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        基于一種改進K-means聚類方法的巖體結(jié)構(gòu)面優(yōu)勢分組研究

        2020-01-09 07:01:40徐倚晴郝朝陽權(quán)雪瑞
        世界有色金屬 2019年21期
        關(guān)鍵詞:裂隙巖體分組

        徐倚晴,郝朝陽,權(quán)雪瑞

        (吉林省長春市朝陽區(qū)吉林大學朝陽校區(qū),吉林 長春 130061)

        復雜的地質(zhì)作用會影響著巖石的發(fā)育,會形成各種不同類型和規(guī)模的結(jié)構(gòu)面[1]。在巖體變形或破壞時,主要沿著巖體結(jié)構(gòu)面開裂或破壞[2]。研究結(jié)構(gòu)面的裂隙,對裂隙各參數(shù)進行實地測量進而應(yīng)用統(tǒng)計方法進行研究是十分有利于工程應(yīng)用的。

        常見的巖體結(jié)構(gòu)面裂隙的統(tǒng)計分析方法是將具有某些共同特征的裂隙歸類,按照結(jié)構(gòu)面裂隙的產(chǎn)出狀態(tài)進行優(yōu)勢分組。Behzad等采用K-means均值聚類算法進行巖體結(jié)構(gòu)面優(yōu)勢分組,但是傳統(tǒng)算法中的K是人為定義的,主觀性很強,這就導致了該算法結(jié)果的不確定性。

        鑒于以上的不足,本文首先采取Canopy算法應(yīng)用在K-means算法之前的粗聚類。由此,通過Canopy算法將含孤值點的聚類簇直接去除,有利于抗干擾。將Canopy算法篩選的每個Canopy的質(zhì)心,作為K-means算法的初始分類中心,這樣就有效的解決了算法結(jié)果不確定性的問題。并且改進后的K-means算法具有速度快、效率高等優(yōu)點,應(yīng)用于工程實例進行優(yōu)勢分組研究非常具有優(yōu)勢。

        1 數(shù)學模型建立

        1.1 結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀數(shù)據(jù)預(yù)處理

        通常以野外調(diào)查的方式確定巖體結(jié)構(gòu)面的傾向(0≤α≤360°)、傾角(0≤β≤90°),并以這兩個參數(shù)為主來描述結(jié)構(gòu)面在巖體中所處的空間延伸方位以及傾斜程度。一般采用上半球投影法對巖體結(jié)構(gòu)面進行描述,忽略結(jié)構(gòu)面的厚度,用一個三維空間內(nèi)的平面來代替原結(jié)構(gòu)面。在該坐標系中,結(jié)構(gòu)面的單位法向量n=(x,y,z)表達式如下。

        1.2 相似性度量

        為了避免在上半球投影中采用歐式距離度量發(fā)生的陡傾角結(jié)構(gòu)面過分組情況,采用兩平面單位法向量之間夾角的正弦值作為相似性度量。距離公式表達式如下:

        1.3 改進K-means算法原理

        該算法針對數(shù)據(jù)集X={x1,x2,x3,…,xn},預(yù)定義合適的T1、T2(T1>T2)兩個閾值。將數(shù)據(jù)集向量化后,隨機選定一個數(shù)據(jù)作為第一個Canopy的質(zhì)心,計算數(shù)據(jù)點之間的距離,并與設(shè)定的閾值進行比較來確定各數(shù)據(jù)點對于每一個Canopy的歸屬。多次迭代后,將數(shù)據(jù)集劃分為幾個部分。

        經(jīng)過Canopy算法初步聚類,得出的分組結(jié)果中心,作為K-means算法聚類分組的初始中心。根據(jù)距離公式,按照距離最近原則,將數(shù)據(jù)集中未分類的各數(shù)據(jù)劃分到最適合的聚類組中,并按均值的方式重新計算分配后的聚類組質(zhì)心。多次迭代直到聚類組質(zhì)心幾乎不再發(fā)生偏移,或偏移量小于某一設(shè)定的精確度。K-means算法步驟具體不再贅述。

        1.4 算法可行性檢驗

        為了檢驗改進后的算法的有效性,采用隨機生成模擬數(shù)據(jù)的方法,共生成4組結(jié)構(gòu)面,其中結(jié)構(gòu)面的傾向和傾角服從二維正態(tài)分布。具體結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀均值等參數(shù)如下表所示:

        表1 結(jié)構(gòu)面隨機模擬參數(shù)

        經(jīng)過初始調(diào)整,確定閾值參數(shù)為T1=0.80,T2=0.77。應(yīng)用該算法分組,得出結(jié)果如圖1,驗證了算法的可行性。

        圖1 模擬數(shù)據(jù)分組結(jié)果極點圖

        圖2 實測數(shù)據(jù)分組結(jié)果極點圖

        2 工程實例

        大藤峽水利樞紐水庫區(qū)位于桂中、桂東北地區(qū),現(xiàn)場主要調(diào)查了出露在28#壩段下游的該地層。此地層屬于泥盆系下統(tǒng)郁江階下段,巖性主要為灰~灰黑色灰?guī)r、白云質(zhì)灰?guī)r。現(xiàn)場裂隙極其發(fā)育,裂隙特征也各有不同[3]?,F(xiàn)場測得該壩段巖體裂隙總計277條。根據(jù)以上算法,通過交叉驗證調(diào)整參數(shù),確定Canopy算法分組閾值大小為T1=0.99,T2=0.97,并結(jié)合改進后的算法對測得的現(xiàn)場裂隙進行優(yōu)勢分組,結(jié)果如圖2。

        由分組結(jié)果可知,原始測量裂隙分兩組最為合理。其中第一組裂隙為152.97°∠82.61°,第二組裂隙為266.57°∠79°。分組后的結(jié)果可詳細反映與巖體結(jié)構(gòu)面性質(zhì),且為巖體穩(wěn)定性的分析評價、工程的設(shè)計提供更詳細的信息依據(jù)。

        3 結(jié)語

        對巖體的結(jié)構(gòu)面裂隙進行數(shù)值化統(tǒng)計分析是巖體力學領(lǐng)域的重要課題之一。本文提出了基于應(yīng)用Canopy優(yōu)化K-means算法的巖體結(jié)構(gòu)面優(yōu)勢分組分析方法,可以得出:根據(jù)人工生成的4組結(jié)構(gòu)面數(shù)據(jù)以及現(xiàn)場勘測的分離性較好的2組結(jié)構(gòu)面數(shù)據(jù),驗證了完善后的算法確實可靠,極大地降低了對中心點選取的干擾。并表明該方法在解決大型巖體結(jié)構(gòu)面數(shù)據(jù)優(yōu)勢分組問題時,能獲得不錯的分組效果,提供可靠的依據(jù)。

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