CN116607928B - 一种用于原地浸出开采的井网优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开原地浸出开采的井网优化方法，涉及砂岩型矿床原地浸出开采技术领域。获取原地浸出开采矿区的物探和解译信息；获取原地浸出开采井网的初始井距和合理井距；根据采区边界模型、地层模型和品位模型构建采区多源信息数字模型；对采区多源信息数字模型进行隐式重建得到空间分布几何模型；对空间分布几何模型进行直接赋值得到赋值后的空间分布几何模型；将初始井距离和合理井距输入到赋值后的空间分布几何模型得到初始井网布置数据；根据第一预设条件对初始井网布置数据进行井位的迭代优化形成优化后的井网布置数据。本发明提高了原地浸出开采矿区的溶浸流场覆盖率，从而提高了矿产资源利用率和回收率。
Description
技术领域
本发明涉及砂岩型矿床原地浸出开采技术领域，特别是涉及一种用于原地浸出开采的井网优化方法。
背景技术
我国铀资源类型以砂岩型、火山岩型、花岗岩型、碳硅泥岩型为主，其中砂岩型占比达到50％以上；目前国内天然铀产能的90％来源于砂岩型铀矿。砂岩型铀矿原地浸出开发过程中，由于砂岩储层渗透性差、非均质性强的特征，溶浸液在地层的运移过程往往难以预测，井网布置与采区浸出率、矿山开采效益之间存在复杂的非线性关系，因此合理优化井网布置存在极大挑战。在地浸开采的研究、设计与生产实践中，地下水数值模拟软件可以作为一款有效的工具，反映不同井网布置方案下所产生的溶浸流场动态响应过程，以此判断井网布置的合理性。
然而受限于传统数值模拟软件操作的复杂性及单次模拟所需大量的计算资源和时耗，极大限制了地浸开采井网自适应优化的开展。目前原地浸出开采仍采用规则井型等间距形式进行井网布置，但实践证明，以此类布置方式开采往往存在浸出率不及预期、浸出死角较大、不同开采单元采出完成时间差异较大的问题，给资源高效利用及企业生产管理带来了困扰。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种用于原地浸出开采的井网优化方法，提高了原地浸出开采矿区的溶浸流场覆盖率，从而提高了矿产资源利用率和回收率。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下方案：
一种用于原地浸出开采的井网优化方法，所述方法包括：
获取原地浸出开采矿区的物探和解译信息；所述物探和解译信息至少包括：采区边界数据、地质属性数据和矿体品位分布数据；获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2；
根据所述采区边界数据构建采区边界模型；根据所述地质属性数据构建地层模型；根据所述矿体品位分布数据构建品位模型；根据所述采区边界模型、所述地层模型和所述品位模型构建采区多源信息数字模型；
根据采区钻孔信息通过径向基插值和等值面近似方法对所述采区多源信息数字模型进行隐式重建，得到空间分布几何模型；
采用空间约束方法和空间过滤方法对所述空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型；
将所述初始井距离L1和所述合理井距L2输入到赋值后的空间分布几何模型，得到初始井网布置数据；
采用改进的FMM算法根据第一预设条件对所述初始井网布置数据进行井位的迭代优化，形成优化后的井网布置数据；所述第一预设条件包括：采区溶浸流场覆盖率。
可选地，所述径向基插值的计算公式为：
其中，x为已知数据点，γ为求权系数，p(x)为一种多项式，是一种径向基核函数，N为常数。
可选地，所述采用空间约束方法和空间过滤方法对所述空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型具体包括：
确定所述空间分布几何模型的基点坐标，并以所述基点坐标为原点建立三维坐标系；
将所述空间分布几何模型分割为a*b*c个单元块，并确定任意一个单元块的尺寸；
采用估值方法对任意一个单元块所表征的矿体品位分布数据进行估值，得到单元块估值；所述估值方法至少包括：克里金方法或地质统计学方法；
根据所述单元块估值，采用空间约束方法和空间过滤方法对所述空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型。
可选地，所述获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2包括：
根据单位面积金属使用量、浸出率和金属销售价格得到产出值O；根据单位质量金属生产成本和单个钻井成本计算得到投入值I；
投入值I与产出值O相等时对应的井距L0为采场允许布置的最小井间距；投入值I与产出值O差值绝对值的最大值所对应的井距为初始井距L1；
根据第二预设条件通过经验公式计算得到合理井距L2；所述第二预设条件至少包括：经济效益和井距对开采效果的影响；所述经验公式为：
可选地，所述获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2之后包括：
预设抽注单元；所述抽注单元包括：一个抽井和N个注井，N为正整数；
注井横向个数为：注井纵向个数为：/>其中，Q为原地浸出开采矿区横向边界长度；W为原地浸出开采矿区纵向边界长度；注井总数为XI*YI，抽井总数为(XI-1)*(YI-1)；
根据注井横向个数XI和注井纵向个数YI分别计算注井横向井距Lx和注井纵向井距Ly；根据所述井横向井距Lx和注井纵向井距Ly生成注井井网；所述注井井网中第i行第j列的注井Ii,j的坐标为(iLx,jLy)，其中i∈0,XI，j∈[0,YI)；
根据所述注井井网，得到抽井井网；所述抽井井网中第i行第j列的抽井Pi,j坐标为((i+0.5)Lx,(j+0.5)Ly)，i∈0,XI-1，j∈[0,YI-1)；
根据所述注井井网和所述抽井井网得到(N+1)点型规则等间距布置形式的抽注井网。
可选地，所述采用改进的FMM算法根据第一预设条件对所述初始井网布置数据进行井位的迭代优化，形成优化后的井网布置数据包括：
预设抽注井网优化指标并随机初始化；所述优化指标包括：直接优化指标和约束指标；
根据约束指标构建井位约束空间模型；将所述注井井网和所述抽井井网的坐标约束在所述井位约束空间模型中，得到当前井网布置；
采用改进的FMM算法获取所述当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据所述流场覆盖过程构建目标函数，根据所述目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率；
采用智能优化算法对所述优化指标进行迭代优化，得到所述优化后的井网布置数据；所述智能优化算法至少包括：粒子群优化算法。
可选地，
所述优化指标包括：抽井井位坐标Pi，j，注井井位坐标Ii，j，抽注井网起始点坐标(xa,yb)和抽注井网整体相对于X轴的旋转角度θ，顺时针方向为正；
其中，抽井井位坐标Pi，j和注井井位坐标Ii，j为直接优化指标，抽注井网整体旋转角度θ为约束指标，指标参数范围分别设为xa∈[0,XI(Lx-L2)],yb∈[0,YI(Ly-L2)],θ∈[-π/2,π/2]。
可选地，所述根据约束指标构建井位约束空间模型包括：
根据所述旋转角度θ，所述抽注井网起始点坐标(xa,yb)和所述合理井距L2生成井网横向约束直线集合Ti和井网纵向约束直线集合Dj；
其中，Ti∈T、Dj∈D，其中i∈[0,2*XI)、j∈[0,2*YI)；
将注井井位坐标Ii,j和抽井井位坐标Pi,j分别约束在由{T2*i,T2*i+1,D2*j,D2*j+1}和{T2*i+1,T2*i+2,D2*j+1,D2*j+2}构成的井位约束空间模型内；
所述井网横向约束直线集合Ti计算公式如下：
y+y0＝tanθ*(x-x0)-i*L2/cosθ；
所述井网纵向约束直线集合Dj计算公式如下：
y+y0＝-1/tanθ*(x-x0)-j*L2/sinθ。
可选地，所述采用改进的FMM算法获取所述当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据所述流场覆盖过程构建目标函数，根据所述目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率包括：
计算网格扩散时间t；具体计算公式为：
其中，Fi,j为当前井网中网格A处的扩散速度；Δx，Δy分别为网格A在X轴，Y轴方向上的尺寸；τ为压力前沿到达网格A处的扩散时间；τ1，τ2分别为网格A在X轴，Y轴方向上相邻网格的最小扩散时间；
分别计算在抽井单独影响区域和注井单独影响区域的当前井网中网格A处的扩散速度Fi,j；具体公式为：
其中，PRI为当前抽井流量或注井流量与最小井流量之比；r为网格A与抽井或注井所处位置之间的距离，m；k为渗透率，mD；μ为流体粘度，cp；为孔隙率；
计算在抽井和注井叠加影响区域的当前井网中网格A处的扩散速度Fi,j；具体公式为：
其中，VRx为抽井压力梯度的合成矢量在X轴方向上的分量，VRy为注井压力梯度的合成矢量在Y轴方向上的分量；(x,y)为当前网格A的位置坐标，(x0,y0)为注井位置坐标，(x1,y1)为抽井位置坐标；
根据网格扩散时间t得到抽井流场网格扩散时间集合PT和注井流场网格扩散时间集合IT；其中，抽井的网格扩散时间t直接影响原地浸出开采矿区溶浸液的回收效果，注井的网格扩散时间t直接影响到原地浸出开采矿区溶浸液的浸出速率；
采区溶浸流场覆盖率计算公式具体如下：
其中，i,j为当前网格A的坐标，f(i,j)代表当前网格A是否被抽井，和/或，注井流场所覆盖；ct表示临界扩散时间，PT(i,j)为注井在(i,j)点的扩散时间，IT(i,j)为抽井在(i,j)点的扩散时间。
可选地，所述采用智能优化算法对所述优化指标进行迭代优化，得到所述优化后的井网布置数据包括：
在预设时间内，采用智能优化算法对所述优化指标进行迭代优化，并重复“根据约束指标构建井位约束空间模型”和“采用改进的FMM算法获取所述当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据所述流场覆盖过程构建目标函数，根据所述目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率”的步骤，直至得最优粒子后停止迭代，得到所述优化后的井网布置数据；
所述最优粒子包括：抽井流场覆盖率最大值，和/或，注井流场覆盖率最大值；
通过所述改进的FMM算法对所述优化后的井网布置数据进行流场模拟，获取原地浸出开采矿区难浸块段位置；
根据所述原地浸出开采矿区难浸块段位置和所述采区多源信息数字模型，得到在当前网格A处增设抽井，和/或，注井的概率。
在本发明实施例中，获取原地浸出开采矿区的物探和解译信息，原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2，改进的FMM算法即可快速迭代形成优化的井网布置数据，相比于常规的规则井网，能够获得更大的采区溶浸流场覆盖率，减少矿体浸出死角，提高矿产资源利用率和回收率。
本发明实施例无需传统地下水数值模拟软件，采用改进的FMM算法即可实现复杂非均质性矿体的井位自适应优化，降低了操作的复杂性及单次模拟所需大量的计算资源和时耗，提高了原地浸出开采井场的快速、非规则井网优化布置。此外，优化的井网布置数据同样适用于抽井、注井功能互换开采场景，可用于指导原地浸出开采钻孔布置，具有重大的工程实践意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的原地浸出开采的井网优化方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的目标区块采区砂泥地型数字模型示意图；
图3为本发明实施例提供的目标区块采区铀元素品位数字模型示意图；
图4为本发明实施例提供的目标优化块段渗透率分布图；
图5为本发明实施例提供的形成的抽、注井网规则等间距示意图；
图6为本发明实施例提供的井位约束构建示意图；
图7为本发明实施例提供的优化后抽、注井网布置图；
图8为本发明实施例提供的直接优化方案的性能图；
图9为本发明实施例提供的整体约束—局部优化性能图；
图10为本发明实施例提供的常规开采示意图；
图11为本发明实施例提供的抽、注井功能互换开采示意图；
图12为本发明实施例提供的井网优化后采区难浸区域示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。
本发明的目的是提供一种用于原地浸出开采的井网优化方法，以解决现有的浸出率不及预期、浸出死角较大、不同开采单元采出完成时间差异较大的问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1示出了上述原地浸出开采的井网优化方法的一种示例性流程。下面对各步骤进行详细介绍。
步骤1：获取原地浸出开采矿区的物探和解译信息；物探和解译信息至少包括：采区边界数据、地质属性数据和矿体品位分布数据；获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2；
获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2具体包括：
步骤11：根据单位面积金属使用量、浸出率和金属销售价格得到产出值O；根据单位质量金属生产成本和单个钻井成本计算得到投入值I；
投入值I与产出值O相等时对应的井距L0为采场允许布置的最小井间距；投入值I与产出值O差值绝对值的最大值所对应的井距为初始井距L1；
步骤12：根据第二预设条件通过经验公式计算得到合理井距L2；第二预设条件至少包括：经济效益和井距对开采效果的影响；经验公式为：
在一个示例中，在经济效益基础上，加入井距对开采效果的影响，经前期浸出实验探明每平米铀量为2kg/m2，浸出率为75％，生产成本为16万元/吨，钻井成本为7万元/井，地面建设成本为1万元/井，当前国际铀价为20万元/吨。使用逼近法对井距进行求解，当L0为49m时，投入与产出相等，采场开采经济效益为0，当L1为63m时，经济效益达到最大。通过经验公式计算得到本实例井场合理井距L2为56m。
在另一个示例中，从采区开采经济效益最佳的角度计算初始井距离L1，再进一步考虑采区开采效果的影响，计算采区的合理井距L2。通过井距L2及采区边界计算抽、注井数目，并以此形成初始规则等间距井网布置形式。
获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2之后包括：
步骤13：预设抽注单元；抽注单元包括：一个抽井和N个注井，N为正整数；
在一个示例中，本领域技术人员可灵活设计N的值，例如3、4、5等等，在此不做赘述。下文中，以N为4为例进行阐述，设定一个抽注单元由一个抽井及四个注井组成。以经济开采和开采效果为目标，构建了一套初始的、井距相对合理的、规则的五点型井网。
注井横向个数为：注井纵向个数为：/>其中，Q为原地浸出开采矿区横向边界长度；W为原地浸出开采矿区纵向边界长度；注井总数为XI*YI，抽井总数为(XI-1)*(YI-1)；
在一个示例中，Q为224，W为336，以注井横向个数注井纵向个数得到注井横向个数XI为5个，注井纵向个数YI为7个，注井总数为35个。抽井横、纵向数量为相应位置注井数量减一，XP为4个，YP为6个，抽井总数为24个。
步骤14：根据注井横向个数XI和注井纵向个数YI分别计算注井横向井距Lx和注井纵向井距Ly；根据井横向井距Lx和注井纵向井距Ly生成注井井网；注井井网中第i行第j列的注井Ii,j的坐标为(iLx,jLy)，其中i∈0,XI，j∈[0,YI)；
步骤15：根据注井井网，得到抽井井网；抽井井网中第i行第j列的抽井Pi,j坐标为((i+0.5)Lx,(j+0.5)Ly)，i∈0,XI-1，j∈[0,YI-1)；
步骤16：根据注井井网和抽井井网得到(N+1)点型规则等间距布置形式的抽注井网。
请参见图5，示出了根据上述步骤计算形成的采区井网规则等间距布置的抽注井网，图5中空心圆代表注井，实心圆代表为抽井。其生成步骤为：首先根据XI，YI重新计算注井横向井距Lx为32m，纵向井距Ly为29m。重复上述过程生成注井井网。其次将抽井布置在采区中的开采单元中心位置，以形成抽井井网。
步骤2：根据采区边界数据构建采区边界模型；根据地质属性数据构建地层模型；根据矿体品位分布数据构建品位模型；根据采区边界模型、地层模型和品位模型构建采区多源信息数字模型；
在一个示例中，第一步是将描述地质属性数据、矿体品位分布数据和采区边界的数据写入模型，形成的采区边界模型、地层模型和品位模型是数字模型，这三个模型不能用于相互之间的计算。
步骤3：根据采区钻孔信息通过径向基插值和等值面近似方法对采区多源信息数字模型进行隐式重建，得到空间分布几何模型；
在一个示例中，必须将采区多源信息数字模型经过采区钻孔信息通过径向基插值和等值面近似方法构建为空间分布几何模型之后，才能进行计算。空间分布几何模型的构建，是依据数字模型通过IO接口进行转换的。
步骤31：径向基插值的计算公式为：
其中，x为已知数据点，γ为求权系数，p(x)为一种多项式，是一种径向基核函数，N为常数。
步骤4：采用空间约束方法和空间过滤方法对空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型；具体包括：
步骤41：确定空间分布几何模型的基点坐标，并以基点坐标为原点建立三维坐标系；
在一个示例中，确定空间分布几何模型的基点坐标，是为了定位。所有的空间关系，都需要以此基点坐标进行定位，计算其空间相对位置，从而把原本的数字模型转换为空间分布几何模型。
步骤42：将空间分布几何模型分割为a*b*c个单元块，并确定任意一个单元块的尺寸；
在一个示例中，单元块是指在空间上将空间分布几何模型按照一定尺寸进行划分或者分割，比如将采区立体空间按照2m×2m×1m的尺寸划分为多个空间小单元块，相对应的，按比例尺将空间分布几何模型分割为多个空间小单元块。
在另一个示例中，结合步骤41和42，指定空间分布几何模型的基点坐标、单元块在三维坐标系X、Y、Z方向上的尺寸及其个数。空间分布几何模型的基点坐标为X＝7480.00、Y＝3478.00、Z＝965.00，单元块在三维坐标系X、Y、Z方向上的尺寸为2.0、2.0、1.0，X、Y、Z方向单元块数量分别为174.0、128.0、160.0。
步骤43：采用估值方法对任意一个单元块所表征的矿体品位分布数据进行估值，得到单元块估值；估值方法至少包括：克里金方法或地质统计学方法；
在一个示例中，单元块的矿体品位需要进行估值，是因为整个空间分布几何模型中，只有有勘探井的地方是已知品位的，空间上其他点位，都需要根据少量的已知数据，采用克里金方法或地质统计学方法进行估值/插值计算。对地质属性(岩性)基于S11构建的空间分布几何模型，采用空间约束及空间过滤的方法进行直接赋值。最后通过采区边界模型、地层模型和品位模型构建采区多源信息数字模型具体如图2和图3所示，具体包括砂泥地型和铀元素品味。
步骤44：根据单元块估值，采用空间约束方法和空间过滤方法对空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型。
步骤5：将初始井距离L1和合理井距L2输入到赋值后的空间分布几何模型，得到初始井网布置数据；
在一个示例中，基于多源信息数字模型提取高程Z＝35的二维平面模型，模型渗透率分布如图4所示，二维平面模型横向长度为256.0、纵向长度为348.0，其中320、640、960和1280分别代表不同的渗透率。
步骤6：采用改进的FMM算法根据第一预设条件对初始井网布置数据进行井位的迭代优化，形成优化后的井网布置数据；第一预设条件包括：采区溶浸流场覆盖率。
在一个示例中，在较精细刻画地层属性、品位分布的情况下，以溶浸流场覆盖率作为优化目标，在给定约束条件下，进行抽注井井位的优化；通过PSO算法调整抽注液井的井位，以FMM算法快速计算不同井位条件下得到不同的溶浸流场覆盖率，如果流场覆盖率增加，则本次的井位优于前一次的井位，通过1000～2000次左右的迭代寻优，获得优于初始井位的优化井网布置数据。
采用改进的FMM算法根据第一预设条件对初始井网布置数据进行井位的迭代优化，形成优化后的井网布置数据包括：
步骤61：预设抽注井网优化指标并随机初始化；优化指标包括：直接优化指标和约束指标；
步骤62：根据约束指标构建井位约束空间模型；将注井井网和抽井井网的坐标约束在井位约束空间模型中，得到当前井网布置；
在一个示例中，井场的优化属性包括：抽井井位Pi，j、注井井位Ii，j、井网起始点位置(x0,y0)、井网整体相对于x轴的旋转角度θ，顺时针为正。其中抽、注井位置为直接优化属性，井网整体属性为约束属性，约束参数范围分别设为x0∈[0,XI(Lx-L2)],y0∈[0,YI(Ly-L2)],θ∈[-π/2,π/2]。
图6示出了基于约束属性生成抽、注井井位约束空间的示意图，抽、注井位限制在其所在的方框内移动。
步骤63：采用改进的FMM算法获取当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据流场覆盖过程构建目标函数，根据目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率；
在一个示例中，基于改进FMM算法快速模拟抽注作用下的抽、注井流场扩散过程。改进FMM算法模拟需要导入上述步骤所形成的抽、注井网及采场地层模型。通过地层模型获取网格离散化的二维采区渗透率、孔隙度分布，跟据抽、注井所在位置，将相应网格的初始扩散时间设为0，波峰前沿以零点开始，向周边网格进行传播，传播速度由当前网格地质属性及距抽、注井的位置计算。与传统FMM算法不同的是，改进算法可以模拟原地浸出开采中抽、注井波前传播的相互作用，进而体现不同抽、注井布置方案流场覆盖过程的差异。
具体包括：
步骤631：计算网格扩散时间t；具体计算公式为：
其中，Fi,j为当前井网中网格A处的扩散速度；Δx，Δy分别为网格A在X轴，Y轴方向上的尺寸；τ为压力前沿到达网格A处的扩散时间；τ1，τ2分别为网格A在X轴，Y轴方向上相邻网格的最小扩散时间；
步骤632：分别计算在抽井单独影响区域和注井单独影响区域的当前井网中网格A处的扩散速度Fi,j；具体公式为：
其中，PRI为当前抽井流量或注井流量与最小井流量之比；r为网格A与抽井或注井所处位置之间的距离，m；k为渗透率，mD；μ为流体粘度，cp；为孔隙率；
步骤633：计算在抽井和注井叠加影响区域的当前井网中网格A处的扩散速度Fi,j；具体公式为：
其中，VRx为抽井压力梯度的合成矢量在X轴方向上的分量，VRy为注井压力梯度的合成矢量在Y轴方向上的分量；(x,y)为当前网格A的位置坐标，(x0,y0)为注井位置坐标，(x1,y1)为抽井位置坐标；
步骤634：根据网格扩散时间t得到抽井流场网格扩散时间集合PT和注井流场网格扩散时间集合IT；其中，抽井的网格扩散时间t直接影响原地浸出开采矿区溶浸液的回收效果，注井的网格扩散时间t直接影响到原地浸出开采矿区溶浸液的浸出速率；
在一个示例中，IT直接反应采区的浸出速率，PT则可以表征溶浸液回收效率，另外五点型井网还存在抽、注井功能互换的需求。因此使用抽、注井在某一约束时间下的综合覆盖率构建目标函数，定量评价指定时间下的流场覆盖性能。
采区溶浸流场覆盖率计算公式具体如下：
其中，i,j为当前网格A的坐标，f(i,j)代表当前网格A是否被抽井，和/或，注井流场所覆盖；ct表示临界扩散时间，PT(i,j)为注井在(i,j)点的扩散时间，IT(i,j)为抽井在(i,j)点的扩散时间。
步骤64：采用智能优化算法对优化指标进行迭代优化，得到优化后的井网布置数据；智能优化算法至少包括：粒子群优化算法。
优化指标包括：抽井井位坐标Pi，j，注井井位坐标Ii，j，抽注井网起始点坐标(xa,yb)和抽注井网整体相对于X轴的旋转角度θ，顺时针方向为正；
其中，抽井井位坐标Pi，j和注井井位坐标Ii，j为直接优化指标，抽注井网整体旋转角度θ为约束指标，指标参数范围分别设为xa∈[0,XI(Lx-L2)],yb∈[0,YI(Ly-L2)],θ∈[-π/2,π/2]。
在一个示例中，粒子群优化算法(PSO算法)是一种成熟的优化算法，目标函数、约束条件确定，相当于优化的方程和条件都确定，使用该算法求解，一个粒子中，实际代表了一种井网布置方式，如果当前布置方式由于前一种，那么粒子就可以替代前一个粒子，并在这种趋势的基础上进行进一步优化获得下一个粒子。
在迭代过程中，通过上述步骤评估该井网布置方案下的采区浸出性能，并通过维护粒子个体最优方案及粒子种群的全局最优方案来不断更新优化参数的组合以形成新的粒子属性，使粒子向全局最优逐渐靠拢，最终生成最优井网布置如图7所示。
图7中，抽、注井布置位置呈现出难渗区域的井网密度小，易渗区域井网密度大的特征。
根据约束指标构建井位约束空间模型包括：
步骤621：根据旋转角度θ，抽注井网起始点坐标(xa,yb)和合理井距L2生成井网横向约束直线集合Ti和井网纵向约束直线集合Dj；
其中，Ti∈T、Dj∈D，其中i∈[0,2*XI)、j∈[0,2*YI)；
步骤622：将注井井位坐标Ii,j和抽井井位坐标Pi,j分别约束在由{T2*i,T2*i+1,D2*j,D2*j+1}和{T2*i+1,T2*i+2,D2*j+1,D2*j+2}构成的井位约束空间模型内；
井网横向约束直线集合Ti计算公式如下：
y+y0＝tanθ*(x-x0)-i*L2/cosθ；
井网纵向约束直线集合Dj计算公式如下：
y+y0＝-1/tanθ*(x-x0)-j*L2/sinθ。
采用智能优化算法对优化指标进行迭代优化，得到优化后的井网布置数据包括：
步骤641：在预设时间内，采用智能优化算法对优化指标进行迭代优化，并重复“根据约束指标构建井位约束空间模型”和“采用改进的FMM算法获取所述当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据所述流场覆盖过程构建目标函数，根据所述目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率”的步骤，直至得最优粒子后停止迭代，得到优化后的井网布置数据；
最优粒子包括：抽井流场覆盖率最大值，和/或，注井流场覆盖率最大值；
步骤642：通过改进的FMM算法对优化后的井网布置数据进行流场模拟，获取原地浸出开采矿区难浸块段位置；
步骤643：根据原地浸出开采矿区难浸块段位置和采区多源信息数字模型，得到在当前网格A处增设抽井，和/或，注井的概率。
在本发明优选实施例中，采用的基于整体约束—局部优化的方法相比于直接优化，可以在更短的迭代次数内获得更优井网布置，其对比结果如图8和图9所示。
图10和图11示出了井网优化布置相比于规则等间距布置，在常规开采及抽注井功能互换开采均具有更好的流场覆盖性能，可有效降低采区溶浸死角问题。对优化方案再进行一次流场模拟，如图12所示，图中圆点表示布井位置，在图右下角区域存在一块指定时间内未有流场覆盖的黑色区域，通过采区多源信息数字模型发现，该处为泥岩区域，可渗性极差但铀品位高，因此需增设抽、注井方可将此处铀矿采出。
另一方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的用于原地浸出开采的井网优化方法。
另一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现所述的用于原地浸出开采的井网优化方法。
综上所述，本发明实施例基于采区流场覆盖性能角度，快速生成抽、注钻孔的优化布置方案，首先通过采区边界、地质属性、品位分布等构建采区多源信息数字化模型；其次根据采区生产指标及经济指标确定合理布置井距，并生成初始井网布置；最后以采区流场覆盖性能评估井网布置合理性并以此进行井位的迭代优化，直至生成最优井网布置数据方案。
在本发明实施例中，无需传统地下水数值模拟软件，即可实现复杂非均质性矿体的井位自适应优化，为原地浸出开采井场的快速、非规则优化提供了解决方案，其结果可用于指导原地浸出开采钻孔布置，具有重大的工程实践意义。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明实施例的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明实施例的限制。
Claims (10)
1.一种用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原地浸出开采矿区的物探和解译信息；所述物探和解译信息至少包括：采区边界数据、地质属性数据和矿体品位分布数据；获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2；
根据所述采区边界数据构建采区边界模型；根据所述地质属性数据构建地层模型；根据所述矿体品位分布数据构建品位模型；根据所述采区边界模型、所述地层模型和所述品位模型构建采区多源信息数字模型；
根据采区钻孔信息通过径向基插值和等值面近似方法对所述采区多源信息数字模型进行隐式重建，得到空间分布几何模型；
采用空间约束方法和空间过滤方法对所述空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型；
将所述初始井距离L1和所述合理井距L2输入到赋值后的空间分布几何模型，得到初始井网布置数据；
采用改进的FMM算法根据第一预设条件对所述初始井网布置数据进行井位的迭代优化，形成优化后的井网布置数据；所述第一预设条件包括：采区溶浸流场覆盖率。
2.根据权利要求1所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述径向基插值的计算公式为：
其中，x为已知数据点，γ为求权系数，p(x)为一种多项式，是一种径向基核函数，N为常数。
3.根据权利要求1所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述采用空间约束方法和空间过滤方法对所述空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型具体包括：
确定所述空间分布几何模型的基点坐标，并以所述基点坐标为原点建立三维坐标系；
将所述空间分布几何模型分割为a*b*c个单元块，并确定任意一个单元块的尺寸；
采用估值方法对任意一个单元块所表征的矿体品位分布数据进行估值，得到单元块估值；所述估值方法至少包括：克里金方法或地质统计学方法；
根据所述单元块估值，采用空间约束方法和空间过滤方法对所述空间分布几何模型进行直接赋值，得到赋值后的空间分布几何模型。
4.根据权利要求1所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2包括：
根据单位面积金属使用量、浸出率和金属销售价格得到产出值O；根据单位质量金属生产成本和单个钻井成本计算得到投入值I；
投入值I与产出值O相等时对应的井距L0为采场允许布置的最小井间距；投入值I与产出值O差值绝对值的最大值所对应的井距为初始井距L1；
根据第二预设条件通过经验公式计算得到合理井距L2；所述第二预设条件至少包括：经济效益和井距对开采效果的影响；所述经验公式为：
5.根据权利要求4所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述获取原地浸出开采井网的初始井距L1和合理井距L2之后包括：
预设抽注单元；所述抽注单元包括：一个抽井和N个注井，N为正整数；
注井横向个数为：注井纵向个数为：/>其中，Q为原地浸出开采矿区横向边界长度；W为原地浸出开采矿区纵向边界长度；注井总数为XI*YI，抽井总数为(XI-1)*(YI-1)；
根据注井横向个数XI和注井纵向个数YI分别计算注井横向井距Lx和注井纵向井距Ly；根据所述井横向井距Lx和注井纵向井距Ly生成注井井网；所述注井井网中第i行第j列的注井Ii,j的坐标为(iLx,jLy)，其中i∈[0,XI)，j∈[0,YI)；
根据所述注井井网，得到抽井井网；所述抽井井网中第i行第j列的抽井Pi,j坐标为((i+0.5)Lx,(j+0.5)Ly)，i∈[0,XI-1)，j∈[0,YI-1)；
根据所述注井井网和所述抽井井网得到(N+1)点型规则等间距布置形式的抽注井网。
6.根据权利要求5所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述采用改进的FMM算法根据第一预设条件对所述初始井网布置数据进行井位的迭代优化，形成优化后的井网布置数据包括：
预设抽注井网优化指标并随机初始化；所述优化指标包括：直接优化指标和约束指标；
根据约束指标构建井位约束空间模型；将所述注井井网和所述抽井井网的坐标约束在所述井位约束空间模型中，得到当前井网布置；
采用改进的FMM算法获取所述当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据所述流场覆盖过程构建目标函数，根据所述目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率；
采用智能优化算法对所述优化指标进行迭代优化，得到所述优化后的井网布置数据；所述智能优化算法至少包括：粒子群优化算法。
7.根据权利要求6所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，
所述优化指标包括：抽井井位坐标Pi，j，注井井位坐标Ii，j，抽注井网起始点坐标(xa,yb)和抽注井网整体相对于X轴的旋转角度θ，顺时针方向为正；
其中，抽井井位坐标Pi，j和注井井位坐标Ii，j为直接优化指标，抽注井网整体旋转角度θ为约束指标，指标参数范围分别设为xa∈[0,XI(Lx-L2)],yb∈[0,YI(Ly-L2)],θ∈[-π/2,π/2]。
8.根据权利要求7所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述根据约束指标构建井位约束空间模型包括：
根据所述旋转角度θ，所述抽注井网起始点坐标(xa,yb)和所述合理井距L2生成井网横向约束直线集合Ti和井网纵向约束直线集合Dj；
其中，Ti∈T、Dj∈D，其中i∈[0,2*XI)、j∈[0,2*YI)；
将注井井位坐标Ii,j和抽井井位坐标Pi,j分别约束在由{T2*i,T2*i+1,D2*j,D2*j+1}和{T2*i+1,T2*i+2,D2*j+1,D2*j+2}构成的井位约束空间模型内；
所述井网横向约束直线集合Ti计算公式如下：
y+y0＝tanθ*(x-x0)-i*L2/cosθ；
所述井网纵向约束直线集合Dj计算公式如下：
y+y0＝-1/tanθ*(x-x0)-j*L2/sinθ。
9.根据权利要求8所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述采用改进的FMM算法获取所述当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据所述流场覆盖过程构建目标函数，根据所述目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率包括：
计算网格扩散时间t；具体计算公式为：
其中，Fi,j为当前井网中网格A处的扩散速度；Δx，Δy分别为网格A在X轴，Y轴方向上的尺寸；τ为压力前沿到达网格A处的扩散时间；τ1，τ2分别为网格A在X轴，Y轴方向上相邻网格的最小扩散时间；
分别计算在抽井单独影响区域和注井单独影响区域的当前井网中网格A处的扩散速度Fi,j；具体公式为：
其中，PRI为当前抽井流量或注井流量与最小井流量之比；r为网格A与抽井或注井所处位置之间的距离，m；k为渗透率，mD；μ为流体粘度，cp；为孔隙率；
计算在抽井和注井叠加影响区域的当前井网中网格A处的扩散速度Fi,j；具体公式为：
其中，VRx为抽井压力梯度的合成矢量在X轴方向上的分量，VRy为注井压力梯度的合成矢量在Y轴方向上的分量；(x,y)为当前网格A的位置坐标，(x0,y0)为注井位置坐标，(x1,y1)为抽井位置坐标；
根据网格扩散时间t得到抽井流场网格扩散时间集合PT和注井流场网格扩散时间集合IT；其中，抽井的网格扩散时间t直接影响原地浸出开采矿区溶浸液的回收效果，注井的网格扩散时间t直接影响到原地浸出开采矿区溶浸液的浸出速率；
采区溶浸流场覆盖率计算公式具体如下：
其中，i,j为当前网格A的坐标，f(i,j)代表当前网格A是否被抽井，和/或，注井流场所覆盖；ct表示临界扩散时间，PT(i,j)为注井在(i,j)点的扩散时间，IT(i,j)为抽井在(i,j)点的扩散时间。
10.根据权利要求9所述的用于原地浸出开采的井网优化方法，其特征在于，所述采用智能优化算法对所述优化指标进行迭代优化，得到所述优化后的井网布置数据包括：
在预设时间内，采用智能优化算法对所述优化指标进行迭代优化，并重复“根据约束指标构建井位约束空间模型”和“采用改进的FMM算法获取所述当前井网布置下的流场覆盖过程，并根据所述流场覆盖过程构建目标函数，根据所述目标函数定量评估原地浸出开采矿区的采区溶浸流场覆盖率”的步骤，直至得最优粒子后停止迭代，得到所述优化后的井网布置数据；
所述最优粒子包括：抽井流场覆盖率最大值，和/或，注井流场覆盖率最大值；
通过所述改进的FMM算法对所述优化后的井网布置数据进行流场模拟，获取原地浸出开采矿区难浸块段位置；
根据所述原地浸出开采矿区难浸块段位置和所述采区多源信息数字模型，得到在当前网格A处增设抽井，和/或，注井的概率。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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