[发明专利]一种岩质边坡表面粗糙度的评价方法

说明书

本发明提供了一种岩质边坡表面粗糙度的评价方法，包括如下步骤：S10于开挖岩质边坡表面选取典型的岩样作为研究对象；S20使用相机拍摄所述岩样的照片，获取裂隙参数赋分值；S30通过三维激光扫描仪对岩样进行扫描，生成所述岩样的整体三角网格模型，获取几何轮廓和起伏形态，并计算粗糙度参数赋分值；以及S40对裂隙参数赋分值以及粗糙度参数赋分值求和，根据结果对测试岩质边坡表面粗糙度进行综合定性评价。本发明的一种岩质边坡表面粗糙度的评价方法，首次将裂隙参数用于岩质边坡表面粗糙度评价，提高了岩质边坡表面粗糙度评价的准确度；采用此评价方法对所述岩质边坡表面粗糙度评价，能够更好的指导生态护坡工程实践。

技术领域

本发明涉及技术领域，具体涉及一种岩质边坡表面粗糙度的评价方法。

背景技术

随着国家对基础设施建设的重视，大量公路、铁路开始动工修建。在铁路、公路、堤坝等工程建设中，经常要开挖大量的边坡。边坡的开挖破坏了原有植被覆盖层，导致出现大量的次生裸地，并产生严重的水土流失现象，造成了生态环境的严重失衡。这些裸露的岩质边坡大部分坡面风化严重，裂隙发育，常发生崩塌、落石、水土流失等灾害，严重破坏了当地生态环境。生态边坡工程应运而生，以实现边坡稳定和生态修复的双重功能，其中客土喷播技术得到了广泛应用。但其存在的最大问题就是客土在岩质边坡的稳定性问题，典型的表现为客土层的滑落现象，从而导致对岩质边坡的生态修复效果并不理想。为保证制备在岩体坡面上正常生长，必须保证客土层牢固稳定的附着在坡面上。

大量研究表明，岩质边坡表面的粗糙程度直接关系到客土层与边坡面界面间的抗剪强度，具有较好的一致性，对客土喷播作业的效果起到至关重要的影响。凹凸起伏的岩体表面，一方面增加了客土层与坡面岩体的粘结面积，使接触界面间的粘结力得到提高；另一方面构成了大量的“微型桩”，使客土层的抗滑能力得到显著提高。目前对结构面粗糙度的描述大多采用Barton提出的接触面抗剪强度公式中的JRC值，而JRC值却又十分难确定的。此外，坡面裂隙的发育也会增加客土层与坡面的机械咬合力，改变客土层与坡面岩体间的力学行为。而这一点在岩质边坡表面粗糙度的评价中尚未得到充分的考量。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种岩质边坡表面粗糙度的评价方法，首次将裂隙参数用于岩质边坡表面粗糙度评价，提高了岩质边坡表面粗糙度评价的准确度；采用此评价方法对所述岩质边坡表面粗糙度评价，能够更好的指导生态护坡工程实践。

为了实现以上目的，本发明采取的一种技术方案是：

一种岩质边坡表面粗糙度的评价方法，包括如下步骤：S10于开挖岩质边坡表面选取典型的岩样作为研究对象；S20使用相机拍摄所述岩样的照片，用颗粒与裂隙图像识别与分析系统对所述照片进行自动识别、几何定量和统计分析，获取裂隙参数赋分值；S30通过三维激光扫描仪对岩样进行扫描，得到开挖面表面的空间点云数据，生成所述岩样的整体三角网格模型，获取几何轮廓和起伏形态，并计算粗糙度参数赋分值；以及S40对裂隙参数赋分值以及粗糙度参数赋分值求和，根据结果对测试岩质边坡表面粗糙度进行综合定性评价。

进一步地，所述步骤S10所述岩样在坡顶、坡腰以及坡底各采样至少三组。

进一步地，所述岩样的采样范围的最小尺寸不小于1m，所述岩质边坡颇高不大于20m。

进一步地，所述步骤S20所述颗粒与裂隙图像识别与分析系统能够导入裂隙图像，自动对图像进行二值化，识别裂隙网络中的区块，并修复裂隙段，去除杂点，识别裂隙网络，输出裂隙几何参数和统计参数，显示结果矢量图像及玫瑰图等，实现裂隙网格的定量分析。

进一步地，所述裂隙几何参数和统计参数包括自动统计得到的裂隙率、裂隙宽度以及裂隙面积。

进一步地，所述裂隙参数赋分值见下表1：

表1.裂隙参数赋分表