利用Mogi模型预测盐岩储气库地表沉降

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优化非等间距灰色模型GM(1,1)的沉降模拟预测

优化非等间距灰色模型GM(1,1)的沉降模拟预测

第32卷10期2020年10月中国煤炭地质COAL GEOLOGY OF CHINAVol.32No.10Oct.2020doi:10.3969/j.issn.1674-1803.2020.10.12文章编号:1674-1803(2020)10-0055-05优化非等间距灰色模型GM (1,1)的沉降模拟预测王艳利(1.河南省地球物理空间信息研究院,郑州㊀450009;2.河南省地质物探工程技术研究中心,郑州㊀450009)摘㊀要:基于灰色模型建模理论,以Matlab 软件平台,采用优化灰作用量及时间响应函数的非等间距GM(1,1)模型,编写程序对沉降数据序列进行建模模拟预测㊂以文献数据验证了模型程序的正确性,并通过工程实例证明了优化的非等时距灰色模型在沉降监测模拟预测中的可靠性与实用性,模型曲线拟合度更好,预测结果更接近实际,精度更高,也更符合实际沉降规律,具有一定的应用价值㊂关键词:非等间距GM(1,1)模型;灰作用量优化;时间响应函数优化中图分类号:TU196㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:ASubsidence Simulated Prediction Based on Optimized Unequal Interval Grey Model GM (1,1)Wang Yanli(1.Institute of Geophysical Spatial Information,Henan Province,Zhengzhou,Henan 450009;2.Henan geological and Geophysical Engineering Technology Research Center,Zhengzhou,Henan 450009)Abstract :Based on grey model modeling theory,the paper has taking the MATLAB as a platform,using optimized grey action quantityand temporal response function unequal interval GM (1,1)model programming carried out modeling simulated prediction for subsid-ence data sequence.The published data have verified model program correctness.Then through project cases have proved optimized unequal interval grey model reliability and practicability in subsidence simulated prediction.The model curves have better fitting de-gree,predicted results closer to practice,higher accuracy and more consistent with practical subsidence regular pattern.Thus the mod-el has certain application values.Keywords :unequal interval GM (1,1)model;grey action quantity optimization;temporal response function optimization作者简介:王艳利(1977 ),女,河南修武人,高级工程师,注册测绘师,本科,主要从事测绘工程㊁土地规划及地理信息应用等研究工作㊂收稿日期:2019-12-21责任编辑:孙常长㊀㊀由于受到地下水开采㊁地质环境变化等多种因素的影响,在华北平原地区己经连续多年出现地面沉降现象㊂为系统査清华北平原(河南部分)地区地下水降落漏斗范围内的地面沉降量及沉降速率,通过对前期监测数据分析,寻找其中的变化规律,建立模拟预测模型,并根据该模型对未来的沉降趋势进行预测,为该区域的沉降预测和处置提供科学㊁客观的依据㊂目前基于等间距监测数据的灰色模型预测应用较多,但在实际工作中很难做到沉降点的连续等时距监测,因此建立非等时距灰色模型进行模拟预测很有必要㊂本文基于灰色模型建模理论,建立优化灰作用量及时间响应函数非等时距GM(1,1)模型,实现华北平原(河南部分)地区地下水降落漏斗范围内的地面沉降量模拟预测㊂1㊀非等间距灰色模型建模及优化我国控制论专家邓聚龙教授提出的灰色系统理论预测模型,具有样本数量需求少㊁预测精度高的特点,因此该系统理论在许多领域得到了广泛应用㊂灰色系统理论的模拟预测模型有多种,其中优化的灰色GM(1,1)模型和灰色组合模型等是在沉降监测应用中常用的灰色模拟预测模型[1-3]㊂然而,这些数学模型都严格要求样本序列是等时间序列建立的,但在实际沉降监测工作中,受自然环境和各种主㊁客观因素影响,时间序列往往是非等距的㊂因此针对非等距的时间序列样本,为寻求一种科学方法,满足分析沉降监测规律要求,有很多学者尝试构建了非等间距的灰色预测模型,并在沉降监测工作中得到应用,取得了一定的成果㊂如陈有亮㊁孙钧在等间距灰色预测模型的基础上推广应用非等距时间序列,用于岩石蠕变断裂时间预测和三峡库区滑坡预报[4]㊂何亚伯,梁城采取3次样条函数插值法对非等距时序进行数据处理,并应用时间序列分析方法56㊀中㊀国㊀煤㊀炭㊀地㊀质第32卷建立了隧道围岩位移的预测模型[5]㊂姜佃高㊁姜佃升㊁许珊娜等建立非等间隔GM(1,1)模型,用于沉陷监测预报,通过与传统灰色模型分析对比证明了非等间隔GM(1,1)模型在沉陷监测预报中相对传统模型更为有效[6]㊂1.1㊀非等间距GM(1,1)模型建模原始序列为:x (0)={x (0)(t 1),x (0)(t 2), ,x (0)(t n )}若每2次观测的时间间隔不全相等(含全不相等),即Δt k =t k -t k -1ʂconst ,k =2,3, ,n 不为常数,则称x (0)(t i )为非等间距序列㊂x (0)(t i )的一次累加生成序列(1-AGO)按下式计算:x(1)(t k )=ðni =1x (0)(t k )Δt kΔt i =1,i =1t i -t i -1,i >1{,k =1,2, ,n㊀㊀非等间距序列x (1)(t i )的一阶累加生成序列z (1)={z (1)(t 1),z (1)(t 2), ,z (1)(t n )}㊀㊀其中:z (1)(t k )=(x (1)(t k )+x (1)(t k -1))/2,k =1,2, ,n ㊂对一次累加生成序列x (1)建立白化微分方程:d x (1)(t k )d t+ax (1)(t k )=u ,t k ɪ[0,㣁)(1)㊀㊀根据最小二乘原理,可得[a u ]Τ=(B ΤB )-1(B ΤY )(2)㊀㊀其中,Y =x (0)(t 2)x (0)(t 3)︙x (0)(t n )éëêêêêêêùûúúúúúú㊀B =-z (1)(t 2)1-z (1)(t 3)1︙︙-z(1)(t n )1ùûúúúúúúéëêêêêêê(3)㊀㊀z(1)(t k )为x(1)(t k )在离散区间[t k ,t k +1]上的背景值㊂式(2)中a 为发展系数,反映x (0)的增长态势,u为灰色作用量㊂微分方程式(1)的解为x ^(1)(t k )=x (1)(t 1),k =1(x (1)(t 1)-u a )e -a (t k -t 1)+ua ,k >1ìîíïïïï(4)㊀㊀由x (1)(t k )=ðki =1x (1)(i )Δt i ,x (1)(t k -1)=ðk -1i =1x (1)(i )Δi ,两式相减得差分还原公式:x^(0)(t k )=[x ^(1)(t k )-x ^(1)(t k -1)]/(t k -t k -1)(5)㊀㊀将式(4)代入式(5)得非等间隔GM(1,1)模型预测方程式:x ^(0)(t k )=x (0)(t 1),k =1[(1-e a Δt k )x (0)(t 1)-u a ()e-a (t k -t 1)]/Δt k ,k >1ìîíïïïï(6)1.2㊀非等间距GM(1,1)模型优化基于非等间距GM(1,1)模型因原始序列间隔不同,具有更大离散度,模型模拟预测精度更难控制,模拟预测结果存在不尽如人意的情况㊂多位学者分别从模型的建模机理和原始数据修正等方面寻找更好的模型精度控制方法㊂戴文战㊁李俊峰利用齐次指数函数拟合一次累加生成序列,通过优化模型背景值,实现了非等间距GM(1,1)模型建模方法[7]㊂王正新,党耀国,刘思峰利用非齐次指数函数实现了对GM(1,1)模型的背景值优化[8]㊂王叶梅,党耀国,王正新等在文献[8]的基础上通过优化模型的背景值提出了新的非等间距GM(1,1)模型,提高了新建模型的模拟预测精度[9]㊂但通过研究分析,多数文献的改进都是基于具有近似指数增长规律特征的数据序列㊂而在工作实践中,大多数数据具有非齐次指数律特征㊂近年来,谢乃明㊁刘思峰㊁崔杰㊁党耀国㊁战立青㊁施化吉等学者针对近似非齐次指数律数据序列进行模拟和预测[10-15]㊂对于非等间距条件下的近似非齐次指数律数据序列,张锴㊁王成勇㊁贺丽娟根据非等间距灰色模型的建模机理[16],考虑灰作用量的动态变化,构建了一种新的非等间距灰色模型来拟合具有近似非齐次指数律的原始数据序列㊂并通过引入平均相对误差平方和为指标函数,推导证明给出了新模型参数的最小二乘解的求解公式以及时间响应函数的表达式,拓宽了非等间距灰色预测模型的应用范围㊂基于沉降监测所采集到的数据具有非齐次指数增长规律的特点,采用近似非齐次指数数据序列来拟合原始数据序列,即x (0)(k )ʈbe ak +c ,k =1,2,3, ,n㊀㊀构建的非等间距灰色GM(1,1)模型更为优良和符合实际㊂1.3㊀灰作用量的优化[16]设x (0)为非负的非等间距序列,x (1)为x (0)的一次累加生成序列(1-AGO 序列),z (1)为x (1)的紧邻均值生成序列,称10期王艳利:优化非等间距灰色模型GM (1,1)的沉降模拟预测57㊀x (0)(k )+az (1)(k )=bk +c ,㊀㊀为灰作用量优化的非等间距灰色GM(1,1)模型,其一阶微分方程d x(1)/d t +ax(1)=bt +c ,㊀㊀称为非等间距灰色GM (1,1)模型的白化方程㊂对非等间距序列x (1)(t ),若β=[a ,b ,c ]T为参数列,且设B ~=-z (1)(k 2)Δk 2-z (1)(k 3)Δk 3︙-z (1)(k n )Δk n ㊀0.5(k 22-k 12)0.5(k 32-k 22)︙0.5(k n 2-k n -12)㊀Δk 2Δk 3︙Δk n éëêêêêêêùûúúúúúúY~=x (0)(k 2)Δk 2x (0)(k 3)Δk 3︙x (0)(k n )Δk n éëêêêêêêùûúúúúúú则离散非等间距GM(1,1)模型x (0)(k )+az (1)(k )=bk +c㊀㊀的最小二乘估计参数列满足β^=a ,b ,c []T =B ~T B ~[]-1B ~T Y~㊀㊀令x^(1)(k 1)=x (1)(k 1),则白化方程d x (1)/d t +ax (1)=bt +c 的解(也称时间响应函数)为:x^(1)(t )=(x (0)(k 1)-b/a ∗k 1-c/a +b/a ^2)e -a (t -k 1)+b/a ∗t +(ac -b )/a ^2(7)㊀㊀非等间距GM(1,1)模型x (0)(k )+az (1)(k )=bk+c 的时间响应序列为x^(1)(k i )=(x (0)(k 1)-b/a ∗k 1-c/a +b/a ^2)e -a (k i -k 1)+b/a ∗k i +(ac -b )/a ^2(8)㊀㊀还原值为x (0)(k i )=(x (1)(k i )-x (1)(k i -1))/Δk i ,i =2,3,4, ,n(9)1.4㊀时间响应函数的优化[16]令x 1(t )=y ,则白化微分方程为d yd t+ay =bt +c ,根据常微分方程理论,一阶线性微分方程d yd t+ay =bt +c 的通解公式为y =c -at e +b /a ∗t +(ac -b )/a ^2㊂保留前式中的待定系数C ,以原始序列数值与模拟值相对误差平方和最小为目标,引入平均相对误差平方和为指标函数,用以优化原始序列的模拟值和预测值,提高模型的模拟与预测精度㊂B ~,Y ~如前文所示,x^(1)(k i )=c -ak ie +b /a +(ac-b )/a ^2,则C opt=min C R x^(0)(k i )-x (0)(k i )x (0)(k i )éëêêùûúú2㊀㊀=ðni =1e -ak i (e αΔk i -1)x (0)(k i )Δk i ∗b /a -x (0)(k i )x (0)(k i )ðni =1e -2aki (1-e αΔki )2x (0)(k i )Δk i []2㊀㊀构造平均相对误差平方和函数F (C ),必存在极小值,且极小值点处有d F (C )d C=0,求出C =ðni =1e-ak i(e αΔk i -1)x (0)(k i )Δk i ∗b /a -x (0)(k i )x (0)(k i )ðni =1e -2ak i(1-e αΔk i)2x (0)(k i )Δk i []2.因此,改进的非等间距GM(1,1)模型白化方程的时间响应函数为x^(1)(k i )=ðni =1e-ak i(e αΔk i -1)x (0)(k i )Δk i ∗b /a -x (0)(k i )x (0)(k i )ðni =1e -2aki (1-e αΔki )2x (0)(k i )Δk i []2∗e-ak i+b /a ∗k i +(ac -b )/a ^2还原值x (0)(k i )=(x (1)(k i )-x (1)(k i -1))/Δk i ,i =2,3,4, ,n1.5㊀模型精度检验为了正确评价建立模型,必须对模型可靠性和精度做相应的检验㊂一般以实测值为基础计算其相对误差㊂记原始数据的0阶残差为:ε(t k )=x (0)(t k )-x^(0)(t k ),则其残差均值为:ε-=1n ðnk =1ε(t k ),残差方差为:s 22=1n ðn k =1[ε(t k )-ε-]2㊂㊀原始数据的均值为:x -=1n ðn k =1x (0)(t k ),方差为:s 21=1n ðn k =1[x (0)(t k )-x -]2㊂C =S 2/S 1称为均方差比值,对于给定的C 0>0,当C <C 0时,称模型为均方差比值合格模型㊂小误差p =p εk ()-ε<0.6745S 1()概率,对于给定的p 0>0,当p >p 0时,称模型为小误差概率合格模型(表1)㊂58㊀中㊀国㊀煤㊀炭㊀地㊀质第32卷表1㊀模型精度检验等级参照表Table 1㊀Model accuracy inspection levels reference table精度等级均方差比值C 0小误差概率p 0一级0.350.95二级0.500.80三级0.650.70四级0.800.602 优化模型的验证及应用本文采用优化灰作用量及时间响应函数的方法建立非等间距灰色GM(1,1)模型,并以Matlab 软件平台编写程序,首先采用文献[6]的建模数据进行模拟结果对比分析,验证了该模型的正确性(表2)㊂并以华北平原(河南部分)地面沉降监测点成果进行建模预测,结果如下㊂经统计文献[6]数据建模结果,模型残差均值ε-=0.021m ,残差方差s 22=0.0077㊂原始数据均值x -=1068.1409m ,方差s 21=0.1325㊂后验差检验比值c =s 1/s 2=0.24<0.35,小误差概率p =1>0.95,结果表明模型精度等级满足一级要求,而且平均残差小于文献[6],表明所建优化非等间距GM(1,1)模型正确㊂依据‘河南省地面沉降防治规划“(2013-2020年)要求,为加强对华北平原(河南部分)地面沉降的调查㊁监测及防治工作,实现地面沉降控沉目标,以基岩点为起算点,以二等水准闭合环(网)方式布设了沉降区水准监测网,通过建模,实现分析沉降监测数据,根据沉降量和沉降速率为该区域的沉降预测和处置提供科学㊁客观依据的目的㊂由于主客观因素影响,观测时间间隔相差较大,再加上实施时间较短,观测数据少,但满足灰色系统建模理论㊂本文以监测网中的sz170号点监测成果为数据,观测间距(以月为单位)[0㊁6㊁14㊁29㊁41㊁53],点位高程(m)[98.529㊁98.5214㊁98.5102㊁98.5014㊁98.4987㊁98.4950],以前5期观测成果数据建模,预测第6期数据,分别建立传统非等间距灰色GM(1,1)模型及优化的非等间距灰色GM(1,1)模型进行模拟预测(表3㊁图1㊁图2)㊂其中表3中加粗斜体数字为模型预测值,图1㊁图2中预测曲线中红色三角符号为原始数据点位,蓝色∗为预测数据点位㊂计算得模型残差均值ε-=0.0005m ,残差方差s 22=0.000002㊂原始数据均值x -=98.5121m 方差s 21=0.00067㊂后验差检验比值c =s 1/s 2=0.05<0.35,小误差概率p =1>0.95,结果表明模型精度等级满足一级要求㊂表2㊀模型验证精度对比表Table 2㊀Comparison of model verification accuracies序㊀号文献6非等间距GM(1,1)模型优化非等间距GM(1,1)模型实测值/m 预测值/m 残差/m 实测值/m 预测值/m 残差/m 11068.3411068.3410.0001068.3411068.3410.00021068.2921068.3160.0241068.2921068.2810.00231068.2391068.1880.0511068.2391068.1850.05441068.1051068.1150.0101068.1051068.1240.01951068.0341068.0490.0151068.0341068.0670.03361067.9981067.9850.0131067.9981068.0110.01371067.9771067.9180.0591067.9771067.9500.027平均残差m0.0250.007表3㊀模型精度对比表Table 3㊀Comparison of model accuracies序㊀号非等间距GM(1,1)模型优化非等间距GM(1,1)模型实测值/m 预测值/m 残差/m 实测值/m 预测值/m 残差/m 198.52998.529098.52998.529298.521498.51770.003798.521498.52050.0009398.510298.51290.002798.510298.50900.0012498.501498.50510.003798.501498.50160.0002598.498798.49590.002898.498798.49880.0001698.495098.48780.007298.495098.49830.0033平均残差m0.00260.000510期王艳利:优化非等间距灰色模型GM (1,1)的沉降模拟预测59㊀图1㊀非等间距预测曲线Figure 1㊀Unequal interval predictioncurve图2㊀优化非等间距预测曲线Figure 2㊀Optimized unequal interval prediction curve㊀㊀分析对比模型计算结果,与传统非等间距灰色GM(1,1)模型相比,优化模型每个时点的模拟误差都小于传统灰色非等间距GM(1,1)模型,优化模型平均残差为0.0005m,优于原模型的0.0026m,模拟精度有了进一步提升,从而验证了优化模型的有效性㊂从预测曲线看,优化的非等间距灰色GM(1,1)模型曲线拟合度更好,预测结果更接近实际,精度更高,也更符合实际沉降规律㊂3㊀结论针对沉降监测等类似过程监测数据不等间距情形,引入优化灰作用量和时间响应函数的非等间距GM(1,1)预测模型,通过实例数据论证表明,具有良好的适应性㊁符合性㊂㊀㊀①在监测数据贫乏时,变形数据也近似满足灰指数规律㊂②对于非等间距数据序列,无需进行等时距变换,可直接建立非等间距GM(1,1)模型进行模拟预测㊂③引入灰作用量和时间响应函数优化可提高模型模拟精度,但预测精度仍相对不高㊂虽然理论上可预测未来任意时刻的变形值,但考虑到预测精度要求,预测时间不宜过长㊂④利用Matlab 软件平台进行非等间距GM(1,1)模拟预测,操作简便,数据处理效率高,对于观测间距短的工程,可快速提供可靠的预测数据,便于对沉降趋势进行分析和适时把控㊂参考文献:[1]刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2004.[2]罗党,刘思峰,党耀国.灰色模型GM(1,1)优化[J].中国工程科学,2003(8):50-53.[3]李翠凤,戴文战.非等间距GM(1,1)模型背景值构造方法及应用[J].清华大学学报(自然科学版),2007,47(S2):1729-1732.[4]陈有亮,孙钧.非等间距序列的灰色预测模型及其在岩石蠕变断裂中的应用[J].岩土力学,1995(4):8-12.[5]何亚伯,梁城.非等距时间序列模型在隧道拱顶位移预测中的应用[J],岩石力学与工程学报,2014(S2):4096-4100.[6]姜佃高,姜佃升,许珊娜.基于非等间距GM(1,1)模型的沉陷监测预报[J].北京测绘.2016(5).[7]戴文战,李俊峰.非等间距GM(1,1)模型建模研究[J].系统工程理论与实践,2005,25(9):89-93.[8]王正新,党耀国,刘思峰.基于离散指数函数优化的GM(1,1)模型[J].系统工程理论与实践,2008,28(2):61-67.[9]王叶梅,党耀国,王正新.非等间距模型GM(1,1)背景值的优化[J].中国管理科学,2008,16(4):159-162.10]谢乃明,刘思峰.近似非齐次指数序列的离散灰色模型特性研究[J].系统工程与电子技术,2008,30(5):863-867.[11]崔杰,党耀国,刘思峰.一种新的灰色预测模型及其建模机理[J].控制与决策,2009,24(11):1702-1706.[12]战立青,施化吉.近似非齐次指数数据的灰色建模方法与模型[J].系统工程理论与实践,2013,33(3):689-694.[13]王钟羡,吴春笃,史雪荣.非等间距序列的灰色模型[J].数学的实践与认识,2003,33(10).[14]罗佑新.非等间距新息GM(1,1)的逐步优化模型及其应用[J].系统工程理论与实践,2010,30(12):2254-2258.[15]曾祥艳,曾玲.非等间距GM(1,1)模型的改进与应用[J].数学的实践与认识,2011,41(2):90-95.[16]张锴,王成勇,贺丽娟.一类改进的非等间距灰色模型及应用[J]工程数学学报,2017,34(2):124-134.。

含夹层盐岩椭球储气库极限压力

含夹层盐岩椭球储气库极限压力

含夹层盐岩椭球储气库极限压力陈金平;贾善坡;张雪松;井文君;龚俊【摘要】地下盐岩储气库在调峰和保障供气安全上具有不可替代的作用,确定合理的储气库极限压力具有重要意义.针对盐岩椭球储气库极限压力问题,以某地下盐岩储气库为工程背景,基于Mohr-Coulomb抗剪破坏准则、上限和下限压力判定准则,以大型商业有限元软件ABAQUS为平台,对不同椭球储气库腔体形状尺寸的极限压力问题进行数值模拟研究,探讨盐岩夹层黏聚力和抗拉强度变化对椭球储气库极限压力的影响.结果表明:随着椭球形腔体长短轴之比减小,储气库上限压力随之增大,而下限压力由于采用的本构模型不同,无显著变化规律.当夹层黏聚力和抗拉强度变化时,同一储气库极限压力基本不变.在上限压力作用下不同储气库的塑性破坏区域发生在腔体顶部盐岩层;而下限压力作用下,夹层破坏区域基本不变,夹层的存在对椭球储气库极限压力影响不明显.%The underground gas storage in salt rocks plays an irreplaceable role in peak shaving and safety ensuring for gas supply.Therefore, determining the reasonable limit pressure of gas storage is of great significance.With regard to the limit pressure for ellipsoid gas storages, the limit pressures of different ellipsoid sizes of gas storages are calculated by using the fi-nite element software ABAQUS.The limit pressures are discussed by the Mohr-Coulomb shear failure criterion, maximum pressure criterion and minimum pressure criterion.Besides, effects of the varying cohesion and tension strength of interlayer of underground salt rock gas storages on the limit pressure are studied.The results show that the limit pressure of the gas storage increases with the decrease of the ratio of the axis length of ellipsoid cavity.While the limitpressure of the same gas storage does not change with the variation of cohesion and tension strength.When different gas storages attain the maximum pressure, damage occurs at the top of the salt rock cavity, and for the minimum pressure, the damage area of the interlayer is basically unchanged.The existence of interlayer has little influence on the limit pressure of ellipsoid gas storages.【期刊名称】《中国石油大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(042)004【总页数】8页(P135-142)【关键词】椭球储气库;极限压力;有限元法;抗拉强度【作者】陈金平;贾善坡;张雪松;井文君;龚俊【作者单位】中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛266580;长江大学城市建设学院,湖北荆州434023;中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛266580;长江大学城市建设学院,湖北荆州434023【正文语种】中文【中图分类】TU458;TE82地下盐岩储气库能够较好地解决城市用气不均匀性问题,起到季节性调峰作用,同时在输气系统或气源故障导致输气中断时用以保证连续供气,与其他调峰方式相比,地下盐岩储气库储备能力大、范围广[1]。

盐穴地下储气库氮气阻溶管柱腐蚀寿命预测

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面的研究也不多见ꎮ 鉴于此ꎬ 笔者选用 N80 钢作
况进行模拟研究ꎬ 明确 N80 钢材的腐蚀规律ꎬ 并
期氮气阻溶工作开展提供数据支撑ꎬ 保障盐穴储气
库的安全平稳运行ꎮ
试验材质选行业常用的 N80 钢
g) 称量至恒重ꎬ 记录数据ꎮ
相腐蚀介质中ꎬ 待腐蚀反应 5 d (120 h) 后取出ꎮ
(4) 用自来水冲洗后将其放入清洗液中浸泡
Corrosion Life Prediction of Nitrogen Anti ̄soluble Pipe
String in Salt Cavern Underground Gas Storage
Wan Liping 1 Wang Baihui 1 Xie Meng 1 Hu Cheng 1 Wen Yunfei 2
( XRF) analysisꎬ X ̄ray diffraction ( XRD) analysis and scanning electron microscopy ( SEM) analysisꎬ the corro ̄
sion products were characterized and analyzedꎻ and finallyꎬ based on the uniform corrosion rateꎬ the corrosion life
万里平ꎬ 王柏辉ꎬ 谢萌ꎬ 等 盐穴地下储气库氮气阻溶管柱腐蚀寿命预测 石油机械ꎬ 2022ꎬ 50 (2) : 137-144
摘要: 为分析盐穴地下储气库氮气阻溶条件下管柱的氧腐蚀情况ꎬ 预测其服役寿命ꎬ 通过室
内高温高压腐蚀失重试验ꎬ 研究氮气纯度对 N80 管材的气液两相腐蚀规律ꎬ 并结合 X 射线荧光光
liquid corrosion is seriousꎬ and the corrosion prevention of tubular goods needs to be consideredꎻ in the liquid nitro ̄

GM(1,1)模型在沉降预报中的应用

GM(1,1)模型在沉降预报中的应用

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王坚;岳广余;孟凡涛
【期刊名称】《测绘》
【年(卷),期】2003(026)002
【摘要】本文提出采用灰色理论进行定量预报的方法.讨论GM(1,1)沉降预报模型的建立以及应用问题,并使用建立的预报模型对沉降控制点沉陷量进行预报.结果表明,用GM(1,1)模型进行预报具有理论的可行性和现实意义,说明灰色理论在地表沉降预报领域具有实用价值.
【总页数】3页(P79-81)
【作者】王坚;岳广余;孟凡涛
【作者单位】中国矿业大学环境与测绘学院GPS研究中心,江苏,徐州,221008;中国矿业大学环境与测绘学院GPS研究中心,江苏,徐州,221008;胜利地质录井公司河口测量队,山东,东营,257200
【正文语种】中文
【中图分类】P258
【相关文献】
1.基于优化的 GM(1,1)模型在高速公路沉降预报中的应用 [J], 张非非;胡健;佘兆宇
2.GM(1,1)、GM(1,N)联合模型在建筑物沉降预测中的应用 [J], 曹凯;许昌
3.基于GM(1,1)模型的沉降变形分析及预报 [J], 郑志勇;张光华
4.自适应GM(1,1)模型进行地表沉降预报 [J], 王坚;岳广余;王继刚
5.幂函数变换的GM(1,1)模型在高铁沉降预报中的应用 [J], 范少杰
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平顶山地下盐穴储气库建库盐层分布预测

平顶山地下盐穴储气库建库盐层分布预测

第50卷第2期2021年2月盐科学与化工Journal of Salt Sciencc and Chemicci Industio5平顶山地下盐穴储气库建库盐层分布预测张博1,安国印2,刘团辉】,王文权2,赵明千%,高燕1(1.华北油田公司勘探开发研究院,河北任丘062552;2.华北石油管理局江苏储气库分公司,江苏镇江212000;3.华北油田公司煤层气与储气库事业部,河北任丘062552)摘要:盐穴型地下储气库采用溶盐采矿的方式在地下盐层中建造腔体储存天然气,具有工作气比例高、日注采气量大以及回收全部垫底气的特点,目前已成为世界范围内储气库发展新趋势。

针对我国东部地区盐层与其他地层频繁互层的特点,结合地震、测井、钻井等资料,利用BP神经网络反演进行平顶山盐矿核一段盐层的预测,结合盐类矿物测井响应特征进行盐岩品味研究,形成了“重构曲线定量、神经反演选优”的技术路线,为我国东部平顶山盐矿建设地下储气库提供基础#关键词:盐穴储气库;BP神经网络;盐岩测井评价;盐层预测;建库选址中图分类号:TE822文献标识码:A文章编号:2096-3408(2021)02-0005-05Prediction of Salt Horizon Distribution for PingdingshanSalt Cavern Underoround Gas StoraaeZHANG Bo1,AN Guo一yin2,LIU Tuan一hui1,WANG Wen一quan2,ZHAO Miny-qian3,GAO Yan1(1.Exploration and Development Rmch Institute of Petrochina Huabei OilfielO Company,Renqia062552,China;2.Jiangsu Gas Storaye Branch Company,Huabei Petro,Zhenjiany212000,China;3.CBM and UGS Dvision of Petrochina Huabei Oilfield Company,Renqia062552,China)Abstract:A ccvity is built to storaye the naturat yas in the underyround salt layer by a solu-boesaoimininywayin ihesaoicaee8n undeyound naiu aoyassioaye,which hasihecha8acie8isiicsof the high proportion of workiny yas,larye amount of daily injection and production yas velume,and reccvery of alt bottom yas.At present,it has become a new development trend of yas storaye altoeeoihewootd.Fooihechaoacieoisiicsottoequeniinieobeddinybeiween ihesatitayeoand oiheosioa-to in the eastern region of China,the BP neural network inversion is used to predict the salt iayer ofcore section1,Pinydingshan salt mine by combined with the seismic,Ogyiny,drilliny and otherdata,the study of salt rock taste is carried out by combined with the weli Oy/ny response character­istics of salt minerals,the technicai route of"Quantification by the reconstructed curve,optimaiselection by the neurai inversion"has been formed,so that the foundation is provided for the con­struction of underground yas storaye in the Pingdingshan salt mine in the eastern region of China.Key wordt:Salt cavern underground yas;BP neurai network;Salt rock Oyyiny eveluation;Salt bed prediction;Site selection for built cavity盐岩具有极低的孔隙度、渗透率,力学性能稳定,地下盐层是储存天然气的极佳场所。

碳酸盐岩储层流体预测技术

碳酸盐岩储层流体预测技术
成像技术
利用成像技术可以获取碳酸盐岩储层的二维或三维图像,从而更准 确地预测储层中的流体性质。
数值模拟
通过建立碳酸盐岩储层的地质模型,并利用数值模拟技术进行流体 模拟,可以预测储层中的流体分布情况和流动特性。
03 碳酸盐岩储层流体预测模 型
地震波形特征分析模型
波形分类
根据地震波形特征,对碳酸盐岩储层流体进行分类,如气层、油 层和水层等。
波形对比
对比不同井的地震波形,确定储层流体的相似性和差异性。
波形拟合
利用地震波形特征,建立拟合模型,预测储层流体的性质和分布 。
地震属性分析模型
振幅属性
01
分析地震波振幅的变化,预测储层流体的性质和分布

相位属性
02 分析地震波相位的变化,预测储层流体的性质和分布

频率属性
03
分析地震波频率的变化,预测储层流体的性质和分布
裂缝发育
碳酸盐岩储层中裂缝发育 ,是油气运移和开采的主 要通道。
非均质性强
碳酸盐岩储层的非均质性 较强,影响油气的分布和 流动性。
碳酸盐岩储层流体分类
油气水三相流体
碳酸盐岩储层中存在油气水三相 流体,它们之间的相互作用和流 动规律复杂。
复杂多相流体
碳酸盐岩储层中流体的物性、化 学成分和性质差异较大,需要采 用多相流体力学方法进行研究。
2. 利用数据挖掘技术,提取油气识别特征。
详细描述
3. 建立油气识别模式,通过机器学习算法训练模型。
1. 收集某地区碳酸盐岩储层的地震勘探和测井数据。
4. 应用训练好的模型,对某地区碳酸盐岩储层进行油气 预测。
实例二:某地区碳酸盐岩储层水体预测
总结词:结合地质资料和地球物理数据,建立水体识别 模型,预测某地区碳酸盐岩储层水体分布。

川东北通南巴地区三叠系膏盐岩盖层预测

川东北通南巴地区三叠系膏盐岩盖层预测

文章编号:1001-6112(2011)01-0081-06川东北通南巴地区三叠系膏盐岩盖层预测魏水建1,冯 琼1,冯 寅1,袁书坤2(1.中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院,北京 100083;2.中国石化集团国际石油勘探开发有限公司,北京 100083)摘要:在精细地层对比㊁膏盐岩岩石物理分析以及模型正演的基础上,确定了川东北通南巴地区膏盐岩盖层的地球物理响应特征;利用神经网络地震相分析技术刻画了盖层发育相带展布;采用三维地震属性分析㊁小波分频解释和密度反演等技术预测了膏盐岩盖层分布,建立了一套适合该区膏盐岩盖层的预测技术方法,并对研究区盖层与油气关系进行了初步分析㊂认为该区主要发育3套膏盐岩盖层,而嘉四五段 雷一段膏盐岩厚度大㊁蠕动性好,对断层具自封闭效应,是最有利的区域盖层,但封盖条件受断层活动规模影响㊂该区南部断裂活动弱,往北活动增强,北部断裂封盖条件存在风险㊂关键词:膏盐岩;盖层;海相地层;三叠系;通南巴地区;川东北中图分类号:T E 122.2+5 文献标识码:AP r e d i c t i o no fT r i a s s i c g y p s u mc a p ro c k s i n T o n g n a n b a r e gi o no fN o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n W e i S h u i j i a n 1,F e n g Q i o n g 1,F e n g Yi n 1,Y u a nS h u k u n 2(1.S I N O P E CE x p l o r a t i o n &P r o d u c t i o nR e s e a r c hI n s t i t u t e ,B e i j i n g 100083,C h i n a ;2.S I N O P E C I n t e r n a t i o n a lP e t r o l e u m E x p l o r a t i o n &P r o d u c t i o nC o r p o r a t i o n ,B e i j i n g 100083,C h i n a )A b s t r a c t :B a s e d o nd e t a i l e d s t r a t i g r a p h i c c o r r e l a t i o n ,g y p s u m -s a l t r o c k p e t r o p h y s i c a l a n a l y s e s a n d f o r w a r dm o -d e l i n g ,i tw a s i d e n t i f i e d i n t h i s p a p e r t h e s e i s m i c r e s p o n s e c h a r a c t e r i s t i c s o f g y p s u m -s a l t c a p r o c k s i nT o n g n a n b a r e g i o no f t h eN o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n .W i t h n e u r a l n e t w o r k s e i s m i c f a c i e s a n a l ys i sm e t h o d ,t h e b e n e f i c i a l f a c i e s d i s t r i b u t i o n o f c a p r o c k sw a s f i g u r e d o u t .U s i n g 3-Ds e i s m i c a t t r i b u t e a n a l y s i s ,w a v e l e t f r e q u e n c y i n t e r p r e t a t i o n a n d d e n s i t y i n v e r s i o n t e c h n o l o g i e s ,a s e t o f p r e d i c t i o nm e t h o d s u i t a b l e f o r t h e g y p s u m -s a l t c a p r o c k s i n t h e r e -g i o nw a s p r o p o s e d .T h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n c a p r o c k s a n d p e t r o l e u mi n t h e r e g i o nw a s a n a l yz e d .T h e r e w e r e 3s u i t s o f g y p s u m -s a l t c a p r o c k s i nt h e r e g i o n ,a m o n g w h i c ht h e g y p s u m -s a l t c a p r o c k s f r o mt h e 4t h ,5t h M e m b e r s o f t h e J i a l i n g j i a n g F o r m a t i o n t o t h e 1s tM e m b e r o f t h eL e i k o u poF o r m a t i o nw e r e t h e b e s t b e n e f i c i a l r e g i o n a l c a p r o c k s d u e t o b i g t h i c k n e s s ,w e l l c r a w l i n g a n d s e l f -s e a l i n g t o f a u l t s ;h o w e v e r ,t h e s e a l i n g c o n d i t i o n sw e r e a f f e c t e d b y f a u l t a c t i v i t i e s .F a u l t a c t i v i t i e s i n c r e a s e d f r o ms o u t h t o n o r t h ,r e -s u l t i n g i nm o r e r i s k s f o r f a u l t -s e a l i n g i n t h en o r t h .K e y w o r d s :g y p s u m -s a l t r o c k ;c a p r o c k ;m a r i n e s t r a t a ;T r i a s s i c ;T o n g n a n b ar e g i o n ;N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n 中上扬子海相地层蕴藏着十分丰富的天然气资源㊂勘探实践证实,保存条件是南方海相油气勘探的关键,而盖层条件是最重要的控制因素之一[1-3]㊂中上扬子海相地层纵向上存在2套区域优质盖层,即三叠系膏盐和志留 寒武系泥岩,它们影响了南方油气分布㊂目前,有关南方优质区域盖层的分布尚不明确,相关预测技术也未形成,制约对该区的整体评价㊂因此开展地震盖层综合识别和预测技术研究,逐步形成针对区域优质盖层的识别和预测技术,明确区域优质盖层分布,对指导中上扬子海相油气勘探具有重要的指导意义㊂本文以通南巴地区为目标,对中上三叠统膏盐岩开展了识别预测研究,旨在解决中上扬子海相地层的膏盐岩盖层预测问题㊂1 地层特征钻井揭示,三叠系膏盐岩主要分布在雷口坡组和嘉陵江组,飞仙关组飞四段也有局部分布㊂连井收稿日期:2010-09-07;修订日期:2010-12-30㊂作者简介:魏水建(1974 ),男,高级工程师,从事油气地球物理勘探㊂E -m a i l :w e i s j @p e pr i s .c o m ㊂基金项目:国家科技重大专项项目(2008Z X 05005-002)和国家自然科学基金项目(40739904)资助㊂第33卷第1期2011年2月 石 油 实 验 地 质P E T R O L E U M G E O L O G Y &E X P E R I M E N TV o l .33,N o .1F e b .,2011图1 川东北通南巴地区h b2-h b1-c f82-m a1连井对比剖面F i g.1 M u l t i-w e l l c o r r e l a t i o n p r o f i l e o f h b2-h b1-c f82-m a1i nT o n g n a n b a r e g i o n,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n对比分析表明:飞四段膏岩主要分布在地层的顶部和中下部,呈薄层夹于白云岩之间,横向分布较稳定,为一套比较好的盖层;嘉二段存在多套膏岩,中厚层,横向分布广且稳定,为区域有效盖层;嘉四五段发育大套膏盐岩地层,厚度大,由于挤压蠕动,横向分布不稳定,受断层带控制,厚度分布与断裂有密切关系;雷口坡组发育几套膏盐岩地层,主要位于下部,由河坝2往马1方向膏岩呈变多变厚的趋势(图1)㊂2 盖层地球物理响应特征2.1 膏盐岩岩石物理特征通南巴地区三叠系地层主要岩性有白云岩㊁灰岩㊁膏岩㊁盐岩和泥岩等㊂不同岩性岩电特征统计表明,在碳酸盐岩背景中,盐岩具有低速㊁低密特征,在速度㊁密度曲线上易于与其他岩性加以区分㊂而膏岩由于与白云岩和致密灰岩同样具有高速的特点而不能用速度资料加以区分,但膏岩密度范围在2.84~2.93g/c m3之间,与白云岩和致密灰岩有较大的差异,交汇图上膏岩数据点位于正上方,与其他数据点分异明显(图2)㊂2.2 测井响应特征测井岩电特征分析表明,盐岩和膏岩由于其特殊的物质结构,使测井值常趋于某一特定值,成为测井资料判识盐岩和膏岩的基本标准[4]㊂其中,盐图2 川东北通南巴地区三叠系不同岩类速度 密度交汇图据河坝1㊁河坝2和马1井资料㊂F i g.2 C r o s s p l o t o f v e l o c i t y a n dd e n s i t y o fd i f fe r e n t l i t h o l o g y i nT r i a s s i c,T o n g n a n b ar e g i o n,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n岩声波时差值约63μs/f t,体积密度约2.1g/c m3,中子孔隙度接近于零,自然伽马呈最低值,自然电位为基值响应,深探测半径的电阻率为高值响应,井径由于钻井液的浸泡溶解作用常出现扩径㊂膏岩的测井响应为,硬石膏的声波时差约50μs/f t,体积密度约2.98g/c m3,中子孔隙度趋于零,自然伽马呈最低值,自然电位为基值响应,电阻率呈高值响应,井径接近钻头直径㊂泥岩具有高伽马㊁高声波时差㊁低密度㊁高中子㊁低电阻的电性特征㊂㊃28㊃ 石 油 实 验 地 质 第33卷图3 川东北河坝1井膏盐岩厚度变化地震模型正演F i g.3 S e i s m i c f o r w a r dm o d e l o f t h i c k n e s s v a r i a t i o n o f g y p s u m-s a l t r o c k s f r o m W e l l h b1,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n2.3 地震响应特征2.3.1 正演模拟在通南巴地区三叠系地层中,膏盐岩分布具有不同的特征㊂通过钻井分析,可分为雷口坡型(大套灰岩或云岩夹薄层膏岩)㊁嘉四五型(大套膏盐岩夹薄层灰岩或云岩)㊁嘉二型(中层膏云岩互层)和飞四型(膏云岩薄互层)等4种类型㊂利用河坝1井速度,对上述4种类型盖层发育模型进行了模型正演(图3)㊂结果显示嘉四五型地震反射振幅最强,嘉二型地震反射振幅次之,飞四型地震反射振幅最弱㊂研究表明,膏盐岩层厚度与地震振幅属性具有一定的正相关性,膏盐岩层厚度越大,地震振幅越强;同时振幅强弱还与围岩的厚度及盖层与围岩间的相互组合有密切关系㊂2.3.2 地震反射特征通过单井合成记录标定及连井对比,膏岩及盐岩层与围岩具有较强的波阻抗差异,在地震剖面上表现为较强振幅特征;厚膏盐岩层由于具有较强的柔韧性受不同期构造运动影响而经常产生揉皱现象,而薄膏岩层由于更多地受周围围岩的控制而具有很好的成层性(图4)㊂厚层膏盐岩具有较强的可塑性,极易发生揉皱变形及蠕动,受后期构造运动的影响,其厚度分布明显受断层控制,在断层发育部位膏盐岩厚度明显增加㊂3 膏盐岩盖层地震预测3.1 基于神经网络的地震相分析盖层分布与特定的沉积环境和相带有密切的关系㊂地震资料上的表现包含了其原始沉积环境㊁岩相㊁成岩作用等许多信息㊂这些信息可通过地震图4 川东北通南巴地区连井地震反射剖面F i g.4 M u l t i-w e l l s e i s m i c p r o f i l e i nT o n g n a n b ar e g i o n,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n反射参数(如反射结构㊁外部几何形态㊁振幅㊁连续性㊁频率等)来体现[5-9]㊂针对通南巴地区,在测井相研究成果的基础上,通过地震相分析开展了盖层发育有利区(相)带研究㊂通南巴地区雷口坡组上段地震相图显示由北东往南西方向,存在明显的相带变化(图5)㊂3.2 地震属性分析地震属性分析主要是在准确的盖层标定基础上,提取地震波的振幅㊁波形㊁频率㊁相位等参数的变化幅度进行分析,找出对区内盖层反应敏感的属性参数,用于储集层横向预测[10-11]㊂模型正演及地震反射特征分析表明,膏盐岩厚度与地震振幅之间存在正相关关系㊂利用振幅属性能较好地反映膏盐岩的平面分布特征㊂雷二 三段均方根振幅属性,㊃38㊃第1期 魏水建,等.川东北通南巴地区三叠系膏盐岩盖层预测图5 川东北通南巴地区雷口坡组上段地震相F i g.5 S e i s m i c f a c i e s o f u p p e rL e i k o u p oF o r m a t i o ni nT o n g n a n b a r e g i o n,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n表现为东北部强振幅,西南偏弱,其平面分布趋势与井点膏岩厚度分布及地震相展布吻合较好㊂3.3 小波分频解释技术分频解释技术将地震数据由时间 空间域转换到频率 空间域,时间域的最大反射振幅值,对应着频率域的最大振幅能量值[12-14]㊂时 频转换将产生一系列的具有单一频率的振幅能量体,在不同频率的三维地震能量体上,可以看到薄层干涉特征㊂应用分频解释技术对黑池梁构造三维地震数据体进行分频计算,以检测膏盐岩盖层的分布范围以及空间沉积特征㊂不同频段的地震属性体对不同厚度的地质体反应的灵敏度不一致,通过频率扫描,飞四段和雷二㊁三段膏盐岩的频谱成像最佳频率响应位于30~45H z之间,通过对40H z频率体的振幅能量值的刻画,能较好地反应薄膏岩层的平面展布特征(图6)㊂整体上分频属性揭示膏盐岩厚度东北部相对偏厚,与地震属性及地震相分析结果一致㊂3.4 密度反演预测优质盖层分布盖层测井响应特征分析表明,膏盐岩地层在密图6 川东北黑池梁构造雷二 三段40H z能量属性平面分布红色为高值区,蓝色为低值区㊂F i g.6 P l a n e d i s t r i b u t i o no f40H z e n e r g y a t t r i b u t ei n2n da n d3r d M e m b e r s o fL e i k o u p oF o r m a t i o n,H e i c h i l i a n g S t r u c t u r e,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n度曲线上有较好的分异度,膏岩具有高密度特征,盐岩具有低密度特征,膏盐岩与围岩在密度上有较大的差异㊂为此采用了拟声波曲线重构技术,用小波多分辨率分解法和信息融合方法将密度曲线转换为拟声波曲线,进行拟声波反演[15]㊂拟声波曲线与声波曲线具有相同的量纲,与密度曲线相似,但细节上又有变化,重构拟声波曲线对膏盐岩分辩能力明显提高㊂利用拟声波曲线开展特征曲线约束反演,反演剖面红色区与密度曲线反映的膏岩段吻合较好,能有效预测膏盐岩盖层分布(图7)㊂图7 川东北通南巴地区膏盐岩特征曲线反演剖面F i g.7 C h a r a c t e r i s t i c c u r v e i n v e r s i o n p r o f i l e o f g y p s u m-s a l t r o c k s i nT o n g n a n b ar e g i o n,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n㊃48㊃ 石 油 实 验 地 质 第33卷4 盖层预测及与油气的关系结合地质地球物理综合研究,结果表明膏盐岩在全区都有分布,厚度平面变化较大㊂在研究区中部断裂带附近膏盐岩较发育,最大厚度达800m ,其他地区厚度为200~400m 左右㊂厚度差异主要由于嘉四五段及雷一段厚层膏盐岩的蠕动引起,其他各层段膏盐岩厚度分布比较均匀,且连续分布(图8)㊂研究区纵向上分布有多套膏盐岩(图9),是非常好的区域盖层,可以对油气起很好的保护作用㊂但由于各套地层在厚度等方面的差异,在封盖条件上有所区别㊂嘉二段膏岩的单层厚度较飞四段和雷二三段膏岩层大,分布稳定,封盖有利,但其与飞四段膏岩层一样,受上下围岩影响脆性较大,遇断层容易错断,形成油气逸散的通道㊂嘉四五 雷一段是本区膏盐岩分布最厚的地方,既有膏岩,又有盐岩,该套地层具有较大的塑性流动性,在断层错动规模不大的情况下,膏盐岩层的塑性蠕动可以对断层起自封闭作用,能够很好地防止油气的逸散,但在断层错动较大的地区存在遮挡风险㊂该套膏盐岩层在川东北地区分布较广(普光㊁元坝),在川东南地区部分剥蚀缺失,其分布与南方现有大型油气田的分布基本一致,分析认为该套膏盐岩层是南方油气保存的关键㊂图8 川东北通南巴地区上组合膏盐岩预测厚度F i g .8 P r e d i c t e d t h i c k n e s s o f g y p s u m -s a l t r o c k s o f u p p e r c o m b i n a t i o n i nT o n g n a n b ar e g i o n ,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s in 图9 川东川通南巴地区I n l i n e 1121线构造与盖层赋存剖面F i g .9 H o s t i n g f e a t u r e s o f s t r u c t u r e a n d c a p r o c ko f I n l i n e 1121i nT o n g n a n b a r e gi o n ,N o r t h e a s t S i c h u a nB a s i n ㊃58㊃ 第1期 魏水建,等.川东北通南巴地区三叠系膏盐岩盖层预测5 结论通过对川东北通南巴地区膏盐岩盖层岩石物理特征分析,以三维地震资料为基础,充分融合钻井㊁地质和测井信息,建立了一套适合该区膏盐岩盖层预测技术方法㊂应用该方法,有效地预测了膏盐岩盖层的纵横向分布,对该区保存条件进行了评价,同时对南方海相其他地区同类盖层评价具有一定的参考意义㊂参考文献:[1] 陈元华,田永敏,史振勤,等.对南方海相碳酸盐岩区勘探的思考[J ].断块油气田,1999,6(4):18-20.[2] 郭彤楼,楼章华,马永生.南方海相油气保存条件评价和勘探决策中应注意的几个问题[J ].石油实验地质,2003,25(1):3-9.[3] 邓模,吕俊祥,潘文蕾,等.鄂西渝东区油气保存条件分析[J ].石油实验地质,2009,31(2):202-206.[4] 李国平.天然气封盖层研究与评价[M ].北京:石油工业出版社,1996:57-79.[5] 王鑫.地震属性技术在王73地区储层预测中的作用[J ].石油物探,2007,46(3):272-277.[6] 殷积峰.波形分类技术在川东生物礁气藏预测中的应用[J ].石油物探,2007,46(1):53-57.[7] 黄小平,杜洪凌,史晓川.地震相分析在石南21井区沉积相划分中的应用[J ].新疆石油地质,2004,25(6):671-672.[8] 施泽进,田亚铭,韩小俊,等.川东南地区下古生界地震相特征及意义[J 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何登发,李德生.塔里木盆地构造演化与油气聚集[M ].北京:地质出版社,1996:92-107.[14] 田在艺,张庆春.中国含油气沉积盆地论[M ].北京:石油工业出版社,1996:1-135.[15] 何登发,赵文智,雷振宇,等.中国叠合型盆地复合含油气系统的基本特征[J ].地学前缘,2000,7(3):23-37.[16] 邓模,吕俊祥,潘文蕾,等.鄂西渝东区油气保存条件分析[J ].石油实验地质,2009,31(2):202-206.[17] 沃玉进,汪新伟.中㊁上扬子地区地质结构类型与海相层系油气保存意义[J ].石油与天然气地质,2009,30(2):177-187.[18] 袁玉松.中上扬子地区埋藏史㊁热史及源 盖匹配关系[D ].北京:中国石化石油勘探开发研究院,2009.[19] 汪新伟,沃玉进,周雁,等.上扬子地区褶皱 冲断带的运动学特征[J ].地学前缘,2010,17(3):200-212.(编辑 黄 娟)(上接第80页)[4] 周兴熙.封存箱辨义及主要类型[J ].石油实验地质,2006,2(5):424-429.[5] P o w l e y DE .P r e s s u r e s a n dh y d r o g e o l o g y i n p e t r o l e u mb a s i n s [J ].E a r t hS c i e n c eR e v i e w s ,1990,29:215-226.[6] B r a d l e y J S ,P o w l e y DE .P r e s s u r e c o m p a r t m e n t s i ns e d i m e n t a r yb a s i n s :a r e v i e w [C ]//O r t o l e v aPJ ,e d .B a s i nc o m p a r t m e n t a nd se a l ,A A P G m e m o i r 61.T u l s a :A A P G ,1994:3-26.[7] 汪时成,张金川,贾庆素.川西坳陷异常高压形成机理与天然气分布关系研究[J ].天然气工业,2004,24(3):5 8.[8] 耿玉臣.孝泉构造侏罗系次生气藏”的形成条件和富集规律[J 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基于贝叶斯估计法的矿区地表沉降预测组合模型

基于贝叶斯估计法的矿区地表沉降预测组合模型

基于贝叶斯估计法的矿区地表沉降预测组合模型
吴伟强;王卫红;訾应昆;耿诗画;冉茂莹
【期刊名称】《化工矿物与加工》
【年(卷),期】2022(51)5
【摘要】针对单一模型在矿山地表沉降预测中的缺陷,提出了一种基于贝叶斯估计法的沉降预测组合模型。

以甘肃金昌西二采区为例,以Sentinel-1A卫星SAR影像为数据源,分别用差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和径向基函数神经网络模型进行单一模型预测,另外基于残差修正法和贝叶斯估计法进行组合模型预测,结果表明:ARIMA模型、径向基函数神经网络模型、残差修正法组合模型、贝叶斯估计法组合模型的平均绝对误差分别为14.067、9.427、7.415、3.326 mm,平均相对误差分别为11.40%、7.39%、6.14%、2.65%,均方根误差分别为15.878、12.097、11.335、6.254 mm;组合模型预测精度较单一模型有明显的提升,其中基于贝叶斯估计法的组合模型性能最佳,可用于中长期的矿山地表沉降预测。

【总页数】5页(P13-17)
【作者】吴伟强;王卫红;訾应昆;耿诗画;冉茂莹
【作者单位】西南科技大学环境与资源学院;国家遥感中心绵阳科技城分部
【正文语种】中文
【中图分类】TD327;TN957.52
【相关文献】
1.基于Logistic-ARMA组合模型对基坑开挖过程地表沉降的预测研究
2.基于自适应AR模型的矿区地表沉降预测
3.基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑周围地表沉降预测研究
4.基于灰色系统模型的矿区地表沉降预测研究
5.矿区地表沉降监测的一种组合模型预测方法
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文克尔沉降模型在预测地表沉降的应用

文克尔沉降模型在预测地表沉降的应用

周文 波 根据 1 0 2 余座 已经 竣工 隧道 的实测数 据 ,用 统计方法 整理 出横 向最大沉 降量 的估算公式 。
在沙粒土中: J 4-。” 在砂性土中:… J2p S 6 2 .” ; …=4 2() 0  ̄ - S =0 e 3x
2. 8655. 【 J
: 2 .8 6一( 90t Vo u , 96 22  ̄ 2 . he A l me 1 9: 5 90
通过 图5 的对 比可知两者 的曲线基本 吻合 。 4 讨论 由于文克 尔沉 降模型 设土为连 续介质 和具有 线弹性 性 质 ,但 是在 实际工 程 中隧道上方 的土层 为人工 素填土且 有 少量 的建筑 垃圾这 就与 理论假 设有 了一定 的差 距 ;同时在 理 论计算 时没有考 虑到 流一 固耦合 条件下 土一 结构的变 形是
表1 测 点与隧道中线距离对 照表
图1 春 光街站二号风并横通道剖面 图与地质柱状 图
2 工程概况及测点布置 2 1 工 程 概 况 . 春 光街站 位于 华北路 与春光街 交 口处路下 ,车站主 体 沿华 北路方 向大概 成南北 设置 。车站设 计位置 路段地 势较 为平 坦 ,两端 高 中间低 ,车站 两端地面 高 出车 站中部地 面 约 15 。车站 中心里程 为D 1+ 1. 1. .m K 3 1 24 6 车站主体横 断面为 单拱无柱 直墙断面 ,采 用暗挖大拱脚C D R I法施 工。车站两 端 为盾构 区间 ,采 取盾构 过站 。车站 主体二衬 结构施 工完 成后 ,从 车站小里 程端接 收 ,过站后从 大里程 端始 发。车
参考 文献:
[] P C R BD e e c v t o s a d tn e ln i s f 1 EK . ep x a a i n n u n l i g n o t go n C .r c 7h n . o f S F . e i o iy S a e f r ud[]P o . t I t C n . M E M x c C t : tt o

基于深度学习的盾构隧道施工地表沉降预测方法

基于深度学习的盾构隧道施工地表沉降预测方法

第 55 卷第 2 期2024 年 2 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.55 No.2Feb. 2024基于深度学习的盾构隧道施工地表沉降预测方法尹泉1,周怡1,饶军应2(1. 湖南城市学院 城市地下基础设施结构安全与防灾湖南省工程研究中心,湖南 益阳,413000;2. 贵州大学 空间结构研究中心,贵州 贵阳,550025)摘要:针对现有盾构隧道施工引发地表沉降预测方法中存在的难以同时挖掘数据之间的非线性特征关系和双向时序信息的问题,通过融合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆(BiLSTM)与自注意力机制(SA)提出一种基于深度学习的地表最大沉降预测方法(CNN-BiLSTM-SA)。

该方法首先利用CNN 提取网络输入数据之间的非线性特征关系,利用BiLSTM 网络提取输入数据的双向时序信息,然后引入SA 机制为CNN 提取的特征分配相应的权重,有效捕获时间序列中的关键信息,最后通过全连接层输出最终地表沉降预测结果。

以湖南万家丽路电力盾构隧道工程为依托构建地表沉降数据集,并选用ANN 、RNN 、LSTM 、BiLSTM 模型开展对比分析。

研究结果表明:评估指标CNN-BiLSTM-SA 的平均绝对误差(MAE)、均方根(RMSE)、决定系数(R 2)、平均绝对百分误差(MAPE)均为最优,具有更好的地表沉降预测性能。

关键词:盾构隧道;地表沉降;深度学习;神经网络中图分类号:U455 文献标志码:A 文章编号:1672-7207(2024)02-0607-11A deep learning-based method for predicting surface settlementinduced by shield tunnel constructionYIN Quan 1, ZHOU Yi 1, RAO Junying 2(1. Hunan Engineering Research Center of Structural Safety and Disaster Prevention for Urban UndergroundInfrastructure, Hunan City University, Yiyang 413000, China;2. Spatial Structure Research Center, Guizhou University, Guiyang 550025, China)Abstract: The nonlinear feature relationships and bidirectional time-series information of data can not be obtained at the same time in the existing methods for predicting surface settlement triggered by shield tunnel construction. A deep learning-based method(CNN-BiLSTM-SA) for maximum surface settlement prediction was proposed by fusing convolutional neural network(CNN). Bidirectional long and short-term memory(BiLSTM) and self-attention收稿日期: 2023 −06 −26; 修回日期: 2023 −10 −17基金项目(Foundation item):湖南省自然科学基金资助项目(2022JJ50281);国家留学基金委资助项目(202308430166) (Project(2022JJ50281) supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province; Project(202308430166) supported by Scholarship Council of China)通信作者:周怡,博士,高级工程师,从事岩土及隧道工程研究;E-mail :***************.cnDOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2024.02.014引用格式: 尹泉, 周怡, 饶军应. 基于深度学习的盾构隧道施工地表沉降预测方法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2024, 55(2): 607-617.Citation: YIN Quan, ZHOU Yi, RAO Junying. A deep learning-based method for predicting surface settlement induced by shield tunnel construction[J]. Journal of Central South University(Science and Technology), 2024, 55(2): 607−617.第 55 卷中南大学学报(自然科学版)(SA). In CNN-BiLSTM-SA, CNN was first used to analyse the nonlinear feature relationships among the network input data, and BiLSTM network was used to extract the bi-directional time series information of the input data. And then SA was introduced to assign corresponding weights to the features extracted by CNN to effectively capture the key information in the time series. Finally, the final surface settlement prediction results were output through the fully connected layer. The surface settlement dataset was constructed based on the Hunan Wanjiali Road power shield tunnel project, and the four models, ANN, RNN, LSTM and BiLSTM, were selected to carry out comparative analysis experiments. The results show that the four evaluation indexes of mean absolute error (MAE), root mean square error(RMSE), determination coefficient(R2), and mean absolute percentage error (MAPE) of CNN-BiLSTM-SA are optimal, indicating that the proposed model has better surface settlement.Key words: shield tunnel; surface settlement; deep learning; neural network盾构隧道的挖掘和推进过程中,会使周围土体发生应力重分布,进而导致土体的变形沉降。

区域性地面沉降量预测的灰色与时间序列方法

区域性地面沉降量预测的灰色与时间序列方法

区域性地面沉降量预测的灰色与时间序列方法
王仁超;谭学奇;王秀杰;邬旺
【期刊名称】《水利水电技术》
【年(卷),期】2005(036)002
【摘要】由于特殊的地形、地质条件,海河流域因地下水超采造成的地面沉降现象较为严重.选用海河流域沧州地区的地面沉降历史情况作为特殊示例,运用灰色模型(GM)和时间序列模型(ARMA)进行建模、预测,最后尝试将两种模型混合,建立新的预测模型,根据实测沉降数据进行建模,预测未来地面沉降.此外,对三种模型进行比较、说明,来阐述混合模型优越性,以期为整个海河流域的地面沉降研究提供适合的方法.最后通过实例检测证明新的模型综合了原两种模型的特点,优势互补,达到了较好的
效果,从而证明了其实用性与可信度.
【总页数】4页(P32-35)
【作者】王仁超;谭学奇;王秀杰;邬旺
【作者单位】天津大学,建筑工程学院,天津,300072;天津大学,建筑工程学院,天
津,300072;天津大学,建筑工程学院,天津,300072;天津大学,建筑工程学院,天
津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】P642.26(222)
【相关文献】
1.基于时间序列的灰色预测理论在隧道监控量测中的应用 [J], 方继伟;丁焕桥;李喜燕
2.地面沉降量的灰色预测方法 [J], 林跃忠
3.基于灰色模型和时间序列模型的乌鲁木齐市院前急救心脑血管疾病需求量的预测分析 [J], 张婷婷;冯燕玲;李树林
4.区域性人才需求量的GM(1,1)灰色预测模型 [J], 张玥; 孙鹏; 王涵笑
5.基于灰色支持向量机残差修正模型的地面沉降量预测 [J], 宁志杰;袁颖
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地质灾害预测评价模型库系统设计原理

地质灾害预测评价模型库系统设计原理

地质灾害预测评价模型库系统设计原理
李向全;胡瑞林;张莉
【期刊名称】《地质灾害与环境保护》
【年(卷),期】1999(010)004
【摘要】以地面沉降、岩溶塌陷、海岸侵蚀为主要研究灾种,运用模型库技术理论,成功地研制了地质灾害预测评价模型库系统.在研究过程中,除吸收已有先进技术外,还在模型生成、模型管理等方面开展了大量创造性的工作.这对于探索地质灾害减灾决策支持系统建设技术途径,提高地质灾害防治技术水平,具有重要的实际意义.【总页数】6页(P18-23)
【作者】李向全;胡瑞林;张莉
【作者单位】中国地质科学院水文地质工程地质研究所,河北正定,050803;中国地质科学院水文地质工程地质研究所,河北正定,050803;中国地质科学院水文地质工程地质研究所,河北正定,050803
【正文语种】中文
【中图分类】X141;TB115
【相关文献】
1.GIS技术在地质灾害危险性预测评价中的应用 [J], 杨笑男;叶竞雄;周长瑞;赵晨凯
2.基于神经网络的铁路路基工程地质灾害危险性预测评价 [J], 武杰;乔梁;滕伟福
3.“4·20”芦山地震次生地质灾害预测评价 [J], 李为乐;黄润秋;许强;唐川
4.矿区地质灾害危险性预测评价研究--以贵州黔西县为例 [J], 张伟;杨剑
5.江西上栗县矿山地质灾害成因及预测评价 [J], 曹员兵;罗晛;孙超
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地面沉降

地面沉降

第四章地面沉降、滑坡、岩溶塌陷灾害与防治4.1 地面沉降灾害防治一、地面沉降的定义:指地层在各种因素的作用下,造成地层压密变形或下沉,从而引起区域性的地面标高下降。

二、地面沉降的原因:(1)自然因素:①新构造运动以及地震、火山活动引起的地面沉降;②海平面上升导致地面的相对下降(沿海);③土层的天然固结(次固结土在自重压密下的固结作用)。

自然因素所形成的地面沉降范围大,速率小。

自然因素主要是构造升降运动以及地震、火山活动等一般情况下,把自然因素引起的地而沉降归属于地壳形变或钩造运动的范畴,作为一种自然动力现象加以研究。

(2)人为因素:①抽汲地下气、液体引起的地面沉降。

抽取地下水而引起的地面沉降,是地面沉降现象中发育最普通、危害性最严重的一类;②大面积地面堆载引起的地面沉降;③大范围密集建筑群天然地基或桩基持力层大面积整体性沉降——工程性地面沉降。

人为因素引起的地面沉降一般范围较小,但速率和幅度比较大。

人为因素主要是开采地下水和油气资源以及局部性增加荷载。

将人为因素引起的地面沉降归属于地质灾害现象进行研究和防治。

三、地面沉降的成因机制和形成条件(一)地面沉降的成因机制由于地面沉降的影响巨大,因此早就引起了各国政府和研究人员的密切注意。

早期研究者曾提出一些不同的观点,如新构造运功说、地层收缩说和自然压缩说、地面动静荷载说、区域性海平面上升说等。

大量的研究证明,过量开采地下水是地面沉降的外部原因,中等、高压缩性粘土层和承压含水层的存在则是地面沉降的内因。

因而多数人认为沉降是由于过量开采地下水、石油和天然气、卤水以及高大建筑物的超量荷载等引起的。

在孔隙水承压含水层中,抽取地下水所引起的承压水位的降低,必然要使含水层本身及其上、下相对隔水层中的孔隙水压力随之而减小。

根据有效应力原理可知,土中由覆盖层荷载引起的总应力是山孔隙中的水和土颗粒骨架共同承担的。

由水承担的部分称为孔隙水压力(p w),它不能引起土层的压密,故义称为中性压力;而由土颗粒骨架承担的部分能够直接造成上层的压密,故称为有效应力(p s);二者之和等干总应力。

利用Mogi模型预测盐岩储气库地表沉降

利用Mogi模型预测盐岩储气库地表沉降

第31卷第9期岩石力学与工程学报V ol.31 No.9利用Mogi模型预测盐岩储气库地表沉降李银平1,孔君凤1,徐玉龙1,纪文栋1,井文君1,杨春和1,2(1. 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室,湖北武汉430071;2. 重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室,重庆400044)摘要:盐岩储气库运营期间腔体体积的蠕变收缩是库区地表持续沉降的主要原因。

假设盐腔体积收缩的等效弹性变形引发的地表沉降是实际蠕变沉降的一阶近似量,将盐腔转化为相同埋深、相同体积的球形腔体,并受到均匀向内收缩的弹性等效面力作用,将盐岩储气库地表沉降近似为弹性半无限空间内球型空洞受力收缩导致的边界位移问题。

在上述弹性模型的基础上,引入火山地震学中用于预测火山喷发区地表变形的Mogi模型,得到库区地面垂直位移和水平位移的弹性解析解。

Mogi模型的优势在于可以直接通过盐腔体积收缩量求得储气库地表位移,并与相同条件下的数值模拟沉降结果有着良好的近似效果,表明Mogi模型在储气库地表沉降预测研究中具有一定的可行性,并给出利用Mogi模型研究盐岩储气库地表沉降的研究方向及建议方法。

关键词:岩石力学;盐岩储气库;地表沉降;Mogi模型;弹性半无限空间;蠕变收缩中图分类号:TU 452 文献标识码:A 文章编号:1000–6915(2012)09–1737–09PREDICTION OF SURFACE SUBSIDENCE ABOVE SALT ROCK GASSTORAGE USING MOGI MODELLI Yinping1,KONG Junfeng1,XU Yulong1,JI Wendong1,JING Wenjun1,YANG Chunhe1,2(1. State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering,Institute of Rock and Soil Mechanics,Chinese Academy of Sciences,Wuhan,Hubei430071,China;2. Key Laboratory for Exploitation of Southwestern Resources and Environmental Disaster Control Engineering,Ministry of Education,Chongqing University,Chongqing400044,China)Abstract:The main cause of surface subsidence above salt rock gas storage is the creep contraction of salt cavern volume during operation period. Assuming that the surface subsidence caused by equivalent elastic deformation of cavern volume contraction is a first-order approximate quantity of actual subsidence induced by creep contraction,the salt cavern is transformed as the sphere cavern with the same depth and volume,bearing uniform contractive elastic equivalent surface force. Therefore,the subsidence prediction is similar to the problem of boundary deformation of the sphere cavern with shrinkage force in elastic half infinite space. The Mogi model is introduced to get the elastic analytical solution of the surface vertical and horizontal deformations,which is the most successful method to predict the deformation above volcanoes eruption. The subsidence above the salt rock gas storage could be obtained directly with the volume shrinkage,which is the main superiority of Mogi model;and the prediction result has a good approximate effect to the numerical result under the same condition. It indicates that the Mogi model has enough feasibility in salt cavern subsidence prediction. Finally,the direction and recommendation about the further research are given.Key words:rock mechanics;salt rock gas storage;surface subsidence;Mogi model;elastic half infinite space;creep contraction收稿日期:2012–04–27;修回日期:2012–05–27基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)项目(2009CB724602,2009CB724603);国家自然科学基金资助项目(51274187)作者简介:李银平(1969–),男,博士,1991年毕业于浙江大学工程力学系,现任研究员、博士生导师,主要从事能源地下储备岩石力学与工程方面的研究工作。

【国家自然科学基金】_盐腔_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

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科研热词 岩石力学 盐岩 力学特性 石膏 盐水浸泡 溶解速率 流变相似材料 水溶开采 水-岩作用 气压变化速率 循环载荷 应变率效应 层状盐岩 大型地质力学模型试验 含泥盐岩 储气库 交变气压
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 盐岩 储气库 软弱夹层 蠕变 渗透性 气体渗流 模型试验 本构模型 损伤 岩石力学 地质埋存 加卸载 二氧化碳
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词 盐岩 黏结应力 非线性蠕变 长期变形 血压 蠕变 肾脏 稳定性 破坏特征 盐 界面 水平溶腔储气库 替米沙坦 数值模拟 密闭性 夹层厚度 周期性荷载 储气库 倾斜夹层 wistar大鼠
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
2014年 科研热词 盐腔 沉降 雄性sd大鼠 腔式 脂多糖 组织病理学 絮凝 磁阻传感器 碱渣 睾丸 盐穴储气库 电量监测 生殖激素 熔融盐 热性能 沉降柱试验 控制器 探测器 多云 固结 回填碱渣 回填 吸热器 推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

一种基于基元反应原理的沉降预测模型

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李磊
【期刊名称】《黄金》
【年(卷),期】2010(031)008
【摘要】现有沉降预测方法受其理论制约或简化性假设条件的影响,预测结果常不甚理想.通过分析沉降过程发展的特征,提出了一种基于基元反应原理的的沉降预测模型.将之用于某矿区工程沉降分析,取得理想效果,证明该模型有进一步推广应用的价值.
【总页数】4页(P22-25)
【作者】李磊
【作者单位】北京科技大学土木与环境工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TD325+.4
【相关文献】
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5.基于实测沉降资料的路基沉降预测模型比较研究 [J], 张振武;徐晓宇;王桂尧
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层状盐岩中天然气地下储存库地表沉降分析

层状盐岩中天然气地下储存库地表沉降分析
ห้องสมุดไป่ตู้
60 3
解 放 军 理 工 大 学 学 报 ( 然 科 学 版) 自
第 1 卷 2
国外对 盐 丘 中地 下 储 存 库 地 表 沉 降开 展 了一 些 实 测 分 析 和 数 值 模 拟 预 测 研 究 。 法 国 的 Te— r sn e天然 气 储 存 库 埋 深 15 0 I, 层 厚 度 6 0 an 0 I盐 T 5 I , 存 库上 覆 岩 层 为 粘 土 岩 和 砂 岩 , 测 表 明该 T储 I 实 储 存 库 地面 中心 区 域 的 地 面 沉 降 为 4 0mm 。德 ] 国 B rb r 一 个 天 然 气 储 存 库 埋 深 5 0 6 0 en u g的 O ~ 5
LIErb n , FAN G n 'ig - Qi , TAN u — u Y eh , Y NG h n h , QI A C u —e AN — u Qih
( .En iern n t u eo o p fEn ie r , 1 gn eigI si t fC r so gn es PLA i.o c. 8 c . Na in 1 0 7 C ia t Unv f i LTeh , nig 2 0 0 , h n ; S
用其 他 开 挖 方 法 形 成 的 地 下 洞 室 , 员 不 可 能 进 人 入 , 可 能采 用 传 统 的 支 护 结 构 来 增 加 储 存 洞 室 不 的稳 定 性及 限制 围岩 的位 移 。 实 施 现 场 量 测 和 监 控 又需 要 很 高 的技 术 力 量 和 经 济 实 力 。 因而 , 国
摘 要 : 了研 究层状 盐岩 中天然 气地下储 存库在 内压 变化 和覆 岩压 力作 用下 的地表 沉降规律 , 出了基 于 为 提 数 值模拟 的地表 沉 降预计 方 法 , 并对 某层状 盐岩 天然 气地 下储 存 库在 运 营过 程 中的 地表 沉 降规律 进 行 了预

扩展的朗格缪尔模型在沉降预测中的应用研究

扩展的朗格缪尔模型在沉降预测中的应用研究

扩展的朗格缪尔模型在沉降预测中的应用研究孔洋;阮怀宁;黄雪峰【摘要】依据三个不同行业工程的现场实测数据,利用常用的几类沉降预测模型与最近几年学者提出沉降预测新方法,提出在沉降预测中适用性较强的扩展的朗格缪尔模型.经对比分析验证,该模型具有精度高、可靠性高、适用性强的特点,可以推广使用.%Based on the field measured data from three projects in different industries, by the use of several types of commonly used settlement prediction model and the new prediction method proposed in recent years, this paper proposes the Extended Langmuir Model of settlement prediction with a widely applicability. Through the comparative analysis and validation, the model has the advantages of higher accuracy, reliability and applicability, so that, it can be widely used.【期刊名称】《河北工程大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(034)002【总页数】4页(P22-25)【关键词】沉降预测;扩展的朗格缪尔模型;新模型;高填方工程;沉降量与时间关系【作者】孔洋;阮怀宁;黄雪峰【作者单位】河海大学岩土工程科学研究所,江苏南京 210098;河海大学岩土工程科学研究所,江苏南京 210098;兰州理工大学土木工程学院,甘肃兰州 730050【正文语种】中文【中图分类】TU47沉降预测是工程项目设计、施工与使用阶段的重要研究内容,沉降预测方法主要包含两个方面,第一类是基于土的固结理论,利用室内试验得出的数据并结合各种土的本构模型,进行沉降量预测。

新疆呼图壁地下储气库的InSAR形变监测与模拟

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新疆呼图壁地下储气库的InSAR形变监测与模拟陈威;余鹏飞;熊维;李杰;冯光财;乔学军【摘要】利用TerraSAR-X卫星2013-08~2014-08的17景雷达影像,采用小基线集(small baseline subset,SBAS) InSAR技术获取呼图壁(HTB)地下储气库(underground gas storage,UGS)运行期间的地表形变序列,并结合UGS注(采)气井口的压力数据,采用多点源Mogi模型,对HTB UGS的形变场进行模拟.结果表明,整个UGS区域的形变特征为非连续分布,形变与注(采)气压力变化具有较好的相关性;注(采)气期间沿卫星视线向(LOS)的形变峰值分别为10 mm和-8 mm;采用自适应前向搜索法,基于多点源Mogi模型初步模拟注(采)气期间的形变过程,当UGS的注(采)气平均气压为18 MPa和15 MPa时,LOS的形变可达7 mm和-4 mm,地表形变的大小与注(采)气井口密度有关;UGS的储气分布呈非均匀状态,即地下气库结构复杂多变.【期刊名称】《大地测量与地球动力学》【年(卷),期】2016(036)009【总页数】6页(P803-807,812)【关键词】地下储气库;呼图壁;小基线集InSAR;Mogi模型;地壳形变【作者】陈威;余鹏飞;熊维;李杰;冯光财;乔学军【作者单位】中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室),武汉市洪山侧路40号,430071;中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室),武汉市洪山侧路40号,430071;中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室),武汉市洪山侧路40号,430071;新疆维吾尔自治区地震局,乌鲁木齐市北京南路42号,830011;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙市麓山南路932号,410083;中国地震局地震研究所(地震大地测量重点实验室),武汉市洪山侧路40号,430071【正文语种】中文【中图分类】P237UGS在注(采)气期间的应力交变不但会引起储气库盖层地表周期性的呼吸状变形,而且可能引起储层岩体裂纹扩张,造成断层活化并诱发地震[1]。

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目前关于盐岩储气库地表沉降的研究并没有一个完整有效的体系,已有研究成果大多是从经典唯像学方法入手,如改进的概率积分法[8-10]或拟合函数法[11-12]等,一般都是利用地表沉降监测数据及沉降剖面曲线形状设定相似的函数及相关参数,并通过统计规律得到各因素的影响效果;在理论方法不充足和现场沉降监测资料缺乏的情况下,数值模拟[13]已经成为评估盐岩储气库地表沉降的重要手段,可参考模拟结果研究储气库沉降的相关规律。鉴于盐岩储气库体积收缩变形传递过程的复杂和利用力学模型计算位移变形的难度,至今并没有一种合适的从力学分析角度建立的地表沉降预测方法。
模型II中球形腔体弹性收缩体积为
(2)
当径向收缩在10%以内时,式(1)具有良好的近似度。令弹性收缩体积与实际腔体的收缩体积相等,即,并定义此时的为等效弹性力,利用球体原体积可得
(3)
由式(3)可得体积收缩量相同条件下等效弹性力的表达式:
Key words:rock mechanics;salt rock gas storage;surface subsidence;Mogi model;elastic half infinite space;creep contraction
1 引 言
盐岩地下储库具有储存容量大、调峰速度快、安全经济等优点,如今已是国际公认的天然气及石油等战略能源最佳的地下储存场所,并得到了广泛的发展,截至2009年,全世界共有盐岩储气库74座[1]。国内除了江苏金坛盐岩储气库已部分投产,湖北云应和潜江以及河南平顶山等地也正在规划建设盐岩储气库以保障周边天然气市场的安全和稳定。
2 盐岩储气库弹性沉降模型的建立
盐腔体积蠕变收缩是盐岩长时期蠕变行为的结果,实际工程中,盐腔形态不规则,蠕变行为较为复杂,蠕变体积随着时间不断变化,体积收缩的传递过程难以精确描述。在长时期变形范围内,地壳表现为黏弹性和蠕变的变形特征,参考火山地震学中的沉降预测方法,假设等效瞬时弹性变形是地壳蠕变变形的一阶近似[15],将盐岩储气库及其周围地层简化为均质的、各向同性的弹性半无限空间体,盐岩储气库设定为半径为、中点埋深为的球形溶腔,从弹性半无限空间模型入手,求得储气库地表沉降的近似表达式。
LI Yinping1,KONG Junfeng1,XU Yulong1,JI Wendong1,JING Wenjun1,YANG Chunhe1,2
(1. State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering,Institute of Rock and Soil Mechanics,Chinese Academy of Sciences,Wuhan,Hubei 430071,China;2. Key Laboratory for Exploitation of Southwestern Resources and Environmental Disaster Control Engineering,Ministry of Education,Chongqing University,Chongqing 400044,China)
图1 单腔储气库地表沉降示意图
Fig.1 Sketch of surface subsidence of single cavern gas
storage
在盐腔高径比较小的情况下,将实际的不规则盐腔转化为半无限空间中埋深和体积均相同的规则球形腔体,半径为,埋深为,球形腔体内壁承受均布的向内收缩的法向面力。令半无限空间为弹性介质,球形腔体弹性收缩体积为,边界处的竖向位移曲线为(见图2)。
图2 等效球形盐腔沉降示意图
Fig.2 Sketch of subsidence of equivalent sphere salt cavern
设模型II中球形腔体在弹性面力的作用下径向收缩位移为,根据弹性力学解[16]可得
(1)
式中:G为地层剪切模量;为法向面力,以向内收缩为正方向。
本文从盐岩腔体体积蠕变收缩的角度出发,引入火山地震学中用于预测地表变形的Mogi模型[14-15],将盐岩储气库地表沉降近似为弹性半无限空间内球形空洞体积收缩引起的边界位移问题,利用弹性体积变形代替蠕变体积收缩,求得在一定埋深、一定体积收缩量情况下的地表沉降及变形,在利用力学模型预测盐岩储气库地表沉降的研究方面做出一些有益的探讨。
关键词:岩石力学;盐岩储气库;地表沉降;Mogi模型;弹性半无限空间;蠕变收缩
中图分类号:TU 452 文献标识码:A 文章编号ON OF SURFACE SUBSIDENCE ABOVE SALT ROCK GAS STORAGE USING MOGI MODEL
式中:为二阶微量,在本文弹性模型分析中先予以忽略。故等效弹性面力产生的边界位移为原始蠕变变形产生的边界位移的一阶近似量,则地表沉降曲线可近似用下式代替:
(6)
此时,模型I中的盐岩储气库蠕变收缩导致的地表沉降转化为模型II中的弹性半无限空间内部收缩引起的边界位移问题,其关键在于求出的弹性解析解。
摘要:盐岩储气库运营期间腔体体积的蠕变收缩是库区地表持续沉降的主要原因。假设盐腔体积收缩的等效弹性变形引发的地表沉降是实际蠕变沉降的一阶近似量,将盐腔转化为相同埋深、相同体积的球形腔体,并受到均匀向内收缩的弹性等效面力作用,将盐岩储气库地表沉降近似为弹性半无限空间内球型空洞受力收缩导致的边界位移问题。在上述弹性模型的基础上,引入火山地震学中用于预测火山喷发区地表变形的Mogi模型,得到库区地面垂直位移和水平位移的弹性解析解。Mogi模型的优势在于可以直接通过盐腔体积收缩量求得储气库地表位移,并与相同条件下的数值模拟沉降结果有着良好的近似效果,表明Mogi模型在储气库地表沉降预测研究中具有一定的可行性,并给出利用Mogi模型研究盐岩储气库地表沉降的研究方向及建议方法。
利用Mogi模型预测盐岩储气库地表沉降
李银平1,孔君凤1,徐玉龙1,纪文栋1,井文君1,杨春和1,2
(1. 中国科学院武汉岩土力学研究所 岩土力学与工程国家重点实验室,湖北 武汉 430071;
2. 重庆大学 西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室,重庆 400044)
Abstract:The main cause of surface subsidence above salt rock gas storage is the creep contraction of salt cavern volume during operation period. Assuming that the surface subsidence caused by equivalent elastic deformation of cavern volume contraction is a first-order approximate quantity of actual subsidence induced by creep contraction,the salt cavern is transformed as the sphere cavern with the same depth and volume,bearing uniform contractive elastic equivalent surface force. Therefore,the subsidence prediction is similar to the problem of boundary deformation of the sphere cavern with shrinkage force in elastic half infinite space. The Mogi model is introduced to get the elastic analytical solution of the surface vertical and horizontal deformations,which is the most successful method to predict the deformation above volcanoes eruption. The subsidence above the salt rock gas storage could be obtained directly with the volume shrinkage,which is the main superiority of Mogi model;and the prediction result has a good approximate effect to the numerical result under the same condition. It indicates that the Mogi model has enough feasibility in salt cavern subsidence prediction. Finally,the direction and recommendation about the further research are given.
盐岩储气库在建设及运营过程中会产生地表沉降,如何准确预测盐岩储气库使用期间的地表变形及沉降发展,是目前亟需解决的问题。根据国外相关研究资料[2],盐岩腔体因压力反复变化导致的体积蠕变收缩是引发盐岩储库区地表沉降的最主要和直接原因,如:德国Kavernen Feldes盐岩储气库运营期间地面沉降速率达17 mm/a,影响范围达3 500 m[3];美国Stratton Ridge储库群埋深900~1 050 m,由于盐腔蠕变收缩导致地表出现较严重的沉陷盆地[3];德克萨斯州Bryan Mound储油库群埋深为640~
2.1 等效弹性模型的建立
首先将盐岩储气库的实际沉降过程设为模型I(见图1),实际盐腔形态不规则,底部堆积不溶物沉渣,盐腔总体积为。在深埋条件下盐腔周围为静水压力场,令周围地层压力为,其大小与埋深有关,盐腔内压为,一般情况下随着时间变化而变化。由于运营期间内压小于地层压力,盐腔受到向内收缩的压力差,腔体不断蠕变收缩,并引发地表沉降。考虑到储气库沉降的动态过程,设在时间t时腔体蠕变收缩体积为,地表沉降曲线为,r为地表径向距离。
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