The effect of oil expulsion or retention on further thermal degradation of kerogen at the high maturity stage: A pyrolysis study of type II kerogen from Pingliang shale,China

High maturity oil and gas are usually generated after primary oil expulsion from source rocks, especially from oil prone type I/II kerogen. However, the detailed impacts of oil expulsion, or retention in source rock on further thermal degradation of kerogen at the high maturity stage remain unknown. In the present study, we collected an Ordovician Pingliang shale sample containing type II kerogen. The kerogens, which had previously generated and expelled oil and those which had not, were prepared and pyrolyzed in a closed system, to observe oil expulsion or oil retention effects on later oil and gas generation from kerogen. The results show that oil expulsion and retention strongly impacts on further oil and gas generation in terms of both the amount and composition in the high maturity stage. Gas production will be reduced by 50% when the expulsion coefficient reaches 58%, and gas from oil-expelled kerogen (less oil retained) is much drier than that from fresh kerogen. The oil expulsion also causes n-alkanes and gas compounds to have heavier carbon isotopic compositions at high maturity stages. The enrichment of ¹³C in n-alkanes and gas hydrocarbons are 1‰ and 4–6‰ respectively, compared to fresh kerogen. Oil expulsion may act as open system opposite to the oil retention that influences the data pattern in crossplots of δ¹³C₂–δ¹³C₃ versus C₂/C₃, δ¹³C₂–δ¹³C₃ versus δ¹³C₁ and δ¹³C₁–δ¹³C₂ versus ln(C₁/C₂), which are widely used for identification of gas from kerogen cracking or oil cracking. These results suggest that the reserve estimation and gas/source correlation in deep burial basins should consider the proportion of oil retention to oil expulsion the source rocks have experienced.     

基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测

在大数据科学成为新的科学范式的背景下,基于地质大数据理念,提出了模型驱动的矿产资源定量预测评价的新方法,以及模型流程建模技术贯穿整个矿产资源预测评价过程的新思路,以地质理论指导地质大数据分析和计算机技术实现地质大数据挖掘2条主线展开研究,实现了面向地质大数据的数据挖掘与矿产资源的定量预测评价。结合青海祁漫塔格铁铜多金属矿床、山东焦家金矿床、云南个旧锡铜多金属矿床等不同地区、不同成矿类型和矿种开展了应用研究,完成了找矿模型工作流的设计与实现,进行了有利成矿信息的挖掘,取得了较好的效果,为大数据时代数字地质研究提供了新的思路。     

基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测

在大数据科学成为新的科学范式的背景下,基于地质大数据理念,提出了模型驱动的矿产资源定量预测评价的新方法,以及模型流程建模技术贯穿整个矿产资源预测评价过程的新思路,以地质理论指导地质大数据分析和计算机技术实现地质大数据挖掘2条主线展开研究,实现了面向地质大数据的数据挖掘与矿产资源的定量预测评价。结合青海祁漫塔格铁铜多金属矿床、山东焦家金矿床、云南个旧锡铜多金属矿床等不同地区、不同成矿类型和矿种开展了应用研究,完成了找矿模型工作流的设计与实现,进行了有利成矿信息的挖掘,取得了较好的效果,为大数据时代数字地质研究提供了新的思路。     

矿产资源定量评价中文本数据挖掘研究

矿产资源定量评价工作的目的是从试验、观测、收集到的大量的各类专题数据中,提取相对应的专题信息。长期的地质工作积累了大量的原始数据,其中文本型的定性数据在地质数据中占了很大的分量,但是在常规的地质定量评价工作中针对这类数据的处理方法却很有限。文本型数据挖掘是现今数据挖掘的热点问题之一,为了充分利用前人所积累的文档报告,并有效地从中提取各类信息,这里提出了一种矿产地质数据库中文本数据挖掘的方法。在数据挖掘过程中,空间数据属性的小规模文本数据挖掘主要分四步进行,即数据挖掘相关的预处理;基于关键字的属性分解;属性归纳和关联规则分析。其中,挖掘关联规则问题可以分解为以下两个问题:1找出存在于数据库D中的所有频繁项集(或物品集)。频繁项集的支持度support应不小于用户或领域专家给定的最小支持度minsup阈值;2利用频繁项集生成强关联规则。根据定义,这些规则必须满足最小支持度minsup和最小可信度(置信度)minconf。对于每个频繁项集A,如BA,B,且Confidenceminconf,则构成关联规则B(A-B)。在文本的研究工作中开发了相应的软件系统,取得了较好的应用效果。属性数据是空间数据库的重要组成部分,它所荷载的专业方面的信息量是常规型数值数据所无法比拟的。如果能够进一步实现深层次属性数据挖掘,那么常规的信息源将得到极大的扩充,地质数据分析的层次也将会提升到一定的高度。     

根据重力资料定性与定量解释银川平原断裂体系

银川平原是活动断层发育的地区,活动断层与地震灾害联系密切,研究银川平原的断裂体系对城市发展具有重要意义.笔者对银川平原1∶20万布格重力资料进行二次处理,分析了该地区的布格重力异常特征,并利用重力异常边界识别方法划分了断裂体系;运用断裂参量图法、欧拉反褶积法、最优化反演以及2.5D人机交互反演等方法对研究区83503线剖面做定量反演,并利用地震资料进行约束.笔者利用现有的重力资料,探讨了根据重力资料解释平面断裂体系以及剖面断裂定量反演的方法,得出了银川断裂有北延趋势、黄河断裂部分段相对前人断裂划分结果向西偏移等新认识,为活动断层的研究提供了新的参考资料.     

基于数据科学的矿产资源定量预测的理论与方法探索

矿产资源预测已从定性走向了定量,从数据稀疏型走向了数据密集型,亟须数据科学支撑.本文在前人研究基础上,讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法,该方法的理论基础为相关性理论与异常理论,前者采用监督的机器学习方法挖掘地质找矿大数据与矿床的相关性为预测未发现矿床提供了理论基础;后者采用非监督的机器学习方法识别地质找矿...     

基于样本数据的红土型铝土矿定量遥感建模与反演研究

定量遥感找矿是遥感大数据在找矿应用中的一项前沿技术。本文采用多元回归分析方法,通过对多组不同数量地表铝土矿样本进行遥感建模与反演实验,探索样本量对定量遥感建模的影响。实验中,首先以地表采样获得的Al2O3、SiO2含量分析结果作为样本数据,再根据样本位置从Landsat 8遥感数据中分别读取1~7个波段反射率数据,然后利用SPSS软件,将Al2O3、SiO2含量与相应的1~7波段反射率进行多元回归分析,并分别建立Al2O3、SiO2含量遥感定量反演模型。为了得到最佳反演模型,随机选出6批不同数量的样本进行建模实验,每批样本大约2/3用于建模,其余1/3用于模型检验。实验结果表明:随着样本量增加,模型的判定系数(R2)均呈先快速升高后缓慢下降的趋势,反演结果的均方根误差则与之相反。当样本量为50左右时,判定系数取得极大值,均方根误差取得极小值,总体具有偏态分布特征。最后,利用遥感影像对样本量为50时建立的模型进行反演验证,研究区地表Al2O3、SiO2含量的反演结果与实际情况吻合得很好,从而证实了该建模方法具有可靠性,可以进一步推广使用。     

对数字测绘数据传输的网络安全与数据文件自动更新的思考

本文结合实例介绍了数字测绘科学数据在局域网与互联网上的网络安全问题,包括加密、传输、防病毒、防黑以及局域网内基于数据存储服务器的数据文件自动备份更新的方法.     

准噶尔盆地腹部侏罗系油气成藏主控因素定量分析及有利区预测

侏罗系是准噶尔盆地的主力油气层,资源潜力巨大;但其探明程度却很低,石油探明程度为17.5%,天然气探明程度仅为3%,油气聚集规律十分复杂。为此,本文应用要素匹配成藏模式(T-CDMS)预测了准噶尔盆地侏罗系的有利成藏领域。通过对准噶尔盆地腹部侏罗系四大主控因素(区域盖层(C)、优质沉积相(D)、古隆起(M)和烃源岩(S))的控藏地质特征研究,建立了各个主控因素的控藏定量数学模型。将单因素控藏概率加权平均得到功能要素综合控藏概率指数,依据该指数预测了准噶尔盆地侏罗系目的层在两个不同成藏期的有利成藏区域。结果表明:侏罗系最有利的成藏区域为陆梁隆起地区、车莫古隆起地区和沙北断阶带地区。经验证已发现的油气藏落入预测区带的概率达90%以上。     

基于ASTER的甘肃柳园地区蚀变信息提取与找矿预测

热液矿床常伴随一定的矿化蚀变类型,根据一定的矿化蚀变类型可以预测潜在的成矿有利区.甘肃柳园地区地处黑山—咸泉子深大断裂,热液型矿点多、蚀变丰富,且基岩出露好,可以作为提取遥感蚀变信息的良好示范区.使用ASTER遥感数据,利用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法进行的铁染、羟基蚀变异常和碳酸盐化识别及基于SiO2定量反演的硅化蚀变异常提取结果,与实际情况吻合度达88.9%.通过对区内已知矿床成矿作用、区域构造、蚀变信息和岩石分布特征的研究与分析,成功圈定2处成矿有利区,为该地区找矿勘查提供了依据.研究实例验证了基于ASTER数据的PCA蚀变信息提取和SiO2定量反演的硅化蚀变异常提取方法的可靠性.该方法可推广至同等类型区域的遥感蚀变信息提取.     

井震联合层序地层划分——以阳信洼陷沙四上亚段为例

本文对阳信洼陷三维地震资料进行时频分析划分层序,对测井曲线进行小波变换进行层序划分,以合成记录标定为桥梁,运用高精度测井曲线划分的层序去相互约束校正地震资料划分的层序,通过井震联合的多尺度匹配方法建立层序地层格架,从而实现三维地震资料和测井资料在同一级别研究目标上的综合解释,将YX洼陷沙四上段地层划分为3个四级层序和9个五级层序。实际应用效果证明,该方法能够发挥地震资料横向分辨率高与测井资料纵向分辨率高的优势,勘探效果良好。该方法适用于大部分稳定的陆相坳陷湖盆沉积环境的层序划分。     

江南造山带深部边界及成矿制约：来自综合地球物理的认识

江南造山带位于组成华南大陆的扬子地块和华夏地块之间，是揭示华南陆块演化及其动力学过程、探索该地区大规模岩浆多金属成矿作用的关键窗口。前人在构造学、岩石学和矿床学等方面取得了诸多进展，但仍对江南造山带的深部结构认识不明，导致对其定义、边界范围、形成时代及演化过程等方面长期存在争议，故亟需开展综合地球物理探测工作，为解决上述争议问题提供约束。鉴于后期构造运动对上地壳大幅改造的影响，致使对于江南造山带的深部边界存在不同认识，本文以重力数据和航磁数据为主、辅以大地电磁测深结果、并与水系沉积物地球化学资料相结合，厘定江南造山带的深部边界。综合重磁多尺度边缘检测、深部电性结构及75种元素水系沉积物地球化学数据聚类分析结果，推测钦杭结合带可能为江南造山带东南侧深部边界，并推断了江南造山带北部可能的深部边界和周缘的断裂构造。基于上述结果和认识，分析了区域构造对金、铜矿床的控制作用，认为江南造山带深部边界及深部断裂扮演了成矿系统中“导矿通道”的角色，从深大断裂形成之初就提供了铜、金等幔源成分为主的矿物质，在合适位置就位成矿；后期复杂的构造运动，使得局部位置再次活化，成矿物质重新富集迁移，在次级断裂等有利...