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申请/专利权人:山东科技大学
摘要:本发明涉及裂纹预测分析技术领域,具体涉及基于磨料水射流截割的煤岩裂纹风险预测方法,包括以下步骤:测量煤岩的初始物理特性,初始物理特性包括煤岩基本结构和强度特性,同时建立煤岩基本结构‑强度模型;获得切割路径横截面的煤岩基本结构,基于煤岩基本结构‑强度模型,分析切割路径上的抗压强度变化;在磨料水射流切割过程中,实时监测沿切割路径的声发射特征,以捕捉切割中局部切割位置的煤岩微裂纹发生情况,基于微裂纹发生情况验证基本结构‑强度模型;实时调整切割路径和或磨料水射流的工作参数。本发明,不仅增强了煤岩切割过程中的风险管理能力,还提高了切割操作的安全性和可靠性。
主权项:1.基于磨料水射流截割的煤岩裂纹风险预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:在磨料水射流切割开始前,测量煤岩的初始物理特性,初始物理特性包括煤岩基本结构和强度特性,其中,煤岩基本结构为密度、孔隙率,强度特性表现为抗压强度,同时建立煤岩基本结构-强度模型,具体包括:S11:采用X射线计算机断层扫描技术测量煤岩的整体密度和孔隙率,通过分析扫描图像,计算煤岩内部的孔隙结构和总体密度分布,评估煤岩的孔隙特性和整体密实度;S12:利用标准化的岩石力学试验方法测量煤岩的抗压强度,包括单轴或多轴压缩测试,以获得煤岩在不同应力条件下的强度参数;S13:结合S11和S13的测试结果,综合分析煤岩基本结构和强度特性,建立煤岩基本结构-强度模型,用于描述煤岩的密度、孔隙率与其抗压强度之间的关系;所述煤岩基本结构-强度模型基于非线性回归模型,具体包括:收集大量煤岩样本数据,包括样本的密度、孔隙率和对应的抗压强度测量值;对收集的数据进行统计分析,识别密度、孔隙率与抗压强度之间的基本关系和影响模式;选择多项式回归模型来描述非线性关系,模型形式为: 其中,P是抗压强度,D是煤岩的密度,PT是孔隙率,a,b,c是模型参数,n,m是描述非线性关系的指数,ε是误差项,Dn、表示密度和孔隙率的非线性影响;参数估计:使用最大似然估计方法来估计模型参数a,b,c,n,m;模型验证:通过留一交叉验证技术验证模型的能力;S2:基于S1的煤岩的初始物理特性测量,获得切割路径横截面的煤岩基本结构,基于煤岩基本结构-强度模型,分析切割路径上的抗压强度变化,从而预测裂纹风险;S3:在磨料水射流切割过程中,实时监测沿切割路径的声发射特征,以捕捉切割中局部切割位置的煤岩微裂纹发生情况,基于微裂纹发生情况验证基本结构-强度模型;S4:根据验证后基本结构-强度模型,以及S2中预测的裂纹风险,实时调整切割路径和或磨料水射流的工作参数,包括改变切割速度、调整压力或流量,以优化切割过程并最小化裂纹风险。
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百度查询: 山东科技大学 基于磨料水射流截割的煤岩裂纹风险预测方法
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