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为丰富青藏高原冈底斯成矿带水文地质研究内容,从钻孔实际揭露的地层特征出发,结合试验确定的各项水文地质参数,利用测井数据建立矿化度、孔隙度、渗透系数、单孔涌水量等水文测井解释模型,经实际测井资料数据处理及综合解释,结果表明,测井解释的各项水文地质参数与试验值吻合度高,应用效果明显。首次在青藏高原冈底斯成矿带采用测井方法建立起了第四系含水层水文地质参数评价模型,为该区水文地质勘探提供了借鉴。 相似文献
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针对强非均质性对煤层气开采影响大的特点,通过分析测井渗透率分布规律可定量评价煤层的平面和纵向非均质程度。采用达西公式确定煤层基质渗透率,运用双侧向测井资料估算裂缝渗透率,绘制煤层渗透率贡献率在序数百分数坐标下对应的累积分布曲线,定义坐标变换后累积分布曲线的斜率为非均质程度系数。实际应用表明:非均质程度系数能够反映不同煤层物性在横向和纵向上的差异,进而可定量评价煤层的非均质性。 相似文献
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为解决狮子洋主航道洋底深埋长隧洞精准勘探难题,在狮子洋主航道特大水垂比大位移科学钻孔（SZYSD-1S）中,采用存储式测井系统,通过获取自然伽马、电阻率、井深、井温、井斜等参数,利用测井数据交汇精准划分地层岩（土）性,结合垂直钻孔与本孔地质情况精准判识隐伏断层、划分围岩级别与风化程度、岩体渗透系数和渗透性,建立了一种用于深埋长隧道（洞）的小直径地球物理测井评价方法。SZYSD-1S孔测试结果表明,第四系与白垩系地层岩（土）性、断层破碎带的测井响应特征差异明显,岩体完整性系数为6%~82%,岩体质量为较完整-极破碎4个级别,风化程度为全风化-弱风化等4类,渗透系数为1.01×10-7~1.18×10-3 m/s,渗透性为弱透水-强透水,测井评价结果与实际试验结果基本一致。该方法是实现洋底深埋长隧洞精准勘察的一种必要手段,有效支撑服务粤港澳大湾区建设。 相似文献
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中心回线式直升机航空瞬变电磁法中因其发射源与接收线圈相对位置不变,故在电导率深度成像(Conductivity Depth Imaging,CDI)中无需考虑偏移距带来的影响,但半航空瞬变电磁法的工作方式是利用长导线源在地面发射,无人机搭载接收线圈在空中采集电磁响应数据,发射源与接收线圈相对位置一直变化,存在偏移距的问题,无法像航空瞬变电磁一样实现CDI快速成像.本文提出建立"库"的思想,根据不同实际情况建立不同的电导率-电磁响应数据网,利用分段二分搜索算法来消除"二值性"带来的问题,使得半航空瞬变电磁电导率深度快速成像(Semi-Airborne Transient Electromagnetic-Conductivity Depth Imaging,SATEM-CDI)方法得以实现.通过正演模拟及实测数据成像分析,表明SATEM-CDI理论简单、处理过程中无需迭代,计算速度快,可对大量半航空瞬变电磁数据进行实时成像,且成像结果可靠,可为反演模型和初步地质结构判断提供重要资料. 相似文献
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地处特提斯—喜马拉雅构造域与滨太平洋构造域交接转换部位的四川盆地,是造山带环绕的多旋回沉积盆地,地热资源禀赋较好,但地质构造复杂,不同构造带地热条件和成热模式差异较大,严重制约地热勘探开发与利用。在四川盆地已有地热勘探开发资料和油气勘探研究成果的基础上,系统总结了四川盆地的地热储层、地热流体、大地热流和地温梯度场的特征及分布规律,对比研究了四川盆地不同类型盆山结构区的地热储盖层组合和地热条件的异同性,指明了不同构造单元的勘探靶区。结果表明：(1)四川盆地及周缘的大地热流值为中低热流值,地温梯度在16～30°C/km之间,地热源受活动断裂和基底构造控制明显,发育传导型水热系统,多属中低温(<90°C)地热资源;(2)四川盆地的地热资源分布主要受盆地构造、地层分布和水文条件等控制;(3)海相层系至少存在4个岩溶型热储层,陆相地层局部偶夹1～2个砂砾岩型热储层,地下水多为SO4—Ca型微咸水。研究建议以中～下三叠统和中二叠统岩溶型热储为重点层系,尤其在川东和和川西地区二者勘探潜力较大,其次优选其他海相层系岩溶型热储进行勘探,而陆相碎屑岩热储层盖层、地下水补给和热源... 相似文献
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测井曲线能敏感反应原煤灰分,为了利用测井数据分析原煤灰分,采用BP神经网络建立测井数据预测原煤灰分模型,用以研究利用自然伽马、密度和视电阻率等测井参数估测原煤灰分的方法。通过网络训练与测试,实验预测结果与期望结果吻合性好、误差小,因而BP神经网络可以用于测井数据预测原煤灰分。 相似文献
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为准确分析页岩气储层特征及其测井评价方法,在大量国内外文献调研基础上,综合已有的地质、测井资料,详细分析了页岩气储层的矿物成分、有机质特征、物性特征和储集特征等,提出了从含气页岩识别、页岩生烃潜力评价及含气页岩储集参数评价等三方面开展页岩气测井评价工作。对页岩气储层特征及其测井评价方法进行分析总结,可为页岩气的勘探开发提供技术支持。 相似文献
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磁异常化极是磁测数据处理的重要基础工作，低纬度磁异常化极运算不稳定.深度学习是一种有效解决不稳定问题的数据驱动方法.然而，现有基于深度学习的位场数据处理仅以位场响应作为输入，缺乏场景外样本数据的通用性，往往导致深度学习网络预测结果的泛化性能不足.因此，为了克服这一问题以及进一步提高低纬度磁异常化极的精度.受“知识&数据”联合驱动深度学习网络结构的启发，本文提出一种基于初始模型约束的低纬度磁异常化极全卷积神经网络结构.该网络结构的输入包含两部分，一部分为低纬度磁异常，另外一部分为初始模型，网络输出为垂直磁化方向磁异常.训练与测试的磁异常数据采用基于网格点格架函数的空间域快速正演生成，以及对低纬度磁异常采用稳定的频率转换来获取初始模型，另外本文对数据集中10%的随机样本加入了5%的高斯噪声，以此增强全卷积神经网络结构的鲁棒性.理论模型试验验证了本文所提方法的有效性、精确性以及鲁棒性.最后，将本文方法应用于实际磁测数据，取得了良好的效果. 相似文献