CN111948246A - 一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法 - Google Patents

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Abstract

一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法，利用已有的矿物数据预测计算砂岩的热导率数值，避免了测量钻孔样品的热导率数值，降低了大地热流等研究工作中的研究经费；本方法利用砂岩中矿物的体积含量百分数来计算砂岩的热导率数值，避免了XRD实验测出的重量百分比数据与传统的热导率预测模型的矿物含量不符合的现象；本方法利用样品矿物的密度计算岩石的热导率数据，实验数据比原始的利用矿物的通用密度值计算岩石热导率数据更加精确、符合实际情况。

Description

一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法
技术领域
本发明涉及计算砂岩热导率的技术领域，特别是涉及一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法。
背景技术
在研究煤矿区的地热灾害、开发地区的地热资源的过程中，准确计算砂岩热导率的情况对于后期岩石圈地热、大地热流、岩石传导等的研究具有重要的意义。岩石的热导率决定了岩石圈在热量传导过程中的传递效率和速度，是岩石热力学性质中最重要的参数。但是，由于实验室测量岩石的热导率数值的方法存在一定的局限性，特别是对于钻井岩屑样品的实验室热导率测量，现在实验仪器难以完成岩屑样品的热导率实验室测量。因此，更多的岩石热导率的数据获取需要用其他的方式。
现在获取砂岩热导率的方法主要是利用实验室测量的方法，主要是瞬态平面源、光学扫描法等测试方法和仪器来测试砂岩样品的热导率方法。对于难以获取较为合适的砂岩样品来进行实验室的砂岩热导率的测量时，常用的方法是利用组成砂岩的矿物学数据来预测砂岩的热导率数值，常用额计算模型有几何平均、调和平均、平方根平均、HS平均数等方法来预测砂岩的热导率数值。但是，这些常用的数学方法的计算基础是基于组成砂岩的矿物在砂岩中以规律性排列，并且在实验获取砂岩中的矿物数据时，砂岩中的矿物为原始的空间排布和几何组合关系，但是，由于现代较为常用的实验获取砂岩中的矿物组分数据为地球化学的方法：砂岩的中矿物颗粒的空间布局被完全破坏了，所以，利用这些数学模型来计算砂岩的热导率存在一定的误差。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法。
一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法，包括如下步骤：
步骤1，将采集到的砂岩样品洗净，去除样品表面的浮土杂质；
步骤2，将干净的砂岩样品放入真空干燥箱内进行真空干燥，干燥温度为50℃，干燥时间需要超过24h，待样品的重量不再发生变化为止；
步骤3，将干燥后的样品取出，进行破碎，破碎，并将其中的矿物颗粒取出，分类；
步骤4，利用阿基米德浮力法测量样品中的各矿物的密度数值ρ；
步骤5，通过室内实验XRD测试获取待测砂岩样品的矿物组分含量数据，即矿物含量的重量百分比；
步骤6，通过计算将矿物组分含量的重量百分比转化为体积百分比；
步骤7，参考岩石热力学方面的热力学参数熵，运用到求解砂岩热导率熵值的数学模型中，定义砂岩的热导率熵这一参数来求解砂岩的热导率值；
步骤8，通过实验实测数据拟合出砂岩的热导率熵值与砂岩的热导率之间的线性关系的参数，计算砂岩的热导率数值。
进一步地，步骤4中，计算样本中密度数值的计算公式为：
Figure BDA0002648650020000031
式中，ρsample为待测样品的密度，wair为空气的质量，ρ为水的密度，wwater为水的质量。
进一步地，步骤6中，计算公式为：
Figure BDA0002648650020000032
式中，wi为通过XRD实验获取的重量百分比数值，单位为％；vi为通过计算后的体积百分比数值，单位为％；ρi为矿物的密度数值，单位为g/cm3。
进一步地，步骤7中，利用公式计算砂岩的热导率熵值：
Figure BDA0002648650020000033
式中，Sλ为砂岩的热导率熵值，单位为W/(m·k)；λi为矿物热导率，单位为W/(m·k)；ni为矿物的体积百分含量，单位为W/(m·k)。
进一步地，步骤8中，利用经验公式计算砂岩的热导率数值：
λR＝0.6738Sλ-0.3832 (4)
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)利用已有的矿物数据预测计算砂岩的热导率数值，避免了测量钻孔样品的热导率数值，降低了大地热流等研究工作中的研究经费。
(2)利用砂岩中矿物的体积含量百分数来计算砂岩的热导率数值，避免了XRD实验测出的重量百分比数据与传统的热导率预测模型的矿物含量不符合的现象。
(3)利用样品矿物的密度计算岩石的热导率数据，实验数据比原始的利用矿物的通用密度值计算岩石热导率数据更加精确、符合实际情况。
附图说明
图1为本发明实施例中所述方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
本发明的主要的计算步骤如下：
步骤1，将采集到的砂岩样品洗净，去除样品表面的浮土等物质，以免影响后期的砂岩矿物的XRD实验室测量。
步骤2，将干净的砂岩样品放入真空干燥箱内进行真空干燥，干燥温度为50℃。干燥时间需要超过24h，待样品的重量不再发生变化为止。
步骤3，将干燥后的样品取出，进行破碎，破碎，并将其中的矿物颗粒取出，分类。
步骤4，利用阿基米德浮力法测量样品中的各矿物的密度数值ρ：
Figure BDA0002648650020000041
式中，ρsample为待测样品的密度，wair为空气的质量，ρ为水的密度，wwater为水的质量。
步骤5，通过室内实验XRD测试获取待测砂岩样品的矿物组分含量数据。
步骤6，由于通过XRD获取的砂岩矿物组分数据为矿物含量的重量百分比，所以通过下式将矿物组分含量的重量百分比转化为体积百分比：
Figure BDA0002648650020000051
式中，wi为通过XRD实验获取的重量百分比数值，％；vi为通过计算后的体积百分比数值，％；ρi为矿物的密度数值，g/cm3。
步骤7，考虑到利用XRD实验方法测试出砂岩样品的矿物组分含量为样品完全破碎后的均一化矿物百分比数据，利用传统的热导率预测模型计算存在一定的模型误差。因此，特地参考了岩石热力学方面的另一个重要的热力学参数：熵。将这一理论运用到求解砂岩热导率熵值的数学模型中，定义了砂岩的热导率熵这一参数用来求解砂岩的热导率值。利用公式计算砂岩的热导率熵值：
Figure BDA0002648650020000052
式中，Sλ为砂岩的热导率熵值，W/(m·k)；λi为矿物热导率，W/(m·k)；ni为矿物的体积百分含量，W/(m·k)。
步骤8，通过大量的实验实测数据拟合出砂岩的热导率熵值与砂岩的热导率之间的线性关系的参数(各地区的线性关系的系数值可能存在一定的差异)，利用经验公式计算砂岩的热导率数值：
λR＝0.6738Sλ-0.3832 (4)
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (5)

1.一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤1，将采集到的砂岩样品洗净，去除样品表面的浮土杂质；
步骤2，将干净的砂岩样品放入真空干燥箱内进行真空干燥，干燥温度为50℃，干燥时间需要超过24h，待样品的重量不再发生变化为止；
步骤3，将干燥后的样品取出，进行破碎，破碎，并将其中的矿物颗粒取出，分类；
步骤4，利用阿基米德浮力法测量样品中的各矿物的密度数值ρ；
步骤5，通过室内实验XRD测试获取待测砂岩样品的矿物组分含量数据，即矿物含量的重量百分比；
步骤6，通过计算将矿物组分含量的重量百分比转化为体积百分比；
步骤7，参考岩石热力学方面的热力学参数熵，运用到求解砂岩热导率熵值的数学模型中，定义砂岩的热导率熵这一参数来求解砂岩的热导率值；
步骤8，通过实验实测数据拟合出砂岩的热导率熵值与砂岩的热导率之间的线性关系的参数，计算砂岩的热导率数值。
2.根据权利要求1所述的一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法，其特征在于：步骤4中，计算样本中密度数值的计算公式为：
Figure FDA0002648650010000011
式中，ρsample为待测样品的密度，wair为空气的质量，ρ为水的密度，wwater为水的质量。
3.根据权利要求1所述的一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法，其特征在于：步骤6中，计算公式为：
Figure FDA0002648650010000021
式中，wi为通过XRD实验获取的重量百分比数值，单位为％；vi为通过计算后的体积百分比数值，单位为％；ρi为矿物的密度数值，单位为g/cm3。
4.根据权利要求1所述的一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法，其特征在于：步骤7中，利用公式计算砂岩的热导率熵值：
Figure FDA0002648650010000022
式中，Sλ为砂岩的热导率熵值，单位为W/(m·k)；λi为矿物热导率，单位为W/(m·k)；ni为矿物的体积百分含量，单位为W/(m·k)。
5.根据权利要求1所述的一种利用矿物组分计算砂岩热导率的方法，其特征在于：步骤8中，利用经验公式计算砂岩的热导率数值：
λR＝0.6738 Sλ-0.3832 (4) 。
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