Numerical investigation of microbially induced calcite precipitation and its influence on the permeability of soil.pdf Рис. 6. Массовые доли: а - взвешенной биомассы; b - мочевины; с - общего азота; d - кислорода в жидкой фазе в конце моделирования MICP Volume Fraction Biofilm 100533-1 а Volume Fraction Biofilm 00533-1 0.0 1 I b Volume Fraction Biofilm 0.0 00533 0.0 : 0.0004 -0.0002 0- Volume Fraction Biofilm 00533-иd с Volume Fraction Biofilm 00533 И- ~0.0004 0- Volume Fraction Biofilm 00533-и- 0- -0.0002 e / Рис. 7. Объемная доля биопленки в разное время: a - в начальный момент времени to = 0 ч; b - после инъекции бактерий ti = 16,52 ч; с - после инъекций, насыщенных мочевиной, tt = 39,52 ч; d - в течение инъекций, насыщенных кальцием, t3 = 44,52 ч; e - после инъекций, насыщенных кальцием, t4 = 52,52 ч; f - в конце моделирования t5 = 66,90 ч После инъекций, насыщенных мочевиной, массовая доля мочевины уменьшается из-за его гидролиза. На рис. 6, b показано снижение мочевины в трещине в конце моделирования. Массовая доля общего азота состоит в основном из аммония, который образовался из-за протонирования аммиака при гидролизе мочевины, влияя на pH. Уменьшение массовой доли мочевины в системе приводит к увеличению NHTot, поэтому снижение массовой доли мочевины на рис. 6, b коррелирует с увеличением массовой доли NHTot на рис. 6, с. На рис. 6, d показано распределение массовой доли кислорода в рассоле. Количество кислорода в системе в конце моделирования практически равно нулю, это означает, что бактерии полностью потребили кислород. Объемные доли биопленки и кальцита в разное время действия показаны на рис. 7 и 8. Объемная доля биопленки становится видимой при t1 = 16,52 ч после инъекции бактерий. Бактерии присоединяются к твердым поверхностям и биопленке. Объемная доля биопленки с течением времени увеличивается и достигает максимального значения в конце моделирования на момент времени t5 = 66,90 ч. Объемная доля кальцита появляется после инъекций, насыщенных кальцием t3 = 44,52 ч. Она с течением времени увеличивается и достигает максимального значения в конце моделирования. Volume Fraction Calcite 1126--b Volume Fraction Calcite 126 - Volume Fraction Calcite 0.0 d Volume Fraction Calcite 126e f Рис. 8: Объемная доля кальцита в разное время действия: a - в начальный момент времени t0 = 0 ч; b - после инъекции бактерий t1 = 16,52 ч; c - после инъекций, насыщенных мочевиной, t2 = 39,52 ч; d - в течение инъекций, насыщенных кальцием, t3 = 44,52 ч; e - после инъекций, насыщенных кальцием, t4 = 52,52 ч; f - в конце моделирования t5 = 66,90 ч Рис. 9. Объемная доля биопленки в конце MICP моделирования (слева). Разрез по линии A-B перпендикулярно трещине (в середине) и разрез вдоль трещины C-D (справа) Рис. 10. Объемная доля кальцита в конце моделирования (слева). Разрез по линии A-B перпендикулярно к трещине (в середине) и разрез вдоль трещины C-D (справа) Объемные доли биопленки и кальцита в конце моделирования показаны на рис. 9 и 10. Разрезы по линии A-B перпендикулярно трещине показывают разницу между объемными долями биопленки и кальцита в трещине и в окружающей породе. Наибольшее значение объемной доли биопленки находится на расстоянии 2 м от места инъекции (линия C-D). Самая высокая концентрация кальцита наблюдается на расстоянии 1 м от места инъекции (линия C-D). Максимальное значение объемных фракций не достигается в позиции инъекции из-за высокого давления, за счет которого вымываются внедряемые компоненты. Кроме того, из-за высокого градиента давления биопленки вблизи места инъекции отсоединяются от твердой фазы. На рис. 11 показано уменьшение проницаемости во времени. Проницаемость начинает уменьшаться в течение инъекций, насыщенных кальцием, из-за осаждения карбоната кальция с t3 = 44,52 ч. Максимальное снижение проницаемости наблюдается в конце моделирования. Увеличение объемной доли кальцита коррелирует с уменьшением проницаемости (рис. 12). Разрез вдоль трещины (по линии C-D) показывает наименьшее значение проницаемости на расстоянии 1 м от места инъекции, которая соответствует позиции самого высокого значения объемной доли кальцита. Проницаемость снизилась почти на два порядка: от начального значения K = 1,645 10-2 м2 до значения K = 7,5 10-14 м2. В радиусе 3 м от места инъекции проницаемость уменьшается на порядок и равна K = 2,5 10-13 м2, в радиусе 5 м проницаемость уменьшается в три раза, K = 5,8 10-13 м2. Разрез по линии A-B показывает, что проницаемость горной породы уменьшается также в непосредственной близости от трещины от K = 1,0910-14 до K = 3,210-15 м2, из-за осаждения кальцита в горной породе. а 1.64e-12-, 1.09е-14b Кхх 1.64e-12-« 1.09е-14 1.64e-12-i 1.09е-14 Kxx Кхх d 1.64e-12-, 1.09e-14с Кхх l-64e-12-™=16e.12 1.09е-14- Kxx e f Рис. 11. Изменения проницаемости во времени: a - в начальный момент времени, t0 = 0 ч; b - после инъекции бактерий, t1 = 16,52 ч; с - после инъекций, насыщенных мочевиной, t2 = 39,52 ч; d - в течение инъекций, насыщенных кальцием, t3 = 44,52 ч; e - после инъекций, насыщенных кальцием, t4 = 52,52 ч;f- в конце моделирования, t5 = 66,90 ч Рис. 12. Изменение проницаемости в конце MICP моделирования (слева). Разрез по линии A-B перпендикулярно к трещине (в середине) и разрез вдоль трещины C-D (справа) Выводы. Технология MICP является возможным путем повышения безопасности хранения CO2, но исследования этой методики полевыми экспериментами могут быть дорогими. Численное моделирование - это основной способ предсказать поведение системы. Представленное исследование сделано для оценки осаждения кальцита в натуральном масштабе. Моделирование проводилось с помощью 3D домена. По результатам моделирования показано, что проницаемость трещины может снизиться на порядок в радиусе 3 м и в 3 раза в радиусе 5 м от места инъекции. Максимально проницаемость снизилась на два порядка от начального значения. Моделирование показало хорошие результаты по снижению проницаемости трещины, что позволит избежать утечки CO2 из хранилища, но эти результаты могут отличаться от экспериментальных измерений из-за введенных допущений. Для обеспечения точности и достоверности результатов MICP необходимо продолжить проверки существующей модели. Идентификация различных технологических ограничений, таких как активность бактерий, скорость реакций, позволяют контролировать процесс MICP для его использования в геотехнической практике. Количество приложений MICP-технологий неуклонно возрастает в последние годы - от улучшения механических и фильтрационных свойств горных пород до иммобилизации тяжелых металлов и углекислого газа. Проведенные экспериментальные исследования, численное моделирование обеспечили значительный прогресс в понимании и контроле процесса MICP на объектах разного уровня, от микро до макро. Дальнейшее развитие в этой области включает: оценку компонентов подземной экосистемы и их взаимодействие; картографирование и моделирование изменчивости структуры, состава горных пород и подземных вод, их динамики, а также бактериального разнообразия; совершенствование техники для мониторинга за процессом биоцементирования горных пород в режиме реального времени. Укрупнение задач требует обширных экспериментальных работ, тестирования гипотез благодаря присущей сложности природных систем. Экспериментальная работа должна быть дополнена строгими аналитическими решениями и численным моделированием для определения принципов управления природнотехногенной системой. Междисциплинарные исследования требуют большего взаимодействия между учеными и инженерами, формирования междисциплинарных рабочих групп и отделов. Последнее обстоятельство определяет подходы к подготовке специалистов нового поколения, способных использовать свой опыт и знания при работе в междисциплинарной команде.

Скачать электронную версию публикации