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| 內容簡介： |
本书的主要创新成果包括以下几个方面。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
①针对资源高效开发利用钻井时所引起的地面变形情况，采用有限差分方法，通过结合有限差分商业软件（FLAC3D），建立油气生产时资源储层及围岩的温度场-渗流场-应力场（THM）耦合的储层压缩变形导致地面移动的数值计算模型，揭示在多场耦合作用下深部岩体的变形演化机制。
②针对资源高效开发利用钻井时所引起的井筒围岩变形，采用离散单元法，通过结合商业离散元软件（UDEC），建立从宏观上描述裂隙岩体中裂隙网络开裂、延伸和贯通与多场耦合效应的非线性特征的地质力学数值计算模型，对深部工程不同方式钻井时井壁的稳定性进行了分析研究。同时，在不同岩体力学参数情况下，深部岩体工程的岩体力学行为得到描述，将岩体力学参数与岩体力学行为之间的对应关系进行定量描述，同时将定量化的数据收集整理形成人工智能岩体力学参数特征化的机器学习样本。
③针对人工水压致裂造缝提高资源采收率的问题，本书对工程岩体在反复注入液体作用下产生裂隙的机制开展了研究。基于离散单元法的Fish语言构建了深部裂隙岩体的温度场-渗流场-应力场（THM）多场耦合地质力学模型，采用该模型研究了考虑天然裂隙的分布及影响的水压致裂造缝机制及过程，这与实际工程更为接近。通过模拟分析岩体力学参数对水压致裂岩体的变形及井底孔隙压力变化的影响，找出岩体力学参数与岩体力学行为之间的线性/非线性关系，从而揭示深部裂隙岩体在注入流体人为活动的变形破坏机制，同时为开展深部储层和围岩岩体力学参数特征化，提供了理想的人工智能反演模型机器训练样本和验证样本。
④结合数值模拟和人工智能技术建立了人工智能多参数特征化反演模型，实现了基于监测的场地信息对岩体力学参数特征化的研究。通过将识别到的参数代入建立的正演模型中，对工程岩体力学行为进行分析。人工智能的结果，以及数值计算结果、现场监测结果和人工智能预测结果表明，采用人工智能岩体力学参数特征化反演模型获得的岩体力学参数是有效的和等效准确的。这为定量化深部岩体力学参数提供了新方法，同时为进一步认识深部资源的高效开采规律提供了技术支持。
在项目的实施和应用过程中，解决了从宏观层面上描述裂隙网络演化与多场耦合效应的非线性特征，为认识裂隙岩体的断裂损伤破坏演化机制和进行裂隙岩体工程稳定性评价提供了理论基础。同时，结合现场能监测到的场地信息，采用人工智能技术，建立压力和位移多参数特征化反演分析模型，为解决在地下工程设计、施工、维护、评价和数值模拟中地下工程岩体的岩体力学参数获取这一科学难题提供了新的分析方法。
本书为项目研究工作的系统总结，由7章组成。第1章介绍了深部岩体力学与工程的国内外研究现状，以及本书的研究内容和特色。第2章介绍了深部岩体力学的概念和评价体系、工程岩体特性，以及深部工程中亟须解决的难题。第3章介绍了人工智能预测和反演识别模型的相关理论，并给出相应算例分析。第4章介绍了基于地面位移的岩体力学参数识别研究。第5章模拟分析了井壁稳定性，并介绍了基于井壁变形的岩体力学参数特征化研究。第6章模拟分析水力压裂过程，介绍了基于井底压力反演岩体力学参数的研究内容。第7章是结论与展望部分。
本书在出版过程中得到了河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目“深部裂隙岩体冻压裂破坏机理及岩体力学参数特征化研究”（No.2018GGJS122）、河南省自然科学基金项目“裂隙岩体冻损伤演化机理与地质力学参数特征化方法研究”（No.182300410160）、河南省重点科技攻关计划项目“非常规油气储层岩体冻破坏机理及其地质力学参数反演识别研究” (No.182102310804)、中国博士后科学基金面上项目“深部裂隙岩体破坏机理及岩体力学参数特征化研究”（No.2016M602259）、河南省高等学校重点科研项目“基于人工智能技术的深部岩体力学参数特征化研究”（No.20B560002）等项目的资助，在此，衷心感谢中国博士后科学基金委员会、河南省科学技术厅、河南省教育厅等有关部门给予的支持。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状及文献综述
1.2.1 破坏准则
1.2.2 岩体的破坏特性
1.2.3 岩体渗流开裂特性
1.2.4 岩体多场耦合数值模拟
1.2.5 岩体力学参数的确定方法
1.3 本书的主要研究内容
1.4 拟解决的关键问题
第2章 深部岩体力学概念及特性分析
2.1 深部的探究和概念
2.1.1 地球深部的探测研究
2.1.2 深部的概念
2.1.3 深部的定义
2.2 临界深度的定义方法及判别准则
2.2.1 临界深度的定义
2.2.2 临界深度的计算
2.3 深部工程的评价体系
2.3.1 难度系数
2.3.2 危险系数
2.4 深部工程的常见问题和稳定性的控制方法
2.4.1 理论分析法
2.4.2 实验分析法
2.4.3 数值计算法
2.5 深部工程岩体的特性
2.5.1 深部岩体的赋存环境
2.5.2 深部岩体的节理裂隙发育特性
2.5.3 节理裂隙岩体的结构面特性
2.5.4 节理裂隙岩体的强度特性
2.5.5 节理裂隙岩体的渗透特性
2.6 本章小结
第3章 人工智能的预测及反演分析模型的研究
3.1 引言
3.2 岩体力学参数确定模型框架
3.3 人工神经网络模型的有关理论
3.3.1 网络模型的基本特征
3.3.2 神经网络学习的基本原理和改进
3.3.3 网络模型性能的评价准则
3.4 遗传算法的基本原理
3.4.1 选择操作
3.4.2 交叉操作
3.4.3 变异操作
3.5 遗传BP神经网络的岩体力学参数预测模型研究
3.5.1 遗传优化BP神经网络模型
3.5.2 遗传优化BP神经网络预测模型的参数设计
3.5.3 算例分析
3.6 人工智能多参数反演识别研究
3.6.1 人工智能多参数反演识别模型
3.6.2 传统水压致裂法应力测量原理
3.6.3 工程算例概述
3.6.4 神经网络模型的参数设置
3.6.5 遗传算法的参数设置
3.6.6 结果与分析
3.7 本章小结
第4章 基于地面位移的岩体力学参数识别研究
4.1 概述
4.2 有限差分方法
4.2.1 控制方程
4.2.2 拉格朗日元法的基本原理
4.2.3 材料模型本构原理
4.2.4 有限差分算法（时间递步法）
4.3 储层岩体压缩变形及诱发地面位移的研究
4.3.1 研究工程概述
4.3.2 地质体压缩变形及诱发地面位移的原理
4.3.3 压缩变形及诱发地面位移地质力学模型
4.3.4 监测点的确定
4.4 人工智能岩体力学参数特征化结果及分析
4.4.1 人工智能岩体力学参数特征化程序设计
4.4.2 人工智能学习样本
4.4.3 人工智能岩体力学参数反演模型的参数设置
4.4.4 岩体力学参数识别的结果与分析
4.5 本章小结
第5章 基于井筒变形的岩体力学参数确定研究
5.1 引言
5.2 多场耦合理论模型
5.2.1 本构模型
5.2.2 流体流动模型
5.2.3 热传导模型
5.3 井壁稳定性分析
5.3.1 边界条件与初始条件
5.3.2 模拟结果与分析
5.4 基于井壁变形的岩体力学参数特征化研究
5.4.1 井壁稳定性分析模型的构建
5.4.2 网络学习样本的构建
5.4.3 人工智能岩体力学参数识别模型
5.4.4 岩体力学参数识别结果与分析
5.5 本章小结
第6章 基于井底压力的岩体力学参数特征化研究
6.1 引言
6.2 水力压裂数值模拟
6.2.1 水力压裂原理
6.2.2 水力压裂边界条件和初始条件
6.2.3 模拟结果与分析
6.3 基于井底压力的岩体力学参数特征化研究
6.3.1 水力压裂试验分析
6.3.2 几何模型和输入参数
6.3.3 学习样本的产生
6.3.4 岩体力学参数的确定
6.3.5 结果与分析
6.4 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 主要结论
7.2 研究展望
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