铀尾矿处置的实践和认识

回顾我国铀尾矿处置的相关科研工作和工程实践,涉及高固体含量尾矿浆的管道输送,高压矿浆的研制,耐腐蚀管材的应用,以及铀尾矿库的退役治理,并对铀尾矿库渗水等有待解决的问题提出建议.     

基于蚂蚁算法的断裂追踪技术在乌夏地区的应用

断裂解释是地震资料解释的重要内容,解释的可靠性对储层研究有很大影响。在乌夏地区地震资料进行预处理并综合应用相干体、方差体等技术手段检测地震反射不连续性的基础上,应用蚂蚁追踪技术进行断裂系统解释,对蚂蚁追踪属性体提取过程中涉及的6个参数的合理取值进行对照试验,并用地震、岩心、成像测井等资料对试验结果进行多次验证。文中利用构造平滑、方差计算增强断裂边界,通过参数试验,确定属性提取最优参数组合,并由产状控制滤除低角度层位痕迹,进而生成蚂蚁追踪属性体;对属性体提取积分厚度,预测平面裂缝发育情况,通过碎片拾取,确定裂缝大致方位及角度,以加深对乌夏地区二叠系风城组断裂系统的认识。应用分析表明,蚂蚁追踪的属性体断裂痕迹比相干体、方差体更为清晰,并能在平面及剖面解释上体现更多的细节。     

随机建模技术在丘东气田储量计算中的应用

介绍了利用随机建模技术进行油气储量计算的概念、原理和方法步骤,该技术利用储量参数三维地质模型进行储量计算,不仅解决了传统容积法计算储量时参数难以取准的问题,同时能够更加准确地反映储量的分布范围。以丘东气田为例进行储量计算的结果表明,采用该技术计算的储量客观合理,计算结果真实可靠,可为油田开发调整提供地质依据。     

优化后的模糊判识在小集油田储层评价中的应用

利用主因子分析对小集油田储层评价参数进行优选,得出孔隙度、渗透率、含油饱和度及泥质含量等4个参数在研究区的储层中有明显的差异性。然后利用参数的等分位划分、模拟退火优化和模糊综合判识相结合的储层评价方法对储层进行分类评价。结果表明,储层在各个小层的分布具有较大的差异,并且储层的分布受沉积相的控制。     

水驱前后油藏参数变化机理研究

从粘土矿物水化、膨胀、分散、变形、迁移,地层微粒产状变化、流体性质变化等方面阐述了储集层参数变化机理、水驱油效率及油水相对渗透率变化机理。查明油藏参数变化机理将有助于预测油藏参数的变化。     

吸附金—硫脲络合物的粉状活性炭的浮选

在非氰化技术中，金通常是在酸性介质中用硫脲浸出的。因此，从硫脲溶液中提取金的可能技术是令人感兴趣的。有关分离技术已在实验室通过分批试验进行了研究，其中包括用粉状活性炭吸附金，并将其与粒状炭进行了对比，在随后的固液分离中应用了泡沫浮选。浮选中间油酸钠作表面活性剂。用电动学测量方法对获得的有希望的结果了进一步的研究，研究工作的目的是，在金的浸出液中（例如在堆浸之后的浸出液中）尽可能应用这种分离方法。     

用浓密排放法处置铀水冶厂尾矿的研究

本文叙述了浓密排放法的基本原理,介绍了增浓尾矿的基本方法,模拟实际堆坝条件确定了E厂尾矿的不分选浓度,并测定了沉积坡坡度及堆积体不同部位的粒度组成和其他主要物理力学性质以及加石灰、絮凝剂后,对堆积体各种性能的影响。探讨了尾矿浓密后的沉积、团结、渗透和流变特性及水力输送等方面的基本规律,阐述了将尾矿浓密、浓矿浆水力输送、堆坝等一系列措施用于E厂以解决老尾矿池因渗漏而影响厂区安全的技术可能性和经济合理性,为设计提供了依据。试验表明,浓密尾矿输送和堆坝在节能、节省投资、减少占地和保护环境方面都具有特殊的优点,是铀尾矿处置的一种新的值得重视的方法。     

生物法去除废水泥渣中重金属的经济评价

对各种不同的泥渣处理实践进行了经济评价，它包括对消化和未消化泥渣采用的金属细菌浸出流程和传统的泥渣处理方法（填地、焚化、联合焚化、液状或脱水沁天地面施撒）。细菌浸出法包括石灰中和和地面施撒，用该法处理未消化的泥渣比处理消化泥渣更经济。对一个处理废水量为３８８０００ｍ＾３／ｄ的工厂而言，该法与既不消除污染又不脱水的泥渣在地面上撒的方法相比较有竞争力的。这两种处理方法是接近相等的。金属溶解比通常使用的     

油藏描述中的测井资料数据标准化方法和程序

根据中国东部油田地质特点，为提高油田二次评价中的测井解释精度，通过分析油田实际资料，总结出一套适应于断层多、相变频繁的陆相地层的测井资料数据标准化技术、方法和程序。已成功应用于胜利牛庄油田及大港枣园油田，效果明显。     

基于参数优化AdaBoost算法的酸性火山岩岩性分类

岩性识别是火山岩油气藏勘探的基础,为提高长岭气田火山岩岩性识别的准确率,采用决策树、支持向量机、逻辑回归、AdaBoost-决策树、AdaBoost-支持向量机和AdaBoost-逻辑回归6种算法,对研究区酸性火山岩岩性进行分类与识别。通过分析研究区火山岩不同岩性的测井响应特征,选取了对火山岩岩性、组构和孔隙结构反应灵敏的12种岩石物理测井参数作为分类特征量。选择3口井中岩心分析和岩矿录井资料完整的7 150个测井数据作为数据集,并从中随机选取70 % 的数据作为训练集建立岩性识别模型,剩余30 % 的数据作为测试集。对6种算法建立的模型通过交叉验证进行参数优化及模型评价,对比不同算法与录井剖面的结果表明,AdaBoost-决策树算法可作为长岭气田利用常规测井资料识别火山岩岩性的有效手段,准确率可达90 % 以上。