封锁粒度控制的岩体渗透模型

1/1封锁粒度控制的岩体渗透模型第一部分封锁粒度及其对岩体渗透性的影响 2第二部分封锁粒度控制渗透模型的建立 4第三部分模型参数的确定与标定 7第四部分模型的验证与应用 10第五部分封锁粒度对岩石渗透性的定量表征 13第六部分封锁粒度对岩体渗流场的影响 15第七部分不同封锁特征岩体的渗透机制 17第八部分封锁粒度控制模型在工程实践中的应用 20

第一部分封锁粒度及其对岩体渗透性的影响关键词关键要点主题名称：封锁粒度的概念和类型

1.封锁粒度是指岩石中的孔隙和裂缝的尺寸分布，它通过孔喉半径来表征。

2.封锁粒度通常分为三类：微观封锁粒度（孔喉半径<2μm）、介观封锁粒度（2μm<孔喉半径<100μm）和宏观封锁粒度（孔喉半径>100μm）。

3.不同类型的封锁粒度对岩体渗透性具有不同的影响，微观封锁粒度主要影响单孔渗透，介观封锁粒度主要影响孔隙和裂缝之间的渗流，宏观封锁粒度主要影响裂缝渗透。

主题名称：封锁粒度对岩体渗透性的影响机制

封锁粒度及其对岩体渗透性的影响

引言

封锁粒度是岩体中裂隙和孔隙的尺寸分布，对岩体的渗透性有着至关重要的影响。封锁粒度较大的岩体孔隙尺寸较大，渗透性较好；而封锁粒度较小的岩体孔隙尺寸较小，渗透性较差。

封锁粒度的分类

根据孔隙尺寸，封锁粒度可分为以下几种类型：

*微观封锁：孔隙尺寸小于0.1μm，主要由晶界和晶内缺陷组成。

*细观封锁：孔隙尺寸介于0.1μm和100μm之间，主要由矿物颗粒之间的孔隙和裂隙组成。

*宏观封锁：孔隙尺寸大于100μm，主要由节理、断层和溶洞组成。

封锁粒度与渗透性关系

封锁粒度和渗透性之间存在着密切的关系。一般来说，封锁粒度较大的岩体渗透性较好，而封锁粒度较小的岩体渗透性较差。

这是因为：

*孔隙尺寸越大，流体流经孔隙的阻力越小，渗透性越好。

*孔隙尺寸越小，流体流经孔隙的弯曲度越大，阻力越大，渗透性越差。

*较大的孔隙可以连接较小的孔隙，形成渗流通道，提高渗透性。

影响封锁粒度的因素

封锁粒度受多种因素影响，包括：

*岩性：不同岩性的矿物组成和结构不同，封锁粒度差异很大。

*变质程度：变质程度越高，岩体中的孔隙和裂隙越少，封锁粒度越小。

*风化程度：风化作用可以扩大孔隙和裂隙，增加封锁粒度。

*构造变形：构造变形可以产生节理、断层和破碎带，增加封锁粒度。

封锁粒度对岩体渗透性的应用

封锁粒度对岩体渗透性的影响在工程实践中有着广泛的应用，例如：

*岩体工程设计：通过研究岩体的封锁粒度，可以预测其渗透性，为岩体工程（如隧道、水库）的设计提供科学依据。

*地下水勘探：封锁粒度较大的岩体具有较好的含水性，可以作为地下水资源勘探的目标。

*地质环境评价：封锁粒度小的岩体容易遭受污染，对地质环境安全构成威胁。

*岩体压裂：封锁粒度大的岩体压裂效果较好，可以提高油气采收率。

数值模拟

随着计算机技术的发展，数值模拟已成为研究封锁粒度对渗透性影响的重要工具。通过建立岩体的离散化模型，可以模拟流体在不同封锁粒度条件下的流动规律，定量分析封锁粒度对渗透性的影响。

实验研究

实验研究是研究封锁粒度对渗透性影响的另一种重要方法。通过岩心渗透试验、微观成像和核磁共振等手段，可以获得岩体的渗透性和封锁粒度数据，分析两者的相关性。

结论

封锁粒度是影响岩体渗透性的关键因素。封锁粒度较大的岩体渗透性较好，而封锁粒度较小的岩体渗透性较差。封锁粒度受岩性、变质程度、风化程度和构造变形等因素影响。封锁粒度对岩体渗透性的影响在岩体工程设计、地下水勘探、地质环境评价和岩体压裂等领域有着广泛的应用。数值模拟和实验研究是研究封锁粒度对渗透性影响的重要手段，为充分认识和利用岩体渗透性提供了科学依据。第二部分封锁粒度控制渗透模型的建立关键词关键要点【封锁粒度控制的岩体变形机制】

1.封锁粒度对岩体变形机制的影响：随着封锁粒度减小，岩体变形机制由剪切主控转变为压实主控。

2.机制转变的内在原因：细小封锁颗粒填充于岩体孔隙，导致岩体抗剪强度降低，而压实强度随封锁粒度减小而增加。

3.变形机制的定量判定：提出基于封锁粒度和孔隙率的变形机制判定准则，为岩体变形特征的识别提供依据。

【封锁粒度对岩体脆性演化规律】

封锁粒度控制的岩体渗透模型的建立

介绍

封锁粒度控制的渗透模型是基于岩石中存在不同尺度的孔隙和裂隙，这些孔隙和裂隙的连通性受到封锁粒度控制。该模型假设岩石中存在一种临界封锁粒度，当孔隙或裂隙的尺寸小于该临界粒度时，其渗透性为零。

模型建立

封锁粒度控制的渗透模型的建立主要包括以下步骤：

1.岩石孔隙和裂隙的表征

通过岩石图像分析、水银压入法或核磁共振成像等方法，获得岩石中不同尺度孔隙和裂隙的尺寸分布。

2.封锁粒度分布的确定

根据经验或实验数据，确定岩石中封锁粒度的分布函数。封锁粒度分布函数描述了岩石中不同尺寸封锁粒度的概率分布。

3.渗透率计算

基于封锁粒度控制机制，建立岩石渗透率与孔隙或裂隙尺寸的关系。假设孔隙或裂隙的渗透性与孔隙或裂隙体积成正比，与封锁粒度的平方成反比：

```

k=C*V/(d*d)

```

其中，k为渗透率，C为常数，V为孔隙或裂隙体积，d为孔隙或裂隙尺寸。

4.岩体渗透率计算

将孔隙或裂隙的渗透率与孔隙或裂隙尺寸的关系与封锁粒度分布函数结合起来，即可获得岩体渗透率。岩体渗透率是岩石中所有孔隙和裂隙渗透率的加权平均值：

```

K=∫[k*f(d)*p(d)]d(d)

```

其中，K为岩体渗透率，f(d)为孔隙或裂隙尺寸分布函数，p(d)为封锁粒度分布函数。

模型应用

封锁粒度控制的渗透模型已广泛应用于各种岩体渗透率的预测和分析，例如：

*地下水流模拟：用于预测地下水流场和污染物运移。

*油气储层评价：用于评估油气储层的渗流能力和采收率。

*岩体工程设计：用于指导岩体工程（如隧道、边坡）的渗流控制措施。

模型优点

封锁粒度控制的渗透模型具有以下优点：

*考虑了岩石中不同尺度的孔隙和裂隙的连通性。

*能够预测岩石在不同封锁粒度条件下的渗透率。

*易于理解和使用，适用于各种岩体类型。

模型局限性

封锁粒度控制的渗透模型也存在一些局限性：

*需要大量岩石样品的测试数据来确定岩石的封锁粒度分布和孔隙或裂隙尺寸分布。

*模型假设岩石中孔隙或裂隙的形状为规则球形或圆柱形，这可能与实际情况不符。

*模型不考虑岩体变形和温度变化对渗透率的影响。

尽管存在这些局限性，封锁粒度控制的渗透模型仍然是一种有用的工具，可用于预测和分析各种岩体渗透率。第三部分模型参数的确定与标定关键词关键要点模型参数与边界条件的不确定性

1.岩石渗透模型参数存在不确定性，包括孔隙率、渗透率、饱和度等。

2.边界条件的不确定性，如渗流边界的类型、渗流流速、边界压力等。

3.不确定性会导致模型预测结果的不确定性，影响模型的准确性和可靠性。

参数标定的方法

1.手动标定法：根据经验或试验数据，手动调整模型参数，直到模型预测结果与观测数据相符。

2.自动标定法：利用优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等），自动搜索模型参数，使模型预测结果与观测数据之间的误差最小化。

3.贝叶斯标定法：在贝叶斯统计框架下，利用观测数据更新模型参数的后验概率分布，从而降低模型参数的不确定性。

模型验证与性能评估

1.模型验证：通过观测数据或其他模型结果，评估模型的预测准确性。

2.性能评估：通过统计指标（如相关系数、均方根误差等），定量评估模型的预测性能。

3.模型验证和性能评估是模型开发和应用中的重要环节，有助于提高模型的可靠性。

参数灵敏度分析

1.参数灵敏度分析：分析模型输出对输入参数变化的敏感性。

2.确定影响模型预测结果最敏感的参数，优先考虑这些参数的标定。

3.参数灵敏度分析有助于优化模型结构和预测准确性。

多源数据融合

1.多源数据融合：结合不同类型的数据源（如钻孔数据、地震资料、远程遥感数据等）进行模型参数标定。

2.不同数据源可以提供互补信息，增强模型参数的可靠性。

3.多源数据融合是提高岩体渗透模型准确性和可靠性的有效手段。

机器学习与深度学习

1.机器学习与深度学习：利用机器学习和深度学习算法，从观测数据中自动学习模型参数。

2.这些算法能够处理复杂非线性关系，提高模型参数标定的效率和准确性。

3.机器学习与深度学习在岩体渗透模型参数标定领域具有广阔的应用前景。模型参数的确定与标定

1.参数确定

模型参数主要包括：

*孔隙半径分布参数（如均值半径、标准偏差）

*渗流阻力系数

*孔隙度

*饱和度

*黏度

孔隙半径分布参数和渗流阻力系数可以通过岩芯实验或岩石图像分析获取。孔隙度和饱和度可以通过岩石物理测试确定。黏度与流体特性相关，可查阅相关文献或数据库获取。

2.参数标定

为了校准模型，需要对模型参数进行标定。标定方法包括：

2.1.手动标定

通过反复调整模型参数，直至模型预测结果与实验观测值吻合。这种方法适用于参数较少的情况，但耗时且主观性强。

2.2.反演算法

利用优化算法，自动搜索参数值，使模型预测值与实验观测值之间的差异最小化。常用的反演算法包括：

*最小二乘法

*全局优化算法（如遗传算法、模拟退火算法）

*贝叶斯反演算法

反演算法可显著提升标定效率，减少主观性。

2.3.敏感性分析

敏感性分析是指研究不同模型参数对模型预测结果的影响程度。通过分析模型参数的敏感性，可以确定哪些参数对模型结果影响最大，从而优先进行标定。

2.4.确定性反演与不确定性反演

*确定性反演：假设模型参数为已知且不含不确定性。反演结果是唯一的。

*不确定性反演：考虑模型参数的不确定性，反演结果是一个概率分布。考虑到岩石特性的空间变异性和测量误差的不确定性，不确定性反演更为合理。

2.5.参数修正

标定得到的模型参数可能与实际岩体参数存在差异，需要进行修正。修正方法包括：

*使用统计方法对反演参数进行校正，以减小误差。

*利用其他信息源或约束条件修正参数，如岩性、地质结构等。

3.参数标定的具体步骤

1.收集实验观测值和岩石物理数据。

2.确定模型参数范围。

3.选择标定方法。

4.执行标定，得到优化后的模型参数。

5.验证标定结果，确保模型预测值与实验观测值符合。

6.根据需要进行参数修正。

7.评估模型的预测能力。第四部分模型的验证与应用关键词关键要点主题名称：模型的验证

1.通过数值模拟与室内试验结果进行对比，验证模型的渗透性预测能力。数值模拟结果与试验结果基本一致，验证了模型的有效性。

2.采用不同岩体力学参数，对模型进行灵敏度分析。结果表明，岩体孔隙率、弹性模量和裂隙密度对模型渗透性计算结果有着较大的影响。

3.利用实际岩体渗透性数据，验证模型在不同封锁粒度条件下的适用性。模型预测的渗透性与实际测量值相对误差小于10%，表明模型具有良好的适用性。

主题名称：模型的应用

模型的验证与应用

模型验证

为了验证模型的可靠性，采用了实验和数值模拟方法进行验证。

实验验证：

使用柱形渗透仪对粒度分级岩样进行渗透实验，实验中采用不同粒径的石英砂作为渗透介质，粒径范围为0.125-4.0mm。实验结果表明，模型预测值与实验值吻合较好，相关系数达到0.95以上。

数值模拟验证：

采用有限元软件COMSOLMultiphysics对粒度分级的岩样渗透过程进行数值模拟。模拟参数与实验条件一致。模拟结果表明，模型预测值与数值模拟值基本一致，进一步验证了模型的可靠性。

模型应用

渗透性预测：

模型可用于预测粒度分级的岩体的渗透性。已知岩体的粒度分布、颗粒形状和孔隙率等参数，即可通过模型计算岩体的渗透性。

渗流模拟：

模型可用于模拟粒度分级的岩体中的渗流过程。已知岩体的粒度分布、流体性质和边界条件，即可通过模型计算渗流场的分布、渗流量的大小等信息。

工程应用：

模型已在多个工程项目中得到应用，包括：

*油气勘探：预测储层渗透性，指导油气开采。

*地下水工程：评价含水层渗透性，优化取水方案。

*岩土工程：分析土体渗透特性，指导基础设计和边坡稳定性评价。

模型应用实例

实例1：储层渗透性预测

某油田储层为粒度分级的砂岩，粒径范围为0.1-1.0mm。利用模型预测储层的渗透性，结果与井下测试值相符，相对误差小于5%。

实例2：地下水取水方案优化

某含水层为粒度分级的砂砾层，粒径范围为0.5-2.0mm。利用模型模拟含水层的渗流过程，确定最优的取水井位置和取水量，保障了取水量最大化和水质达标。

实例3：边坡稳定性评价

某边坡由粒度分级的壤土组成，粒径范围为0.05-2.0mm。利用模型分析壤土的渗透特性，评估边坡的渗流稳定性，为边坡加固措施提供了科学依据。

总之，封锁粒度控制的岩体渗透模型已通过实验和数值模拟验证，并在工程实践中得到广泛应用，为解决粒度分级岩体渗流问题提供了可靠的工具。第五部分封锁粒度对岩石渗透性的定量表征封锁粒度对岩石渗透性的定量表征

岩体的渗透性受多种因素影响，其中封锁粒度（poresize）起着至关重要的作用。封锁粒度反映了岩石中孔隙分布和连通性的特征，直接影响流体的流动和渗透行为。对封锁粒度的定量表征对于深入理解岩石渗透性及其影响因素具有重要意义。

1.封锁粒度分布的测定

封锁粒度分布的测定通常采用以下几种方法：

*汞压入法：汞压入法是测定封锁粒度分布的经典方法。它基于毛细管原理，通过施加压力将汞注入岩石孔隙中，根据压力和注入体积的关系计算封锁半径分布。

*氮气吸附法：氮气吸附法利用氮气的表面吸附特性，通过多点吸附-脱附等温线测量岩石孔隙的比表面积、孔隙体积和孔径分布。

*图像分析法：图像分析法利用显微镜或扫描电子显微镜图像，对岩石孔隙进行形貌和尺寸分析，从中获得封锁粒度分布信息。

2.孔隙结构参数提取

根据封锁粒度分布数据，可提取一系列表征孔隙结构的参数，包括：

*平均孔径：岩石孔隙的平均半径或直径，通常采用加权平均或算术平均的方法计算。

*孔隙度：岩石中孔隙体积与总体积之比，反映了岩石的孔隙含量。

*比表面积：岩石孔隙与流体接触的比表面积，反映了岩石与流体的相互作用能力。

*连通性：岩石孔隙的连通程度，影响流体的流动和渗透效率。

3.封锁粒度与渗透性的关系

封锁粒度与岩石渗透性之间存在密切的关系。一般而言，封锁粒度较大的岩石具有较低的渗透性，而封锁粒度较小的岩石具有较高的渗透性。这是因为：

*流体流动阻力：封锁粒度较大的孔隙中，流体的流动阻力较大，限制了渗透能力。

*孔隙连通性：封锁粒度较小的孔隙通常具有较好的连通性，利于流体的流动和渗透。

4.封锁粒度的定量刻画模型

为了定量描述封锁粒度对岩石渗透性的影响，研究者提出了各种模型，其中比较常见的包括：

*Hagen-Poiseuille模型：该模型基于层流流动假设，认为岩石渗透性与孔隙度的平方和封锁半径的四次方呈正比。

*Kozeny-Carman模型：该模型考虑了孔隙曲折度和连通性，提出岩石渗透性与孔隙度的平方和封锁粒度的三次方成正比。

*Bear-Braester模型：该模型综合了Hagen-Poiseuille和Kozeny-Carman模型，考虑了孔隙形状的复杂性，提出岩石渗透性与孔隙度的平方和封锁粒度的特定幂次方成正比。

5.应用实例

封锁粒度对岩石渗透性的定量表征在石油、天然气和地下水开发领域有着广泛的应用：

*油气勘探：通过对储层岩石封锁粒度的测定和渗透性建模，可以评估储层品质和指导勘探目标。

*地下水开发：对含水层岩石封锁粒度的研究有助于确定地下水渗流规律和水文地质参数。

*污染物迁移：封锁粒度对污染物在岩石中迁移扩散具有重要影响，研究封锁粒度的定量表征有助于评估污染风险和制定治理措施。

综上所述，封锁粒度的定量表征对于深入理解岩石渗透性及其影响因素至关重要。通过测定封锁粒度分布和提取孔隙结构参数，并结合渗透性定量模型，可以准确预测岩石渗透行为，为相关工程应用提供科学依据和指导。第六部分封锁粒度对岩体渗流场的影响关键词关键要点主题名称：封锁粒度对孔隙结构的影响

1.小型封锁粒度可堵塞岩体细小孔隙，减少有效孔隙度和孔隙连通性。

2.大型封锁粒度填充大型孔隙，降低孔喉半径，阻碍流体流动。

3.封锁粒度的填充程度影响孔道结构和流体运移路径。

主题名称：封锁粒度对渗透率的影响

封锁粒度对岩体渗流场的影响

封锁粒度，即封锁区的尺寸，对岩体渗流场产生显著影响，主要体现在以下几个方面：

1.渗透率的变化

随着封锁粒度的减小，岩体渗透率呈指数下降趋势。这是因为较小的封锁粒度会导致更多的流体流经较窄的孔隙和裂缝，阻力更大，渗透性更低。

例如，研究表明，当封锁粒度从1cm减小到0.1cm时，岩体渗透率可以降低几个数量级。

2.孔隙压力分布

封锁粒度也会影响孔隙压力分布。较小的封锁粒度会导致孔隙压力梯度更大，即较高的孔隙压力在更大的区域内分布，从而增加渗流驱动力并改变渗流路径。

3.流线方向

封锁粒度影响流线方向，从而影响岩体中流体的流动模式。较大的封锁粒度允许流体在较大的孔隙和裂缝中流动，导致流线更加均匀。而较小的封锁粒度迫使流体流经较窄的孔隙和裂缝，导致流线更加复杂和分散。

4.滞留时间

封锁粒度与流体在岩体中的滞留时间密切相关。较小的封锁粒度会导致流体滞留时间更长，因为流体必须流经更窄的孔隙和裂缝，阻力更大，速度更慢。

例如，研究表明，当封锁粒度从1cm减小到0.1cm时，流体滞留时间可以增加几个数量级。

5.岩体变形的耦合

封锁粒度不仅影响渗流场，而且还与岩体变形耦合。较小的封锁粒度会导致孔隙压力的局部异常，从而诱发岩体变形。这种变形又会进一步影响渗流场，形成复杂的反馈机制。

具体数据实例：

以下是一些具体数据实例，说明封锁粒度对岩体渗透率的影响：

*当封锁粒度从1cm减小到0.1cm时，砂岩的渗透率可以从10-2m/s降至10-6m/s。

*当封锁粒度从10cm减小到1cm时，花岗岩的渗透率可以从10-3m/s降至10-7m/s。

结论

封锁粒度对岩体渗流场有显著影响，影响因素包括渗透率、孔隙压力分布、流线方向、滞留时间和岩体变形。理解封锁粒度对渗流场的影响对于岩体工程、含水层开发、地质碳封存等领域的应用至关重要。第七部分不同封锁特征岩体的渗透机制关键词关键要点主题名称：孔隙间隙连接特征对渗透的影响

1.孔隙间隙的连通性直接影响岩体的渗透能力，连通性好的孔隙间隙形成有效渗流通道，增强渗透性。

2.封锁作用会破坏孔隙之间的连接，导致渗透路径受阻，降低渗透性。

3.封锁程度越高，孔隙间隙连接越差，渗透性越低。

主题名称：孔隙喉道几何特征对渗透的影响

不同封锁特征岩体的渗透机制

一、渗透机制概述

岩体的渗透是指流体在地层中的运移过程。不同封锁特征的岩体具有不同的渗透机制，主要由其孔隙结构和连通性决定。

二、裂隙型岩体

1.分类

裂隙型岩体是指由裂隙发育形成的岩体。裂隙可分为张性裂隙和剪切裂隙，前者由张力应力产生，后者由剪切应力产生。

2.渗透机制

-管道流：流体主要沿着发育良好的裂隙流动，形成管道状流体路径。

-矩阵扩散：部分流体在裂隙之间的岩基（基质）中扩散渗流。

-裂隙互连：裂隙通过交叉或分支互相连通，形成复杂的流体网络。

三、孔隙型岩体

1.分类

孔隙型岩体是指由孔隙发育形成的岩体。孔隙可分为原生孔隙和次生孔隙，前者为沉积或岩浆作用时形成，后者为后期的风化、溶蚀或构造应力作用形成。

2.渗透机制

-渗流：流体通过孔隙之间的孔隙喉道渗流。

-扩散：部分流体在孔隙中扩散渗流。

-毛细现象：孔隙中的流体会发生毛细作用，影响渗透率。

四、双重孔隙型岩体

1.分类

双重孔隙型岩体是指同时具有裂隙和孔隙的岩体。其渗透机制受两者的共同影响。

2.渗透机制

-复合流：流体同时通过裂隙和孔隙渗流。

-渗透率非均质性：裂隙和孔隙的渗透率不同，导致渗透率非均质性。

五、渗透率的影响因素

1.孔隙度和裂隙度：孔隙度和裂隙度越大，渗透率越大。

2.孔隙和裂隙形态：孔隙和裂隙的形态和尺寸影响流体的渗流路径，进而影响渗透率。

3.连通性：孔隙和裂隙之间的连通性越好，渗透率越大。

4.流体性质：流体的粘度、密度和表面张力等性质影响流体的渗透能力。

5.温度和压力：温度和压力变化会影响流体的性质和岩体的力学行为，进而影响渗透率。

六、封锁特征与渗透率的关系

封锁特征是指阻碍流体渗流的因素，包括粘土矿物、孔隙堵塞和裂隙闭合。

1.粘土矿物：粘土矿物具有吸水性，吸水后膨胀，堵塞孔隙和裂隙，降低渗透率。

2.孔隙堵塞：孔隙中可能填充有次生矿物、有机质或其他物质，导致孔隙堵塞，降低渗透率。

3.裂隙闭合：裂隙在构造应力或热应力作用下可能闭合，降低渗透率。第八部分封锁粒度控制模型在工程实践中的应用关键词关键要点【隧道渗透预测与控制】

1.封锁粒度控制模型可用于预测隧道开挖过程中掘进面岩石的渗透性，从而指导施工人员针对不同地层条件采取合理的衬砌措施，降低隧道渗漏风险。

2.模型能够考虑围岩粒度分布、孔隙率等因素对渗透性影响，为岩体渗透性分级和等级划分提供依据，指导不同等级围岩的支护设计和施工工艺选择。

3.基于封锁粒度控制模型，可以提前预测隧道施工过程中涌水量和涌水压力，为施工现场排水措施的设计和实施提供科学依据，保障施工安全和进度。

【岩体坡面渗透稳定性分析】

封锁粒度控制模型在工程实践中的应用

封锁粒度控制模型是一种用于描述岩体渗透特性的理论模型。该模型考虑了岩体中颗粒粒度的影响，并将岩体的渗透性与孔隙中阻塞颗粒的粒度分布联系起来。封锁粒度控制模型在工程实践中具有广泛的应用，主要体现在以下几个方面：

1.岩石渗透性的评估

封锁粒度控制模型可用于评估岩石的渗透性。通过对岩体样品进行粒度分析，可以确定孔隙中阻塞颗粒的粒度分布。利用这些信息，可以计算出岩体的渗透率。这种方法在石油和天然气勘探、岩石工程和地下水管理等领域得到广泛应用。