【摘 要】
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快速准确地识别岩体裂隙的三维分布特征是西南山区铁路防灾减灾的关键。本研究提出了一套岩体裂隙可视化新方法，基于测窗调查的裂隙数据，依托球坐标及极射赤平投影进行数字化处理及降维，利用K-Means聚类算法、Fisher分布模型和蒙特卡洛模拟，完成裂隙产状数据的自动分组和模拟，最后运用Python及圆盘模型实现岩体裂隙三维可视化。本研究采用坐标变换和三角网格曲面的方式，更有利于与其它三维建模软件嵌套分析
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院
【基金项目】
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川藏铁路重大工程风险识别与对策研究（2019YFG0460）； 国家自然科学基金项目（42072313;42102334）； 重庆市自然科学基金项目； 四川省博士后特别资助项目； 西南交通大学扬华学者B类资助项目；
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快速准确地识别岩体裂隙的三维分布特征是西南山区铁路防灾减灾的关键。本研究提出了一套岩体裂隙可视化新方法，基于测窗调查的裂隙数据，依托球坐标及极射赤平投影进行数字化处理及降维，利用K-Means聚类算法、Fisher分布模型和蒙特卡洛模拟，完成裂隙产状数据的自动分组和模拟，最后运用Python及圆盘模型实现岩体裂隙三维可视化。本研究采用坐标变换和三角网格曲面的方式，更有利于与其它三维建模软件嵌套分析。水电站工程的先行应用研究表明产状数据服从Fisher分布，本文的模型相对于传统玫瑰花图和施密特图有着一定的优势。因此，本文建立的岩体裂隙模型具有直观快速反映区域裂隙网络三维分布特征的优点，研究成果可以直接服务于西南山区铁路施工阶段隧道掌子面及洞壁的节理裂隙三维识别以及防灾减灾研究。
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