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含裂隙土体在降雨条件下的渗流规律相对比较复杂,为进一步讨论含裂隙土体渗流机制,在一维解析解的基础上,建立二维饱和-非饱和含裂隙土渗流解析模型,并通过Fourier积分变化推导出二维渗流控制方程的显式解析解。此解析解考虑了多裂隙情况下的孔隙水压力分布和流量边界条件。二维解析解能够准确地获得渗流和变形耦合非饱和土中水的入渗影响规律,并进一步讨论了降雨条件下,不同裂隙模式(裂隙深度、裂隙发育位置及裂隙密集程度)对坡体渗流的影响规律,探讨了含裂隙区域的孔隙水压力分布规律。 相似文献
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时间域航空电磁法(ATEM)是一种具有大面积探测,探测速度快、相对成本较低、受地形地貌影响较小等优点的地球物理方法。由于航空电磁数据量巨大,三维反演成本太大,目前主要使用一维反演或者拟二维反演方法来进行解释。对于航空电磁探测而言,大面积探测区域和复杂地形条件使得研究人员很难获取到勘探区域的地质信息,因此反演时选取初始模型变得很困难。而电导率-深度成像(CDI)无需建立初始模型,即可快速获得地下介质的大致电性分布情况。因此CDI结果可以用来作为反演的初始模型,应对缺少地质信息的区域。本次研究中,提出CDI与拟二维反演的级联解释方法。首先使用CDI方法来近似估计地下介质的电导率和深度;其次在此基础上建立反演的初始模型;最后采用横向约束反演(LCI)方法对ATEM数据进行反演。通过对理论数据和实测数据的实验得出,CDI与拟二维反演的级联解释方法能够在获得较好的反演结果的同时减少计算时间。 相似文献
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钻速预测是钻井优化的重要组成部分,机器学习算法是当前实现准确钻速预测的重要手段,准确的特征选择是保证机器学习精度的关键途径。基于南海某井眼的实际钻井数据,本文采用一种融合特征选择法从钻井特征参数中选出井径、钻井液出口温度、钻井液入口密度、钻井液出口密度、K值、塑性粘度、滤失量、上覆压力、孔隙压力、和喷嘴等效直径共10种参数。将优选出的参数作为模型输入,引入集成的梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）算法建立机械钻速预测模型。将建立的模型与常规机器学习算法模型进行对比试验。试验结果显示,所提出的融合特征选择算法模型精度较全特征模型高2%,较常用机器学习模型平均高14.5%,该研究为钻井参数的准确、快速寻优提供了有效解决方案,对提高钻进速率具有一定的指导意义和实际应用价值。 相似文献
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针对地质钻进过程中钻遇对象未知且复杂多变、钻进事故频发的现状,采用数字孪生技术,构建了基于时序数据驱动的地质钻探数字孪生模型体系,用以满足随钻探测、工况识别、钻速优化等实际需求。将监测到的地表设备、随钻测量、钻进工艺等数据按照时间序列分解为事前数据、实时数据、延时数据和迟到数据,利用物联网技术将这些多源异构数据进行处理,采用时序数据进行特征分析,基于事前数据建立典型工况,实时数据进行随钻预测和钻进过程工况识别,延时数据和迟到数据演进融合进行钻后优化,建立了数字孪生智能钻进周期服务平台,平台设计了设备物理层、虚拟模型层、数据处理层及钻探服务层4层交互系统,实现钻前、钻中、钻后全数据的全过程集成融合,达到了钻进系统参数最优化配置和安全高效钻探的目的。基于上述平台,利用Unity3D软件开发了数字孪生智能钻进原型系统,实现了钻前设备的数字化设计、钻进过程孔内三维可视化和钻进过程参数实时监测与控制的功能。结果表明,基于时序数据构建的数字孪生模型可有效提高钻进过程的效率和可靠性。研究结果为智能钻探优化提供了全新的路径和方法,有望在煤炭、石油、天然气、页岩气等钻探领域实现工程应用。 相似文献
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