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61.
预测构造煤发育区对矿井瓦斯突出预测具有重要意义。以阳泉矿区新景矿3号煤层为研究对象,根据其地质赋存条件,建立了相应的岩性不均衡力学模型,基于FLAC3D数值模拟软件,研究了顶板砂岩透镜体存在情况下3号煤层围岩应力分布规律。结果显示:砂岩透镜体的存在使得煤岩地层的应力、位移分布不均,在透镜体影响范围内呈现应力集中现象,致使该区域煤层发生塑性变形;岩性不均衡条件下3号煤层的构造煤发育,进而证实了新景矿3号煤层顶板砂岩对构造煤发育的控制作用。 相似文献
62.
为了准确划分直罗组地层岩性、识别地层及解译矿层,通过综合分析鄂尔多斯盆地4个主要铀矿集区侏罗系直罗组地层的定量伽马、自然电位、三侧向电阻率、密度4条测井曲线参数,采用归类统计和测井曲线形态分析,结果显示不同地区直罗组的伽马照射量率数值差异不大,东南缘地区电阻率值明显高于其他地区,密度值变化呈现"南高北低"特征;垂向上直罗组上段的伽马背景值和电阻率相对直罗组下段偏低,密度值变化不大;区域上直罗组地层中从粗砂岩到泥岩的伽玛背景值逐渐增高;密度值略微增高,电阻率和自然电位异常幅度由大变小。根据不同类型岩石测井参数和相系差异,建立了东北缘地区电阻率与密度交会图版岩性识别模型。煤田钻孔测井岩性解译时具有放射性异常的砂岩段粒度应提高1~2个级别。 相似文献
64.
《地质科技情报》2021,40(4)
以交会图为代表的传统岩性识别图版无法适用于致密砂岩地层,其主要原因是大部分地层岩性的测井响应特征相似度高,难以基于图版分析被有效识别。LightGBM较传统模式识别模型能更高效地解决问题,为此采用该模型识别致密砂岩地层岩性。由于LightGBM在建模时利用了较多的超参数,导致预测结果难以保证为最优,所以采用GS算法进行优化,进而提出GS-LightGBM。实验目的层为姬塬油田西部长4+5段致密砂岩地层。提出模型的预测能力通过设计两个实验来验证。为突出验证效果,实验中加入SVM和XGBoost作为对比模型。实验结果显示,GS-XGBoost和GS-LightGBM的准确率、F1-score和AUC指标相接近,都最高,但GS-LightGBM的计算时间只有GS-XGBoost的约1/23。实验结果表明,GS-LightGBM模型可在不失精度的情况下,能快速给出预测结果,具备了在致密砂岩地层岩性识别研究上的应用价值和推广性。 相似文献
65.
为了明确辽河西部凹陷曙北地区沙河街组四段薄砂层成因类型及分布规律,从岩心、测井响应和地震反射特征等方面总结了各类成因薄砂层的识别标志,并预测了各砂层组的砂体展布,探讨了砂体发育的控制因素,总结了沉积模式.研究结果表明,曙北地区沙四段为扇三角洲-湖泊的沉积体系,薄砂层发育水下分流河道、河口坝、低隆滩坝、沿岸浅滩4种成因类型,其中以水下分流河道和低隆滩坝为主.古地貌、古物源和古水深控制了各类砂体的展布.以曙光和兴隆台古潜山一线为界,南部为扇三角洲体系沉积区,主要发育前缘水下分流河道和河口坝;北部(包括低隆区)为无明显水流注入的半封闭湖湾区,主要发育低隆滩坝砂体和灰/云坪,在西侧沿岸局部地区还发育沿岸浅滩.储量区外大面积发育的低隆滩坝砂体,是下一步碎屑岩增储上产的潜在接替区域. 相似文献
66.
传统的岩性识别方法如岩屑录井、钻井取心及测井资料解释等技术,对录井质量的依赖程度较高,识别精度与效率低,泛化能力差。随着计算机技术的迅速发展,将测井资料与计算机技术相结合开展岩性研究已成为岩性识别的有效手段。本文提出了一种基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的岩性识别方法。以苏里格气田苏东41-33区块下碳酸盐岩储层为例进行测试验证,采用该方法结合测井资料中的声波时差、自然伽马、光电吸收截面指数、密度、深侧向电阻率和补偿中子等6种参数进行岩性识别,并与KNN (K近邻分类器)、朴素贝叶斯和支持向量机等传统算法进行对比,结果表明,3种传统算法的岩性识别准确率分别为78.45%、74.43%和78.72%,基于梯度提升算法XGBoost和LightGBM的识别准确率分别达到了98.90%和98.72%,远高于传统算法。 相似文献
67.
68.
69.
70.
概述了北黄海盆地的区域地质背景和速度分析的原理,通过对北黄海盆地速度谱的解释和计算,得到了层速度、平均速度、砂岩百分含量等信息,利用这些速度资料识别多次波、辨别坳陷区和隆起区,进行时深转换、构造分析以及岩性分析,为北黄海盆地地震资料解释、沉积相分析以及资源量计算提供可靠的依据。 相似文献