發(fā)布時(shí)間：2020-11-17 20:57

　　 隨著淺部資源的枯竭,我國(guó)越來(lái)越多的煤礦轉(zhuǎn)向深部開(kāi)采,面臨復(fù)雜多場(chǎng)(高地溫、高瓦斯壓力、高地壓)條件下的瓦斯治理問(wèn)題,難以保證安全生產(chǎn)。論文以不同灰分煤樣為研究對(duì)象,通過(guò)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)、理論分析、數(shù)值模擬,對(duì)多場(chǎng)條件下的煤瓦斯相互作用及其對(duì)瓦斯運(yùn)移的影響進(jìn)行了如下幾個(gè)方面的研究:(1)研制了煤巖瓦斯吸附-膨脹變形顯微觀測(cè)裝置,該裝置可研究煤巖瓦斯在多場(chǎng)耦合條件下的吸附膨脹變形特性,并根據(jù)裝置輸出數(shù)據(jù)的形式特點(diǎn),基于數(shù)字圖像處理技術(shù),借助MATLAB平臺(tái)開(kāi)發(fā)了吸附膨脹信息提取技術(shù),兩者結(jié)合使用實(shí)現(xiàn)非接觸式的測(cè)量,可有效地避免現(xiàn)有應(yīng)變測(cè)試方法中(如貼應(yīng)變片需要熟練人工、膠水粘合導(dǎo)致表面裂紋被膠水和應(yīng)變片固定乃至堵住)的弊端,有助于直觀理解多物理場(chǎng)耦合條件下的吸附誘導(dǎo)膨脹變形特性,這種圖形處理技術(shù)在其他領(lǐng)域亦具有廣闊的工程運(yùn)用前景。(2)結(jié)合煤巖瓦斯吸附-膨脹變形顯微觀測(cè)裝置與吸附膨脹信息提取技術(shù)的使用,開(kāi)展了不同瓦斯壓力、溫度下煤樣的吸附實(shí)驗(yàn),研究發(fā)現(xiàn)了不同瓦斯壓力、溫度和位移約束對(duì)不同灰分煤巖瓦斯吸附誘導(dǎo)應(yīng)變產(chǎn)生的影響。煤樣在相同瓦斯壓力下的吸附膨脹應(yīng)變分為:快速增長(zhǎng)階段、緩慢增長(zhǎng)階段、平衡階段3三個(gè)階段。自由吸附應(yīng)變量呈現(xiàn)各向異性,隨瓦斯壓力上升而增大,隨溫度上升而減小;位移約束吸附實(shí)驗(yàn)中,低瓦斯壓力下有約束膨脹量小于自由膨脹量,升高壓力兩者接近,這是因?yàn)椴糠滞馀蛎涋D(zhuǎn)為內(nèi)膨脹,直至空間閉合,多余能量向非約束面方向做功。(3)分析現(xiàn)有等效模型中孔隙裂隙-滲透率關(guān)系,得出結(jié)論滲透率的變化由連通管道的管徑變化與孔隙率的變化共同表征;結(jié)合不同灰分煤孔隙特征分析實(shí)驗(yàn),通過(guò)將不同灰分煤樣在粉碎破壞后的0.075mm以下細(xì)微顆粒至于高倍顯微鏡下觀測(cè)的結(jié)果顯示,兩者具有一樣的顆粒外觀,大多是光滑細(xì)致的橢球體顆粒與球體顆粒的集合;基于上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果,對(duì)比實(shí)現(xiàn)了等徑球體無(wú)重疊隨機(jī)堆積模型、隨機(jī)徑球體無(wú)重疊堆積模型與球體隨機(jī)重疊堆積模型等模型的構(gòu)建。(4)采用基于四參數(shù)生長(zhǎng)方法的改進(jìn)隨機(jī)生長(zhǎng)法,建立了可與COMSOL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)調(diào)用、交互的煤瓦斯運(yùn)移通道表征模型,進(jìn)行了滲流模擬實(shí)驗(yàn)。實(shí)現(xiàn)了孔隙尺度上的固熱流兩相流體滲流過(guò)程模擬,再現(xiàn)在微觀尺度上的流動(dòng)路徑及流動(dòng)過(guò)程。結(jié)果表明由于位移約束使煤基質(zhì)內(nèi)向膨脹,擠壓裂隙孔隙空間,流體在孔道中的流速降低,滲透率下降;滲透率由數(shù)量少但孔徑大的孔隙裂隙通道控制,流體在小孔徑通道中的運(yùn)移速度極低。
【學(xué)位單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TD712
【部分圖文】：

重慶大學(xué)博士學(xué)位論文圖 1.1 為 2004 年至 2016 年 12 年間我國(guó)煤礦事故死亡人數(shù)和百萬(wàn)噸死亡人數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從圖 1.1 可知，我國(guó)研究者對(duì)瓦斯問(wèn)題的研究成果對(duì)煤礦安全生產(chǎn)工作方面的指導(dǎo)效果顯著，到 2009 年我國(guó)煤礦百萬(wàn)噸死亡率實(shí)現(xiàn)小于 1 的突破，死亡人數(shù)與百萬(wàn)噸死亡率均呈現(xiàn)出明顯的下滑趨勢(shì)，但是與發(fā)達(dá)國(guó)家之間還有很大的差距。據(jù)《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》2013 年 9 月報(bào)道，全球第二大煤炭生產(chǎn)國(guó)美國(guó)的百萬(wàn)噸死亡率竟長(zhǎng)期控制在 0.1 以下。澳大利亞是全球第四大煤炭生產(chǎn)國(guó)和世界最大煤炭出口國(guó)，其百萬(wàn)噸死亡率也僅為 0.014。綜上所述，與頂板、火災(zāi)、透水等事故相比較，瓦斯事故仍然是造成我國(guó)煤礦工人死亡的主要原因，雖然對(duì)煤瓦斯相互作用及其運(yùn)移問(wèn)題，前人成果已經(jīng)顯著了改善了我國(guó)煤礦安全工作環(huán)境，但隨著開(kāi)采深度增加，賦存條件的復(fù)雜，對(duì)其在深部環(huán)境下多物理場(chǎng)作用的研究依舊尤為重要。

重慶大學(xué)博士學(xué)位論文文獻(xiàn)的書(shū)目記錄，并用于發(fā)現(xiàn)一個(gè)領(lǐng)域用文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的分析框架如圖 1.2[17]。通過(guò)數(shù)據(jù)源，剔除誤選內(nèi)容，形成初始內(nèi)容大分組，而后對(duì)各自采用硬聚類的方式，對(duì)每個(gè)簇的引文信息包括標(biāo)題、作者取名詞短語(yǔ)做為標(biāo)簽。對(duì)引文采用奇異化。最后我們得到直觀的引文網(wǎng)絡(luò)。突知識(shí)領(lǐng)域可視化（knowledge domain vi與結(jié)構(gòu)辨識(shí)的效果，同時(shí)為我們的科學(xué)

圖 1.3 共引網(wǎng)絡(luò)時(shí)序圖。Fig.1.3. Time sequence map of the co-cited network.然雖然 SCI 刊物文獻(xiàn)具有較高的研究?jī)r(jià)值，但對(duì)國(guó)內(nèi)的研究依舊不時(shí)的數(shù)據(jù)接口問(wèn)題無(wú)法實(shí)現(xiàn) citespace 對(duì)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)的可視分析，在借計(jì)量可視化分析獲得需要的數(shù)據(jù)如圖 1.4、1.5。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2887906