基于數(shù)字圖像處理功能的RQD分級方法的應(yīng)用

沙仙武, 吳健輝, 陳才賢, 李佳建

(1.西藏巨龍銅業(yè)有限公司, 西藏 拉薩 850200;2.北京科技大學(xué), 北京 100083)

1 前 言

準(zhǔn)確掌握工程巖體完整性對于工程設(shè)計具有重要意義[1]。 RQD 分級是國內(nèi)外礦山評價巖體完整性的主要方法。 目前大多數(shù)礦山通過人工測量的方式完成RQD 分級工作,然而,在礦山基建以及生產(chǎn)過程中,大量的鉆孔用于獲取礦體形態(tài)、產(chǎn)狀等地質(zhì)信息,巖芯數(shù)量較多,僅依靠人工現(xiàn)場測量完成RQD 分級工作需耗費大量的人力及時間,因此,研究一種簡單高效便捷的RQD 分級方法對于提高礦山工人工作效率具有重要意義。

針對巖體質(zhì)量分級研究方面,國內(nèi)外學(xué)者和采礦工程師開展了大量的研究工作[2-8]。 研究內(nèi)容主要包括RQD 值預(yù)測、RQD 值測量方法以及RQD 值模擬計算等[9-12]。 例如,李清波等[13]以涇河?xùn)|莊水利工程壩體鉆孔為研究對象,利用微型相機獲取鉆孔圖像,基于閾值分割技術(shù)實現(xiàn)了RQD 準(zhǔn)確計算。 劉仰鵬[14]等針對RQD 值卻在的缺陷,通過插值法并結(jié)合變異函數(shù)建立了數(shù)學(xué)模型,實現(xiàn)了工程巖體RQD 值的有效預(yù)測。 郭少文等[15]基于三維激光掃描技術(shù)提出了一種通過布置虛擬鉆孔獲取巖體RQD 分級的便捷方法。 徐偉等[16]以百花大橋某區(qū)域巖體為研究對象,通過結(jié)構(gòu)面三維網(wǎng)絡(luò)模擬的方法實現(xiàn)了RQD 準(zhǔn)確計算。 李再揚[17]等以貴州某露天磷礦邊坡為研究對象,以三維結(jié)構(gòu)面網(wǎng)絡(luò)模擬為研究手段,構(gòu)建了現(xiàn)場結(jié)構(gòu)面信息三維模型,實現(xiàn)了RQD 值的多方位模擬計算。 王國欣[18]等針對RQD在實際應(yīng)用中存在的問題,結(jié)合Monte-Carlo 三維網(wǎng)絡(luò)模擬技術(shù)進(jìn)行了RQD 值的準(zhǔn)確計算,實現(xiàn)了不連續(xù)面在三維空間中的狀態(tài)模擬。 劉先林[19]等通過三維建模軟件進(jìn)行巖體三維建模,得出了巖體RQD值的空間分布規(guī)律,揭示了RQD 值與巖體完整性之間的內(nèi)在關(guān)系,為工程設(shè)計提供了理論依據(jù)。

姜明偉[20]等以某金礦為研究對象,以Sirovision巖石三維遙感測量系統(tǒng)為研究手段,通過巖體結(jié)構(gòu)面數(shù)字化識別,對巖體結(jié)構(gòu)面的產(chǎn)狀等參數(shù)進(jìn)行了深入分析,實現(xiàn)了巖體結(jié)構(gòu)信息高效便捷測量。 葛云峰[21]等以鉆孔圖像為研究對象,以Canny 檢測為測量手段,提出了巖體結(jié)構(gòu)面智能測量方法,測量準(zhǔn)確性較高。 文暢平[22]在巖體質(zhì)量分類評價中通過引入屬性數(shù)學(xué)理論,構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,考慮了影響巖石質(zhì)量分級的5 個主要因素,實現(xiàn)了準(zhǔn)確的巖體質(zhì)量分級。 劉震[23]等以某礦山工勘孔為研究對象,通過RQD 和RBI 分級方法對巖體質(zhì)量進(jìn)行分級,通過對比分級結(jié)果,討論了RQD 分級方法的局限性,結(jié)果表明,當(dāng)長度大于10 cm 巖體碎塊較多時,RQD 分級結(jié)果誤差較大。 陳偉[24]通過建立可拓學(xué)理論巖體質(zhì)量分級評價的物元模型,并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度準(zhǔn)確反映了巖體質(zhì)量等級,同時能夠得出各等級之間距離值。 陳承浩[25]在Matlab 二次開發(fā)的基礎(chǔ)上,通過裂隙辨識程序精確提取巖體圖像中的裂隙信息,實現(xiàn)了巖體質(zhì)量動態(tài)分級,分級結(jié)果直觀準(zhǔn)確。 詹梅芬[26]等以大量的巖石樣本為基礎(chǔ),進(jìn)行了巖體質(zhì)量分級預(yù)測研究,通過K 折交叉驗證發(fā)現(xiàn),隨機森林模型預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性較高。 曹建立[27]等通過建立信度測度賦權(quán)理論,同時消除各指標(biāo)權(quán)重造成的誤差影響,建立了集對云模型,同時通過大量巖本數(shù)據(jù)驗證了該模型的準(zhǔn)確性與可靠性,研究成果應(yīng)用在在錫林浩特螢石礦采場巖體質(zhì)量評價中,預(yù)測結(jié)果與實際情況相符。 鄭相悅[28]等在考慮巖體質(zhì)量指標(biāo)影響因素的前提下,構(gòu)建了變權(quán)重-云理論綜合評價模型,實現(xiàn)了焦家金礦采場巖體質(zhì)量準(zhǔn)確評價。 易晨星[29]等基于巖石單軸抗壓強度等6 個參數(shù)進(jìn)行熵權(quán)-云評價模型構(gòu)建,在某礦區(qū)巖體質(zhì)量分級中得到較好應(yīng)用,其分析結(jié)果與RMR 評價結(jié)果一致性較高。 雷光偉[30]等針對傳統(tǒng)巖體質(zhì)量評價局限性,提出了一種結(jié)構(gòu)面綜合指標(biāo)SCE 評價方法,評價結(jié)果準(zhǔn)確性較高。

本文以西藏巨龍銅礦有限公司驅(qū)龍礦區(qū)為工程背景,針對現(xiàn)有RQD 分級方法所面臨的工人勞動強度大,工作效率低等問題,提出了一種基于Image J圖像分析功能的RQD 分級方法,并與現(xiàn)有RQD 分級方法分級結(jié)果進(jìn)行了對比分析,驗證了該方法的可靠性。 本研究為礦山RQD 分級提供了一種新型測量方法,能夠有效提高工人勞動效率。

2 工程背景

西藏巨龍銅礦驅(qū)龍礦區(qū)位于墨竹工卡縣城西南直距約20 km 處,在礦山基建之前往往需進(jìn)行大量的勘探工作探明礦體賦存條件,此外,在礦山生產(chǎn)時期也會進(jìn)行鉆探工作,以便發(fā)現(xiàn)新的礦產(chǎn)資源保證礦山未來發(fā)展。 在鉆探工作之后,需對獲取的巖芯進(jìn)行鉆孔巖芯編錄工作,即RQD 分級。 目前礦山所采用的RQD 分級方法為人工測量,手動或者計算機建立表格進(jìn)行測試數(shù)據(jù)統(tǒng)計。 工作區(qū)海拔一般在4 420 m以上,自然環(huán)境惡劣,氣候條件差,傳統(tǒng)RQD分級方法需要工人長時間進(jìn)行高原室外作業(yè),勞動強度大,且工作效率低。 現(xiàn)有RQD 分級方法測量工作如圖1 所示。

圖1 現(xiàn)有RQD 分級方法測量工作

3 基于Image J 的RQD 分級方法

3.1 Image J 軟件介紹

Image J 是一個基于java 的公共的圖像處理軟件,能夠在Microsoft Windows 等多種平臺穩(wěn)定運行。軟件能夠進(jìn)行jpg、tif 等多種格式圖像的基本操作,例如顯示、編輯、分析等。 本研究所提出的RQD 分級方法主要利用軟件的長度測量功能實現(xiàn)。 Image J 軟件操作界面如圖2 所示。

圖2 Image J 軟件操作界面

3.2 拍攝取樣

將鉆孔巖芯放入巖芯箱進(jìn)行拍照,獲取巖芯圖片。 在此步驟中,可以采用相機、攝像機、智能終端(如:手機、平板電腦等)中的任意一種對巖芯箱中的巖芯進(jìn)行拍攝,以獲取巖芯圖片。 為保證測量精度,在拍照時,應(yīng)保證巖芯箱平放,使鏡頭垂直向下拍攝。 由于巖芯箱數(shù)量巨大,為避免圖像順序混亂,應(yīng)對各個巖芯箱編號。 所有圖像最終導(dǎo)入計算機內(nèi)進(jìn)行下一步處理。 圖3 所示為巨龍銅礦某鉆孔巖芯圖像。

圖3 現(xiàn)場拍攝取樣圖

3.3 圖像預(yù)處理

通過Image J 菜單欄中File→Open 功能,將拍攝的巖芯圖片導(dǎo)入圖像處理軟件。 為減小圖片內(nèi)存,便于運算,由Image→Type→8-bit 功能,將巖芯圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 處理結(jié)果如圖4 所示。

圖4 巖芯圖像灰度處理結(jié)果

3.4 設(shè)定測量標(biāo)尺

在進(jìn)行巖芯長度測量之前,需選取圖中已知長度對定義測量標(biāo)尺。 在巖芯圖像中,巖芯直徑為已知參數(shù)。 通過Straight line 功能由圖中巖芯一側(cè)邊緣沿垂直巖芯軸向畫直線值巖芯另一側(cè)邊緣,直線長度即為巖芯直徑。 利用Image J 軟件的Analyze→Set Scale 功能建立標(biāo)尺,在Know distance中輸入巖芯直徑,在Unit of length 中輸入巖芯直徑單位,完成測量標(biāo)尺設(shè)定,圖5 所示為測量標(biāo)尺設(shè)定過程。

圖5 測量標(biāo)尺設(shè)定

3.5 巖芯長度測量

設(shè)定標(biāo)尺后,利用Image J 軟件中的測量功能對8 進(jìn)制巖芯圖像中的各段巖芯進(jìn)行長度標(biāo)記。 如圖6 所示,本步驟中通過Image J 軟件的Analyze →Tools→ROI Manager 功能劃線標(biāo)記形態(tài)完整巖芯長度,每量取一段巖芯,點擊Add,然后量取下一段巖芯,重復(fù)該步驟,直至完成巖芯箱中所有巖芯長度標(biāo)記,各段巖芯依標(biāo)記順序自動生成編號。 需要注意的是,對各段巖芯進(jìn)行長度標(biāo)記滿足以下要求:對于斷面平整的巖芯,劃線兩端與被標(biāo)記巖芯兩端重合;對于斷面為斜面的巖芯,起始端和結(jié)束端均從斜面中點劃線。 巖芯長度測量結(jié)果如圖7 所示,得出測量結(jié)果后,在Results 窗口內(nèi)通過File→Save 功能將所得結(jié)果保存為“.csv”文件。

圖6 巖芯長度標(biāo)記

圖7 Image J 測量結(jié)果

3.6 RQD 值計算

根據(jù)測量得到的各段巖芯長度計算出巖石RQD 值。 式(1)為RQD 值計算公式

其中,鉆孔進(jìn)尺總長度為已知量。

4 分級結(jié)果準(zhǔn)確性驗證

為驗證采用數(shù)字圖像處理統(tǒng)計的RQD 分級結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠度,將采用Image J 處理結(jié)果與現(xiàn)場RQD 測試結(jié)果進(jìn)行了對比。 隨機選取ZK02 鉆孔中10 個區(qū)域計算結(jié)果,對比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),上述二者獲得的RQD 值較為接近,誤差僅在0.5% ～1.0%,采用數(shù)字圖像處理統(tǒng)計的RQD 分級結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠度較高。 圖8 所示顯示了對比結(jié)果。

圖8 兩種RQD 值測量方法對比結(jié)果

巨龍銅業(yè)驅(qū)龍段處于青唐古拉與岡底斯板塊區(qū),為探究不同區(qū)域地層巖體穩(wěn)定性情況,根據(jù)上述RQD 分級方法,對現(xiàn)場獲取的巖芯進(jìn)行編錄和定性描述,結(jié)果如圖9 ～11 所示。

圖9 ZK02 號鉆孔巖石RQD 分級結(jié)果

由圖9 分析可得:ZK02 號鉆孔中自0.00 ～24.41 m 所取的巖芯多為泥巖和碎石,RQD 值為0%,巖性為很差。 自24.41 ～44.00 m 所取的巖芯,RQD值為小 于 50%, 巖性為差。 自44.00 ～253.21 m所取的巖芯,RQD 值在50% ～100%,且大部分巖芯RQD 值大于75%,巖性為很好。

由圖10 分析可得:ZK04 號鉆孔所取巖芯長度較短,自0 ～32.73 m 所取的巖芯多為泥巖和碎石,RQD 值小于25%,巖性為很差。 自32.73 ～76.81 m所取的巖芯,RQD 值介于25% ～100%,并且RQD值較為離散,這對工程建設(shè)有較大的影響。

圖10 ZK04 號鉆孔巖石RQD 分級結(jié)果

由圖11 分析可得: ZK02 號鉆孔中自0 ～18.23 m所取的巖芯多為泥巖和碎石,RQD 值小于25%,巖性為很差。 自18.23 ～122.76 m 所取的巖芯,RQD 值介于25% ～100%,且大部分巖芯RQD值介于50% ～75%,巖性較好。

圖11 ZK05 號鉆孔巖石RQD 分級結(jié)果

為更好的指導(dǎo)工程設(shè)計,揭示青唐古拉與岡底斯板塊區(qū)沖擊堆積層隨深度變化的RQD 分布,對所得鉆孔RQD 結(jié)果進(jìn)行擬合分析。

分析圖12 擬合結(jié)果可知,25 m 鉆孔范圍內(nèi)RQD 值絕大多數(shù)為0,這是因為地層淺部以素土、粉砂土、碎石和角礫為主,由于其本生強度較低,取芯過程中并不能形成完整的巖芯。 而在25 m 以深,所取巖芯RQD 值逐漸呈增大趨勢。 這是由于隨著鉆孔深度加深,風(fēng)化千枚巖和風(fēng)化凝灰?guī)r出現(xiàn)造成的。此外,可以發(fā)現(xiàn)鉆孔深度超過100 m 以后,隨著鉆孔深度增大,RQD 值增幅逐漸變小。 到150 m 以后其RQD 值基本穩(wěn)定在80%左右。 通過擬合方式可以發(fā)現(xiàn),鉆孔巖芯RQD 值和鉆孔深度在0 ～250 m 滿足指數(shù)函數(shù)分布規(guī)律,初步探明了青唐古拉與岡底斯板塊區(qū)沖擊堆積層隨深度變化的RQD 分布規(guī)律,可為后續(xù)開展該區(qū)域開采和其他工程施工提供理論基礎(chǔ)。

圖12 青唐古拉與岡底斯板塊區(qū)沖擊堆積層隨深度變化的RQD 分布

5 結(jié)論

本論文針對西藏巨龍銅礦巖芯編錄工作中存在的問題,開展了基于Image J 圖像分析功能的RQD分級方法研究。 實現(xiàn)了便捷高效的RQD 分級。 主要結(jié)論為:

(1)基于Image J 圖像分析功能提出了一種RQD 分級方法,為今后礦山巖芯編錄工作提供了一種新方法。

(2)研究表明:Iamge J 軟件能夠替代現(xiàn)有人工測量的方法進(jìn)行巖石RQD 分級,通過對比Image J軟件與現(xiàn)場人工測量結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),Image J 軟件所計算RQD 值誤差僅在0.5% ～1.0%,可靠性較高。

(3)隨著地層深度變深,巖性RQD 值呈增大趨勢。 大部分巖芯的RQD 值介于在50% ～100%,巖性較好。 而部分巖芯的RQD 值較為離散,造成數(shù)據(jù)離散的原因可能為鉆孔深度太淺,這對礦山工程建設(shè)有較大的影響。

(4)鉆孔深度在0 ～250 m,青唐古拉與岡底斯板塊區(qū)沖擊堆積層隨深度變化的RQD 值滿足指數(shù)函數(shù)分布規(guī)律。