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1978年 | 1篇 |
1976年 | 3篇 |
1975年 | 1篇 |
1963年 | 1篇 |
小型地质构造是造成煤与瓦斯突出事故的主要因素,小构造的精准探测是亟需解决的关键问题。煤岩界面高精度探测是查明小构造,实现透明工作面的基础。声波远探测技术具有探测范围大、分辨率高、可成像等优点,能够实现对煤岩界面的精准识别。为此,提出了基于穿层钻孔声波远探测的煤岩界面探测技术,通过在井下穿层钻孔内布置声波远探测仪,采集孔周煤岩分界面产生的阵列波形,并利用反射波信息反演获得煤岩界面成像图,进一步结合钻孔群,实现工作面的整体勘察。首先,利用COMSOL Multiphysics软件构建出煤系单极远探测数值模型;然后通过模型正演分析全波信号与波场快照的全时空变化规律;最后对远探测声波数据进行反演实现煤岩界面的偏移成像。正演结果表明:模型中煤层的纵波波速比顶底板岩层慢1.2 km/s左右,声波在煤层中传播时能量衰减得更快,同时声波穿过煤岩界面时会出现主频的漂移;当测点趋近于仪器从底板岩层向煤层过渡的位置时,直达波的变化特征为幅度的骤降与声时的增大,而界面反射波的特征为时间−深度域中倾斜同相轴的斜率改变。对采集到的波形数据进行滤波、波场分离、反射波增强、偏移成像四个步骤完成模型反演,成像结果与原始模型相似度高,煤岩界面倾角误差0.6°、煤厚误差0.212 m,穿层钻孔远探测声波有限元方法可以有效地反演出煤岩界面的位置和形态特征。该研究可为声波远探测技术应用于穿层钻孔煤岩界面识别提供基础理论支撑。
相似文献致灾机理、危险性评价、灾变预测共同构成矿井水防治理论体系基本内容,其在过去20多年里快速发展,目标是理解矿井水行为特征,预测演化趋势,服务矿区水害防治工作。机器学习是大数据时代进行数据分析和挖掘的有力工具。将机器学习应用于矿井水防治理论体系研究,已得到相对广泛的关注。针对理论体系的3项基本内容,重点讨论了机器学习在各内容建设中的具体应用,主要包括:根据不同水害类型分类简述致灾机理研究现状,指出机器学习应用暂为空白的原因为其不具备做出假设的能力。认为未来致灾机理研究方法依然以传统方法(理论分析、数值模拟、相似模拟等)为主,机器学习促进地质数据获取与处理,对机理研究作出贡献;分析方法优势,指出机器学习作用于危险性评价的主要方式为非结构化数据的处理及丰富评价方法;分析基于物理和基于数据的单一预测模式弊端,论述物理模型与数据驱动相结合的必要性,相应给出“模型−数据”双驱动预测模式的3种实现形式,并讨论了基于图像的灾变预测方法可行性。随着生产数据及地质数据的丰富,机器学习方法可推动理论体系研究快速发展,并为矿井水防治学科系统方法论研究作出贡献。
相似文献声波测井常用斯通利波来评价储层渗透性能和识别地层裂缝,描述声波在渗透性地层中的传播需要求解Biot孔隙弹性波动方程.本文采用有限差分方法来求解测井斯通利波在渗透地层和裂缝带的反射及透射问题.综合利用有限差分法和一维等效波数法研究和分析了不同层厚、孔隙度和渗透率下单个和多个渗透地层的斯通利波反射及透射系数以及变化规律,两种方法计算结果对比验证了一维等效波数法在0~2 kHz范围内的可靠性.对于等效波数法难以模拟、更为复杂的裂缝带模型,利用有限差分方法分析和研究了在不同渗透率、轴向和径向延伸长度下裂缝带的斯通利波反射和透射系数及其变化特征.本文结果表明: 斯通利波在渗透裂缝带中激发的流体渗流是一种穿透深度有限的趋肤效应,因此要达到0.1 m以上的探测深度,需要使用较低的激发频率(0~2 kHz),低频段内的斯通利波反射和透射系数对井壁附近裂缝带的渗透性能均有响应.随着渗透率升高,斯通利波反射系数在低频明显升高,透射系数在高频降低显著; 在高于Biot特征频率的频段,反射和透射系数曲线随渗透率升高呈复杂变化,与孔隙流体从渗流到波动的变化相关.本文的方法和结果有助于分析和解释斯通利波在裂缝型渗透地层的传播特征,为识别此类地层和评价其渗透性能奠定理论基础.
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