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岩体弹性模量值与其完整性指数之间有密切关系,通过其完整性的研究可以间接推断弹性模量值。引入钻孔摄像及相关分析方法获取岩体完整性指数,采用损伤力学原理分析该参数与岩体弹性模量的关系。结果表明,在岩块弹性模量近似不变的情况下,两者之间应具有正线性相关关系,现场试验结果验证了该结论的正确性。另外,对岩体完整性指数和岩石质量指标与岩体弹性模量之间的相关性进行对比结果表明,岩体完整性指数与弹性模量的相关性更好。 相似文献
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初步尝试了运用弹性波速确定岩体的裂隙张量;首先将岩体视为正交各向异性介质,基于裂隙岩体的应变体积平均,从裂隙引起的间断位移出发,导出裂隙张量与由裂隙引起的柔度张量增量之间的关系;然后根据正交各向异性岩体的波动理论,建立了岩体裂隙张量、等效弹性参数和弹性波速三者之间的相关关系。根据这些关系,给出了二阶、四阶裂隙张量的弹性波速计算过程。含裂缝水泥砂浆试件的试验结果表明,采用本文计算方法获得的裂隙张量基本能反映出裂隙的分布情况。 相似文献
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钻孔过程中钻具实时响应特征蕴藏着大量工程地质信息,通过解译钻进数据定量评价岩体完整性,可为快速获取工程岩体的地质特征提供新途径。采用高精度数字液压、扭矩、转速和激光位移传感器监测地质钻机传动部位,搭建了新型地质钻机数字钻进监测系统。开展了均质材料和裂隙岩体原位钻进试验,根据实时、连续及同步获取的钻具响应特征参数,建立了钻进压力、钻进扭矩、钻头转速和钻进速度的函数关系。在此基础上,滤除钻机机械参数对钻进速度的影响,提出了用于表达岩体完整性的新指标——钻进过程指数。研究发现,钻进过程指数的数字变化趋势能综合反映岩体的破碎程度,能通过信息化方法和数据运算获取岩体完整性,削减了人工统计RQD和编纂岩芯柱状素描图等繁杂的工序,还降低了人为主观因素的不利影响。 相似文献
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依托于锦屏I级水电工程,以实测资料为基础,系统地运用参照对比方法、数理统计分析方法和相关关系推导方法,对岩体块度指数的量化取值进行分析研究,确立整体状、块状、次块状、镶嵌、碎裂结构岩体块度指数分级临界值。它们与以往的工程相比,既具有共同性,也存在一定的差异性。因此,锦屏岩体块度指数的量化取值研究成果丰富了该领域的研究内容。所利用的研究方法,对岩体结构其他指标的确定具有借鉴意义。 相似文献
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岩体强度是岩体工程设计中一项重要参数.传统现场原位测试方法不但耗时长、代价高,且代表性较差,公路、铁路系统不可能大量开展,目前,基于反映岩体质量的波速特征指标间接获取岩体强度参数是一个重要途径.在阐述影响岩体强度参数的基本因素之后,分析了岩体波速特征指标(纵波波速、完整性系数)与岩体质量分级的关系,最后基于大量硬质岩类的实测数据建立起岩体完整性系数与岩体强度参数间的经验定量关系,并最终得到实例检验. 相似文献
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岩体变形模量是岩体工程设计中一项非常重要的参数。传统现场原位测试方法不但耗时长、代价高,且代表性较差,往往不可能大量开展。在详细阐述基于纵波波速评价岩体变形特性可行性的基础上,分析国内外岩体质量分级、各级岩体变形模量与纵波波速的对应关系,最后基于大量硬质岩体原位变形试验与相应纵波波速测试资料,建立起具有良好实用价值的岩体变形模量与纵波波速间经验定量关系,并得到实例检验。 相似文献
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工程岩体质量评价是地下洞室工程选址、设计必须回答的主要工程地质问题,在许多常用的岩体质量评价方法中,岩体的完整性指数是一个重要评价指标,而由于岩芯卸荷效应和室内、原位波速测试的频率差异方面的原因导致岩体完整性指数不能够准确的表示岩体的完整程度,有时甚至会产生岩体完整性指数大于1的不合理的现象。论文针对以上问题开展岩块波速应力关系相关的试验,研究岩块的波速应力关系,提出岩块卸荷指标和频率修正系数2个因子对岩体完整性指数计算公式进行修正,进而对国标BQ岩体质量分级法进行改进。最后将改进的BQ岩体质量分级法在黄岛地下水封石油洞库工程中进行应用,评价结果表明场区绝大部分岩体质量都为I级或II级。 相似文献
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通过北京地区某以深厚砂卵石层为持力层的超高层建筑勘察实践,采用波速测试、地脉动测试、电阻率测试、瞬变电磁法、地震勘探法等辅助钻探的物探方法,为正确评价场地的工程地质条件进行了有益的尝试,可为类似工程实践提供借鉴与参考。 相似文献
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通过开展恒定加卸载速率,不同偏应力条件下的循环加卸载试验,研究了轴向应变、径向应变以及体积应该随循环次数的演化过程,得到了在不同偏应力条件下岩石的平均变形模量随循环次数与偏应力的变化关系,进而分析了循环荷载作用下岩石疲劳变形及特性。研究结果表明:(1)偏应力在50MPa之前,轴向应变、径向应变、体积应变以及变形模量随着循环次数的变化基本稳定,反之,表现出发散的趋势;(2)偏应力在80MPa作用下的平均变形模量较1IOMPa作用下的大,这是岩石内部裂隙增加和扩张的结果;(3)在不同偏应力条件下,平均变形模量随着偏应力的增大逐渐增大且趋于收敛。 相似文献
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本文论述了OO编程方法的基本概念和特点,介绍了运用OO编程方法的基本步骤,并给出了应用实例. 相似文献
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《岩石力学与岩土工程学报(英文版)》2022,14(5):1356-1365
Accurate prediction of compressive strength of rocks relies on the rate-dependent behaviors of rocks, and correlation among the geometrical, physical, and mechanical properties of rocks. However, these properties may not be easy to control in laboratory experiments, particularly in dynamic compression experiments. By training three machine learning models based on the support vector machine (SVM), back-propagation neural network (BPNN), and random forest (RF) algorithms, we isolated different input parameters, such as static compressive strength, P-wave velocity, specimen dimension, grain size, bulk density, and strain rate, to identify their importance in the strength prediction. Our results demonstrated that the RF algorithm shows a better performance than the other two algorithms. The strain rate is a key input parameter influencing the performance of these models, while the others (e.g. static compressive strength and P-wave velocity) are less important as their roles can be compensated by alternative parameters. The results also revealed that the effect of specimen dimension on the rock strength can be overshadowed at high strain rates, while the effect on the dynamic increase factor (i.e. the ratio of dynamic to static compressive strength) becomes significant. The dynamic increase factors for different specimen dimensions bifurcate when the strain rate reaches a relatively high value, a clue to improve our understanding of the transitional behaviors of rocks from low to high strain rates. 相似文献