Численное моделирование мембранной вызванной поляризации
В данной работе рассматриваются численные модели, построенные с помощью программного обеспечения COMSOL, отвечающие трем задачам:
• ЕП при откачке воды из напорного водоносного горизонта;
• ЕП при наличии одномерного установившегося потока в неоднородном водоносном горизонте;
• СВП в системе пор в зависимости от их геометрии.
Целью решения двух первых двух задач является установление закономерностей ЕП при заданном распределении коэффициента фильтрации, третьей задачи – установление связи параметров ВП и характерных размеров пор, который определяет коэффициент фильтрации.
В результате моделирования откачки воды из напорного водоносного горизонта и одномерного линейного потока были получены соответствующие закономерности ЕП.
Показана возможность оценки пределов применимости метода ЕП на основе численного моделирования.
Методы электроразведки широко применяются для решения гидрогеологических задач (например, Tezkan, 1999; Pellerin, 2002; Applied hydrogeophysics, (2006) Edited by Vereecken et al). Наряду с решением традиционных задач по расчленению геологического разреза, корреляции по площади водоносных и водоупорных комплексов, и т.д., в последнее десятилетие особый интерес вызывает оценка коэффициента фильтрации горных пород (k) и распределения напоров в водоносных горизонтах (h) по данным электроразведки. В ряде обзорных статей, описываются петрофизические связи между электрическими и водно-физическими свойствами среды (например, Lesmes and Friedman, 2005), и делаются попытки их использования при проведении полевых экспериментов (Linde et al., 2006, Zhang et al., 2018).
Мотивирующим фактором к применению геофизических методов при гидрогеологических работах является сложность определения коэффициента фильтрации прямыми методами, например, путем опытно-фильтрационных работ (ОФР) или измерения на образцах. Недостатком ОФР является необходимость бурения большого количества скважин, что требует затрат времени и средств. Недостатком использования образцов является необходимость их транспортировки до лаборатории, причём в состоянии ненарушенного залегания, и несоответствия свойств, измеренных на образцах и в естественном залегании в связи с эффектом масштаба. Более того, прямые методы являются “точечными”, и полученные значения коэффициента фильтрации получаются по слишком редкой сети для построения детальных моделей фильтрации подземных вод. Таким образом, получение представительных значений коэффициента фильтрации, которые бы, в среднем, описывали фильтрацию подземных вод в водоносных горизонтах при заданном масштабе исследований, является актуальной задачей.
При использовании классических полевых методов определения коэффициента фильтрации, количество и распределение скважин по площади обуславливает то, насколько хорошо учтена изменчивость коэффициента в пределах целевого пласта. Таким образом, для прослеживания пространственного распределения коэффициента фильтрации и структурной корреляции при проведении опытно-фильтрационных работ необходима густая сеть скважин. Измерения коэффициента в лаборатории или оценки на основе расходометрии, чаще всего имеют слишком большой разброс для построения гидрогеологической модели по всему объекту исследования (Barlebo et al., 2004). Вследствие ограниченности представительной выборки по значениям коэффициента фильтрации, качество конечной модели сильно зависит от калибровки, в ходе которой расчетные параметры (например, напоры) сравниваются с результатами полевых измерений. Если известно распределение напора в 3D пространстве, то появляется возможность решения обратной задачи по вычислению распределения коэффициента фильтрации, или коэффициента пьезопроводности:
, (1)
. (2)
где – коэффициент фильтрации, – напор, – коэффициент упругоёмкости, – коэффициент пьезопроводности.
В то же время геофизические методы являются неразрушающими и дают в результате плотное покрытие данными, как по пространственной сети, так и с точки зрения временного прослеживания. Геофизические исследования для оценки значений коэффициента фильтрации имеют ряд преимуществ перед прочими методами:
Являются неразрушающими (в случае применения на земной поверхности) или минимально разрушающими (при работах в скважинах). При таких исследованиях не возникает нарушения естественного режима подземных вод.
Являются масштабируемыми, то есть могут применяться как для изучения небольших объектов, так и крупных горизонтов. Хотя здесь могут существовать определённые ограничения, связанные с методикой проведения работ.
Позволяют дополнять данные опытно-фильтрационных работ.
В то же время, они являются косвенными, что приводит к существенной неопределенности в оценках параметров.
В последние два десятилетия при гидрогеологических исследованиях все чаще используются методы естественного поля (ЕП), (например, Revil et al., 2006) и спектральной вызванной поляризации (СВП), (например, Titov et al., 2002a, 2004, 2010). Метод ЕП служит для оценки распределения напоров и калибровки фильтрационных моделей. По данным СВП делаются попытки оценки коэффициента фильтрации (например, Weller et al., 2015).
Эффективность использования методов ЕП и СВП во многом определяется возможностью численного моделирования как в полевом масштабе, так и в масштабе образцов горных пород и отдельных пор. К настоящему времени существует большое количество пакетов для численного моделирования физических полей, к которым относятся электрический потенциал, напор и параметры вызванной поляризации. Программное обеспечение может быть, как узкоспециализированным (например, GWF&GEM, MODFLOW), то есть предназначенным для решения задач, связанных с одним или двумя физическими явлениями, так и охватывать почти все известные разделы физики. Примером последнего является программный пакет COMSOL Multiphysics, в котором вычисления основаны на методе конечных элементов (МКЭ). Одним из его достоинств является гибкая настройка всех параметров модели, начиная от расчётной сетки и заканчивая системой решаемых уравнений.
В данной работе рассматриваются численные модели, построенные с помощью программного обеспечения COMSOL, отвечающие трем задачам:
ЕП при откачке воды из напорного водоносного горизонта;
ЕП при наличии одномерного установившегося потока в неоднородном водоносном горизонте;
СВП в системе пор в зависимости от их геометрии.
Целью решения двух первых двух задач является установление закономерностей ЕП при заданном распределении коэффициента фильтрации, третьей задачи – установление связи параметров ВП и характерных размеров пор, который определяет коэффициент фильтрации.
Кормильцев, В.В., 1963. О возбуждении и спаде вызванной поляризации в капиллярной среде, Известия Академии Наук СССР, Серия Геофизическая, 11, 1658–1666.
Фридрихсберг, Д.А., Сидорова, М. П., 1961. Исследование связи явления вызванной поляризации с электрохимическими свойствами. Вестник Ленинградского Университета, серия химия, 4, 222–226.
Barlebo H.C., Hill M.C., Rosberg D., 2004. Investigating the macrodispersion experiment (MADE) site in Columbus, Mississippi, using a three-dimensional inverse flow and transport model. Water Resour Res 40:W04211, doi:10.1029/2002WR001935.
Bücker, M. & Hördt, A., 2013. Analytical modelling of membrane polarization with explicit parametrization of pore radii and the electrical double layer, Geophys. J. Int., 194, 804–813.
Chuprinko, D., & Titov, K., 2017. Influence of mineral composition on spectral induced polarization in sediments. Geophysical Journal International, ggx018. doi:10.1093/gji/ggx018.
DesRoches, A. J., & Butler, K. E., 2016. Monitoring and modelling of pumping-induced self-potentials for transmissivity estimation within a heterogeneous confined aquifer. Geophysical Journal International, 207(3), 1722–1738. doi:10.1093/gji/ggw354.
de Groot, S.R., 1951. Thermodynamics of irreversible processes, Vol.3 of Selected Topics in Modern Physics, North Holland Publishing Company, Amsterdam.
Leroy, P., Revil, A., Kemna, A., Cosenza, P., & Ghorbani, A., 2008. Complex conductivity of water-saturated packs of glass beads. Journal of Colloid and Interface Science, 321(1), 103–117. doi:10.1016/j.jcis.2007.12.031.
Lesmes, D.P., Friedman S.P., 2005. Relationships between the electrical and hydrogeological properties of rocks and soils. In: Rubin Y, Hubbard SS (eds) Hydrogeophysics, Chap. 4. Springer, Dordrecht, The Netherlands, pp 87–128.
Linde N., Chen J., Kowalsky M.B., Hubbard S., 2006. Hydrogeophysical parameter estimation approaches for field scale characterization In: Vereecken H et al (eds) Applied Hydrogeophysics, Chap. 2. Springer, Dordrecht, The Netherlands, pp 9–44.
Onsager, L., 1931. Reciprocal relations in irreversible processes, I, Physical Review, 37, 405–426.
Pellerin, L., 2002. Applications of electrical and electromagnetic methods for environmental and geotechnical investigations. Surv Geophys 23:101–132.
Revil A., Titov K., Doussan C., Lapenna V., 2006. Applications of the self-potential method to hydrogeological problems. In: Vereecken H et al (eds) Applied hydrogeophysics, Chap. 9. Springer, Dordrecht, The Netherlands, pp 255–292.
Revil, A., 2012. Spectral induced polarization of shaly sands: Influence of the electrical double layer: Water Resources Research, 48, p. 2517, DOI:10.1029/2011WR011260.
Sheffer, M. R., & Oldenburg, D. W., 2007. Three-dimensional modelling of streaming potential. Geophysical Journal International, 169(3), 839–848. doi:10.1111/j.1365-246x.2007.03397.x.
Tabbagh, A., Cosenza, P., Ghorbani, A., Gu´erin, R. & Florsch, N., 2009. Modelling ofMaxwell–Wagner induced polarisation amplitude for clayey materials, J. appl. Geophys., 67, 109–113.
Tezkan, B., 1999. A review of environmental applications of quasi-stationary electromagnetic techniques. Surv Geophys 20:279–308.
Titov, K., Komarov, V., Tarasov, V. & Levitski, A., 2002a. Theoretical and experimental study of time-domain induced polarization in water saturated sands, J. appl. Geophys., 50, 417–433.
Titov K., Ilyin Yu., Konosavski P., and Levitski A., 2002b Electrokinetic spontaneous polarization in porous media: petrophysics and numerical modelling Journal of Hydrology 2002b, V. 267 N3-4, c. 207-216.
Titov, K., Kemna, A., Tarasov, A. & Vereecken, H., 2004. Induced polarization of unsaturated sands determined through time-domain measurements. Vadose Zone J., 3, 1160–1168.
Titov, K., Revil, A., Konosavsky, P., Straface, S., Troisi, S., 2005. Numerical modelling of self-potential signals associated with a pumping test experiment. Geophys. J. Int., 162, 641–650. DOI: 10.1111/j.1365-246X.2005.02676.x.
Titov, K., Tarasov, A., Ilyin, Y., Seleznev, N., & Boyd, A., 2010. Relationships between induced polarization relaxation time and hydraulic properties of sandstone. Geophysical Journal International, 180(3), 1095–1106. doi:10.1111/j.1365-246x.2009.04465.x.
Vereecken, U., Binley, A., Cassiani, G., Revil, A., & Titov, K. (2006). Applied Hydrogeophysics. Springer.
Volkmann, J., and N. Klitzsch. 2010. Frequency-Dependent Electric Properties of Microscale Rock Models for Frequencies from One Millihertz to Ten Kilohertz. Vadose Zone J. 9:858-870. doi:10.2136/vzj2009.0162.
Weller, A., Slater, L., Binley, A., Nordsiek, S., and Xu, S. 2015. Permeability prediction based on induced polarization: Insights from measurements on sandstone and unconsolidated samples spanning a wide permeability range. Geophysics, vol. 80, No. 2 (March-April 2015); p. d161-d173, 6 Figs., 2 Tables. DOI: 10.1190/GEO2014-0368
Zhang, Z., Kruschwitz, S., Weller, A., Halisch, M., 2018. Enhanced pore space analysis by use of μ-CT, MIP, NMR, and SIP. Solid Earth, 9(6), 1225–1238. doi:10.5194/se-9-1225-2018.
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.2 (5 отзывов)
4.9 (343 отзыва)
4.9 (5 отзывов)
4.2 (25 отзывов)
5 (22 отзыва)
4.2 (13 отзывов)
4.4 (93 отзыва)
5 (18 отзывов)
4.8 (30 отзывов)
