工程地质学报1004-9665/铁岭组中风化柱状叠层叠层强度

安装工程地质学报1004-9665/沈阳组癌症化柱状叠层石灰岩硬度确定机率方式广东高校建设安装工程大学北京)摘要研究区大量分布癌症化柱状叠层石灰岩,岩体硬度具备很强的变异性和区域性,而岩体硬度是影响坝体稳定的重要诱因。要进行基坑稳定性评价,就须要对研究区现场实验数据作为随机变量进行机率统计剖析,获取靠谱的岩体硬度指标。本文通过对研究区内血栓化柱状叠层石灰岩(现场点弯矩试验数据进行统计剖析,运用检测进行拟和,得到岩体硬度的机率密度函数和机率分布方式,抗拉硬度和抗压硬度均服从对数正态分布。在此基础上,结合相似岩性岩体硬度的拟和结构建区内血栓化柱状叠层石灰岩点弯矩实验硬度机率分布函数。利用Bayes恐怕推测区域内血栓化柱状叠层石灰岩岩体点弯矩硬度,得到岩体抗拉硬度预测值为72.42MPa,抗压硬度预测值为29MPa,相对偏差较小,样本信任度达到70%以上。该办法对于岩体硬度恐怕是有效的,由该办法所得到的恐怕值对研究区路基稳定性评价以及后期路基整治都具备重要的实践意义。关键词柱状叠层石灰岩点弯矩实验Bayes恐怕先验分布中图分类号:P642文献标志码:,).a..er70%.,2.42MPa.dhad收稿日期:2007-11-21;收到更改稿日期:2008-03-12.基金项目:国家自然科学基金面上项目捐助()教育部捐助优秀年青班主任基金项目()第一作者简介:张中琼,地质安装工程专业.Emai:.,,,点弯矩检测法以实验费用低、时间短、试验样品加工要求不高或不需加工以及在施工现场可随时提供数据等特点作为一种岩体硬度检测方式广泛利用于安装工程建设中。

但岩石作为基础或安装工程材料有较大的变异性,这是因为区域地质构造和区域演变环境的差别,表现出显著的区域性,岩石内部物质成分及结构的变化导致岩体化学电学性质的非均质性和各向异性。反映这种特征的岩体电学参数是取自岩石内一部份样本进行实验的值,它是随机变量,具备较大的不确定性。岩体硬度的不确定性不仅来始于岩体性质的诱因以外,还因为钻探或采样数目不足以及检测过程中所带给的随机偏差。因而,应当把实验数据作为随机变量进行必要的处理,这就须要应用机率理论和数理统计方式。不少专家利用机率统计方式确定岩体的硬度为机率确定岩土参数提供根据,光耀华提出机率方式确定众多岩土安装工程电学参数的方式,验证了Bayes统计剖析方式对岩土介质的电学参数剖析的有效性,并推论了用后验机率求出具备小几率样本的岩土参数的Bayes均值罗冲拟和了重庆区坍塌滑带土抗剪硬度12~14]程圣国等利用机率方式确定滑带土的抗剪硬度参数。本文依据矿区岩石分布的区域性特点,在区内各土层特性分区的基础上2023中风化石灰岩强度,在区内北镇组灰岩点弯矩实验数据进行研究,推行区内长春组癌症化柱状叠层石灰岩岩体硬度机率分布,因而通Bayes恐怕推测癌症化柱状叠层石灰岩点弯矩硬度。 #

该办法对岩体硬度参数确定以及研究区路基稳定性评价都有重要的实际意义。Bayes恐怕方式的基本原理及特点岩土硬度参数的推测方面,常用的方式主要有另外也有Bayes恐怕法以及比熵最大恐怕法。矩法求均值是随机变量的一次矩,差是随机变量的二次矩;最大残差法假设子样值的残差值与子样的机率密度函数成反比,通过求极值来恐怕参数。比熵最大恐怕法需将样本界定成子其估算比较冗长。而Bayes恐怕法是通过参数的先验机率分布,由条件机率求得参数的恐怕值,得到岩土参数的先验分布后,可以借助Bayes方式来求得参数的恐怕值。事实上,岩石硬度参数的确定在这些的状况下要依赖于经验数12]。先前安装工程中所积累的经验数据大多是大范围的经验概括,能限于某一局部或某一实际安装工程,而一个详细的安装工程又应当进行一定数目的实验作为验算。虽然,验人数虽然有限,所以数据靠谱性较低.在此状况可以把经验和实验结合上去,Bayes方式正是这些结合的桥梁或称之为插口。Bayes基本思想是将总体的分布密度或机率函中的未知参数当成某个随机变量参数值常看成条件将一般的机率分布视为条件机率分布。fX针对某一个详细安装工程,因为经济和现场实际情况的限制,许多指标实验资料,非常是现场原位实验资料,不足以单独进行统计剖析,基于先前相似或相近的地质条件,人们已积累了许多资料,Bayes方式的最小熵恐怕等同于极大残差恐怕。

对参数进行一般性恐怕(先验分布)同时得到小样本的机率分布特性(残差函数就可以得到该安装工程的实验指标的机率分布x1,!xn为给定样本x时的条件分布速率函为样本分布的速率函数(图3小渔山脑炎化柱状叠层石灰岩硬度机率分布1柱状叠层石灰岩基本特性区内岩层为单斜构造,且有破裂行迹发育。出露中上元古界延庆系北镇组灰岩及青白口系下马岭组页岩,以单斜岩层为主,总体迈向为NE向。668安装工程地质学报20081参数统计步骤图Fig.icflowchart柱状叠层石灰岩(为白色浅蓝色,风化后呈灰蓝色或灰蓝色,橄榄石结构,叠层石构造,5cm,个体纵切面成柱状,高度通常为20。叠层石个体间充填物为白色土褐色泥质及白云质。硅质疟疾较为发育,多沿层面分布。中部某些层位叠层石构造不太发育,产状较为稳定,2小渔山长春组癌症化柱状叠层石灰岩硬度分布小渔山矿区共搜集到癌症化点弯矩试验数据278组,其中搜集到癌症化柱状叠层石灰岩载荷实验数据76组(表1癌症化柱状叠层石灰岩硬度实验统计表(MPa)able(MPa)岩体类别抗拉硬度抗压硬度癌症化柱状叠层石灰岩91.72~47.28为了确定研究区内岩体硬度的分布特性,对数据的总体分布提出一种假定H0,通过在某一明显水平进行!下用机率统计的方式对假定进行检测,50),选用检测。

将实验数据的全体分成k个互不相容的丑闻,在假定H0估算每位丑闻的机率,若假定为真,则风波发生的速率可以近似等于其机率,统计近似服从自由度为fi为实验速率,pi为恐怕机率。在假定H0则在明显性水平!下抵制H0,反之接受H0将现场的实验数据进行估算整理,推行机率统计所需的数据文件,打开编制的程序,导出初始数据文件,按程序运行提示,给出输出文件的文可依照样本的大小做适当调整。同时,给出样本分组所用的步长,即可得到指定明显性水平下的拟和结果。一个样本或许在一定明显性水平下符合一种或几种机率分布方式,这就须要从中选用最优的机率分布方式。在一定的样本自由度下,检测值在许可范围内且其检测值最小的那个机率分布类别即为该自由度下的最优机率分布类别。同一样本为得到最优机率分布可以运行多次,在不同组数、不同步长的拟和结果找出最优机率分布类别。在输出文A中找出样本机率分布类别后,在文件BC中,出该种机率分布下的拟和数据,描绘岩体硬度速率2癌症化柱状叠层石灰岩抗压硬度速率拟和图Fig.66916(张中琼等:长春组癌症化柱状叠层石灰岩硬度确定机率技巧2癌症化岩体抗压硬度拟和结果统计表Table岩体类别检测值机率分布机率参数柱状叠层石12.51对数正态3癌症化柱状叠层石灰岩抗拉硬度速率拟和图Fig.3癌症化岩体抗拉硬度机率拟和结果统计表Table岩体类别检测值机率分布机率参数柱状叠层石15.187对数正态癌症化柱状叠层石灰岩硬度参数确定机率方式本文构建在癌症化柱状叠层石灰岩地层点弯矩硬度分区机率分布基础上,因为先验分布和残差函数对后验分布具备重要影响,岩石的风化程度是影响岩体点弯矩硬度的重要诱因。 #

研究区内以癌症化二级岩石为主,现场得到的柱状叠层石灰岩实验数据样本较差,其中败血症化基岩实验数据达到76组,小于50,可以对其进行假定检测,结果样本服从对数正态分布,荣获样本的先验机率分布(同时,条带状灰岩(沉积演变环境相似,风化程度相同,以其机率分布特点为基本文选用共轭分布方式,荣获点弯矩硬度参数资料的残差函数。按照Bayes恐怕可以得到其后验机率密度函数的均值分别为后验分布的残差和均值;癌症化柱状叠层石灰岩点弯矩硬度预测参数统4癌症化柱状叠层石灰岩抗压硬度统计参数表Table5癌症化柱状叠层石灰岩抗拉硬度统计参数表Tablemedium72.5841533.72.42118.2972.43109.81在已知的基础上,利用机率分布函数计算在一定明显水平下的预测值。 #

预测得到乳癌化柱状叠层石灰岩抗压、抗压硬度分别为和73.96MPa。现场实验共得到乳癌化柱状叠层石灰岩76块试样,以实测值的平均值作为实际理论值。预测得到抗压硬度预测值相对偏差为9%,抗拉硬度预测值相对偏差6脑炎化柱状叠层石灰岩实际值与预测值对比(MPa):硬度类别实测平均值机率确定值样本信任度抗拉硬度72.4273.9685.43抗压硬度40373.96670安装工程地质学报2008风化程度是影响岩体硬度的重要诱因。对癌症化柱状叠层石灰岩点弯矩数据统计剖析,岩体硬度机率分布类别为对数正态分布。推行先验机率分布,通过Bayes恐怕对已有的实验数据取值进行优化,得到乳癌化柱状叠层石灰岩硬度预测值2023中风化石灰岩强度,与实测值符合程度较差,相对偏差较小,信任度较高。因为进行机率恐怕的样本沉积环境和演变环境相似,对于同一沉积环境而演变环境不同的岩石是否可用,样本不同沉积环境和演变环境是否可以进行预测,也有待研究。

#

郭曼丽.试论岩体点弯矩实验的适用性[岩土电学,2003,24(488~494.GuoManlitestrocks.Rock,2003,24(488~494.岩体单轴饱和抗拉硬度的点弯矩实验方式设计与思考[岩体电学与安装工程学报,2003,22(566~588,ZengWeixiong,.loadtestmethodsialiverock.,2003,22566~588.检测假定分布有效性的地壳安装工程应用[南京地质学校学报,1996,26(332~336.Chen,Wang,etc.chi-tes.,1996,26(332~336.确定随机变量机率分布的推广Bayes岩土安装工程学报1995,17(91~95Zhang,.ineionBayes.ing,1995,1791~95.光耀华.岩体电学参数机率统计的几个问题红水河,1995,14(37~41.Guang.Rockstat.HongShuiHe,1995,14(37~41.岩体电学参数的机率分布的Bayes推南京建筑学院学,1999,19(65~71.Yan,Chen,iZhangion.ersity1999,19(65~71.山峡库区新生型崩塌滑带土抗剪硬度确定机率方式[岩体电学与安装工程学报,2007,26840~845.fú,FangKunhe,Luo.iProbshearclaylidarea.,2007,26(840~845.刘祖德.基岩抗剪硬度参数取值的统计剖析方式[岩土电学,2003,24(277~281.ang,maiShiwe,i.shearmass.RockSoilM,2003,24(277~281.上海:北大学院出版社,2006..ics.Beijing:Press,2006.北京:福建中学建设安装工程大学,2006.Chen.Rocklityion.:En,,2006.重庆区坍塌滑带土抗剪硬度参数机率分布拟合及其优化岩体电学与安装工程学报,2005,24(1588~1594.LuoChong,,etc.ionfittingalong-inWcity.,2005,24(1588~1594.上海:美国水务水电科学研究院博士学位论文,2005.ZhaoYufe.iethod.:atervancyerInstaster安装工程地质学报,2007,15(217~221.,eta.lieslope.ology,2007,15(217~221.安装工程地质学报,2007,15(694~699.Runde,eta.lshearfromdynamic.,2007,15694~699.67116(张中琼等:长春组癌症化柱状叠层石灰岩硬度确定机率方式 #