CN114580143A - 矿井涌水量动态预测方法及相关装置 - Google Patents

矿井涌水量动态预测方法及相关装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114580143A
CN114580143A CN202210032524.3A CN202210032524A CN114580143A CN 114580143 A CN114580143 A CN 114580143A CN 202210032524 A CN202210032524 A CN 202210032524A CN 114580143 A CN114580143 A CN 114580143A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
mine
water
permeability coefficient
mechanical
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210032524.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114580143B (zh
Inventor
曾一凡
孟世豪
武强
杨建辉
华照来
张晔
杜鑫
杨国庆
庞凯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Mining University Nanjing New Energy Environmental Protection Technology Research Institute Co ltd
Shaanxi Coal Caojiatan Mining Co ltd
China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
Original Assignee
Beijing Mining University Nanjing New Energy Environmental Protection Technology Research Institute Co ltd
Shaanxi Coal Caojiatan Mining Co ltd
China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Mining University Nanjing New Energy Environmental Protection Technology Research Institute Co ltd, Shaanxi Coal Caojiatan Mining Co ltd, China University of Mining and Technology Beijing CUMTB filed Critical Beijing Mining University Nanjing New Energy Environmental Protection Technology Research Institute Co ltd
Priority to CN202210032524.3A priority Critical patent/CN114580143B/zh
Publication of CN114580143A publication Critical patent/CN114580143A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114580143B publication Critical patent/CN114580143B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请提供一种矿井涌水量动态预测方法及相关装置，该方法包括获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量，从而有效解决水流模型中水文地质参数为常量的缺点，使预测的涌水量随着矿井开采变化而变化，提高了涌水量预测的精度。

Description

矿井涌水量动态预测方法及相关装置
技术领域
本申请涉及矿井技术领域，尤其涉及一种矿井涌水量动态预测方法及相关装置。
背景技术
探究矿井开采过程中矿层顶板结构变异和渗透性变化规律及涌水量预测是矿井水害防治过程中的重要部分。在传统水流模型中，不涉及力学应力应变，渗透系数一般为常量，无法模拟刻画矿层顶板含、隔水层结构变异及参数变化，大大影响了涌水量预测的精度。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种矿井涌水量动态预测方法及相关装置。
基于上述目的，本申请提供了一种矿井涌水量动态预测方法，包括：
获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；
基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；
基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；
基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
在一些实施例中，基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型，具体包括：
获取所述矿井的力学参数、应力变化信息及初始渗透系数：
基于所述地质结构模型以及所述力学参数、所述初始水位信息、所述源汇项信息、所述初始渗透系数生成所述矿井的力学模型。
在一些实施例中，基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型，具体包括：
获取所述矿井的初始水位信息、源汇项信息及初始渗透系数；
基于所述地质结构模型以及所述初始水位信息、所述源汇项信息、所述初始渗透系数生成所述矿井的水流模型。
在一些实施例中，所述汇源项信息包括水流蒸发量信息、当地降雨量信息、地下水开采信息、越流量信息。
在一些实施例中，在基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数之后，所述方法还包括：
基于调节后的所述水流模型的水位信息调节所述力学模型的孔隙水压力信息；
并基于调节后的所述力学模型预测所述矿井的结构变化规律。
在一些实施例中，在基于调节后的所述水流模型的水位信息调节所述力学模型的水位信息之后，所述方法还包括：
基于调节后的所述力学模型的渗透系数重新调节所述水流模型的渗透系数，并基于重新调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
在一些实施例中，基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量，具体包括：
获取调节后的所述水流模型的越流量信息，基于所述越流量信息预测所述矿井的涌水量。
基于同一发明构思，本申请示例性实施例还提供了一种矿井涌水量动态预测装置，包括：
获取模块，获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；
力学模块，基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；
水流模块，基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；
预测模块，基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
基于同一发明构思，本申请示例性实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的矿井涌水量动态预测方法。
基于同一发明构思，本申请示例性实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上所述的矿井涌水量动态预测方法。
从上面所述可以看出，本申请提供的矿井涌水量动态预测方法，获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量，从而有效解决水流模型中水文地质参数为常量的缺点，使预测的涌水量随着矿井开采变化而变化，提高了涌水量预测的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的一种矿井涌水量动态预测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例的一种通过本申请的方法预测的涌水量与实际涌水量对比的示意图；
图3为本申请实施例的一种矿井涌水量动态预测装置的结构示意图；
图4为本申请实施例的一种具体的电子设置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本申请进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本申请实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如背景技术所述，在传统水流模型中，不涉及力学应力应变，渗透系数一般为常量，无法模拟刻画矿层顶板含、隔水层结构变异及参数变化，因此，现有技术中，一般通过设置抽水井抽水，拟合开采矿层前后的水位来计算涌水量大小，不涉及含水层结构的变化。由于设置的抽水井抽水主要通过调节水流模型中的地下水开采信息来拟合开采矿层前后的水位，这种拟合不仅与实际情况不符，且会受到影响水位变化的其他因素的干扰，所以计算出的涌水量不够精确。本申请的发明人发现，水流模型一般应用于常规地层结构中的水位预测，由于常规地层结构的变化较小，渗透系数一般设置为常量(固定值)，该渗透系数会影响到地层结构中的越流量(越流量即水在不同地层之间渗透的量)，但是在矿井地层结构中，由于受到矿层开采的影响，地层渗透系数会随着矿层开采的严重程度不断增加，当地层的渗透系数不断增加时，地层的越流量也会增加，进而影响到矿井的涌水量的增加，因此，不涉及地层结构变化的水流模型无法刻画由矿层开采导致的涌水量变化的过程。综上所述，本申请在构建所述矿井的地质结构模型之后，先建立矿井的力学模型，并通过该矿井的力学模型确定矿井渗透系数的变化，然后通过力学模型的渗透系数去调节水流模型的渗透系数，使水流模型的渗透系数与力学模型的渗透系数保持一致(不再是常量)，然后通过水流模型中渗透系数的改变影响到水流模型中越流量的改变，进而准确的预测出矿井的涌水量，使预测的涌水量随着矿层开采导致的含水层结构的变化而变化，并使模拟过程更加贴合实际，提高了涌水量模拟的精度。
参考图1，为本申请实施例的一种矿井涌水量动态预测方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
S101，获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型。
具体实施时，可以通过钻孔取样获取待预测的矿井的地层岩性参数，可选的，也可以通过矿井开采资料信息获取待预测的矿井的地层岩性参数，在此不做限定。在获取到地层岩性参数后就可以根据该地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型。需要说明的是，该地质结构模型用于表示矿井距离地表的不同位置的地质结构，例如，某矿井的地质结构按距地表的距离从远到近依次为三叠系上统永坪组(T3y)，侏罗系下统富县组(J1f)，侏罗系中统延安组(J2y)、直罗组(J2z)、安定组(J2a)，白垩系下统洛河组(K1l)，新近系(N)及第四系(Q)。
S102，基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型。
具体实施时，构建了矿井的地质结构模型后，就可以根据该地质结构模型生产矿井的力学模型。可选的，该力学模型通过FLAC3D(Fast Lagrangian Analysis ofContinua，一种仿真计算软件)来生成。
在一些实施例中，基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型，具体包括：
获取所述矿井的力学参数、应力变化信息及初始渗透系数：
基于所述地质结构模型以及所述力学参数、所述初始水位信息、所述源汇项信息、所述初始渗透系数生成所述矿井的力学模型。
具体实施时，矿井的力学参数包括抗拉强度、体积模量、剪切模量、粘聚力、内摩擦角与密度等，源汇项信息主要包括所有可以影响到矿井的水量的变化的信息。矿井的应力变化信息是矿井的地层结构随着开采长度的增加对应的应力的变化情况。可选的，在生成力学模型时还可以输入矿井的边界条件。需要说明的是，力学模型的渗透系数随着矿井应力的变化而变化。
S103，基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型。
具体实施时，在得到矿井的地质结构模型后，就可以根据该地质结构模型生成所述矿井的水流模型，可选的，可以通过MODFLOW(一种三维地下水模拟软件)来生成矿井的水流模型。
在一些实施例中，基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型，具体包括：
获取所述矿井的初始水位信息、源汇项信息及初始渗透系数；
基于所述地质结构模型以及所述初始水位信息、所述源汇项信息、所述初始渗透系数生成所述矿井的水流模型。
具体实施时，将所述地质结构模型以及所述初始水位信息、所述源汇项信息、所述初始渗透系数输入到MODFLOW中，然后生成矿井的水流模型。可选的，还可以将矿井的边界条件一起输入到MODFLOW中，用于生成矿井的水流模型。需要说明的是，这里的水流模型的渗透系数为常量。
S104，基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
具体实施时，在得到力学模型和水流模型后，根据力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，即将原来水流模型中为常量的渗透系数调整的与力学模型的渗透系数保持一致。然后通过调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。参考，图2，为通过本申请的方法预测的涌水量与实际涌水量对比的示意图，从图中可以看出通过本申请的方法得到的涌水量模拟值与涌水量实测值基本相同。
在一些实施例中，基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量，具体包括：
获取调节后的所述水流模型的越流量信息，基于所述越流量信息预测所述矿井的涌水量。
具体实施时，由于矿井的涌水量主要受到渗透系数随应力改变的水流模型的越流量信息的影响，因此，根据该越流量信息确定所述矿井的涌水量。可选的，可以在矿井调节后的水流模型中设置一个排水沟边界，然后将流入该排水沟边界的越流量作为矿井的涌水量。需要说明的是，该排水沟边界的面积和位置可以根据需要进行设置，在此不做限定，可选的，该排水沟边界可以设置在矿井的采空区内。在一些实施例中，可以获取调节后的所述水流模型的所有源汇项信息和水位信息，然后根据该源汇项信息和水位信息预测所述矿井的涌水量，进而进一步提高涌水量预测的精确度。
在一些实施例中，在基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数之后，所述方法还包括：
基于调节后的所述水流模型的水位信息调节所述力学模型的孔隙水压力信息；
并基于调节后的所述力学模型预测所述矿井的结构变化规律。
具体实施时，由于力学模型主要用于分析矿井的力学参数变化，因此该力学模型的孔隙水压力信息并不精确，同时，矿井的孔隙水压力的变化主要受到水位信息的影响，而孔隙水压力信息可以进一步影响到力学模型中力学参数的变化，因此，本申请在调节了水流模型的渗透系数后，进一步通过水流模型的水位信息调节所述力学模型的孔隙水压力信息，使力学模型中的孔隙水压力信息与水流模型的水位信息保持对应，进而使力学模型中力学参数的变化得到优化，从而可以根据调节后的所述力学模型更加准确的预测所述矿井的结构变化规律。
在一些实施例中，在基于调节后的所述水流模型的水位信息调节所述力学模型的水位信息之后，所述方法还包括：
基于调节后的所述力学模型的渗透系数重新调节所述水流模型的渗透系数，并基于重新调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
具体实施时，由于力学模型的渗透系数收到应力变化的影响，而应力变化受到孔隙水压力的影响，所以当水流模型的孔隙水压力信息被调节的更加精确后，渗透系数也可以得到进一步的精确，因此，本申请还可以根据调节后的所述力学模型的渗透系数重新调节所述水流模型的渗透系数，并根据重新调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量，从而进一步的提高涌水量预测的准确度。
需要说明的是，由于本申请中水流模型和力学模型可以相互矫正对方的参数，因此，上述水流模型和力学模型相互调节参数的方法可以是一个持续循环调节的过程，具体的循环次数在此不做限定。可选的，可以设置一个参数调节精度的阈值，当水流模型的渗透系数或力学模型的孔隙水压力信息的精度分别达到各自的预设阈值后，可以停止上述持续循环调节。
本申请提供的矿井涌水量动态预测方法，获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量，从而有效解决水流模型中水文地质参数为常量的缺点，使预测的涌水量随着矿井开采变化而变化，提高了涌水量预测的精度。此外，本申请发挥传统力学模型和传统水流模型的优点，相互弥补传统模型的不足，提供了一种矿井涌水量动态预测方法。该方法结合流场变化更加精准刻画矿层顶板结构变异与参数变化，同时有效解决水流模型中渗透系数为常量的缺点，建立可以动态预测涌水量的水流模型，可使涌水量计算随着煤层开采变化而变化，从而使模拟过程更加贴合实际。
需要说明的是，本申请实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本申请实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是，上述对本申请的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种一种矿井涌水量动态预测装置。
参考图3，所述矿井涌水量动态预测装置，包括：
获取模块201，获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；
力学模块202，基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；
水流模块203，基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；
预测模块204，基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的矿井涌水量动态预测方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的矿井涌水量动态预测方法。
图4示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的矿井涌水量动态预测方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的矿井涌水量动态预测方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的矿井涌水量动态预测方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本申请实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本申请实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本申请实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本申请的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本申请实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本申请的具体实施例对本申请进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本申请实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种矿井涌水量动态预测方法，其特征在于，包括：
获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；
基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；
基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；
基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型，具体包括：
获取所述矿井的力学参数、应力变化信息及初始渗透系数：
基于所述地质结构模型以及所述力学参数、所述初始水位信息、所述源汇项信息、所述初始渗透系数生成所述矿井的力学模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型，具体包括：
获取所述矿井的初始水位信息、源汇项信息及初始渗透系数；
基于所述地质结构模型以及所述初始水位信息、所述源汇项信息、所述初始渗透系数生成所述矿井的水流模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述汇源项信息包括水流蒸发量信息、当地降雨量信息、地下水开采信息、越流量信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数之后，所述方法还包括：
基于调节后的所述水流模型的水位信息调节所述力学模型的孔隙水压力信息；
并基于调节后的所述力学模型预测所述矿井的结构变化规律。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在基于调节后的所述水流模型的水位信息调节所述力学模型的水位信息之后，所述方法还包括：
基于调节后的所述力学模型的渗透系数重新调节所述水流模型的渗透系数，并基于重新调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量，具体包括：
获取调节后的所述水流模型的越流量信息，基于所述越流量信息预测所述矿井的涌水量。
8.一种矿井涌水量动态预测装置，其特征在于，包括：
获取模块，获取待预测的矿井的地层岩性参数，基于所述地层岩性参数构建所述矿井的地质结构模型；
力学模块，基于所述地质结构模型生成所述矿井的力学模型；
水流模块，基于所述地质结构模型生成所述矿井的水流模型；
预测模块，基于所述力学模型的渗透系数调节所述水流模型的渗透系数，并基于调节后的所述水流模型预测所述矿井的涌水量。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。
CN202210032524.3A 2022-01-12 2022-01-12 矿井涌水量动态预测方法及相关装置 Active CN114580143B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210032524.3A CN114580143B (zh) 2022-01-12 2022-01-12 矿井涌水量动态预测方法及相关装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210032524.3A CN114580143B (zh) 2022-01-12 2022-01-12 矿井涌水量动态预测方法及相关装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114580143A true CN114580143A (zh) 2022-06-03
CN114580143B CN114580143B (zh) 2023-05-05

Family

ID=81772043

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210032524.3A Active CN114580143B (zh) 2022-01-12 2022-01-12 矿井涌水量动态预测方法及相关装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114580143B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115508263A (zh) * 2022-08-17 2022-12-23 中国地质大学（北京） 污染场地含水层渗透系数的测定方法及装置、设备、介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106570287A (zh) * 2016-11-10 2017-04-19 中国人民解放军理工大学 一种基于三维离散裂隙网络预测隧道突涌水量的方法
CN108915667A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 中煤科工集团西安研究院有限公司 基于渗透系数随分层开采动态变化的矿井涌水量预测方法
WO2019223357A1 (zh) * 2018-05-21 2019-11-28 中国矿业大学 一种煤矿工作面顶板过程涌水量的预测方法
CN111415038A (zh) * 2020-03-19 2020-07-14 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种多工作面采空区涌水量随采精细化预测方法
CN113742995A (zh) * 2021-07-28 2021-12-03 淄博矿业集团有限责任公司 一种基于煤矿大数据的矿井涌水量预测方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106570287A (zh) * 2016-11-10 2017-04-19 中国人民解放军理工大学 一种基于三维离散裂隙网络预测隧道突涌水量的方法
WO2019223357A1 (zh) * 2018-05-21 2019-11-28 中国矿业大学 一种煤矿工作面顶板过程涌水量的预测方法
CN108915667A (zh) * 2018-06-27 2018-11-30 中煤科工集团西安研究院有限公司 基于渗透系数随分层开采动态变化的矿井涌水量预测方法
CN111415038A (zh) * 2020-03-19 2020-07-14 中煤科工集团西安研究院有限公司 一种多工作面采空区涌水量随采精细化预测方法
CN113742995A (zh) * 2021-07-28 2021-12-03 淄博矿业集团有限责任公司 一种基于煤矿大数据的矿井涌水量预测方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KAIPENG WANG等: "Thermodynamic characteristics of deep space: hot hazard control case study in 1010-m-deep mine" *
张志强;刘超飞;张希雨;: "基于Visual Modflow方法的某矿井涌水量预测研究" *
韩汝宁;: "基于Dimine与Visual Modflow协同建模的矿区水文地质模型研究" *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115508263A (zh) * 2022-08-17 2022-12-23 中国地质大学（北京） 污染场地含水层渗透系数的测定方法及装置、设备、介质
CN115508263B (zh) * 2022-08-17 2023-07-21 中国地质大学（北京） 污染场地含水层渗透系数的测定方法及装置、设备、介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114580143B (zh) 2023-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10235478B2 (en) Pseudo-phase production simulation: a signal processing approach to assess quasi-multiphase flow production via successive analogous step-function relative permeability controlled models in reservoir flow simulation
CN107366534B (zh) 粗化渗透率的确定方法和装置
CN108153933A (zh) 一种致密储层生产预测方法及装置
US10060228B2 (en) Pseudo phase production simulation: a signal processing approach to assess quasi-multiphase flow production via successive analogous step-function relative permeability controlled models in reservoir flow simulation in order to rank multiple petro-physical realizations
CN114580143A (zh) 矿井涌水量动态预测方法及相关装置
CN111999227A (zh) 一种应力敏感性测试方法和装置
CN115685377A (zh) 氦气成因资源评价方法及装置
CN106970423B (zh) 一种确定页岩气地层构造模型的方法及装置
CA2921492C (en) Relative permeability inversion from historical production data using viscosity ratio invariant step-function relative permeability approximations
CN107246900A (zh) 一种确定油水界面位置的方法及装置
FR3040809A1 (zh)
CN108952676A (zh) 一种页岩气藏非均质性评价方法及其装置
CN115929292A (zh) 基于成像测井和常规测井融合的测井方法、装置及设备
CN108629463B (zh) 地应力变化预测方法和装置
CN112127877B (zh) 油井动态储量的预测方法、装置、设备及存储介质
CN108108512B (zh) 一种储层岩相的表征方法及装置
US11682167B2 (en) Seamless scaling geomodeling
CN111751879A (zh) 储层孔隙度预测方法及装置
CN110879920A (zh) 一种获取沉积盆地坳陷区古地表热流的方法、装置及系统
CN115263419B (zh) 基于多目标的矿井超前疏放水方法及相关设备
CN105528732B (zh) 一种试气井产能预测方法
Whittle et al. Well Production Forecasting by Extrapolation of the Deconvolution of Well Test Pressure Transients
CN113255964A (zh) 基于双系数的煤层底板突水预测方法、装置及设备
CN118071851A (zh) 地震勘探综合解释方法、装置、电子设备及储存介质
CN104504253A (zh) 一种产液剖面流量和含水率计算方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant