CN108763650A - 一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法，通过颗粒流数值模拟软件构建工作面开采模型，并采用分布开挖方法模拟工作面真实开挖过程；得到各开采时期模型内部垮落形态、孔隙率分布时空演化规律；结合图像处理技术、局部点位置区域采空区孔隙率的真实考察和PFC^3D模拟得到孔隙率结果，提取二维图像的岩石和裂隙空间，在三维重建技术的基础上，提取采空区裂隙网络分布信息建立覆岩采动裂隙网络模型。通过本发明能够在煤岩体宏细观参数的定量表征的基础上，快速实现开采过程中真实裂隙网络的展布过程动态表征。

Description

一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法

技术领域

本发明涉及采矿安全领域中矿井的数值模拟和图像处理领域，尤其涉及一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法。

背景技术

采空区是井下各类通防等灾害事故产生的重要场所之一，近年来随着我国矿井浅部资源的逐渐减少，矿井开采深度逐年增加，开采强度逐渐增大，如煤自燃事故、瓦斯爆炸事故、顶板突水等，采空区内事故发生频率与伤害程序显著提高，威胁矿井的安全高效生产。

上述灾害的产生和采空区裂隙网络的形成和展布过程密切相关，特别是其三维空间特性，近年来，国内外学者对采空区裂隙网络采取了多种方法，主要集中在理论分析、相似材料模拟实验等手段，但上述方法受人为因素影响较多，不能真实表征出覆岩采动裂隙的空间发展过程，因此，现有技术有待于更进一步的改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法，以实现开采过程中真实裂隙网络形态的展布过程动态表征。

为解决上述技术问题，本发明方案包括：

一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其包括以下步骤：

确定煤岩体宏细观参数，再建立颗粒流数值模拟软件构建工作面开采模型，模拟工作面真实开挖过程；得到各开采时期模型内部垮落形态、孔隙率分布时空演化规律；结合图像处理技术、采空区孔隙率的真实考察和PFC^3D模拟得到孔隙率结果，确定相应阈值，提取二维图像的岩石和裂隙空间信息，在三维重建技术的基础上，提取采空区裂隙网络分布信息建立覆岩采动裂隙网络模型。

比如首先，进行基于工作面顶板岩层综合柱状图建立PFC^3D颗粒流综放开采模型，结合工作面的开采条件模拟开挖过程；其次，将模拟结果进行导出，获得不同开采时期、不同空间位置处采空区PFC^3D模拟顶板位移图、孔隙率空间分布数据；最后，将所得到的PFC^3D模拟顶板位移图划分为若干组二维切片图像，通过对图像处理并结合现场对采空区孔隙率的考察结果和PFC^3D模拟结果，确定不同切片位置处模拟位移图像的最佳分割阈值，将图像进行二值化处理，提取各切面位置处的裂隙与岩石颗粒空间，利用三维重建软件，重建得到整个采空区不同开采时期的裂隙网络模型。

所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其中，上述步骤具体的包括：

A、进行煤岩体宏细观参数的确定，通过颗粒流数值模拟软件，建立工作面开采模型，结合具体工作面的开采实际，模拟工作面真实开挖过程，结合工作面实际开挖距离，确定模型开挖矩形区域范围，得到模型内部若干组不同开采时期、不同位置处的二维切片图像；

B、在通过颗粒流数值模拟软件建立工作面开采模型时，在模型内部均匀布置若干测量圆，可得到模拟工作面真实开挖过程中各测量圆内部孔隙率大小的点数据；

C、利用DTM阈值分割法配合图像处理技术获得模型二维切片中岩石部分和裂隙部分；其是对图像进行噪声处理、锐化操作，然后以工作面实际采空区孔隙率η₀和模拟得到的孔隙率参数η₁为标准，舍弃孔隙率结果大于max(η₀,η₁)或者小于min(η₀,η₁)的灰度值取值范围，采用加权平均法得到最佳灰度值完成对采空区图像的分割，采用基于MATLAB的三维重建软件重建，对模型进行修正、平滑处理，得到包含有裂隙空间的采空区三维数字模型。

所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其中，上述开采模型高度要高于采动覆岩导水裂隙带的最大值，其最大值的获得通过岩层拉伸变形率得到，岩层拉伸率的计算式为：

其中，岩层中性层至煤层的垂距为h，边界角δ₀，充分采动角ψ，l₀为岩层弯曲变形前的直线段。

所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其中，上述工作面开采模型根据单轴压缩实验测得煤岩的弹性模量、泊松比与单轴抗压强度，根据巴西圆盘实验测得煤岩的抗拉强度；然后在PFC^3D中建立标准试件模型并赋予其细观参数的初设数值，采用正交实验的方法通过不断调整和校准细观参数，使试件的抗压强度、弹性模量、泊松比和粘聚力等参数与宏观实验获得的力学参数保持一致。

所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其中，上述采空区裂隙网络通过改变PFC^3D建立工作面开采模型，实现关键层位置、工作面开采速度、煤层厚度、顶板岩性对采空区孔隙率、顶板垮落规律的影响，然后建立不同开采条件的采空区裂隙网络。

本发明提供了一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法，实现了在煤岩体宏细观参数的定量表征的基础上，构建了工作面开采模型，并采用分布开挖的方法实现了工作面开采全过程，并基于不同开采时期的孔隙率三维数据和岩层垮落位移图像，重构动态开采过程中采空区裂隙网络模型。通过发明可得到离散元数值模拟结果的采空区有限元模型，实现了开采过程中真实裂隙网络的展布过程动态分析，并为后续气体渗流场分布规律分析奠定基础。

附图说明

图1为本发明中采空区裂隙网络模型建立的流程图；

图2为本发明中基于PFC^3D建立的工作面开采模型示意图；

图3为本发明中得到采空区裂隙垮落的示意图；

图4为本发明中得到采空区孔隙率的分布图；

图5为本发明中的顶板位移图灰度处理图；

图6为本发明中采空区裂隙网络模型的示意图。

具体实施方式

本发明提供了一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供了一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法，如图1所示的，确定煤岩体宏细观参数，再建立颗粒流数值模拟软件构建工作面开采模型，模拟工作面真实开挖过程；得到各开采时期模型内部垮落形态、孔隙率分布时空演化规律；结合图像处理技术、采空区孔隙率的真实考察和PFC^3D模拟得到孔隙率结果，确定合理的阈值，提取二维图像的岩石和裂隙空间，在三维图像重建的基础上，提取采空区裂隙网络分布信息建立覆岩采动裂隙网络模型。其更为具体的包括：

步骤一，进行煤岩体宏细观参数的确定，进而通过颗粒流数值模拟软件，建立工作面开采模型，如图2所示，结合具体工作面的开采实际，采用分步开挖的方法模拟工作面真实开挖过程，结合工作面实际开挖距离，确定模型开挖矩形区域范围，得到模型内部若干组不同开采时期、不同位置处的二维切片图像；

步骤二，在通过颗粒流数值模拟软件建立工作面开采模型时，在模型内部均匀布置若干测量圆，可得到模拟工作面真实开挖过程中各测量圆内部孔隙率大小的点数据；

步骤三，利用DTM阈值分割法配合图像处理技术获得模型二维切片中岩石部分和裂隙部分，其是对图像进行噪声处理、锐化操作，然后以工作面实际采空区孔隙率η₀和模拟得到的孔隙率参数η₁为标准，舍弃孔隙率结果大于max(η₀,η₁)或者小于min(η₀,η₁)的灰度值取值范围，采用加权平均法得到最佳灰度值完成对采空区图像的分割，采用基于MATLAB的三维重建软件重建，对模型进行修正、平滑处理，得到包含有裂隙空间的采空区三维数字模型。

在本发明的另一较佳实施例中，上述开采模型高度要高于采动覆岩导水裂隙带的最大值，其最大值的获得通过岩层拉伸变形率得到，岩层拉伸率的计算式为：

其中，岩层中性层至煤层的垂距为h，边界角δ₀，充分采动角ψ，l₀为岩层弯曲变形前的直线段。

而且上述工作面开采模型根据单轴压缩实验测得煤岩的弹性模量、泊松比与单轴抗压强度，根据巴西圆盘实验测得煤岩的抗拉强度；然后在PFC^3D中建立标准试件模型并赋予其细观参数的初设数值，采用正交实验的方法通过不断调整和校准细观参数，使试件的抗压强度、弹性模量、泊松比和粘聚力参数与宏观实验获得的力学参数保持一致。

更进一步的，上述采空区裂隙网络通过改变PFC^3D建立工作面开采模型，实现关键层位置、工作面开采速度、煤层厚度、顶板岩性对采空区孔隙率、顶板垮落规律的影响，然后建立不同开采条件的采空区裂隙网络。

为了更进一步细化本发明具体流程，可以采用如下步骤：

第一步：基于巴西劈裂、单轴压缩等物理及PFC^3D数值模拟实验，进行煤岩体宏细观参数的选取，并依据典型矿井实际，建立工作面开采模型；

第二步：考虑固壁的黏结支撑作用，即固壁与岩层颗粒之间的黏结力大小与颗粒之间黏结力大小相同，忽略边界效应对模拟结果的影响，只分析开挖对上覆岩层垮落效果的影响，采用分步开挖的方法模拟工作面开采全过程，得到采空区顶板垮落及孔隙率三维时空演化规律；

第三步：将不同位置处PFC^3D模拟位移图像视为二维切片，基于逆向工程技术和图像分析技术，结合PFC^3D模拟岩层垮落位移图以及三维孔隙率时空演化规律，采用DTM灰度阈值分割方法对不同位置二维切片进行二值化处理，从而区分裂隙、冒落矸石骨架等信息；

第四步：采用逆向工程技术，基于MATLAB三维重建技术，得到采空区裂隙网络图。

为了更进一步的描述本发明，以下列举更为详尽的实施例进行说明。

1、确定模型参数

以某井为例，某井下7354工作面长1500m，宽100m，工作面上覆岩层从下往上分别为粉砂岩3.15m、细砂岩3.45m、中砂岩2.3m、泥岩5.95m、粉砂岩4.3m、细砂岩2.9m、粗砂岩4.4m、细砂岩1.3m、粉砂岩2.7m、煤线0.35m、粉砂岩4.25m、中粒砂岩5.94m。

2、颗粒流数值模拟得到采空区覆岩裂隙垮落和孔隙率分布

忽略沉积类岩体中的节理裂隙、显著的各向异性及工作面支护作用的影响，单纯描述开挖过程中上覆岩层孔隙率变化规律。模拟以典型的浅埋煤层赋存特征(埋深≤150m，基载比小于1，单一关键层)为分析对象，根据该矿的综合柱状图，利用颗粒流程序建立数值模型，设置每层的煤岩体物理力学参数，包括容重、弹性模量、泊松比、抗拉强度、内聚力、内摩擦角等，设置应力圆作为监测测点。采用分步开挖的方法，每步开挖距离为4m，得到覆岩垮落位移图像(如图3所示)和采空区孔隙率图像(如图4所示)。

3、基于DTM阈值分割法的模拟图像处理

将得到的各位置处的垮落图像分别进行DTM阈值分割法处理，处理方法是根据覆岩垮落位移图像的灰度值，首先使模拟孔隙率数据和垮落图像的点像素数据一一对应，然后结合模拟得到的孔隙率时空分布结果和局部点位置的孔隙率大小实际考察，确定划分的灰度阈值为100，即灰度值小于100的图视为0，视为采空区冒落矸石；灰度值高于100的图视为255，视为空隙，以此对图像进行二值化处理，如图5所示。

4、采空区裂隙网络模型的建立

将处理后的不同位置处的二值化图像按层间顺序进行堆叠，并采用基于MATLAB的三维重建数值模拟软件，重建得到采空区裂隙网络模型，如图6所示，后续可采用分形等理论用于采空区不同位置处裂隙网络分布形态及密度分析，并可导入到流场数值模拟软件中，用于后续的流程分布规律分析。

作为本实施案例的补充，可改变建立的工作面开采模型以及相关参数，分析关键层位置、开采速度、顶板结构等参数对采空区裂隙网络形态演化影响。

本发明技术方案与现有技术相比，本发明快速实现了真实开采条件下的采空区裂隙网络获取，可进行不同开采阶段、不同开采条件下的裂隙发育程度分析，可用于采空区突水、瓦斯防治等工作，不需要进行大量的物理实验，大大降低了工程投入。

当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例，应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的教导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本说明书的实质范围之内，理应受到本发明的保护。

Claims (5)

1.一种覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其包括以下步骤：

确定煤岩体宏细观参数，再建立颗粒流数值模拟软件构建工作面开采模型，模拟工作面真实开挖过程；得到各开采时期模型内部垮落形态、孔隙率分布时空演化规律图像；结合图像处理技术、采空区孔隙率的真实考察和PFC^3D模拟得到孔隙率结果，确定相应阈值，提取二维图像的岩石和裂隙空间，在三维重建技术的基础上，提取采空区裂隙网络分布信息建立覆岩采动裂隙网络模型。

2.根据权利要求1所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其特征在于，上述步骤具体包括：

A、进行煤岩体宏细观参数的确定，结合工作面综合柱状图，通过颗粒流数值模拟软件建立工作面开采模型；

B、结合具体工作面的开采实际，采用分布开挖方法模拟工作面真实开挖过程，根据工作面实际开挖距离，确定模型开挖矩形区域范围，得到模型内部若干组不同开采时期、不同空间位置处的二维切片图像；通过均匀设置于模型内部的若干测量圆，得到实际开挖距离范围内孔隙率大小点数据；

C、利用DTM阈值分割法配合图像处理技术获得模型二维切片中岩石部分和裂隙部分：其是在对图像进行噪声处理、锐化操作基础上，以工作面实际采空区孔隙率η₀和模拟得到的孔隙率参数η₁为标准，舍弃孔隙率结果大于max(η₀,η₁)或者小于min(η₀,η₁)的灰度值取值范围，采用加权平均法得到最佳灰度值完成对采空区图像的分割；

D、采用基于MATLAB的三维重建软件重建，对模型进行修正、平滑处理，得到包含有裂隙空间的采空区三维数字模型。

3.根据权利要求1所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其特征在于，上述开采模型高度要高于采动覆岩导水裂隙带的最大值，其最大值的获得通过岩层拉伸变形率得到，岩层拉伸率的计算式为：

其中，岩层中性层至煤层的垂距为h，边界角δ₀，充分采动角ψ，l₀为岩层弯曲变形前的直线段。

4.根据权利要求2所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其特征在于，煤岩体宏观参数确定方法为根据单轴压缩实验测得煤岩的弹性模量、泊松比与单轴抗压强度，根据巴西圆盘实验测得煤岩的抗拉强度；煤岩体细观参数确定方法为在PFC^3D中建立标准试件模型并赋予其细观参数的初设数值，采用正交实验的方法通过不断调整和校准细观参数，使试件的抗压强度、弹性模量、泊松比和粘聚力参数与宏观实验获得的力学参数保持一致。

5.根据权利要求1所述的覆岩采动裂隙网络模型构建方法，其特征在于，可通过改变PFC^3D建立的工作面开采模型，实现关键层位置、工作面开采速度、煤层厚度、顶板岩性对采空区孔隙率、顶板垮落规律的影响分析，得到不同开采条件的采空区裂隙网络，并利用分形理论进一步进行局部裂隙网络复杂程度分析。