›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (S2): 452-0455.

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基于主成分分析的岩石质量综合评价模型与应用

骆行文,姚海林   

  1. 中国科学院武汉岩土力学研究所 岩土力学与工程国家重点实验室,武汉 430071
  • 收稿日期:2010-07-29 出版日期:2010-12-10 发布日期:2011-01-12
  • 作者简介:骆行文,男,1976年生,在职博士生,助理研究员,主要从事路基及边坡工程的支挡防护与稳定性分析工作。

A model for comprehensively evaluating rock quality base on principal component analysis and its application

LUO Xing-wen, YAO Hai-lin   

  1. State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China
  • Received:2010-07-29 Online:2010-12-10 Published:2011-01-12

摘要:

主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化。试验选取了能间接反映岩石质量的5项主要指标,分别为岩石的干密度、变形模量、饱和吸水率、干抗压强度和纵波传播波速。采用主成分分析法对这些间接指标进行相关的数值处理,得出了评价岩石质量的数学模型。在对16组岩石样品的5项指标进行室内测试后,运用该模型对岩石样品的岩石质量进行了评价,并对该16组岩石样品的岩石质量进行了排序,将评价结果与实际样品进行对比,结果表明,该模型的评价结果与岩石的实际质量有很好的符合性。主成分分析法用于评价岩石质量有较高的可信度,并能够客观、准确、迅速地评价某种岩石的岩石质量。

关键词: 岩石质量, 主成分分析, 评价模型, 室内试验, 质量排序

Abstract:

A few integrative variables can substitute for original multidimensional variables by principal component analysis with little data information lost; and the data organizations are relatively simple by this method. In order to get the main factors that reflect the quality of rock, the principal component analysis is put into use. Five indirect factors on rock quality such as dry density, distortion module, saturation drink rate, dry resistance strength and longitudinal wave velocity are chosen to test in laboratory. The main parameters have been found after processing those indirect factors by principal component analysis; and the evaluation model for rock quality has been got. The quality of rock is evaluated by the model base on principal component analysis, and the quality sort of sixteen groups of rock samples is given. It is shown that the evaluation results by the model and the actual quality of rock samples are well coherent. The model has good reliability on the evaluation of the quality of rock. It can evaluate the quality of rock quickly, impersonally and truly.

Key words: rock quality, principal component analysis, evaluation model, test in laboratory, quality sort

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[1] 王培涛, 黄正均, 任奋华, 章亮, 蔡美峰, . 基于3D打印的含复杂节理岩石直剪特性 及破坏机制研究[J]. 岩土力学, 2020, 41(1): 46-56.
[2] 张 聪,梁经纬,张 箭,阳军生,张贵金,叶新田,. 基于脉动注浆的宾汉流体渗透扩散机制研究[J]. , 2018, 39(8): 2740-2746.
[3] 王 俊,王 闯,何 川,胡雄玉,江英超,. 砂卵石地层土压盾构掘进掌子面稳定性室内试验与三维离散元仿真研究[J]. , 2018, 39(8): 3038-3046.
[4] 成 帅,李术才,李利平,石少帅,周宗青,袁永才. 基于多元监测信息融合分析的突水灾害状态判识方法[J]. , 2018, 39(7): 2509-2517.
[5] 赵明华,唐咸力,肖 尧,杨超炜. 考虑厚跨比的基桩下伏溶洞顶板冲切特性试验研究[J]. , 2018, 39(4): 1159-1167.
[6] 孙凯强,唐朝生,刘昌黎,李昊达,王 鹏,冷 挺. 土体龟裂研究方法[J]. , 2017, 38(S1): 11-26.
[7] 杨海朋,白 冰,聂庆科,. 赤泥渗沥液对黏性土和固化赤泥影响的试验研究[J]. , 2017, 38(S1): 299-304.
[8] 喻豪俊,彭社琴,赵其华,吴 浩,丁梓涵,穆红海, . 斜坡碎石土地基水平抗力系数研究[J]. , 2017, 38(6): 1682-1687.
[9] 陈育民,王 睿,张艳萍, . 饱和悬浮塑料砂流动特性的试验研究[J]. , 2017, 38(1): 67-74.
[10] 储 亚,查甫生,刘松玉,蔡国军,寇 博,. 基于电阻率法的膨胀土膨胀性评价研究[J]. , 2017, 38(1): 157-164.
[11] 黄 丹,李小青. 基于微裂纹发育特性的大理岩特征强度数值模拟研究[J]. , 2017, 38(1): 253-262.
[12] 温 勇,杨光华,汤连生,徐传堡,黄致兴,黄忠铭,张玉成, . 广州地区花岗岩残积土力学特性试验及参数研究[J]. , 2016, 37(S2): 209-215.
[13] 钱兆明,任高峰,褚夫蛟,秦绍兵, . 基于PCA法和Fisher判别分析法的岩体质量等级分类[J]. , 2016, 37(S2): 427-432.
[14] 宫凤强,李嘉维,. 基于PCA-DDA原理的砂土液化预测模型及应用[J]. , 2016, 37(S1): 448-454.
[15] 陈 君,刘明明,李 星,陈益峰,周创兵, . 一种基于地质指标的裂隙岩体渗透系数估算模型[J]. , 2016, 37(6): 1706-1714.
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[1] 孙树林,李 方,谌 军. 掺石灰黏土电阻率试验研究[J]. , 2010, 31(1): 51 -55 .
[2] 李英勇,张顶立,张宏博,宋修广. 边坡加固中预应力锚索失效机制与失效效应研究[J]. , 2010, 31(1): 144 -150 .
[3] 李 晶,缪林昌,钟建驰,冯兆祥. EPS颗粒混合轻质土反复荷载下变形和阻尼特性[J]. , 2010, 31(6): 1769 -1775 .
[4] 张永兴,卢 黎,饶枭宇,李 剑. 压力型锚杆力学性能模型试验研究[J]. , 2010, 31(7): 2045 -2050 .
[5] 黄强兵,彭建兵,邓亚虹,范 文. 西安地铁2号线隧道穿越地裂缝带的设防参数[J]. , 2010, 31(9): 2882 -2888 .
[6] 梁健伟,房营光,谷任国. 极细颗粒黏土渗流的微电场效应分析[J]. , 2010, 31(10): 3043 -3050 .
[7] 张虎元,崔素丽,刘吉胜,梁 健. 混合型缓冲回填材料膨胀力试验研究[J]. , 2010, 31(10): 3087 -3095 .
[8] 王义重,李勇泉,傅旭东. 求水山隧道下穿机荷高速段新奥法施工有限元计算[J]. , 2011, 32(1): 125 -131 .
[9] 李秀珍,王成华,邓宏艳. DDA法和Fisher判别法在潜在滑坡判识中的应用比较[J]. , 2011, 32(1): 186 -192 .
[10] 孔祥兴,夏才初,仇玉良,张丽英,龚建伍. 平行小净距盾构与CRD法黄土地铁隧道施工力学研究[J]. , 2011, 32(2): 516 -524 .