Experimental Study on Igneous Rock Abrasiveness
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摘要:
火成岩钻井设计优化的关键是了解火成岩的可钻性和研磨性，但至今还未形成一套测试火成岩研磨性的有效方法。为此，采用自主研发的岩石研磨性测定装置，测试了不同岩性火成岩岩样的研磨性，并分析了火成岩研磨性与其单轴抗压强度和矿物成分含量之间的关系。测试结果表明，在岩样转速8 r/min、钻压800 N、钻头转速198 r/min的条件下，以破碎单位体积岩石研磨标准件的磨损质量作为研磨性指标，可以很好地分辨不同岩性火成岩的研磨性，且火成岩的研磨性与其单轴抗压强度和等效石英含量均呈较好的幂函数关系。研究结果表明，以火成岩单轴抗压强度为基础建立的火成岩研磨性预测模型，可以很好地预测火成岩的研磨性，可为优化火成岩钻井设计提供理论依据。
Abstract:Igneous oil and gas reservoirs are hot spots in well drilling. But, drilling them is extremely difficult due to the highly abrasive nature of the rocks. So, drillability and abrasiveness of igneous rocks must form the basis of drilling optimizition design. The problem is, however, that igneous rock abrasiveness testing methods have not yet been formulated. So, in this paper, we describe the development of a rock abrasiveness measuring device used to test the abrasiveness of igneous rock samples with different lithologies. We also examined the relationship between the abrasiveness and their uniaxial compressive strength of igneous rocks, and mineral content. We found that under the conditions of rock sample rotary speed of 8 r/min, WOB of 800 N, and drill bit rotary speed of 198 r/min, the weight loss of grinding standard part of per unit volume broken rock within a certain time can be used as abrasiveness index to distinguish the abrasiveness of igneous rocks with different lithologies. The abrasiveness of igneous rocks shows a good power function relationship between uniaxial compressive strength and equivalent quartz content. The research results show that the abrasiveness prediction model based on the uniaxial compressive strength of igneous rock can predict the igneous rock abrasiveness very well and provide a theoretical basis for optimizing the drilling design for wells in igneous reservoirs.
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Keywords:
- igneous rock /
- abrasiveness /
- grinding standard part /
- compressive strength /
- prediction model
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数字孪生是一种集成多物理、多尺度、多学科属性，具有实时同步、真实映射、高保真度特性，实现物理世界与信息世界交互与融合的技术手段[1]。随着大数据、人工智能、云计算等信息技术的快速发展，数字孪生技术的应用场景已从飞行器运行维护拓展到智慧城市、智能制造和智慧医疗等[2–3]，为推动传统产业的创新和转型升级提供了强大支持[4]。
目前，石油钻井技术正在向数字化、智能化发展[5–6]，相继开发了智能钻机、智能钻杆、智能钻头等智能设备；随钻测量技术方面，除了井下测量数据高速传输和高温高压传感器还存在一定局限性外，已经基本实现了钻井井下信息的实时采集和传输，为智能钻井提供了数据和硬件支撑[7]。
智能钻井是人工智能与钻井工程高度融合的变革性技术，是由机器自主感知、决策和控制的智能化钻井技术[8]。在智能钻井背景下，钻井施工将实现智能化和无人化，传统的钻进参数调控方法已无法满足智能钻井需求，钻进参数调控理论必须从传统的静态钻进参数设计，向钻井效率动态感知和钻进参数动态决策的钻进参数自适应调控理论发展。为此，国外石油公司对钻进参数自适应调控技术进行了攻关研究。斯伦贝谢推出了钻井参数优化系统，基于钻速方程分析钻进参数与机械钻速的关系，确定最优钻进参数，并实时推送至司钻台[9]。埃克森美孚公司研发了钻进参数监测和优化平台，核心是建立钻进参数的控制方程和实时监测钻井效率，向司钻推荐钻进参数[10]。
综合来看，目前的研究成果更多的是数字化钻井背景下的钻进参数实时优化辅助决策技术，主要用于辅助司钻钻进，对于如何在智能钻井背景下自适应调控钻进参数，实现钻机自主送钻和自主定向，目前尚未形成一个明确清晰的技术框架。为此，笔者将钻进参数自适应调控技术与数字孪生技术融合，设计了基于数字孪生的钻进参数自适应调控系统架构和运行机制，分析了钻进参数自适应调控数字孪生系统的关键理论技术需求，推动数字孪生技术在钻井工程中的应用，对于实现智能化钻井也有重要作用。
1. 钻进参数自适应调控技术及其数字孪生需求
1.1 钻进参数自适应调控技术架构及工艺流程
钻进参数自适应调控技术的目标是取代传统司钻调控参数的钻进方式，实现钻机自主送钻和自主定向。该技术主要由钻前静态设计、钻井动态感知和钻井动态决策组成，具体包含钻井设计阶段的钻进参数设计、滑动/复合钻进井段设计和实钻阶段的钻井效率动态感知、定向效率动态感知，钻进参数优化、滑动定向工具面动态调控等方面（见图1）。该技术与智能钻井设备、智能终端相结合，可构建钻井全生命周期的钻进参数自适应调控技术体系。
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图 1 钻进参数自适应调控技术架构Figure 1. Architecture of adaptive control technology for drilling parameters钻进参数自适应调控技术的工艺流程如图2所示。
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图 2 钻进参数自适应调控技术的工艺流程Figure 2. Process flow of adaptive control technology for drilling parameters1）钻前静态设计，包括钻进参数设计与滑动/复合钻进井段设计。钻进参数设计是指根据邻井历史数据建立机械钻速预测模型和钻进参数调控约束条件，设计钻进参数调控方案（钻压、转速、排量），作为各地层的初始钻进参数。滑动/复合钻进井段设计是指根据钻井设计数据以及钻进参数设计方案，预测弯螺杆钻具滑动/复合钻进的造斜率，制定全井段滑动/复合钻进方案及工具面调整方案（顶驱旋转角度、转速）。
2）钻井动态感知，包括钻井效率动态感知和定向效率动态感知。钻井效率动态感知是指根据钻井实时数据计算钻速、机械比能等参数，分析钻井效率的变化特征，识别钻井状态，作为钻进参数决策优化的基础。定向效率动态感知是指在定向过程中根据实时测斜数据预测井眼轨迹走势，计算判断井眼轨迹偏移系数，作为工具面动态调控和滑动/复合钻进方案优化的基础。
3）钻井动态决策，包括钻进参数实时优化和滑动定向工具面动态调控。钻进参数实时优化是在钻井效率动态感知的基础上根据钻井条件的变化来优化钻井参数，并根据实时数据不断更新机械钻速预测模型和钻进参数设计方案，以适应不断变化的钻井环境和地质条件。滑动定向工具面动态调控是在定向作业效率动态感知的基础上根据井眼轨迹纠偏设计和工具面调控预测模型，确定工具面的调整方案。
1.2 钻进参数自适应调控技术的数字孪生需求
钻进参数自适应调控是一个复杂的动态决策过程，贯穿整个钻井全生命周期。钻井过程中不可避免会出现钻井设备设性能随时间退化、钻井条件的动态演化等情况，如钻柱与井壁摩阻系数的变化、地质条件的变化、钻头磨损程度的变化、井眼轨迹与钻具组合的变化等。由于钻井仿真应用的模型参数是静态的，仿真结果不能真实反映钻井作业的实际状态，很难满足钻进参数自适应调控的需求。
因此，目前需要一个能够能实现虚实融合、虚实交互，并准确反映钻井全生命周期实际运行状态的模型，将钻进参数自适应调控技术和智能钻机、智能设备深度融合，为钻进参数自适应调控技术提供支撑。数字技术能够实现虚实交互、并能描述物理实体全生命周期的演化过程，为此将该技术引入钻进参数自适应调控，可以实现钻进参数自适应调控技术与智能钻机、智能设备的深度融合，以及对钻井动态演化的精准映射。
2. 钻进参数自适应调控数字孪生系统设计
钻进参数自适应调控数字孪生系统通过构建虚实结合的数字孪生模型，实现对钻井过程的精准控制与优化，具体内容包括系统的整体架构、运行机制和应用场景设计。
2.1 整体架构
基于数字孪生“物理实体”“虚拟实体”“孪生数据”“服务”和“连接”五维模型，构建了钻进参数自适应调控系统数字孪生架构，其包括物理钻井平台、虚拟钻井平台、钻井孪生数据、服务应用层以及基于物联网技术的通信连接层（见图3）。
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图 3 钻进参数自适应调控数字孪生系统架构Figure 3. Architecture of digital twin-based adaptive control system for drilling parameters1）物理钻井平台是真实存在的物理实体，由智能钻机、智能钻井设备、地质环境、井筒流体等实体，以及所有钻井活动，如送钻、定向、起下钻、正/倒划眼、接单根/立柱等组成的集合。智能钻机和智能设备上部署各类传感器，通过物联网技术实现钻井数据的采集和传输，实时监测钻井过程设备状态、地质环境和运行状态，并远程控制智能钻井设备完成钻进参数的调整。
2）虚拟钻井平台是物理钻井平台在虚拟空间中的数字映射，集成和融合了几何、机理和控制3层模型，是复杂钻进过程在数字孪生系统的远程再现。虚拟钻井平台利用钻井孪生数据层的实时钻井数据，在物理钻井平台动态变化过程中，实现几何模型、机理模型、控制模型的实时动态更新，实现物理钻井平台与虚拟钻井平台的一致性。其中，几何模型描述了井眼轨迹、井身结构、钻具组合、地质分层剖面等几何参数；机理模型是对钻井过程的基本逻辑特征描述，包括钻柱动力学模型、工具面动态调控模型等；控制模型是对钻进参数自适应调控过程中约束条件的表征，包括钻柱粘滑振动约束、井斜控制约束模型等。
3）钻井孪生数据是数字孪生系统运行的核心驱动，是钻井过程中复杂、耦合、时变数据的载体，负责为钻进参数自适应调控提供数据支撑服务。钻井孪生数据主要包括钻井设计、地质设计等设计数据，录井数据、随钻测量数据等钻井动态数据，粘滑振动剧烈程度、轨迹偏离系数等钻井监测数据，以及钻进参数优化策略、定向调控策略等钻井决策数据。
4）服务应用层是钻进参数自适应调控数字孪生系统核心功能的体现，基于虚拟钻井平台和钻井孪生数据，通过钻前静态设计和钻中动态监测与实时决策，实现钻进参数的自适应调控。具体包括钻前钻进参数设计服务、滑动/复合钻进井段设计服务、钻井效率监测与处理服务、井眼轨迹偏离动态感知服务、钻进参数优化决策服务和工具面动态调控服务等。
5）通信连接层是数字孪生模型各组成部分的连接，是物理钻井平台、虚拟钻井平台、钻井孪生数据、服务应用层实现互联互通的桥梁。通信连接层基于物联网技术实现钻井数据和钻进参数自适应调控计算分析结果的传输，实现对智能钻井设备的远程控制和虚实交互。
2.2 运行机制
钻进参数自适应调控数字孪生系统的运行机制包括数字孪生系统构建与钻前静态设计、数字孪生系统演化与钻井动态感知和数字孪生系统更新与钻井动态决策等3个方面（见图4）。
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图 4 钻进参数自适应调控数字孪生系统运行机制Figure 4. Operational mechanism of digital twin-based adaptive control system for drilling parameters2.2.1 数字孪生系统构建与钻前静态设计
由于地质环境存在差异，邻井数据具有多源异构的特征，首先，对历史数据进行清洗和特征提取，建立岩石强度剖面、地质分层剖面、钻具组合、井身结构、井眼轨迹等几何模型；其次，基于人工智能算法和理论模型，建立机械钻速预测模型、地层可钻性预测模型、钻头磨损预测模等机理模型，以及井眼净化、钻柱振动、钻柱屈曲等控制模型；最后，在虚拟钻井平台中模拟不同钻进参数、不同工况下的钻进过程，建立钻进参数技术剖面（钻压、转速、流量）、滑动/复合钻进井段剖面、工具面调控参数剖面（顶驱转速、旋转角度）等。
2.2.2 数字孪生系统演化与钻井动态感知
根据钻前钻进参数技术剖面，基于物联网技术使虚拟钻井平台与物理钻井平台虚实同步钻进，实时监测跟踪钻井效率、定向效率的演化。若发现钻井效率异常，首先分析其原因，例如未使用推荐钻进参数、地层差异、钻头磨损、地层变化或地层不均匀等原因。若因为地层变化导致钻井效率下降，则更新钻井平台和物理钻井平台中的地层模型；若因为钻头磨损严重导致钻井效率下降，则确定起钻时机更换钻头。若正常钻进，则采用强化学习、遗传算法等信息技术，在钻进过程中主动探索不同参数钻进，探寻最优钻进参数组合，并生成钻进参数优化策略，通过通信连接层下达至物理钻井平台完成指令，实现闭环钻井。
2.2.3 数字孪生系统更新与钻井动态决策
虚拟钻井平台与物理钻井平台虚实同步钻进，实时分析物理钻井平台实时数据与数字孪生模型仿真结果的差异，根据物理钻井条件的动态变化，更新虚拟钻井平台的几何模型、机理模型和控制模型，消除物理钻井平台与虚拟钻井平台的差异，保持高保真数字孪生模型，实现对物理钻井过程的精准映射；并基于更新后的虚拟钻井平台，重构钻进参数技术剖面，不断优化迭代，逐步实现钻进参数自适应调控。
2.3 应用场景设计
1）钻井工程精细设计。在钻前设计阶段，数字孪生系统通过分析地层特征、钻井历史数据和钻井工程设计等信息，建立高精度数字孪生虚拟钻井平台，考虑具体的地层性质、井眼轨迹、钻具组合和钻进参数，在虚拟钻井平台中模拟实时钻井过程，降低钻井试错成本，生成包含钻进参数方案和全井段滑动/复合钻进方案的精细钻井设计，实现对物理钻井过程的精准映射。
2）远程智能钻井和实时控制。在实际钻进过程中，数字孪生系统通过传感器和物联网技术，实现对智能钻井设备的远程控制和虚实交互，使虚拟钻井平台与物理钻井平台虚实同步钻进。数字孪生系统通过实时钻井数据进行迭代更新，确保物理钻井平台和虚拟钻井平台的一致性，实现远程智能钻井和实时控制。
3. 钻进参数自适应调控数字孪生系统关键理论技术需求
为应对复杂钻井条件带来的挑战，提升钻井作业的整体效率和安全性，详细介绍钻进参数自适应调控关键理论技术所涉及的复杂钻井条件下机械钻速预测与优化、钻机自主钻进参数动态优化调控及钻机自主钻进参数动态优化调控等技术。
3.1 复杂钻井条件机械钻速预测与优化
随着超深井、水平井数量不断增加，钻进参数调控时不仅要考虑提高钻井速度，还要考虑经济效益、安全和环境等因素，在井眼清洁[11]、摩阻扭矩[12]、井下钻具组合[13]、井眼轨迹控制[14]等因素的影响下，钻进参数的优化更加复杂[15]。特殊结构井中，由于钻柱摩阻和螺杆钻具的影响（见图5），井下钻井数据是地表钻井参数和井下钻井条件的函数[16]。录井仪器记录的钻压、转速与井下实际钻压、转速的差别较大，从而影响了对钻井参数和钻井性能的准确评估。由于井下测量数据的高速传输和高温高压传感器还存在一定局限性，且井下测量装置成本高昂，井下测量工具还未广泛使用，目前用于钻进参数自适应调控分析的数据多为地面测量数据，分析结果并不适用于水平井。
此外，水平井钻井过程中，由于井壁与钻柱的非线性摩擦，更容易发生钻柱粘滑振动和钻柱屈曲，易导致钻柱断裂[17]。水平井井眼净化不充分，会导致钻柱与井壁的摩阻系数增加，加剧钻柱粘滑振动[18]，也是导致卡钻的主要原因之一。因此，需要考虑特殊结构井、钻柱屈曲、钻柱粘滑振动、井眼净化等复杂钻井条件对钻井效率的影响，形成复杂钻井条件下的机械钻速预测与优化技术，为钻进参数自适应调控提供理论支撑。
3.2 机械钻速预测模型动态更新
钻井过程中为了尽可能提高行程钻速，减少起下钻过程中溢流、卡钻等井下故障的发生，单只钻头通常需要钻穿多个地层，由于地层的非均质性，地层岩石性质总体呈现动态变化，因而钻头磨损状态也是动态变化的，且由于不同地层的研磨性不同，钻头磨损还呈现非均匀磨损的情况[19]。这些动态变化在现场无法直接测量，但会显著影响钻井参数与机械钻速的关系，导致钻井数据的分布随时间变化产生概念漂移现象[20]，如图6所示。随着时间的推移，机械钻速预测模型需要进行数据更新，或者被完全替换，以满足动态钻井环境的需求。因此，需要开展机械钻速预测模型动态更新技术研究，实现虚拟钻井平台与物理钻井平台状态的一致性。
3.3 钻进参数自主优化调控
传统钻进参数调控过程中，司钻通过尝试采用不同钻井参数钻进，根据机械钻速的变化情况依靠经验选择相对最优的钻进参数钻进，并在持续的钻进过程中根据钻井状态的变化相应调控钻进参数。该参数调控过程可以看作是司钻与钻井环境交互，探索新的机械钻速和钻进参数产生最优钻进参数策略的过程。但是在智能钻井背景下，只能利用现有或历史数据通过钻速预测模型确定相对的最优钻进参数，特别是由于钻进参数与机械钻速的非线性关系，预测的机械钻速可能并不准确。因此，需要开展钻机自主钻进参数动态优化调控技术，通过模拟不同钻井参数组合、地层、钻井设备情况下的机械钻速，制定钻进参数动态优化策略，并根据物理钻井平台反馈的信息推动模型更新，迭代优化钻进参数自适应调控数字孪生系统，为钻进参数闭环智能调控提供理论支撑。钻进参数动态优化调控过程中，基于已探索区域数据，借助强化学习算法控制探索方向，制定钻进参数动态优化策略，主动探索黄色区域（见图7），增强数字孪生模型的可靠性。
3.4 钻井效率实时监测与处理
钻井效率是反映钻进参数自适应调控结果的重要参数，通过钻井效率可以确定当前的钻井状态和下一步要采取的措施，钻井效率的量化评价是实现闭环智能钻井的关键技术。实际钻井过程中，机械钻速与钻进参数的关系并不总是符合理论规律，在钻进参数相差不大的情况下，不同地层的机械钻速差别大，如图8所示。现场技术人员通常将之归因于钻头失效或地层因素，但很多时候钻头出井磨损并不严重[21]。钻进参数与机械钻速的非线性响应是钻井效率异常的反映，钻进效率异常的原因可能是粘滑振动、钻头泥包、地层变化和井底泥包等，不但难以准确判断，而且这些因素对机械钻速的影响通常都难以量化，且受钻进参数影响较小。因此，需要形成钻井效率实时监测与处理技术，根据钻井性能指标变化趋势，准确识别钻井效率异常原因，对钻井低效工况进行处理，使钻进参数与机械钻速呈线性关系，判定钻进参数调控策略。
3.5 滑动/复合井段设计与调控
水平井一般采用直线—圆弧—直线三段式井身剖面，采用螺杆钻具钻进时，按照设计井眼轨道，圆弧段只能采用滑动钻进定向方式，但是由于摩阻扭矩的影响，难以在钻头上施加有效钻压，滑动钻进效率远低于复合钻进的效率[22]。为此，钻井现场通常采用滑动/复合交替钻进的方式，使平均造斜率达到设计要求，既能提高钻井效率，又能保证实钻井眼轨迹与设计井眼轨道的相对一致性。但在现场钻井过程中，滑动/复合交替钻进方案由定向工程师的经验决定，由于“先钻后测”的测量方式和MWD零长的影响，井眼轨迹测量数据具有滞后性，使得制定的滑动/复合钻进模式间切换方案存在随机性和不确定性，可能导致井眼轨迹偏离预期，严重影响钻井效率和后期钻井作业。因此，为了提高定向的作业效率和井眼轨迹控制精度，需要提前制定滑动/复合钻进方案及相应钻进参数，消除钻井过程中调整滑动/复合钻进方式的盲目性及凭经验钻进的误判。
3.6 滑动定向工具面动态调控
弯螺杆钻具定向钻井过程中，需要调控工具面，使井眼轨迹按照设计的井眼轨道钻进，但是受地层性质、井身结构、钻具组合、钻井参数等多方面的影响，定向工程师需要多次反复调整才能准确控制工具面，难以一次调整到位。当钻进模式改变、工具面失稳或需调整井眼轨迹时，还需要重新调整工具面, 待其稳定下来之后才能继续定向钻进[23]。传统的工具面调控方法严重依赖人员经验，顺北油田部分井的单次工具面调控时间超过了2 h[24]，严重影响了滑动钻进效率。因此，为了提高钻井定向效率和摆脱对人员经验的依赖，需要研究一种工具面快速动态调控方法，为井眼轨迹智能闭环调控提供技术支撑。
4. 结 论
1）设计的钻进参数自适应调控数字孪生系统架构，能够实现虚实融合、虚实交互，并准确反映钻井全生命周期的实际运行状态，将钻进参数自适应调控技术和智能钻机、智能设备深度融合，可实现钻机自主送钻和自主定向。
2）钻进参数自适应调控数字孪生系统由物理钻井平台、虚拟钻井平台、钻井孪生数据、服务应用层和通信连接层组成，通过数字孪生系统的构建、演化和更新，实现钻进参数自适应调控技术的工艺流程。
3）为了实现钻进参数自适应调控数字孪生系统的构建及应用，还需要开展复杂钻井条件下机械钻速建模与优化、机械钻速预测模型动态更新、钻机自主钻进参数动态优化等关键技术攻关研究。
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图 3 不同钻压下斜长花岗岩岩样和标准件磨损量与钻头钻速的关系
Figure 3. Relationship between the abrasion losses of oblique granite sample and standard part and the drilling speed of drill bit under different WOB
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图 5 不同岩性岩样和标准件磨损量与钻压的关系（转速198 r/min）
Figure 5. Relationship between abrasion losses and WOB of rock samples with different lithology and standard parts (rotary speed of 198 r/min)
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图 4 不同钻压下玄武岩岩样和标准件磨损量与钻头转速的关系
Figure 4. Relationship between the abrasion losses of basalt sample and standard part and the rotary speed of drill bit under different WOB
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图 6 火成岩研磨性指标与其单轴抗压强度的关系
Figure 6. Relationship between abrasiveness and uniaxial compressive strength of igneous rock
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图 7 火成岩研磨性指标与等效石英含量的关系
Figure 7. Relationship between abrasiveness and equivalent quartz content of igneous rock
表 1 火成岩岩样矿物成分及含量和单轴抗压强度测试结果
Table 1 Test results of mineral composition & content and uniaxial compressive strength of igneous rock samples
岩性 矿物各成分含量，% qe，% σ/MPa 石英 钾长石 斜长石 闪石 辉石 斜长花岗岩 12 25 59 – – 84.00 112 花岗斑岩 17 50 29 – – 84.71 129 石英正长岩 19 51 27 – – 85.86 147 石英二长岩 18 38 41 – – 86.00 138 花岗二长岩 24 36 37 – – 86.57 176 英安岩 36 9 40 11 – 88.21 207 花岗正长岩 31 44 20 – – 85.86 230 角闪辉长岩 18 22 36 10 13 89.27 268 花岗闪长岩 35 9 54 3 – 90.13 275 玄武岩 – 17 55 5 19 – 308 
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表 2 火成岩研磨性指标与单轴抗压强度关系回归结果
Table 2 Regression results of relationship between compressive strength and abrasiveness of igneous rocks
函数关系 模型 R2 F 线性 ω=0.144σ–6.028 0.944 3 135.504 1 对数 ω=27.244lnσ–120.17 0.901 4 70.133 6 指数 ω=5.78e0.006 4σ 0.961 4 199.476 8 幂 ω=0.031σ1.241 0.963 1 208.851 6 多项式 ω=0.000 4σ2–0.025 5σ+9.712 0.962 9 91.030 9
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表 3 火成岩研磨性指标与等效石英含量关系回归结果
Table 3 Regression results of relationship between equivalent quartz content and abrasiveness of igneous rocks
函数关系 模型 R2 F 线性 ω=3.680qe–298.74 0.830 4 34.262 3 对数 ω=320.26lnqe–1 408.7 0.828 5 33.813 3 指数 ω=4×10–6e0.187qe 0.832 7 34.845 0 幂 ω=2×10–29qe15.5 0.834 3 35.234 0 多项式 ω=0.02qe2–138.617 0.832 1 34.690 8
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表 4 回归关系式比较
Table 4 Comparison of regression relations
引入参数 关系式 R2 F σ 式（3） 0.963 1 208.851 6 qe 式（4） 0.834 3 35.234 0 qe，σ 式（6） 0.962 7 77.357 9
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表 5 研磨性指标预测结果
Table 5 Abrasiveness prediction results of igneous rocks with different lithologies
岩性 单轴抗压
强度/MPa研磨性指标/（mg∙cm–3） 相对误差，% 预测 实测 正长花岗岩 151 15.63 15.24 2.52 斜长花岗岩 118 11.51 11.95 3.80 粉红花岗岩 273 32.60 30.06 7.80 二长花岗岩 197 21.75 23.17 6.55 二长花岗岩 169 17.98 17.45 2.94
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