[发明专利]一种岩石节理面粗糙度系数的分级表征方法、设备及介质

权利要求书

1.一种岩石节理面粗糙度系数的分级表征方法，其特征在于，包括：

S1、通过灰度图像处理将标准JRC曲线数字化，以获取标准曲线轮廓坐标值；

S2、将所述标准JRC曲线进行聚合经验模态分解，利用临界分解水平判别准则，分解为初级粗糙结构和次级粗糙结构；步骤S2中临界分解水平的判别准则包括：以初级粗糙结构与原标准JRC曲线相关性系数开始发生显著变化，次级粗糙结构的分布满足高斯分布作为临界分解水平判别准则；其中采用适用于大样本检验的K-S检验来判别是否满足高斯分布；

S3、利用所述初级粗糙结构和次级粗糙结构完成节理面粗糙度系数的分级表征；

步骤S3包括：

S31、统计原始标准JRC曲线及聚合经验模态分解后的标准JRC曲线的统计参数均方根Z₂和轮廓指数R_P的变化规律；

S32、根据所述变化规律对节理面粗糙度系数分级表征；

S33、通过预设数量的剖面，对节理面粗糙度系数分级表征进行有效性验证。

2.如权利要求1所述的一种岩石节理面粗糙度系数的分级表征方法，其特征在于，步骤S1中轮廓坐标值的获取，以轮廓中心线为基准，标准JRC曲线经过灰度图像处理后得到一个n×m阶灰度矩阵，即该曲线沿水平方向被分为n段，每个像素点的尺寸：μ＝L/n；L表示标准JRC曲线水平方向的像素；

标准JRC曲线轮廓中心线的坐标(x_i，y_j)表示为：

式中：i为灰度矩阵的列号；j为灰度矩阵第i列中灰阶较小的单元格最大行号与最小行号的平均值。

3.如权利要求1所述的一种岩石节理面粗糙度系数的分级表征方法，其特征在于，步骤S2中将所述标准JRC曲线进行聚合经验模态分解，包括：

S21、在目标数据上加入白噪声信号；

S22、将加入的白噪声信号分解为IMF；

S23、每次加入不同的白噪声序列，反复重复步骤S21、S22共N次；所述N为所述标准JRC曲线的数量；

S24、把分解得到的各个IMF的均值作为最终的结果。

4.如权利要求1所述的一种岩石节理面粗糙度系数的分级表征方法，其特征在于，步骤S32包括：

采用初级粗糙度结构的统计参数和次级粗糙度结构的统计参数来完成节理面粗糙度系数的分级表征：表征方式如下：

JRC＝37.92*(Z₂^1st)^0.8195+120.4*(Z₂^2nd)^0.8195-3.414

JRC＝17.07*(R_P^1st)^19.88-15.75*(R_P^2nd)^-82.69-0.2437

式中：Z₂^1st为原始标准JRC曲线统计参数均方根；Z₂^2nd为聚合经验模态分解后的标准JRC曲线统计参数均方根；R_P^1st为原始标准JRC曲线的轮廓指数；R_P^2nd为聚合经验模态分解后的标准JRC曲线的轮廓指数。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

6.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序中的指令由处理器执行时，能够实现如权利要求1-4中任一所述的方法。