安家岭煤矿岩体结构数字识别及关键块体确定

胡高建,杨天鸿,师文豪,于庆磊,刘洪磊,王培涛,王述红

(1.东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室,辽宁沈阳 110819;2.东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳 110819)

安家岭煤矿岩体结构数字识别及关键块体确定

胡高建1,2,杨天鸿1,2,师文豪1,2,于庆磊1,2,刘洪磊1,2,王培涛1,2,王述红2

(1.东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室,辽宁沈阳 110819;2.东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳 110819)

安家岭煤矿存在大量不稳定块体,安全隐患非常高,必须进行关键块体的预防治理工作。以北帮1300边坡平台为工程背景,采用先进的三维岩体不接触测量技术,进行岩体结构面的现场测量,获取岩体节理几何形态空间分布信息,建立三维岩体结构面空间分布模型。在此基础上,利用获得的边坡岩体结构面基本参数信息,基于不稳定块体快速识别和分析系统(GeoSMA-3D),进行边坡关键块体的搜索,并对所得结果进行理论分析,确定边坡较易掉落的块体及影响块体不稳定的因素。

结构面;数字摄影测量;裂隙岩体参数表征;关键块体

结构面是岩体中具有一定方向、力学强度相对较低而两相延伸(或具有一定厚度)的地质界面(或带)[1],是控制岩体稳定性的决定因素。岩体结构面力学特征的研究与岩石力学的发展息息相关[2-3]。研究结构面的意义主要有2个方面:第一,结构面是岩体中力学强度相对较薄弱的部位,导致岩体的不连续性、不均一性和各向异性;第二,岩体结构特征对岩体的变形、破坏方式和强度特征起重要的控制作用。任何一项岩体工程的研究首先必须充分了解岩体中结构面的分布情况,主要包括方位、间距、迹长、起伏度、张开度、粗糙度和充填物等。

在岩体结构面信息获取方面,国内外许多学者均做了大量的研究实验,已经取得了一些成果,提出了多种岩体结构面信息采集的方法[4],常用的有测线法、精测线法[5]、取样窗法和钻孔岩芯节理采集法[6]。但这些常规测量方法在施用时野外工作量大,误差大,效果不佳,已经不能满足现代化施工的需求。因此摄影测量技术[7-8]作为一种全新、快速、高效、准确、全面地获取随机岩体结构面信息的方法,在求解结构面方位和规模信息方面显得尤为先进。其优点是依据非接触测量手段,提供基于三维空间坐标数据和实体模型的数字产品,创建实时的地质信息交流和反馈环境,经过软件处理和运算,直接获得岩体的结构面信息数据,并建立所测范围内岩体表面的三维实体模型,直观地反映出岩体表面结构面的发育情况以及块体信息。

块体理论[9-10]是石根华博士在20世纪70年代提出的,该理论假定岩体结构面为平面、结构面切割而成的块体为刚体、块体失稳为脱离岩体或沿结构面产生剪切滑移等平动形式,利用几何拓扑学方法分析不同开挖面上可能出现或已出现的可移动块体、关键块体的类型,分析块体的几何形态特征,块体失稳模式,并结合刚体极限平衡分析,计算块体的稳定性,探讨相应的工程支护措施,在国内外已获得广泛的应用。随着块体理论的发展,产生了基于结构面几何、力学特征随机变化的随机块体几何问题分析方法,该方法能很好地应用于边坡、基坑、地下硐室、隧道等岩体工程的块体稳定分析中。

本文基于随机块体问题分析方法的理论,结合先进的岩体结构面信息获取手段,将现场获取的岩体结构面几何参数信息以及岩石力学信息应用到关键块体软件GeoSMA-3D中。进行边坡关键块体的搜索确定,为矿山危岩体稳定性识别分析提供数据支持和理论依据,对矿山安全生产提供实际的指导意义。

1 工程背景

安家岭煤矿位于山西省朔州市境内的平朔矿区中南部,属典型黄土高原地貌,矿区赋存地层主要有排弃物料、第四系黄土、第三系红土和石炭系基岩,各地层之间的接触关系为不整和接触。1300平台位于北帮边坡中部区段,平台高度12 m,整体边坡角75°～85°,单平台边坡角可达85°,属陡帮开采。

经勘查发现,岩体层位赋存明显,岩性主要为泥岩和砂岩,风化严重。岩体干燥,基本没有渗水现象,节理大量发育,贯通性好,切割作用非常明显,部分节理开度达几厘米,将边坡表面切割成大小不等的块状岩体,危立于边坡表面,非常危险。据了解,矿山曾多次发生边坡块体滑落和损害车辆设备等情况,因此对边坡岩体进行结构面信息的获取和关键块体滑落的预先识别处理就显得尤为重要和迫在眉睫。

2 结构面参数的获取

结构面参数获取依托的方法为数字摄影测量技术,使用的手段为ShapeMetriX3D岩体几何参数三维不接触测量系统[11],该系统可以获取岩体详实的几何测量数据,包括结构面产状、倾向、倾角和迹长等参数信息。其基本原理是从2个不同角度对指定区域进行成像并通过像素匹配技术进行三维几何图像合成,经过一系列的技术处理,实现边坡表面真三维模型重构,通过后期后处理操作实现每个结构面的识别、定位、拟合、追踪以及几何形态信息参数(产状、迹长、间距、断距等)的获取。立体图像合成原理如图1所示。

图1 ShapeMetriX3D三维图像合成原理Fig.1 3D principle of ShapeMetriX3D image synthesis

结构面参数获取主要在安家岭煤矿北帮1300平台节理发育明显区域进行,边坡测量长度20 m,高度12 m,考虑大节理切割造成的关键块体的情况,选取贯通岩体的节理裂隙,进行节理组分组识别,共识别出3组,用红绿蓝表示,红色标示节理组1、绿色标示节理组2和蓝色标示节理组3,节理分组识别结果如图2所示。

基于图2分组识别结果,对每组节理信息进行统计分析,获取结构面的倾向、倾角、迹长、间距和线密度等信息,具体每条节理的倾向、倾角和迹长见表1。

图2 节理分组识别结果Fig.2 Consequence of joint grouping identify

表1 结构面参数信息Table 1 Information of structural plane parameters

将结构面参数进行统计分析,获取各节理组参数的均值情况,统计结果见表2。

统计结构面优势产状有3组,倾向、倾角均值分别为219.35°∠3.06°,113.02°∠85.90°和221.40°∠83.05°,结构面产状信息对于认识矿山边坡岩体切割情况有理论指导意义,同时为危岩体识别和块体移动分析提供数值依托。

表2 结构面参数特征值Table 2 Parameter values of structural plane

3 关键块体理论

GeoSMA-3D(geotechnical structure and model analysis)是“岩土工程结构与模型分析系统”的简称,为东北大学自主研发。它是以一般块体方法为理论基础开发的,采用Visual C++6.0编程语言中的MFC在Windows环境下开发,能自动形成软件界面框架,同时利用OpenGL技术进行程序的图形显示开发,取得了较好的三维图形表达效果。

GeoSMA-3D软件[12-15]把结构面简化为有限圆盘形,采用概率统计、随机理论作为非确定性网络裂隙模拟的依据和基础。把裂隙形成岩体看作是一种过程,实现方法分为两大部分,即裂隙对岩体的切割和块体的合并,在切割的过成中,做如下约定:①块体初始化为已知的凸形块体,通常为所建的岩体模型;②按照裂隙的顺序逐一地对现有块体进行切割;③只要裂隙与块体相交,就用裂隙把此块体完全切割。

具体切割过程如图3所示,实际上就是对块体中每个面的切割,括号外是切割前块体表面的编号,括号内是切割后新形成的面在新块体中的编号。按编号遍历此块体中的每个面,实现裂隙与多边形的切割。

图3 裂隙面切割块体Fig.3 Blocks cutted by fissure-plane

以DG所在直线为例,设裂隙面所在的平面方程为Ax+By+Cz+D=0,点D坐标为(x1,y1,z1),点G坐标为(x2,y2,z2),分别代入方程中结果为

点D在平面上,点G在平面下,求出DG所在直线与裂隙平面的交点K,然后把KD相关数据放入上面块体相应的多边形中,KG相关数据放入下面块体相应的多边形中。接下来用这个裂隙切割其他与其相关的块体,直到切割完与其相关的所有块体,然后进入下一个裂隙的切割过程,最终完成所有裂隙的切割。

块体可移动必须满足3个条件:具有出露面,几何可移动,稳定系数小于规定值。

几何可移动的判别:ω为块体所受驱动力,ni为块体表面的方向矢量(指向块体内部),i为多边形在块体内的编号(不包括出露面),s0为块体的运动方向。几何可动表示为

稳定性的判别:计算稳定性系数时采用Mohr-Coulomb准则,主动力只考虑块体自重,分2种情况:

(1)当块体沿单面i滑动时,按式(1)计算稳定系数。

式中,Q为块体质量;αi为滑动面倾角;Si为滑动面i的面积;Ci和φi分别为滑动面上的黏聚力和内摩擦角。

(2)当块体沿双面i和j滑动时,按式(2)计算稳定系数。

式中,Cj,φj分别为滑动面j上的黏聚力及内摩擦角;Sj为滑动面j的面积;α为滑动面i和j交线棱的倾角;Ni和Nj为作用在二滑动面上的法向力。

4 北帮1300平台测区关键块体的确定

基于块体理论和实测的结构面参数信息情况,将表1和2中的节理数据信息导入到GeoSMA-3D软件中,同时结合表3中边坡岩体不同层位的岩土物理力学性质指标,进行边坡岩体的关键块体搜索确定。

图4为结构面迹线在边坡岩体的空间分布情况,图5为关键块体的空间位置关系及相应体积的大小(数字1,2,3,……表示切割出的关键块体的编号,按块体体积从大到小编号),图6为去除关键块体后的边坡模型情况。

表3 岩土物理力学性质指标Table 3 Rock and soil physical mechanical properties index

图4 结构面空间立体模型Fig.4 Space model of structural plane

图5 关键块体空间位置Fig.5 Location plan of key block

依据块体切割情况计算得出不同关键块体的滑动面数以及安全系数,见表4(忽略体积0.5 m3以下块体)。数据显示,块体体积最大的为1号块体,位于边坡中部,属危险的大关键块体,体积为10.079 m3,关键块体面数6个,滑动面数为2个,安全系数为0.505。体积较大的块体还有2,3,4号块体,体积均在5 m3以上,滑动面数分别为2,2,3,安全系数分别为0.641,0.569,0.918,应重点加强关注,必要时可采取处理措施。

图6 除去关键块体的边坡模型Fig.6 Slope model of remove the key block

表4 关键块体详细信息Table 4 Detail information of key block

分析表4中关键块体面数和关键块体滑动面的个数可知,当边坡产生关键块体后,关键块体面数大于滑动面数,块体并不会沿所有的面滑动,但块体的滑动面数也不是单一的,一般具有2～3个及以上的潜在滑动面,具体的滑动趋势沿该处块体稳定性最不利的方向产生。

因GeoSMA-3D软件在建立边坡模型的过程中,对边坡表面进行了简化处理,忽略了坡面的凹凸不平,将边坡面简化为一平面,同时将实测结构面信息简化为有限圆盘进行边坡表面的切割,所以可以认为通过GeoSMA-3D软件计算的关键块体结果为最初原始边坡状态下受结构面切割造成的关键块体情况,即为边坡形成初始的块体赋存情况,此时边坡刚开挖形成,尚未受其他扰动、风化和侵蚀等的影响。

通过搜索的块体结果和现阶段现场块体赋存情况进行对比,若相应块体掉落位置能很好的对应,则可说明所确定块体的正确性,若现场边坡相应位置的块体尚未掉落,则应引起重视,需结合现场实际情况采取必要的治理措施。

图7为现场边坡图片,块体掉落现象非常明显,红线圈定的区域为已经掉落的区域,即掉落区1、掉落区2和掉落区3,与图6,7中所确定的关键块体的空间位置相吻合,验证了软件在搜索确定关键块体方面的准确性及该方法手段的工程实用性。

图7 块体滑落区域Fig.7 Picture of block drop area

对软件确定的关键块体和现场实际掉落块体情况进行对比分析,其中掉落区1对应于图6中的1,2号关键块体,块体体积最大且安全系数低,已经掉落;掉落区2对应于图6中的6,7,8,9号关键块体,6,9号块体已经掉落,7,8号块体尚未掉落,属危险块体,需引起重视;掉落区3对应于图6中的3,4,5,10号关键块体,3,4号块体已经掉落,其余块体尚未掉落但安全系数相对较低,有非常大的安全隐患。

对块体产生的原因进行分析,该处边坡主要赋存3组结构面,一组产状219.35°∠3.06°近水平节理和两组产状分别为113.02°∠85.90°和221.40°∠83.05°垂直节理,3组节理交错分布,节理相交密集处对边坡的切割作用最明显。

对块体掉落的原因进行分析,外力扰动、风化侵蚀等为主要的外部诱因,包括爆破震动影响、地震等地质活动以及雨水冲刷等,适当的减少外力扰动等对边坡的影响能够起到减少块体掉落的作用。

块体产生后,块体在岩层内的赋存情况也是块体掉落的一个主要原因,若块体周围岩石层位松散,易于风化剥落,则该处块体易于掉落,在本例边坡平台,赋存岩层主要为砂岩层和泥岩层,主体为砂岩层,部分泥岩层贯穿砂岩体内,因边坡形成后泥岩层出露,受风化侵蚀松散破碎,形成粉土掉落,致使块体周围受力不均衡,应力场失稳而最终掉落。

5 结 论

(1)安家岭煤矿北帮1300平台赋存3组优势结构面,产状均值分别为219.35°∠3.06°,113.02°∠85.90°和221.40°∠83.05°,3组结构面将岩体表面切割成破碎的块体。

(2)基于关键块体理论和不稳定块体快速识别分析系统(GeoSMA-3D),进行关键块体的判别,研究区域共识别出10个关键块体,与现场实际相吻合,对矿山的安全生产和关键块体滑落的预判有一定的理论指导作用。

(3)当边坡产生关键块体时,关键块体一般具有2～3个及以上的潜在滑动面数,滑动趋势沿该处块体稳定性最不利的方向产生。

[1] 张倬元,王士天,王兰生.工程地质分析原理[M].北京:地质出版社,1994.

[2] 孙广忠.岩体结构力学[M].北京:科学出版社,1998.

[3] 谢和平,陈忠辉.岩石力学[M].北京:科学出版社,2004.

[4] 王凤艳,陈剑平,付学慧,等.基于VirtuoZo的岩体结构面几何信息获取研究[J].岩石力学与工程学报,2008,27(1):169-175.

Wang Fengyan,Chen Jianping,Fu Xuehui,et al.Study on geometrical information of obtaining rock mass discontinuities based on VirtuoZo[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2008,27(1):169-175.

[5] Robertson A M.The interpretation of geological factors for use in slope theory[A].Planning Open Pit Mines[C].Cape Town:A.A.Balkema,1970:55-71.

[6] Neuman S P.Trends,prospects and challenges in quantifying flow and transport through fractured rocks[J].Hydrogeology Journal, 2005,13(3):124-147.

[7] 杨天鸿,于庆磊,陈世阔,等.范各庄煤矿砂岩岩体结构数字识别及参数表征[J].岩石力学与工程学报,2009,28(12):2482-2489.

Yang Tianhong,Yu Qinglei,Chen Shikuo,et al.Rock mass structure digital recognition and hytromechanical parameters characterization of sandstone in fangezhuang coal mine[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2009,28(12):2482-2489.

[8] 范留明,李 宁.基于数码摄影技术的岩体裂隙测量方法初探[J].岩石力学与工程学报,2005,24(5):792-797.

Fan Liuming,Li Ning.Study of rock mass joint measurement based on digital photo-grammetry[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2005,24(5):792-797.

[9] 石根华.岩体稳定分析的几何方法[J].中国科学,1981,9(4): 487-495.

Shi Genhua.Geometrical approach of rock mass stability analysis [J].Science in China,1981,9(4):487-495.

[10] Shi G H,Goodman R E.The key blocks of unrolled joint traces in developed maps of tunnel walls[J].International Journal for Numerical Analytical Methods in Geomechanics,1989,13(2):131-158.

[11] 奥地利Startup公司.ShapeMetriX3D系统使用手册[R].沈阳:欧美大地仪器设备中国有限公司,2008.

Startup Company from Austrian.ShapeMetriX3D service manual [R].Shenyang:Earth Products China Limited,2008.

[12] 王述红,杨 勇,王 洋,等.基于数字摄影测量的开挖空间模型及不稳定块体的快速识别[J].岩石力学与工程学报,2010, 29(S1):3432-3438.

Wang Shuhong,Yang Yong,Wang Yang,et al.Spatial modeling and quick identification of unstable rock blocks based on a digital photogrammetry[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2010,29(S1):3432-3438.

[13] 王述红,杨 勇,郭牡丹,等.岩体隧道施工诱发的关键块体三维模型及其验证[J].东北大学学报:自然科学版,2009,30 (6):877-880,912.

Wang Shuhong,Yang Yong,Guo Mudan,et al.Three-dimensional model for key block due to rock tunnel construction and its computerized verification[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2009,30(6):877-880,912.

[14] Wang Shuhong,Ni Pengpeng,Guo Mudan.Spatial characterization of joint planes and stability analysis of tunnel blocks[J].Tunnelling and Underground Space Technology,2013,38:357-367.

[15] 王述红,杨 勇,王 洋,等.裂隙岩体隧道施工关键块体识别数值方法[J].地下空间与工程学报,2009,5(5):976-979.

Wang Shuhong,Yang Yong,Wang Yang,et al.Numerical method of key block identification for jointed rock tunnel construction[J].Chinese Journal of Underground Space and Engineering,2009,5 (5):976-979.

Digital recognition and key block identification of rock mass structure in Anjialing Coal Mine

HU Gao-jian1,2,YANG Tian-hong1,2,SHI Wen-hao1,2,YU Qing-lei1,2, LIU Hong-lei1,2,WANG Pei-tao1,2,WANG Shu-hong2
(1.Key Laboratory of Ministry of Education on Safe Mining of Deep Metal Mines,Northeastern University,Shenyang 110819,China;2.School of Resources& Civil Engineering,Northeastern University,Shenyang 110819,China)

The rock masses are separated by structural surfaces and there are many instability blocks with different geometric shapes which can be easily seen from the field in Anjialing open pit.It is a high risk for the slope safety due to the bad geological condition,so a study on the blocks stability is urgently needed.In this study,the step at+1300 level of the slope was investigated.Firstly,the spatial geometric parameters of the structural planes was gained by photogrammetry using a three-dimensional contact-free measuring system.Then a 3D numerical model of the structural planes was built based on the measured parameters.Finally,a self-developed software instability block fast recognition and analysis system(GeoSMA-3D)was used to search and analyze the key block of the slope rock mass.The simulation results reflect the actual situation very well,which means that the method of the key block search and analysis is reasonable and feasible.

structural surface;digital photogrammetry;parameters characterization of fractured rock mass;key block

TD313

A

0253-9993(2014)12-2412-06

2013-12-12 责任编辑:常 琛

国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2013CB227902);国家自然科学基金资助项目(51174045,51034001)

胡高建(1987—),男,山东临沂人,博士研究生。Tel:024-83671626,E-mail:hugaojian8@163.com。通讯作者:杨天鸿(1968—),男,教授,博士生导师。Tel:024-83671626,E-mail:yang_tianhong@126.com

胡高建,杨天鸿,师文豪,等.安家岭煤矿岩体结构数字识别及关键块体确定[J].煤炭学报,2014,39(12):2412-2417.

10.13225/j.cnki.jccs.2013.1831

Hu Gaojian,Yang Tianhong,Shi Wenhao,et al.Digital recognition and key block identification of rock mass structure in Anjialing Coal Mine[J].Journal of China Coal Society,2014,39(12):2412-2417.doi:10.13225/j.cnki.jccs.2013.1831