CN108804849A - 一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法 - Google Patents

一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，涉及油气资源开发领域。本发明包括如下步骤：获取待评价矿场煤岩割理发育信息，并测得结构复杂程度，将割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，将面割理数量与其结构复杂程度进行相关性分析，得出两种分析方式下的煤岩结构复杂度评价模型；分别将两种分析方式下的煤岩岩样的岩石力学参数与其结构复杂程度的相关性分析，得到的岩石力学参数评价模型进行整合优选，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型，然后进行评价。本发明以分形分维所表征的煤岩结构复杂度为切入点，得到了通过少量标准样品来获取大量煤岩岩石力学参数的评价方法。

Description

一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法
技术领域
本发明涉及油气资源开发领域，具体为一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法。
背景技术
岩石力学参数是贯穿整个油气资源开发过程的基础参数，获取岩石力学参数一般有室内实验获取及矿场获取两种途径。室内力学试验是获取岩石强度最有效的方法之一，但是其局限性主要在于室内力学实验不能很好地模拟井下高温高压条件，同时，室内试验往往需要大量井下煤样，对于煤储层而言井下大段取样十分困难，从而难以大量室内物理实验以获取煤岩的岩石力学参数。再者，对于结构破碎的煤岩很难制备标准岩样，即使制样成功的煤样开展室内力学实验的成功率也比较低。因此，有必要寻找只需要少量标准煤样而获取大量岩石力学参数的方法。据现有文献报道，分形分维常常被用于描述复杂事物的复杂性，在石油工业领域，分形分维常常被用于评价岩石的非均质性，常常被用于研究毛管压力曲线的变化，进而用于研究流动单元等方面，且应用成果较多。煤岩割理发育，结构复杂，且复杂的结构对煤岩的岩石力学参数影响较大，目前已有的技术并不能准确的来对此做评价。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，本发明旨在以分形分维所表征的煤岩结构复杂度为切入点，得到了通过少量标准样品来获取大量煤岩岩石力学参数的评价方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，其包括如下步骤：
a、对待评价矿场，按照物理实验室要求获取大量煤岩岩样，并收集包括割理密度、割理数量和割理角度的割理发育信息，并测得煤岩岩样的结构复杂程度；
b、根据步骤a中煤岩岩样的割理发育情况，将其煤岩岩样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，将其煤岩岩样的割理数量与其结构复杂程度进行相关性分析；分别获取煤岩岩样基于割理密度分析和割理数量分析两种方式下的结构复杂度的评价模型；
c、将待评价矿场中的煤岩岩样割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值，通过数值模拟方式获取煤岩岩石力学参数；将基于割理密度分析和割理数量分析两种方式下的结构复杂度分别与其岩石力学参数进行相关性分析；将两种分析方式下的相关性分析进行整合优选，得到基于结构复杂度的煤岩岩石力学参数评价模型，然后可对煤岩岩石力学参数进行评价。
进一步的技术方案在于，所述岩样的割理发育信息包括面割理角度、面割理密度、面割理数量、端割理角度、端割理密度、端割理数量。
进一步的技术方案在于，所述岩石力学参数包括单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数。
进一步的技术方案在于，基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其具体步骤为：
a、对待评价矿场，按照物理实验室要求获取大量煤岩岩样，并收集包括割理密度、割理数量和角度的割理发育信息，制备并筛选岩芯试样；
b、根据步骤a中岩芯试样的割理发育情况，参照室内物理实验要求对岩芯试样进行数据测试，编程计算二维数值模型的盒维数FD,则岩芯试样的结构复杂程度为FD，将其岩芯试样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，构建改变割理密度分析方式下的煤岩结构复杂度评价模型，模型如下公式：
FD＝f0(ρ) (1)
式中：ρ为割理密度，条/5cm；FD为煤样模型的结构复杂程度，无量纲；
将其岩芯试样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，构建改变面割理数分析方式下的煤岩结构复杂度评价模型，模型如下：
FD＝f1(M) (2)
式中：M为面割理数，条；FD为煤样模型的结构复杂程度，无量纲；
c、将待评价矿场中的煤岩岩样割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值；对数值模拟计算结果进行处理可得到每个计算模型的单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数；将三个岩石力学参数分别与基于割理密度分析方式下的结构复杂度进行相关性分析，得出基于割理密度分析下的煤岩岩样的岩石力学参数与其结构复杂程度的相关性分析，构建基于割理密度分析方式下岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下：
UCS＝f2(FD) (3)
E＝f3(FD) (4)
μ＝f4(FD) (5)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲；
将三个岩石力学参数分别与基于割理数量分析方式下的结构复杂度进行相关性分析，得出基于面割理数量分析下的煤岩岩样的岩石力学参与其结构复杂程度的相关性分析，构建基于割理数量分析方式下岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下：
UCS＝f5(FD) (6)
E＝f6(FD) (7)
μ＝f7(FD) (8)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲。
d、对比步骤c中两种分析方式得到的岩石力学参数评价模型；
根据两种分析方式得到的评价模型相近，则将两种分析方式的数据整合在一起进行相关性分析，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型；
或，根据两种析方式得到的计算模型相差较大，则用实际室内力学实验数据分别与两种分析方式得到的评价模型的计算结果进行对比，优选出与实际室内力学实验结果相对误差较小的评价模型，作为该岩石力学参数的基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型。
进一步的技术方案在于，所述岩芯试样为钻取取得，其为圆柱体且岩芯轴线与面割理所在平面法线方向夹角在0°～90°之间，岩芯两端面磨平，两个端面垂直于岩芯轴线。
进一步的技术方案在于，编程计算二维数值模型的盒维数FD步骤如下：
首先将岩芯试样的割理发育情况收集处理，根据不同数量像素点的组合记为不同尺寸的“盒子”，记“盒子”尺寸为εi，其中，i为不同的剖分次数；用不同尺寸的“盒子”多次剖分模型，统计每个尺寸下被割理穿过的“盒子”数目Ni，对模型每进行一次剖分可得到一组数据(εi，Ni)，Q次划分则可得到Q组数据(εi，Ni)，以logNi为纵坐标，logεi为横坐标，作出logNi-logεi的关系图并进行线性拟合，则拟合式的斜率的负值为对应模型的盒维数FD，即为对应模型的结构复杂程度值FD。
进一步的技术方案在于，将两种分析方式下的相关性分析进行整合优选的方法为：
对比两种分析方式得到的岩石力学参数评价模型；
根据两种分析方式得到的评价模型相近，则将两种分析方式的数据整合在一起进行相关性分析，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型；
或，根据两种析方式得到的计算模型相差较大，则用实际室内力学实验数据分别与两种分析方式得到的评价模型的计算结果进行对比，优选出与实际室内力学实验结果相对误差较小的评价模型，作为该岩石力学参数的基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明以分形分维所表征的煤岩结构复杂度为切入点，得到了通过少量标准样品来获取大量煤岩岩石力学参数的评价方法。
附图说明
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是改变面割理数量方式构建不同结构复杂程度煤岩模型；
图2是改变面割理密度方式构建不同结构复杂程度煤岩模型；
图3是改变面割理数量方式模型盒维数计算图；
图4是改变面割理密度方式模型盒维数计算图；
图5a-图5b是面割理数量及面割理密度与盒维数的关系；
图6a-图6c是岩石力学参数与盒维数关系分析；
图7a-图7c是岩石力学参数与盒维数关系分析。
具体实施方式
下面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的一部分实施例，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。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
本发明提供了一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，其包括如下步骤：
a、对待评价矿场，按照物理实验室要求获取大量煤岩岩样，并收集包括割理密度、割理数量和割理角度的割理发育信息，并测得煤岩岩样的结构复杂程度；
b、根据步骤a中煤岩岩样的割理发育情况，将其煤岩岩样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，将其煤岩岩样的割理数量与其结构复杂程度进行相关性分析；分别获取煤岩岩样基于割理密度分析和割理数量分析两种方式下的结构复杂度的评价模型；
c、将待评价矿场中的煤岩岩样割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值，通过数值模拟方式获取煤岩岩石力学参数；将基于割理密度分析和割理数量分析两种方式下的结构复杂度分别与其岩石力学参数进行相关性分析；将两种分析方式下的相关性分析进行整合优选，得到基于结构复杂度的煤岩岩石力学参数评价模型，然后可对煤岩岩石力学参数进行评价。
将两种分析方式下的相关性分析进行整合优选的方法为：
对比两种分析方式得到的岩石力学参数评价模型，若两种分析方式得到的评价模型相近，则将两种分析方式的数据整合在一起进行相关性分析，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型，若两种析方式得到的计算模型相差较大，则用实际室内力学实验数据分别与两种分析方式得到的评价模型的计算结果进行对比，优选出与实际室内力学实验结果相对误差较小的评价模型，作为该岩石力学参数的基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型。
优选的，所述岩样的割理发育信息包括面割理角度、面割理密度、面割理数量、端割理角度、端割理密度、端割理数量。
优选的，所述岩石力学参数包括单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数。
优选的，基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，其具体步骤为：
a、对待评价矿场，按照物理实验室要求获取大量煤岩岩样，并收集包括割理密度、割理数量和角度的割理发育信息，制备并筛选岩芯试样；
b、根据步骤a中岩芯试样的割理发育情况，参照室内物理实验要求对岩芯试样进行数据测试，编程计算二维数值模型的盒维数FD,则岩芯试样的结构复杂程度为FD，将其岩芯试样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，构建改变割理密度分析方式下的煤岩结构复杂度评价模型，模型如下公式：
FD＝f0(ρ) (1)
式中：ρ为割理密度，条/5cm；FD为煤样模型的结构复杂程度，无量纲；
将其岩芯试样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，构建改变面割理数分析方式下的煤岩结构复杂度评价模型，模型如下：
FD＝f1(M) (2)
式中：M为面割理数，条；FD为煤样模型的结构复杂程度，无量纲；
c、将待评价矿场中的煤岩岩样割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值；对数值模拟计算结果进行处理可得到每个计算模型的单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数；将三个岩石力学参数分别与基于割理密度分析方式下的结构复杂度进行相关性分析，得出基于割理密度分析下的煤岩岩样的岩石力学参数与其结构复杂程度的相关性分析，构建基于割理密度分析方式下岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下：
UCS＝f2(FD) (3)
E＝f3(FD) (4)
μ＝f4(FD) (5)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲；
将三个岩石力学参数分别与基于割理数量分析方式下的结构复杂度进行相关性分析，得出基于面割理数量分析下的煤岩岩样的岩石力学参与其结构复杂程度的相关性分析，构建基于割理数量分析方式下岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下：
UCS＝f5(FD) (6)
E＝f6(FD) (7)
μ＝f7(FD) (8)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲。
d、对比步骤c中两种分析方式得到的岩石力学参数评价模型；
根据两种分析方式得到的评价模型相近，则将两种分析方式的数据整合在一起进行相关性分析，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型；
或，根据两种析方式得到的计算模型相差较大，则用实际室内力学实验数据分别与两种分析方式得到的评价模型的计算结果进行对比，优选出与实际室内力学实验结果相对误差较小的评价模型，作为该岩石力学参数的基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型。
优选的，所述岩芯试样为钻取取得，其为圆柱体且岩芯轴线与面割理所在平面法线方向夹角在0°～90°之间，岩芯两端面磨平，两个端面垂直于岩芯轴线。
优选的，编程计算二维数值模型的盒维数FD步骤如下：
首先将岩芯试样的割理发育情况收集处理，根据不同数量像素点的组合记为不同尺寸的“盒子”，记“盒子”尺寸为εi，其中，i为不同的剖分次数；用不同尺寸的“盒子”多次剖分模型，统计每个尺寸下被割理穿过的“盒子”数目Ni，对模型每进行一次剖分可得到一组数据(εi，Ni)，Q次划分则可得到Q组数据(εi，Ni)，以logNi为纵坐标，logεi为横坐标，作出logNi-logεi的关系图并进行线性拟合，则拟合式的斜率的负值为对应模型的盒维数FD，即为对应模型的结构复杂程度值FD。
实施例
采用基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
第一步，对待评价矿场煤岩进行观察描述，获取煤岩岩样的割理发育信息(包括割理密度和角度)制备并筛选岩芯试样；
煤岩割理发育，钻取的岩芯试样为圆柱体且岩芯轴线与面割理所在平面法线方向夹角在0°～90°之间，岩芯两端面磨平，两个端面垂直于岩芯轴线，观察并统计岩样的割理发育情况，包括面割理角度、面割理密度、端割理角度、端割理密度。
第二步，按照实际岩样大小、参考实际岩样的割理发育情况从改变面割理数量和改变面割理密度两个方式来建立不同结构复杂程度的计算模型(如图1、图2所示)。
第三步，编程计算各个模型的结构复杂程度。
首先将图1、图2所示模型读入内存，不同数量像素点的组合记为不同尺寸的“盒子”，记“盒子”尺寸为εi(i为不同的剖分次数)，用不同尺寸的“盒子”多次剖分模型，统计每个尺寸下被割理穿过的“盒子”数目Ni，对模型每进行一次剖分可得到一组数据(εi，Ni)，Q次划分则可得到Q组数据(εi，Ni)，以logNi为纵坐标，logεi为横坐标，作出logNi-logεi的关系图并进行线性拟合，则拟合式的斜率的负值为对应模型的盒维数FD，即为对应模型的结构复杂程度值FD。
第四步，使用RFPA数值模拟软件计算各个模型进行岩石力学参数。
首先将图1、图2所示模型读入到RFPA软件，对割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值，对数值模拟计算结果进行处理可得到每个计算模型的单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数。
第五步，构建基于岩样复杂度的岩石力学参数评价模型。
将第三步计算所得每个模型的盒维数与第四步计算所得每个模型的岩石力学参数值进行相关性分析，可得到基于岩样复杂度的岩石力学参数评价模型,基于割理密度分析下，其构建基于岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下公式如下式所示：
UCS＝f2(FD) (3)
E＝f3(FD) (4)
μ＝f4(FD) (5)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲；
基于面割理数量分析下，其构建基于岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下公式：
UCS＝f5(FD) (6)
E＝f6(FD) (7)
μ＝f7(FD) (8)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲。
d、对比步骤c中两种分析方式得到的岩石力学参数评价模型；
根据两种分析方式得到的评价模型相近，则将两种分析方式的数据整合在一起进行相关性分析，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型；
或，根据两种析方式得到的计算模型相差较大，则用实际室内力学实验数据分别与两种分析方式得到的评价模型的计算结果进行对比，优选出与实际室内力学实验结果相对误差较小的评价模型，作为该岩石力学参数的基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型。
计算实例
一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法
第一步，本次实例所用煤岩岩样为长度50mm、直径25mm的标准岩样，面割理角度约为80°(定义为层理面与岩样一端截面的夹角)，其面割理密度为9-15条/5cm，端割理密度为7-14条/5cm。
第二步，按照实际岩样大小、参考实际岩样的割理发育情况从改变面割理数量和改变面割理密度两个方式来建立不同结构复杂程度的计算模型(图1、图2)。
改变面割理数量方式下，面割理数量变化范围为3-14条，面割理数量变化步长为0.5条，共计23个计算模型(图1)。
改变面割理密度方式下，面割理密度变化范围为6-19条/5cm，面割理密度变化步长为1条/5cm，共计16个计算模型(图2)。
第三步，编程计算各个模型的结构复杂程度。
编程计算每个模型的盒维数，如图3、图4所示，对logNi-logεi的关系图并进行线性拟合，则拟合式的斜率的负值为对应模型的盒维数FD，即为对应模型的结构复杂程度值FD。每个模型的盒维数值如表1所示。
首先将图1、图2所示模型读入内存，不同数量像素点的组合记为不同尺寸的“盒子”，记“盒子”尺寸为εi(i为不同的剖分次数，值分别为：2像素，4像素，6像素，…46像素，48像素，50像素)，用不同尺寸的“盒子”多次剖分模型，统计每个尺寸下被割理穿过的“盒子”数目Ni，对模型每进行一次剖分可得到一组数据(εi，Ni)，25次划分则可得到25组数据(εi，Ni)，以logNi为纵坐标，logεi为横坐标，作出logNi-logεi的关系图并进行线性拟合(图3、图4)，则拟合式的斜率的负值为对应模型的盒维数FD，即为对应模型的结构复杂程度值FD(表1、表2)。
表1改变面割理数量方式模型盒维数
模型编号 割理数量(条) 盒维数
M1 3.00 1.1939
M2 3.50 1.2905
M3 4.00 1.2929
M4 4.50 1.3102
M5 5.00 1.3583
M6 5.50 1.4069
M7 6.00 1.3936
M8 6.50 1.3937
M9 7.00 1.4319
M10 7.50 1.4662
M11 8.00 1.4544
M12 8.50 1.4533
M13 9.00 1.4786
M14 9.50 1.5043
M15 10.00 1.4926
M16 10.50 1.492
M17 11.00 1.5105
M18 11.50 1.5181
M19 12.00 1.5346
M20 12.50 1.5514
M21 13.00 1.5656
M22 13.50 1.579
M23 14.00 1.5881
表2改变面割理密度方式模型盒维数
对面割理数量、面割理密度与对应模型的盒维数进行相关性分析，如图5a-图5b所示，煤岩样盒维数随着与割理数量及割理密度均有较好的相关性，随着割理数量或者割理密度的增加，煤岩样盒维数逐渐增加，煤岩样盒维数能够用于表征其结构复杂程度，则煤岩结构复杂度评价模型为：
第四步，使用RFPA数值模拟软件计算各个模型进行岩石力学参数。
首先将图1模型读入到RFPA软件，对割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值(表3)，对数值模拟计算结果进行处理，从应力应变曲线可得到每个计算模型的单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数(表4、表5)。
表3模型基质计算参数
表4改变割理数量方式下模型力学参数计算结果
模型编号 割理数量(条) 单轴抗压强度(MPa) 弹性模量(MPa) 泊松比
M1 3.00 19.093 7220.8 0.3462
M2 3.50 18.120 6945.7 0.3468
M3 4.00 17.287 6897.0 0.3482
M4 4.50 16.960 6827.0 0.3562
M5 5.00 16.662 6790.2 0.3552
M6 5.50 17.231 6741.8 0.3538
M7 6.00 15.976 6683.2 0.361
M8 6.50 15.124 6608.4 0.3716
M9 7.00 15.647 6574.3 0.3724
M10 7.50 15.841 6525.0 0.3686
M11 8.00 15.489 6477.4 0.3812
M12 8.50 14.227 6414.2 0.3956
M13 9.00 14.447 6377.6 0.3954
M14 9.50 15.227 6332.5 0.3902
M15 10.00 15.146 6278.3 0.4018
M16 10.50 14.330 6199.8 0.42
M17 11.00 14.506 6178.2 0.4152
M18 11.50 14.335 6121.3 0.4326
M19 12.00 14.544 6071.9 0.4266
M20 12.50 14.310 6036.2 0.4196
M21 13.00 14.221 6006.3 0.4198
M22 13.50 13.984 5952.8 0.4202
M23 14.00 14.029 5945.8 0.4094
表5改变割理密度方式模型力学参数计算结果
第五步，构建基于岩样复杂度的岩石力学参数评价模型。
将第三步计算所得每个模型的盒维数与第四步计算所得每个模型的岩石力学参数值进行相关性分析，可得到基于岩样复杂度的岩石力学参数评价模型,相关性分析如下图6所示。
表7所示为两种复杂程度构造方式下，煤样盒维数与岩石力学参数的关系模型统计。对比两种不同方式得到的3组拟合关系，两个单轴抗压强度关系模型式、弹性模量关系模型一致性较高，两个泊松比关系模型差异较大，这是因为改变割理数量方式下，模型的面割理并未贯穿，导致对应模型的盒维数值相对较小，且模型“弱结构面”的作用变弱，在“微裂隙”发育阶段前有更多的径向变形，进而泊松比值有所增大。因此，在后续研究中，单轴抗压强度及弹性模量的获取方式为：将改变面割理数量及改变面割理密度两组数据合并进行相关性分析所得(图7a、图7b)。实例评价两种分析方式下煤岩的泊松比，并将评价结果与室内实验结果进行对比(表6)，由表6可知，改变割理密度分析方式的误差相对较小，因此，泊松比的获取方式为：以改变割理密度方式的数据进行相关性分析所得(图7c)。
表6两种分析方式的泊松比与实测结果对比表
表7两种复杂程度构造方式下煤样盒维数与岩石力学参数的关系模型
即，不同结构复杂程度页岩的岩石力学参数与盒维数的关系分别为：
UCS＝-12.3531FD+33.345
E＝-4983.7FD+13608
μ＝0.0669FD+0.2466
其中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲。
上式即为基于结构复杂度的岩样岩石力学参数评价模型。
使用上述评价模型对同地区10块煤岩的岩石力学参数进行评价，并与实际单轴压缩试验数据进行对比，数据如表7所示。
表8预测岩石力学参数与实测岩石力学参数对比表
由上表可知，预测得到的三个岩石力学参数的误差都在9％以内，因此，本发明所建立的煤岩岩石力学参数评价方法有较好的适用性。

Claims (7)

1.一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，其包括如下步骤：
a、对待评价矿场，按照物理实验室要求获取大量煤岩岩样，并收集包括割理密度、割理数量和割理角度的割理发育信息，并测得煤岩岩样的结构复杂程度；
b、根据步骤a中煤岩岩样的割理发育情况，将其煤岩岩样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，将其煤岩岩样的割理数量与其结构复杂程度进行相关性分析；分别获取煤岩岩样基于割理密度分析和割理数量分析两种方式下的结构复杂度的评价模型；
c、将待评价矿场中的煤岩岩样割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值，通过数值模拟方式获取煤岩岩石力学参数；将基于割理密度分析和割理数量分析两种方式下的结构复杂度分别与其岩石力学参数进行相关性分析；将两种分析方式下的相关性分析进行整合优选，得到基于结构复杂度的煤岩岩石力学参数评价模型，然后可对煤岩岩石力学参数进行评价。
2.根据权利要求1所述的一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，所述岩样的割理发育信息包括面割理角度、面割理密度、面割理数量、端割理角度、端割理密度、端割理数量。
3.根据权利要求1所述的一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，所述岩石力学参数包括单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，其具体步骤为：
a、对待评价矿场，按照物理实验室要求获取大量煤岩岩样，并收集包括割理密度、割理数量和角度的割理发育信息，制备并筛选岩芯试样；
b、根据步骤a中岩芯试样的割理发育情况，参照室内物理实验要求对岩芯试样进行数据测试，编程计算二维数值模型的盒维数FD,则岩芯试样的结构复杂程度为FD，将其岩芯试样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，构建改变割理密度分析方式下的煤岩结构复杂度评价模型，模型如下公式：
FD＝f0(ρ) (1)
式中：ρ为割理密度，条/5cm；FD为煤样模型的结构复杂程度，无量纲；
将其岩芯试样的割理密度与其结构复杂程度进行相关性分析，构建改变面割理数分析方式下的煤岩结构复杂度评价模型，模型如下：
FD＝f1(M) (2)
式中：M为面割理数，条；FD为煤样模型的结构复杂程度，无量纲；
c、将待评价矿场中的煤岩岩样割理进行识别并分别对割理和基质部分进行岩石力学参数赋值；对数值模拟计算结果进行处理可得到每个计算模型的单轴抗压强度、弹性模量及泊松比三个岩石力学参数；将三个岩石力学参数分别与基于割理密度分析方式下的结构复杂度进行相关性分析，得出基于割理密度分析下的煤岩岩样的岩石力学参数与其结构复杂程度的相关性分析，构建基于割理密度分析方式下岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下：
UCS＝f2(FD) (3)
E＝f3(FD) (4)
μ＝f4(FD) (5)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲；
将三个岩石力学参数分别与基于割理数量分析方式下的结构复杂度进行相关性分析，得出基于面割理数量分析下的煤岩岩样的岩石力学参与其结构复杂程度的相关性分析，构建基于割理数量分析方式下岩样复杂度的岩石力学参数评价模型如下：
UCS＝f5(FD) (6)
E＝f6(FD) (7)
μ＝f7(FD) (8)
上式中，UCS为岩样单轴抗压强度，MPa；E为岩样弹性模量，MPa；μ为岩样泊松比，无量纲；FD为岩样盒维数，无量纲；
d、对比步骤c中两种分析方式得到的岩石力学参数评价模型；
根据两种分析方式得到的评价模型相近，则将两种分析方式的数据整合在一起进行相关性分析，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型；
或，根据两种析方式得到的计算模型相差较大，则用实际室内力学实验数据分别与两种分析方式得到的评价模型的计算结果进行对比，优选出与实际室内力学实验结果相对误差较小的评价模型，作为该岩石力学参数的基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型。
5.根据权利要求3所述的一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，所述岩芯试样为钻取取得，其为圆柱体且岩芯轴线与面割理所在平面法线方向夹角在0°～90°之间，岩芯两端面磨平，两个端面垂直于岩芯轴线。
6.根据权利要求3所述的一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，编程计算二维数值模型的盒维数FD步骤如下：
首先将岩芯试样的割理发育情况收集处理，根据不同数量像素点的组合记为不同尺寸的“盒子”，记“盒子”尺寸为εi，其中，i为不同的剖分次数；用不同尺寸的“盒子”多次剖分模型，统计每个尺寸下被割理穿过的“盒子”数目Ni，对模型每进行一次剖分可得到一组数据(εi，Ni)，Q次划分则可得到Q组数据(εi，Ni)，以logNi为纵坐标，logεi为横坐标，作出logNi-logεi的关系图并进行线性拟合，则拟合式的斜率的负值为对应模型的盒维数FD，即为对应模型的结构复杂程度值FD。
7.根据权利要求1所述的一种基于结构复杂度的岩石力学参数评价方法，其特征在于，将两种分析方式下的相关性分析进行整合优选的方法为：
对比两种分析方式得到的岩石力学参数评价模型；
根据两种分析方式得到的评价模型相近，则将两种分析方式的数据整合在一起进行相关性分析，得到基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型；
或，根据两种析方式得到的计算模型相差较大，则用实际室内力学实验数据分别与两种分析方式得到的评价模型的计算结果进行对比，优选出与实际室内力学实验结果相对误差较小的评价模型，作为该岩石力学参数的基于结构复杂度的岩石力学参数评价模型。
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