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华北安鹤煤田煤储层特征与煤层气有利区分布 总被引:3,自引:2,他引:1
通过对安鹤煤田采集煤样的煤质、显微组分、煤相、显微裂隙分析,等温吸附、低温氮比表面及孔隙结构和压汞孔隙结构测试,研究了该区煤层气赋存的地质条件、煤层气生气地质特征和煤储层物性特征。并采用基于G IS的多层次模糊数学评价方法计算了该区的煤层气资源量,预测了煤层气有利区分布。研究结果表明,该区煤层气总资源量为1 115.73×108m3,煤层气资源丰度平均为1.18×108m3/km2,具有很好的煤层气资源开发潜力。在煤田中部的四矿到八矿之间的地区以及北部的水冶镇附近地区,煤层累计有效厚度大、煤层气资源丰度高、煤层埋深适中、煤储层孔裂隙系统发育、渗透性高,是该区煤层气勘探开发的最有利目标区。 相似文献
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Rangaswamy Madugundu Vyjayanthi Nizalapur Chandra Shekhar Jha 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008,10(2):211-1
This study demonstrates the potentials of IRS P6 LISS-IV high-resolution multispectral sensor (IGFOV 6 m)-based estimation of biomass in the deciduous forests in the Western Ghats of Karnataka, India. Regression equations describing the relationship between IRS P6 LISS-IV data-based vegetation index (NDVI) and field measured leaf area index (ELAI) and estimated above-ground biomass (EAGB) were derived. Remote sensing (RS) data-based leaf area index (PLAI) image is generated using regression equation based on NDVI and ELAI (r2 = 0.68, p ≤ 0.05). RS-based above-ground biomass (PAGB) image was generated based on regression equation developed between PLAI and EAGB (r2 = 0.63, p ≤ 0.05). The mean value of estimated above-ground biomass and RS-based above-ground biomass in the study area are 280(±72.5) and 297.6(±55.2) Mg ha−1, respectively. The regression models generated in the study between NDVI and LAI; LAI and biomass can also help in generating spatial biomass map using RS data alone. LISS-IV-based estimation of biophysical parameters can also be used for the validation of various coarse resolution satellite products derived from the ground-based measurements alone. 相似文献
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