模型参数敏感性论文（精选8篇）
模型参数敏感性论文 篇1
敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。其实质是通过逐一改变相关变量数值的方法来解释关键指标受这些因素变动影响大小的规律[1,2,3],现行的研究方法主要有单因素分析法和多因素分析法两大类。传统的各种单因素分析方法,本质上都是选定一个指标值,并使其中一个因素变化,同时,假定其他因素保持不变,并通过比较基准值随因素变化的大小,利用基准值-因素变化曲线来直观的反映各因素的敏感性大小。虽然单因素分析方法能够比较直观的反映各因素对基准值的影响,但是需假定其中一个因素变化,而其他因素保持不变,然而在实际中,单一因素发生变化的情况是很少的,故此假设往往不符合实际情况[4]。对于多因素敏感性分析的研究,目前应用广泛主要有正交设计方法,其对结果的处理有极差分析法和方差分析法两种。极差分析法简单方便却过于粗糙[5],方差分析法分析方法计算相对较为复杂,而且对于多因素多少水平的试验条件,正交设计方法对参数的敏感性分析的准确性将大大降低,进而影响反演分析的准确可靠性,因此本文以对邓肯E-B模型参数敏感性分析为例,利用均匀试验分析方法,结合均匀设计软件对应用于堆石坝有限元分析的邓肯E-B模型参数进行敏感性分析,以确定模型敏感参数和次敏感度参数,为选取邓肯E-B模型待反演参数提供依据,同时也能为研究多因素敏感性分析方法提供参考。
1 邓肯E-B模型
1980年,邓肯等人对E-μ模型进行了修正,采用切线体积模量Bt代替切线泊松比μt进行计算,即为E-B模型。其切线弹模和体积模量分别按下式计算:
同时模型还考虑内摩擦角φ随围压σ3的变化,对粗粒土,凝聚力c=0,内摩擦角φ与围压有如下关系:
式中:φ0为σ3=Pa时的φ值;Δφ反映φ值随σ3而降低的一个参数。
采用邓肯E-B模型计算堆石体的应力变形时,必须通过三轴试验或以往工程实践,确定c、φ、Rf、k、n、kb和m等7个参数,本文为了能够比较精确掌握邓肯E-B模型参数的敏感性,提出了利用均匀试验法结合均匀设计软件的方法进行参数敏感性分析。
2均匀设计在邓肯E-B模型参数敏感性分析中的理论基础
均匀设计(Uniform Design)是基于试验点在整个试验范围内均匀散布的从均匀性角度出发的一种试验设计方法,是数论方法中的“伪蒙特卡罗方法”的一个应用,由方开泰和王元两位数学家于1978年创立,目的是解决导弹弹道系统的指挥仪设计[6],多年来,均匀设计的理论发展迅速,应用十分广泛。
均匀设计在因素范围变化大且需要进行多水平试验的情况下,其可极大地降低试验的次数,在进行试验设计时,均匀设计只需要与因素水平数相等的q次数即可,而利用正交试验设计,则至少要做到q2次试验才能达到相应的试验效果。均匀设计试验结果的处理多采用回归分析方法,回归分析不仅能揭示变量间的相互关系,分析自变量x对因变量y的影响大小,还可以用回归方程进行预测和控制,因此在均匀设计的数据分析中成为了主要的手段。
为解决均匀设计处理数据的问题,1998年,由方开泰做方法指导、杜明亮为程序设计者开发的均匀设计软件,可以方便、准确、快速地求得定量的回归方程,便于分析各因素对试验结果的影响,为参数的敏感性分析提供了技术支持。
均匀试验设计中的基本概念主要有指标、因素、因素水平。一般把试验需要考核的项目称为试验指标,如果指标是通过一定的数值来说明,说明指标的数值就是指标值,在本研究是将不同样本点的垂直和水平位移值作为指标值。因素是指直接影响试验结果的需要进行考察的不同原因和成分,敏感性因素是指它的变动会对试验结果有较大影响的因素。本试验主要对邓肯E-B模型的7个主要参数进行敏感性分析,根据试验条件和以往的实践经验,首先确定各因素的取值范围,选取合理均匀设计表及使用表,利用均匀设计软件,安排试验方案,进行试验操作(即进行有限元计算),然后提取样本点的水平及垂直位移值,进而形成多个指标值,然后利用均匀设计软件中的全回归分析方法构造出多组线性回归分析的数学模型,对试验结果进行分析,建立显著而有效的回归方程,利用F检验对回归方程进行显著性检验,确定方程的显著性及可靠性,若回归模型显著有效,即可认为建立了合理的回归模型,此模型可以用来分析邓肯E-B模型各参数对坝体变形的影响情况,但是回归模型显著有效,并不能说明每个因素对试验结果影响大小,因此为了揭示各因素对试验结果的影响大小,需要对回归模型的回归系数进行显著性检验,根据回归系数显著性检验值,可以确定各因素对试验结果影响大小,达到参数敏感性分析的目的。回归系数的显著性检验的方法主要有t检验、F检验。根据统计学的基本原理,在保证回归模型显著有效的情况下,各因素的回归系数t检验、f检验越大,说明因素在回归模型中越重要, 对试验结果的作用和影响越大,因此t检验、F检验可以用来衡量每个自变量在回归方程中作用大小的指标,进而可以根据t检验值、F检验值大小情况,确定邓肯E-B模型各参数对样本点水平和垂直位移的影响情况,达到分析参数敏感性的目的。
3均匀设计在邓肯E-B模型参数敏感性分析中的应用
3.1 确定参数取值
运用邓肯E-B模型计算面板堆石坝变形时,主要考虑7个模型参数[7],即c、φ、Rf、k、n、kb、m,但堆石材料内凝聚力参数c一般取为0。因此,根据水布垭堆石料大量的室内试验及现场碾压试验成果,并考虑今后大规模的现场施工情况,确定了邓肯E-B模型参数取值范围如表1所示。
3.2 试验方案设计
根据以往研究表明:当所研究的因素和水平数目较多时,均匀设计试验法比其他试验设计方法所需的试验次数更少,但不可过分追求少的试验次数,除非有很好的前期工作基础和丰富的经验,否则不要企图通过做很少的试验就可达到试验目的, 而且试验结果的处理一般需要采用回归分析方法完成,过少的试验次数很可能导致无法建立有效的数学模型,也就不能对问题进行深入的分析和研究,最终无法建立有效的模型,只能采用直接观察法选择最佳结果,一般情况下,建议试验的次数取因素数的3～5倍为好[8];鉴于此,本研究根据均匀设计表及使用表的基本要求,选择的均匀设计表为U*28(288)及其使用表格构造试验方案,见表2所示;水布垭面板堆石坝网格划分如图1所示,在有限元计算过程中,真实模拟坝体施工过程,图中样本点1、样本点2的水平和垂直位移值为指标值,表3为样本点的计算成果。
3.3 方案计算结果
本文通过利用表2与表3的试验数据,结合均匀设计软件,对均匀试验设计结果进行全回归分析,并利用方差分析检验回归方程的显著性,判断回归模型的可靠性,鉴于回归模型显著有效,并不能说明每个因素对试验结果影响的大小,因此本文利用回归系数的t和F检验值的大小说明每个因素对试验结果影响的大小,具体的分析成果见表4。
从表4中可以看出:通过对计算样本点1水平位移的全回归分析可知,利用计算得到的数据建立的回归模型显著有效,从对回归系数t检验、F检验可以判断出,参数敏感性按n、φ0、k、Rf、kb、m、Δφ顺序依次减小;通过对计算样本点2水平位移的回归分析,建立的回归模型同样显著有效,从对回归系数t检验、F检验也可以判断出,参数敏感性按n、k、φ0、Rf、m、kb、Δφ顺序依次减小,综合计算样本点1和计算样本点2的水平位移分析可知,虽然两组水平位移分析的参数敏感性顺序不完全相同,但是从分析结果中可以看出,影响堆石坝水平位移的模型参数主要是n、φ0 、k、Rf;同样,通过分别对计算样本点1和2的垂直位移试验数据进行全回归分析,分析结果表明:两组方案建立的回归模型也显著有效,从对两回归方程的回归系数进行的t检验、F检验可以判断出,参数敏感性分别按kb、n、φ0、Rf、m、k、Δφ和kb、n、m、φ0、k、Rf、Δφ顺序依次减小,综合计算样本点1和计算样本点2的垂直位移分析可知,邓肯E-B模型参数的kb、φ0、m、n对坝体的垂直位移影响较大,而参数Rf、Δφ、k敏感性相对较弱。
4 结 语
(1)将均匀设计理论与均匀设计软件相结合,应用于土体模型参数的敏感性分析中,并利用回归分析的方法及理论,可以方便、准确、快速地判断得出各模型的参数敏感性大小,而且该方法工作量小,易于完成,与以往实例分析相比较,该方法具有更高的可靠性。
(2)在运用邓肯E-B模型计算面板堆石坝变形时,在非线性邓肯E-B模型的主要参数中,参数kb、φ0、m、n对坝体的垂直位移影响较大,即参数的敏感性相对较强,而参数Rf、Δφ、k敏感性相对较弱,而影响堆石坝水平位移的模型参数主要是n、φ0 、k、Rf,其他参数的敏感性相对较弱。
参考文献
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模型参数敏感性论文 篇2
平流层飞艇优化方法和设计参数敏感性分析
平流层飞艇优化设计对飞艇体积、重量、成本、工作能力、承载能力等有重要影响.提出采用总重最小的优化目标对平流层飞艇进行优化,给出了平流层飞艇总体参数估算方法,建立了平流层飞艇优化流程,编制了计算程序,并对平流层飞艇进行了尺寸优化.分析表明:(1)为达到最小代价(总重或成本)的.目标,平流层飞艇设计不能片面追求阻力最小或者浮力最大,应综合考虑浮力与推力,进行尺寸优化;(2)平流层飞艇运行地理纬度、在一年中的运行时段、抗风能力、有效载荷重量、再生燃料电池比能量、蒙皮比重量等参数对飞艇优化设计尺寸有重要的影响.
作 者：姚伟 李勇 王文隽 郑威 YAO Wei LI Yong WANG Wen-jun ZHENG Wei 作者单位：中国空间技术研究院研究发展中心,北京,100094刊 名：宇航学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF ASTRONAUTICS年，卷(期)：28(6)分类号：V247关键词：平流层飞艇 总体优化 参数分析
模型参数敏感性论文 篇3
以新奥法为代表的隧道施工工法缺点有:1)无法彻底避免开挖面前方围岩体的塌方问题。2)难以解决初始衬砌和二次衬砌受力分担问题[1,2,3,4,5,6]。为克服上述缺陷,自20世纪70年代以来,意大利的Pietro Lunardi教授开始对数百座隧道进行理论和现场试验研究,并逐步创立了岩土控制变形分析法(ADECO-RS法),该方法用中文解释为“新意法”。该法通过对开挖面前方超前核心土的超前约束和加固、控制隧道围岩的变形,实现全断面开挖[7]。
新意法的核心是精细分析开挖面前方的三维变形和稳定性,但有代表性的Mohr-Columb,Drucker-Prager强度准则因岩体的粘聚力和摩擦角工程现场难以准确确定,且依据室内试验结果取值粗糙,精细化分析程度低。本文采用一种三维非线性岩体强度准则(MGZZ)[8],它是修正广义三维Hoek-Brown强度准则[9](GZZ强度准则)中诸多参数的最佳拟合,其可完美解决屈服面不光滑的难题,且可方便、准确的应用到岩体隧道围岩三维变形分析。基于广义三维非线性强度准则的弹塑性模型参数有弹性模量E、泊松比μ、地质强度指标GSI、岩石单轴抗压强度σci、岩石扰动系数D、完整岩石参数mi。且文献[8]研究成果表明,上述参数对隧道围岩的稳定性能及支护设计均有一定的影响,但各参数的影响程度并未深入研究。然而,工程设计与施工中若全部考虑上述参数的影响,势必会造成工期和财力的极大浪费。为此,本文拟基于广义三维非线性强度准则,研究分析新奥法、新意法下上述参数对隧道围岩变形与稳定性的影响,以确定敏感程度较大的参量,为随后隧道工程的设计与施工提供理论指导和技术支持。
1广义三维非线性强度准则与弹塑性模型
1.1广义三维非线性强度准则
Hoek-Brown强度准则(即H-B强度准则)是1980年提出的一种针对节理岩体强度评估的方法,并于2002年引入岩体扰动因子D,该准则为二维的,没有考虑σ2的影响。此情况下H-B强度准则涉及4个敏感性分析参数,分别为地质强度指标GSI、岩石单轴抗压强度σci、岩石扰动系数D、完整岩石参数mi。岩石单轴抗压强度σci的计算公式如下:
其中,mb,s,a均为反映岩体特征的参数,mb为针对不同岩体的无量纲经验参数;s反映的是岩体的破碎程度,取值范围为0~1.0,完整岩体取值为1.0;a适用于质量较差的岩体。
然而,H-B强度准则未考虑中主应力σ2的影响,严格意义上无法进行隧道围岩的真三维变形分析。为此,Zhang和Zhu提出了一个真正意义上的三维Hoek-Brown强度准则[9],Zhang将其广义扩展后可同时应用于岩石和岩体力学性能分析[10],被国际同行命名为GZZ强度准则,其公式如下:
其中,σc为岩石的单轴抗压强度;τoct为八面体剪应力;σm,2为最大和最小主应力的平均值。
该准则已被诸多岩石力学研究者和工程技术人员广泛使用,但其屈服面不仅在三轴应力条件下且在三轴拉伸条件下呈凹形,导致某些应力路径时常出现问题,数值分析时很不方便。为解决这一难题,文献[8]提出采用三种光滑且满足全凸性的Lode势函数对GZZ强度准则进行修正,提出一个新的广义三维非线性强度准则,利用已有的岩石/岩体真三轴压缩试验数据进行屈服面光滑性、全凸性、强度预测精度的验证工作;并对广义三维非线性强度准则的参数进行最佳拟合,提出广义三维非线性强度准则(即MGZZ强度准则)参数的确定方法[11]。
根据笔者所在课题组历年试验获取的岩石真三轴实验数据[8],采用最小二乘法(LS)对广义三维非线性强度准则的岩石参数mi进行最佳拟合,得出其mi比广义H-B强度准则的mi最佳拟合值大1,即广义三维非线性强度准则的mi应增加1。基于地质强度指标GSI,MGZZ强度准则的岩体参数mb,s,a的取值方法如下:
其中,GSI,mi分别由文献[11][12]得到;D为岩体参数,反映爆破影响和应力释放引起扰动的程度,取值范围为0~1.0,现场无扰动岩体为0,非常扰动岩体为1.0。
1.2基于非线性强度准则的弹塑性本构模型
朱合华等(2016)提出基于三维非线性强度准则的弹塑性本构模型,采用分段隐式修正的塑性流动法则,很好地反映了岩石在不同的围压条件下应力—应变规律[13]。该塑性流动法则的主要特点是以两个插值系数来描述围压对于塑性变形的影响,直接对关联流动形式的流动矢量进行修正,避免构造形式复杂的塑性势函数显式表达式。在无侧限条件、高围压条件和三轴拉伸条件下,岩石材料塑性流动可分别近似退化为关联流动、常体积流动和最大拉应力流动,同时将一般状态下的塑性流动定义为这三种情况之间的插值来进行处理。该三维弹塑性本构模型的优点在于不仅考虑了不同围压条件下的岩石塑性变形规律,而且保证了塑性势函数在整个主应力空间中的连续性,同时没有引入更多附加参数。
综上,广义三维非线性强度准则主要涉及弹性模量E、泊松比μ,地质强度指标GSI,岩石单轴抗压强度σci,岩石扰动系数D,完整岩石参数mi,岩体参数mb,s,a等9个参数,其中岩石单轴抗压强度σci可由参数mb,s,a通过式(1)得到。下文将通过数值试验对广义三维非线性强度准则中E,μ,σci,GSI,mi,D等参数进行敏感性分析研究,获取高敏感度参数,以指导隧道工程的设计与施工。
2参数敏感性分析方法与设置
2.1数值模型建立
数值模型试验采用同济曙光三维有限元分析软件(2.0版)进行[14],采用基于广义三维非线性岩体强度准则的弹塑性模型分析。
隧道断面尺寸设置为宽×高=15 m×10 m,由4种不同半径的7个圆弧组成。设定隧道外围为3 m厚锚杆加固区,喷射180 mm厚C20混凝土作为初期支护,350 mm钢筋混凝土作为二衬,同时新意法的掌子面加固采用超前砂浆锚杆实现。新奥法采用6步台阶法,新意法为全断面开挖。新奥法、新意法数值模型见图1,图2。
如图1,图2所示,新奥法与新意法数值计算模型尺寸一致,但隧道开挖部分划分的块体数量存在差异,对应的初衬、二衬及锚杆作用区块体大小并不相同,新奥法及新意法计算模型的块体数量分别为21和6。为减小边界效应的影响,左右边界尺寸取4倍于隧道直径,上下边界尺寸取5倍于隧道直径。模型整体尺寸为60 m×50 m×30 m,隧道上覆岩层分别为25 m,55 m和85 m,围岩级别分别选用Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ级三种。受篇幅所限,在此仅对上覆岩层25 m,围岩级别为Ⅴ级的工况分析说明。
2.2围岩参数敏感性研究方法与参数设置
采用上述模型,开挖步距1 m,支护方式为初衬+二衬+锚杆作用区,新意法添加核心锚。原岩作为基准参数值,密度不变;改变其他6种参数,实行1种参数改变,另5种参数不变,改变幅度分别为±30%的方式,形成6种工况,12种计算模型,提取计算过程中拱顶下沉、周边收敛、掌子面挤出的最终位移量数据,并与基准参数值下的计算数据对比分析,以研究确定上述6种围岩参数的敏感性。参数的敏感性判定见表1。
模型试验采用的围岩参数见表2,表中抗压强度参数改变方式为调整荷载大小,即摒弃自重加载,施加相应荷载实现抗压强度的调整;结合文献[8]设置各围岩敏感性参数见表2。由式(3)~式(5)获取mb,s,a,进而选定模型本构关系,从而得到最大主应力σ1、中主应力σ2、最小主应力σ3,最后进行参数敏感性的数值分析研究。
3数值分析结果
3.1基于新奥法的参数敏感性分析
针对12个参数变化模型、1个基准值模型进行分析数据的提取,提取断面距洞口1 m,获取隧道开挖结束后拱顶沉降、边墙收敛、掌子面挤出的最终位移量。将参数变化模型的围岩变形与基准值模型的围岩变形对比,计算得到较基准值模型变形的百分比,形成图3~图5。
分析图3~图5可知,各参数的敏感性排序如下:E>μ>GSI>D>σci>mi,弹性模量E、泊松比μ均为极高的敏感度参数。E由-30%变化至30%时,隧道的拱顶沉降、周边收敛及掌子面挤出较基准值变化幅度均超过30%,拱顶沉降、边墙收敛、掌子面挤出的变形量占比分别为35%,45%和40%。μ由-30%变化到30%时,隧道边墙收敛变化范围达到83%;对隧道边墙收敛的影响远大于对拱顶沉降的影响;掌子面挤出次之,达63%。地质强度指标GSI对拱顶沉降为低敏感度参数;对边墙收敛和掌子面挤出为中敏感度参数,分别达到16%和15%。开挖扰动系数D对周边收敛为中敏感度参数,达到14%,对拱顶沉降和掌子面挤出位移量的影响则为低敏感度参数。岩石单轴抗压强度σci、材料参数mi则为低敏感度参数。
3.2基于新意法的参数敏感性分析
与新奥法相同,新意法的参数敏感性分析同样是针对12个参数变化模型、1个基准值模型进行数据提取,提取断面距洞口1 m,获取隧道开挖结束后拱顶沉降、边墙收敛、掌子面挤出的最终位移量;并将参数变化模型的围岩变形与基准值模型对比分析,计算得到较基准值模型变形的百分比,形成图6~图8。
分析图6~图8可知,新意法中各参数的敏感性排序同样如下:E>μ>GSI>D>σci>mi,弹性模量E、泊松比μ同样均为极高敏感度参数。E由-30%变化至30%时,隧道的拱顶沉降、周边收敛及掌子面的挤出位移量较基准值的变化范围分别为45%,55%,65%。μ由-30%变化到30%时,隧道边墙收敛变化范围达到84%,泊松比对隧道边墙收敛和掌子面挤出的影响同样远大于对拱顶沉降的影响。地质强度指标GSI对拱顶沉降为低敏感度参数;对边墙收敛和掌子面挤出为中敏感度参数,分别达到16%和15%。开挖扰动系数D对周边收敛的影响为中敏感度参数,为14%,对拱顶沉降和掌子面挤出的最终位移量为低敏感度参数。与新奥法相同,岩石单轴抗压强度σci、材料参数mi同样均为低敏感度参数。
3.3参数敏感性分析结果
通过上述分析结果可知,新奥法与新意法中各参数敏感性的表现基本一致,即E>μ>GSI>D>σci>mi。部分参数状况下新意法开挖时拱顶下沉、边墙收敛、掌子面挤出变化率幅度均比新奥法大,原因在于开挖方法的差异。两种工法下弹性模量E、泊松比μ均为极高敏感度参数,弹性模量E由-30%变化至30%时,隧道拱顶沉降、周边收敛、掌子面挤出位移的最终值较基准值变化范围均超过30%;μ变化相同幅度时隧道周边收敛的变化范围达到80%,对隧道边墙水平位移的影响远超过拱顶沉降,处于中间位置的为掌子面挤出位移。地质强度指标GSI对拱顶沉降为低敏感度参数,对掌子面挤出为中敏感度参数;对边墙收敛新奥法下为中敏感度参数,新意法下为高敏感度参数,达到20%。扰动系数D对周边收敛的影响程度为中敏感度参数,对拱顶沉降的影响为低敏感度参数,对掌子面挤出位移的最终量,新奥法下为低敏感度,新意法下为中敏感度。两种工法下岩石单轴抗压强度σci、材料参数mi同样均为低敏感度参数。
4结语
基于本课题组已有的研究成果,通过有限元数值分析研究了新意法、新奥法下广义三维非线性强度准则中各参量对隧道围岩变形的敏感性。主要结论如下:1)广义三维非线性强度准则主要需要辨识的参数有弹性模量E、泊松比μ、地质强度指标GSI、岩石单轴抗压强度σci、岩石扰动系数D、完整岩石参数mi。2)两种工法下广义三维非线性强度准则中弹性模量E、泊松比μ为极高敏感度参数,GSI为中敏感性参数,岩石单轴抗压强度σci、材料参数mi同样均为低敏感度参数。
下一步基于广义三维非线性强度准则的隧道围岩三维稳定性与支护设计研究中应注重E,μ的赋值,且计算参数调整时需慎重,使得研究成果尽量贴近实际工况,以指导隧道工程的设计与施工。
摘要：广义三维非线性强度准则弹塑性模型中涉及的隧道围岩参数主要有弹性模量E、泊松比μ、地质强度指标GSI、岩石单轴抗压强度σci、岩石扰动系数D、完整岩石参数mi。通过有限元试验研究分析新奥法、新意法下各参数对拱顶沉降、周边收敛、掌子面挤出最终位移值的影响程度,以确定各参数对隧道围岩变形的敏感程度。结果表明:E,μ为极高敏感度参数,GSI为中敏感性参数;基于广义三维非线性强度准则的隧道围岩稳定性能研究与支护设计时应注重E,μ的赋值,并慎重调整。
模型参数敏感性论文 篇4
但暴雨管理模型的参数率定是不可或缺的[1]。然而, 大多数情况下, 模型比较复杂, 对参数率定非常困难, 有时却是没有必要的, 因为, 有些参数对模型计算并不敏感[2,3,4]。为了提高参数率定效率和提高名称参数的可靠性, 有必要对参数的敏感性进行分析。
本文以重庆交通大学为例, 建立暴雨管理模型, 分析各参数对该模型的敏感性。
1 敏感性分析方法
摩尔斯筛分法运用比较广泛, 选择变量x后, 随机改变该变量得到xi, 运行得到相应目标函数值y (xi) , 最终, 采用影响值E判别该变量的敏感性:
其中, y (x0) 为初始变量值对应的目标值;
x0为初始变量值。
张胜杰等[5]对上述方法进行修正, 采用固定变量改变步长的方法, 运用如下影响值公式进行敏感性分析:
其中, S为名感性判别因子;
yi+1、yi分别为变量xi+1和xi对应的目标值;
Pi+1、Pi分别为xi+1和xi相对于初始值x0的变化率;
y0为对应于初始变量x0的目标值;
n为变量改变次数。
固定步长的分析方法有利于对多个参数的敏感性进行对比分析, 本文采用摩尔斯改进方法进行敏感性分析。
2 模拟方法
2.1 SWMM模型
以重庆交通大学南岸校区为研究对象, 根据校园内的地形条件, 对重庆交通大学进行集雨面积划分, 分为教育超市区、河海学院块、机电学院及基础实验大楼块、第1教学楼及老行政楼块、继续教育学院块、体育场块、交大邮政所块、南塘苑块、图书馆块。
各集雨区域特征参数按照1∶1地图量测得到, 下渗模型采用Green-Ampt模型。地下排水管道采用封闭箱型排水管, 粗糙系数为0.01。
2.2 模拟方案
针对SWMM中的不渗透性、不渗透性粗糙系数n1、渗透性粗糙系数n2、不渗透性洼地蓄水、渗透性洼地蓄水、无洼地蓄水不渗透性这几个参数进行敏感性分析。假定1小时暴雨雨强如图1所示。
根据固定步长方法, 将不渗透性、不渗透性粗糙系数n1、渗透性粗糙系数n2、不渗透性洼地蓄水、渗透性洼地蓄水、无洼地蓄水不渗透性这几个参数取定一个初始值, 然后按照增加50%、25%, 减小50%、25%的方式取的该参数的改变值。据赵冬泉、张胜杰等[5]的研究成果, 参数取值如表1所示。
针对该参数取值, 采用控制变量法进行数值分析。以此类推, 得到其余参数的敏感性因子。
3 结果分析
采用峰值径流作为目标值对各个参数进行敏感性分析, 结果如表2所示。
4 结论
以重庆交通大学南岸校区为例, 对水文参数敏感性进行分析, 认为不透水率曼宁系数为敏感参数, 不透水区洼蓄量为中等敏感参数, 不透水率、透水率曼宁系数、透水区洼蓄量、无洼蓄不透水区所占比例这四个参数均为不敏感参数。但文中仅涉及一种假定的降雨强度, 不同降雨强度下可能导致不同结论, 有待更深入的研究。
摘要：为了提高参数率定效率, 有必要对暴雨管理模型参数进行敏感性分析。以重庆交通大学南岸校区为例, 建立暴雨管理模型, 分析模型参数对径流峰值的敏感性。结果显示:不透水率曼宁系数为敏感参数, 不透水区洼蓄量为中等敏感参数, 不透水率、透水率曼宁系数、透水区洼蓄量、无洼蓄不透水区所占比例这四个参数均为不敏感参数。
关键词：SWMM,敏感性,水文参数
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模型参数敏感性论文 篇5
自上世纪30年代中期美国修建胡佛大坝开始,大体积混凝土的温度应力逐渐引起人们的注意。美国垦务局、日本京都大学等国外机构对大体积混凝土的温度控制标准与措施等作了深入的研究[1]。国内,朱伯芳等提出了大体积混凝土温度控制设计的整套设计理论[2]。此外我国率先将计算机仿真技术应用于大体积混凝土工程的温度场分析,籍此指导了很多大坝的修建过程。温度应力的研究一直是大体积混凝土领域中的一个热点、难点。
本文从大体积混凝土材料入手,分析了影响大体积混凝土温度应力的敏感性参数。首先,建立了大体积混凝土温度应力敏感性参数的数据库;然后,建立模糊数学的单因素、多因素模型,并对温度应力参数进行评判分析。评判分析旨在确定各参数对温度应力的敏感性,从而有目的、有针对性地指导大体积混凝土施工中温度控制的具体实施;也为进一步研究大体积混凝土温控提供理论参考。这种实际数据结合理论分析的方法,更能真实的反映出大体积混凝土中不同材料参数对温度应力的影响。
1 模糊数学模型的建立
1.1 数据库
统计数据作为计算参数的主要依据,取自各大体积混凝土工程实例。基于统计意义的参数具有在实际工程意义上的代表性。图1所示为统计数据查询界面,共计40个样本。
1.2 因素集
模糊数学[3]中的评判对象一般以因素集形式列出。本文选取表1所示的参数作为大体积混凝土温度应力敏感性参数因素集。
由于砂石在大体积混凝土的实际工程中运用较广,同时,很多资料里并没有给出具体的参数或者数值范围,故在下面的计算中不考虑该项参数。此外,外加剂第三级参数的掺量均有固定的范围取值且品种繁多,例如,常用的减水剂[4]有木钙减水剂、萘系减水剂、密胺树脂系减水剂、古玛隆树脂系减水剂、氨基磺酸系减水剂等。故也不将外加剂的第三级参数列入本文因素集之中。
1.3 评价集
本文所确定的参数是应用于对大体积混凝土温度应力敏感性的影响程度,故确定其评价集为V={有影响,影响较大,影响大}。
1.4 评价因素权重
评价因素的权重是表征因素相对重要性大小的量值,权重值的合理与否将直接影响综合评判结果。权重的确定方法[4]有专家估测法、主成分分析法、层次分析法,多元统计分析方法等。由于大体积混凝土温度应力敏感性参数的因素集的子项较多、有些因素之间关系比较复杂,故采用层次分析法确定权重。
根据层次分析法原理[5],本文首先将各因素的子项进行两两比较,得出每项的权重,如表2所示。然后进行权重的层次总排序一致性检验,检验结果如表3所示。
1.5 评价矩阵
采用“专家估测法”确定温度应力参数的评价矩阵。经过统计归一化处理可得:
2 单因素模型
参数敏感性的单因素评判是初始评判,根据归一化处理的结果表示分别属于评价集V={有影响,影响较大,影响大}的概率分布。该结果反映了下一级参数对上一级参数的温度应力敏感性的分布状况。当其敏感性评价为“影响大”时,则说明所选取的参数具有很强的代表性;当其敏感性评价为“影响较大”时,则说明所选取的参数有一定的代表性;当其敏感性评价为“有影响”的时候,则说明所选取的参数代表性不突出。在设计条件不变的情况下,设计人员可以根据各项概率的比重调整大体积混凝土材料参数,以此来减小温度应力;施工人员也可以针对施工因素对温度应力的比重适当的调整采取降温措施。
根据模糊数学评判基本原理可得表4所示的温度应力敏感性参数单因素评判。
3 多因素模型
参数敏感性的多因素评判是针对高一级参数的二次评判和综合评判,多因素评判是“金字塔”上层的评判。它反映的是大体积混凝土高一级参数对温度应力影响的概率比重。
3.1 二级评判
(1)水泥
按“Σ-0算子,得[0.286,0.164,0.561]归一后得:[0.28,0.16,0.56]
(2)配合比
按“Σ-0算子,得[0.138,0.292,0.570]归一后得:[0.14,0.29,0.57]
3.2 综合评判
按“Σ-0算子,得[0.194,0.358,0.447]
归一后得:[0.19,0.36,0.45]
本文所选取参数的综合评判的结果表示“温度应力”隶属于“有影响”的程度最小,为0.19;隶属于“影响较大”的程度一般,为0.36;隶属于“影响大”的程度最大,为0.45;该结果综合反映出了水泥强度对大体积混凝土温度应力敏感性的分布状况,其敏感性综合评价为“影响大”。说明本文所选取的参数具有很强的代表性,它们可以用来说明温度应力的产生原因及敏感性。
4结论
本文对大体积混凝土各材料参数对温度应力的影响程度进行了分析,得到如下结论:
(1)本文所选取的参数除了“引气剂”以及“外界因素”影响属于“影响较大”外,其它参数均属于“影响大”。符合要求的参数可以应用于大体积混凝土温控数值计算。“影响较大”概率存在的主要原因在于“外加剂”中的“引气剂”会经常在实际工程中应用,但其使用的主要目的并不是控温;另外,实际工程中采取的“外界因素”一般都是被动控温,所以敏感性的表现也不是很突出。因此在考虑温控时,可以根据实际情况,把所对应的各项比重降低或者直接剔除。
(2)通过分析材料参数对大体积混凝土温度应力的敏感概率,在设计时,可以将温控有针对性的分散到对每一敏感项中;在施工时,对这些参数进行定量处理,可以针对具体工程做出具体的温度应力数值评价,从而对该工程进行量身定制的控制温度裂缝措施。
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模型参数敏感性论文 篇6
随着经济的快速增长, 城市生活垃圾的排放量与日俱增。目前国内外处理城市生活垃圾的手段主要有焚烧、堆肥和垃圾卫生填埋, 垃圾卫生填埋以其独有的优势愈来愈受到研究者的重视, 越来越多地运用到工程实践中。
在山谷型垃圾卫生填埋工程中, 垃圾坝是必要设施和主要建设项目。垃圾坝的构建不仅形成填埋所需库容, 而且为垃圾填埋场的整体稳定性的提高起到了极为重要的作用。现有的垃圾坝大都采用水坝的建造形式, 追求安全时也浪费了极大的人力、物力。有研究表明[1]:垃圾坝造价在垃圾卫生填埋工程的总造价中占有相当大的比例, 约为25~40%。为此有必要对垃圾坝进行结构优化, 而优化的前提是必须保持垃圾坝及整个填埋场区的安全稳定。笔者发现, 国内研究者鲜有对垃圾坝进行独立研究, 因此对垃圾坝的稳定性研究显得尤为重要。
目前坝体稳定性分析分为确定性分析与不确定性分析, 确定性分析是目前工程中常用的方法, 以安全系数为判定指标, 当安全系数大于1坝体则视为稳定, 否则反之。此方法的优点是简单实用。不足之处在于确定性分析不能考虑岩土工程中的各种不确定性因素对结果的影响, 而仅仅简单地将所有的不确定性都归结到一个安全系数中, 如把材料均视为均质, 而忽略其离散性, 显然这是不符合实际的, 工程中即使安全系数大于1, 坝体仍存在失稳的危险。因此不确定性分析也越来越受到研究者的重视。
所谓可靠度, 是指在预定的时间和条件下, 完成预定功能的概率。国内外许多专家学者都对可靠度进行了研究和探索。Wu[2]对均匀粘性土坡稳定性的可靠度进行了研究分析, 求得了边坡失稳概率。Alonso[3]通过对各种不确定性进行敏感度分析指出, 影响土坡安全度不确定性的主要因素是粘聚力、孔隙水压力和分析方法的不确定性。Malkawi等[4]通过均质边坡和分层边坡的可靠度分析, 对一次二阶矩法和Monte-Carlo法分别结合普通条分法、简化Bishop法、简化Janbu法和Spencer法做了较为详细的分析比较。
本文利用GEO-SLOPE中的slope/w模块, 借助工程算例考虑了垃圾土的物理力学性质的不确定性对垃圾坝的稳定可靠度的影响, 重点探讨了垃圾土c、φ的均值、变异性、c-φ相关性对垃圾坝的可靠度影响, 对垃圾坝的设计及稳定性分析研究具有一定的借鉴意义。
2 研究方法
目前可靠度分析较为常用的方法有一次二阶矩法、响应面法、Monte-Carlo法及Rosenbleuth法等。本文利用Monte-Carlo法结合简化Bishop法对可靠度进行研究分析。进行可靠度分析首先应确定功能函数
式中:x1 (其中i=1, 2, …, n) 为各随机变量值;Z为功能函数值, 当Z>0时说明坝体是稳定的, 当Z<0时说明坝体是不稳定的, 当Z=0时说明坝体处于临界状态。
通常功能函数有两种表达形式, 一是通过抗力与滑力来表达, 另外一种则是由安全系数减1, 本文采用的是后者。
2.1 边坡稳定性安全系数计算方法
边坡稳定性安全系数的计算方法有很多, 本文采用简化Bishop法进行垃圾坝稳定性安全系数的计算。安全系数
式中:b、W分别为土条的宽度和重量;c、φ分别为土的有效粘聚力和有效内摩擦角;为土条滑面的倾角;为土条总数目。
2.2 Monte-Carlo法
Monte-Carlo法是以概率论和数理统计理论为基础, 通过随机模拟和统计试验来求解结构可靠性的近似数值方法, 故又称为随机抽样法、概率模拟法或统计试验法。
某事件发生的频率可以由该事件发生次数与总抽样次数的比值来确定, 当总抽样次数足够大时, 由大数定律可知该事件发生的频率即可近视为该事件发生的概率, 所以应用Monte-Carlo法最为关键的问题便是如何产生如此大容量的随机抽样数。slope/w[5]采用随机数生成函数, 先是在 (0, 1) 区间产生均匀分布的随机数, 然后再将其转化与输入变量参数相对应分布类型的随机数, 得出随机数值后, 代入式 (3) 得到解决问题所需要的新参数值。
式中:X为新参数值;μ, σ分别为参数的均值和标准差。
得到新参数值后, 代入式 (1) , 便可求得模拟一次时的功能函数值。经过n次统计抽样, 记录Z<0情况累计次数nf, 由式 (4) 便可得到失效概率pf。pf=nf/n (4)
如果功能函数值服从正态分布, 便可由下式求出可靠指标β。
理论上讲抽样次数越多, 所得结果也越为可靠, 但无疑会增大分析所需时间。一般来说, 当n=5000-10000时, 所得结果便可达到工程精度要求, 本文为了保证计算精度取n=100000。
3 工程实例分析
某垃圾填埋场垃圾坝体高15m, 顶宽8m, 坝体上下游坡比均为1:2, 垃圾土仰坡坡度为1:3, 如图1所示。筑坝材料采用的是粘土, 其性质参数为:重度γ0=20KN/m3, 粘聚力均值μc0=27KPa, 标准差σc0=5.4KPa, 内摩擦角均值μφ0=21°, 标准差σφ0=4.2°。垃圾土性质参数为:重度γ1=10KN/m3, 粘聚力均值μc1=14KPa, 标准差σc1=2.8KPa, 内摩擦角均值μφ1=16°, 标准差σφ1=3.2°。
有研究表明[6,7,8]:强度参数c、φ大抵呈正态或对数正态分布;另据研究[9,10]:采用正态分布类型时, 可靠指标总体偏小, 可作为安全储备。因此, 本文中垃圾土强度参数均采用正态分布模型进行研究, 同时假定垃圾坝破坏时遵守Mohr-Coulomb准则, 不考虑渗滤液及地下水作用的影响。
3.1 强度参数均值变化对垃圾坝稳定可靠度的影响
本文采用正交试验考虑垃圾土c、φ均值变化对坝体可靠度的影响。分析方法如下:
(1) 假定其他参数不变;
(2) 根据强度折减法, 将垃圾土内摩擦角均值分别以折减系数ω=1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4折减, 折减后的内摩擦角均值为μφ1=μφ1/ω;
(3) 分别将折减后的内摩擦角μφ1代入进行可靠度计算, 得出相对应的坝体安全系数、可靠指标;
(4) 按相同方法对垃圾土粘聚力μc1进行折减, 重复步骤 (1) ~ (3) 。
分析结果见表1、2;分别保持垃圾土粘聚力均值μc1=14KPa或内摩擦角均值μφ1=16°不变, 对另一强度参数进行折减, 其稳定可靠指标变化趋势见图2所示。
由表1可见, 坝体的安全系数随强度参数均值减小而减小。由表2和图2可见, 在假定其他参数不变的条件下, 垃圾坝体的可靠指标随着垃圾土和均值的减小而减小, 其中垃圾土内摩擦角较之于粘聚力对坝体可靠度的影响大得多。此外, 垃圾土粘聚力和内摩擦角均值对坝体可靠指标的影响趋于线性。
3.2 强度参数变异系数对垃圾坝稳定可靠度影响
本节考察了在其他条件不变的情况下, 垃圾土强度参数的变异系数为0.1~0.5时对坝体稳定可靠度的影响, 其分析结果见表3-表4及图3所示。
由表3、表4可见, 随着垃圾土粘聚力、内摩擦角变异系数的增大, 均值安全系数也增大, 但增幅较小。由图3可得, 随着粘聚力、内摩擦角变异系数的增大, 坝体的可靠指标减小, 且垃圾土内摩擦角的变异系数对可靠指标影响较垃圾土粘聚力影响大。由此可见, 垃圾土内摩擦角对坝体可靠度的大小起决定性作用。
安全系数与可靠指标之所以出现相反的变化趋势, 是因为安全系数计算时采用的是均质模型, 而计算可靠度则考虑了参数的离散变异性。当变异系数增大时, 坝体失稳的可能性也就更大, 这就不难理解为什么存在安全系数大于1, 而实际却发生失稳的现象。由此也说明了对工程实际进行可靠度分析的重要性与必要性。
3.3 抗剪强度参数c-φ互相关性对垃圾坝稳定可靠度的影响
在其他参数不变的条件下, 考虑垃圾土c-φ互相关性对垃圾坝稳定可靠度的影响。分析结果见表5及图4所示。
由表5可见, 坝体的均值安全系数几乎不受垃圾土强度参数的互相关性影响。
由图4可以得出, 当垃圾土c-φ相关系数为0时, 坝体可靠指标最小。当相关系数沿坐标横轴负方向变化时, 坝体可靠指标急剧增大, 而沿正方向变化时, 可靠指标呈现多处拐点。而实际工程c-φ多呈负相关性[10], 因此, 假定c-φ互不相关所计算得出的可靠指标比实际偏小, 可作为安全储备。
4 结语
本文以城市固体垃圾填埋场区垃圾坝为研究对象, 分析论述了强度参数均值变化、变异系数、强度参数间互相关性对垃圾坝的稳定可靠度的影响。结论如下:
4.1在假定其他参数不变的条件下, 垃圾坝体的安全系数随垃圾土强度参数均值的减小而减小。坝体的可靠指标也随着垃圾土c、φ均值的减小而减小, 且内摩擦角φ较之于粘聚力对坝体可靠度的影响更大。
4.2随着垃圾土强度参数变异系数的增大, 均值安全系数也增大, 但增幅较小。而随着强度参数变异系数的增大, 坝体的可靠指标减小, 且垃圾土内摩擦角变异系数对坝体可靠指标的影响较粘聚力影响大。
4.3材料强度参数的互相关性对坝体的均值安全系数影响很小, 几乎不变。而垃圾土c-φ相关系数为0时, 坝体可靠指标最小。当相关系数沿坐标横轴负方向变化时, 坝体可靠指标急剧增大, 而沿正方向变化时, 可靠指标呈现多处拐点。因此, 假定c-φ互不相关所计算得出的可靠指标比实际偏小, 可作为安全储备。
4.4通过对垃圾坝的安全系数与可靠度分析, 初步得到安全系数与可靠度的关系, 由此看出, 现行垃圾坝设计只采用单一安全系数设计方法是远远不够的, 只有合理地考虑了强度参数的变异性, 参数互相关性等因素, 才能将坝体的风险降至更低。
摘要：考虑到目前较少对垃圾坝的稳定性进行独立分析, 本文利用工程实例, 利用GEO-SLOPE分析软件, 采用Monte-Carlo方法结合简化Bishop法对垃圾坝可靠度进行研究探讨, 着重分析了垃圾土强度参数均值、变异性及强度参数互相关性对坝体可靠度的敏感性。分析表明:坝体可靠指标随垃圾土强度的均值减小而减小;随强度参数变异系数的增大而减小, 其中垃圾土内摩擦角变异系数对坝体可靠度影响最大;随强度参数的互相关性变化也较为显著。同时, 通过对坝体安全系数与可靠指标的分析比较得出, 进行垃圾坝设计时仅考虑安全系数是不够的, 只有同时考虑强度参数的不确定性, 才能使工程更安全更经济。
关键词：垃圾坝,可靠度,Monte-Carlo法,安全系数,可靠指标
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模型参数敏感性论文 篇7
定向井是在给定造斜井深的条件下,按照预先设计的方位和井斜钻达目的层的钻井方法。特别是对于开发低渗透、低孔隙度油气藏和海洋油气藏,定向钻井可以取得非常好的开发效果。目前的钻井技术可以使井深超过8 000 m,水平位移达5 000 m。 形成井斜角达80°以上的大斜度井,即所谓大斜度井。地层破裂压力预测是进行钻完井和压裂设计的必要工作之一,准确地预测破裂压力可以有效避免坍塌、井喷等钻井事故的发生,还可以为设计套管程序、计算安全钻井液密度窗口等提供技术参数[1,2]。针对于定向井的破裂压力计算,目前仍多采用传统经典Hubbert-Willis模型、Eaton模型、Stephen模型等[3,4,5,6,7]。然而,由于定向井涉及的计算参数较多,特别是较直井新加入了井斜角、方位角等影响因素,使得破裂压力的计算更加复杂。根据岩石力学最大拉应力理论,基于多孔弹性斜井模型对定向井的破裂压力进行了预测,利用测井资料求取模型中的岩石力学计算参数,并进行了单因素敏感性分析。
1 定向井破裂压力计算模型
从岩石力学角度看,井壁稳定与否,取决于井眼围岩的应力水平与地层强度的比较上。若钻井液密度过高,在井壁处就会出现拉应力,当拉伸应力大于岩石的抗拉强度时,就要发生拉伸破坏(表现为井漏)。多孔弹性力学模型如图1所示。
根据任意斜井,井眼围岩的应力分布规律,在井壁上r=a,应力表达式为:
此时井壁上存在剪应力τθz,表明此坐标系下的应力分量不是主应力。而判定岩石是否发生拉伸破坏,一般用主应力表示。因此,需要计算出井壁上的三个主应力分量:
观察式(2)可以看出,只有σ3可能为负。根据最大拉应力破坏准则:
式(3)中σ3为井壁上一点的最小主应力,MPa;σt为地层的抗拉强度,MPa。
为方便起见,式(3)简写成:
式(4)中,
考虑地层的有效应力效应,有:
式(6)中:σ为作用在岩石上的总应力,MPa;σ′为作用在岩石上的有效应力,MPa;α为有效应力系数;Pp为地层孔隙压力,MPa。
对于任意井眼条件,综上可述,可求出地层破裂压力的表达式如下:
在0至1800之间循环圆周角θ,求解井眼压力最小值pwmin,即为保持井眼稳定的井眼压力上限-破裂压力Pf。
2 岩石力学参数求取方法
在地层破裂压力计算中需要用到的钻井岩石力学参数主要有:弹性模量E、泊松比μ、有效应力系数η、抗拉强度σt等。岩石力学参数的获取分为直接方法和间接方法,前者是通过室内岩心试验直接确定岩石的弹性参数和强度参数。这种方法的确定需要花费大量的人力物力,并且原地岩心获取苦难。相比之下,利用测井资料来确定地层岩石的弹性参数和强度参数等数据,进而实现地层坍塌压力和破裂压力的连续预测是一项十分有潜力的、经济实用的技术。
许多学者经过多年的研究发现:地层的强度力学特性与其纵、横波速度(或时差)之间存在着内在联系。根据声波传播特点,纵波是压缩波,能反映地层岩石压缩变形的特点;横波是剪切波,能反映地层岩石剪切变形的特点,而岩石的压缩变形和剪切变形都能间接地反映出其力学特性[8]。现场的声波测井资料是在井下直接测量的,由于受人为影响因素小,能很好地反映地层岩石的力学特性。
对于均质各向同性弹性体,纵横波速度表达式如下:
根据弹性参数间的关系,可进一步表示为:
剪切弹性模量:
体积弹性模量:
弹性模量:
泊松比:
但是对于岩石来说,在一般情况下并不是均质各向同性的弹性材料,内部存在着大量的孔隙、裂隙、节理、层理等结构,使得用上面公式确定的力学参数与室内实验值之间存在差异。我们把由上面公式确定的力学参数定义为动态力学参数,由室内实验得到的力学参数定义为静态力学参数,通过大量的实验发现岩石动态力学参数与静态力学参数之间存在一定的相关性,具体规律如下:
式(14)中:a1、b1为试验常数,与泥质含量和岩石应力状态有关。
动态泊松比与静态泊松比之间的定量关系为:
式(15)中,a2、b2为试验常数。
Deer和Miller根据大量的室内试验结果建立了砂泥岩的单轴抗压强度σc和动态杨氏模量Ed以及岩石的泥质含量Vsh之间的关系:
根据弹性力学理论,体积弹性模量K与弹性模量E和泊松比μ的关系如下:
根据上述理论,对于某一地层岩石的弹性模量、泊松比、三个主地应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、有效应力系数等参数即可确定,从而可以进行定向井破裂压力计算分析。
3 实例计算及敏感性分析
3.1 实例应用
将上述理论程序化,分别利用经典的Eaton模型、Stephen模型和斜井模型对英琼盆地已钻的4口井3个深度点的地层破裂压力进行了计算,并给出了3种方法计算地层破裂压力的误差,如表1示。
从表1可以看出,用该法预测的地层破裂压力与实测的地层压力比较吻合,这说明该法能满足钻井工程和采油工程的需要。
3.2 参数敏感性分析
以井深为2 760 m的数据为例来分析统计规律性,主要研究包括上覆岩层压力、最大水平应力、最小水平应力、孔隙压力、抗拉强度、抗剪强度、biot系数、泊松比、方位角和井斜角对破裂压力的影响。进行单因素分析,研究单一变量的变化对破裂压力产生的影响。各个变量的初始值如下表2:
3.2.1 上覆岩层压力对破裂压力影响规律
从图2可知,上覆岩层压力与破裂压力呈负相关的关系,即随着上覆岩层压力的逐渐增大,破裂压力逐渐减小。
3.2.2 最大、最小水平主应力对破裂压力的影响规律
从图3中看出,在斜井中,随着最大水平应力的变大,破裂压力呈现先增大后减小的趋势,说明在某一个最大水平应力下破裂压力有最大值。同时,最小水平应力与破裂压力呈正相关的关系,随着最小水平应力的变大,破裂压力呈现增大的趋势。
3.2.3 抗拉强度、抗剪强度对破裂压力的影响规律
从图4中看出,最大水平应力与破裂压力呈正相关的关系,随着抗拉强度的变大,破裂压力呈现增大的趋势。
3.2.4 泊松比、biot系数对破裂压力的影响规律
从图5中看出,泊松比与破裂压力呈负相关的关系,随着泊松比的变大,破裂压力呈现减小的趋势。biot系数与破裂压力呈负相关的关系,随着biot系数的变大,破裂压力呈现减小的趋势。
3.2.5 孔隙压力对破裂压力的影响规律
从图6中看出,孔隙压力与破裂压力呈负相关的关系,随着孔隙压力的变大,破裂压力呈现减小的趋势。
3.2.6 方位角、井斜角对破裂压力的影响规律
从图7中看出,破裂压力随着方位角呈现周期性的变化趋势。相隔180°方位角的破裂压力值是一样的,且在45°时达到最大值,0°达到最小值。破裂压力随着井斜角呈现周期性的变化趋势。相隔180°井斜角的破裂压力值是一样的,且在45°时达到最大值,0°达到最小值。
4 结论
在斜井中,随着上覆岩层压力的变大,破裂压力呈现减小的趋势;随着最大水平应力的变大,破裂压力呈现先增大后减小的趋势;随着最小水平应力的变大,破裂压力呈现增大的趋势;随着抗拉强度的变大,破裂压力呈现增大的趋势;随着抗剪强度的变大,破裂压力不变,说明抗破裂压力与抗剪强度无关;随着biot系数的变大,破裂压力呈现减小的趋势;随着孔隙压力的变大,破裂压力呈现减小的趋势;随着泊松比的变大,破裂压力呈现减小的趋势;破裂压力随着方位角呈现周期性的变化趋势;破裂压力随着井斜角呈现周期性的变化趋势。
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模型参数敏感性论文 篇8
马11块属于马厂油田主体老三块之一, 东边为马19块, 西边为马10块。马11东块在其东部, 构造上相对完整。含油面积0.54km2, 石油地质储量110×104t, 标定采收率40%。储层岩性为岩屑质长石砂岩和长石砂岩, 储层物性较好, 平均孔隙度为17.97%, 平均渗透率为105m D由于天然能量井产量衰竭, 油水井利用率下降, 见效油井含水上升, 导致区块产量持续下降, 含水持续上升, 采油速度降至0.6-1%左右, 含水上升到90%以上。
2 参数优化
2.1 井组不同“CO2注气量”的优选
对马11东块选择水气交替驱的气水比为1:1进行优化注气量。以马新11-14为例, 设计不同的注入量, 研究其增油量、换油率指标。注入量分别设定为0.1、0.15、0.2、0.25、0.3、0.35、0.4、0.5PV, 增油量和换油率是相互影响的参数, 根据单段塞优化方法, 优选注入量为0.25PV。
2.2 井组不同“CO2气水比”的优选
以马新11-14为例, 设计不同的气水比, 研究其增油量的变化。气水比分别设定为2:1、3:2、1:1、2:3、1:2。随着气水比的增加, 增油量先增加后下降, 气水比在1:1时, 井组的增油量最大, 优选气水比为1:1。
2.3 井组不同注水速度的优选
水段塞对气段塞起到推动作用, 水段塞均匀推进可提高二氧化碳利用率, 但注水速度慢会导致方案时间长, 对水注入速度分别设定80 m3/d、100 m3/d、120 m3/d、140m3/d、160m3/d、180m3/d等6套方案, 结合水驱开发历史, 优化注水速度为120m3/d。
2.4 井组不同注气速度的优选
减小注气速度可使气驱前缘均匀推进, 提高二氧化碳利用率, 但注气速度过慢会导致方案时间长, 优化注气速度为85t/d, 对气注入速度分别设定45m3/d、55m3/d、65m3/d、75m3/d、85m3/d、95m3/d等6套方案, 结合水驱开发历史, 优化注水速度为85m3/d。
2.5 注气首段塞大小
优化取不同的注气首段塞PV数0.02, 0.025, 0.03, 0.035, 0.04五个方案进行优化, 结果累产油随着注气首段塞先增大后减小。大段塞可取得较好局部混相效果, 提高增油量, 但段塞过大会导致气窜加剧, 增油量下降。优选首段塞大小为0.025PV。
2.6 注气后续段塞大小优化
选取不同的注气后续段塞PV数0.02, 0.025, 0.03, 0.035, 0.04五个方案进行优化, 结果随着注气后续段塞注入量先增大后减小, 由于段塞过大会导致气窜加剧, 增油量下降。优选首段塞大小为0.025PV。
3 注采参数敏感性分析
不同的注采参数对CO2/水交替驱的开发效果影响非常大, 选择最佳的注采参数可以提高二氧化碳的利用率, 增加采出程度。CO2/水交替驱的注采参数较多, 包括二氧化碳注入量、气水比、水驱注入速度、二氧化碳注入速度、首段塞大小和后续段塞大小等。如此众多的参数, 进行整体优化并不现实, 应首先确定各参数之间的影响关系和对增油效果的影响大小, 也就是进行敏感性分析。依次上下波动某注采参数的值, 发现注气量和气水比是对增油效果影响最大的因素, 是敏感性因素, 其影响效果远远大于注水速度、注气速度、后续气段塞大小、首段塞气大小等参数。
各参数影响排名为:注气量>气水比>>注水速度>注气速度>后续气段塞大小>首段气塞大小。因此, 马11东块二氧化碳/水交替驱的注采参数优化中, 首先选择优化二氧化碳注入量和气水比, 再确定其他参数。
4 结论
1) 本文根据井组参数的优化, 优选出针对区块最优的注采参数, 为区块进行大规模CO2/水交替驱提供依据。
2) 影响开发效果的参数很多, 应首先选择优化二氧化碳注入量和气水比, 再确定其他参数。
参考文献
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