[發明專利]一種含水合物沉積物力學特性檢測及數據處理方法在審
| 申請號: | 202010196045.6 | 申請日: | 2020-03-19 |
| 公開(公告)號: | CN111238967A | 公開(公告)日: | 2020-06-05 |
| 發明(設計)人: | 邢蘭昌;徐源;葛新民;魏周拓;王斌;宋鈺 | 申請(專利權)人: | 中國石油大學(華東);山西廣播電視大學 |
| 主分類號: | G01N3/24 | 分類號: | G01N3/24;G01N3/02 |
| 代理公司: | 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241 | 代理人: | 郝團代 |
| 地址: | 266000 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 水合物 沉積物 力學 特性 檢測 數據處理 方法 | ||
1.一種含水合物沉積物的力學特性檢測及數據處理方法,具體步驟如下:
一、安裝待測樣品,施加模擬環境;
二、調節三軸加載聲發射信號檢測裝置,進行零點校準;
三、在控制主機上設定放大器增益、多路信號切換模塊中開關通斷的邏輯順序,配置數據采集模塊的參數,參數包括采樣模式、采樣頻率、采樣幅值范圍、采樣通道;打開參數采集分析儀、聲發射源定位器和裂紋成像儀;
四、針對靜態檢測過程,當待測樣品處于穩定狀態時啟動電機,施加軸向應力對樣品進行剪切,通過控制軸向應力大小來控制對樣品剪切的速率;待檢測過程結束,關閉電機停止加載,對獲得的靜態檢測數據進行處理;
五、針對動態檢測過程,對水合物生成與分解過程都設置最終的溫度值,在含水合物飽和度連續變化過程的起點啟動電機,開始施加軸向應力對樣品進行剪切,通過控制軸向應力大小來控制對樣品剪切的速率,待檢測過程結束,關閉電機停止加載,對獲得的動態檢測數據進行處理;
六、改變樣品中沉積物粒徑及加入黏土的含量,重復上述步驟,獲得靜態和動態檢測數據;
七、除上述步驟中聲發射信號的測量外,對水合物在生成分解過程中,處于穩定狀態時,實時測量樣品孔隙壓力與溫度,基于消耗甲烷氣的量計算樣品中水合物含量,進一步計算得到含水合物飽和度。
2.根據權利要求1所述的含水合物沉積物的力學特性檢測及數據處理方法,其特征在于:所述穩定狀態包含兩個階段:一、當水合物完全生成時,即樣品內部孔隙壓力以及溫度趨于穩定,不再發生變化;二、在水合物生成分解過程中,設置溫度變化梯度,每次設置不同溫度,待溫度及孔隙壓力均穩定時,樣品中飽和度達到穩定值,即樣品處于該溫度條件下的穩定狀態。
3.根據權利要求1所述的含水合物沉積物的力學特性檢測及數據處理方法,其特征在于:所述對獲得的靜態檢測數據進行處理是指:
一、測得不斷施加軸向應力后樣品產生的聲發射信號,對原始信號去噪;
二、對水合物完全生成時以及達到各溫度梯度穩定狀態時,對測得的孔隙壓力和溫度數據進行濾波處理,將濾波處理后得到的壓力和溫度數值使用公式1計算得到含水合物飽和度,
公式1:
式中,Sh為被測樣品的含水合物飽和度;Mh為水合物摩爾質量,單位:g/mol,ρh為水合物的密度,單位:g/m3,T1為水合物未生成或已完全分解完時樣品的溫度,單位:K,T2為水合物生成或分解過程中樣品的溫度,單位:K,P1為水合物未生成或已完全分解完時樣品的孔隙壓力,單位:MPa,P2為水合物分解過程中樣品空隙壓力,單位:MPa,Zg1和Zg2分別為初始狀態和生成分解過程中各狀態氣體壓縮因子,R為摩爾氣體常數,單位:J/(mol·K);
三、提取聲發射事件個數,做出聲發射事件個數與軸向應力的關系曲線,比較分析測得的處于穩定狀態的含水合物飽和度不同的沉積物樣品的聲發射事件個數—軸向應力曲線,分析不同飽和度的樣品在相同軸向應力下聲發射事件個數的變化規律;另外,選取一個聲發射事件個數的閾值,對聲發射事件個數—軸向應力曲線進行非活躍和活躍階段劃分,分析隨著樣品飽和度的變化,活躍階段起始時刻和結束時刻的變化規律;提取聲發射信號的幅值,由幅值的變化規律辨識出穩定狀態下三軸加載實驗中樣品發生斷裂的時間點,進一步得到該時間點對應所加載的應力的大小,繪制含水合物沉積物在三軸加載過程發生斷裂的軸向應力和含水合物飽和度之間的關系曲線,得到沉積物抗剪切能力隨著含水合物飽和度變化而變化的規律;對軸向應力—含水合物飽和度曲線進行回歸分析得到飽和度和軸向應力之間的關系式τ=f(Sh),在已知含水合物飽和度條件下能夠據此計算出沉積物樣品發生斷裂時的軸向應力大?。煌瑫r能夠形成一種基于軸向應力計算含水合物飽和度的方法Sh=f-1(τ),其中τ表示軸向應力,Sh表示樣品中含水合物飽和度;
四、除分析單參數與含水合物飽和度或者軸向應力大小之間變化規律外,選取多個聲發射參數,聯合分析它們與含水合物飽和度及軸向應力之間的變化規律,用BP神經網絡智能機器學習方法,將利用上述公式1計算得到的含水合物飽和度作為網絡輸出,將聲發射事件個數、能量和有效值電壓作為網絡的輸入對網絡進行訓練,獲得以多個聲發射參數為輸入的含水合物飽和度計算模型,通過改變輸入參數、輸出參數,實現對含水合物沉積物力學穩定性參數的預測和評估;
五、分析比較樣品中沉積物粒徑以及黏土含量不同時,上述聲發射事件個數和幅值隨著含水合物飽和度變化而變化的規律,利用神經網絡計算得到沉積物粒徑、黏土含量對樣品在三軸加載過程中聲發射事件個數和幅值特征參數的影響;分析比較粒徑不同、黏土含量不同時樣品在三軸加載過程中發生斷裂時軸向應力大小的變化,從而在上述τ=f(Sh)關系式基礎上引入沉積物粒徑和黏土含量兩個變量,得到含水合物沉積物的抗剪切能力隨著含水合物飽和度、樣品粒徑及黏土含量因素變化而改變的規律,基于大量實驗數據分析確定它們之間的定量關系τ=f(Sh,d,δ),在已知含水合物飽和度、沉積物粒徑和黏土含量條件下能夠計算得到沉積物斷裂時軸向應力的大小,d表示沉積物粒徑,δ表示黏土含量。
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