高堆石坝瞬变-流变参数三维全过程联合反演方法及变形预测

利用反演分析得到的参数进行高面板坝的应力、变形分析来预测长期变形。由于堆石坝的施工过程和变形机制比较复杂,很难将瞬时变形和流变变形分开,因此,有必要对静力本构模型参数和流变模型参数进行综合反演。利用实测位移资料,以对堆石坝变形较敏感的静力本构模型和流变模型参数为待反演参数,采用基于粒子迁徙的粒子群算法和径向基函数神经网络构建参数反演平台,该方法克服了粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,采用经过训练的神经网络来描述模型参数和位移之间的映射关系,节省了参数反演的计算时间。对水布垭高面板坝的反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合得很好,坝体变形在合理范围以内并趋于稳定。     

软土稳态流变参数多因素影响特性试验研究

软土具有明显的流变特性,导致土体沉降变形、滑坡等严重的岩土地质灾害,对工程的稳定性和安全性构成极大的威胁。在静态荷载作用下测试了淤泥质软土的初始剪切力、塑性黏度等流变参数,并分析了黏粒含量、含水率等因素对流变参数的影响特性。采用理论分析微观结构显微技术,揭示了黏粒含量、含水率等对流变参数的影响作用机理。研究结论对分析软土流变参数影响特性、快速预测流变参数、加固处理软土地基、提高承载力和整体强度等具有理论和实际意义。     

淤泥质软土动态流变特性与流变参数研究

实际调查和理论分析表明,软弱岩土具有流变特性,动态载荷作用加速了软弱岩土的流变行为,成为诱发岩土地质灾害的重要因素和主要动力。在测试分析动载作用下淤泥质软土的流变力学特性基础上,建立了动态黏弹塑性流变力学模型和流变方程,推导出动态流变参数计算式;通过测试,分析了动态剪切作用频率、动态剪切应变、淤泥质软土含水率等因素对动态流变参数影响特性。研究结果对揭示动载作用下淤泥质软土动态流变特性与流变参数影响变化规律,探索软弱岩土突发地质灾害的流变动力学机制等具有一定的理论和现实意义。     

岩石本构模型智能辨识方法研究

岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。     

利用BP网络技术预测碳酸盐岩储层孔隙度

利用径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的原理对储层参数(孔隙度、渗透率)进行了预测,运用有效测井数据和岩心测试资料作为网络模型的学习样本,通过网络的学习、训练,建立了测井解释的RBF神经网络模型。应用此模型定量计算了鄂尔多斯盆地杭锦旗地区多口井的碎屑岩层的孔隙度和渗透率。与用传统的统计方法比较,神经网络的方法显示出了更好的精度和更强的实用性。     

边坡稳定性预测的模糊神经网络模型

根据边坡稳定问题具有的模糊性,提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的。再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力。最后用收集到的边坡数据样本训练和测试模糊神经网络模型,结果表明该模糊神经网络预测边坡稳定性是可行的、有效的。     

莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层渗透率评价模型研究

文章以莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层为例,对传统的回归统计模型和基于BP神经网络的人工智能预测模型评价储层渗透率方法和效果进行了对比研究。目标储量报告里定火沙三段中孔、中渗;岩性（粒度）和孔隙度是储层渗透率的主要影响因素。根据岩心及测井数据,建立了孔隙度——粒度二元回归渗透率统计评价模型和BP神经网络渗透率预测模型。通过检验样本集精度对比,分析了隐含层数、隐含层节点数等网络结构参数变化对模型预测结果的影响,重点分析了不同的测井参数输入对BP神经网络模型预测结果的影响。优化后的BP神经网络模型对检验样本集的渗透率预测结果精度最高,其平均相对误差为37%,比传统的二元回归统计模型精度提高了26%。对目标油田三口井连续处理,BP神经网络模型渗透率预测结果更加合理,可以满足开发层段产能分析等生产需求。     

BP神经网络在测井数据预测原煤灰分中的应用

测井曲线能敏感反应原煤灰分,为了利用测井数据分析原煤灰分,采用BP神经网络建立测井数据预测原煤灰分模型,用以研究利用自然伽马、密度和视电阻率等测井参数估测原煤灰分的方法。通过网络训练与测试,实验预测结果与期望结果吻合性好、误差小,因而BP神经网络可以用于测井数据预测原煤灰分。     

巷道围岩参数的人工神经网络预测

应用人工智能方法解决地下工程问题,提出了预测巷道围岩参数的人工神经网络预测法,构造了预测围岩参数的神经网络模型。预测结果证明,该模型具有很高的预测精度。提出的方法有一定的实用价值和参考价值。     

线性石蜡基钻井液高温高压性能的研究

为了评价近期研制出的新型线性石蜡基钻井液的高温高压性能,对优选出的线性石蜡基钻井液开展了一系列的实验研究。评价试验包括：高温老化试验、高温流变性试验以及温度压力共同作用下钻井液的流变参数的测定。在试验研究的基础上,建立了预测高温高压条件流变参数的回归模型。该回归模型可用来预测限定条件下某一井深处的流变参数。研究结果表明,优选出的线性石蜡基钻井液可用作深井钻井的钻井液。     

隧道围岩流变参数的粘弹性位移反演与验证

将解析反演和数值反演相结合,对试验毛洞的断面形状和所处应力场做出适当的简化,利用对应性原理求解出洞室位移的Kelvin粘弹性解,并以此去拟合试验洞不同位置处的实测位移而得到多组流变参数;分别将其作为FLAC3D数值模型蠕变模式的输入参数,得出各自对应的实际断面形状和实际应力场条件下试验洞的蠕变位移数值解。然后,利用BP神经网络,对各组流变参数和其对应的试验洞同一位置处的蠕变位移数值解进行训练,建立起两者之间的非线性关系;利用训练好的网络,依据实测蠕变位移值得出了围岩流变参数;最后,利用隧道实测位移数据对反演的流变参数进行了数值正分析验证。     

岩质边坡流变分析的一种实用计算方法

基于等效MohrOCoulomb屈服准则原理,通过岩体材料参数的人工换算,实现其在有限元软件Ansys中的应用,并验证转化后参数与原参数之间的大小关系;同时针对边坡岩体流变特性,利用分数阶导数流变模型理论,提出考虑岩体流变特性的一种实用计算方法,通过Ansys弹塑性计算分析过程中改变材料特性的功能来处理边坡岩体材料的流变问题,算例表明该方法是可行的。     

循环荷载作用下考虑非达西渗流的软黏土一维流变固结分析

基于Hansob渗流理论和Merchant流变模型,将微分型流变方程耦合到一维固结理论中,建立了循环荷载作用下双变量表述的软黏土一维流变固结耦合方程组。采用FlexPDE软件对方程组进行了求解,通过与已有文献结果对比,验证了算法的可靠性,在该基础上研究了循环荷载作用下饱和软黏土的一维流变固结特性,分析了Hansob渗流参数、Merchant流变模型参数以及循环荷载类型对饱和软黏土固结特性的影响。研究结果表明,按超孔压定义的平均固结度 和按变形定义的平均固结度 均呈现循环变化特征,且 > ;当循环周次较大时, 进行稳定循环状态,由于流变效应, 峰值仍呈逐渐增大趋势;随着Hansob渗流参数 和 的逐渐增大,地基固结速率逐渐降低,同一循环周次内 、 的峰值也随之降低;随着流变参数F的逐渐增大,同一循环周次内 的峰值逐渐降低, 的峰值显著提高;随着 的逐渐增大,同一循环周次内 、 的峰值逐渐降低。循环荷载作用下地基的平均固结度始终处于循环状态,无法达到固结完成状态,其最大平均固结度也远小于线性荷载的情况。     

神经网络模型在非线性位移反分析中的应用

以岩体的粘弹性位移反分析为基础，探讨了人工神经网络在非线性位移反分析中的应用。通过对粘弹性位移反分析样本集的学习，结合张家洼铁矿和三台子煤矿的位移测试数据，得到了二者的岩体力学参数，并与试验结果相接近。     

引入非线性瞬时弹性模量的软土流变模型

软土是一种非线性流变物质,但现行流变模型却忽略了加载瞬时的非线性变形;软土流变试验参数是数学模型参数而非物理模型参数,一个土样一般只对应一种材料参数,但现行流变模型的模型参数常随着荷载变化,且变化无规律,离散性大。基于以有机质为流变相物质的人工土试样室内一维压缩蠕变试验,建立了各级荷载作用下具有相同模型参数的7组件流变模型,用非线性弹簧H描述软土加载瞬时弹塑性变形、并联的三元件组件模拟软土随时间变化的黏弹塑变形。结果表明：引入三次非线性瞬时弹性模量的7组件流变模型能够较准确地反映软土的流变特性。     

流变物质对软土流变参数影响的蠕变试验

流变性是软土的一种长期变形特性,对软土地基的沉降产生重要影响。现有研究表明,软土中高黏性的流变物质是产生其流变特性的主要物质因素,当流变物质分布具有一定均匀性时其流变特性与流变物质的分布形态无关,仅与流变物质本身性质和含量比例相关。通过蠕变试验研究了流变物质对软土流变参数的影响,视强亲水性的膨润土微小颗粒为具有高黏性的流变物质,均匀地把其掺入到人工土试样中进行一维压缩蠕变试验,引入基于邓肯非线性弹性的流变元件模型对蠕变试验曲线进行拟合分析,根据流变物质含量确定流变模型参数的变化规律,建立了模型等效黏滞系数、等效弹性模量和邓肯非线性弹性模量与膨润土（流变物质）含量的关系。模型拟合分析发现,基于邓肯非线性弹性的软土流变元件模型与试验结果具有良好一致性,模型参数与流变物质含量之间关系为双曲线方程。     

绿片岩三轴流变力学特性的研究(II):模型分析

首先,基于在岩石全自动流变伺服仪上得到的绿片岩三轴流变试验曲线,采用五元件线性粘弹性模型对表现为粘弹性流变特性的曲线进行了辨识,获得了绿片岩的粘弹性流变参数;然后,提出了一个新的非线性粘性元件,并将其与塑性体并联起来,得到一个新的非线性粘塑性体(NVPB),该体能充分反映岩石的加速流变特性:同时,将NVPB模型与五元件粘弹性模型串联起来,建立了一个新的岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型。采用绿片岩加速流变全过程曲线,对提出的岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型进行了辨识,得到了岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型的材料参数。流变模型与试验结果的比较,显示了所建模型的正确性与合理性。