一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法

摘要

本发明公开了一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法，该方法包括：对岩体评价区域内的露头节理，获得其对应的测量数据；根据测量数据，获得露头节理对应的平均迹长和交点面密度；根据所有露头节理对应的优势组数量、平均迹长以及交点面密度，确定每一露头节理控制区域的绝对JCR值；根据绝对JCR值与岩体评价区域的面积，确定岩体评价区域的平均JCR值；根据平均JCR值，确定用于高放废物处置库选址的目标岩体评价区域；根据目标岩体评价区域内的绝对JCR值，每一目标露头节理的区域相对JCR值；根据每个目标露头节理的区域相对JCR值，确定高放废物处置库选址。达到的技术效果为：将交点面密度融入岩体质量评价指标，能筛选合适区域储存高放废物。

说明书

技术领域

本发明涉及岩体质量评价技术领域，具体涉及一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法。

背景技术

露头节理调查对于评价岩体质量，指导岩土工程开挖具有重要意义。

一般岩体质量评价方法，主要用于岩土工程开挖，而对于一般岩土工程而言，稳定性是其关键，因此岩体质量评价方法，更关注岩体的强度。

岩体的强度，主要由三个因素影响，岩石强度、岩体结构面分布、以及水的作用。

露头节理属于结构面，因此一般岩体质量评价方法中注重露头节理几何分布特征，例如迹长、走向、隙宽。

当前高放废物处置领域对于岩体质量评价的方法主要有RMR法、Q法、以及JSR法。

1974年，Barton提出用6个参数表达岩体质量的定量化工程分类Q系统，并于2002年对其进行进一步修正，其表达式为:

式中:RQD为岩石质量指标；J

1974年，南非学者Z.T.Bieniawski针对地下硐室围岩分类方案，提出RMR法分级方案，采用百分制评分法，据总评分值的高低，按20分的级差将岩体质量划分为五级，其公式为：

RMR＝R

式中：R

2010年，王贵宾年提出了基于JSR(Jointing Structure Rating)指标的地表岩体质量评价方法，表达式如下：

式中：

上述三种方法中RMR法与Q法的应用对象为一般的岩体工程(岩体范围小、工程服务期限短)，更关注岩体的工程强度，例如水与其他应力的存对岩体质量的影响、岩石的抗压强度等因素。可见，一般的岩体质量评价方法注重岩体强度，因此包含评价岩石、结构面、水的因素，自然涉及结构面的因素就减少。

由于高放废物半衰期长，放射性危害大，因此高放废物处置工程服务期限长，以万年计(一般岩土工程已经失效)，影响范围广，约上百平方公里，并且工程成败关键在于岩体密闭性。因此JSR法为高放废物处置选址的岩体质量评价指标，并没有涉及岩体的工程强度、以及水对岩体强度的影响，着重节理的几何特征，优势组的组数、节理的密度、节理大小三个因素来衡量节理网络的连通性。节理优势组数的越多、迹线中点面密度越大、节理的平均迹长越长，节理的网络连通性越好，核素也更有可能迁移至地表，导致高放废物处置工程的失效。然而JSR法中的三个因素，仍然是从节理产状、节理迹长、节理密度认识岩体质量，并没有直接反映节理网络的连通状态。对于高放废物处置工程而言，由于工程的特殊性，人类会经过非常谨慎的选址，会采用最先进的开挖支护技术，此时稳定性已不再是关键，而阻碍核素泄露的密闭性则成为关键因素。岩体中与密闭性紧密相关的指标是，结构面的连通状态。因此评价岩体适宜高放废物处置的指标中，应该包含密闭性。

发明内容

为此，本发明提供一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法，以解决现有技术中的上述问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

根据本发明的第一方面，一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法，包括：

对于每个岩体评价区域，对岩体评价区域内的每一露头节理，采用综合全迹长法获得其对应的测量数据；

根据每一露头节理对应的测量数据，利用圆形窗口法获得每一露头节理对应的平均迹长和交点面密度；

通过估算得到每一露头节理对应的优势组数量；

根据所有露头节理对应的优势组数量、平均迹长以及交点面密度，确定每一露头节理控制区域的绝对JCR(英文：Jointing Connection Rating，中文：节理连通评分)值；

根据所述岩体评价区域内每一露头节理的绝对JCR值与所述岩体评价区域的面积，确定所述岩体评价区域的平均JCR值；

根据每个所述岩体评价区域的平均JCR值，确定用于高放废物处置库选址的目标岩体评价区域；

根据所述目标岩体评价区域内的所有目标露头节理的绝对JCR值，确定每一所述目标露头节理在所述目标岩体评价区域内的区域相对JCR值；

根据每个所述目标露头节理的区域相对JCR值，确定高放废物处置库选址。

进一步地，所述根据每一露头节理对应的测量数据，利用圆形窗口法获得每一露头节理对应的平均迹长和交点面密度，包括：

采用Matlab编程，将测线起点作为坐标轴起点，根据节理迹长在坐标轴上的投影，确定矩形窗口的长与宽；

根据矩形窗口，确定圆心窗口的圆心位置及半径大小；

比较节理端点坐标与节理和圆形方程的交点坐标大小，划分节理迹线的类型，其中，所述节理迹线的类型包括贯穿型迹线、相交型迹线和包容型迹线；

根据每一所述节理类型对应的节理数量以及所述圆心窗口的半径，确定每一露头节理在圆心窗口内对应的平均迹长和交点面密度。

进一步地，平均迹长通过以下公式计算得到：

其中，L代表平均迹长，c表示圆心窗口的半径，N表示露头中节理迹线的总数量，N

进一步地，交点面密度通过以下公式计算得到：

其中，I代表交点面密度，I

进一步地，所述根据所有露头节理对应的优势组数量、平均迹长以及交点面密度，确定每一露头节理控制区域的绝对JCR值，包括：

确定露头节理对应的优势组数量、平均迹长以及交点面密度的乘积为该露头节理控制区域的绝对JCR值。

进一步地，所述根据所述岩体评价区域内每一露头节理的绝对JCR值与所述岩体评价区域的面积，确定所述岩体评价区域的平均JCR值，包括：

对所述岩体评价区域内的每一露头节理，将露头节理的绝对JCR值与其控制区域的面积相乘，得到露头节理对应的相乘值；

将所有露头节理对应的相乘值累加，随后除以所述岩体评价区域的总面积，得到所述岩体评价区域的平均JCR值。

进一步地，所述根据所述目标岩体评价区域内的所有目标露头节理的绝对JCR值，每一所述目标露头节理在所述目标岩体评价区域内的区域相对JCR值，包括：

将所述目标露头节理中绝对JCR值的最大值作为最大绝对JCR值；

对于每一目标露头节理，根据所述目标露头节理的绝对JCR值与最大绝对JCR值的商确定所述目标露头节理的区域相对JCR值。

进一步地，所述根据所述目标露头节理的绝对JCR值与最大绝对JCR值的商确定所述目标露头节理的区域相对JCR值，包括：

将所述目标露头节理的绝对JCR值与所述最大绝对JCR值的商，乘以100，作为所述目标露头节理的区域相对JCR值。

进一步地，所述方法还包括：

标注各个露头点的经纬度位置；

连接相邻露头点，筛选构造Delaunay三角形；

绘制三角形各边垂直平分线，若干平分线围成多边形，形成基于露头岩体Voronoi剖分；

采用多边形内包含唯一露头节理参数表征这个多边形岩块内的裂缝参数；

绘制岩体质量评价JCR指标的Voronoi图。

本发明具有如下优点：

通过数据挖掘计算露头节理的交点面密度，直观表征露头节理的连通状态；通过将交点面密度融入岩体质量评价指标，并采用百分制评价岩体内连通状态的发育状态，筛选合适区域储存高放废物；采用Voronoi图绘制岩体质量评价图，可以保存露头调查的空间位置信息，避免了区域局部节理发育连续的假设，增加了岩体局部质量评价的归纳强度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明一些实施例提供的一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法的流程图。

图2为本发明一些实施例提供的综合全迹长法的测量示意图。

图3为本发明一些实施例提供的圆形窗口法的示意图。

图4为本发明一些实施例提供的圆形窗口和矩形窗口的示意图。

图5为本发明一些实施例提供的根据适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法得到的中点面密度和交点面密度的示意图。

图6为本发明一些实施例提供的根据适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法得到的岩体质量评价图。

图7为本发明一些实施例提供的一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法的原理图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和图7所示，本发明实施例中的一种适用于高放废物处置库选址的岩体质量评价方法，包括：

步骤S11，对于每个岩体评价区域，对岩体评价区域内的每一露头节理，采用综合全迹长法获得其对应的测量数据；

步骤S12，根据每一露头节理对应的测量数据，利用圆形窗口法获得每一露头节理对应的平均迹长和交点面密度；

步骤S13，通过估算得到每一露头节理对应的优势组数量；

步骤S14，根据所有露头节理对应的优势组数量、平均迹长以及交点面密度，获得每一露头节理控制区域的绝对JCR值。

如此，通过数据挖掘计算露头节理的交点面密度，直观表征露头节理的连通状态，便于为高放废物处置工程选址提供参考。同时，通过将交点面密度融入岩体质量评价指标，便于筛选合适区域储存高放废物。

步骤S15，根据岩体评价区域内每一露头节理的绝对JCR值与岩体评价区域的面积，确定岩体评价区域的平均JCR值；

步骤S16，根据每个岩体评价区域的平均JCR值，确定用于高放废物处置库选址的目标岩体评价区域。

这样，通过岩体评价区域的平均JCR值，可以确定岩体评价区域的整体指标，这样，可以根据各个岩体评价区域的平均JCR值，确定岩体质量最好的岩体评价区域为目标岩体评价区域。

步骤S17，根据目标岩体评价区域内的所有目标露头节理的绝对JCR值，确定每一目标露头节理在目标岩体评价区域内的区域相对JCR值；

步骤S18，根据每个目标露头节理的区域相对JCR值，确定高放废物处置库选址。

通过步骤S17和步骤S18，可以实现对目标岩体评价区域的优中选优，以确定高放废物处置库额的具体修建选址。

参照图2，综合全迹长法基于综合测线法发展而来，露头节理全迹长法的测量原理：据测线与节理迹线的相互关系，将测线两侧的节理迹线划分为相交(Ⅰ型)、延长相交(Ⅱ型)、不相交(Ⅲ型)三种类型。图中O点为测线起点，对于Ⅰ型和Ⅱ型迹线而言，L0为迹线与测线相交点和延长相交点的位置。对于Ⅲ型迹线而言，过迹线的起点作垂线，通过记录垂线与测线相交的位置和垂线段的长度来确定迹线。如图2所示，(1)当L

参照图3，进一步地，根据每一露头节理对应的测量数据，利用圆形窗口法获得每一露头节理对应的平均迹长和交点面密度，包括：

采用Matlab编程，将测线起点作为坐标轴起点，根据节理迹长在坐标轴上投影，确定矩形窗口的长与宽；

根据矩形窗口，确定圆心窗口的的圆心位置及半径大小(例如圆心窗口的直径最大为矩形窗口宽度)；

比较节理端点坐标与节理和圆形方程的交点坐标大小，划分节理迹线的类型，其中，节理迹线的类型包括贯穿型迹线、相交型迹线和包容型迹线；

根据每一节理类型对应的节理数量以及圆心窗口的半径，确定每一露头节理对应的平均迹长和交点面密度。

参照图4，例如矩形窗口的四个端点坐标分别为(a

这样，O

O

O

示例性地，平均迹长通过以下公式计算得到：

其中，L代表平均迹长，c表示圆心窗口的半径，N表示露头中节理迹线的总数量，N

示例性地，交点面密度通过以下公式计算得到：

其中，I代表交点面密度，I

示例性地，中点面密度可以通过以下公式计算得到：

其中，

示例性地，根据所有露头节理对应的优势组数量、平均迹长以及交点面密度，确定每一露头节理控制区域的绝对JCR值，包括：

确定露头节理对应的优势组数量、平均迹长以及交点面密度的乘积为该露头节理控制区域的绝对JCR值。

例如，露头节理控制区域的绝对JCR值可以通过以下公式计算：

JCR

其中W

示例性地，根据岩体评价区域内每一露头节理的绝对JCR值与岩体评价区域的面积，确定岩体评价区域的平均JCR值，包括：

对岩体评价区域内的每一露头节理，将露头节理的绝对JCR值与其控制区域的面积相乘，得到露头节理对应的相乘值；

将所有露头节理对应的相乘值累加，随后除以岩体评价区域的总面积，得到岩体评价区域的平均JCR值。

例如，岩体评价区域的平均JCR值可以通过以下公式计算：

其中，i代表露头标记，例如JCR

示例性地，根据目标岩体评价区域内的所有目标露头节理的绝对JCR值，每一目标露头节理在目标岩体评价区域内的区域相对JCR值，包括：

将目标露头节理中绝对JCR值的最大值作为最大绝对JCR值；

对于每一目标露头节理，根据目标露头节理的绝对JCR值与最大绝对JCR值的商确定目标露头节理的区域相对JCR值。

示例性地，根据目标露头节理的绝对JCR值与最大绝对JCR值的商确定目标露头节理的区域相对JCR值，包括：

将目标露头节理的绝对JCR值与最大绝对JCR值的商，乘以100，作为目标露头节理的区域相对JCR值。

例如，目标露头节理的区域相对JCR值可以通过以下公式计算：

其中，j代表目标露头节理标记，例如JCR

示例性地，参照图6和图7，该方法还可以包括：

标注各个露头点的经纬度位置；

连接相邻露头点，筛选构造Delaunay三角形；

绘制三角形各边垂直平分线，若干平分线围成多边形，形成基于露头岩体Voronoi剖分；

采用多边形内包含唯一露头节理参数表征这个多边形岩块内的裂缝参数；

根据该裂缝参数绘制岩体质量评价JCR指标的Voronoi图。

Voronoi剖分技术，又称泰森多边形分析法。泰森多边形分析法由荷兰气象学家A.H.Thiessen提出，最初用于从离散分布气象站的降雨量数据中计算平均降雨量。多边形内仅一个露头，是泰森多边形的属性，因此采用唯一的露头节理参数，可以表征多边形区域，从而达到1％的测量面积表征100％的研究区域的目的。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。