本發(fā)明涉及巖石質(zhì)量指標(biāo)分析方法，尤其是涉及基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法。

背景技術(shù)：

巖石質(zhì)量指標(biāo)（RQD）是評價巖體完整性的一個重要參數(shù)。RQD的獲取要求采用直徑為75 mm的金剛石鉆頭和雙層巖芯管在巖石中鉆進(jìn)，連續(xù)取芯，回次鉆進(jìn)所取巖芯中，長度大于10cm的巖芯段長度之和與該回次進(jìn)尺的比值，以百分?jǐn)?shù)表示。RQD 作為評價巖體質(zhì)量的重要參數(shù)，是國際圍巖分級方法Q系統(tǒng)和RMR系統(tǒng)中重要的指標(biāo)，在巖體工程中被各國工程師廣泛采用。但是，RQD獲取方法所存在的不足是：1、該方法獲取的RQD受鉆進(jìn)工藝、人員素質(zhì)、施工質(zhì)量的影響較大，不能真實地反應(yīng)巖體質(zhì)量；2、該方法得到的RQD值與鉆進(jìn)回次長度有較大關(guān)系，同樣的巖體，不同的鉆進(jìn)回次長度，RQD值會有所不同，這與巖體質(zhì)量的客觀性不符。

隨著光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，特別是全景技術(shù)的實現(xiàn)，使得同時觀測360°鉆孔孔壁成為現(xiàn)實。鉆孔光學(xué)成像技術(shù)利用錐面反射，將圓形鉆孔孔壁圖像反射成為平面圖像，然后通過圖像無縫縫合獲得鉆孔的全孔壁信息。鉆孔光學(xué)成像技術(shù)獲得的孔壁圖像，直觀地反映了孔內(nèi)的實際情況，保證了地質(zhì)信息采集的完整性和準(zhǔn)確性。因此，基于鉆孔成像技術(shù)獲取的鉆孔圖像，包含了鉆孔中全部的巖體、結(jié)構(gòu)面及破碎帶信息，這也為基于鉆孔圖像進(jìn)行RQD分析創(chuàng)造了條件，但目前還未見諸有關(guān)利用鉆孔光學(xué)成像照片進(jìn)行數(shù)字圖像處理，達(dá)到對RQD分析的報道。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提供一種基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取下述技術(shù)方案：

本發(fā)明所述基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，包括在Matlab平臺上,對基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)獲取的鉆孔光學(xué)成像照片，進(jìn)行鉆孔圖像處理、鉆孔圖像信息識別、鉆孔RQD計算步驟：

一、所述鉆孔圖像處理按照下述步驟進(jìn)行：

S11、通過Matlab提供的圖像讀取函數(shù)，讀取所述鉆孔光學(xué)成像照片及RGB像素值；所述鉆孔光學(xué)成像照片為RGB圖，所述RGB圖具有R（紅）、G（綠）、B（藍(lán)）三個顏色通道，每個RGB像素都由1×3的向量（R，G，B）表示，R、G、B分別表示三種顏色的深度級別；

S12、進(jìn)行圖像裁剪，獲取鉆孔孔壁部分的圖像；

S13、將S12獲取的孔壁圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖，圖像轉(zhuǎn)換采用浮點算法；

S14、為清晰地表現(xiàn)圖像中突變或快變區(qū)域的輪廓邊界，采用維納濾波處理方法，對S13獲取的灰度圖進(jìn)行圖像增強處理；

S15、通過閥值分割技術(shù)，對S14獲取的增強圖像進(jìn)行分割，將增強圖像中的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔部分從完整巖體背景中分離出來，從而為鉆孔圖像信息識別創(chuàng)造條件；

二、所述鉆孔圖像信息識別按照下述步驟進(jìn)行：

S21、對S15獲取的分割圖像中的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔部分，進(jìn)行邊緣檢測與標(biāo)記；所述邊緣是指所述圖像局部亮度變化顯著的部分，存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征提取圖像分析的重要基礎(chǔ)；在鉆孔圖像分割之后，目標(biāo)與背景已被分離區(qū)分，邊緣檢測采用Canny邊緣檢測算子，檢測出各個目標(biāo)的邊界；在邊界確定之后，通過對連通區(qū)域依序進(jìn)行編碼標(biāo)記，區(qū)分出不同的目標(biāo)范圍，即區(qū)分出不同的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔位置；

S22、根據(jù)結(jié)構(gòu)面和破碎帶在鉆孔圖像中的分布特征，對連通區(qū)編碼進(jìn)行合并；首先，當(dāng)不同連通區(qū)在長度或?qū)挾确较虼嬖谥丿B，即在行號或列號上存在重合區(qū)域時，對其進(jìn)行合并；其次，連通區(qū)域間不存在重疊，但在長度或?qū)挾确较虻淖钚【嚯x小于某一限值λ時，對連通區(qū)域進(jìn)行合并；連通區(qū)合并后，標(biāo)記為同一編碼；

S23、上述區(qū)域合并后，統(tǒng)計出新的連通區(qū)范圍，即新的連通區(qū)編碼i、像素總數(shù)PX_i、中心線位置L_imid、最小行號L_imin、最大行號L_imax、最小列號W_imin、最大列號W_imax；在鉆孔圖像中，局部的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔不影響RQD的統(tǒng)計，當(dāng)連通區(qū)像素總數(shù)PX_i小于圖像寬度PX_w一半時，忽略該連通區(qū)；對剩余連通區(qū)，若像素總數(shù)PX_i大于該連通區(qū)所在長度范圍內(nèi)像素總數(shù)的1/3時，判斷為破碎帶，反之為結(jié)構(gòu)面；

三、所述鉆孔RQD計算為：

在獲得鉆孔全部結(jié)構(gòu)面與破碎帶位置、寬度信息后，即可進(jìn)行巖體質(zhì)量指標(biāo)RQD計算；即：計算整個鉆孔的RQD值、鉆孔不同分段長度的RQD值、鉆孔某一部位的RQD值、同一深度范圍不同鉆孔的RQD值。

本發(fā)明優(yōu)點在于針對鉆孔圖像而非鉆孔巖芯進(jìn)行處理，避免了鉆進(jìn)和取芯質(zhì)量對RQD統(tǒng)計的影響。利用鉆孔光學(xué)成像照片，通過圖像處理和圖像識別技術(shù)，提取鉆孔內(nèi)結(jié)構(gòu)面和破碎帶的位置及寬度信息，然后利用獲取的數(shù)據(jù)，計算整個鉆孔的RQD值、鉆孔不同分段長度的RQD值、鉆孔某一部位的RQD值、同一深度不同鉆孔的RQD值，從而實現(xiàn)基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析計算。本方法可通過計算機編程實現(xiàn)對單一鉆孔、多個鉆孔圖像的批量處理，從而大大提高工作效率；同時，該方法避免了因鉆進(jìn)和取芯擾動對RQD統(tǒng)計的影響，從而起到復(fù)核、校正鉆孔RQD的作用，為評價巖體完整性提供了可靠的科學(xué)依據(jù)。

附圖說明

圖1是本發(fā)明所述鉆孔圖像及RGB像素值的計算機顯示圖。

圖2.1是本發(fā)明所述裁剪前的鉆孔圖像。

圖2.2是本發(fā)明所述裁剪后的鉆孔圖像。

圖3.1是本發(fā)明所述的RGB圖。

圖3.2是本發(fā)明所述轉(zhuǎn)換后的灰度圖。

圖4.1是本發(fā)明所述采用維納濾波處理方法前的鉆孔圖像。

圖4.2是本發(fā)明所述采用維納濾波處理方法后的鉆孔圖像。

圖5.1是本發(fā)明所述分割前的鉆孔圖像。

圖5.2是本發(fā)明所述分割后的鉆孔圖像。

圖6是本發(fā)明所述圖像邊緣檢測與標(biāo)記后的數(shù)字圖像。

圖7是本發(fā)明所述對結(jié)構(gòu)面和破碎帶標(biāo)記后的鉆孔圖像。

圖8.1是本發(fā)明所述利用鉆孔圖像計算的RQD值與鉆孔實測RQD值的對比曲線圖。

圖8.2是圖8.1中16.5m～17.3m段的鉆孔圖像。

圖8.3是圖8.1中29.5m～30.0m段的鉆孔圖像。

圖9是本發(fā)明的鉆孔RQD計算值與縱波波速對比圖。

圖10是本發(fā)明的鉆孔RQD計算值與完整性系數(shù)kv對比圖。

具體實施方式

本發(fā)明所述基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法,包括在Matlab平臺上,對基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)獲取的鉆孔光學(xué)成像照片，進(jìn)行鉆孔圖像處理、鉆孔圖像信息識別、鉆孔RQD計算步驟：

一、所述鉆孔圖像處理, 是進(jìn)行巖體信息識別的基礎(chǔ)，鉆孔圖像處理主要包括：圖像讀取、圖像裁剪、圖像類型轉(zhuǎn)換、圖像增強和圖像分割。按照下述步驟進(jìn)行：

S11、圖像讀取是所有數(shù)字圖像處理的前提，Matlab提供的圖像讀取函數(shù)支持多種常用圖像文件格式，如jpg、bmp、png、gif、tif等。同時，Matlab對于二值圖、灰度圖、索引圖和RGB圖等不同圖像類型，均可有效識別?；阢@孔光學(xué)成像技術(shù)獲取的鉆孔圖像，通常為RGB圖；RGB圖具有R（紅）、G（綠）、B（藍(lán)）三個顏色通道，因此每個像素都由1×3的向量（R，G，B）表示，R、G、B分別表示三種顏色的深度級別；通過計算機導(dǎo)入的鉆孔光學(xué)成像照片及RGB像素值如圖1所示；

S12、基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)獲取的鉆孔圖像，通常包含圖名、圖框、標(biāo)尺、標(biāo)注和孔壁圖像等。在圖像處理與識別的過程中，只需關(guān)注孔壁圖像部分。因此，就需要對鉆孔圖像進(jìn)行裁剪，以獲取孔壁部分的圖像；

通常每個鉆孔內(nèi)，各段鉆孔圖像的長度和寬度是一致的，圖像中各部分的比例也是一致的。如鉆孔圖像的范圍為4.158416×1，像素值為3780×909，其中孔壁圖像部分長為0.0339～3.9934、寬為0.0547～0.5262，則對應(yīng)的像素范圍為31～3630和50～478。因此，按比例進(jìn)行裁剪就可得到關(guān)注的區(qū)域，即孔壁部分的圖像。裁剪前、后的鉆孔圖像對照圖如圖2.1、2.2所示；

S13、基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)獲取的鉆孔圖像，通常為RGB圖，但RGB 顏色空間不符合人們對顏色相似性的主觀判斷，容易導(dǎo)致視覺上相近的顏色，會被分配到不同的量化區(qū)間，而視覺上差異較大的顏色，則被分配到相同的量化區(qū)間。因此，RGB圖不利于圖像信息的識別；

用灰度表示的圖像稱為灰度圖，灰度圖是把白色與黑色之間按對數(shù)關(guān)系分為若干等級，其像素值為表現(xiàn)明暗的灰度數(shù)據(jù)。一幅灰度圖像可以定義為一個二維函數(shù) f ( x，y )，這里 x，y 是空間坐標(biāo)，而在任何一對空間坐標(biāo)(x，y)上的幅值 f 稱為該點圖像的強度或灰度；

為便于鉆孔信息的識別與提取，需要將S12獲取的孔壁圖像RGB圖轉(zhuǎn)為灰度圖，轉(zhuǎn)換方法采用浮點算法，公式如下：

Gray=R×0.3+G×0.59+B×0.11

其中：Gray表示灰度；R、G、B分別表示紅、綠、藍(lán)三種顏色的深度級別；

本發(fā)明采用浮點算法將RGB圖轉(zhuǎn)為灰度圖，結(jié)果如圖3.1、3.2所示；

S14、一般情況下，在圖像的傳送和轉(zhuǎn)換過程中，會不可避免造成圖像的某些降質(zhì)。如在攝影時，光學(xué)系統(tǒng)的失真、相對運動等都會使圖像模糊，在傳輸過程中，由于噪聲污染，圖像質(zhì)量也會有所下降。因此，在進(jìn)行數(shù)字圖像的圖像識別前，通常需要對數(shù)字圖像進(jìn)行增強，以改善圖像的質(zhì)量。圖像增強能提高圖像的可讀性，可以突出目標(biāo)的輪廓，衰減各種噪聲；

本發(fā)明為使強度發(fā)生突變或快變的區(qū)域在圖像中表現(xiàn)為清晰的輪廓邊緣，采用頻率域法中的維納濾波處理方法，對S13獲取的灰度圖進(jìn)行圖像增強處理，維納濾濾波處理前、后的鉆孔圖像如圖4.1、4.2所示；

S15、通過閥值分割技術(shù)，對S14獲取的所述增強圖像進(jìn)行分割，將增強圖像中的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔部分從增強圖像中的完整巖體背景分離出來，從而實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔的識別與提取。分割前、后的鉆孔圖像如圖5.1、5.2所示；

二、所述鉆孔圖像信息識別按照下述步驟進(jìn)行：

在鉆孔圖像分割后，圖像中的灰度突變區(qū)域被分割出來，對應(yīng)孔壁照片中的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔等部位與完整巖體實現(xiàn)分離。鉆孔圖像分割后的背景，即完整巖體部分的像素值被標(biāo)記為255，結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔等目標(biāo)區(qū)域像素值被標(biāo)記為0。但每張鉆孔圖像，往往存在多條裂隙或溶隙，所有裂隙像素值全部標(biāo)記為0，仍無法對各條裂隙單獨區(qū)分和數(shù)據(jù)提取。因此，在鉆孔圖像分割之后，需對分割后的圖像進(jìn)行邊緣檢測與標(biāo)記；

S21、對S15獲取的分割圖像中的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔部分，進(jìn)行邊緣檢測與標(biāo)記；所述邊緣是指所述圖像局部亮度變化顯著的部分，存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域與區(qū)域之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征提取圖像分析的重要基礎(chǔ)；在鉆孔圖像分割之后，目標(biāo)與背景已被分離區(qū)分，邊緣檢測采用Canny邊緣檢測算子，檢測出各個目標(biāo)的邊界；在邊界確定之后，通過對連通區(qū)域依序進(jìn)行編碼標(biāo)記，區(qū)分出不同的目標(biāo)范圍，即區(qū)分出不同的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔位置；鉆孔圖像邊緣檢測與標(biāo)記后，不同裂隙區(qū)域被標(biāo)記為不同的數(shù)據(jù)值，如圖6所示；

S22、通過對鉆孔圖像目標(biāo)標(biāo)記，各部分連通區(qū)域被標(biāo)記為不同的編碼。但計算機識別的各連通區(qū)域相互獨立，計算機不能將屬于同一結(jié)構(gòu)面或破碎帶的連通區(qū)域自動實現(xiàn)編碼合并。因此這些編碼中，哪些屬于同一條裂隙，哪些編碼是局部孤立的，需要給出計算機的判別準(zhǔn)則，將屬于同一結(jié)構(gòu)面或破碎帶的連通區(qū)域進(jìn)行合并，從而實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)面或破碎帶的識別和信息提??；

對于鉆孔圖像中裂隙與破碎帶的識別，首先統(tǒng)計出各連通區(qū)域的范圍，即編碼、所占像素數(shù)目、中心線位置、最小行號、最大行號、最小列號、最大列號和所占列數(shù)。

由于鉆孔圖像中，結(jié)構(gòu)面通常是連續(xù)的，即同一結(jié)構(gòu)面的像素編碼應(yīng)是連續(xù)的，且應(yīng)分布在整個或大部分寬度范圍內(nèi)。鉆孔圖像中的破碎帶，在圖像寬度和長度方向，都跨越一定范圍，所占的像素數(shù)目較多；

因此，根據(jù)結(jié)構(gòu)面和破碎帶在鉆孔圖像中的分布特征，對連通區(qū)編碼進(jìn)行合并；首先，當(dāng)不同連通區(qū)在長度或?qū)挾确较虼嬖谥丿B，即在行號或列號上存在重合區(qū)域時，對其進(jìn)行合并；其次，連通區(qū)域間不存在重疊，但在長度或?qū)挾确较虻淖钚【嚯x小于某一限值λ時，對連通區(qū)域進(jìn)行合并；連通區(qū)合并后，標(biāo)記為同一編碼；

S23、上述區(qū)域合并后，統(tǒng)計出新的連通區(qū)范圍，即新的連通區(qū)編碼i、像素總數(shù)PX_i、中心線位置L_imid、最小行號L_imin、最大行號L_imax、最小列號W_imin、最大列號W_imax；在鉆孔圖像中，局部的結(jié)構(gòu)面、孔隙、溶隙、溶孔不影響RQD的統(tǒng)計，當(dāng)連通區(qū)像素總數(shù)PX_i小于圖像寬度PX_w一半時，忽略該連通區(qū)；對剩余連通區(qū)，若像素總數(shù)PX_i大于該連通區(qū)所在長度范圍內(nèi)像素總數(shù)的1/3時，判斷為破碎帶，反之為結(jié)構(gòu)面。

現(xiàn)以東莊水利樞紐工程壩址鉆孔zk401為例，列出部分鉆孔圖像中識別出的結(jié)構(gòu)面和破碎帶信息，如表1所示。

表1：鉆孔zk401裂隙識別結(jié)果表

。

三、所述鉆孔RQD計算與輸出：

在結(jié)構(gòu)面和破碎帶識別后，即可提取位置與寬度信息。結(jié)構(gòu)面位置信息主要包括結(jié)構(gòu)面起始邊界、終止邊界和中心線位置，即圖像連通區(qū)的最大行號、最小行號和中心線行號對應(yīng)的深度信息，結(jié)構(gòu)面的寬度可通過搜索連通區(qū)各列的最大行號與最小行號之差的最大值獲得；破碎帶的位置信息主要包括破碎帶的起始邊界和終止邊界，即圖像連通區(qū)的最大行號和最小行號對應(yīng)的深度信息，破碎帶寬度可通過起始與終止邊界之差獲得。根據(jù)提取的鉆孔結(jié)構(gòu)面與破碎帶信息，即可進(jìn)行RQD計算。

在RQD計算時，計算整個鉆孔的RQD值、鉆孔不同分段長度的RQD值、鉆孔某一部位的RQD值、同一深度范圍不同鉆孔的RQD值。

整個鉆孔的RQD計算：

其中：RQD為鉆孔巖體質(zhì)量指標(biāo)；d_i為巖芯段長度（m）；t為統(tǒng)計閥值（m）；L為鉆孔統(tǒng)計深度（m）；h_i、h_i-1為各結(jié)構(gòu)面中心線深度或破碎帶上、下邊界深度（m）。

不同分段長度的RQD計算：

其中：RQD_j為第j段鉆孔巖體質(zhì)量指標(biāo)；d_ij為第j段內(nèi)各巖芯段長度（m）；t為統(tǒng)計閥值（m）；L_t為鉆孔分段長度（m）；h_ij、h_i-1j第j段內(nèi)結(jié)構(gòu)面中心線深度或破碎帶上、下邊界深度（m）。

鉆孔某一部位的RQD值、同一深度范圍不同鉆孔的RQD值，均可通過以上公式計算獲得。

在進(jìn)行鉆孔圖像識別和處理后，為直觀地反應(yīng)結(jié)構(gòu)面和破碎帶在鉆孔中發(fā)育部位。依據(jù)信息提取結(jié)果，在鉆孔圖像中，對識別的結(jié)構(gòu)面和破碎帶進(jìn)行位置標(biāo)記。對于結(jié)構(gòu)面，在圖像中用虛線標(biāo)記出上、下界線，用實線標(biāo)記出中心線位置；對于破碎帶，在圖像中用星形線標(biāo)記出上、下范圍。在對圖像標(biāo)記后，將原圖像輸出，標(biāo)記后的圖像，如圖7所示。

依據(jù)鉆孔結(jié)構(gòu)面和破碎帶數(shù)據(jù)，進(jìn)行RQD計算后，即可輸出鉆孔RQD的計算表格。以東莊水利樞紐工程鉆孔zk401為例，每2m的RQD統(tǒng)計結(jié)果，其中16～40m的統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2：zk401鉆孔成像RQD統(tǒng)計結(jié)果

基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)獲取的鉆孔圖像能夠直觀、真實地反應(yīng)孔內(nèi)信息，將分析結(jié)果與鉆孔圖像統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行對比，可直接驗證該方法的合理性。因此，現(xiàn)以東莊水利樞紐工程壩址鉆孔zk401為例，進(jìn)行對比分析。

鉆孔zk401孔深101m，鉆孔0～16m為覆蓋層，16m以下部位為基巖?；阢@孔光學(xué)成像技術(shù)獲取的鉆孔圖像每2m一張，共42張圖像，其中含破碎帶13處，大小結(jié)構(gòu)面共計100條。利用基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，對42張鉆孔圖像進(jìn)行處理，用時約2分鐘，處理結(jié)果如表3所示。

表3： 鉆孔zk401破碎帶及結(jié)構(gòu)面識別結(jié)果

從表3中可以看出，本發(fā)明方法對破碎帶和寬度大于10mm的裂隙能夠有效地識別，提取出的位置、范圍和寬度等數(shù)據(jù)與實際照片相符，識別率均為100%；對于5～10mm的結(jié)構(gòu)面識別率為95%，3～5mm的結(jié)構(gòu)面識別率為92.59%；1～3mm的結(jié)構(gòu)面識別率為82.76%，對于寬度小于1mm，特別是基本閉合的裂隙，識別率為60%，識別率相對較低。

利用識別的結(jié)構(gòu)面及破碎帶信息，以2m的間距計算鉆孔RQD，所得結(jié)果與圖像統(tǒng)計結(jié)果的對比，如表4所示。對比結(jié)果顯示，基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，對圖像中的破碎帶和結(jié)構(gòu)面的識別率相對較高，依據(jù)提取的結(jié)構(gòu)面及破碎帶位置、寬度信息，計算得到的RQD與圖像統(tǒng)計結(jié)果基本相符，僅局部因有未識別的閉合裂隙，RQD計算結(jié)果存在少量偏差。

表4： zk401鉆孔RQD計算與統(tǒng)計結(jié)果

注：表4中斜體部分表示識別RQD與鉆孔圖像存在偏差，括號內(nèi)為圖像統(tǒng)計值。

由此可見，基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，能夠較為準(zhǔn)確地提取鉆孔圖像信息，識別的結(jié)構(gòu)面及破碎帶位置、寬度數(shù)據(jù)基本準(zhǔn)確，計算的RQD結(jié)果能夠準(zhǔn)確反應(yīng)巖體的完整性。同時，該方法可通過計算機編程，實現(xiàn)鉆孔圖像的批量處理，能夠快速識別、提取巖體信息，提高工作效率。

在實際工作中，鉆孔鉆進(jìn)完成后，將對鉆孔內(nèi)獲取的巖芯進(jìn)行RQD統(tǒng)計，作為評價巖體完整性的重要指標(biāo)。但實測的RQD值往往受到鉆進(jìn)工藝、施工質(zhì)量等因素的影響，導(dǎo)致統(tǒng)計結(jié)果存在一定偏差，不能真實地反映巖體質(zhì)量。現(xiàn)以東莊水利樞紐工程壩址鉆孔zk408為例，利用鉆孔圖像計算的RQD值與鉆孔實測RQD值，對比結(jié)果如圖8.1所示。

從圖8.1中可以看出，鉆孔zk408內(nèi)巖體RQD計算值一般為60%～100%，部分孔段小于40%，最大值為100%，最小值為37.15%；而RQD實測值一般為40%~80%，部分孔段小于20%，最大值為83%，最小值為0。

其中，鉆孔16.5m～17.3m和29.5m～30.0m段的RQD實測值為0，但是從這兩個部位的鉆孔圖像圖8.2、圖8.3中可以看出，圖8.2中16.5m～17.3m段存在2條結(jié)構(gòu)面；圖8.3中29.5m～30.0m段不存在貫通性結(jié)構(gòu)面，巖體質(zhì)量較好，RQD值不應(yīng)為0。通過該方法進(jìn)行計算，16.5m～17.3m段和29.5m～30.0m段的RQD計算值分別為92.5%和100%。

由此表明，基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，能夠避免鉆進(jìn)工藝、人員素質(zhì)、施工質(zhì)量等因素的影響，獲得的RQD值提高了統(tǒng)計結(jié)果的準(zhǔn)確性，更好地反應(yīng)了鉆孔實際巖體質(zhì)量，為合理評價巖體完整性提供了新的方法。

鉆孔波速大小與巖體的密度、表面破碎程度、裂隙或節(jié)理發(fā)育程度、膠結(jié)程度等因素有關(guān)，波速成果可基本反映孔內(nèi)巖體質(zhì)量及完整性特征。因此，通過對比RQD計算值與波速測試結(jié)果，驗證基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法的合理性如下：

現(xiàn)以東莊壩址鉆孔zk408為例，對比RQD計算值與縱波波速Vp之間的關(guān)系，結(jié)果如圖9所示。從圖9中可以看出，基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，獲得的RQD值與波速測試成果，在鉆孔內(nèi)的分布規(guī)律基本一致，RQD值大的孔段，對應(yīng)位置的縱波波速也較大，RQD值小的孔段，對應(yīng)位置的縱波波速也有明顯減小。

以波速測試成果為基礎(chǔ)，計算巖體的完整性系數(shù)kv，取每2段的平均值，對比RQD計算值與完整性系數(shù)kv之間的關(guān)系，結(jié)果如圖10所示。從圖10中可以看出，基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，獲得的RQD值與完整性系數(shù)kv具有較好的對應(yīng)性，RQD大的部位，完整性系數(shù)kv一般也較大，RQD小的部位，完整性系數(shù)kv也相對較小。

由此可見，基于鉆孔光學(xué)成像技術(shù)的RQD分析方法，獲得的RQD值與波速測試成果具有較好的對應(yīng)性，能夠真實地反應(yīng)鉆孔部位巖體的完整程度，表明利用本發(fā)明方法進(jìn)行RQD分析是可行的。因此，本發(fā)明方法拓寬了巖體RQD的獲取途徑。