CN115128107A - 一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法 - Google Patents

一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115128107A
CN115128107A CN202210715474.9A CN202210715474A CN115128107A CN 115128107 A CN115128107 A CN 115128107A CN 202210715474 A CN202210715474 A CN 202210715474A CN 115128107 A CN115128107 A CN 115128107A
Authority
CN
China
Prior art keywords
coal
rock mass
saturated
coal rock
sample
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
CN202210715474.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115128107B (zh
Inventor
李全生
张村
郭俊廷
李军
滕腾
王磊
兰世勇
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.)
China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
National Institute of Clean and Low Carbon Energy
Original Assignee
China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
National Institute of Clean and Low Carbon Energy
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 China University of Mining and Technology Beijing CUMTB, National Institute of Clean and Low Carbon Energy filed Critical China University of Mining and Technology Beijing CUMTB
Priority to CN202210715474.9A priority Critical patent/CN115128107B/zh
Publication of CN115128107A publication Critical patent/CN115128107A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115128107B publication Critical patent/CN115128107B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G01N23/046—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material using tomography, e.g. computed tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/20—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by using diffraction of the radiation by the materials, e.g. for investigating crystal structure; by using scattering of the radiation by the materials, e.g. for investigating non-crystalline materials; by using reflection of the radiation by the materials
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
    • G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
    • G01N24/081—Making measurements of geologic samples, e.g. measurements of moisture, pH, porosity, permeability, tortuosity or viscosity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/03—Investigating materials by wave or particle radiation by transmission
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/05—Investigating materials by wave or particle radiation by diffraction, scatter or reflection
    • G01N2223/056—Investigating materials by wave or particle radiation by diffraction, scatter or reflection diffraction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/10—Different kinds of radiation or particles
    • G01N2223/101—Different kinds of radiation or particles electromagnetic radiation
    • G01N2223/1016—X-ray
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/419—Imaging computed tomograph
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60—Specific applications or type of materials
    • G01N2223/649—Specific applications or type of materials porosity

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其方法如下：分别制备煤岩体样品A、煤岩体样品B，对煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B进行扫描；对煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B进行饱和浸水处理并分别进行扫描；将煤岩体饱水样B磨成粉通过X射线衍射仪得到矿物成分比重数据；采用核磁共振分析仪得出煤岩体饱水样A的孔隙与孔径比重数据；对煤岩体干燥样A、煤岩体饱水样A进行对比分析得到孔隙与孔径变化数据和矿物成分变化数据。本发明能够实现煤岩体在浸水前后的孔隙演变情况及矿物成分演变情况进行综合研究，能够精确表征出水岩作用下孔隙结构与矿物成分的变化数据，对煤岩体的结构性能研究具有重要意义。

Description

一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法
技术领域
本发明涉及煤岩体研究领域，尤其涉及一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法。
背景技术
煤岩体内部具有较多孔隙，孔隙包括孤立孔或连通孔，孔隙一般以裂隙或孔的方式呈现，煤岩体在地下水作用下，会受到水浸、水渗等水岩作用影响，进而会影响煤岩体的结构性能(包括其强度)，煤岩体中的孔隙是水的主要储存空间和流动通道，水的渗流影响对煤岩体的结构性能演化有着重要作用，故此，如何科学研究水岩作用对煤岩体内部结构劣化过程及破坏机理是煤岩体领域研究的重点，也是本领域亟需解决的技术难题。
发明内容
针对现有技术存在的不足之处，本发明的目的在于提供一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，能够实现煤岩体在浸水前后的孔隙演变情况及矿物成分演变情况进行综合研究，能够精确表征出水岩作用下孔隙结构与矿物成分的变化数据，同时通过三维模型进行直观展示，对煤岩体的结构性能研究具有重要意义。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其方法如下：
A、从研究区煤岩体中同一位置取出煤岩体样品A和煤岩体样品B，煤岩体样品A为圆柱体形，煤岩体样品B为立方体形；将煤岩体样品A、煤岩体样品B分别进行烘干处理并分别得到煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B；
B、采用CT扫描设备对煤岩体干燥样A进行扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集A，干燥煤岩体灰度图集A包括若干个干燥煤岩体灰度图A；采用CT扫描设备对煤岩体干燥样B进行扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集B，干燥煤岩体灰度图集B包括若干个干燥煤岩体灰度图B；
C、将煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B分别进行饱和浸水处理并分别得到煤岩体饱水样A、煤岩体饱水样B；采用CT扫描设备对煤岩体饱水样A进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集A，饱水煤岩体灰度图集A包括若干个饱水煤岩体灰度图A；采用CT扫描设备对煤岩体饱水样B进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集B，饱水煤岩体灰度图集B包括若干个饱水煤岩体灰度图B；
D、将煤岩体饱水样B磨成粉并通过X射线衍射仪检测煤岩体饱水样B中矿物成分含量及矿物成分比重数据；提取饱水煤岩体灰度图集B中饱水煤岩体灰度图B的灰度数据并得到灰度比重数据，将矿物成分比重数据与饱水煤岩体灰度图集B的灰度比重数据对应关联匹配，得出矿物成分所对应的灰度阈值范围B；
E、采用核磁共振分析仪对煤岩体饱水样A进行孔隙与孔径分析处理并得出孔隙与孔径比重数据；提取饱水煤岩体灰度图集A中饱水煤岩体灰度图A的灰度数据并得到灰度比重数据，将孔隙与孔径比重数据与饱水煤岩体灰度图集A的灰度比重数据对应关联匹配，得出孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A；
F、对干燥煤岩体灰度图集A中的干燥煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到干燥煤岩体分布数据；对饱水煤岩体灰度图集A中的饱水煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到饱水煤岩体分布数据；将干燥煤岩体分布数据与饱水煤岩体分布数据进行对比分别得出孔隙与孔径变化数据和矿物成分变化数据。
本发明进一步优选的技术方案，本发明还包括如下方法：
G、采用三维重建软件系统对干燥煤岩体灰度图集A、饱水煤岩体灰度图集A分别进行三维重建并得到三维干燥煤岩体模型、三维饱水煤岩体模型；
H、在三维干燥煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；在三维饱水煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；
I、将步骤H中标记后的三维干燥煤岩体模型与标记后的三维饱水煤岩体模型重合并显示出饱和浸水处理前后的孔隙与孔径变化、矿物成分变化。
优选地，所述矿物成分划分为煤基质与粘土两大类，在步骤D中的矿物成分比重数据为包括煤基质、粘土两个类别的比重数据，矿物成分所对应的灰度阈值范围B包括煤基质所对应的灰度阈值范围B1和粘土所对应的灰度阈值范围B2；步骤F中的矿物成分变化数据包括煤基质变化数据和粘土变化数据。
优选地，在步骤I的重合操作时，重合前对三维干燥煤岩体模型中的大孔隙或大裂隙、三维饱水煤岩体模型的大孔隙或大裂隙进行标记；重合时，按照大孔隙或大裂隙作为重合基准对齐进行重合处理。
优选地，步骤F还包括：根据孔隙与孔径变化数据对应计算出总体孔隙变化率，根据矿物成分变化数据对应计算出矿物成分变化率。
优选地，步骤I中的重合后模型中标记出各个孔隙与孔径变化位置，提取步骤F的孔隙与孔径变化数据对应计算出局部孔隙变化率并显示；步骤I中的重合后模型中标记出各个矿物成分变化位置，提取步骤F的矿物成分变化数据对应计算出局部矿物成分变化率。
优选地，步骤G中的三维重建软件系统为Avizo重构软件。
优选地，步骤D中煤岩体饱水样B磨成400目以上的粉。
优选地，所述孔隙与孔径中的孔隙划分为孤立孔隙与连通孔隙两大类。
本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
(1)本发明能够对取样的煤岩体进行浸水前后的孔隙与孔径数据分析，并能表征出浸水前后煤岩体的孔隙与孔径变化位置及数据，为煤岩体水岩作用的孔隙演化机制给出实验研究，进而实现煤岩体在水岩作用下的孔隙变化研究及煤岩体内部结构性能研究。
(2)本发明能够实现煤岩体在浸水前后的孔隙演变情况及矿物成分演变情况进行综合研究，能够精确表征出水岩作用下孔隙结构与矿物成分的变化数据，同时通过三维模型进行直观展示，对煤岩体的结构性能研究具有重要意义。
附图说明
图1为实施例三中取出煤岩体样品A的示意图；
图2为实施例三中孔隙与孔径分析处理得到的孔径分布图；
图3为实施例三中三维重建与核磁共振孔隙与孔径的分布结果对比图；
图4为实施例三中重合处理时按照大孔隙或大裂隙作为重合基准的原理示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明：
实施例一
一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其方法如下：
A、从研究区煤岩体中同一位置取出煤岩体样品A和煤岩体样品B(煤岩体样品A与煤岩体样品B来源同一位置、同一地质环境情况，煤岩体样品A与煤岩体样品B具有相同的矿物成分占比，故本实施例采用破碎煤岩体样品B通过X射线衍射仪进行矿物成分测定，也可以将测定结果直接用于煤岩体样品A中)，煤岩体样品A为圆柱体形，煤岩体样品B为立方体形；将煤岩体样品A、煤岩体样品B分别进行烘干处理并分别得到煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B。
B、采用CT扫描设备对煤岩体干燥样A进行扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集A，干燥煤岩体灰度图集A包括若干个干燥煤岩体灰度图A(干燥煤岩体灰度图A为煤岩体干燥样A的截面扫描图像)；采用CT扫描设备对煤岩体干燥样B进行扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集B，干燥煤岩体灰度图集B包括若干个干燥煤岩体灰度图B(干燥煤岩体灰度图B为煤岩体干燥样B的截面扫描图形)。
C、将煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B分别进行饱和浸水处理并分别得到煤岩体饱水样A、煤岩体饱水样B。采用CT扫描设备对煤岩体饱水样A进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集A，饱水煤岩体灰度图集A包括若干个饱水煤岩体灰度图A。采用CT扫描设备对煤岩体饱水样B进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集B，饱水煤岩体灰度图集B包括若干个饱水煤岩体灰度图B。
D、将煤岩体饱水样B磨成粉(优选地，煤岩体饱水样B磨成400目以上的粉)并通过X射线衍射仪检测煤岩体饱水样B中矿物成分含量及矿物成分比重数据，煤岩体包括岩体部分、矿物成分、孔隙，本实施例的矿物成分为除开孔隙、岩体部分之外的矿物物质成分总称，即X射线衍射仪检测煤岩体饱水样B中矿物成分(所有矿物成分)的总量及矿物成分比重数据(为了便于后续灰度比重关联匹配，本实施例矿物成分比重数据为换算后的体积占比，即矿物成分总体积占煤岩体饱水样B总体积的占比)。由于煤岩体样品A与煤岩体样品B来源同一位置、同一地质环境情况，煤岩体样品A与煤岩体样品B具有相同的矿物成分占比，故本实施例采用破碎煤岩体样品B通过X射线衍射仪进行矿物成分测定，也可以将测定结果直接用于煤岩体样品A中。提取饱水煤岩体灰度图集B中饱水煤岩体灰度图B的灰度数据并得到灰度比重数据(本实施例灰度比重数据为面积占比情况)，将矿物成分比重数据与饱水煤岩体灰度图集B的灰度比重数据对应关联匹配，得出矿物成分所对应的灰度阈值范围B；在饱水煤岩体灰度图B中，孔隙与孔径一般呈黑色，矿物成分呈灰色或灰偏白色，岩体部分呈白色。
在一些实施例中，步骤D可以直接将“煤岩体饱水样A”替换“煤岩体饱水样B”磨成粉，直接采用破碎“煤岩体饱水样A”进行矿物成分分析，也即本发明可以不需要制作“煤岩体饱水样B”依然可以完成本发明所有流程方法，并达到本发明实施例目的。
E、采用核磁共振分析仪对煤岩体饱水样A进行孔隙与孔径分析处理并得出孔隙与孔径比重数据(孔隙与孔径比重数据为面积占比情况)；提取饱水煤岩体灰度图集A中饱水煤岩体灰度图A的灰度数据并得到灰度比重数据(本实施例灰度比重数据为面积占比情况)，将孔隙与孔径比重数据与饱水煤岩体灰度图集A的灰度比重数据对应关联匹配，得出孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A。在饱水煤岩体灰度图A中，孔隙与孔径一般呈黑色，矿物成分呈灰色或灰偏白色，岩体部分呈白色，岩体部分灰度值大于矿物成分，矿物成分灰度值大于孔隙与孔径。在实际中，可以对比灰度阈值范围A与灰度阈值范围B并进行效验(包括数字效验和取较小的样品进行效验)与调整。
F、对干燥煤岩体灰度图集A中的干燥煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到干燥煤岩体分布数据。对饱水煤岩体灰度图集A中的饱水煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到饱水煤岩体分布数据；将干燥煤岩体分布数据与饱水煤岩体分布数据进行对比分别得出孔隙与孔径变化数据和矿物成分变化数据。根据孔隙与孔径变化数据对应计算出总体孔隙变化率，根据矿物成分变化数据对应计算出矿物成分变化率。
G、采用三维重建软件系统对干燥煤岩体灰度图集A、饱水煤岩体灰度图集A分别进行三维重建并得到三维干燥煤岩体模型、三维饱水煤岩体模型；在本实施例，三维重建软件系统采用Avizo重构软件。
H、在三维干燥煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；在三维饱水煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；
I、将步骤H中标记后的三维干燥煤岩体模型与标记后的三维饱水煤岩体模型重合并直观显示出饱和浸水处理前后的孔隙与孔径变化、矿物成分变化。
在一些实施例中，在步骤I的重合操作时，重合前对三维干燥煤岩体模型中的大孔隙或大裂隙、三维饱水煤岩体模型的大孔隙或大裂隙进行标记；重合时，按照大孔隙或大裂隙作为重合基准对齐进行重合处理。
在一些实施例中，步骤I中的重合后模型中标记出各个孔隙与孔径变化位置，提取步骤F的孔隙与孔径变化数据对应计算出局部孔隙变化率并显示；步骤I中的重合后模型中标记出各个矿物成分变化位置，提取步骤F的矿物成分变化数据对应计算出局部矿物成分变化率。
实施例二
实施例二与实施例一基本相同，不同之处如下：
实施例二将矿物成分划分为煤基质与粘土两大类，矿物成分按照煤基质与粘土两个类别细分，在步骤D中的矿物成分比重数据为包括煤基质、粘土两个类别的比重数据，矿物成分所对应的灰度阈值范围B包括煤基质所对应的灰度阈值范围B1和粘土所对应的灰度阈值范围B2(粘土偏白色，煤基质偏灰色，灰度阈值范围B就划分出粘土所对应的灰度阈值范围B2和煤基质所对应的灰度阈值范围B1，灰度阈值范围B2大于灰度阈值范围B1)；步骤F中的矿物成分变化数据包括煤基质变化数据和粘土变化数据。实施例二将孔隙与孔径中的孔隙划分为孤立孔隙与连通孔隙两大类，并按照孤立孔隙与连通孔隙分别细分统计并得到孤立孔隙变化数据、连通孔隙变化数据。根据煤基质变化数据和粘土变化数据对应计算出煤基质变化率、粘土变化率。根据孔隙与孔径变化数据中孤立孔隙变化数据、连通孔隙变化数据分别计算出孤立孔隙变化率、连通孔隙变化率。
实施例三
如图1～图4所示，一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其方法如下：
A、从研究区煤岩体中同一位置取出煤岩体样品A和煤岩体样品B(煤岩体样品A与煤岩体样品B来源同一位置、同一地质环境情况，煤岩体样品A与煤岩体样品B具有相同的矿物成分占比，故本实施例采用破碎煤岩体样品B通过X射线衍射仪进行矿物成分测定，也可以将测定结果直接用于煤岩体样品A中)，煤岩体样品A为圆柱体形(本实施例煤岩体样品A的直径为50mm、高度为100mm)，煤岩体样品B为立方体形(本实施例煤岩体样品B边长为10mm的立方体煤样)；将煤岩体样品A、煤岩体样品B分别进行同等条件下的烘干处理并分别得到煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B，烘干处理让煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B的含水率降低趋近于零。
B、采用CT扫描设备对煤岩体干燥样A进行三维扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集A，干燥煤岩体灰度图集A包括若干个干燥煤岩体灰度图A(干燥煤岩体灰度图A为煤岩体干燥样A的截面扫描图像)；采用CT扫描设备对煤岩体干燥样B进行三维扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集B，干燥煤岩体灰度图集B包括若干个干燥煤岩体灰度图B(干燥煤岩体灰度图B为煤岩体干燥样B的截面扫描图形)。
C、将煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B分别进行饱和浸水处理并分别得到煤岩体饱水样A、煤岩体饱水样B(煤岩体饱水样A、煤岩体饱水样B分别水饱和)。采用CT扫描设备对煤岩体饱水样A进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集A，饱水煤岩体灰度图集A包括若干个饱水煤岩体灰度图A。采用CT扫描设备对煤岩体饱水样B进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集B，饱水煤岩体灰度图集B包括若干个饱水煤岩体灰度图B。
D、将煤岩体饱水样B磨成粉(优选地，煤岩体饱水样B磨成400目以上的粉)并通过X射线衍射仪检测煤岩体饱水样B中矿物成分含量及矿物成分比重数据，本实施例矿物成分划分为煤基质与粘土两大类，矿物成分比重数据为包括煤基质、粘土两个类别的比重数据(即矿物成分比重数据包括煤基质比重数据、粘土比重数据)。本实施例矿物成分比重数据为换算后的体积占比，即某类矿物成分总体积占煤岩体饱水样B总体积的占比)。由于煤岩体样品A与煤岩体样品B来源同一位置、同一地质环境情况，煤岩体样品A与煤岩体样品B具有相同的矿物成分占比，故本实施例采用破碎煤岩体样品B通过X射线衍射仪进行矿物成分测定，也可以将测定结果直接用于煤岩体样品A中。提取饱水煤岩体灰度图集B中饱水煤岩体灰度图B的灰度数据并得到灰度比重数据(本实施例灰度比重数据为面积占比情况)，将矿物成分比重数据与饱水煤岩体灰度图集B的灰度比重数据对应关联匹配，得出矿物成分所对应的灰度阈值范围B；在饱水煤岩体灰度图B中，孔隙与孔径一般呈黑色，粘土偏白色，煤基质偏灰色，灰度阈值范围B就划分出粘土所对应的灰度阈值范围B2和煤基质所对应的灰度阈值范围B1，灰度阈值范围B2大于灰度阈值范围B1；孔隙与孔径一般呈黑色，矿物成分呈灰色或灰偏白色，岩体部分呈白色，岩体部分灰度值大于矿物成分，矿物成分灰度值大于孔隙与孔径。
E、采用核磁共振分析仪对煤岩体饱水样A进行孔隙与孔径分析处理并得出孔隙与孔径比重数据(孔隙与孔径比重数据为面积占比情况)；提取饱水煤岩体灰度图集A中饱水煤岩体灰度图A的灰度数据并得到灰度比重数据(本实施例灰度比重数据为面积占比情况)，将孔隙与孔径比重数据与饱水煤岩体灰度图集A的灰度比重数据对应关联匹配，得出孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A。在饱水煤岩体灰度图A中，孔隙与孔径一般呈黑色，矿物成分呈灰色或灰偏白色，岩体部分呈白色，岩体部分灰度值大于矿物成分，矿物成分灰度值大于孔隙与孔径。在实际中，为了验证精度，可以从煤岩体饱水样A取样一小部分进行验证。
F、对干燥煤岩体灰度图集A中的干燥煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到干燥煤岩体分布数据。对饱水煤岩体灰度图集A中的饱水煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到饱水煤岩体分布数据；将干燥煤岩体分布数据与饱水煤岩体分布数据进行对比分别得出孔隙与孔径变化数据和矿物成分变化数据。根据孔隙与孔径变化数据对应计算出总体孔隙变化率，根据矿物成分变化数据对应计算出矿物成分变化率。在一些实施例中，孔隙与孔径中的孔隙划分为孤立孔隙与连通孔隙两大类，并按照孤立孔隙与连通孔隙分别细分统计并得到孤立孔隙变化数据、连通孔隙变化数据。根据煤基质变化数据和粘土变化数据对应计算出煤基质变化率、粘土变化率。根据孔隙与孔径变化数据中孤立孔隙变化数据、连通孔隙变化数据分别计算出孤立孔隙变化率、连通孔隙变化率。
本实施例能够分别输出浸水前后矿物成分占比具体数值、孤立孔隙率、连通孔隙率、煤基质变化率、粘土变化率，进而对比浸水前后孔隙即矿物成分的演化情况；比如根据具体实例试验得到：煤岩体总体孔隙率由浸水前的20.3％增加到了浸水后的22.6％，矿物成分体积占比则由浸水前的9.6％降至7.9％(比如亲水粘土矿物成分溶于水所致)。连通性孔隙与整个模型的体积比由浸水前的19.21％增加到了浸水后的21.29％，孤立孔与整个模型的体积比由浸水前的1.12％增加到了浸水后的1.28％。
G、采用三维重建软件系统对干燥煤岩体灰度图集A、饱水煤岩体灰度图集A分别进行三维重建并得到三维干燥煤岩体模型、三维饱水煤岩体模型；在本实施例，三维重建软件系统采用Avizo重构软件。
H、在三维干燥煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；在三维饱水煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；
I、将步骤H中标记后的三维干燥煤岩体模型与标记后的三维饱水煤岩体模型重合并直观显示出饱和浸水处理前后的孔隙与孔径变化、矿物成分变化，这样就能从模型中直观地看出孔隙与孔径位置、孔隙与孔径变化数据、矿物成分变化位置及矿物成分变化数据，便于获得水浸孔隙演化内部机制。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：其方法如下：
A、从研究区煤岩体中同一位置取出煤岩体样品A和煤岩体样品B，煤岩体样品A为圆柱体形，煤岩体样品B为立方体形；将煤岩体样品A、煤岩体样品B分别进行烘干处理并分别得到煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B；
B、采用CT扫描设备对煤岩体干燥样A进行扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集A，干燥煤岩体灰度图集A包括若干个干燥煤岩体灰度图A；采用CT扫描设备对煤岩体干燥样B进行扫描处理并得到干燥煤岩体灰度图集B，干燥煤岩体灰度图集B包括若干个干燥煤岩体灰度图B；
C、将煤岩体干燥样A、煤岩体干燥样B分别进行饱和浸水处理并分别得到煤岩体饱水样A、煤岩体饱水样B；采用CT扫描设备对煤岩体饱水样A进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集A，饱水煤岩体灰度图集A包括若干个饱水煤岩体灰度图A；采用CT扫描设备对煤岩体饱水样B进行扫描处理并得到饱水煤岩体灰度图集B，饱水煤岩体灰度图集B包括若干个饱水煤岩体灰度图B；
D、将煤岩体饱水样B磨成粉并通过X射线衍射仪检测煤岩体饱水样B中矿物成分含量及矿物成分比重数据；提取饱水煤岩体灰度图集B中饱水煤岩体灰度图B的灰度数据并得到灰度比重数据，将矿物成分比重数据与饱水煤岩体灰度图集B的灰度比重数据对应关联匹配，得出矿物成分所对应的灰度阈值范围B；
E、采用核磁共振分析仪对煤岩体饱水样A进行孔隙与孔径分析处理并得出孔隙与孔径比重数据；提取饱水煤岩体灰度图集A中饱水煤岩体灰度图A的灰度数据并得到灰度比重数据，将孔隙与孔径比重数据与饱水煤岩体灰度图集A的灰度比重数据对应关联匹配，得出孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A；
F、对干燥煤岩体灰度图集A中的干燥煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到干燥煤岩体分布数据；对饱水煤岩体灰度图集A中的饱水煤岩体灰度图A按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分并得到饱水煤岩体分布数据；将干燥煤岩体分布数据与饱水煤岩体分布数据进行对比分别得出孔隙与孔径变化数据和矿物成分变化数据。
2.按照权利要求1所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：还包括如下方法：
G、采用三维重建软件系统对干燥煤岩体灰度图集A、饱水煤岩体灰度图集A分别进行三维重建并得到三维干燥煤岩体模型、三维饱水煤岩体模型；
H、在三维干燥煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；在三维饱水煤岩体模型上按照孔隙与孔径所对应的灰度阈值范围A、矿物成分所对应的灰度阈值范围B进行分类划分标注；
I、将步骤H中标记后的三维干燥煤岩体模型与标记后的三维饱水煤岩体模型重合并显示出饱和浸水处理前后的孔隙与孔径变化、矿物成分变化。
3.按照权利要求1或2所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：所述矿物成分划分为煤基质与粘土两大类，在步骤D中的矿物成分比重数据为包括煤基质、粘土两个类别的比重数据，矿物成分所对应的灰度阈值范围B包括煤基质所对应的灰度阈值范围B1和粘土所对应的灰度阈值范围B2；步骤F中的矿物成分变化数据包括煤基质变化数据和粘土变化数据。
4.按照权利要求2所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：在步骤I的重合操作时，重合前对三维干燥煤岩体模型中的大孔隙或大裂隙、三维饱水煤岩体模型的大孔隙或大裂隙进行标记；重合时，按照大孔隙或大裂隙作为重合基准对齐进行重合处理。
5.按照权利要求1所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：步骤F还包括：根据孔隙与孔径变化数据对应计算出总体孔隙变化率，根据矿物成分变化数据对应计算出矿物成分变化率。
6.按照权利要求2所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：步骤I中的重合后模型中标记出各个孔隙与孔径变化位置，提取步骤F的孔隙与孔径变化数据对应计算出局部孔隙变化率并显示；步骤I中的重合后模型中标记出各个矿物成分变化位置，提取步骤F的矿物成分变化数据对应计算出局部矿物成分变化率。
7.按照权利要求2所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：步骤G中的三维重建软件系统为Avizo重构软件。
8.按照权利要求1所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：步骤D中煤岩体饱水样B磨成400目以上的粉。
9.按照权利要求1所述的一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法，其特征在于：所述孔隙与孔径中的孔隙划分为孤立孔隙与连通孔隙两大类。
CN202210715474.9A 2022-06-22 2022-06-22 一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法 Active CN115128107B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210715474.9A CN115128107B (zh) 2022-06-22 2022-06-22 一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210715474.9A CN115128107B (zh) 2022-06-22 2022-06-22 一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115128107A true CN115128107A (zh) 2022-09-30
CN115128107B CN115128107B (zh) 2022-12-13

Family

ID=83380409

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210715474.9A Active CN115128107B (zh) 2022-06-22 2022-06-22 一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115128107B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104062308A (zh) * 2014-07-04 2014-09-24 天津三英精密仪器有限公司 一种岩石无损矿物成分检测方法
CN106525881A (zh) * 2016-09-14 2017-03-22 中国石油天然气股份有限公司 一种储层伤害程度的测定方法及设备
CN107449707A (zh) * 2017-07-03 2017-12-08 中国石油天然气股份有限公司 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置
CN108956675A (zh) * 2018-07-03 2018-12-07 中国石油天然气股份有限公司 用于co2水岩反应前后岩石矿物成分原位对比分析方法
CN110308166A (zh) * 2019-07-05 2019-10-08 中国矿业大学 利用x射线测定煤岩中水分含量与分布的实验装置及方法
CN110873722A (zh) * 2018-09-03 2020-03-10 中国石油化工股份有限公司 一种岩心矿物组分鉴别方法
JP2020091276A (ja) * 2018-11-27 2020-06-11 日本製鉄株式会社 焼結鉱の鉱物種判別方法及び焼結鉱の組織分析方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104062308A (zh) * 2014-07-04 2014-09-24 天津三英精密仪器有限公司 一种岩石无损矿物成分检测方法
CN106525881A (zh) * 2016-09-14 2017-03-22 中国石油天然气股份有限公司 一种储层伤害程度的测定方法及设备
CN107449707A (zh) * 2017-07-03 2017-12-08 中国石油天然气股份有限公司 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置
CN108956675A (zh) * 2018-07-03 2018-12-07 中国石油天然气股份有限公司 用于co2水岩反应前后岩石矿物成分原位对比分析方法
CN110873722A (zh) * 2018-09-03 2020-03-10 中国石油化工股份有限公司 一种岩心矿物组分鉴别方法
JP2020091276A (ja) * 2018-11-27 2020-06-11 日本製鉄株式会社 焼結鉱の鉱物種判別方法及び焼結鉱の組織分析方法
CN110308166A (zh) * 2019-07-05 2019-10-08 中国矿业大学 利用x射线测定煤岩中水分含量与分布的实验装置及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115128107B (zh) 2022-12-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. Effect of wetting and drying cycles on microstructure of rock based on SEM
Zhou et al. Characterization of pore-fracture networks and their evolution at various measurement scales in coal samples using X-ray μCT and a fractal method
US20180274364A1 (en) Method and Device for Determining Karst Development Degree of Reservoir, Computer Readable Storage Medium and Device
CN107449707A (zh) 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置
Wu et al. Investigation of pore-throat structure and fractal characteristics of tight sandstones using HPMI, CRMI, and NMR methods: A case study of the lower Shihezi Formation in the Sulige area, Ordos Basin
WO2020015086A1 (zh) 一种基于机器图像智能学习的多孔介质渗透率预测方法
CN108444881B (zh) 一种适用于陆相泥页岩微纳米尺度储集空间的表征方法
CA3062555C (en) Porous medium permeability prediction method based on machine image intelligent learning
Li et al. Can X-ray computed tomography (CT) be used to determine the pore-size distribution of intact loess?
Hao et al. Experimental study on the effect of moisture content on bituminous coal porosity based on 3D reconstruction of computerized tomography
Sun et al. 3D characterization of porosity and minerals of low-permeability uranium-bearing sandstone based on multi-resolution image fusion
CN113341116A (zh) 一种建筑废弃物路基填料的黏土掺入量预估方法
CN104155317B (zh) 一种天然气水合物样品现场测量分析系统
CN115128107B (zh) 一种水浸前后煤岩体孔隙结构与矿物成分重构表征方法
CN108153947A (zh) 一种基于软岩现场状态的崩解特征的描述方法
CN108444856B (zh) 煤矿井下煤层瓦斯含量与压力快速测定仪及测定方法
Luo et al. Characterization of compact carbonate pore–throat network systems in the Xiagou Formation in Qingxi Sag, Jiuquan Basin, China
CN114486977B (zh) 一种不同成因孔隙空间特征的定量化评价方法
CN114893174B (zh) 一种基于多因素耦合的砂岩储层可压裂性评价方法
Zhang et al. Analysis of internal pore structure of coal by micro-computed tomography and mercury injection
CN115266392A (zh) 一种确定软岩内摩擦角的方法
CN111427095B (zh) 一种应用核磁共振四边形解释图版识别流体性质的方法
CN116183458A (zh) 页岩油有效孔隙度测定方法
CN111693427B (zh) 油气藏流体可动性的分析方法
CN106323734A (zh) 一种应用吸应力特征曲线预测液、塑限的方法

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