Enhanced Method for Measuring Joint Roughness Using Sub-Millimeter Resolution 3D Laser Scanning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Accurate estimation of joint roughness is critical for characterizing the mechanical and hydraulic properties of rock joints, thereby contributing to informed assessments of the rock mass classification, shear strength, and permeability estimates. The most prevalent way to quantify joint roughness is the Joint Roughness Coefficient (JRC). However, this conventional approach has shown subjectivity and bias, which can significantly affect engineering design strategies. To accurately assess JRC, this study proposes to use 3D laser scanning technology. In this work, a high-resolution scanner was used in the field for the first time on borehole cores. Scanned 3D roughness surfaces were used to obtain statistical roughness parameters, followed by the determination of JRC using empirical equations. This paper examines the use of a sub-millimeter resolution scanner on the example of joint surfaces of core samples and discusses the importance of scanning resolution and noise reduction in the measurement of roughness of discontinuities. It was found that this approach is also applicable to several-meter-long joints in outcrop formations, provided that a scaling relationship for JRC is applied. The results indicated a similarity in JRC values derived from laser scanning and visual profiling tools. 1. INTRODUCTION Joint roughness is a measure of surface irregularities of a rock fracture and is described by surface topography. This rock property is important to quantify the mechanical and hydraulic properties of rock joints. There is a range of contact and non-contact methods to measure it. Contact techniques include linear profiling and local surface orientation methods (Barton & Choubey, 1977; Fecker & Rengers, 1971). Non-contact tools are triangulation (structured light projection, photogrammetry) and distance measurement methods (laser scanning and laser profilometry) (Fardin, Feng, & Stephansson, 2004; Huang, Oelfke, & Speck, 1992; Jessell et al., 1995; Tatone & Grasselli, 2009). The most common roughness parameter used in geotechnical practice is the Joint Roughness Coefficient (JRC) introduced by Barton and Choubey (1977). JRC is estimated based on a comparison of profiles of a joint surface obtained from a profile comb (Fig.1) to the standardized set of 10 roughness profiles of JRC values ranging from 0 to 20 (Fig.2).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».