CN115407045A - 岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法，构建方法包括：构建包含有结构体的三维岩心数值模型组；确定三维岩心数值模型组中每个岩心数值模型的岩石力学参数组合；获取岩心数值模型的物理参数；对每岩石力学参数矩阵与物理参数矩阵进行数理统计，建立以声波时差、体积密度、结构体积占比为评价变量的岩石力学参数计算评价模型。本发明实现了强非均质性、强各向异性的岩石力学参数评价模型的经济、高效构建，为安全钻井、高效压裂所必需的岩石力学特性评价提供了关键支撑，对深部油气、页岩油气等复杂油气藏的安全高效勘探开发具有重要意义。

Description

岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法

技术领域

本发明涉及石油与天然气勘探与开发技术领域，尤其涉及一种岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法。

背景技术

岩石的力学特性是安全钻井、高效压裂等工程设计、实施的必要基础；岩石的结构特征是影响岩石力学特性的重要因素，譬如砾岩的砾石大小、分布、含量等结构特征，碳酸盐岩的孔、洞、缝等结构特征。因此，科学构建复杂结构岩石力学参数评价模型是岩石力学特性评价的前提与基础，对油气藏的安全高效勘探开发具有重要意义。

目前岩石力学参数评价模型的构建主要通过理论推导与物理实验统计两种途径，其中对于结构复杂的岩石，由于结构发育导致岩石呈现强非均质性、强各向异性，通过理论导出复杂结构岩石力学特性的理论量化模型，存在难度极大、甚至无法实现的问题；而对于目前通常采用的物理实验统计方法，在物理实验的过程中，不可避免地需对岩心试样进行破碎才能获取所需的力学实验结果，并且要建立岩石力学参数计算评价模型，需对大量岩心试样进行物理实验；因此，该类方法普遍面临岩心试样耗量大、实验周期长、效率低、实验成本极高等系列问题。因此，亟需构建岩石力学参数评价模型，以解决现有技术中存在的上述问题。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供一种成本低、效率高的岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法。该构建方法解决了复杂结构岩石力学参数评价模型通过理论推导难度大甚至无法实现、物理实验构建面临岩心试样耗量大、实验周期长、效率低、实验成本极高等系列难题。实现了强非均质性、强各向异性的复杂结构岩石力学计算评价模型的经济、高效构建，为安全钻井、高效压裂所必需的岩石力学参数评价提供了关键支撑，对深部油气、页岩油气等复杂油气藏的安全高效勘探开发具有重要意义。

一种岩石力学参数评价模型构建方法，包括：

步骤一：构建包含有结构体的三维岩心数值模型组D_StrC；所述三维岩心数值模型组D_StrC包含有N个岩心数值模型D_StrCi，即D_StrC＝{D_StrC1，D_StrC2，…，D_StrCi，…， D_StrCN}；所述结构体包括：裂缝S_frac、孔洞S_hole、砾石S_gravel、层理S_bed、节理 S_joints；

步骤二：通过岩石力学数值模拟实验，确定所述三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合RMD_StrCi，其中i代表第i个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合；

所述岩石力学参数组合RMD_StrCi中包括的参数有：弹性模量E_i、单轴抗压强度UCS_i、泊松比μ_i、内聚力C_i、内摩擦角FI_i；

根据所述每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合RMD_StrCi确定所有岩心数值模型对应的岩石力学参数矩阵：

步骤三：获取岩心数值模型的物理参数；通过声波传播数值模拟实验，确定所述三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型的声波时差AC；同时确定每个岩心数值模型的体积密度、结构体积占比；

根据所述每个岩心数值模型对应的声波时差AC、体积密度、结构体积占比确所有岩心数值模型的物理参数矩阵：

步骤四：对所述每岩石力学参数矩阵与物理参数矩阵进行数理统计，分析岩石力学参数与声波时差、体积密度、结构体积占比之间的定量关系，建立以声波时差、体积密度、结构体积占比为评价变量的岩石力学参数计算评价模型；

E＝f(AC,DEN,V_V)

μ＝f(AC,DEN,V_V)

UCS＝f(AC,DEN,V_V)

C＝f(AC,DEN,V_V)

FI＝f(AC,DEN,V_V)。

进一步地，如上所述的岩石力学参数评价模型构建方法，所述步骤一包括：

步骤11：选取代表性岩心试样S_RC，对所述岩心试样S_RC进行CT三维扫描，基于CT扫描结果重构原始三维岩心数值模型D_RC；

步骤12：基于所述原始三维岩心数值模型D_RC，提取岩心中的结构体Strv；

步骤13：分析获得所述结构体Strv对应的M个结构特征参数；

步骤14：根据所述结构特征参数的个数M与各个结构特征参数的数值范围，通过正交组合设计得到N个结构体的特征参数组合；依据每个结构体的特征参数组合构建一个对应的所述岩心数值模型D_StrCi；所有的结构体对应的所述岩心数值模型D_StrCi构成所述包含有结构体的三维岩心数值模型组D_StrC。

进一步地，如上所述的岩石力学参数评价模型构建方法，所述步骤12包括：

步骤121：对所述原始三维岩心数值模型D_RC进行切片获取岩心试样的二维灰度图像；

步骤122：对所述二维灰度图像进行滤波，并对滤波后的图像进行直方图均衡化处理；

步骤123：根据均衡化图像中结构的类型、特征，选择选择合理的阈值，对均衡化处理的灰度图像进行阈值分割，通过阈值分割将灰度图像转换为二值化图像；

步骤124：对二值化图像进行降噪处理，并基于形态学的开运算消除降二值化图像中孤立的点、基于形态学的闭运算填平二值化图像中的孔洞，从而获得处理后的二值化图像；

步骤125：基于拓扑分水岭算法对处理后的二值化图像进行图像分割，以对图像中结构体Strv进行分割、提取，最终得到所述岩心中的结构体Strv。

进一步地，如上所述的岩石力学参数评价模型构建方法，步骤13所述结构特征参数包括：

所述裂缝S_frac对应的结构特征参数数量包括：裂缝长度L_frac、裂缝开度W_frac、裂缝密度D_frac、裂缝产状O_frac、裂缝体积占比V_vfrac；

所述孔洞S_hole对应的结构特征参数数量包括：孔洞长短轴大小LS_hole、孔洞密度D_hole、孔洞体积占比V_vhole；

所述砾石S_gravel对应的结构特征参数包括：砾径D_gravel、砾石体积占比V_vgravel；

所述层理S_bed对应的结构特征参数数量包括：层理密度D_bed、层理产状O_bed、层理体积占比V_vbed；

所述节理S_joints对应的结构特征参数包括：节理开度W_jionts、节理密度D_jionts、节理产状O_jionts、节理体积占比V_vjionts。

进一步地，如上所述的岩石力学参数评价模型构建方法，所述步骤二包括：

步骤21：对所述岩心试样S_RC进行岩石力学实验，获取岩石力学参数RMsrc；

步骤22：将所述原始三维岩心数值模型D_RC中的岩石基质设置岩石力学参数初始值RM_0block，将所述原始三维岩心数值模型D_RC中所含有的结构体Strv设置岩石力学参数初始值RM_0strv；其中，岩石力学参数初始值RM_0block、岩石力学参数初始值RM_0strv包括的具体参数有：弹性模量E₀、单轴抗压强度UCS₀、泊松比μ₀、内聚力C₀、内摩擦角FI₀；

步骤23：选择Drucker–Prager屈服准则与Mohr–Coulomb强度破坏准则，进行力学仿真数值模拟，得到变形破坏过程中应力、应变；根据应力-应变分析获取模拟岩石力学参数RM_Drc；

步骤24：以所述岩石力学参数RMsrc和所述原始三维岩心数值模型D_RC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致为评价标准，调整原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数初始值RM_0block以及结构体Strv的岩石力学参数初始值RM_0strv，并重复步骤22-步骤23，直至所述岩石力学参数RMsrc和所述原始三维岩心数值模型D_RC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致，则调整得到的岩石基质岩石力学参数、结构体Strv岩石力学参数即为所述原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数取值RM_block以及结构体Strv的岩石力学参数取值RM_strv；

步骤25：对步骤一构建的三维岩心数值模型组D_StrC中每一个岩心数值模型 D_StrCi中的岩石基质、结构体分别设置岩石力学参数值RM_block以及结构体Strv 的岩石力学参数值RM_strv；

步骤26：执行步骤23获取每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合 RMD_StrCi。

进一步地，如上所述的岩石力学参数评价模型构建方法，所述步骤三包括：

步骤31：对每个岩心数值模型D_StrCi，采用高斯包络正弦波激发子波进行岩心试样的声波传播模拟，得到波形图；

步骤32：根据所述波形图的入口端、出口端的第一个峰值对应的时间t₁、t₂，计算时间差值Δt与声波穿过岩心数值模型D_StrCi长度L_DPi，利用下列公式计算岩心数值模型D_StrCi的声波速度V_DPi以及声波时差AC_i；

步骤33：根据所述结构体积占比V_vi、以及岩石基质的密度DEN_B，计算得到岩心数值模型D_StrCi的体积密度DEN_i；

DEN_i＝DEN_B·(1-V_vi)。

一种岩石力学特性评价方法，采用如上任一所述岩石力学参数评价模型构建方法构建的模型对岩石的力学特性进行评价。

有益效果：

本发明提供的岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法，通过步骤一岩石数值模型构建、步骤二岩石力学数值模拟获取岩石力学参数、步骤三岩石声波数值模拟获取声学参数、以及步骤四岩石力学参数与声学参数等之间的量化关系分析，实现了强非均质、强各向异性岩石的力学参数评价模型经济、高效构建。由于岩石的力学特性、声学特性都受岩石结构特征影响和控制，且声学、密度、结构能够对岩石力学特性进行有效响应，因此，本发明提供的构建的模型评价结果更加精确。

附图说明

图1为本发明岩石力学参数评价模型的构建方法流程图；

图2为基于CT扫描结果重构原始三维岩心数值模型DRC；

图3为基于原始三维岩心数值模型DRC切片的二维灰度图像；

图4为对二维灰度图像滤波后的二维灰度图；

图5为对滤波后的二维灰度图进行增强处理后的二维灰度图；

图6为阈值分割后的二值化图像；

图7为精细化处理后结构体的二值化图像；

图8为砾径分布直方图；

图9为不同砾径砾石的体积占比；

图10(a)为三维砾石结构模型中细砾结构模型；

图10(b)为三维砾石结构模型中中砾结构模型；

图11(a)为砾岩模型；

图11(b)屈服时应力分布图；

图11(c)为破坏时应力分布图；

图12为砾岩模型破坏过程中应力-应变关系曲线图；

图13(a)为声波传播数值模拟的声压分布波形图；

图13(b)为声波数值模拟的入射波形图；

图13(c)为声波数值模拟的出射波形图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明岩石力学参数评价模型构建方法流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤一：构建包含有结构体的三维岩心数值模型组D_StrC，三维岩心数值模型组D_StrC中包含有N个岩心数值模型D_StrCi，即D_StrC＝{D_StrC1，D_StrC2，…，D_StrCi，…， D_StrCN}；所述结构体Strv包括：裂缝S_frac、孔洞S_hole、砾石S_gravel、层理S_bed、节理S_joints；

步骤二：通过岩石力学数值模拟实验，确定三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型的岩石力学参数组合，其中第i个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合为RMD_StrCi；

具体地，所述岩石力学参数组合RMD_StrCi中具体岩石力学参数包括：弹性模量E_i、单轴抗压强度UCS_i、泊松比μ_i、内聚力C_i、内摩擦角FI_i等。

三维岩心数值模型组D_StrC中N个岩心数值模型可得到N个所岩石力学参数组合，即RMD_StrC1，RMD_StrC2，…，RMD_StrCi，…，RMD_StrCN。

即，由三维岩心数值模型组D_StrC中N个岩心数值模型可得到弹性模量数据序列E、单轴抗压强度数据序列UCS、泊松比数据序列μ，内聚力数据序列C，内摩擦角数据序列FI，以及其他岩石力学参数数据序列。

E＝{E₁，E₂，…，E_i，…，E_N}

μ＝{μ₁，μ₂，…，μ_i，…，μ_N}

UCS＝{UCS₁，UCS₂，…，UCS_i，…，UCS_N}

C＝{C₁，C₂，…，C_i，…，C_N}

FI＝{FI₁，FI₂，…，FI_i，…，FI_N}

步骤三：获取岩心数值模型的物理参数。通过声波传播数值模拟实验，确定三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型的声波时差AC；同时确定每个岩心数值模型的体积密度、结构体积占比。

具体地，第i个岩心数值模型D_StrCi的声波时差为AC_i、体积密度为DEN_i、结构体积占比为V_vi。

三维岩心数值模型组D_StrC中N个岩心数值模型可得到N组物理参数。

即，由三维岩心数值模型组D_StrC中N个岩心数值模型可得到声波时差数据序列AC、体积密度数据序列DEN、结构体积占数据序列V_v。

AC＝{AC₁，AC₂，…，AC_i，…，AC_N}

DEN＝{DEN₁，DEN₂，…，DEN_i，…，DEN_N}

V_v＝{V_v1，V_v2，…，V_vi，…，V_vN}

步骤四：对所述每个岩石力学参数序列与声波时差数据序列AC、体积密度数据序列DEN、结构体积占比数据序列V_v进行数理统计，分析岩石力学参数与声波时差、体积密度、结构体积占比之间的定量关系，建立以声波时差、体积密度、结构体积占比为评价变量的岩石力学参数计算评价模型。

E＝f(AC,DEN,V_V)

μ＝f(AC,DEN,V_V)

UCS＝f(AC,DEN,V_V)

C＝f(AC,DEN,V_V)

FI＝f(AC,DEN,V_V)。

本发明提供的岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法，通过步骤一岩石数值模型构建、步骤二岩石力学数值模拟获取岩石力学参数、步骤三岩石声波数值模拟获取声学参数、以及步骤四岩石力学参数与声学参数等之间的量化关系分析，实现了强非均质、强各向异性岩石的力学参数评价模型经济、高效构建。由于岩石的力学特性、声学特性都受岩石结构特征影响和控制，且声学、密度、结构能够对岩石力学特性进行有效响应，因此，本发明提供的构建的模型评价结果更加精确。

进一步地，所述步骤一包括：

步骤11：选取代表性岩心试样S_RC，对该岩心试样S_RC进行CT三维扫描，基于CT扫描结果重构原始三维岩心数值模型D_RC。

步骤12：基于原始三维岩心数值模型D_RC，提取岩心中的结构体Strv。所述结构体Strv包括：裂缝S_frac、孔洞S_hole、砾石S_gravel、层理S_bed、节理S_joints。

步骤13：分析获得结构体Strv对应的M个结构特征参数。

步骤14：根据结构体参数的个数M与各个结构特征参数的数值范围，通过正交组合设计得到N个结构体的特征参数组合；依据每个结构体特征参数组合构建一个数值岩心模型，N个结构体的特征参数组合则可构建N个岩心数值模型D_StrCi。从而实现结构体Strv对应的数值岩心模型组D_StrC的建立，即数值岩心模型组D_StrC中包含有N个岩心数值模型D_StrCi。

进一步地，所述步骤12包括：

步骤121：对所述原始三维岩心数值模型D_RC进行切片获取岩心试样的二维灰度图像；

步骤122：对所述二维灰度图像进行滤波，并对滤波后的图像进行直方图均衡化处理；

步骤123：根据均衡化图像中结构的类型、特征，选择选择合理的阈值，对均衡化处理的灰度图像进行阈值分割，通过阈值分割将灰度图像转换为二值化图像；

步骤124：对二值化图像进行降噪处理，并基于形态学的开运算消除降二值化图像中孤立的点、基于形态学的闭运算填平二值化图像中的孔洞，从而获得处理后的二值化图像；

步骤125：基于拓扑分水岭算法对处理后的二值化图像进行图像分割，以对图像中结构体Strv进行分割、提取，最终得到所述岩心中的结构体Strv。

进一步地，所述步骤13包括：

裂缝S_frac对应的结构特征参数数量M为5，特征参数分别包括：裂缝长度 L_frac、裂缝开度W_frac、裂缝密度D_frac、裂缝产状O_frac、裂缝体积占比V_vfrac；

孔洞S_hole对应的结构特征参数数量M为3，特征参数分别包括：孔洞长短轴大小LS_hole、孔洞密度D_hole、孔洞体积占比V_vhole；

砾石S_gravel对应的结构特征参数数量M为2，特征参数分别包括：砾径D_gravel、砾石体积占比V_vgravel；

层理S_bed对应的结构特征参数数量M为3，特征参数分别包括：层理密度 D_bed、层理产状O_bed、层理体积占比V_vbed；

节理S_joints对应的结构特征参数数量M为4，特征参数分别包括：节理开度 W_jionts、节理密度D_jionts、节理产状O_jionts、节理体积占比V_vjionts。

进一步地，所述步骤二包括：

步骤21：对所述岩心试样S_RC进行岩石力学实验，获取岩石力学参数RMsrc；

步骤22：将所述原始三维岩心数值模型D_RC中的岩石基质设置岩石力学参数初始值RM_0block，将所述原始三维岩心数值模型D_RC中所含有的结构体Strv设置岩石力学参数初始值RM_0strv；其中，岩石力学参数初始值RM_0block、岩石力学参数初始值RM_0strv包括的具体参数有：弹性模量E₀、单轴抗压强度UCS₀、泊松比μ₀、内聚力C₀、内摩擦角FI₀；

步骤23：选择Drucker–Prager屈服准则与Mohr–Coulomb强度破坏准则，进行力学仿真数值模拟，得到变形破坏过程中应力、应变；根据应力-应变分析获取模拟岩石力学参数RM_Drc；

步骤24：以所述岩石力学参数RMsrc和所述原始三维岩心数值模型D_RC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致为评价标准，调整原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数初始值RM_0block以及结构体Strv的岩石力学参数初始值RM_0strv，并重复步骤22-步骤23，直至所述岩石力学参数RMsrc和所述原始三维岩心数值模型D_RC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致，则调整得到的岩石基质岩石力学参数、结构体Strv岩石力学参数即为所述原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数取值RM_block以及结构体Strv的岩石力学参数取值RM_strv；

步骤25：对步骤一构建的三维岩心数值模型组D_StrC中每一个岩心数值模型 D_StrCi中的岩石基质、结构体分别设置岩石力学参数值RM_block以及结构体Strv 的岩石力学参数值RM_strv；

步骤26：执行步骤23获取每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合 RMD_StrCi。

进一步地，所述步骤三包括：

步骤31：对每个岩心数值模型D_StrCi，采用高斯包络正弦波激发子波进行岩心试样的声波传播模拟，得到波形图；声波模拟过程中，数值岩心模型的下边界设置为入射边界，上边界设置为出射边界；根据实际需求设定入射波频率、模拟时间步长。

步骤32：根据所述波形图的入口端、出口端的第一个峰值对应的时间t₁、t₂，计算时间差值Δt与声波穿过岩心数值模型D_StrCi长度L_DPi，利用下列公式计算岩心数值模型D_StrCi的声波速度V_DPi以及声波时差AC_i；

步骤33：根据所述结构体积占比V_vi、以及岩石基质的密度DEN_B，计算得到岩心数值模型D_StrCi的体积密度DEN_i；

DEN_i＝DEN_B·(1-V_vi)。

本发明提供的岩石力学参数评价模型构建方法及岩石力学特性评价方法，综合CT扫描、岩石力学数值模拟实验、岩石声波数值模拟实验等手段实现了强非均质性、强各向异性的复杂结构岩石力学参数计算评价模型的经济、高效构建，为安全钻井、高效压裂所必需的岩石力学参数评价提供了关键支撑，对深部油气、页岩油气等复杂油气藏的安全高效勘探开发具有重要意义。

本发明还提供一种岩石力学特性评价方法，包括：采用如上所述岩石力学参数评价模型的构建方法构建的模型对岩石的力学特性进行评价。

实施例：

本实施例中以砾岩为复杂结构对本发明的方法进行详细阐述：

第一步：构建包含有结构体的三维岩心数值模型组D_StrC

步骤11：观察砾岩样品表观结构，选取具有代表性且满足分析需要的砾岩样品。基于样品尺寸大于其中最大砾石直径的原则，选取砾岩样品S_RC，对岩心试样S_RC进行CT三维扫描，基于CT扫描结果重构原始三维岩心数值模型D_RC。如图2所示。

步骤12：基于原始三维岩心数值模型D_RC，提取岩心中的结构体Strv。本实例中所述结构体Strv为砾石S_gravel。

步骤121：对原始三维岩心数值模型DRC进行切片获取岩心试样的二维灰度图像；如图3所示。

步骤122：对二维灰度图像进行滤波消除各种类型的噪声(图4)，并对滤波后的图像进行直方图均衡化处理，使得图像变得清晰，能较好的在二维灰度图像中区分砾石与基质，达到图像增强的目的(图5)；

步骤123：根据均衡化图像中结构的类型、特征，选择选择合理的阈值，对均衡化处理的灰度图像进行阈值分割，通过阈值分割将灰度图像转换为二值化图像(图6)。

步骤124：对二值化图像(图6，其中，右边为左边的局部放大)进行降噪等系列处理，利用形态学的开运算消除图像中孤立的点、闭运算填平孔洞，获取较高质量的砂砾结构的图像。

步骤125：基于拓扑分水岭算法对获取高质量二值化图像进行图像分割，实现图像中结构体Strv的分割、提取，如图7所示(其中，右边为左边的局部放大)。

步骤13：分析获得结构体Strv对应的M个结构特征参数。

利用等效直径方程统计出各个砂砾结构的等效直径，即砾径D_eq。

其中：D_eq为颗粒的等效直径，即砾径D_gravel；V_p为分割后的砾石颗粒体积。

砾岩样品粒度分布图如图8、图9所示，由图8分析可知砾石结构(>2000μm) 中砾径D_gravel范围主要在2000μm～8000μm；由图9分析砾石体积占比V_vgravel为58％。

步骤14：根据结构体参数的个数M＝2与结构特征参数砾径D_gravel范围主要在2000μm～8000μm、砾石体积占比V_vgravel为58％，通过正交组合设计得到15 个砾石结构体的特征参数组合；构建15个岩心数值模型D_StrCi。从而实现了砾石结构体Strv对应的岩心数值模型组D_StrC的建立。部分模型如图10(a)、10(b) 所示。

第二步：通过岩石力学数值模拟实验，确定三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型的岩石力学参数组合，其中第i个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合为RMD_StrCi；

步骤21：对步骤11所述CT扫描后的岩心试样S_RC，进行岩石力学实验，获取岩石力学参数RMsrc。

步骤22：将步骤11所述原始三维岩心数值模型D_RC中的岩石基质设置岩石力学参数初始值RM_0block，将所含有的结构体Strv设置岩石力学参数初始值 RM_0strv；

步骤23：选择Drucker–Prager屈服准则与Mohr–Coulomb强度破坏准则，进行力学仿真数值模拟，得到变形破坏过程中应力、应变。

图11(a)为砾岩模型，如图11(a)所示，将砾岩模型左右两边的边界作为围压边界，底部边界作为固定约束部分，上面的边界作为载荷位移加载边界，在数值模拟过程中每一步的加载位移步长为20μm；

图11(b)屈服时应力分布图，图11(c)为破坏时应力分布图，如图11(b)、图11(c)可获取岩石变形破坏过程中应力大小；根据应力-应变关系(图12)，分析获取模拟岩石力学参数RM_Drc。

步骤24：以步骤21所述实验岩石力学参数RM_Src和原始三维岩心数值模型 D_RC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致为评价标准，即两者差异最小为目标，调整原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数初始值RM_0block以及结构体Strv的岩石力学参数初始值RM_0strv，并重复步骤22-步骤23，直至步骤21 所述实验岩石力学参数RM_Src和原始三维岩心数值模型DRC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致。此时调整得到的岩石基质岩石力学参数、结构体Strv岩石力学参数即为原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数取值RM_block以及结构体Strv的岩石力学参数取值RM_strv。

步骤25：对步骤一构建的三维岩心数值模型组D_StrC中每一个岩心数值模型 D_StrCi中的岩石基质、结构体分别设置岩石力学参数值RM_block以及结构体Strv 的岩石力学参数值RM_strv。

步骤26：执行步骤23获取每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数RMD_StrCi。 15个砾岩岩心数值模型的弹性模量E、泊松比μ、单轴抗压强度UCS、内聚力C、内摩擦角FI如下：

E＝{E₁，E₂，…，E_i，…，E₁₅}，数值大小分布范围12.78GPa～21.20GPa；

μ＝{μ₁，μ₂，…，μ_i，…，μ₁₅}，数值大小分布范围0.3194～0.3899；

UCS＝{UCS₁，UCS₂，…，UCS_i，…，UCS₁₅}，数值大小分布范围 27.76MPa～36.09MPa；

C＝{C₁，C₂，…，C_i，…，C₁₅}，数值大小分布范围9.2MPa～13.7MPa；

FI＝{FI₁，FI₂，…，FI_i，…，FI₁₅}，数值大小分布范围18.1MPa～22.6MPa；

第三步：获取岩心数值模型的物理参数。通过声波传播数值模拟实验，确定三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型的声波时差AC；同时确定每个岩心数值模型的体积密度、结构体积占比。其中第i个岩心数值模型D_StrCi的声波时差为AC_i、体积密度为DEN_i、结构体积占比为V_vi。

步骤31：对每个岩心数值模型D_StrCi，采用高斯包络正弦波激发子波进行岩心试样的声波传播模拟。声波模拟过程中，岩心数值模型的下边界设置为入射边界，上边界设置为出射边界；根据实际需求设定入射波频率、模拟时间步长。声波模拟得到得到波形图如图13(a)-13(c)所示。

步骤32：根据波形图的入口端、出口端的第一个峰值对应的时间t₁、t₂，计算时间差值Δt与声波穿过岩心数值模型D_StrCi长度L_DPi，利用公式(2)计算岩心数值模型D_StrCi的声波速度V_DPi以及声波时差AC_i。根据模拟结果，声波波速为 4048.09m/s～4791.97m/s，声波时差为208.68μs/m～247.03μs/m。

步骤33：根据步骤13确定岩心数值模型D_StrCi的结构体积占比V_vi。砾石体积占比V_vi为3％～58％。

步骤34：根据所述结构体积占比V_vi、以及岩石基质的密度DEN_B，计算得到岩心数值模型D_StrCi的体积密度DEN_i分别范围为2.4g/cm³～2.6g/cm³。

DEN_i＝DEN_B·(1-V_vi)

因此，通过第三步获得15个砾岩岩心数值模型的声波时差数据序列AC、体积密度数据序列DEN、结构体积占数据序列V_v如下：

AC＝{AC₁，AC₂，…，AC_i，…，AC_N}，数值大小分布范围208.68μs/m～247.03μs/m；

DEN＝{DEN₁，DEN₂，…，DEN_i，…，DEN_N}，数值大小分布范围 2.4g/cm³～2.6g/cm³；

V_v＝{V_v1，V_v2，…，V_vi，…，V_vN}，数值大小分布范围为3％～58％。

第四步：对所述每个岩石力学参数序列与声波时差数据序列AC、体积密度数据序列DEN、结构体积占比数据序列V_v的进行数理统计，分析岩石力学参数与声波时差、体积密度、结构体积占比之间的定量关系，建立以声波时差、体积密度、砾石结构体积占比为评价变量的砾岩岩石力学参数(弹性模量、泊松比、抗压强度、内聚力、内摩擦角等)计算评价模型。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种岩石力学参数评价模型构建方法，其特征在于，包括：

步骤一：构建包含有结构体的三维岩心数值模型组D_StrC；所述三维岩心数值模型组D_StrC包含有N个岩心数值模型D_StrCi，即D_StrC＝{D_StrC1，D_StrC2，…，D_StrCi，…，D_StrCN}；所述结构体包括：裂缝S_frac、孔洞S_hole、砾石S_gravel、层理S_bed、节理S_joints；

步骤二：通过岩石力学数值模拟实验，确定所述三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合RMD_StrCi，其中i代表第i个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合；

所述岩石力学参数组合RMD_StrCi中包括的参数有：弹性模量E_i、单轴抗压强度UCS_i、泊松比μ_i、内聚力C_i、内摩擦角FI_i；

根据所述每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合RMD_StrCi确定所有岩心数值模型对应的岩石力学参数矩阵：

步骤三：获取岩心数值模型的物理参数；通过声波传播数值模拟实验，确定所述三维岩心数值模型组D_StrC中每个岩心数值模型的声波时差AC；同时确定每个岩心数值模型的体积密度、结构体积占比；

根据所述每个岩心数值模型对应的声波时差AC、体积密度、结构体积占比确所有岩心数值模型的物理参数矩阵：

步骤四：对所述每岩石力学参数矩阵与物理参数矩阵进行数理统计，分析岩石力学参数与声波时差、体积密度、结构体积占比之间的定量关系，建立以声波时差、体积密度、结构体积占比为评价变量的岩石力学参数计算评价模型；

E＝f(AC,DEN,V_V)

μ＝f(AC,DEN,V_V)

UCS＝f(AC,DEN,V_V)

C＝f(AC,DEN,V_V)

FI＝f(AC,DEN,V_V)。

2.根据权利要求1所述的岩石力学参数评价模型构建方法，其特征在于，所述步骤一包括：

步骤11：选取代表性岩心试样S_RC，对所述岩心试样S_RC进行CT三维扫描，基于CT扫描结果重构原始三维岩心数值模型D_RC；

步骤12：基于所述原始三维岩心数值模型D_RC，提取岩心中的结构体Strv；

步骤13：分析获得所述结构体Strv对应的M个结构特征参数；

步骤14：根据所述结构特征参数的个数M与各个结构特征参数的数值范围，通过正交组合设计得到N个结构体的特征参数组合；依据每个结构体的特征参数组合构建一个对应的所述岩心数值模型D_StrCi；所有的结构体对应的所述岩心数值模型D_StrCi构成所述包含有结构体的三维岩心数值模型组D_StrC。

3.根据权利要求2所述的岩石力学参数评价模型构建方法，其特征在于，所述步骤12包括：

步骤121：对所述原始三维岩心数值模型D_RC进行切片获取岩心试样的二维灰度图像；

步骤122：对所述二维灰度图像进行滤波，并对滤波后的图像进行直方图均衡化处理；

步骤123：根据均衡化图像中结构的类型、特征，选择选择合理的阈值，对均衡化处理的灰度图像进行阈值分割，通过阈值分割将灰度图像转换为二值化图像；

步骤124：对二值化图像进行降噪处理，并基于形态学的开运算消除降二值化图像中孤立的点、基于形态学的闭运算填平二值化图像中的孔洞，从而获得处理后的二值化图像；

步骤125：基于拓扑分水岭算法对处理后的二值化图像进行图像分割，以对图像中结构体Strv进行分割、提取，最终得到所述岩心中的结构体Strv。

4.根据权利要求2所述的岩石力学参数评价模型构建方法，其特征在于，步骤13所述结构特征参数包括：

所述裂缝S_frac对应的结构特征参数数量包括：裂缝长度L_frac、裂缝开度W_frac、裂缝密度D_frac、裂缝产状O_frac、裂缝体积占比V_vfrac；

所述孔洞S_hole对应的结构特征参数数量包括：孔洞长短轴大小LS_hole、孔洞密度D_hole、孔洞体积占比V_vhole；

所述砾石S_gravel对应的结构特征参数包括：砾径D_gravel、砾石体积占比V_vgravel；

所述层理S_bed对应的结构特征参数数量包括：层理密度D_bed、层理产状O_bed、层理体积占比V_vbed；

所述节理S_joints对应的结构特征参数包括：节理开度W_jionts、节理密度D_jionts、节理产状O_jionts、节理体积占比V_vjionts。

5.根据权利要求2所述的岩石力学参数评价模型构建方法，其特征在于，所述步骤二包括：

步骤21：对所述岩心试样S_RC进行岩石力学实验，获取岩石力学参数RMsrc；

步骤22：将所述原始三维岩心数值模型D_RC中的岩石基质设置岩石力学参数初始值RM_0block，将所述原始三维岩心数值模型D_RC中所含有的结构体Strv设置岩石力学参数初始值RM_0strv；其中，岩石力学参数初始值RM_0block、岩石力学参数初始值RM_0strv包括的具体参数有：弹性模量E₀、单轴抗压强度UCS₀、泊松比μ₀、内聚力C₀、内摩擦角FI₀；

步骤23：选择Drucker–Prager屈服准则与Mohr–Coulomb强度破坏准则，进行力学仿真数值模拟，得到变形破坏过程中应力、应变；根据应力-应变分析获取模拟岩石力学参数RM_Drc；

步骤24：以所述岩石力学参数RMsrc和所述原始三维岩心数值模型D_RC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致为评价标准，调整原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数初始值RM_0block以及结构体Strv的岩石力学参数初始值RM_0strv，并重复步骤22-步骤23，直至所述岩石力学参数RMsrc和所述原始三维岩心数值模型D_RC的模拟岩石力学参数RM_Drc相一致，则调整得到的岩石基质岩石力学参数、结构体Strv岩石力学参数即为所述原始三维岩心数值模型D_RC中岩石基质的岩石力学参数取值RM_block以及结构体Strv的岩石力学参数取值RM_strv；

步骤25：对步骤一构建的三维岩心数值模型组D_StrC中每一个岩心数值模型D_StrCi中的岩石基质、结构体分别设置岩石力学参数值RM_block以及结构体Strv的岩石力学参数值RM_strv；

步骤26：执行步骤23获取每个岩心数值模型D_StrCi的岩石力学参数组合RMD_StrCi。

6.根据权利要求1所述的岩石力学参数评价模型构建方法，其特征在于，所述步骤三包括：

步骤31：对每个岩心数值模型D_StrCi，采用高斯包络正弦波激发子波进行岩心试样的声波传播模拟，得到波形图；

步骤32：根据所述波形图的入口端、出口端的第一个峰值对应的时间t₁、t₂，计算时间差值Δt与声波穿过岩心数值模型D_StrCi长度L_DPi，利用下列公式计算岩心数值模型D_StrCi的声波速度V_DPi以及声波时差AC_i；

步骤33：根据所述结构体积占比V_vi、以及岩石基质的密度DEN_B，计算得到岩心数值模型D_StrCi的体积密度DEN_i；

DEN_i＝DEN_B·(1-V_vi)。

7.一种岩石力学特性评价方法，其特征在于，采用权利要求1-6任一所述岩石力学参数评价模型构建方法构建的模型对岩石的力学特性进行评价。

Images