發(fā)布時間：2020-11-17 20:57

　　 隨著淺部資源的枯竭,我國越來越多的煤礦轉(zhuǎn)向深部開采,面臨復(fù)雜多場(高地溫、高瓦斯壓力、高地壓)條件下的瓦斯治理問題,難以保證安全生產(chǎn)。論文以不同灰分煤樣為研究對象,通過室內(nèi)實驗、理論分析、數(shù)值模擬,對多場條件下的煤瓦斯相互作用及其對瓦斯運移的影響進行了如下幾個方面的研究:(1)研制了煤巖瓦斯吸附-膨脹變形顯微觀測裝置,該裝置可研究煤巖瓦斯在多場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,基于數(shù)字圖像處理技術(shù),借助MATLAB平臺開發(fā)了吸附膨脹信息提取技術(shù),兩者結(jié)合使用實現(xiàn)非接觸式的測量,可有效地避免現(xiàn)有應(yīng)變測試方法中(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用前景。(2)結(jié)合煤巖瓦斯吸附-膨脹變形顯微觀測裝置與吸附膨脹信息提取技術(shù)的使用,開展了不同瓦斯壓力、溫度下煤樣的吸附實驗,研究發(fā)現(xiàn)了不同瓦斯壓力、溫度和位移約束對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:快速增長階段、緩慢增長階段、平衡階段3三個階段。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;位移約束吸附實驗中,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,這是因為部分外膨脹轉(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驗,通過將不同灰分煤樣在粉碎破壞后的0.075mm以下細微顆粒至于高倍顯微鏡下觀測的結(jié)果顯示,兩者具有一樣的顆粒外觀,大多是光滑細致的橢球體顆粒與球體顆粒的集合;基于上述實驗結(jié)果,對比實現(xiàn)了等徑球體無重疊隨機堆積模型、隨機徑球體無重疊堆積模型與球體隨機重疊堆積模型等模型的構(gòu)建。(4)采用基于四參數(shù)生長方法的改進隨機生長法,建立了可與COMSOL實現(xiàn)數(shù)據(jù)調(diào)用、交互的煤瓦斯運移通道表征模型,進行了滲流模擬實驗。實現(xiàn)了孔隙尺度上的固熱流兩相流體滲流過程模擬,再現(xiàn)在微觀尺度上的流動路徑及流動過程。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移速度極低。
【學(xué)位單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：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 年間我國煤礦事故死亡人數(shù)和百萬噸死亡人數(shù)統(tǒng)計結(jié)果，從圖 1.1 可知，我國研究者對瓦斯問題的研究成果對煤礦安全生產(chǎn)工作方面的指導(dǎo)效果顯著，到 2009 年我國煤礦百萬噸死亡率實現(xiàn)小于 1 的突破，死亡人數(shù)與百萬噸死亡率均呈現(xiàn)出明顯的下滑趨勢，但是與發(fā)達國家之間還有很大的差距。據(jù)《經(jīng)濟參考報》2013 年 9 月報道，全球第二大煤炭生產(chǎn)國美國的百萬噸死亡率竟長期控制在 0.1 以下。澳大利亞是全球第四大煤炭生產(chǎn)國和世界最大煤炭出口國，其百萬噸死亡率也僅為 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煤礦工人死亡的主要原因，雖然對煤瓦斯相互作用及其運移問題，前人成果已經(jīng)顯著了改善了我國煤礦安全工作環(huán)境，但隨著開采深度增加，賦存條件的復(fù)雜，對其在深部環(huán)境下多物理場作用的研究依舊尤為重要。

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

圖 1.3 共引網(wǎng)絡(luò)時序圖。Fig.1.3. Time sequence map of the co-cited network.然雖然 SCI 刊物文獻具有較高的研究價值，但對國內(nèi)的研究依舊不時的數(shù)據(jù)接口問題無法實現(xiàn) citespace 對國內(nèi)文獻的可視分析，在借計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】

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本文編號：2887906