利用黔西北地區(qū)地球物理測(cè)井資料識(shí)別不同等級(jí)煤儲(chǔ)層的煤質(zhì)特征&主成分分析研究?

The identification of coal texture in different rank coal reservoirs by using geophysical logging data in northwest Guizhou, China: Investigation by principal component analysis——Fuel,2018

? 煤質(zhì)性質(zhì)是決定瓦斯吸附能力和輸送性能的重要因素之一。鉆孔巖心識(shí)別或煤層觀測(cè)是一種直接有效的煤質(zhì)識(shí)別方法，但這兩種方法都是昂貴的腹纳，對(duì)未探明的煤層來(lái)說(shuō)是不可能的漩仙。該方法在幾個(gè)煤田應(yīng)用了截?cái)嘀禍y(cè)井資料师抄，忽略了不同煤種的影響韧骗，邊界模糊能犯。本文對(duì)黔西北地區(qū)18口煤層氣井174個(gè)煤巖心資料與其地球物理測(cè)井響應(yīng)進(jìn)行了對(duì)比分析。采用卡尺測(cè)井(CAL)织阳、密度(DEN)、自然伽馬(GR)和深部側(cè)向電阻率(LLD)四條測(cè)井曲線對(duì)煤的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析砰粹。隨著煤的逐漸破壞唧躲，CAL和LLD值逐漸增大，而DEN和GR則呈下降趨勢(shì)碱璃。利用主成分分析(PCA)對(duì)識(shí)別指標(biāo)進(jìn)行重構(gòu)弄痹，識(shí)別出不同煤種的煤質(zhì)，提高了煤質(zhì)識(shí)別的質(zhì)量厘贼，減少了多解性界酒。將測(cè)井評(píng)價(jià)方法應(yīng)用于黔西多煤層的煤質(zhì)識(shí)別，驗(yàn)證了測(cè)井資料的預(yù)測(cè)方法嘴秸。結(jié)果表明毁欣，主成分分析是一種可行的分析方法，提高了分析精度岳掐，測(cè)井識(shí)別結(jié)果與不同等級(jí)煤的巖心識(shí)別結(jié)果吻合較好凭疮。

南非煤田緩慢加熱惰質(zhì)組和富鏡質(zhì)組煤的特征

The characterisation of slow-heated inertinite- and vitrinite-rich coals from the South African coalfields——fuel,2015

摘要：熱解煤焦結(jié)構(gòu)的發(fā)展已經(jīng)得到了廣泛的研究，但傳統(tǒng)上主要集中在北半球的石炭系煤上串述。本研究測(cè)定了南非部分煤田惰性組煤和富鏡質(zhì)煤(體積分別為81%和91%)產(chǎn)生的熱解炭的性質(zhì)执解。在450℃、700℃和1000℃下生成炭纲酗，用化學(xué)衰腌、物理、巖石學(xué)觅赊、固體13 cNMR和X射線衍射分析技術(shù)研究了煤和炭的性質(zhì)右蕊。目的是為進(jìn)一步的研究提供結(jié)果，包括分子模型和原子反應(yīng)動(dòng)力學(xué)吮螺。隨著熱解溫度的升高饶囚，總顯微組分掃描(RANK)與芳香性之間存在良好的相關(guān)性帕翻，X射線衍射(XRD)和核磁共振(NMR)技術(shù)對(duì)芳香性的測(cè)定也有很好的相關(guān)性。在700~1000℃時(shí)萝风，富鐵質(zhì)組和富鏡質(zhì)組分的化學(xué)結(jié)構(gòu)在接近值嘀掸、最終值、總顯微組分掃描值和芳香度值上都非常相似规惰。在富鏡質(zhì)體煤中發(fā)生了更大的轉(zhuǎn)變睬塌，這意味著煤的熱活化程度更高.用D-R法、Brunauer-Emmet-Teller(BET)法和Langmuir法以及CO2吸附法測(cè)定了碳在這些溫度下的物理結(jié)構(gòu)在比表面積上的差異卿拴。煤的顯微組分在700~1000℃時(shí)不明顯衫仑，但煤的顯微組分組成不同，在熱轉(zhuǎn)化過(guò)程中產(chǎn)生了很大的不同煤焦形態(tài)堕花。富錫質(zhì)煤形成了更致密的煤焦和更厚壁的煤網(wǎng)(體積占60%-65%)文狱。富鏡質(zhì)體煤具有較高的各向同性“焦炭”比例(體積占91-95%)，有利于煤的表面積和微孔的高分布缘挽。因此瞄崇，在化學(xué)水平上，高溫炭是相似的壕曼。高溫下的物理結(jié)構(gòu)存在差異苏研。其物理結(jié)構(gòu)、焦形態(tài)和晶粒直徑(La)在高溫下有顯著區(qū)別腮郊，富惰質(zhì)炭的La為37.6摹蘑，而富鏡質(zhì)炭的La為30.7。特別是La的性質(zhì)轧飞，在研究惰性組和富鏡質(zhì)炭的分子結(jié)構(gòu)性質(zhì)衅鹿，包括它們與二氧化碳的反應(yīng)行為方面發(fā)揮了重要作用。

結(jié)論：利用各種分析技術(shù)过咬，系統(tǒng)地表征了惰質(zhì)組和鏡質(zhì)組富炭的化學(xué)和物理結(jié)構(gòu)性質(zhì).利用XRD和NMR技術(shù)大渤，RSC與芳香性的測(cè)量結(jié)果有很好的相關(guān)性。在700~1000℃時(shí)掸绞，富鐵質(zhì)組和富鏡質(zhì)組的化學(xué)結(jié)構(gòu)在接近性泵三、最終RSC和芳香性方面都非常相似。富鏡質(zhì)煤在高溫下發(fā)生較大的轉(zhuǎn)變衔掸，最終與富惰質(zhì)煤相匹配烫幕。從BET、D-R和Langmuir比表面積和700~1000 C微孔隙率的角度觀察到了這些溫度下炭的物理結(jié)構(gòu)的差異敞映。在700~1000 C時(shí)纬霞，顯微組分的差別減小了，但母體煤的顯微組分組成的差異導(dǎo)致了熱轉(zhuǎn)化過(guò)程中炭形態(tài)的不同驱显。在700~1000℃時(shí)，富鏡質(zhì)炭中產(chǎn)自純煤鏡質(zhì)體的各向同性焦的比例(91~95%)高于富惰質(zhì)炭(5~8%)，因此在化學(xué)水平上埃疫，高溫焦相似伏恐。高溫下的物理結(jié)構(gòu)存在差異。在1000℃時(shí)栓霜，富惰質(zhì)顆粒的平均晶粒直徑(37.6)大于富鏡質(zhì)體顆粒(30.7)翠桦，這一特性對(duì)研究惰性組和鏡質(zhì)組富炭的分子結(jié)構(gòu)性質(zhì)，包括它們與二氧化碳的反應(yīng)行為有很大的貢獻(xiàn)胳蛮。

神經(jīng)退行性疾病步態(tài)動(dòng)力學(xué)時(shí)間序列的紋理分類(lèi)與可視化

Texture Classification and Visualization of Time Series of Gait Dynamics in Patients with Neuro-Degenerative Diseases

步態(tài)動(dòng)力學(xué)分析有助于預(yù)測(cè)和提高神經(jīng)退行性疾病患者的生活質(zhì)量销凑、發(fā)病率和死亡率。在一維信號(hào)分析的基礎(chǔ)上仅炊，對(duì)正常人和患者進(jìn)行生理時(shí)間序列特征提取和步態(tài)分類(lèi)斗幼。本文提出的步態(tài)分析方法與傳統(tǒng)的步態(tài)分析方法不同，它將時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為圖像抚垄，從紋理分析方法中提取紋理特征蜕窿。本文應(yīng)用模糊遞推圖算法將步態(tài)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為紋理圖像，使之可視化呆馁，從而獲得對(duì)疾病模式的洞察桐经。然后從模糊復(fù)發(fā)圖中提取幾個(gè)紋理特征，使用灰度共生矩陣進(jìn)行模式分析和機(jī)器分類(lèi)浙滤，以區(qū)分健康對(duì)照者和帕金森病阴挣、亨廷頓病和肌萎縮側(cè)索硬化癥患者。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性纺腊。

可操縱小波(SWM)：學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)框架的紋理分類(lèi)

Steerable Wavelet Machines (SWM): Learning Moving Frames for Texture Classification

我們以旋轉(zhuǎn)不變的方式提出了編碼特定于類(lèi)的圖像方向的局部組織(LOID)的紋理算子畔咧。LOID是視覺(jué)理解的關(guān)鍵，也是局部二進(jìn)制模式(LBP)和尺度不變特征變換(SIFT)等常用方法成功的根源摹菠。由于LBPS和SIFT生成手工繪制的圖像表示盒卸，我們建議以旋轉(zhuǎn)不變的方式學(xué)習(xí)LOID的特定數(shù)據(jù)表示。圖像算子基于可控制的圓調(diào)和小波(CHW)次氨，為描述自然紋理提供了豐富而緊湊的初始表示蔽介。編碼LOID所需的聯(lián)合位置和方向是通過(guò)使用運(yùn)動(dòng)框架(MF)紋理表示來(lái)保持的，這種紋理表示是由局部引導(dǎo)的圖像梯度構(gòu)成的煮寡，這些梯度對(duì)剛性運(yùn)動(dòng)是不變的虹蓄。在第二步中，我們使用支持向量機(jī)學(xué)習(xí)一個(gè)用于初始chw表示的多類(lèi)成形矩陣幸撕，生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的mfs薇组，稱為導(dǎo)向小波機(jī)器(SWM)。SWM正演函數(shù)由線性運(yùn)算(即卷積和加權(quán)組合)和非線性轉(zhuǎn)向極大值運(yùn)算組成坐儿。實(shí)驗(yàn)證明了所提出的算子在自然紋理分類(lèi)中的有效性律胀。我們的方案在Outex和Curet數(shù)據(jù)庫(kù)的幾個(gè)測(cè)試套件上優(yōu)于最近的方法宋光。索引項(xiàng)-紋理分類(lèi)、特征學(xué)習(xí)炭菌、移動(dòng)幀罪佳、支持向量機(jī)、可操縱性黑低、旋轉(zhuǎn)不變性赘艳、光照不變性、小波分析克握。

巴肯頁(yè)巖孔隙結(jié)構(gòu)特征的氣體吸附等溫線多重分形分析

Multifractal analysis of gas adsorption isotherms for pore structure characterization of the Bakken Shale——Fuel,2018

了解孔隙的非均質(zhì)性可以使我們對(duì)任何多孔介質(zhì)中的流動(dòng)和輸運(yùn)過(guò)程有更深入的了解蕾管。本文采用多重分形分析方法，分析了天然氣吸附等溫線(CO2和N2)在源巖(上巴肯-下巴肯)和儲(chǔ)集巖(中巴肯)中的孔隙結(jié)構(gòu)特征菩暗。為此掰曾，對(duì)CO2吸附等溫線中的微孔和N2吸附等溫線中的大孔分別進(jìn)行了分析。結(jié)果表明勋眯，CO2和N2吸附等溫線的廣義維數(shù)隨Q的增加而減小婴梧，表現(xiàn)出多重分形行為，其次是f(α)曲線客蹋，表現(xiàn)出很強(qiáng)的不對(duì)稱性塞蹭。中巴肯樣品中微孔的平均H值最小，平均α10?-α10最大讶坯，而中大孔的α10?-α10平均值最高番电。這表明，中巴肯和上巴肯分別具有最大的微孔和中-大孔異質(zhì)性辆琅。巖石組成對(duì)孔隙結(jié)構(gòu)的影響表明漱办，有機(jī)質(zhì)能提高微孔連通性，降低微孔異質(zhì)性婉烟。此外娩井，有機(jī)質(zhì)還會(huì)降低中-大孔連通性，增加中-大孔異質(zhì)性.巴肯地區(qū)烴源巖樣品的成熟度與孔隙非均質(zhì)性之間沒(méi)有建立良好的關(guān)系似袁。

構(gòu)造變形煤的基質(zhì)壓縮和多重分形表征

Matrix compression and multifractal characterization for tectonically deformed coals by Hg porosimetry——fuel,2018

在基質(zhì)壓縮和顆粒間體積方面洞辣，通過(guò)LPCO 2/N2GA(低溫CO2/N2吸附)和HPMI(高壓汞侵入)揭示了瀝青tDCS(構(gòu)造變形煤)的多重分形特征[f(α)和DQ]。脆性變形階段的壓縮系數(shù)隨構(gòu)造變形的增加而增大昙衅，剪切變形和韌性變形煤的壓縮系數(shù)隨構(gòu)造變形的增加而減小扬霜。奇異指數(shù)(α0)變換表明，脆性變形和剪切變形可以促進(jìn)孔隙尺寸分布的不均勻性而涉。碎裂體的低光譜寬度(αq?-αq)-(平均0.54~0.58著瓶，0.56)，灰漿-(平均0.63~0.64啼县，0.64)和粒狀煤(0.63~0.64材原，0.63~0.64)沸久。(平均0.64)表示PSD的相對(duì)簡(jiǎn)單的多重分形結(jié)構(gòu)。剪切變形煤和韌性變形煤的多重分形結(jié)構(gòu)復(fù)雜华糖，具有很高的非均質(zhì)性麦向，內(nèi)部差異較大。左側(cè)寬度(αq??α0)和D0-D1(信息維數(shù)與容量維差)增大客叉，表明剪切和韌性tDCS在孔隙體積上的聚集分布比脆性tDCS更明顯。Sierpinski模型的吸附孔分形維數(shù)Dap與左側(cè)寬度D?10-D0(R2=0.8741)以及Sierpinski模型的滲流孔分形維數(shù)dsp與右側(cè)寬度D0-D10(R2=0.831)之間存在良好的線性關(guān)系话告，表明Q>0的多重分形參數(shù)的變化與滲流孔隙的非均質(zhì)性有關(guān)兼搏，q<0的多分形參數(shù)的變化屬于吸附-孔隙的非均質(zhì)性。D?10-D0隨變形強(qiáng)度的增加而增大沙郭，表明韌性tDCS的吸附孔形狀最復(fù)雜佛呻。脆性剪切tDCS的D0-D10先減小后韌性tDCS增加。

煤中顯微組分的掃描電鏡鑒別及納米化

Identification and nanoporosity of macerals in coal by scanning electron microscopy——International Journal of Coal Geology病线，2017

近年來(lái)吓著，掃描電子顯微鏡(SEM)在頁(yè)巖資源中的應(yīng)用，以<500~>80送挑，000×為例绑莺，報(bào)道了納米顆粒在有機(jī)質(zhì)中的應(yīng)用，但對(duì)有機(jī)質(zhì)類(lèi)型的解釋有限惕耕。煤和頁(yè)巖樣品中的顯微組分纺裁，包括干酪根和固體瀝青，在200~750×的反射白光和表觀熒光中被識(shí)別和鑒別司澎。本研究的目的是通過(guò)掃描電鏡對(duì)顯微組分進(jìn)行鑒別欺缘，并對(duì)含有原生和次生納米顆粒的顯微組分進(jìn)行評(píng)價(jià)。由于煤富含有機(jī)挤安，比分散在頁(yè)巖中更有可能識(shí)別相鄰的顯微組分類(lèi)型谚殊，因此，在低放大率(≤2蛤铜，500×)條件下嫩絮，對(duì)從泥炭到半無(wú)煙煤等級(jí)不等的腐殖質(zhì)和腐泥(Boghead和Cannel)煤的寬離子束磨樣進(jìn)行了后向散射電子(Bse)模式的檢測(cè)，以確定顯微組分類(lèi)型昂羡。經(jīng)鑒定后絮记，在1200~75，000×放大范圍內(nèi)對(duì)顯微組分進(jìn)行檢測(cè)虐先，以評(píng)價(jià)顯微組分的納米粒度怨愤。

對(duì)高揮發(fā)分瀝青腐殖質(zhì)煤硬石型樣品在BSE模式下10 kV加速電壓的處理，揭示了顯微組(鏡質(zhì)組蛹批、惰質(zhì)組撰洗、脂肪巖組)之間的對(duì)比篮愉，對(duì)個(gè)別顯微組分類(lèi)型的識(shí)別有限。鏡質(zhì)組顯微組分差导、遠(yuǎn)卵鏡質(zhì)組和去鏡質(zhì)組分別根據(jù)其相對(duì)灰度值與其他顯微組相比較试躏，并以條帶或地塊的形式出現(xiàn)。根據(jù)深淺相對(duì)灰度和形狀设褐，對(duì)褐藻颠蕴、孢子粉和角質(zhì)巖進(jìn)行了分類(lèi)。白云母煤中的閃長(zhǎng)巖/變質(zhì)巖是以暗相對(duì)灰階和賦存于底質(zhì)的賦存物來(lái)識(shí)別的助析。與其它顯微組分和博格構(gòu)造相比犀被，輝長(zhǎng)巖、閃長(zhǎng)巖和半硅巖的顯微組分具有較高的灰度識(shí)別率外冀，但區(qū)別不明顯寡键。分散在頁(yè)巖中的顯微組分缺乏相鄰顯微組分的細(xì)微對(duì)比，更難以識(shí)別雪隧。

盡管在BSE模式下西轩，在高倍鏡下發(fā)現(xiàn)孔隙率過(guò)高，但放大率過(guò)高(>15脑沿，000×)藕畔，無(wú)法識(shí)別顯微組分類(lèi)型。最好的方法是在10 kV加速電壓下(如650×)在BSE模式下對(duì)樣品進(jìn)行檢測(cè)捅伤，以確定顯微組分類(lèi)型劫流，然后在1-2kV加速電壓下進(jìn)行高倍率觀察納米顆粒。

在低階煤(泥炭和亞瀝青)煤顯微組分中觀察到一次納米顆粒丛忆，但隨煤階數(shù)的增加而減小祠汇。原生微孔隙以木本植物細(xì)胞腔的形式存在于半硅鋁石和雜音巖顯微組分中。次生納米顆粒在頁(yè)巖中的后油固體瀝青中形成熄诡，起始于油窗峰值以下可很，在較低的熱成熟度下缺乏納米顆粒。在掃描電鏡下凰浮，與頁(yè)巖中大量的聚醚固體瀝青相比我抠，在高揮發(fā)瀝青級(jí)煤中的其它顯微組分中只觀察到微量的納米顆粒。

本研究的重點(diǎn)是用掃描電鏡對(duì)煤中的顯微組分進(jìn)行鑒別和納米化袜茧。同樣的結(jié)果可能延伸到頁(yè)巖中相同的顯微組分菜拓。對(duì)有機(jī)質(zhì)孔隙度按顯微組分類(lèi)型分布和熱成熟發(fā)育的認(rèn)識(shí)，為煤層氣笛厦、頁(yè)巖氣和致密油的生產(chǎn)潛力提供了新的認(rèn)識(shí)纳鼎。

單軸循環(huán)加載條件下煤巖碎屑的分類(lèi)與分形特征

Classification and fractal characteristics of coal rock fragments under uniaxial cyclic loading conditions——Arabian Journal of Geosciences,2018

巖爆是深部礦山的一種嚴(yán)重地質(zhì)災(zāi)害，影響著礦山開(kāi)采的進(jìn)程。雖然巖爆是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程贱鄙，但分形特征的分布規(guī)律可以解釋巖石的破壞機(jī)理劝贸。利用伺服控制試驗(yàn)系統(tǒng)，對(duì)煤巖試件進(jìn)行了單軸循環(huán)加載試驗(yàn)逗宁，研究了不同加載速率下巖屑的分形特征映九。為了綜合表征不同粒度的煤矸石，將樣品分為顆粒組瞎颗、細(xì)粒組件甥、中粒組和粗粒組。以分形幾何理論為基礎(chǔ)言缤，研究了在單軸循環(huán)加載條件下碎片的分布嚼蚀，以及分形維數(shù)與加載速率的關(guān)系。在單軸循環(huán)加載和卸載條件下管挟，破片大多為不規(guī)則楔形和塊體，具有明顯的形狀特征弄捕。在不同加載速率下僻孝，煤片的長(zhǎng)度-數(shù)量分形維數(shù)在0.74~1.44之間，寬度-數(shù)量分形維數(shù)在0.44~1.65之間守谓，厚度-累積質(zhì)量分形維數(shù)在1.0~1.33之間穿铆。煤巖在不同加載速率下的破碎粒度-質(zhì)量分形維數(shù)分別為2.27、2.3斋荞、2.32和2.35荞雏。在較小的加載速率下，維數(shù)分形維數(shù)相對(duì)較小平酿，說(shuō)明煤巖破碎程度較低凤优，大碎塊的長(zhǎng)度、寬度和厚度差異很大蜈彼。結(jié)果表明筑辨，煤巖碎屑在循環(huán)荷載作用下表現(xiàn)出一定的形狀特征，如不規(guī)則形狀和楔形幸逆。在較高的加載速率下棍辕，破碎塊在粒徑和質(zhì)量上都表現(xiàn)出較大的分形維數(shù)，煤樣的破碎更加徹底还绘，碎片的長(zhǎng)度楚昭、寬度、厚度和質(zhì)量更加均勻拍顷。通過(guò)室內(nèi)試驗(yàn)抚太，確定了單軸循環(huán)加載條件下煤巖碎屑的分類(lèi)和分形特征，為進(jìn)一步研究巖爆機(jī)理提供了依據(jù)菇怀。本研究有助于利用分形幾何學(xué)深入探討煤礦沖擊地壓的危險(xiǎn)性凭舶，了解瓦斯對(duì)煤的影響及裂隙的演化機(jī)理晌块，可用于巖爆的發(fā)生機(jī)理及早期預(yù)警研究

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先進(jìn)模式識(shí)別在煤結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用
Advanced Pattern Recognition Based on Neural Network Applied in Coal Structure

通過(guò)對(duì)煤結(jié)構(gòu)類(lèi)型的識(shí)別，可以及時(shí)預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出災(zāi)害帅霜。為了對(duì)煤結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類(lèi)匆背，提出了一種將超聲反射與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的新型模式識(shí)別方法。在合理考慮超聲波速度身冀、超聲衰減系數(shù)钝尸、超聲透射特性、強(qiáng)度系數(shù)等與煤結(jié)構(gòu)類(lèi)型有關(guān)的參數(shù)的基礎(chǔ)上搂根，對(duì)煤的形態(tài)進(jìn)行了分類(lèi)和識(shí)別珍促。結(jié)果表明，先進(jìn)的煤結(jié)構(gòu)模式分類(lèi)能夠有效地區(qū)分煤結(jié)構(gòu)類(lèi)型剩愧。對(duì)煤與瓦斯突出災(zāi)害的預(yù)測(cè)猪叙，對(duì)先進(jìn)的煤結(jié)構(gòu)型式分類(lèi)具有重要意義。