Characterization of a jointed rock mass using a GSI quantification using Volumetric Fracture Count

Charlie Harrison

Dans les comptes rendus d’articles de la conférence: GeoNiagara 2021: 74th Canadian Geotechnical Conference; 14th joint with IAH-CNC

RÉSUMÉ: La caractérisation de la masse rocheuse d’un barrage de remblai fondé sur un substrat rocheux fracturé est de la plushaute importance lorsque l’on compte sur le barrage pour conserver un plan d’eau. La caractérisation typique de la masserocheuse repose sur l’exploitation géomécanique détaillée des forages avancés dans la masse rocheuse jusqu’à uneprofondeur propice à la collecte des données requises. Les données nécessaires sont définies par le système declassification de la masse rocheuse utilisé pour développer la caractérisation de la masse rocheuse, qu’il s’agisse de Q,rmr ou autre. Peu importe le système de classification de la masse rocheuse utilisé, les propriétés techniquesfondamentales d’une masse rocheuse donnée sont généralement estimées à l’aide d’équations empiriques. La fiabilité deces paramètres techniques estimés est dictée par la fiabilité des méthodes utilisées pour estimer les principaux paramètresd’entrée des équations empiriques. Cela nécessite des estimations fiables de l’indice de force géologique (IS) qui estgénéralement estimé lui-même sur la base de corrélations empiriques. Cela peut être problématique si les corrélationsempiriques reposent sur des données biaisées, telles que l’indice de qualité de la roche (𝑅𝑄𝐷). L’étude de cas présentées’appuie sur la quantification de l’ISC développé par Schlotfeldt and Carter (2018), qui repose sur le nombre de fracturesvolumétriques (𝑉𝐹𝐶). Cette méthodologie exige qu’une analyse stérigraphique détaillée soit effectuée sur les données duforage afin d’estimer le 𝑉𝐹𝐶 par ensemble commun, tout en conservant les données de caractérisation conjointe afin que𝐽𝑐𝑜𝑛𝑑89 et/ou 𝐽𝑟𝐽𝑎⁄ puissent être estimés par ensemble commun. La quantification est corrélée à d’autres paramètres quimènent à la quantification fiable des paramètres de déformation d’ingénierie, 𝑄, La quantification est corrélée à d’autresparamètres qui mènent à la quantification fiable des paramètres de déformation d’ingénierie, Q, et même des valeurs deLugeon, qui sont résumées dans l’étude de cas. La quantification du 𝐺𝑆𝐼 présenté est fiable et élimine le biais directionnelet de fracture du 𝑅𝑄𝐷.

ABSTRACT: The characterization of the rock mass for an embankment dam founded on fractured bedrock is of utmost importance whenthe dam is being relied upon to retain a body of water. Typical rock mass characterization relies upon detailedgeomechanical logging of boreholes advanced into the rock mass to a depth suitable for collecting the required data. Theneeded data is defined by the rock mass classification system being used to develop the rock mass characterization,whether it be Q, RMR, or other. Regardless of the rock mass classification system being used, the fundamental engineeringproperties of a given rock mass are typically estimated by using empirical-based equations. The reliability of thoseestimated engineering parameters is dictated by the reliability of the methods used to estimate the main input parametersfor the empirical-based equations. This requires reliable estimates of the geological strength index (GSI), which iscommonly estimated itself based on empirical based correlations. This can be problematic if the empirical correlations relyon biased data, such as the rock quality index (RQD). The case study presented relies on the GSI quantification developedby Schlotfeldt and Carter (2018), which relies on the volumetric fracture count (VFC). This methodology requires that adetailed stereographic analysis be carried out on the borehole data to estimate the VFC per joint set, while maintaining thejoint characterization data so that Jcond89 and/or JrJa/ can be estimated per joint set. The quantification is correlated toother parameters that leads to the reliable quantification of engineering deformation parameters, Q, and even Lugeonvalues, which are summarized in the case study. The quantification of GSI presented is reliable and removes the directionaland fracture bias of RQD.

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