基于颗粒吸附概率模型的渗透注浆滤过机制研究

滤过效应对悬浊液渗透注浆扩散具有重要影响,滤过系数为渗透扩散关键影响参数,现有研究多将该系数假定为常数,具有较大局限性。考虑渗流域内各组分质量守恒,引入线性滤过定律,采用颗粒沉积概率模型描述水泥颗粒在多孔介质内沉积吸附行为,建立了考虑渗滤效应的水泥浆液渗透注浆柱形扩散理论模型。基于1维渗透注浆试验过程信息,提出了柱形扩散理论模型参数反演确定方法。自主研发了3维渗透注浆模型试验系统,可以实现恒流量条件下砂层渗透注浆以及试验过程中的多元信息采集。开展了3维渗透注浆柱形扩散模型试验,结合理论模型计算结果,对比分析了孔隙率及浆液压力时空变化规律,探讨了注浆速率及浆液水灰比对滤过机制影响规律,并对理论计算模型准确性进行了验证。结果表明,注浆速率越小,注浆口处孔隙率衰减量越大,同时孔隙率沿浆液扩散方向衰减越剧烈;浆液水灰比越小,孔隙率衰减越快,滤过效应越显著。与试验值对比,所建立模型孔隙率最大计算误差小于12%,注浆压力最大计算误差小于14.2%,所建立模型可较好地描述水泥浆液多孔介质柱形扩散过程。

基于PSO-LSSVM的砂层可注性预测模型及其敏感性分析

现有砂层可注性评价方法多为分类评价,且分类标准不一,不利于实际工程应用.为此,采用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行优化,提出可注性量化预测模型.选取水泥浆液水灰比R WC、相对密实度D r、细颗粒(直径<0.075 mm)含量θ、砂层特征粒径D 10和D 15为控制变量,开展129组可注性室内试验,以每组试验浆液扩散距离作为可注性量化评价指标.基于PSO-LSSVM方法建立砂层可注性与各控制变量间的关系模型,采用傅里叶幅度敏感性测试法(FAST)对可注性影响因素进行全局敏感性分析.结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度,砂层可注性模型预测值与试验值基本一致,拟合优度R 2为0.982;各影响因素对可注性的敏感性排序为:D 10>D 15>D r>θ>R WC,其中D 10和D 15敏感性显著高于D r、θ和R WC.