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龙一1亚段页岩是川南页岩气开发的主要目的层,实践表明水平井单井产气量对井轨迹所在小层较为敏感.龙一1亚段页岩各层脆性矿物组分、弹性模量变化幅度小,采用常规页岩脆性评价方法和模型不能有效评价川南龙一1亚段各小层页岩的可压性,借鉴地震学地震成核原因研究思路,提出利用稳态-非稳态破坏特征来表征各小层可压性.优化设计一种页岩剪切摩擦、稳态-非稳态特性实验方法,利用川南页岩地面露头进行线切割制样开展相关实验测试,分析研究页岩摩擦系数受层理性构造、矿物组分、法向应力大小的影响,表征量化不同矿物组分下的页岩稳态-非稳态特征,确定了速度弱化向速度强化转换的粘土矿物含量临界值.以川南昭通YS108井区龙一1亚段页岩储层为例,对各小层可压性进行整体评价,得到:龙一11~2层较易开启剪切滑移,且易形成网状裂纹,储层整体可压性好;龙一13层较难开启剪切滑移,但裂纹为单一裂纹、网状裂纹过渡状态,储层整体可压性较差;龙一14层较易开启剪切滑移,但裂纹则呈现单一状态,储层整体可压性较差. 相似文献
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中国南方地区从震旦纪到古近纪发育多套烃源岩,由于经历多期构造运动,油气保存条件欠佳。60多年来,除四川、江汉、苏北等盆地外,盆外复杂构造区油气调查始终未获重大发现。文章通过对野外地质调查、地球物理勘查和系统的油气成藏条件研究,认为黔北安场向斜五峰—龙马溪组富有机质页岩发育、热演化程度适中,石牛栏组储集性能较好,向斜翼部逆断层封挡,具备良好的页岩气、油气富集成藏条件。在向斜西翼部署实施的安页1井,在栖霞组、石牛栏组、五峰—龙马溪组和宝塔组获得"四层楼"式油气显示。其中,石牛栏组获得日产超过10×104m3高产工业气流,开辟了南方油气勘查的新区、新层系和新类型。安页1井的突破,证实了黔北—渝东南盆外复杂构造区具有常规、非常规油气同生共存的成藏条件,对邻区广泛发育的残留向斜油气勘探具有重要的指导意义。 相似文献
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针对现有的大量地理信息服务存在质量要素数据缺失,且直接影响了地理信息服务质量评价的有效性问题,提出了一种基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理方法。借鉴PageRank算法思想,结合两者之间的相似之处,在计算质量要素缺失数据时,同时考虑要素数据缺失的服务质量以及与其相似的服务的数量和质量,从而提高质量数据的完整度和准确度,便于后续地理信息服务质量的评价。选取德国人工智能研究中心发布的基于OWL-S的地理信息服务语义匹配测试集OWLS-TC4中有关地理信息领域的服务作为测试用例,通过与平均值填充法在数据缺失处理偏差值和准确率的对比分析实验,进一步验证了本文提出的基于PageRank的地理信息服务质量数据缺失处理方法的有效性。 相似文献
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页岩气是一种清洁的非常规天然气资源,已引起全世界各国的广泛关注.我国页岩气资源丰富,70%的资源分布在长江经济带沿线各省市.在长江上游的重庆涪陵、四川长宁-威远等地区实现了商业开发,长江中游鄂西地区实现突破,长江下游安徽宣城取得了积极进展.页岩气勘查理论和技术标准体系初步形成,开采装备基本实现国产化.加快长江经济带页岩气勘查开发对优化能源消费结构、实现绿色发展、保障国家能源安全具有重要意义.然而,目前页岩气勘探和开发存在一些问题.主要体现在:页岩气资源探明率低,复杂构造区页岩气富集成藏理论尚需深入研究.页岩气开发成本高,一些关键技术装备尚待研发.市场驱动机制方面,多元主体共同参与的市场化格局尚未完全形成.本文从长江经济带页岩气资源状况、勘探开发进展、勘查理论、技术与装备等方面,分析了中国页岩气发展形势,梳理了制约我国页岩气勘查开发快速发展的主要问题.建议加大勘查开发力度,加强科技创新,坚持绿色勘查开发,加大政策扶持力度,多措并举加快构建长江经济带页岩气勘查开发新格局. 相似文献
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近期中国南方页岩气勘查在黄陵隆起南缘的下寒武统和震旦系取得重大突破,本文针对古老地层页岩气构造保存问题,研究黄陵隆起构造演化历史,反演钻井沉积地层埋藏史,通过二维地震剖面解析黄陵隆起南缘的构造学特征,统计分析相关地质年代学数据。认为该区域在约800 Ma经历了花岗岩侵入,形成了以花岗岩为主体的黄陵隆起基底;该区域在800～200 Ma构造较稳定,缺乏这一时期的构造年代学数据;中侏罗世震旦系陡山沱组埋深可达约8 km,晚侏罗世及以后经过多期抬升至现在的构造格局。本研究说明黄陵隆起的古老基底经过元古宙大量花岗岩侵入,可能均质性高而表现为刚性基底,后期所遭受构造改造程度较低,埋深相对较浅。因此,该地区页岩表现为演化程度适中,构造改造弱,后期热事件影响小,有利于页岩气的保存,是目前黄陵隆起南缘获得页岩气勘查突破的关键。并指出南方具有类似构造的雪峰山隆起、神农架背斜和汉南古陆周缘具有良好的下寒武统页岩气勘查潜力。 相似文献
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近年来，随着三维计算机视觉的发展，三维点云深度学习方法得到越来越多学者的关注。然而，目前大多数三维点云深度学习方法仅在标准数据集上进行精度和性能评估，这些方法在设计过程中通常会根据特定数据集设定特定的学习策略以达到最佳点云分类精度，从而影响模型的泛化能力。在三维点云深度学习方法的遥感应用中，往往会出现诸如复杂的网络模型方法并不一定取得更好的数据处理精度，以及原始网络模型学习策略并不一定获得最优结果等问题。对此，为了探究学习策略对三维点云深度学习方法在实际遥感应用的影响，文中以机载多光谱LiDAR点云分类应用为例，以深度学习经典模型PointNet++为主，在分析当前学习策略的基础上构建一套较为通用的深度学习策略，以提高点云分类精度的稳定性和鲁棒性。机载多光谱LiDAR点云分类实验表明，学习策略对于点云分类精度影响不容忽视，学习策略的调整可以有效地提高模型对海量三维点云分类能力。 相似文献