Abstract
A major deficiency of laboratory testing of rock structure is that the structures are limited in size and therefore present a very small and highly selective sample of the rock mass from which were removed. In a typical engineering project, the samples tested in the laboratory represent only a very small fraction of one percent of the volume of the rock mass. In this paper, we calculate the representative orientation of the resultant vector, the measure of the degree of clustering, the volume of rock mass, the trace length of discontinuity spacing under underlying distributions. And we generate the random fracture networks using real data. We propose the calculating the trace length.
불연속면의 분석은 방향성 데이터로서 적은 표본을 가지고 암반의 전체를 추론해야 하는 문제를 갖고 있다. 실험실에서 분석된 표본은 시추공에 의하여 분석된 데이터이므로 그 크기가 제한되어 있어, 거대한 암석을 분석하는 것은 대단히 어렵다. 따라서 이런 표본을 이용하여 거대한 암석의 대표 방향성, 집락 정도, 불연속면의 간격, 암석의 크기를 결정하는 연장성에 관하여 가정된 분포 하에서 계산하고, 이를 이용하여 암석의 분포형태를 관찰할 수 있는 확률 절리망을 그리는 알고리즘을 연구한다. 그리고 실제 불연속면 데이터를 적용하여 이들을 구하고 확률절리망을 작성한다.