深水环境多级地貌坡折控制下的重力流动力学的演变

台湾浅滩陆坡具有活跃的重力流机制,发育了壮观的重力流沉积体系,是研究重力流动力学作用过程的理想场所。自陆架前缘直至深海的马尼拉海沟,发育了三个地貌坡折（包括一个陆架坡折和两个陆坡坡折）。这些地貌坡折控制了重力（流）的启动和整个演化过程,控制了各种重力流沉积体系的空间分布格局。其中陆架坡折控制了重力滑塌的产生,第一和第二陆坡坡折则分别控制了重力滑塌体、碎屑流、浊流的转换。论文利用重力流沉积物波的波形参数恢复了重力流流体有关参数,实证了研究区的确存在有非常活跃的重力流机制。而多级地貌坡折代表着陆坡地貌的不均衡和向均衡的演化,重力流的侵蚀－沉积效应只是陆坡体系调整过程的表现。     

电气设备防雷工程设计探讨

雷电天气常对电气、电子系统造成灾害.以威海市驾驶员电子桩考场遭受雷击事故为例,对电子桩的结构、线路的设置方式、雷电防护的措施等情况进行了调查分析,在雷击风险评估的基础上,结合规范和考场特点,设计了该考场的防雷方案,重点探讨了直击雷防护和感应雷防护的设计,对考场内信号线路系统、办公楼内监控系统、控制室接地系统进行了合理的设计,从而对电气系统防雷工程设计进行了探讨,为电气系统防雷工程设计提供一些可靠的参考.     

非均匀陆面上区域蒸发（散）研究概况

介绍和评述了非均匀陆面上蒸发研究的传统方法，模拟方法和遥感方法，指出遥感方法在估算非均匀陆地表面区域蒸发量时有独到的作用。     

珠江口盆地白云凹陷海底峡谷沉积模式

利用高分辨率三维地震资料,在珠江口白云凹陷三维工区中发现形态以及发育特征相似的7个海底峡谷。通过对其现今地貌特征研究,将其分为上、中、下段。综合地震反射振幅、连续性及外部结构形态等信息,识别出了峡谷侵蚀基底、谷底沉积、谷壁滑塌等峡谷地震相单元。结合峡谷不同位置处的各类地震相的发育情况,可知峡谷的这3个地貌单元具有不同的沉积特点,分别为上部侵蚀下切段、中部侵蚀—沉积段以及下部沉积充填段。最终提出了白云凹陷海底峡谷的沉积模式。     

台湾西部前陆盆地和帝汶海前陆盆地的比较学研究

台湾西部前陆盆地和帝汶海前陆盆地均是新生代环太平洋巨型沟-弧-盆体系的一部分。Huang et al.(2000)认为,帝汶海前陆盆地目前相当于台湾南部陆海域所处的弧-陆碰撞的初始阶段。我们认为,该研究中存在着一种潜在的逻辑上的矛盾。在研究单个前陆盆地时,造山过程和板块的挠曲特性均会成为关注的焦点;而一旦进行盆地之间的对比研究,则往往会倾向于关注造山过程、机制以及构造现象的异同等,并由此得出相应结论,却忽视了在现象异同的背后所隐藏着的板块挠曲特性所起的控制性作用。事实上,帝汶海前陆盆地和台湾西部前陆盆地的根本差异并不在其造山作用和过程,而在于其板块挠曲特性的巨大差异。正是这种差异决定了二者具有完全不同的演化特性,构造、层序上的异同只是这种差异的外在体现。忽视这种差异,仅根据构造上的异同以推断前陆的演化过程会导致认识的偏差。     

基于TM影像的抚州地区土地利用/覆盖动态监测及分析

以1988年和2000年遥感影像为数据源，在ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件的支持下，获取了抚州地区两期土地利用／覆盖结果分类图。在此过程中确定了抚州地区土地利用／覆盖分类体系和遥感影像解译标志。通过计算机自动分类和分类后人工解译纠错相结合的图像分类提取方案，提高了图像分类提取的效率和精度。动态监测结果表明，从1988～2000年，面积减少的地类为耕地和林地，面积增加的地类为园地、居民点及工矿用地、水域和未利用土地，并对其变化结果进行了分析。     

大兴安岭中北段二道河铅锌银多金属矿床地质特征与成矿物质来源

二道河矿床是近年来大兴安岭中北段新发现的一处大型矽卡岩型铅锌银多金属矿床.矿床成矿作用经历了早矽卡岩阶段、晚矽卡岩阶段、磁黄铁矿-黄铁矿-石英阶段、石英多金属硫化物阶段和石英-碳酸盐等5个阶段的演化.为探讨矿床成矿物质来源,本文对矿床主要金属硫化物、与成矿关系密切的花岗斑岩、闪长岩、中生代火山岩开展了S、Pb同位素分析.结果表明,矿床主要金属矿物 δ34S分布范围为5.8‰～8.9‰,呈"塔式分布",与典型矽卡岩型铅锌矿床及区域典型铅锌矿床硫同位素组成相近,与花岗质岩石较相似,表明该矿床硫主要来自于深部岩浆热液体系,热液演化过程中与奥陶系海相地层进行了硫同位素交换.矿床硫同位素组成表现为δ34Spy＞δ34SSp＞δ34SCcp＞δ34SGn,暗示主成矿阶段硫同位素分馏达到了平衡,计算得到各共存矿物对的平衡温度范围为227～382℃.该矿床矿石矿物具有高放射性壳源铅的特征,而花岗斑岩及闪长岩、中生代火山岩铅同位素则具低放射性铅特征,铅同位素数据均落入造山带演化线附近,构造图解中具有明显线性分布特征,表明其具有相同铅源及铅同位素演化特征,在Aγ-Δβ图解中均落入与岩浆作用有关的上地壳与地幔混合俯冲带铅源区.综上表明,矿床成矿物质具有多元组分的贡献,而矿石矿物与花岗斑岩及闪长岩铅同位素组成、μ值和Th/U比值都较为接近,综合矿床铅锌矿体主要产出于花岗斑岩、闪长岩与碳酸盐岩接触带的空间关系,反映其主要物质来源为燕山期中酸性侵入岩.     

双出口旋流取样器在RC钻探试验中的应用

反循环取样（RC）钻探是钻探技术的又一次技术革命,以其高效率、低成本、高适应性在西方国家得到了广泛应用。近年来,RC钻探在我国也越来越得到重视,应用越来越多。采样工艺是RC钻探的重要组成部分,国外在这方面比较先进,而我国采样工艺相对简单落后。双出口旋流取样器是对单出口旋流取样器的改进,在单出口的基础上增加了一个出口及阀门,阀门为两个出口共用,开启一个的同时关闭另一个。通过阀门的开关实现两个出口轮流接样,避免了连续进尺情况下的样品遗漏,减少了取样过程中粉尘外溢造成的污染。通过在卡拉塔格整装勘查区RC钻探试验中的应用,证明了它在防止样品遗漏、减少环境污染及便利取样操作方面有很大优越性。     

机器学习算法在地球物理测井中的适用性及应用

机器学习,特别是深度神经网络学习算法的发展,正在改变人们发现知识的方式。目前油气工业正在向转向非常规和深海的油气勘探和开发。基于有限岩石物理参数建立的评价解释模型难以满足反映非常规储层复杂的岩性和结构,这使传统测井评价技术受到了很大的挑战。以油气大数据为基础、机器学习算法为核心、油气大数据云计算为动力以及油气应用场景为源泉的油气人工智能（Oil & Gas AI）极大地改变传统的油气工业各个领域。笔者以地球物理测井为研究对象,依据数据驱动的地球物理知识发现原理和机器学习属性,按照“数据–算法–平台–知识–应用场景”研究思路,开展机器学习算法在测井技术中的适用性研究。对机器算法的内在特性、原理、质量控制、硬件要求,学习模型选择、测试以及性能评价实现过程进行分析。笔者梳理和总结了机器学习算法在测井中适用性的树状图,尤其是在油气测井的方法研究、数据处理以及地层评价中的应用潜力与机器学习算法对应关系,其中包括数据校正的模拟方法、数据标定的岩石物理分析、测井数据质量控制、综合评价以及油藏评价监测。研究表明,机器学习算法在岩性识别与储层分类、力学评价、以及油藏评价等方面应用有明显的优势,贯穿于测井方法、仪器设计、测井作业及测井解释中。机器学习算法相对于传统的岩石物理建模方法,以数据为纽带综合评价岩石物理的多重属性。这从数据科学角度突破了实验条件和物理属性的限制,具有跨学科、综合性的特点。