页岩气高效开采的力学问题与挑战

页岩气是指赋存于富含有机质泥页岩中以吸附和游离状态为主要存在方式的天然气,中国资源量丰富,地域分布广泛.页岩气开采能缓解我国常规油气产量不足、煤化石燃料引起环境污染等问题,已成为中国绿色能源开发的重要领域.尽管北美页岩气"革命"取得了成功,目前也仅有预期产量5%～15%的采收率.与北美地区相比,中国页岩气埋藏深,赋存条件差,自然丰度低,因此,高效开采面临更多的困难和挑战.近年来,围绕国家重大能源战略需求,瞄准技术发展前沿,学术界和工业界联合对页岩气高效开采的关键科学和技术问题展开研究.本文结合近三年四川、重庆地区的页岩气试验区块遇到的新问题,针对中国未来3 500 m以下深部开采的新挑战,如地质沉积、裂缝发育构造不同、上覆压力增加、水平应力场变化等新问题,介绍和总结了目前中国页岩气高效开采面临的力学科学问题,主要包括多重耦合下的安全优质钻完井力学理论和方法、水力压裂体积改造和多尺度缝网形成机制、多尺度渗流力学特性与解吸附机理等."深部页岩气高效开采"的研究面向国家重大能源需求,科学意义重大,工程背景明确,需要工程力学、石油工程、地球物理、化学工程和环境工程等多学科专家合作,开展理论研究、物理模拟、数值模拟及现场试验等综合应用基础研究,取得高效开采页岩油气理论与技术的突破.学科交叉是研究页岩气高效开采问题、突破技术瓶颈的桥梁,只有力学与石油工程、地球科学等学科实现深度交叉融合,才能更加有效地推动页岩油气等非常规油气资源的开发.     

Characteristic Sizes for Exhaustion-Hardening Mechanism of Compressed Cu Single-Crystal Micropillars

The stress-strain response of Cu single-crystal compression micropillar containing initial dislocation network is investigated by three-dimensional discrete dislocation dynamics simulations. The results demonstrate that the stress-strain curves can be divided into three distinct types with increasing the sizes of micropillars： the three- stage exhaustion hardening, the multi-stage mixed hardening and the two-stage conventioned forest hardening. The characteristic sizes of the micropillars is determined for the second type of the curves to be 500-700 nm.     

单向拉伸作用下Cu(100)扭转晶界塑性行为研究

应用分子动力学方法研究了在不同扭转角度下的Cu（100）失配晶界位错结构,以及不同位错结构对晶界强度的影响.模拟结果表明：小角度扭转晶界上将形成失配位错网,失配位错密度随着晶粒之间的失配扭转角度的增加而增加.变形过程中,位错网每个单元中均产生位错形核扩展.位错之间的塞积作用影响晶界的屈服强度：随着位错网格密度的增加,位错之间的塞积作用增强,界面的屈服强度得到提高.大角度扭转晶界将形成面缺陷,在变形中位错由晶界角点处形核扩展,此时由于面缺陷位错开动应力趋于一致,因此晶界的临界屈服强度趋于定值. 关键词： 扭转晶界 失配位错网 强化机理 分子动力学     

爆炸冲击波作用下颅脑损伤机理的数值模拟研究

爆炸引起的颅脑损伤已经成为现代战场单兵的主要致伤形式，而相关的致伤机理尚未完全阐明。本文中，针对头部在爆炸冲击波作用下的动态响应及相关致伤机理进行了数值模拟研究。首先，基于颅脑的核磁共振切片建立了人体头部三维数值模型，该模型真实地反映了颅脑的生理特征与细节构造；利用该模型对人体头部碰撞实验进行数值模拟，模拟结果与实验结果吻合良好，验证了头部模型的有效性。在此基础上，基于欧拉-拉格朗日耦合(Euler-Lagrangian coupling method，CEL)方法发展了爆炸冲击波-头部流固耦合模型，对头部受到爆炸冲击波正面冲击工况进行了数值模拟，分别从流场压力分布、脑组织压力、颅骨变形与加速度等方面对头部动态响应过程进行了分析。爆炸冲击波峰值压力在流固耦合作用下增大为入射波的3.5倍，致使受到直接冲击处的颅骨与脑组织发生高频振动，相应的振动频率高达8 kHz，这与碰撞载荷下的脑组织动态响应是完全不同的。同时，该处颅骨的局部弯曲变形会沿着颅骨进行“传播”，影响着整个颅骨的变化构型，从而决定了脑组织压力与损伤的演化过程。     

位错动力学在极端环境力学中的发展及应用

作为联系分子动力学和连续介质力学方法的桥梁,离散位错动力学(DDD)方法近些年来取得了诸多进展。其典型代表就是DDD与连续介质有限元方法(FEM)的耦合,使其可以考虑复杂的边界条件及多物理场的耦合作用。首先介绍了DDD方法及其与FEM耦合的典型方法,然后面向高应变率、高温、强辐照几种极端环境,系统阐述了DDD及其耦合方法的发展思路和进展,展示了该方法在揭示微观机理、发展连续化理论模型上的若干成果。     

用于压力容器破前漏(LBB)断裂分析的各种评估理论及计算精度研究

对压力容器LBB断裂分析的各种评估理论作了简要评述,并以环向贯穿裂纹的断裂评定为实例对各种评定方法的精度加以对比.指出:JR曲线稳定性评定图法是根据推动力曲线与阻力曲线的相切条件确定失效点的,理论清晰,可以作为各种评估方法的理论依据.R6的失效评定图法属近似的图解评定方法,评定结果最为保守;JR曲线映象法(RCI)是变更裂纹尺寸的失效评定图法,它能给出与JR曲线稳定性分析相同的预测,属精细的图解评定方法;最大相容应力法是通过求解综合的稳定平衡方程而确定失稳应力的,它能精细地给出裂纹撕裂扩展的全过程,比JR曲线稳定性分析方法更为简洁精确.     

颅脑爆炸伤致伤机制及防护研究进展

颅脑爆炸伤是现代战争中士兵面临的主要伤害之一,近年来受到广泛关注。冲击波经由颅脑传播带来的直接伤害被称为初级爆炸伤。目前,初级颅脑爆炸伤致伤机制尚不明确,可能是应力波传播、颅骨弯曲变形、颅脑空化及躯干压缩等多种因素共同作用的结果。该研究是涉及多学科交叉、多物理场耦合及短时和长时效应共存的复杂问题,需要通过建立描述冲击波和颅脑相互作用的高精度、多尺度和多物理场数值模型,发展测量颅骨应变、颅内压力、加速度等力学指标的物理测试系统,结合人体和动物病理、生理、行为学等综合因素分析,最终揭示颅脑爆炸伤致伤机制。本文中介绍了初级颅脑爆炸伤致伤机制,给出了颅脑爆炸伤的行为学、生理学相关的医学评价指标,以及颅骨应变、颅内压力等关键力学评估指标,提出了基于致伤机制和评价指标的防护结构设计方法,包括基于新型防冲击波材料的头盔系统改进、头盔缓冲系统设计、增加头部保护系统的封闭性等,最后展望了在精细化建模、原位实验及防护系统设计等诸多方面的发展趋势。     

页岩气高效开采中钻井完井和水力压裂的关键力学问题

本文研究了在页岩气高效开采中钻井完井和水力压裂缝网改造的关键力学问题. 提出了页岩多孔弹性介质的本构、强度和断裂韧性的各向异性模型, 指出了微观均匀假设与微观各向同性假设在页岩多孔弹性本构中的简化应用, 给出了横观各向同性多孔弹性岩石材料常数的简化测量方案, 讨论了基于修正的能量最大释放率下裂纹扩展的弱面模型, 提出了裂纹扩展禁止区现象. 阐述了钻井完井过程中的多孔弹性介质井壁稳定性和剪切破坏的时间效应, 提供了多种破坏模式下井壁许可压力范围的显式表达式, 并与传统广义胡克定律得到结果对比. 给出了水平井水力压裂缝网改造技术, 包含水力压裂的大物模实验技术、水力压裂过程中基于扩展有限元与有限体积法的耦合流体/固体/裂缝扩展的数值模拟方法, 并与黏性主导的水力压裂解析解结果对比, 针对性分析了川渝地区的水力压裂施工现场实践应用问题. 建立了基于数据驱动的页岩气采收率预测方法, 指出了机器学习中极限梯度爬升法在小数据集情况下的有效性.      

位错动力学方法在辐照损伤力学中的应用

核能是人类最理想的清洁能源之一,在世界能源结构中发挥着巨大作用。核裂变或核聚变导致的辐照环境会引起材料的辐照损伤,进而显著影响材料的力学性能,造成辐照硬化、脆化、蠕变、肿胀等现象。无论是预测辐照材料的服役寿命,还是设计新型的抗辐照材料,都迫切需要建立强辐照环境下的塑性力学和损伤力学理论。分子动力学方法为理解辐照材料中的原子级相互作用机理提供了诸多有价值的信息,然而受限于时空尺度难以直接用于力学理论模型的建立。晶体塑性有限元方法可用于预测辐照材料的力学响应,但是往往需要基于已知的物理模型,并且拟合实验数据。位错动力学方法是联系纳米力学与连续介质力学的桥梁,是揭示大量微结构的累积相互作用机理,建立基于物理机制的塑性力学和损伤力学理论的强有力手段。位错动力学方法起源于上个世纪八十年代,起初主要用于研究位错间的短程和长程相互作用、计算位错运动引起的塑性变形、硬化、软化、变形局部化等。本文将展示三种耦合位错动力学和辐照损伤场的方法,并系统地综述研究者近年来使用该方法在理解辐照硬化、塑性变形局部化、晶界效应、温度效应、和发展多尺度耦合方法等方面取得的进展。     

基于机器学习的页岩气采收率预测方法

页岩气是指以吸附和游离时而还有流体相的状态赋存于泥页岩中的非常规天然气,我国探明储量丰富,地域分布广泛,埋藏深度普遍在3000米以下。页岩气开采的关键技术是水平井和水力压裂,而高效开采面临的更大困难和挑战是预测采收率。如果能够预测采收率,一是可以评估当前储层改造程度,二是可以获悉当前的施工参数对产气量的直接影响,便于动态指导施工。由于影响产气量的因素既包括储层自身参数,又受施工参数的直接调控,因此尚无合适的物理模型能够评估多种因素对产气量的综合影响。近年来,随着深度学习的兴起,该方法成为解决工程领域问题的热门手段。本文通过解读涪陵地区页岩气开采水平井的现场数据,分别使用深度神经网络、支持向量机以及极限梯度爬升等三种机器学习方法,建立了从储层和施工参数到采收率的预测模型,分析了各类模型的优缺点,以及相关参数的重要性。在页岩气施工现场数据量较少的情况下,建立了合理预测采收率模型,具有工程应用前景。