超临界CO2在高温裂隙岩体中的热交换研究

近年来,由于超临界CO₂(Supercritical CO₂,简称scCO₂)额外的地质封存效益,将scCO₂替代水,作为深部地热开采的工作流体的设想,正受到越来越多的关注。因此,开展高温裂隙岩体中流体运动和热交换过程的模拟研究,对于理解深部地热开采机理具有重要意义。本文在充分考虑scCO₂热物理性质随压力和温度变化的基础上,建立了基于三维裂隙网络显式描述的复杂高温裂隙岩体scCO₂热-流耦合模型。通过与热流耦合作用下的二维单裂隙模型的解析解进行对比,验证了数值模型的正确性,然后对scCO₂在复杂三维随机裂隙岩体的渗流和热交换过程进行了模拟。研究发现:贯通的裂隙网络通道是scCO₂的主要流动路径,在贯通的裂隙簇中会出现明显的优势流,突破现象最早在贯通裂隙簇中产生,scCO₂流体对压力非常敏感,选择合适的注入压力能显著增加热交换效率和降低流动难度。模拟结果表明,本模型可以很好地展现裂隙岩体换热过程的非均质特性和结构面控制特性,可作为评价scCO₂采热过程的有效工具。     

基于耦合BAS-MLP的混凝土抗压强度预测

针对1 030组混凝土抗压强度试验数据，通过天牛须搜寻算法（BAS）来训练多层神经网络（MLP），并与混合复杂进化方法（SCE）-MLP、多元宇宙优化算法（MVO）-MLP这2种耦合模型算法进行对比分析，得到可用于预测混凝土抗压强度的算法模型.结果表明：BAS可以显著提高MLP的训练精度和预测精度，该算法比SCE-MLP、MVO-MLP耦合模型算法更快、更准确；与人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）个体学习算法相比，元启发式算法在混凝土抗压强度预测方便表现出良好的优越性.同时讨论了BAS-MLP模型中与训练数据集数量和输入变量数量相关的因素，发现使用1 030组数据的80%即可获得良好的预测结果.     

基于粒子群算法优化支持向量机的岩爆预测研究

由于地下工程的复杂性,岩爆的发生受到多种因素的影响,目前尚没有一种可靠的预测方法来对其进行预报,进而有针对性地进行工程灾害的风险控制。笔者提出将应力强度比(σ_θ/σ_c)、脆性系数(σ_c/σ_t)和弹性能量指数(Wet)作为影响岩爆的主要指标,并根据粒子群优化算法的参数选取和收敛速度快的优势及支持向量机的小样本、高维度、非线性的特性,提出了用粒子群优化算法对影响支持向量机分类性能的两个主要参数进行优化,进而获得优化的支持向量机分类器。利用PSO-SVM对在建二广九标茅田界隧道深埋变质砂岩岩爆发生情况进行预测,定量地判断该标段不存在岩爆现象,预测结果与茅田界隧道的实际情况基本相符。     

基于灵敏度分析的ASM2d数学模型参数集校核方法

针对ASM2d模型应用过程中需校核的参数多、数据量大、各参数之间相互影响等问题，提出了以灵敏度分析、参数集识别和目标函数求解为一体的模型参数集校核方法，并利用该方法对MSBR工艺的ASM2d模型参数进行了校核。结果表明，18个模型参数会对模拟预测结果产生影响，其中12个参数需要校核，包括3个化学计量数(Y_PAO、Y_H和Y_PO4)、9个动力学参数(μ_AUT、b_AUT、K_NH4、b_H、η_NO3、μ_PAO、b_pp、b_PAO和q_pp)。对参数校核以后的模型进行动态模拟检验发现，出水SS、COD、NH₄⁺-N、NO₃^--N、TP和TN的模拟值与实测值之间的平均相对偏差分别为6.0%、9.0%、15.7%、9.6%、14.9%和7.0%，但NH     

超声波钻孔成像技术在岩体质量定量评价中的应用

岩体质量分级工作是各类重大基础设施工程前期工程勘察阶段的重要基础研究工作,利用传统的人工岩芯编录开展岩体质量评价已无法满足日益精细的定量化工程建设需要。超声波钻孔成像技术可以精确测定钻孔所揭露各类结构面的产状信息、赋存状态和分布特征,极大地改善传统人工方法中的不足之处。本文提出利用超声波钻孔成像技术代替传统的人工编录和测定岩芯参数的方法,基于高精度的超声波钻孔成像数据计算岩体质量指标IRMI、结构面密度、体积节理数J_v、软弱结构面影响系数K₂等定量化指标,可以极大地提升岩体质量评价结果的精度和定量化水平。研究工作利用一个钻孔展示了这种新方法的可行性和优越性。研究案例表明,通过该技术得出的岩体质量指标更加准确、高效,在岩体质量评价上适用性较强,为今后岩体质量评价向定量化、高精度方向发展提供了新的技术方法。     

基于v-SVR和MVPSO算法的边坡位移反分析方法及其应用

 针对传统粒子群算法存在搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,通过引入迁徙算子和自适应变异算子,提出基于粒子迁徙和变异的粒子群优化(MVPSO)算法。基准测试函数结果表明,改进的MVPSO算法较传统的粒子群优化算法在收敛效率上有大幅度提高,在处理非线性、多峰值的复杂优化问题中能快速地搜索,得到全局最优解。应用改进的MVPSO算法搜索最佳的支持向量机(v-SVR)模型参数,建立岩体力学参数与岩体位移之间的非线性支持向量机模型,提高v-SVR的预测精度和推广泛化性。然后,利用v-SVR模型的外推预测替代耗时的FLAC正向计算,利用改进的MVPSO算法搜索岩体力学参数的最优组合,提出v-SVR和MVPSO相结合的边坡位移反分析方法(v-SVR-MVPSO算法),与传统的BP-GA算法和v-SVR-GA算法相比,该算法在反演精度和反演效率上均有较大幅度提高。最后,将本文发展的v-SVR-MVPSO算法应用到大岗山水电站右岸边坡岩体参数反演分析,并对边坡后续开挖位移和稳定性进行预测,取得较好的效果。     

边坡角设计的支持向量机建模与精度影响因素研究

运用人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的机器学习算法——支持向量机(SVM)算法,采用线性Linear 和径向基函数 RBF 两种核函数以及ε 不敏感和 Quadratic 两种损失函数,并且考虑惩罚参数 C 的不同,编写了相应的程序对影响边坡角设计的诸多因素进行了机器学习,经过反复调整相关参数和计算对比,找到了拟合精度很高的支持向量机网络,并以此网络对测试样本作预测检验模型的可靠性;对影响支持向量机建模精度的各种影响因素作了计算和分析,在此基础上,初步确定了各参数对 SVM 模型精度影响大小的顺序,为 SVM 在类似工程上的应用提供了借鉴。     

CO2相变致裂煤的纳米孔隙尺度改造效应

为探讨不同CO₂相变致裂压力对纳米孔隙的尺度改造效应及其对瓦斯(煤层气)运移的影响，开展120,150,185 MPa作用下的CO₂相变致裂煤体实验，综合采用高压压汞、低温液氮吸附、低温CO₂吸附孔隙结构参数测试方法，分析CO₂相变致裂后煤的大孔(>50 nm)–介孔(2～50 nm)–微孔(<2 nm)结构演化特征。结果表明：CO₂相变致裂对大孔和介孔具有扩孔效应；致裂后，大孔平均孔径与孔容大幅度增大，孔表面积降低；介孔平均孔径增大，孔表面积明显降低；孔隙连通性明显增强。CO₂相变致裂过程时间极短，高压气体优先选择裂隙和大尺度孔隙进行扩展，延伸至微孔时，衰减的压力不足以改造具有化学性质的微孔。CO₂相变致裂在大孔–介孔尺度的扩孔效应，随致裂压力的增大而增强；不同变质、变形程度煤的大孔–介孔–微孔发育存在差异；因此，研发“高致裂压力–长作用时效–大能量”的CO₂相变致裂器，有助于进一步增强CO     

有机羧酸胺阻锈剂在3.5%NaCl饱和Ca(OH)2溶液中对碳钢的阻锈作用

采用干湿循环试验,线性极化(LPR),电化学阻抗谱(EIS)以及扫描电子显微镜(SEM)方法研究有机羧酸胺(ZX)与Ca(NO₂)₂在3.5%NaCl饱和Ca(OH)₂溶液中对碳钢的阻锈效果。试验结果表明,在溶液中加入阻锈剂0.2%~1.2%时,有机羧酸胺与Ca(NO₂)₂均有抑制碳钢锈蚀的作用,但在干湿循环试验中Ca(NO₂)₂的阻锈效果与其含量不成比例关系,而ZX与其含量有良好的相关性。此外,在电化学试验中,随着ZX与Ca(NO₂)₂含量的增加,阻锈效果越明显,且在3.5%NaCl饱和Ca(OH)₂溶液中ZX的阻锈效果优于Ca(NO₂)₂。     

基于边坡位移监测数据的进化支持向量机预测模型研究

支持向量机方法是基于统计学习理论和结构风险最小化原则的学习方法,在回归预测方面具有良好外推能力,并且适合小样本的统计学习问题。建立支持向量机预测模型,对边坡位移进行预测计算,将预测值和实测值对比分析,验证了支持向量机预测模型较强的外推能力和预测计算的有效性。通过对边坡位移初始时序位移数据进行灰色理论的累加生成和累减生成处理,形成新的时间序列数据,在此基础上,计算出预测值,并与基于初始时间序列的支持向量机预测结果对比分析,基于新生成的时间序列数据进行预测计算结果精度明显提高。基于边坡位移监测数据构建训练样本数据集,研究了训练样本数据集的选取对预测结果的影响。对支持向量机预测模型的关键参数进行敏感度分析,并采用进化算法–微粒群算法对支持向量机模型参数加以优化,提高了预测精度。     

裂隙岩体质量三维精细分级S-RMRmbi方法及可视化

传统岩体质量分级方法级别较少,其评分标准常呈阶梯状,应用于裂隙岩体质量评价时,其精度无法满足岩体质量出现复杂多变情况时的评级要求,使得同级别岩体质量可能出现显著差异,因此有必要将岩体质量级别做进一步精细分级处理,并为评价岩体工程稳定性和制定支护方案提供依据。基于前期开展的岩体质量RMR_mbi分级方法和结构均质区三维分显研究工作,以广西铜坑矿锌多金属矿体3^#矿块为试验区,进行RMR_mbi质量评级;结合综合模糊判别理论,提出岩体质量精细分级S-RMR_mbi方法,对试验区分级结果做进一步细化;并以均质区三维分显模型为载体,借助3DMine可视化功能,构建岩体质量精细分级可视化模型;从定性以及定量两方面对RMR_mbi和S-RMR_mbi法进行对比分析后,进一步提出与精细分级后的岩体相对应的支护方案。研究结果表明:(1)质量5级分档对凸显裂隙岩体质量层次性效果不够理想,基于综合模糊判别理论的岩体质量精细分级S-RMR_mbi方法有效细化了岩体质量分级结果;(2)赋有S-RMR_mbi分级属性值的各均质区及重组模型展示了岩体质量的空间分布特征;(3)S-RMR_mbi和RMR_mbi两分级结果模型显示其岩体质量分布状况大体一致,基于相似度的两方法λ12值为0.999 2,验证了S-RMR_mbi分级方法的合理性;(4)精细化分级后的岩体可采取更为细致、有效的支护手段。研究成果对于提升裂隙岩体质量评价精度与制定具体施工方案具有重要的指导作用。     

仿南宋官窑粉青釉配方组成的优化研究

探讨了影响仿南宋官窑青釉配方组成的主要影响因素,如SiO₂/Al₂O₃、K₂O/Na₂O摩尔比、Fe₂O₃等因素对其性能影响。试验结果表明：当SiO₂/Al₂O₃摩尔比为7.5,K₂O/Na₂O摩尔比为9,Fe₂O₃的摩尔含量在0.15mol～0.2mol时,获得了良好的粉青裂纹釉面效果。     

多场耦合作用下页岩渗透特性实验研究

页岩气开采过程,其储层页岩渗透率受多重因素的影响。采用自主研发的多场耦合作用下不同相态CO₂致裂驱替CH₄实验装置,实验研究了有效应力、孔隙压力、温度以及吸附膨胀效应等因素对裂隙页岩体与型岩渗透特性的影响。结果表明:(1)页岩渗透率随有效应力增加呈负指数关系减小,且型岩对于有效应力变化具有更强的敏感性;(2)在相同应力状态下,由于吸附引起的差异性膨胀效应会降低页岩渗透率,不同气体作用下测得的页岩渗透率表现为He＞N₂＞CO₂。(3)两种页岩中渗透率随孔隙压力变化规律具有差异性。SC-CO₂致裂页岩在低压条件下Klingkenberg效应不明显,渗透率随平均孔隙压力的增大而增大,型岩在低压阶段由于Klingkenberg效应对渗透率变化起主导作用,随着孔隙压力增加,其渗透率降低,在达到极小值后,随着孔隙压力的增加,Klingkenberg效应减弱,有效应力起主导作用,渗透率随孔隙压力增加而增加;(4)温度作用通过改变页岩的孔隙结构、力学性质等控制页岩渗透率的变化,随着温度增加,页岩渗透率降低。因此,在页岩气开采过程以及CO₂强化页岩气开采过程需要考虑多因素耦合作用对页岩渗透率的影响。     

UV/H2O2/O3工艺降解典型有机防晒剂

有机防晒剂作为一种新兴污染物引发的环境安全风险备受关注。采用紫外/双氧水/臭氧联用工艺(UV/H₂O₂/O₃)降解典型有机防晒剂2,4-二羟基二苯甲酮(UV-0),基于中心组合设计方法进行实验,考察影响因素,并探索降解机理。结果表明,在H₂O₂浓度为340μmol/L、UV-0初始浓度为5 mg/L、UV光强为170μW/cm²、O₃流量为0.38 L/min条件下,20 min内对UV-0的降解率高达99.9%,反应速率常数为0.570 7 min^-1,降解效果良好。响应面模型能较好地模拟和预测实验结果,并探索反应空间,H₂O₂浓度、UV光强、O₃流量等因素会影响降解效果。高分辨率质谱和量子化学结构分析表明,UV-0降解过程中羟基加成反应首先发生在C10位置,形成羟基和二羟基加成产物,随后通过碳碳键断裂和芳香环裂解生成草酸等小分子酸。UV/H     

纳米SiO2-CaCO3混凝土损伤本构模型及能量演化特征

采用纳米SiO₂-CaCO₃混合掺入混凝土中,对混掺纳米SiO₂-CaCO₃混凝土进行了受压性能试验,基于损伤力学理论和能量耗散原理分析了纳米SiO₂-CaCO₃增强混凝土的本构关系,建立了普通混凝土和纳米SiO₂-CaCO₃混凝土损伤本构模型。结果表明：混掺纳米材料比单掺纳米材料对提升混凝土强度效果更佳,强度最大增幅为31.46%;混掺纳米材料显著降低了混凝土的弹性应变能释放速率,增大了混凝土的总应变能和耗散能,从而提高了混凝土的延性和韧性。基于SEM微观测试结果揭示了纳米材料对混凝土增强效应的作用机理。     

SnO2压敏电阻的非线性电学行为与MnO2添加的关系

用混合氧化物法制备掺杂CoO,Ta₂O₅,MnO₂和Cr₂O₅的SnO₂压敏陶瓷。研究了MnO₂掺杂对SnO₂微观结构和电学性能的影响。通过阿伦尼乌斯图揭示其在低频与高频中产生了不同的活化能，这些活化能与氧在晶界面的吸附和反应有关。我们发现MnO₂提升了压敏电阻的非线性，在晶界区产生了O′和O″的吸附位点。O′和O″缺陷是晶界界面形成势垒的真正原因。     

电石渣-草木灰复合固化剂固化废弃软土微观特性研究

为确定电石渣-草木灰复合固化剂最优配比,并揭示初始含水量(w₀)、有机质含量(w_c)、固化剂掺量(w_g)和龄期(T)四种因素对固化废弃软土(简称固化土)力学性质影响的微观机理,以废弃软土为研究对象,采用PSO-SVM模型预测固化剂的最优配比(电石渣∶草木灰=1∶1.2),基于此,开展不同w₀、w_g、w_c和T下固化土的电镜扫描试验,利用图像处理软件研究固化土丰度(C_r)、圆形度(R)和分形维数(D)受w₀、w_g、w_c和T的影响规律,通过X射线衍射试验分析了废弃软土、电石渣、草木灰以及固化土的矿物成分。结果发现：碱性环境下,电石渣与草木灰发生火山灰反应,生成大量的针状固化产物(C-S-H胶体)和少部分钙矾石,提高了软土结构的密实性;w₀和w_c的增加会抑止固化剂的水化,增加固化土结构的分散性,进而减小固化土的R值,提高固化土的D值;...     

基于混合核函数的LSSVM在GNSS高程拟合中的应用

最小二乘支持向量机具有结构简单、计算速度快、收敛精度高等特点,能够很好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等实际问题,在GNSS高程拟合中具有一定的优势。本文通过构造基于径向基核和多项式核的混合核函数,引入粒子群算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,建立了基于混合核函数的最小二乘支持向量机高程异常拟合模型。以平原地区和山区两种典型地貌的高程数据为研究对象进行实验,并与普通核函数的最小二乘支持向量机的结果对比分析。结果表明,基于混合核函数的最小二乘支持向量机的实验效果要明显优于普通核函数的最小二乘支持向量机。     

随机森林算法在大坝安全监测中的应用

大坝裂缝开合度预测准确性对大坝安全监控十分重要。为解决传统回归模型预测效果差及人工智能模型预测过拟合问题,将随机森林算法运用到某混凝土坝裂缝开度预测中,优选模型参数,得到的训练、预测期模拟值较实测值基本一致,预测效果良好。并与BP神经网络、支持向量机模型就预测精度与稳定性做了对比。     

分岔合并下伏煤层破碎顶板超前注浆加固技术

分岔合并下伏煤层分层开采中,上覆煤层的采动对底板有一定的破坏影响范围,导致下层煤工作面顶板破碎,严重影响下伏煤层的正常回采。针对淮北矿业(集团)有限责任公司许疃矿7₁煤与7₂煤分岔合并现象,通过理论分析和数值模拟分析了7₁18工作面采动影响下底板破坏深度的范围;通过室内力学试验确定了最佳浆液水灰比为1∶1,水泥-水玻璃体积比为1∶0.4~1∶0.6之间;设计了7₂25工作面顶板注浆参数和注浆孔布置;通过数值模拟、相似模拟综合分析了预注浆加固效果,注浆后煤壁及顶板稳定性明显增强,顶板控制效果明显。