粘弹介质叠前四参数同步反演及应用

叠前地震资料中包含纵波速度、横波速度、密度和吸收衰减系数等弹性及粘弹性信息,其中吸收衰减属性对储层物性及流体性质尤为敏感。本文从粘弹介质精确Zoeppritz方程出发,基于介质分解理论通过公式推导及近似,建立了包含纵波速度、横波速度、密度和吸收衰减系数的纵波反射系数特征方程,利用贝叶斯反演框架,实现了叠前纵波速度、横波速度、密度、衰减四参数同步反演。模型与实际资料反演效果均表明了该方法的可靠性。该方法较好应用于胜利油田东部海上探区的油气识别,相比于常规弹性介质流体因子,四参数同步反演方法得到的吸收衰减系数能更准确地表征油气的分布。     

基于SAPSO-ELM的瓦斯涌出量分源预测及应用

为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性等问题,结合主成分分析法和分源预测理论,对开采层、邻近层、采空区的瓦斯涌出量数据分别进行主成分分析降维,得到预测指标。针对极限学习机(ELM)存在的输入权值矩阵与隐含层阈值随机生成的问题,利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对极限学习机的参数寻优,将新疆某煤矿回采工作面瓦斯涌出量及影响因素作为SAPSO-ELM模型的输入进行训练,再利用训练好的SAPSO-ELM模型对陕西某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行验证预测,并对比原始ELM模型的预测结果。结果表明,SAPSO-ELM模型的平均相对误差为3.45%,ELM模型的平均相对误差为8.81%,与ELM模型相比,SAPSO-ELM模型预测精度及效率均优于原始ELM模型。分源预测理论和主成分分析法的结合有效解决了多因素间的多重相关性并降低了预测模型的复杂度,SAPSO-ELM预测模型实现了瓦斯涌出量的快速精准预测,对预防瓦斯事故发生和保障煤矿安全高效开采具有较好的指导作用。      

热红外遥感技术在江西寻乌地区地热勘查中的应用

热红外遥感是地热资源勘查中的常用技术,对江西寻乌地区的Landsat 8热红外影像采用单窗算法,根据MODIS影像计算大气水汽含量,并逐步获取反演参数,得到地表温度反演结果;利用MOD11_L2地表温度产品对结果进行对比分析,验证反演有效性。通过对已有地热资料和地质构造背景的研究,总结地热形成的有利构造条件,分析地表反演温度与已有地热及断裂构造之间的空间关系,建立地热异常区圈定依据,并剔除假异常,最终在研究区圈定了11个潜在地热异常区,为该区地热勘查提供依据。     

岩溶地面塌陷三机理理论及其应用

为了给岩溶地面塌陷预测、监测、防治和应急措施提供理论依据,全面总结了岩溶地面塌陷的发育规律,认为岩溶、土体和诱发因素是岩溶地面塌陷的三要素。岩溶为土体丧失提供通道和储藏空间。土的工程地质性质决定了土体塌陷方式:“黏土块”坍塌、砂颗粒漏失、软弱土流失;土体塌陷方式决定了土体塌陷机理;据土体塌陷方式提出了由“土洞型塌陷”“沙漏型塌陷”和“泥流型塌陷”构成的岩溶地面塌陷三机理理论:黏性土和密实砂性土层中,在外力作用下,土洞顶板拱效应失效而产生的地面塌陷现象称为土洞型塌陷;由于诱发因素的触发导致可溶岩上方松散砂层中砂颗粒漏失而产生的地面塌陷现象称为沙漏型塌陷;可溶岩上方软弱土体在外力作用下向可溶岩中流失而产生的地面塌陷现象称为泥流型塌陷。三机理理论关注土体塌陷方式,既解释了岩溶地面塌陷现象,更回答了土体“如何塌”的问题。诱发因素是塌陷的外部影响因素,不是塌陷机理的构成要素;诱发因素产生作用力;作用力改变土颗粒运动状态,使土颗粒由“静止→运动”,土体由“稳定→塌陷”。依据三机理理论,提出了岩溶地面塌陷综合地质预测方法,建立了基于三个塌陷机理的土体塌陷确定性预测模型,系统总结了岩溶地面塌陷监测、防治和应急措施方法,形成了从理论到实践的、完整的岩溶地面塌陷思想体系。      

机器学习与成矿预测:以闽西南铁多金属矿预测为例

作为近年来爆炸式发展的方法模型,机器学习为地质找矿提供了新的思维和研究方法。本文探讨矿产预测研究的理论方法体系,总结机器学习在矿产预测领域的特征信息提取和信息综合集成两个方面的应用现状,并讨论机器学习在矿产资源定量预测领域面临的训练样本稀少且不均衡、模型训练中缺乏不确定性评估、缺少反哺研究、方法选择等困难和挑战。进一步以闽西南马坑式铁矿为实例论述基于机器学习方法的矿产预测基本流程:(1)通过成矿系统研究建立成矿模型,确定矿床控矿要素;(2)通过勘查系统研究建立找矿模型,并为评价预测提供相关的勘查数据;(3)通过预测评价系统研究,建立预测模型,并提取预测要素;(4)利用机器学习模型对预测要素进行信息综合集成,获取成矿有利度图;(5)对预测性能和结果进行不确定性评估;(6)找矿靶区/成矿远景区圈定及资源量估算。最后,总结建立以地学大数据和地球系统理论为指导,以“地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统”为研究路线的基于地学大数据的矿产资源定量预测理论和方法体系的研究愿景。     

黑龙江省浅覆盖区地物化特征与找矿标志——以黑河市340高地金矿化区为例

黑龙江省黑河市340高地金矿点大地构造上位于兴安地块东北缘,多宝山Cu-Au-Mo-W-Fe成矿亚带内,其地貌为浅覆盖区,找矿较为困难。本文采用浅钻技术取样,对研究区进行基岩填图,圈定出以硅化为中心、青磐岩化为外围的蚀变矿化带。对基岩样品进行岩石地球化学分析,通过主成分分析,确定有6个主成分特征值大于1,其中第二主成分与金元素关系密切,是研究区有效的找矿标志。高精度磁测结果显示区内构造以NNW向为主,且其线性低值异常或与蚀变引起的退磁有关。对区内的地物化异常进行工程查证,发现金矿点1处,圈定预测靶区1处。     

我国马尾藻金潮生态动力学研究进展

马尾藻金潮作为一种新兴的海洋生态灾害在国内外频发,我国近些年近海防灾减灾形势愈发严峻.简介了马尾藻的主要危害;对国内外马尾藻金潮的溯源研究、基础生物和生态学研究、监测预警研究现状进行了梳理,对金潮生态动力学研究的发展现状与独特优势进行了讨论,认为未来我国金潮生态动力学会立足于多学科多手段融合,开展突出关键物理、化学和生物过程及其耦合作用的系统性研究,开展金潮与其他海洋生态灾害如绿潮、赤潮等联合暴发的驱动机制及其关联性研究,在研究思路上要注重基于海洋环境监测与海洋立体观测的早期预警、基于分子生物学和生态学手段的快速鉴种溯源、基于统计模型的生物量初级生产力评估以及基于数值模型的漂移轨迹与生消关键过程的趋势预测与风险评估相结合,为开发具备业务化预报能力的金潮生态动力学数值预警报系统不断努力,以便进一步提升我国大型海藻生态灾害的预警报技术和防灾减灾能力.     

基于支持向量机的膨胀土胀缩等级预测

膨胀土的胀缩等级判定对膨胀土地区工程建设具有重要的意义。为此,本文提出了一种基于支持向量回归机（SVR）模型的膨胀土胀缩等级预测方法。基于肯尼亚“蒙内铁路”沿线膨胀土的土工试验数据,以土体自由膨胀率作为预测目标,构建了包含两种不同预测指标体系的膨胀土胀缩等级预测模型。模型I以液限、塑限、塑性指数、3种不同粒径的颗粒含量（< 0.075、0.075～0.25、0.25～0.5）、土的类型为输入参数,模型II以液限、塑限、塑性指数、粒径< 0.075的颗粒含量、土的类型为预测参数。两个模型在预测时采用Linear、Polynomial、RBF和Sigmoid核函数进行训练。结果表明:（1）当预测采样次数达到1000次时,训练模型均趋于稳定;（2）整体而言,模型I的预测精度要优于模型II,模型I中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率86.6%,其次为Linear核函数（准确率82.9%）和Sigmoid和函数（准确率75.1%）。模型II中采用RBF核函数建立的模型给出了最高准确率77.4%,其次为Linear核函数（准确率74.3%）和Sigmoid和函数（准确率72.9%）;（3）采用Linear函数、Sigmoid函数和RBF函数作为核函数模型对44组未知胀缩等级的土样预测时,模型I中三者预测结果相同的数量占比为73%,其余组土样的预测胀缩等级相同或相邻,不存在“越级”现象,模型II中三者预测结果相同的数量占比为68%,不存在“越级”现象。最后,通过与模糊层次分析法评价结果对比,进一步证明了本文研究结果可为肯尼亚等类似地区工程建设中膨胀土的胀缩等级预测和处理提供依据。