王 剛，沈俊男，褚翔宇，曹春杰，江成浩，周曉華

(1.山東科技大學(xué) 礦山災(zāi)害預(yù)防控制-省部共建國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，山東 青島 266590; 2.山東科技大學(xué) 礦業(yè)與安全工程學(xué)院，山東 青島 266590; 3.卡爾蔡司(上海)管理有限公司，上海 200120)

基于CT三維重建的高階煤孔裂隙結(jié)構(gòu)綜合表征和分析

王 剛1,2，沈俊男2，褚翔宇2，曹春杰3，江成浩2，周曉華2

(1.山東科技大學(xué) 礦山災(zāi)害預(yù)防控制-省部共建國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，山東 青島 266590; 2.山東科技大學(xué) 礦業(yè)與安全工程學(xué)院，山東 青島 266590; 3.卡爾蔡司(上海)管理有限公司，上海 200120)

為有效研究煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)特征，實(shí)現(xiàn)對煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)的定性定量表征和分析。以內(nèi)蒙古巴彥高勒煤礦311102運(yùn)輸巷的煤樣為研究對象，基于ZEISS Xradia 510 Versa X射線顯微鏡掃描得到的CT數(shù)據(jù)，結(jié)合三維可視化軟件AVIZO中內(nèi)置數(shù)學(xué)算法，提出了煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)定量表征的方法，并建立了煤的三維孔裂隙結(jié)構(gòu)模型和具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的孔隙網(wǎng)絡(luò)簡化模型。通過本文提出的方法，對巴彥高勒煤礦煤樣的孔裂隙微觀參數(shù)——孔徑大小、孔體積、孔隙率、配位數(shù)、喉道長度等進(jìn)行了統(tǒng)計分析。研究表明：在微米的尺度下，內(nèi)蒙古巴彥高勒煤礦的煤樣以大孔為主，并伴有網(wǎng)狀的割理裂隙，有效孔隙率為10.34%，通過孔隙網(wǎng)絡(luò)模型統(tǒng)計出的孔隙數(shù)為12 834，喉道數(shù)為432及其他的微觀結(jié)構(gòu)參數(shù)。

高階煤;CT;三維重建;孔裂隙;表征

煤是一種可燃性且具有明顯分層特征的復(fù)雜多孔介質(zhì)，煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)是煤的物理結(jié)構(gòu)的主要部分，且決定著煤層的物理化學(xué)特性[1]。煤層氣大部分吸附于煤的基質(zhì)顆粒表面，部分游離于煤的孔裂隙中。研究煤的微觀孔裂隙結(jié)構(gòu)對煤層氣的開發(fā)及其在煤層中的滲透特性和儲存能力都具有重要意義。

由于煤的多樣性和不均勻性以及各種研究方法的局限性，準(zhǔn)確闡明煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)非常困難[2]。目前，對于煤孔裂隙結(jié)構(gòu)的研究的常規(guī)方法主要分為兩類：一類是采用常規(guī)液氮法和壓汞法，對煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究[3-5];另一類是將煤樣制備成煤磚、薄片等，然后用掃描電鏡或光學(xué)顯微鏡對孔裂隙進(jìn)行觀察和定量統(tǒng)計分析[6-8]。國內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用上述方法對煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)做了大量的研究。如曹濤濤等[9]運(yùn)用氮?dú)馕健汗葘?shí)驗(yàn)，研究了煤、油頁巖和頁巖的孔隙結(jié)構(gòu)特征，并分析了煤、油頁巖和頁巖的儲集機(jī)理。但該方法局限于對連通孔裂隙進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并且會對樣本內(nèi)部孔裂隙結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定的破壞，影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

CT掃描實(shí)驗(yàn)可無損的檢測煤內(nèi)部孔裂隙結(jié)構(gòu)。早期國外學(xué)者SIMONS等[10]運(yùn)用CT技術(shù)與彩色圖像分析技術(shù)對煤進(jìn)行了定量表征。GEET等[11]運(yùn)用雙能量CT技術(shù)研究了巖石內(nèi)部組分成分的分布。YAO[12-13]等將微焦點(diǎn)CT技術(shù)應(yīng)用于煤的研究，實(shí)現(xiàn)了對煤的孔隙率、孔裂隙結(jié)構(gòu)、礦物含量分布等的二維和三維定量化表征，論證了CT技術(shù)在煤的孔裂隙數(shù)字化分析方面的可行性和可信性。于艷梅等[14]應(yīng)用CT技術(shù)研究了不同溫度下瘦煤孔隙結(jié)構(gòu)特征。HERIAWAN[15]等從二維的角度應(yīng)用CT提出了一種識別微裂隙的新方法。宋曉夏等[16]利用CT技術(shù)從三維的角度研究了構(gòu)造煤滲流孔的分布特征。Lee等[17]運(yùn)用CT掃描技術(shù)在納米級的尺度上揭示了煤的有機(jī)地質(zhì)聚合物中孔隙結(jié)構(gòu)，并且建立了三維模型成功獲得了孔隙大小的分布以及它的孔隙率大小。前人利用CT技術(shù)對煤進(jìn)行三維重建研究，取得了很大的成功，為煤內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)的深入研究奠定了基礎(chǔ)，但在CT三維重建的基礎(chǔ)上結(jié)合多種算法對煤的孔喉、裂隙等分布進(jìn)行精細(xì)定量的研究相對較少。

筆者以內(nèi)蒙古巴彥高勒煤礦311102運(yùn)輸巷的煤樣為例，運(yùn)用CT技術(shù)并借助三維可視化軟件AVIZO將CT圖片進(jìn)行處理和重建，建立了煤三維孔裂隙模型以及等價孔隙網(wǎng)絡(luò)模型，利用多種算法對煤的孔裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和表征。

1 煤孔裂隙結(jié)構(gòu)的三維重建

1.1 煤樣的制備

實(shí)驗(yàn)所采用的煤樣是采集自內(nèi)蒙古巴彥高勒煤礦311102運(yùn)輸巷的煤樣，其取自易自燃煤層，最短發(fā)火周期41 d，具有特低灰、高揮發(fā)分、中硫分、高發(fā)熱量等特點(diǎn)，手動將采集煤樣鉆取并打磨成高度16 mm，直徑9.0 mm的圓柱細(xì)觀煤樣，并將煤樣進(jìn)行干燥處理，其工業(yè)分析結(jié)果見表1。

表1實(shí)驗(yàn)煤樣工業(yè)分析結(jié)果
Table1Experimentalresultsofcoalproximateanalysis

%

1.2 CT掃描實(shí)驗(yàn)

CT掃描作為一種無損檢測物體內(nèi)部的技術(shù)，對煤樣而言能夠比較直接和準(zhǔn)確的探測其內(nèi)部結(jié)構(gòu)，其基本的成像原理是根據(jù)煤樣中不同的成分對于X射線的吸收系數(shù)不同，進(jìn)而出現(xiàn)不同的灰度值以達(dá)到區(qū)分孔隙和骨架的作用[18]。

本次顯微CT掃描實(shí)驗(yàn)所使用的實(shí)驗(yàn)儀器是ZEISS X-ray Microscopy公司生產(chǎn)的Xradia 510 Versa高分辨率3D X射線顯微鏡，具體的儀器參數(shù)見表2，相比于傳統(tǒng)的CT系統(tǒng)分辨率依賴于小焦點(diǎn)和高幾何放大倍率，該CT實(shí)驗(yàn)儀器則是使用兩級放大技術(shù)，可以得到更高精度的圖像。

表2掃描煤樣試樣時Xradia510Versa所使用的參數(shù)
Table2ParametersusedbytheXradia510Versawhenscanningcoalsamples

掃描位置體素分辨率/μm視場/mm電壓/kV(功率/W)掃描時間/h煤樣?90mm圓柱95?95×9560(5)43

實(shí)驗(yàn)時，將制備好的煤樣固定在CT機(jī)工作轉(zhuǎn)臺的中央，不斷調(diào)整煤樣的高度使其固定在掃描區(qū)域的中心位置。掃描時轉(zhuǎn)臺旋轉(zhuǎn)0.9°，掃描1次，最終CT掃描可獲得1 004張1 004×1 024 pixel的二維CT切片，CT圖像的分辨率為9.5 μm。

1.3 圖像處理

由于在制備樣品的方法上存在缺陷，煤樣邊緣孔裂隙會在切割或研磨過程中被破壞，從而影響對煤樣真實(shí)孔裂隙的觀察和分析，同時大量的圖片在重建模型時會產(chǎn)生計算負(fù)擔(dān)[19]。因此，從CT掃描實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)中選擇500張連續(xù)的CT切片，將其從中心位置裁剪成500×500 pixel大小的圖片。

圖像裁剪完成后，由于CT圖像本身存在噪聲[20]，所以需要對圖像進(jìn)行降噪處理。CT圖像的噪聲主要來自于CT機(jī)械系統(tǒng)本身及其所處環(huán)境，使得生成的CT圖像與實(shí)際圖像具有偏差，通過降噪操作可以提高CT圖像的精確性。針對所研究的CT圖像，通常采用高斯平滑濾波[21]、均值濾波[22]、中值濾波[23]3種算法對圖像進(jìn)行降噪處理。通過對3種算法的綜合比較，中值濾波相比于其他兩種方法可以做到既去除噪聲又能保護(hù)圖像的邊緣，讓周圍像素灰度值相差較大的像素改取與周圍像素值相近的值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)，獲得較滿意的復(fù)原效果，為實(shí)現(xiàn)煤樣孔裂隙的分割奠定了基礎(chǔ)，因而最終選擇中值濾波算法進(jìn)行降噪操作。圖1為降噪前后的CT圖片，通過對比能清楚的看出噪聲點(diǎn)明顯減少。

圖1 CT圖片降噪Fig.1 Noise reduction of CT image

1.4 圖像分割

圖像處理為后續(xù)CT圖像的分割奠定了基礎(chǔ)，而CT圖像的正確分割將直接影響CT三維重建結(jié)果的準(zhǔn)確性。

筆者選用分水嶺算法對孔裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行三維重建，分水嶺算法對微弱邊緣具有良好的響應(yīng)，是得到封閉連續(xù)邊緣的保證，但使用分水嶺算法時圖像中的噪聲、物體表面細(xì)微的灰度變化都會產(chǎn)生過度分割的現(xiàn)象。雖然已經(jīng)對CT圖像進(jìn)行了處理，但為了進(jìn)一步消除分水嶺算法中出現(xiàn)的過度分割的情況，對處理后的CT圖像進(jìn)行閾值分割。在實(shí)驗(yàn)室利用壓汞儀對高度16 mm，直徑9.0 mm的圓柱煤樣進(jìn)行孔隙率的測定，測定結(jié)果顯示該煤樣的孔隙率為21.85%。

在已知實(shí)測孔隙率的情況下，通過高分辨率的CT灰度圖像以及三維可視化軟件AVIZO實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互的閾值選取。為保證實(shí)測煤樣與三維重建煤樣的一致性，使實(shí)測與模擬的孔隙率在對比分析時更有說服力，因此選用原始的未裁剪的CT圖片，將其進(jìn)行圖像處理之后，用于孔隙率的計算。調(diào)整閾值大小對圖像進(jìn)行分割的過程中，通過視圖窗口可以實(shí)時觀察到孔裂隙的分割結(jié)果，不同的閾值對應(yīng)不同的孔裂隙的分割結(jié)果。

通過反復(fù)的對閾值大小進(jìn)行調(diào)整，最終確定使用范圍為183～192的閾值進(jìn)行分割。利用AVIZO可直接計算不同閾值下的煤孔裂隙對應(yīng)的孔隙率，分別將不同閾值下得到孔隙率與實(shí)測孔隙率進(jìn)行對比分析，結(jié)果顯示閾值取在183～192時，不同的閾值對應(yīng)的孔隙率呈現(xiàn)遞增的趨勢，并且當(dāng)閾值取190時對應(yīng)的孔隙率與實(shí)測孔隙率最接近，因此選擇190為最佳分割閾值對圖像進(jìn)行分割。圖2為分割前的灰度圖片和最佳閾值的分割后的二值化圖片，圖2(b)中圓形區(qū)域內(nèi)的白色代表孔裂隙結(jié)構(gòu)，圓形區(qū)域內(nèi)黑色代表煤及高密度礦物。

圖2 閾值分割Fig.2 Threshold segmentation

1.5 CT三維重建

通過二維的CT圖像只能了解某個截面的孔裂隙的情況，很難對煤樣內(nèi)部整體的孔裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行表征和分析，因此需要利用CT圖像對煤樣的孔裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行三維重建。

閾值分割完成后，采用基于拓?fù)淅碚摰目焖俜炙畮X算法來獲得連通孔隙的分水嶺線，其基本原理是把圖像看作地學(xué)上的拓?fù)涞孛?，不同的像素點(diǎn)的灰度值用不同的海拔高度表示，局部極小值及其影響范圍稱為集水盆地，集水盆地的邊界就形成了分水嶺。通過分水嶺算法每個孔隙都能獨(dú)立區(qū)分開來，再經(jīng)循環(huán)顏色光照模型的渲染，相當(dāng)于每個孔隙都貼上了獨(dú)有的標(biāo)簽，可以很方便地提取對應(yīng)的孔裂隙結(jié)構(gòu)以進(jìn)行定量分析[24]，建立的三維孔裂隙結(jié)構(gòu)如圖3(a)所示，不同的顏色代表不同的孔徑大小，通過該模型可以清楚的看出不同孔徑大小孔裂隙的分布情況。

將得到的孔裂隙二值圖像直接進(jìn)行體渲染，建立孔隙空間的幾何模型，該模型上半部分為提取煤樣的孔裂隙三維模型，下半部分為煤和孔裂隙結(jié)合的模型。該方法所建立的孔隙結(jié)構(gòu)數(shù)字模型如圖3(b)所示，綠色代表煤及高密度礦物結(jié)構(gòu)，紫色代表孔裂隙結(jié)構(gòu)，通過該模型可以更加清楚的看出孔裂隙在煤層中的分布情況。

圖3 三維煤體孔裂隙結(jié)構(gòu)Fig.3 Pores and fissures structure of three-dimensional coal

2 煤孔裂隙結(jié)構(gòu)的定性分析與表征

2.1 煤基質(zhì)孔隙的宏觀定性表征

煤層中的煤層氣儲集層，它是一種雙孔隙巖石，由基質(zhì)孔隙和裂隙組成，基質(zhì)孔隙主要影響煤層氣的賦存，煤基質(zhì)孔隙結(jié)構(gòu)的表征對解決煤層氣勘探開發(fā)和煤與瓦斯突出等實(shí)際問題具有重要的意義。

通過對二維的切片進(jìn)行灰度值探測，可以得到切片上某一條線上的灰度值的變化曲線，如圖4所示。在CT掃描的圖像中，不同密度的對象表現(xiàn)為不同的灰度值，在煤樣的CT圖像中，其灰度共包含256個級別，0為全黑的，代表孔隙;255為全白，代表高密度的礦物質(zhì)，煤的灰度值則介于兩者之間，表現(xiàn)為灰色。

圖4 探測線上的灰度值大小Fig.4 Gray values on the probe line

由圖4可以看出，探測線在經(jīng)過灰色區(qū)域時，灰度值曲線有略微波動但基本保持不變;當(dāng)探測線經(jīng)過白色的高密度礦物質(zhì)I處時，在灰度值曲線上會呈現(xiàn)出波峰的特征，灰度值達(dá)到最大值;當(dāng)探測線穿過孔隙II處時，灰度值會有明顯的降低，呈現(xiàn)出波谷的特征，并且當(dāng)探測線到達(dá)II點(diǎn)時孔隙非常明顯，同時波谷的灰度值也達(dá)到了最低。

從三維的層面上觀察，孔隙總體分布比較分散，在局部區(qū)域存在連片狀的孔隙，個別區(qū)域有少量的孤立孔隙均勻的分布，該煤樣中兼有多種形式和不同尺度的孤立孔隙結(jié)構(gòu)，裂隙連片狀分布比較集中。

2.2 煤裂隙結(jié)構(gòu)的定性表征

裂隙對煤層氣的運(yùn)移和產(chǎn)出起決定作用，宏觀裂隙是瓦斯運(yùn)移的通道，它的分布狀態(tài)直接反映了煤樣的透氣性，決定著瓦斯的滲透特性。

由圖5的煤樣內(nèi)部裂隙三維重建模型中可以直觀的得到，該煤樣的裂隙呈現(xiàn)出大體相互垂直的狀態(tài)，發(fā)育較好，并且從其裂隙的分布狀態(tài)上可以看出該煤樣的裂隙屬于割理，即內(nèi)生裂隙，是煤中天然存在的裂隙。

圖5 裂隙表征Fig.5 Fissures characterization

如圖5所示，近似相互垂直的裂隙分別為面割理和端割理又稱為主內(nèi)生裂隙面和次內(nèi)生裂隙面，面割理一般延伸較遠(yuǎn)、連續(xù)性較強(qiáng)，延深方向?yàn)樽畲笾鲬?yīng)力場方向，端割理一般在面割理之間斷續(xù)的分布延深方向則沿著最小主應(yīng)力場方向，三維重建的煤樣中的兩組割理大體相互垂直并且形成了規(guī)則的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，這些網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)把煤樣分割成立方體塊，煤樣中所有的割理面垂直或近似垂直層理面。通過以上直觀的對裂隙的分析，可以大體了解煤樣中裂隙的類型以及分布，為煤層中瓦斯?jié)B流等方面的研究奠定了基礎(chǔ)。

通過對重建出的煤樣三維孔裂隙模型進(jìn)行觀察，直觀的了解孔裂隙的分布狀況，并對煤樣的三維孔裂隙結(jié)構(gòu)做了定性分析，但要對孔裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行更深一步的研究需要對其結(jié)構(gòu)的微觀參數(shù)進(jìn)行定量的計算和分析。

3 煤孔裂隙結(jié)構(gòu)微觀參數(shù)定量分析

3.1 煤大孔徑分布分析

由于成煤原因、環(huán)境及成煤過程不同，從而形成了形態(tài)和大小各異的孔隙結(jié)構(gòu)，通過煤的孔徑分布及分類了解煤的孔隙結(jié)構(gòu)，對研究煤層氣在煤層中的吸附、解吸、擴(kuò)散和滲流規(guī)律具有指導(dǎo)作用。筆者通過CT重建出的三維孔裂隙結(jié)構(gòu)，對不同大小的孔裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行標(biāo)記，進(jìn)行孔徑的定量分析，研究中假定每個孔隙位置為一個與其體積相等的球體，通過式(1)計算得到等效孔徑大小。

其中，Deq為等效孔徑，μm;Vpore為單個孔隙體積，μm3。通過AVIZO統(tǒng)計得到的孔徑數(shù)據(jù)，得出該煤樣的孔徑分布特征，孔徑大小在0～1 500 μm的數(shù)量占總孔徑數(shù)量的56.6%，在1 600～3 000 μm內(nèi)的孔徑數(shù)量占總孔徑數(shù)量的38.1%，大于3 000 μm的孔徑數(shù)量占總孔徑數(shù)量的5.3%。

3.2 煤裂隙的定量分析

利用CT掃描實(shí)驗(yàn)結(jié)合三維重建軟件對煤樣的裂隙結(jié)構(gòu)單獨(dú)提取出來，進(jìn)行精細(xì)的定量分析，并根據(jù)裂隙的寬度(W)以及裂隙的長度(L)將其劃分為4種類型。A型：W>5 μm且L>10 mm;B型：W>5 μm且1 mm≤L≤10 mm;C型：W<5 μm且300 μm

從重建的三維孔裂隙結(jié)構(gòu)中提取出單獨(dú)的裂隙結(jié)構(gòu)，如圖6(a)中的提取裂隙結(jié)構(gòu)，并通過AVIZO對其進(jìn)行定量的分析，按照上述的分類方法該裂隙屬于B型裂隙。

圖6 煤樣三維孔裂隙模型Fig.6 Three-dimensional pores and fissures model of coal

后續(xù)利用上述的分類及定量分析的方法對該整個煤樣的裂隙進(jìn)行系統(tǒng)的分析，分析結(jié)果得到該煤樣中A型裂隙較少;B型裂隙占21%，對煤層氣的擴(kuò)散和運(yùn)移有一定的影響作用;C型裂隙占30%，在煤中起到了溝通孔隙的作用，對煤層氣的滲流產(chǎn)生重要影響;D型裂隙占主要部分，起到了溝通基質(zhì)孔隙和割理的作用。從整體上看，該煤樣的連通性較好，有利于煤層氣的開發(fā)和利用。

3.3 煤樣的孔隙率

煤的孔隙率是衡量煤孔裂隙結(jié)構(gòu)發(fā)育程度的關(guān)鍵因素，也是決定煤的吸附、滲透和強(qiáng)度性能的重要指標(biāo)[26]。煤中的瓦斯要經(jīng)過各級孔隙和裂隙進(jìn)行產(chǎn)出和運(yùn)移，因此孔裂隙的發(fā)育程度以及孔隙和裂隙各自占的比例都會影響煤層氣在煤層中的滲透作用。通過AVIZO對三維重建后的孔裂隙模型進(jìn)行孔隙率的定量分析，得到孔裂隙的體積以及煤樣的總體積，進(jìn)而由孔隙率的計算公式得到煤樣的總孔隙率為22.14%。經(jīng)過形態(tài)學(xué)差異對孔隙裂隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行區(qū)分，分別提取孔隙、裂隙結(jié)構(gòu)如圖6(b)，(c)所示，對提取的孔隙裂隙結(jié)構(gòu)分別進(jìn)行定量的分析，得到裂隙結(jié)構(gòu)對孔隙率的貢獻(xiàn)度為81.62%，孔隙結(jié)構(gòu)對孔隙率的貢獻(xiàn)度為18.38%。

上述所計算的是總孔隙率，而有效孔隙才是流體真正的流動空間，有效孔隙指的是煤中具有連通性的孔隙，其對煤層氣的滲透起決定作用。有效孔隙率對于評價煤儲層孔滲的優(yōu)劣起到重要的作用。通過AVIZO能夠?qū)崿F(xiàn)對煤樣的連通孔隙的檢測，提取出的連通孔隙如圖7所示，統(tǒng)計出連通孔隙的總體積，其與煤樣總體積的比值為有效孔隙率，最終得到的有效孔隙率為10.34%。

圖7 有效連通孔隙三維示意Fig.7 Diagram of three-dimensional effective connected porosity

3.4 等價孔隙網(wǎng)絡(luò)模型

CT三維重建的煤樣孔裂隙結(jié)構(gòu)模型能夠真實(shí)直觀的反映出煤樣內(nèi)部孔裂隙的形態(tài)特征和空間分布，但用該模型進(jìn)行后續(xù)的模擬，如在單相流或多相流的流動模擬中就會出現(xiàn)計算量十分龐大的問題，影響最終結(jié)果的獲取。筆者以CT重建的三維煤孔裂隙結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，在AVIZO運(yùn)用中軸線算法建立了一種簡化的具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的孔隙網(wǎng)絡(luò)模型，模型有效包含了孔隙的幾何特征，并具有與三維煤的孔裂隙等價的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，模型如圖8(a)所示，該模型不僅能解決模擬過程中出現(xiàn)的計算量過大的問題，而且通過該模型可以統(tǒng)計出喉道長度以及配位數(shù)等參數(shù)，對研究煤體的連通性具有重要意義。將孔隙網(wǎng)絡(luò)模型中的孔隙和喉道分別提取出來得到如圖8(b),(c)所示，由圖8(b),(c)可以更加清晰的看出孔隙和喉道的分布。

圖8 孔隙網(wǎng)絡(luò)模型Fig.8 Pore network model

通過孔隙網(wǎng)絡(luò)模型，借助于Hudong等[27]開發(fā)的最大球算法，對煤樣孔裂隙結(jié)構(gòu)特征參數(shù)進(jìn)行定量的統(tǒng)計，孔隙數(shù)目為12 834，喉道數(shù)目為432，具體微觀參數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果見表3，該參數(shù)為研究煤層氣的滲流將起到一定的參考作用。

表3孔隙網(wǎng)絡(luò)模型定量參數(shù)統(tǒng)計
Table3Quantitativeparametersstatisticaltableofporenetworkmodel

參數(shù)孔隙半徑/μm孔隙體積/μm3喉道半徑/μm喉道長度/μm配位數(shù)最大值87198278×1096938435121747最小值1121164×103132310650平均值1722185×10665421097630067

4 結(jié) 論

(1)從定性的角度對煤樣進(jìn)行分析，內(nèi)蒙古巴彥高勒煤礦的煤樣具有孔隙裂隙雙重介質(zhì)結(jié)構(gòu)，孔隙總體分布比較分散，在局部區(qū)域連片狀的孔隙，個別區(qū)域有少量的孤立孔隙均勻的分布，裂隙以割理裂隙為主，裂隙發(fā)育較好，面割理和端割理近似相互垂直，成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)分布。

(2)從定量的角度對煤樣進(jìn)行分析，內(nèi)蒙古巴彥高勒煤礦的煤樣以大孔為主，孔徑大小在0～1 500 μm范圍內(nèi)的居多，裂隙分為4種類型，以D型裂隙為主，整體連通性較好，總孔隙率和有效孔隙率分別為22.14%和10.34%，建立了孔隙網(wǎng)絡(luò)模型從而更清楚的觀察到孔隙、喉道的分布情況，統(tǒng)計了喉道長度等孔裂隙的特征參數(shù)。

(3)從CT三維重建的角度出發(fā)，利用CT技術(shù)得到的高精度CT圖像結(jié)合先進(jìn)的三維可視化及分析軟件AVIZO建立了三維煤孔裂隙結(jié)構(gòu)。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及CT技術(shù)的廣泛使用，CT三維重建將對煤內(nèi)部微觀孔裂隙結(jié)構(gòu)的研究產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

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Characterizationandanalysisofporesandfissuresofhigh-rankcoalbasedonCTthree-dimensionalreconstruction

WANG Gang1,2，SHEN Junnan2，CHU Xiangyu2，CAO Chunjie3，JIANG Chenghao2，ZHOU Xiaohua2

(1.StateKeyLaboratoryofMiningDisasterPreventionandControlCo-foundedbyShandongProvinceandtheMinistryofScienceandTechnology，ShandongUniversityofScienceandTechnology，Qingdao266590，China; 2.CollegeofMiningandSafetyEngineering，ShandongUniversityofScienceandTechnology，Qingdao266590，China; 3.CarlZeiss(Shanghai)Co.，Ltd.，Shanghai200120，China)

To effectively study the characteristics of coal pore and fissures,the pore and fissures of coal were characterized by qualitative and quantitative characterization and analysis.The coal sample of 311102 working face in Bayangaole Colliery of Inner Mongolia was studied.Based on the IEISS Xradia 510 X-ray microscope Get the CT data.The mathematical algorithm was embedded in the three-dimensional visualization software AVIZO.The study proposed the methods of quantitative characterization of pore and fissure and set up a three-dimensional model of pore and fissure of coal and a pore network model with topology structure.The coal sample microscopic parameter of pore and fissures includes pore size,pore volume,porosity,coordination number and length of throat.The results show that under the micron scale the coal samples of Bayangaole Colliery are mainly in macroporous and have a cleat network.Its effective porosity is 10.34%.The number of pores is 12 834,and the number of throats is 432.These are calculated by the pore network model.

high-rank coal;CT;three-dimensional reconstruction;pore and fissure;characterization

10.13225/j.cnki.jccs.2016.1764

TU45

:A

:0253-9993(2017)08-2074-07

國家重點(diǎn)研發(fā)計劃資助項(xiàng)目(2017YFC0805201);國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51674158);山東科技大學(xué)杰出青年科技人才支持計劃資助項(xiàng)目(2015JQJH105)

王 剛(1984—)，男，山東臨沂人，副教授，博士。E-mail：gang.wang@sdust.edu.cn

王剛，沈俊男，褚翔宇，等.基于CT三維重建的高階煤孔裂隙結(jié)構(gòu)綜合表征和分析[J].煤炭學(xué)報,2017,42(8):2074-2080.

WANG Gang，SHEN Junnan，CHU Xiangyu,et al.Characterization and analysis of pores and fissures of high-rank coal based on CT three-dimensional reconstruction[J].Journal of China Coal Society,2017,42(8):2074-2080.doi:10.13225/j.cnki.jccs.2016.1764