Оценка шероховатости поверхности и идентификация типа горных пород ультразвуковыми и оптическими методами

В современной практике геоконтроля изучение структуры и состояния приконтурного массива производится с применением различных геофизических методов, в частности методов ультразвукового прозвучивания и каротажа. Особенностью таких измерений является неизбежная необходимость использования сухого контакта на границе «преобразователь-массив», что значительно снижает надежность получаемой информации. Расширение возможностей акустических скважинных методов исследования приконтурного массива возможно на основе их комплексирования с результатами бесконтактного оптического сканирования стенок скважин. Представлены результаты экспериментальных исследований различных типов пород, проведенных специально разработанными оптическими электронными модулями. Показано, что шероховатость поверхности породы можно определять на основе анализа интенсивности отраженного света, при этом в качестве основных информативных параметров могут выступать коэффициент вариации и коэффициент корреляции сигналов, зарегистрированных вдоль одного профиля двумя фоточувствительными элементами. Также экспериментально продемонстрировано влияние шероховатости поверхности на параметры ультразвуковых импульсов, заключающееся в снижении энергии и сужении спектра сигналов. Доказано, что энергией импульсов можно управлять, изменяя усилие прижима преобразователя в диапазоне давлений от 0 до 2,5 атм. Также продемонстрирована возможность атрибутирования типа породы на основе анализа интенсивности отраженного света на различных длинах волн, что может быть использовано для повышения надежности ультразвукового каротажа приконтурного массива, сложенного породами со схожими акустическими свойствами.

Николенко П. В., Зайцев М. Г. Оценка шероховатости поверхности и идентификация типа горных пород ультразвуковыми и оптическими методами // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2022. – № 3. – С. 5–15. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_3_0_5.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 21-77-00046).

Николенко Петр Владимирович¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: p.nikolenko@misis.ru,
Зайцев Михаил Геннадьевич¹ — аспирант,
¹ НИТУ «МИСиС».

Николенко П.В., e-mail: p.nikolenko@misis.ru.

1. Бакин В. А. Трещиноватость пород и влияние ее на устойчивость пород в горных выработках // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № S37. — С. 21—30. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-11-37-21-30.

2. Дунаев А. В. Характер изменения трещиноватости пород ковдорского апатит-магнетитового месторождения с глубиной // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2010. — № 3. — С. 130—136.

3. Сосновская Е. Л., Авдеев А. Н. Прогноз устойчивости массива горных пород на основе анализа кернового материала разведочных скважин // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 3-1. — С. 216—223. DOI: 10.25018/0236-14932020-31-0-208-215.

4. Rasolofosaon P. N. J., Rabbel W., Siegesmund S., Vollbrecht A. Characterization of crack distribution: Fabric analysis versus ultrasonic inversion // Geophysical Journal International. 2000, vol. 141, no. 2. pp. 413–424.

5. Kobayashi R. Studies on crack distribution and sonic velocity change in rocks // Journal of the Japan Institute of Metals and Materials. 1974, vol. 90, no. 1031, pp. 21–26.

6. Shkuratnik V. L., Bochkareva T. N. Theory of electroacoustic path during the interhole sonic testing of rocks surrounding. A worked space // Journal of Mining Science. 1996, vol. 32, no. 6, pp. 476–482.

7. Li T., Wang Z., Yu N., Wang R., Wang Y. Numerical study of pore structure effects on acoustic logging data in the borehole environment // Fractals. 2020, vol. 28, no. 3. DOI: 10.1142/ S0218348X20500498.

8. Li T., Wang Z., Gu Y. J., Wang R., Wang Y. Experimental study of fracture structure effects on acoustic logging data using a synthetic borehole model // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2019, vol. 183. DOI: 10.1016/j.petrol.2019.106433.

9. Taghizadeh S., Dwyer-Joyce R. S. Linear and nonlinear normal interface stiffness in dry rough surface contact measured using longitudinal ultrasonic waves // Applied Sciences (Switzerland). 2021, vol. 11, no. 12. DOI: 10.3390/app11125720.

10. Tohmyoh H., Saka M. Dry-contact technique for high-resolution ultrasonic imaging // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 2003, vol. 50, no. 6, pp. 661–667.

11. Liu Y., Qiao L., Li Y., Ma G., Golosov A. M. Ultrasonic spectrum analysis of granite damage evolution based on dry-coupled ultrasonic monitoring technology // Advances in Civil Engineering. 2020, vol. 2020. DOI: 10.1155/2020/8881800.

12. Liu Y., Li Y., Qiao L., Fan D. Dry coupled ultrasonic testing technology and its application in testing rock dynamic and static parameters // Meitan Xuebao/Journal of the China Coal Society. 2019, vol. 44, no. 5, pp. 1465–1472.

13. Кормнов А. А., Николенко П. В. Структурная диагностика пород кровли горной выработки с использованием ультразвукового шумового корреляционного каротажа // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2016. — № 8. — С. 265—271.

14. Шкуратник В. Л., Николенко П. В., Кормнов А. А. Изменение корреляционных характеристик шумового акустического сигнала при прозвучивании горных пород в условиях одноосного механического нагружения // Горный журнал. — 2016. — № 6. —С. 60— 63. DOI: 10.17580/gzh.2016.06.03.

15. Yuan R., Han D., Tang Y., Wei H., Mo T., Wang C. Fracture characterization in oil-based mud boreholes using image logs: example form tight sandstones of Lower Cretaceous Bashijiqike Formation of KS5 well area, Kuqa Depression, Tarim Basin, China // Arabian Journal of Geosciences. 2021, vol. 14, no. 6, Art. 435.

16. Lei T., Zeroug S., Bose S., Prioul R., Donald A. Inversion of high-resolution high-quality sonic compressional and shear logs for unconventional reservoirs // Petrophysics. 2019, vol. 60, no. 6, pp. 697–711. DOI: 10.30632/PJV60N6-2019a1.

17. Winkler K. W., D'Angelo R. Ultrasonic borehole velocity imaging // Geophysics. 2006, vol. 71, no. 3, pp. F25–F30.

18. Еникеев В. Н., Ташбулатов В. Д., Гайфуллин М. Я., Гуман О. М. Применение скважинных акустических методов для решения задач разработки месторождений твердых полезных ископаемых // Каротажник. — 2011. — № 5 (203). — С. 224—237.

19. Williams J., Carole D. Acoustic and optical borehole-wall imaging for fractured-rock aquifer studies // Journal of Applied Geophysics. 2004, vol. 55, no. 1–2, pp. 151–159.

20. Скворцов В. Ю., Скобелев А. В. Глубинная телевизионная видеосистема «аргоцифра» на каротажном кабеле // Каротажник. — 2012. — № 1 (211). — С. 110—116.

21. Sait I., Joerg M. Fracture connectivity from fracture intersections in borehole image logs // Computers & Geosciences. 2003, vol. 29, no. 2. pp. 143–153.

22. Yuanming J. Infrared radiation with deformation of bolt and rock // International symposium on photoelectronic detection and imaging 2009: advances in infrared imaging and applications. 2009, vol. 7383, article 77315.

23. Weixing W., Fengping W., Xiaojun H., Junfang S. Rock fracture image acquisition using two kinds of lighting and fusion on a wavelet transform // Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 2016, vol. 75, no. 1, pp. 311–324. DOI: 10.1007/s10064-015-0747-4.

24. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. — М.: Мир, 1974. — 403 с.