郑江韬
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学（北京）力学与建筑工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：矿业工程更多>>
- 基于三维重构模型的孔隙岩石气体渗流的LBM模拟被引量：6
- 2014年
- 通过三维CT成像技术获得孔隙岩石内部孔隙结构图像,计算了孔隙岩石的孔隙度与统计特征函数;采用随机堆积球的方法,生成了一组与CT模型具有相同孔隙率、不同孔隙结构特征的模型,利用格子Boltzmann方法计算了渗透率,并分析了孔隙结构的统计特征函数与其渗透率之间的关系。结果表明,岩石孔隙结构特征对其渗透率具有重要影响,两点概率函数与线性路径函数距离坐标原点的偏离程度能够很好的反应孔隙岩石渗透率的大小。
- 王金波黄耀辉鞠杨郑江韬
- 关键词：格子BOLTZMANN方法渗透率
- 开采扰动后裂隙煤岩内气体渗流行为研究被引量：1
- 2020年
- 深部开采面临着复杂的地质构造、高地应力及高孔隙压力等严苛的条件,开采扰动导致瓦斯突出、矿井突水等灾害时有发生。煤岩内部裂隙结构演化导致的渗透率突增是引起上述灾害的一个关键因素。通过CT扫描获得了单轴压缩破坏后煤岩内部三维裂隙结构形态,通过Hessian矩阵图像处理手段提取并建立了裂隙三维数字模型。采用格子玻尔兹曼算法(LBM)分析了煤岩裂隙内气体渗流行为,由于裂隙结构的生成,煤岩渗透率达到1.2×10^-12m^2,上升了接近4个数量级。研究结果为定量分析开采扰动后煤岩内部气体渗流行为提供了一种有效的技术手段,为深部煤炭安全开采提供了理论基础。
- 郑江韬郑江韬蔡长鹏鞠英锐
- 关键词：格子玻尔兹曼方法
- 基于卷积神经网络的煤岩微裂隙提取方法被引量：4
- 2022年
- 深部开采导致的煤岩裂隙结构的延伸、贯通及扩展是引起煤岩破坏的关键因素。裂隙结构的准确表征是分析煤岩破坏机理及开展煤与瓦斯绿色共采的核心要素之一。本研究采用Waifu2x卷积神经网络模型对裂隙煤岩CT图像进行处理,获得分辨率更高的CT图像。并提出“裂隙煤岩标注七步处理法”,提高了标记效率,采用图像增强技术扩充训练集,满足了模型对于训练集数量和质量的要求。采用训练后的U-Net卷积神经网络进行图像分割,提取煤岩内裂隙信息。通过对比发现,本方法所获得的裂隙连通性、开度及分布与真实CT图像更为接近,所提取的裂隙4个量化指标均优于其他提取方法。研究为裂隙煤岩物理力学行为及机理分析提供基础。
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- 关键词：卷积神经网络
