深部巖體力學參數(shù)特征化方法研究及應用

　　本書的主要創(chuàng)新成果包括以下幾個方面。①針對資源高效開發(fā)利用鉆井時所引起的地面變形情況，采用有限差分方法，通過結合有限差分商業(yè)軟件（FLAC3D），建立油氣生產時資源儲層及圍巖的溫度場-滲流場-應力場（THM）耦合的儲層壓縮變形導致地面移動的數(shù)值計算模型，揭示在多場耦合作用下深部巖體的變形演化機制。②針對資源高效開發(fā)利用鉆井時所引起的井筒圍巖變形，采用離散單元法，通過結合商業(yè)離散元軟件（UDEC），建立從宏觀上描述裂隙巖體中裂隙網(wǎng)絡開裂、延伸和貫通與多場耦合效應的非線性特征的地質力學數(shù)值計算模型，對深部工程不同方式鉆井時井壁的穩(wěn)定性進行了分析研究。同時，在不同巖體力學參數(shù)情況下，深部巖體工程的巖體力學行為得到描述，將巖體力學參數(shù)與巖體力學行為之間的對應關系進行定量描述，同時將定量化的數(shù)據(jù)收集整理形成人工智能巖體力學參數(shù)特征化的機器學習樣本。③針對人工水壓致裂造縫提高資源采收率的問題，本書對工程巖體在反復注入液體作用下產生裂隙的機制開展了研究?；陔x散單元法的Fish語言構建了深部裂隙巖體的溫度場-滲流場-應力場（THM）多場耦合地質力學模型，采用該模型研究了考慮天然裂隙的分布及影響的水壓致裂造縫機制及過程，這與實際工程更為接近。通過模擬分析巖體力學參數(shù)對水壓致裂巖體的變形及井底孔隙壓力變化的影響，找出巖體力學參數(shù)與巖體力學行為之間的線性/非線性關系，從而揭示深部裂隙巖體在注入流體人為活動的變形破壞機制，同時為開展深部儲層和圍巖巖體力學參數(shù)特征化，提供了理想的人工智能反演模型機器訓練樣本和驗證樣本。④結合數(shù)值模擬和人工智能技術建立了人工智能多參數(shù)特征化反演模型，實現(xiàn)了基于監(jiān)測的場地信息對巖體力學參數(shù)特征化的研究。通過將識別到的參數(shù)代入建立的正演模型中，對工程巖體力學行為進行分析。人工智能的結果，以及數(shù)值計算結果、現(xiàn)場監(jiān)測結果和人工智能預測結果表明，采用人工智能巖體力學參數(shù)特征化反演模型獲得的巖體力學參數(shù)是有效的和等效準確的。這為定量化深部巖體力學參數(shù)提供了新方法，同時為進一步認識深部資源的高效開采規(guī)律提供了技術支持。在項目的實施和應用過程中，解決了從宏觀層面上描述裂隙網(wǎng)絡演化與多場耦合效應的非線性特征，為認識裂隙巖體的斷裂損傷破壞演化機制和進行裂隙巖體工程穩(wěn)定性評價提供了理論基礎。同時，結合現(xiàn)場能監(jiān)測到的場地信息，采用人工智能技術，建立壓力和位移多參數(shù)特征化反演分析模型，為解決在地下工程設計、施工、維護、評價和數(shù)值模擬中地下工程巖體的巖體力學參數(shù)獲取這一科學難題提供了新的分析方法。本書為項目研究工作的系統(tǒng)總結，由7章組成。第1章介紹了深部巖體力學與工程的國內外研究現(xiàn)狀，以及本書的研究內容和特色。第2章介紹了深部巖體力學的概念和評價體系、工程巖體特性，以及深部工程中亟須解決的難題。第3章介紹了人工智能預測和反演識別模型的相關理論，并給出相應算例分析。第4章介紹了基于地面位移的巖體力學參數(shù)識別研究。第5章模擬分析了井壁穩(wěn)定性，并介紹了基于井壁變形的巖體力學參數(shù)特征化研究。第6章模擬分析水力壓裂過程，介紹了基于井底壓力反演巖體力學參數(shù)的研究內容。第7章是結論與展望部分。本書在出版過程中得到了河南省高等學校青年骨干教師培養(yǎng)計劃項目“深部裂隙巖體凍壓裂破壞機理及巖體力學參數(shù)特征化研究”（No.2018GGJS122）、河南省自然科學基金項目“裂隙巖體凍損傷演化機理與地質力學參數(shù)特征化方法研究”（No.182300410160）、河南省重點科技攻關計劃項目“非常規(guī)油氣儲層巖體凍破壞機理及其地質力學參數(shù)反演識別研究” （No.182102310804）、中國博士后科學基金面上項目“深部裂隙巖體破壞機理及巖體力學參數(shù)特征化研究”（No.2016M602259）、河南省高等學校重點科研項目“基于人工智能技術的深部巖體力學參數(shù)特征化研究”（No.20B560002）等項目的資助，在此，衷心感謝中國博士后科學基金委員會、河南省科學技術廳、河南省教育廳等有關部門給予的支持。

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