多功能水射流测试与碎岩教学模型实验装置及应用

鉴于水射流性能的优越性和应用的广泛性,开展水射流方面的研究是很有必要的。自主研发的多功能水射流测试与碎岩教学模型实验装置,主要由实验装置台架、水射流动力系统、控制与检测系统、岩样加持与固定系统和流体循环系统五部分组成,可实现包括对水射流打击力值和碎岩实验测试在内的多种功能。实验测试结果表明:水射流打击力值存在最优喷距;且打击力值随喷射压力的增大而增大。当水射流平行于油页岩层理方向打击时碎岩更容易,非淹没脉冲射流能够获得更好的碎岩效果。事实表明,实验装置能够达到对水射流研究工作的预期目的。

PCBN基体孕镶金刚石复合材料的制备与性能研究

在5～6GPa、1400～1500℃、保温5min的条件下,以立方氮化硼粉末、多种黏结剂、镀钛金刚石颗粒混合制备出金刚石复合材料。通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、能谱分析仪(EDS)、拉曼分析仪(Raman光谱)以及耐磨性、显微硬度的测试设备等,对材料的组织形貌、物相成分、界面结合情况、力学性能等进行分析。实验结果表明:金刚石颗粒良好地分布在立方氮化硼基体中,两者界面结合牢固;在界面处生成的TiB2、TiC、AlN等陶瓷硬质相可提高复合材料的磨耗比、显微硬度、抗冲击韧性等物理力学特性。新材料的磨耗比相比于传统材料提高了37.64倍,维氏硬度大于40GPa(加载力10N),致密度达97%以上,耐热性达到1148℃,相比于传统PDC复合片的耐热性提高了28%～64%。

压裂液对油页岩裂缝扩展影响的数值模拟

压裂液在油页岩水力压裂裂缝扩展过程中扮演着重要的角色,因此获得压裂液对油页岩水力压裂裂缝扩展的影响规律对油页岩水力压裂技术的发展有着巨大的推动作用。选取羟丙基胍胶稠化剂配制成了不同含量的压裂液基液,并测量了其黏度。然后,基于扩展有限元方法(extended finite element method,XFEM)裂缝扩展分析方法和压裂液对油页岩裂缝扩展的影响模型,采用ABAQUS数值模拟软件,对吉林省汪清地区的油页岩进行了不同黏度和不同排量压裂液条件下的裂缝扩展仿真模拟。分析模拟结果发现,水力压裂裂缝在油页岩中扩展时,压裂液排量是影响裂缝扩展的主要因素,而压裂液黏度对油页岩裂缝扩展的影响很小;随着压裂液排量的增加,裂缝的长度和宽度迅速增大,其扩展速率亦随排量增加而增大;到水力压裂后期,裂缝长度和宽度逐渐趋于常值,即压裂液对裂缝扩展的影响逐渐变小。

三轴加载下页岩水力裂缝特征参数动态响应试验

为了研究页岩三轴加载条件下低渗储层中水力裂缝的特征,以湘西北下寒武统牛蹄塘组页岩为研究对象,采用自行研制的三轴加载水力压裂试验装置进行了水力压裂裂缝扩展试验,在不同环压和流量下,对裂缝扩展过程中的缝内水压、声发射特征参数进行了监测,并分析裂缝的形态。研究结果显示:(1)由试样水压曲线可知,随着环压增大,水压曲线峰值、试样起裂压力值增大;从时间上则表现为水压波动时间变短、实际裂缝贯通时间增长;随环压(压差)的增大,裂缝形态从纵向延伸转为横向扩展,最终演化为复合型裂缝;声发射幅值则随环压增大而增大,而振铃计数则先变小后增大。(2)随流量的增大,水压变化率在压力急剧上升阶段逐渐增大;而当裂缝起裂后,不同流量下的水压曲线变化趋势基本一致;裂缝形态显示,大流量对沿注液方向的裂缝延伸具有增强效果,而小流量则对裂缝的转折发育和次生裂缝的发育具有促进作用;声发射幅值与振铃计数都随注液流量的增大而明显增大。

岩样密实度对水力压裂特征参数的影响研究

为研究水力压裂在不同致密程度岩样中的压裂效果及其流固耦合作用机理,制作了不同密实度的两种重塑样,利用真密度测试仪、声波测试系统分别测定了两种试样的孔隙比例、声波大小,并结合三轴加载水力压裂监测系统,模拟一定地层压力条件下不同密实度试样的水力压裂试验。分析不同孔隙度下声波试验获得的声波数据得出:试验制得的试样致密程度不同,孔隙大的试样密实度较小,波速大小与试样密实度呈正相关;水力压裂试验中,致密试样的裂缝扩展方向与最大主应力平行。水压曲线变化趋势为:低密实度时,达到峰值压力的时间较峰后段持续时间短,高密实度试样则相反;低密实度试样的破裂压力值低于水力压裂缝内水压曲线的峰值,高密实度试样两压力值相当。结合高、低密实度试样的分析并进行高密实度试样的无围压试验可以得出:较小的流量变化对致密度较大的试样裂缝扩展方向影响较小,说明其渗流作用较弱。应力集中效应在无围压的试样和低密实度试样均表现明显,这说明,水力压裂试验中应力集中现象在低密实度试样中表现明显,这与其渗流作用较强有关,水力压裂渗流作用与注液流量正相关,在低密实度试样表现显著。

基于GMS的地层三维结构可视化模型及神经网络预测

通过收集到的长春市及周边地区各类钻孔资料,运用软件GMS建立长春及周边地区的三维地层结构可视化模型,与实际地质(地形)情况较为吻合,清晰地反映出长春地区地层结构情况,通过软件还可观察地层任意位置的剖面情况。将神经网络引入其中,当输入钻孔坐标(x,y,z)、地层厚度及地层深度时,能够较为准确地预测出对应地层的地质时代和岩性,采用结构为5-13-5的BP神经网络(单隐含层)预测结果的平均相对误差为11.12%,最小误差为7.50%、最大误差为15.71%;采用改进后的结构为5-11-7-5的BP神经网络(双隐含层),预测结果的平均相对误差为4.64%,最小误差为3.63%、最大误差为6.59%,完全满足预测精度要求。