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121.
为解决琼东南盆地深水区物源问题,将非线性技术应用于陵水17-2气田物源分析,即利用自然伽马测井曲线的分形维数进行沉积物源方向分析。该技术有效避免了由于风化、搬运、沉积等作用而导致的重矿物组分变化问题,在琼东南盆地深水区黄流组沉积物源分析的应用中取得了良好效果,开辟了深水区物源分析的新思路。同时针对深水区复杂储层特征,为有效预测油气层评价中储层参数如孔隙度、渗透率等,文中基于非线性理论,采用多重分形模型对琼东南盆地深水区黄流组储层参数进行预测,并与实钻结果进行对比,结果表明,采用物性参数-面积(PP-A)分形模型计算得到的范围包含了实钻结果,可以根据该参数预测未知区域储层参数,从而为油气藏评价提供依据;而采用分形滤波技术(S-A)得到的结果更接近实际情况,这说明S-A法能在PP-A法的基础上更深层次地预测储层参数,从而得到更准确的信息。多重分形法可以准确有效地获取无井点处的参数估计值,其精度和预测能力都能达到少打井、少投资和早见效的目的。 相似文献
122.
123.
124.
125.
本文针对目前国内大数据研究的现状,着重分析了在地球科学领域大数据研究落后的原因,指出大数据正在引发地球科学领域一场深刻的革命,大数据的关键不在于数据的大,而且在于思维的新;从数据出发,让数据说话,依靠人工智能方法,让机器学习、深度学习、可视分析等大数据技术逐步成为必需。利用大数据方法研究玄武岩构造环境判别图以及中新世岩浆事件的意义所取得的成果即是极佳的研究范例。文中指出,面向未来,大数据对于地球科学界来说,决不是可有可无的,它将创造奇迹。大数据作为第四科学范式的研究领域十分宽广,它将改变地球科学家的思维方式,从逻辑思维方式转变为由数据驱动的关联思维方式,文中呼吁科学界对大数据给予更多的关注和支持。 相似文献
126.
随着计算机科学和地质大数据技术的迅猛发展,数值模拟和机器学习已成为当今地学领域定量发展的重要前沿方向。数值模拟综合运用了研究区地质、构造、地球物理、地球化学等多源信息,将成矿条件与过程进行量化模拟分析,对研究成矿动力学演化过程及成矿响应有重要意义,可对已有成矿要素/信息在时空上进行扩展/外推,扩大了成矿预测信息的广度和深度,为解决深部成矿预测中获取深部信息难题提供了一种可能的有效途径。支持向量机是一种重要的机器学习分类算法,它具有简洁、方便、高效和计算结果较稳定等特点,在众多领域中得以成功应用,是成矿预测中多源信息提取与融合的一种可靠的技术手段。为了充分利用数值模拟与机器学习的优势,本文提出将计算机数值模拟方法和机器学习(即支持向量机算法)相结合来进行深部成矿预测的新方法。以粤北凡口超大型铅锌矿为例,首先,对凡口矿区勘探线剖面进行构造应力场模拟;进而,以已知钻孔数据作为训练集和测试集,运用支持向量机算法对模拟结果中的不同参量(也即模拟所得的成矿条件)进行训练学习;最后,建立相应的定量找矿预测模型对研究区(或剖面)外围和深部找矿进行预测评价。研究结果表明,本文所建立的预测模型精确度和召回率都较好,预测结果显示出了三个成矿可能较大的区域,说明数值模拟技术和机器学习算法结合应用的效果较好。这种新的成矿预测方法为深部找矿预测提供了一种可行的新思路和新途径,可以有效地拓展运用到其他矿区、其他类型矿床的深部找矿预测工作中。 相似文献
127.
在开放体系成矿过程中,成矿信息应具有时间和空间两方面的属性。空间属性表现为元素在赋矿空间的分布及变化,时间属性则表现为成矿过程中元素的迁移变化。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过Grant方程进行元素质量迁移研究,建立Na2O负异常结构,并应用成分数据理论的双标图对负异常结构进行验证,结果发现负异常结构携带着时间维度上的成矿信息。成矿元素Pb、Zn的正异常分布于Na2O负异常范围内。Na2O与Pb、Zn、Au负相关,Au与Pb、Zn呈弱负相关,表明该地区可能存在与Pb、Zn同一成矿作用不同成矿阶段形成的Au矿化/体。兆吉口地区的找矿方向应为Pb、Zn、Au三种矿产资源。Na2O负异常在深部并未结束,表明深部仍可能存有矿体。 相似文献
128.
以琼东南盆地新生代20条骨干地震剖面的构造解释为基础,利用平衡剖面技术计算了各剖面不同位置的伸展量、伸展率和伸展系数,并分析了伸展量的时空分布规律。同时采用分形法对平衡剖面技术所得到的伸展量产生的差值进行补偿分析,以验证平衡剖面技术在琼东南盆地的适应性。研究表明,琼东南盆地新生代具有多期伸展特点,伸展量时空分布不均匀。空间上,伸展量主要由盆地主控断层位移造成,主控断层位移较大处对应的伸展量大,盆地东区伸展率高于西区;时间上,水平伸展运动可分为始新世、渐新世和中新世3个时期,水平伸展量分布不均匀,伸展量主要发生在陵水和崖城组时期。其中,始新世伸展主要发生在乐东长昌凹陷,渐新世伸展主要发生在盆地中部。 相似文献
129.
大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为大数据时代信息的知识化组织和智能应用提供了有效工具。它旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图,以节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。机器学习与卷积神经网络模型仍然是当前地质大数据研究的热点。演化算法借鉴了自然界中生物进化与自适应过程的思想,是一种基于种群的元启发式最优化算法。它具有无需先验知识、能在全局范围内进行隐并行搜索的优点,可以用来精确地获取大数据中隐含的演化趋势与时空特征。图形社区发现技术将网络划分为若干个内部节点相似社区,为分析和理解网络提供有力的技术支持。随着空间分辨率、时间分辨率和辐射分辨率不断提高,遥感技术已广泛成为地质数据获得的主要技术手段。遥感大数据的数据存取和智能处理是最重要的发展方向。这些地质大数据分析方法已有成功的应用案例,并将广泛用于各种地质研究,如城市土壤污染智能监测、模拟、管控与预警研究,得益于地质大数据研究支撑系统的恰当选择以及地质大数据技术的强力支持,建立了可解释的多源多层城市土壤污染知识图谱,源于多源异构大数据有效融合的主要障碍正在去除。 相似文献
130.
珠江口淇澳岛红树林湿地变化及调控对策研究 总被引:25,自引:5,他引:20
对珠江口内伶仃洋淇澳岛红树林湿地的变化及其驱动力进行了分析。采用的方法包括收集部分历史资料、三个时相段红树林的遥感图像监测和实地样方调查。根据 2 0 0 4年最新遥感测算 ,大约有 2 0 0hm2 红树林生长在该岛 ,这些红树林是珠江口重要的生态系统 ,但已受到强烈人为干扰。在过去近 2 0年里 ,约 77hm2 的天然红树林被毁掉 ,用于水产养殖、城镇基础设施建设。近些年来研究区红树林面积不断增加 ,尤其是自 1999年实行红树林人工恢复工程以来 ,新引种的红树林 (无瓣海桑Sonneratiaapetala)得以重建。但是淇澳岛红树林斑块的空间格局和种的构成发生了变化 ,红树林群落植物多样性明显减弱。在综合分析基础上 ,根据生态系统管理的思想 ,提出了以构建典型的红树林生态序列和红树林湿地植被多样性为目标的淇澳岛红树林湿地生态系统恢复和建设的建议。 相似文献