用全球面来表征产状数据,而不是传统的半球面表征,从而有效地解决了陡倾裂隙分组难的问题。人工模拟及实测裂隙产状数据集的测试结果表明所提出的基于有限混合模型的产状数据分组方法性能优异。(4)针对在大型水电工程和深部岩体工程中常见的狭长裂隙取样窗口,基于线性矩理论和改进的多测线方法提出了一种新的非参数方法用于推断描述裂隙真迹长分布,从而更好地描述岩体裂隙迹长特征。建议方法强调使用包含迹长数据来代替传统的观测迹长数据进行分布类型推断和参数估计。此外提出了曲折取样窗口产状误差校正方法,从而使利用曲折取样窗口进行迹长分布推断成为可能。(5)详细介绍了如何在工程规模尺度上对大尺度岩体的裂隙参数空间分布异质性进行模拟表征的方案。利用松塔坝址坝肩岩体中开挖平硐内收集到的有偏差的一维和二维裂隙丰度指标,推断获取平硐附近岩体的三维裂隙丰度指标P_(30)和P_(32)。并据此采用地质统计学中的序贯高斯模拟方法对坝肩岩体内P_(30)和P_(32)的空间分布进行模拟,再现了坝肩岩体内部裂隙丰度的空间分布特征。(6)利用松塔水电站坝肩平硐PD231中的裂隙信息,基于统计学和概率论方法构建离散裂隙网络模型来对岩体中的裂隙网络进行综合表征。并提出了一种基于包围盒技术和分离轴定理的步进法框架,用于加快离散裂隙网络模型的裂隙相交分析计算。在此基础上,对岩体裂隙网络的连通性进行分析,结果表明陡倾裂隙组3和缓倾裂隙组1构成了坝址区裂隙岩体的主要流动路径。此外,陡倾裂隙组(裂隙组2和3)比缓倾裂隙组(裂隙组1)的组内连通性好。并发现裂隙组内裂隙自相交行为与产状分散度、裂隙密度和裂隙大小密切相关。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TV223.3
【图文】：

1.1 选题依据及研究意义平均海拔超 4000 m 的青藏高原是地球上面积最大、海拔最高的高原，被称为“第三极”。如图 1-1 所示，中国境内青藏高原的总面积为 2.57 × 106km2，约占我国国土总面积的四分之一，地理上主要涉及第一台阶及第一台阶向第二台阶过渡的陡变带。青藏高原拥有众多冰川湖泊，亚洲的大江大河多数发源于青藏高原。作为亚洲水塔，青藏高原及周边地区被认为是世界上水电开发最具潜力的地区之一[1,2]。该区的河川径流量约为 4,100 × 108m3，水能资源理论蕴藏量约为 2 ×108kW，约占全国的百分之三十[3]。为了充分利用这些丰富的水电资源，计划在青藏高原附近的高山峡谷地区建造许多大型水电站(图 1-2)。岩体常被用作水电站建设的平台和基础，且水电工程正逐步向高、大、超大型发展[4]。因而，在大型水电工程开发过程中面临着岩体力学和岩土工程领域的巨大挑战，如大型地下洞室的开挖，高陡边坡稳定性和高地应力[5-9]。

完整、均质而又坚硬的岩体是重大基础工程设施的首选[10-12]。但岩体作质体的一部分，通常经历了漫长自然地质演化历史。近两亿年来板块构内动力地质持续作用造就了岩体中不同程度的应力累积，伴随着地表外的夷平面化作用，浅表层的岩体遭受了广泛的卸荷回弹，从而使得原本的地质材料内部产生了力学意义上的不连续面，即对应于内动力地质作结构面和伴随外动力地质作用的次生结构面。原生结构面主要包括地层与不整合面、断层、层面、层理、面理、片理、片麻理、节理裂隙等；面主要包括卸荷裂隙、风化裂隙、泥化夹层及地震产生的裂隙等。因而由岩块和围限它们的结构面所构成的集合体，其中被结构面切割形成的称为结构体。结构面和结构体在空间中的排列组合方式称为岩体结构质的层面去认识结构面是十分重要的，主要采用工程地质学中关于结构质调查法进行统计调查，获取各类结构面的相关地质信息。谷德振 (19

吉林大学博士学位论文删节误差[73,82]。王辉和钱海涛 (2005)[122]就测线法提出了任意方向 P10和 P20的估算方法。Kulatilake 和 Wu (1984)[123]利用矩形窗口法根据不同类型迹线的数量来校正 P20。Mauldon (1998)[80]则基于圆形窗口法给出了 P20的估算方法。由于直接测量获得的 P10，P20和 P21在取样误差校正之前不能被作为描述裂隙丰度的一般化参数，因而往往优先使用线性可加的且和方向无关的参数 P30和 P32用于模拟目的[124-126]。其中，由于 P32指标结合了裂隙的间距和大小信息，因而其被称为裂隙丰度度量的“圣杯”[127]。然而，我们通常并不能直接观测到岩体内部裂隙的三维几何特征，因而不能在现场直接测量 P30和 P32值。这两个参数通常是利用钻孔、平硐或者其他露头中可测的 P10，P20和 P21值推断获得[128]。

本文编号：2784652