نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

کالیبراسیون مدل‌های شبکه شکستگی مجزا (DFN) با استفاده از یک شاخص جدید شدت درزه‌داری و برداشت‌های متداول میدانی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی انگلیسی

نویسندگان
دانشگاه صنعتی همدان
10.22034/irsrm.2026.579139.1077
چکیده
مدل‌های شبکه شکستگی مجزا (DFN) ابزارهای کلیدی در مهندسی سنگ برای شبیه‌سازی ساختار هندسی شکستگی‌ها هستند، اما دقت آن‌ها به شدت به کیفیت داده‌های ورودی وابسته است. روش‌های متداول برداشت میدانی مانند اسکن‌لاین، به‌دلیل ماهیت خطی خود، شدت واقعی شکستگی را کمتر از مقدار واقعی برآورد می‌کنند. در این پژوهش، شاخصی جدید به نام ضریب حضور درزه (P) به‌عنوان معیاری بدون بعد و مبتنی بر برداشت سطحی معرفی شده است که شدت شکستگی را به‌صورت درصدی از تقاطع شکستگی‌ها با پنجره‌های نمونه‌برداری دایره‌ای بیان می‌کند. این شاخص هم در برداشت‌های میدانی و هم در مدل DFN با استفاده از کدنویسی FISH محاسبه شده است. برای کالیبراسیون مدل، از روش سطح پاسخ (RSM) استفاده شد تا پارامترهای کلیدی شامل طول شکستگی، نمای توزیع و شدت خطی (P10) بهینه‌سازی شوند. نتایج نشان داد که مقدار P در مدل اولیه کمتر از مقدار میدانی است، اما پس از کالیبراسیون، تطابق قابل قبولی حاصل می‌شود. این روش، چارچوبی عملی و قابل اتکا برای بهبود دقت مدل‌های DFN فراهم می‌کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]    Dverstorp B, Andersson J (1989) Application of the discrete fracture network concept with field data: Possibilities of model calibration and validation. Water Resour Res 25:540–550. https://doi.org/10.1029/WR025I003P00540
[2]    Cacas MC, Ledoux E, de Marsily G, et al (1990) Modeling fracture flow with a stochastic discrete fracture network: Calibration and validation: 2. The transport model. Water Resour Res 26:491–500. https://doi.org/10.1029/wr026i003p00491
[3]    Lorig LJ, Darcel C, Damjanac B, et al (2015) Application of discrete fracture networks in mining and civil geomechanics. Min Technol 124:239–254
[4]    Huang N, Liu R, Jiang Y, Cheng Y (2021) Development and application of three-dimensional discrete fracture network modeling approach for fluid flow in fractured rock masses. J Nat Gas Sci Eng 91:103957. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jngse.2021.103957
[5]    Karimi-Fard M, Durlofsky LJ, Aziz K (2004) An efficient discrete-fracture model applicable for general-purpose reservoir simulators. SPE J 9:227–236
[6]    Ren F, Ma G, Fan L, et al (2017) Equivalent discrete fracture networks for modelling fluid flow in highly fractured rock mass. Eng Geol 229:21–30
[7]    Akara MEM, Reeves DM, Parashar R (2020) Enhancing fracture-network characterization and discrete-fracture-network simulation with high-resolution surveys using unmanned aerial vehicles. Hydrogeol J 28:
[8]    Medinac F, Bamford T, Esmaieli K, Schoellig A (2018) Pre-and post-blast rock block size analysis using uav-lidar based data and discrete fracture network. In: ARMA International Discrete Fracture Network Engineering Conference. ARMA, p D023S008R002
[9]    Mammoliti E, Pepi A, Fronzi D, et al (2023) 3D discrete fracture network modelling from UAV imagery coupled with tracer tests to assess fracture conductivity in an unstable rock slope: implications for Rockfall phenomena. Remote Sens 15:1222
[10] Cacciari PP, Futai MM (2017) Modeling a Shallow Rock Tunnel Using Terrestrial Laser Scanning and Discrete Fracture Networks. Rock Mech Rock Eng 50:1217–1242. https://doi.org/10.1007/s00603-017-1166-6
[11] Williams-Stroud SC, Eisner L (2010) Stimulated fractured reservoir DFN models calibrated with microseismic source mechanisms. In: ARMA US Rock Mechanics/Geomechanics Symposium. ARMA, p ARMA-10
[12] Zhou Z, Su Y, Wang W, Yan Y (2016) Integration of microseismic and well production data for fracture network calibration with an L-system and rate transient analysis. J Unconv Oil Gas Resour 15:113–121. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.juogr.2016.07.001
[13] Lepillier B, Bruna P-O, Bruhn D, et al (2020) From outcrop scanlines to discrete fracture networks, an integrative workflow. J Struct Geol 133:103992. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jsg.2020.103992
[14] Sewnun D, Wesseloo J, Heinsen Egan M (2022) A review of structural data collection methodologies for discrete fracture network generation. In: Caving 2022: Proceedings of the Fifth International Conference on Block and Sublevel Caving, Australian Centre for Geomechanics, Perth. pp 1047–1060
[15] Becker I, Koehrer B, Waldvogel M, et al (2018) Comparing fracture statistics from outcrop and reservoir data using conventional manual and t-LiDAR derived scanlines in Ca2 carbonates from the Southern Permian Basin, Germany. Mar Pet Geol 95:228–245
[16] ISRM (1978) Suggested Methods for the Quantitative Description of Discontinuities in Rock Masses. Rock Characterisation Test. Monit.
[17] Terzaghi RD (1965) Sources of error in joint surveys. Geotechnique 15:287–304
[18] Myers RH, Montgomery DC, Anderson-Cook CM (2016) Response surface methodology: process and product optimization using designed experiments. John Wiley & Sons
[19] Berkowitz B (2002) Characterizing flow and transport in fractured geological media: A review. Adv Water Resour 25:861–884. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/S0309-1708(02)00042-8
[20] Bonnet E, Bour O, Odling NE, et al (2001) Scaling of fracture systems in geological media. Rev Geophys 39:347–383
[21]               Montgomery DC (2017) Design and analysis of experiments. Wiley

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 29 اسفند 1404