“就矿找矿”论

“就矿找矿”,即就矿体信息找矿的方法早在20世纪50年代就被提出和运用于找矿工作,并在实践中取得很大的成功。20世纪末以来,各种建立于成矿规律研究基础上的矿产预测理论层出不穷,运用矿产预测理论指导找矿已成为勘探队找矿人的时尚语言。诚然,没有理论指导的实践是盲目的实践,问题在于理论是否科学、先进,并被证明是能够正确地指导实践的。     

山东石墨资源潜力预测

以"矿床成矿系列"理论为指导,利用"矿床模型综合地质信息预测"方法分析提取石墨典型矿床预测要素,结合典型矿床及石墨成矿地质特征提取区域预测要素,建立了区域成矿模式及区域预测模型。在陆缘海相对稳定的沉积环境下沉积形成的古元古代荆山群陡崖组徐村段含碳碎屑岩-有机质黏土岩-镁质碳酸盐岩建造、古元古代晚期区内的高角闪岩-麻粒岩相的中—高级变质作用是区内晶质石墨矿床形成的必要条件。区域性褶皱构造的翼部、次级褶皱构造的核部及转折端附近,角闪石、透闪石、透辉石、石墨、黑云母矿物组合特征是石墨矿床成矿、赋矿的重要要素,陡崖组徐村段石墨黑云斜长片麻岩或石墨透辉变粒岩是石墨矿床的重要找矿标志。石墨赋矿层位的高极化率、低电阻率、低磁异常特征是石墨矿床存在的重要指示标志。按照赋矿变质建造分布范围,控矿构造展布方向及区内电性、重磁异常特征等综合因素圈定预测区平面及深部延伸边界。全区圈定预测区85个,其中A级14个,B级11个,C级60个,分区域、地段、深度、级别(类别)定量估算500 m以浅资源量,预测晶质石墨矿物量1亿多t。     

河南省内乡——淅川地区边缘成矿体系与成矿预测

河南内乡——淅川地区具有一完整的边缘成矿体系。应用边缘成矿理论，通过野外对该区控矿要素的实际调研和室内对比分析，提出了豫西南内乡——淅川地区边缘成矿体系的新认识。一级成矿边缘为华北板块与扬子板块边缘对接处（山阳——西峡断裂带两侧），控制了两个跨省大型成矿带的形成；二级成矿边缘为区域深大断裂边缘，控制区域成矿带形成；三级成矿带边缘为岩体边缘、次级断裂带边缘和地层交界面等，控制矿田、矿床的形成；四级成矿边缘为岩体边缘不同岩相分界面、不同岩性层间面和构造形态、产状变化处。不同边缘交叉、叠合地段是成矿最有利地段。研究表明，边缘成矿体系的形成与地质异常事件密切相关，板块活动、区域构造、火山、岩浆侵入、沉积环境演化是边缘成矿体系形成的主导因素。根据边缘成矿规律进行了成矿预测，指出主要找矿方向和有利找矿区段（靶区）。     

鄂尔多斯盆地北部塔巴庙地区与地层挠曲变形有关的构造裂缝分布定量预测

塔巴庙地区位于鄂尔多斯盆地北部伊陕斜坡构造带上,构造平缓,一般认为不具备裂缝发育条件.然而大量岩心观察、薄片分析、物性测试、测井及试井资料证实,研究区上古生界发育区域性分布的构造裂缝系统和与地层局部挠曲变形有关的局部构造裂缝系统.本文重点介绍与低幅度地层挠曲变形有关的裂缝预测方法,以及主要勘探层裂缝发育部位、发育程度和裂缝系统产状等成果.研究表明,地层挠曲变形主要发生于燕山期构造运动,喜马拉雅期对地层有一定改造作用.构造裂缝对致密储层储集性能作用意义不大,但对储层渗透率的改善作用明显.      

量化预测评价指标的自动统计及信息浏览

本文重点介绍在量化预测评价过程中对评价指标的自动统计技术.利用本文提出的方法,可由计算机自动完成评价单元划分、单元内各评价指标的统计、计算、预测、存储等工作,而且,还可对单元的几何信息、地质信息进行定位查询.     

闽北邵武地区水系沉积物地球化学特征及找矿预测

邵武地区位于浙中—武夷山(隆起)W-Sn-Mo-Au-Ag-Pb-Zn-Nb-Ta-(叶腊石)-萤石成矿带(Ⅲ-81), 闽西北萤石矿成矿亚带(Ⅳ-1)的西南部, 具有较好的找矿前景。本次综合研究元素的地球化学特征参数, 元素R聚类相关性、单元素异常特征等, 表明F、Au、Pb、Zn、Nb、Ta等元素具有一定的找矿潜力, 并圈定单元素异常652个, 综合异常26处; 依据水系沉积物异常、筛选、评序及主要异常解释推断的成果, 结合区内成矿地质构造背景, 圈定村尾—下炉铅锌矿、吴家塘—南山下萤石矿、祝岭—洋半天萤石矿和铅锌矿、半岭—张厝萤石矿找矿预测区4处, 为该区下一步找矿工作提供了勘查方向和重要参考; 优选出半岭—张厝萤石矿找矿预测区, 通过野外路线地质调查、槽探等手段进行了异常查证, 得到了较好的找矿预期效果。     

2021年云南漾濞MS6.4地震异常跟踪分析

对云南漾濞M_S6.4地震前出现的前震序列、地震学、定点形变和流体观测异常进行系统梳理和回顾,结果表明:前震序列较为复杂,能找到一些地震学的异常特征,但难以通过这些特征对震后趋势进行正确判断;定点形变观测异常出现时间早、异常幅度大,可为震级预测提供依据;流体观测异常出现时间短、异常相对集中,为时间预测提供了更好的支撑;形变和流体异常与亚失稳后期阶段具有较为相似的时空特征,可能与亚失稳过程有关。前震序列的判断结合区域地震危险性,可能是提高判断准确性更好的方法,合理利用地震孕育不同阶段的异常特征,是做好综合预测需要提倡的方法。     

基于迁移学习的地球物理测井储层参数预测方法研究

随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式.

     

极区电离层对流速度的浅层神经网络建模与分析

电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s^-1和234.21 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s^-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s^-1和738.15 m·s^-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.