CN114152552A - 煤矿地下水库储水系数测算方法 - Google Patents

煤矿地下水库储水系数测算方法 Download PDF

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CN114152552A
CN114152552A CN202111423555.3A CN202111423555A CN114152552A CN 114152552 A CN114152552 A CN 114152552A CN 202111423555 A CN202111423555 A CN 202111423555A CN 114152552 A CN114152552 A CN 114152552A
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China
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fracture
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mine underground
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张勇
曹志国
方杰
吴宝杨
王路军
武洋
池明波
杨毅
张保
李海祥
朱晓倩
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China Energy Investment Corp Ltd
National Institute of Clean and Low Carbon Energy
Guoneng Shendong Coal Group Co Ltd
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China Energy Investment Corp Ltd
National Institute of Clean and Low Carbon Energy
Guoneng Shendong Coal Group Co Ltd
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    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
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    • G01N15/08Investigating permeability, pore-volume, or surface area of porous materials
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    • GPHYSICS
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Abstract

本发明提出一种煤矿地下水库储水系数测算方法,包括:获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样;获取储水岩样的内部裂隙空间分布,根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数,裂隙几何参数至少包括:裂隙中心点位置、裂隙走向、裂隙倾向、裂隙倾角、裂隙面积和裂隙开度;对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型;根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数。本发明解决了现有技术中获取的煤矿地下水库储水系数不准确的技术问题,本发明可以实现对地下水库储水系数进行合理测算,指导地下水库的规划、设计与建设。

Description

煤矿地下水库储水系数测算方法
技术领域
本发明涉及煤矿领域,尤其涉及一种煤矿地下水库储水系数测算方法。
背景技术
当前,对储水系数进行计算的方法主要有模型试验和理论分析方法。如:发明专利《一种煤矿地下水库储水系数测定方法》(CN108169093A)公开了一种利用三维相似模型试验来测定煤矿地下水库储水系数的方法,通过建立待测定矿井的三维相似试验模型(包括上覆岩层、含水层、隔水层、地下水库岩层和底板岩层),然后对三维相似试验模型进行工作面煤层开挖处理,并进行注水与放水试验,根据注(放)水量与储水水位间的相互关系,得到不同高度对应的储水系数。
相似模型试验是根据一定的比例将实际结构缩小后进行的模拟试验,与实际结构的相似程度受相似材料选择与配比的影响很大,因此相似模型试验中开挖后的垮落情况可能与实际情况存在较大的差异性,故而测算的储水系数结果也会与实际情况存在一定的差异。
理论分析方法如:论文《考虑有效应力影响的煤矿地下水库储水系数计算模型》,它综合考虑了煤矿地下水库储水系数的潜在影响因素,对弹性模量、上覆岩层体应力、泊松比、上覆岩层密度等进行理论分析,结合弹性力学、渗流力学的相关原理与知识,以及矿井水流动涉及的流固耦合渗流机理,建立了考虑有效应力影响的煤矿地下水库储水系数数学模型,并确定了模型储水系数的解析解。
但是为了得到解析解,该论文对煤矿地下水库储水模型进行了简化,并假设储水空间为各向同性弹性体的多孔介质固体骨架。实际情况中煤矿地下水库的储水空间是非均质且各项异性的垮落岩体,因此论文中提出的解析解在应用时存在一定的局限性。
发明内容
基于以上问题,本发明提出一种煤矿地下水库储水系数测算方法,解决了现有技术中获取的煤矿地下水库储水系数不准确的技术问题,针对目前尚未能有效确定煤矿地下水库储水系数的现状,通过钻孔取样得到采空区内岩体试样,统计分析不同高度的储水岩体裂隙分布情况,以此为依据通过蒙特卡罗法建立整个储水区域岩体的裂隙模型,并根据该模型计算采空区岩体的裂隙体积,进而得到煤矿地下水库储水系数。本发明可以实现对地下水库储水系数进行合理测算,指导地下水库的规划、设计与建设。
本发明提出一种煤矿地下水库储水系数测算方法,包括:
获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样;
获取储水岩样的内部裂隙空间分布,根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数,裂隙几何参数至少包括:裂隙中心点位置、裂隙走向、裂隙倾向、裂隙倾角、裂隙面积和裂隙开度;
对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型;
根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数。
此外,获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样包括:
对储水岩层进行分层,在每一层取一个储水岩样,每一层储水岩层对应一个储水岩样。
此外,获取储水岩样的内部裂隙空间分布包括:
采用工业CT扫描系统对每个储水岩样进行实时扫描,建立储水岩样的三维数字化模型,得到储水岩样的内部裂隙空间分布。
此外,根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数包括:
根据内部裂隙空间分布得到每条裂隙的裂隙几何参数,根据裂隙总数计算每一个裂隙几何参数的均值和均方差;
将均值和均方差带入到裂隙几何参数对应的分布函数中,得到裂隙几何参数分布概率密度函数。
此外,对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型包括以下步骤:
确定生成域的范围;
根据生成域的范围计算总裂隙数;
运用蒙特卡罗法生成裂隙几何参数随机量,每一层中多个裂隙几何参数随机量形成这一层的裂隙网络模型,多层裂隙网络模型生成三维裂隙网络模型。
此外,总裂隙数等于煤矿地下水库采空区的长度、宽度、高度和裂隙体积频率之积。
此外,运用蒙特卡罗法生成裂隙几何参数随机量包括:
生成服从(0,1)区间均匀分布的随机数集合;
利用随机数集合以及裂隙几何参数符合的分布函数生成裂隙几何参数随机量。
此外,根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数包括:
首先根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,然后根据煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积和生成域的范围计算煤矿地下水库储水系数。
此外,计算煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积的公式为:
Figure BDA0003377396590000031
其中,E为煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,Ni为岩体层layeri生成的总裂隙数,
Figure BDA0003377396590000032
为岩体层layeri生成的第j条裂隙的面积,
Figure BDA0003377396590000033
为岩体层layeri生成的第j条裂隙的开度。
此外,煤矿地下水库储水系数计算公式为:
Figure BDA0003377396590000034
其中,L、W,h分别煤矿地下水库采空区长度、宽度、高度,E为煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,P为煤矿地下水库储水系数,n为岩层分层数量。
此外,根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数的公式为:
Figure BDA0003377396590000041
其中,
Figure BDA0003377396590000042
符号表示向上取整,
Figure BDA0003377396590000043
用于计算坐标(x,y,z)处于哪一岩体层,
Figure BDA0003377396590000044
Figure BDA0003377396590000045
分别为该岩体层的第j条裂隙的面积和开度,P(x,y,z)为煤矿地下水库储水系数。
本发明解决了现有技术中获取的煤矿地下水库储水系数不准确的技术问题,针对目前尚未能有效确定煤矿地下水库储水系数的现状,通过钻孔取样得到采空区内岩体试样,统计分析不同高度的储水岩体裂隙分布情况,以此为依据通过蒙特卡罗法建立整个储水区域岩体的裂隙模型,并根据该模型计算采空区岩体的裂隙体积,进而得到煤矿地下水库储水系数。本发明可以实现对地下水库储水系数进行合理测算,指导地下水库的规划、设计与建设。
附图说明
图1为本发明一个实施例提供的煤矿地下水库储水系数测算方法的流程图;
图2为本发明一个实施例提供的煤矿地下水库储水系数测算方法中取样的示意图。
具体实施方式
以下结合具体实施方案和附图对本发明进行进一步的详细描述。其只意在详细阐述本发明的具体实施方案,并不对本发明产生任何限制,本发明的保护范围以权利要求书为准。
参照图1,本发明提出一种煤矿地下水库储水系数测算方法,包括:
步骤S001,获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样;
步骤S002,获取储水岩样的内部裂隙空间分布,根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数,裂隙几何参数至少包括:裂隙中心点位置、裂隙走向、裂隙倾向、裂隙倾角、裂隙面积和裂隙开度;
步骤S003,对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型;
步骤S004,根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数。
现有技术中,发明专利《一种煤矿地下水库储水系数测定方法》(CN108169093A)通过对三维相似试验模型开挖后进行注水与放水试验来测算煤矿地下水库储水系数,而本发明则通过现场采样获取煤矿地下水库储水岩体裂隙的分布情况后进行分析计算该区域的储水系数。因此相对而言,本发明计算得到的储水系数与实际情况吻合度更高一些。
论文《考虑有效应力影响的煤矿地下水库储水系数计算模型》中采用理论分析的方法进行储水系数计算,过程中对煤矿地下水库储水模型进行了简化,并假设储水空间为各向同性弹性体的多孔介质固体骨架;而本发明则直接分析储水岩体裂隙的分布规律。相对而言,本发明的适用范围更加广泛。
本发明针对目前尚未能有效确定煤矿地下水库储水系数的现状,通过钻孔取样得到采空区内岩体试样,统计分析不同高度的储水岩体裂隙分布情况,以此为依据通过蒙特卡罗法建立整个储水区域岩体的裂隙模型,并根据该裂隙模型计算采空区岩体的裂隙体积,进而得到煤矿地下水库储水系数。
在步骤S001中,获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样;通过钻孔进行储水岩样的获取,可选地,如图2所示,根据煤矿地下水库设计的储水区域确定取样点1,通常选取整个储水区域水平面的中心位置;根据设计的储水水位确定取样高度2,以设计储水水位的1.5倍为宜。根据煤矿地下水库采空区垮落岩体裂隙发育情况,通常分为裂隙高度发育区3、中度发育区4和裂隙稀疏区5,不同的分区造成了不同位置的储水系数存在差异,因此单个岩样6和7的高度选取的不应太高,通常取h=10cm左右,以便于确定不同位置的储水系数。
步骤S002,获取储水岩样的内部裂隙空间分布,根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数,裂隙几何参数至少包括:裂隙中心点位置、裂隙走向、裂隙倾向、裂隙倾角、裂隙面积和裂隙开度;
为了统计岩样裂隙三维的裂隙几何参数,采用工业CT扫描系统对每个岩样进行实时扫描,并建立岩样的三维数字化模型,得到岩样的内部裂隙空间分布情况,并通过岩样的三维数字化模型统计裂隙几何参数,包括每条裂隙的走向
Figure BDA0003377396590000061
倾向
Figure BDA0003377396590000062
倾角θd、中心点位置(x0,y0,z0)、裂隙面积(S)、裂隙开度(k)等信息,得到各裂隙几何参数的均值μ和均方差σ。另外,统计岩样内裂隙总数,以确定裂隙体积频率(q),即单位体积内的裂隙数量。
岩体裂隙几何参数一般服从某种概率密度分布,这一结论为现有技术,通常走向
Figure BDA0003377396590000063
倾向
Figure BDA0003377396590000064
倾角θd、裂隙面积(S)服从对数正态分布,中心点位置(x0,y0,z0)服从均匀分布,裂隙开度(k)服从正态分布。由此可得各几何参数的概率密度分布。
走向
Figure BDA0003377396590000065
倾向
Figure BDA0003377396590000066
倾角θd、裂隙面积(S)的概率密度函数为:
Figure BDA0003377396590000067
中心点位置x0、y0、z0的概率密度函数为:
Figure BDA0003377396590000068
其中a,b的具体取值在之后确定。
裂隙开度(k)的密度函数为:
Figure BDA0003377396590000069
当知道了各个裂隙几何参数服从的分布函数后,通过将各裂隙几何参数的均值μ和均方差σ带入到分布函数后,即可以求出各裂隙几何参数对应的概率密度函数。
在步骤S003中,对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型;
根据步骤S002中建立的裂隙几何参数的概率密度函数,运用蒙特卡罗法,由裂隙几何参数的分布概率密度函数(分布密度概率模型),随机地生成裂隙几何参数随机量,包括中心点位置、走向、倾向、倾角、面积等,从而确定每条裂隙在空间的具体位置,使它们的空间分布满足给定的分布规律。
对步骤S002中的裂隙几何参数进行的统计分析是针对单个岩样的,因此得到的概率模型也仅适用于对应高度的岩体层,因此生成三维裂隙网络模型时也应该逐层进行,最后将各层进行综合形成三维裂隙网络模型。
步骤S004,根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数。
可以根据两种方式计算煤矿地下水库储水系数。
本发明解决了现有技术中获取的煤矿地下水库储水系数不准确的技术问题,针对目前尚未能有效确定煤矿地下水库储水系数的现状,通过钻孔取样得到采空区内岩体试样,统计分析不同高度的储水岩体裂隙分布情况,以此为依据通过蒙特卡罗法建立整个储水区域岩体的裂隙模型,并根据该模型计算采空区岩体的裂隙体积,进而得到煤矿地下水库储水系数。本发明可以实现对地下水库储水系数进行合理测算,指导地下水库的规划、设计与建设。
在其中的一个实施例中,获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样包括:
对储水岩层进行分层,在每一层取一个储水岩样,每一层储水岩层对应一个储水岩样。
选取的岩样从下往上编号,依次为r1,r2,r3,…,rn。与此对应,将煤矿地下水库储水区域的岩体也划分为n层,从下往上依次为layer1,layer2,layer3,…,layern,每层高度与岩样保持一致。对煤矿地下水库采空区划分层,对每一层进行取样,取样高度根据实际情况选取,例如取样高度为10cm。通过分层取样获取到更准确的样本。
在其中的一个实施例中,获取储水岩样的内部裂隙空间分布包括:
采用工业CT扫描系统对每个储水岩样进行实时扫描,建立储水岩样的三维数字化模型,得到储水岩样的内部裂隙空间分布。
采用工业CT扫描系统对每个岩样进行实时扫描,并建立岩样的三维数字化模型,得到岩样的内部裂隙空间分布情况。通过对每个岩样进行实时扫描,能够自动得到内部裂隙空间分布情况和数据。
在其中的一个实施例中,根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数包括:
根据内部裂隙空间分布得到每条裂隙的裂隙几何参数,根据裂隙总数计算每一个裂隙几何参数的均值和均方差;
将均值和均方差带入到裂隙几何参数对应的分布函数中,得到裂隙几何参数分布概率密度函数。
计算裂隙几何参数的均值μ和均方差σ,根据不同的裂隙几何参数对应的分布函数,分别计算各个裂隙几何参数分布概率密度函数,如下所示:
走向
Figure BDA0003377396590000081
倾向
Figure BDA0003377396590000082
倾角θd、裂隙面积(S)的概率密度函数为:
Figure BDA0003377396590000083
中心点位置x0、y0、z0的概率密度函数为:
Figure BDA0003377396590000084
其中a,b的具体取值在之后确定。
裂隙开度(k)的密度函数为:
Figure BDA0003377396590000085
当知道了各个裂隙几何参数服从的分布函数后,通过将各裂隙几何参数的均值μ和均方差σ带入到分布函数后,即可以求出各裂隙几何参数对应的概率密度函数。
在其中的一个实施例中,对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型包括以下步骤:
确定生成域的范围;
根据生成域的范围计算总裂隙数;
运用蒙特卡罗法生成裂隙几何参数随机量,每一层中多个裂隙几何参数随机量形成这一层的裂隙网络模型,多层裂隙网络模型生成三维裂隙网络模型。
不失一般性,任一岩样ri对应的岩体层layeri生成裂隙网络的具体过程如下:
首先,确定需要生成裂隙网络的范围,即确定生成域的范围。
对于任一岩体层layeri,其生成域为岩体层layeri对应的空间区域:长度为煤矿地下水库采空区长度L,宽度为煤矿地下水库采空区W,高度为岩样ri对应的高度h。
然后,根据生成域的范围计算总裂隙数。
最后,运用蒙特卡罗法生成裂隙几何参数随机量,每一层中多个裂隙几何参数随机量形成这一层的裂隙网络模型,多层裂隙网络模型生成三维裂隙网络模型。
在其中的一个实施例中,总裂隙数等于煤矿地下水库采空区的长度、宽度、高度和裂隙体积频率之积。
根据之前统计得到的裂隙体积频率q,计算生成域内需要生成的总裂隙数N:
N=L·W·h·q,L为煤矿地下水库采空区长度,W为煤矿地下水库采空区的宽度,h为岩样ri对应的高度h。
在其中的一个实施例中,运用蒙特卡罗法生成裂隙几何参数随机量包括:
生成服从(0,1)区间均匀分布的随机数集合;
利用随机数集合以及裂隙几何参数符合的分布函数生成裂隙几何参数随机量。
首先生成服从(0,1)区间均匀分布的随机数集合R;
生成服从(0,1)均匀分布随机数集合的方法很多,如同余法、线性同余法、平方取中法、反馈位移寄存器法等。其中线性同余法简单方便,适用性强,生成的随机数稳定且性能良好,建议采用该方法生成随机数集合。
由于岩体层layeri需要生成的总裂隙数为Ni,因此随机数集合R为(0,1)区间内包含Ni个数据的集合。为保证各个几何参数的独立性与随机性,对每个几何参数均生成对应的随机数集合,包括:
Figure BDA0003377396590000091
为描述裂隙走向特征的随机数集合;
Figure BDA0003377396590000092
为描述裂隙倾向特征的随机数集合;
Rθd为描述裂隙倾角特征的随机数集合;
RS为描述裂隙面积特征的随机数集合;
Rx为描述裂隙中心点位置x方向特征的随机数集合;
Ry为描述裂隙中心点位置y方向特征的随机数集合;
Rz为描述裂隙中心点位置z方向特征的随机数集合;
Rk为描述裂隙开度特征的随机数集合。
然后利用随机数集合R生成服从特定分布(包括均匀分布、对数正态分布及正态分布等)的裂隙几何参数随机量,利用裂隙几何参数随机量作为裂隙几何参数绘制随机裂隙网络。
对于不同的裂隙几何参数,由于其密度分布函数不一样,因此生成裂隙几何参数随机量的方法也不尽相同。
不失一般性,对于需要生成的任一裂隙j(1≤j≤Ni)而言,其各项裂隙几何参数的计算方法分别为:
裂隙j走向
Figure BDA0003377396590000101
其中
Figure BDA0003377396590000102
为随机数集合
Figure BDA0003377396590000103
中的第m个数据,
Figure BDA0003377396590000104
为步骤S002中统计的走向均方差,
Figure BDA0003377396590000105
为步骤S002中统计的走向均值;
裂隙j倾向
Figure BDA0003377396590000106
其中
Figure BDA0003377396590000107
为随机数集合
Figure BDA0003377396590000108
中的第m个数据,
Figure BDA0003377396590000109
为步骤S002中统计的倾向均方差,
Figure BDA00033773965900001010
为步骤S002中统计的倾向均值;
裂隙j倾角
Figure BDA00033773965900001011
其中
Figure BDA00033773965900001012
为随机数集合Rθd中的第m个数据,σθd为步骤S002中统计的倾角均方差,μθd为步骤S002中统计的倾角均值;
裂隙j面积
Figure BDA00033773965900001013
其中
Figure BDA00033773965900001014
为随机数集合RS中的第m个数据,σS为步骤S002中统计的面积均方差,μS为步骤S002中统计的面积均值;
裂隙j中心点位置
Figure BDA00033773965900001015
其中
Figure BDA00033773965900001016
为随机数集合Rx中的第j个数据,σx为步骤S002中统计的中心点位置x坐标均方差,μx为步骤S002中统计的中心点位置x坐标均值;
裂隙j中心点位置
Figure BDA00033773965900001017
其中
Figure BDA00033773965900001018
为随机数集合Ry中的第j个数据,σy为步骤S002中统计的中心点位置y坐标均方差,μy为步骤S002中统计的中心点位置y坐标均值;
裂隙j中心点位置
Figure BDA00033773965900001019
其中
Figure BDA00033773965900001020
为随机数集合Rz中的第j个数据,σz为步骤S002中统计的中心点位置z坐标均方差,μz为步骤S002中统计的中心点位置z坐标均值;
裂隙j开度
Figure BDA00033773965900001021
其中
Figure BDA00033773965900001022
为随机数集合Rk中的第m个数据,σk为步骤S002中统计的开度均方差,μk为步骤S002中统计的开度均值。
由此即可得到裂隙j的裂隙几何参数随机量。按照相同的方法,可得到每一个裂隙的裂隙几何参数随机量,多个裂隙几何参数随机量组合在一起即生成岩体层layeri的裂隙网络。以岩体层layeri的裂隙网络生成方法为例,依次对不同的岩体层建立裂隙网络,即可生成整个采空区内岩体的三维裂隙网络模型。
在其中的一个实施例中,根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数包括:
首先根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,然后根据煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积和生成域的范围计算煤矿地下水库储水系数。
在其中的一个实施例中,计算煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积的公式为:
Figure BDA0003377396590000111
其中,E为煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,Ni为岩体层layeri生成的总裂隙数,
Figure BDA0003377396590000112
为岩体层layeri生成的第j条裂隙的面积,
Figure BDA0003377396590000113
为岩体层layeri生成的第j条裂隙的开度。
根据煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积计算煤矿地下水库储水系数。
在其中的一个实施例中,煤矿地下水库储水系数计算公式为:
Figure BDA0003377396590000114
其中,L、W,h分别煤矿地下水库采空区长度、宽度、高度,E为煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,P为煤矿地下水库储水系数,n为岩层分层数量。
在其中的一个实施例中,根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数的公式为:
Figure BDA0003377396590000115
其中,
Figure BDA0003377396590000116
符号表示向上取整,
Figure BDA0003377396590000117
用于计算坐标(x,y,z)处于哪一岩体层,
Figure BDA0003377396590000118
Figure BDA0003377396590000119
分别为该岩体层的第j条裂隙的面积和开度,P(x,y,z)为煤矿地下水库储水系数。
由于不同高度的储水系数并不相同,有些情况下需要得到任意位置的储水系数,利用已生成的三维裂隙网络模型,同样可计算得到任意位置的储水系数。
以上所述的仅是本发明的原理和较佳的实施例。应当指出,对于本领域的普通技术人员来说,在本发明原理的基础上,还可以做出若干其它变型,也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,包括:
获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样;
获取储水岩样的内部裂隙空间分布,根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数,裂隙几何参数至少包括:裂隙中心点位置、裂隙走向、裂隙倾向、裂隙倾角、裂隙面积和裂隙开度;
对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型;
根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数。
2.根据权利要求1所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
获取煤矿地下水库采空区内的储水岩样包括:
对储水岩层进行分层,在每一层取一个储水岩样,每一层储水岩层对应一个储水岩样。
3.根据权利要求1所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
获取储水岩样的内部裂隙空间分布包括:
采用工业CT扫描系统对每个储水岩样进行实时扫描,建立储水岩样的三维数字化模型,得到储水岩样的内部裂隙空间分布。
4.根据权利要求1所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
根据内部裂隙空间分布得到裂隙几何参数的分布概率密度函数和统计岩样内裂隙总数包括:
根据内部裂隙空间分布得到每条裂隙的裂隙几何参数,根据裂隙总数计算每一个裂隙几何参数的均值和均方差;
将均值和均方差带入到裂隙几何参数对应的分布函数中,得到裂隙几何参数分布概率密度函数。
5.根据权利要求1所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
对裂隙几何参数的分布概率密度函数运用蒙特卡罗法,生成三维裂隙网络模型包括以下步骤:
确定生成域的范围;
根据生成域的范围计算总裂隙数;
运用蒙特卡罗法生成裂隙几何参数随机量,每一层中多个裂隙几何参数随机量形成这一层的裂隙网络模型,多层裂隙网络模型生成三维裂隙网络模型。
6.根据权利要求5所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
总裂隙数等于煤矿地下水库采空区的长度、宽度、高度和裂隙体积频率之积。
7.根据权利要求5所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
运用蒙特卡罗法生成裂隙几何参数随机量包括:
生成服从(0,1)区间均匀分布的随机数集合;
利用随机数集合以及裂隙几何参数符合的分布函数生成裂隙几何参数随机量。
8.根据权利要求5所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数包括:
首先根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,然后根据煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积和生成域的范围计算煤矿地下水库储水系数。
9.根据权利要求8所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
计算煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积的公式为:
Figure FDA0003377396580000021
其中,E为煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,Ni为岩体层layeri生成的总裂隙数,
Figure FDA0003377396580000022
为岩体层layeri生成的第j条裂隙的面积,
Figure FDA0003377396580000023
为岩体层layeri生成的第j条裂隙的开度。
10.根据权利要求5所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
煤矿地下水库储水系数计算公式为:
Figure FDA0003377396580000031
其中,L、W,h分别煤矿地下水库采空区长度、宽度、高度,E为煤矿地下水库采空区内裂隙空间体积,P为煤矿地下水库储水系数,n为岩层分层数量。
11.根据权利要求8所述的煤矿地下水库储水系数测算方法,其特征在于,
根据三维裂隙网络模型计算煤矿地下水库储水系数的公式为:
Figure FDA0003377396580000032
其中,
Figure FDA0003377396580000033
符号表示向上取整,
Figure FDA0003377396580000034
用于计算坐标(x,y,z)处于哪一岩体层,
Figure FDA0003377396580000035
Figure FDA0003377396580000036
分别为该岩体层的第j条裂隙的面积和开度,P(x,y,z)为煤矿地下水库储水系数。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100312529A1 (en) * 2009-06-05 2010-12-09 Schlumberger Technology Corporation Fracture network characterization method
CN108169093A (zh) * 2017-11-29 2018-06-15 中国神华能源股份有限公司 一种煤矿地下水库储水系数测定方法
CN109490165A (zh) * 2018-11-02 2019-03-19 中国石油化工股份有限公司 表征碳酸盐岩非组构选择性储集空间的方法
CN111222094A (zh) * 2019-10-24 2020-06-02 中国地质大学(武汉) Fouché裂隙产状概率分布计算方法运用后残留误差的评价技术
CN111241653A (zh) * 2019-04-19 2020-06-05 上海交通大学 基于蒙特卡洛法的多维度叶片误差性能影响仿真实现方法
CN112084467A (zh) * 2020-09-21 2020-12-15 华北科技学院 一种复杂岩石裂隙网络的分形量化方法
CN112435332A (zh) * 2020-06-03 2021-03-02 中煤华晋集团有限公司王家岭矿 一种基于ct三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100312529A1 (en) * 2009-06-05 2010-12-09 Schlumberger Technology Corporation Fracture network characterization method
CN108169093A (zh) * 2017-11-29 2018-06-15 中国神华能源股份有限公司 一种煤矿地下水库储水系数测定方法
CN109490165A (zh) * 2018-11-02 2019-03-19 中国石油化工股份有限公司 表征碳酸盐岩非组构选择性储集空间的方法
CN111241653A (zh) * 2019-04-19 2020-06-05 上海交通大学 基于蒙特卡洛法的多维度叶片误差性能影响仿真实现方法
CN111222094A (zh) * 2019-10-24 2020-06-02 中国地质大学(武汉) Fouché裂隙产状概率分布计算方法运用后残留误差的评价技术
CN112435332A (zh) * 2020-06-03 2021-03-02 中煤华晋集团有限公司王家岭矿 一种基于ct三维重构的裂隙煤体细观数值建模方法
CN112084467A (zh) * 2020-09-21 2020-12-15 华北科技学院 一种复杂岩石裂隙网络的分形量化方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
方杰;宋洪庆;徐建建;杨连枝;李正一;: "考虑有效应力影响的煤矿地下水库储水系数计算模型", 煤炭学报, no. 12 *
褚凯敏;沈振中;许军才;周志杰;: "裂隙岩体边坡稳定性评价的SVM-Monte Carlo法", 水电能源科学, no. 03 *

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