实验室压缩试验是创建高硬度岩石有效数值模型的基本先决条件。这些物理试验提供了关键的定量数据——特别是极限强度、弹性模量和峰后行为——这些数据使计算机模拟能够反映物理现实，而不是理论假设。
核心现实：数值模型在数学上很强大，但在物理上是盲目的；它们仅基于提供的输入运行。如果没有实验室衍生的参数（如内聚力与内摩擦角），模拟就无法区分不同地质构造的力学行为，从而导致结果在安全或设计预测方面不可靠。
建立基本的材料属性
确定弹性和强度
要构建一个功能性的模型，您必须首先定义材料如何抵抗变形以及在何处发生破坏。实验室压缩试验提供了岩石样品的弹性模量和极限强度。这些值在模拟中充当岩石刚度和承载能力的基线。
定义内聚力和摩擦角
数值代码依赖于特定的数学参数来计算剪切强度和稳定性。需要通过试验来量化内聚力和内摩擦角。这些具体值定义了岩石材料如何结合在一起，以及在应力下如何抵抗沿内部平面的滑动。
绘制峰后行为图
岩石的破坏很少是瞬时的或绝对的；峰值载荷之后的行为对于稳定性分析至关重要。实验室试验揭示了峰后软化模式，说明了岩石在初始断裂后如何退化。这些数据允许模型模拟残余强度，而不是假设立即完全坍塌。
区分地质构造
区分岩脉与块状岩石
高硬度岩石并非均匀一致，模拟必须反映地层的非均质性。准确的输入使模型能够区分特定构造（如岩脉）与周围块状岩石的力学行为。没有试验数据，模型会将这些不同的元素视为相同，从而掩盖关键的相互作用效应。
模拟构造应力响应
地质构造在承受区域压力时会产生不同的反应。通过定义岩脉和周围岩石的独特属性，模型可以有效地模拟对构造应力的反应。如果模拟依赖于通用或平均材料属性，则无法实现这种区分。
数据假设的风险
通用输入的局限性
数值建模中的一个常见陷阱是依赖文献值或估计值，而不是具体的试验数据。虽然这可以节省时间，但会引入高度不确定性。如果输入参数与所讨论的特定高硬度岩石不符，模型的输出在数学上可能是正确的，但在地质学上是无关紧要的。
无法预测复杂的破坏
没有经过实验室验证输入的数值模型无法准确预测复杂的破坏机制。如果峰后软化模式是近似而不是测量的，模拟可能会高估岩体在初始开裂后承受载荷的能力。这可能导致对开挖或隧道稳定性的危险过度自信。
确保模拟的准确性
为确保您的数值模型提供可操作的见解，您必须将其建立在经验现实的基础上。
- 如果您的主要重点是区分地质建模：确保您对岩脉和周围块状岩石进行单独的压缩试验，以捕捉它们独特的力学行为。
- 如果您的主要重点是结构稳定性：优先获取准确的峰后软化参数，以真实地模拟岩体在超过弹性极限后的行为。
准确的模拟始于精确的试验；没有实验室数据，模型仅仅是一个猜测。
总结表：
| 参数类别 | 获得的关键数据点 | 对数值模型的影响 |
|---|---|---|
| 力学性能 | 弹性模量、极限强度 | 定义刚度和承载基线 |
| 剪切强度 | 内聚力、内摩擦角 | 能够计算稳定性和内部阻力 |
| 破坏力学 | 峰后软化模式 | 模拟真实的退化和残余强度 |
| 结构非均质性 | 岩脉与块状岩石的属性 | 区分不同的地质构造 |
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参考文献
- П. А. Деменков, Polina Vyacheslavovna Basalaeva. Regularities of Brittle Fracture Zone Formation in the Zone of Dyke Around Horizontal Mine Workings. DOI: 10.3390/eng6050091
本文还参考了以下技术资料 Kintek Press 知识库 .
