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储层层内非均质性是进行储层描述和油藏评价的重要内容,针对当前储层非均质性定量化描述的种种问题,依据鄂尔多斯盆地子长油田中庄区Z225井密闭取心资料,根据洛伦兹曲线法原则,将实测渗透率进行降序排列,计算出渗透率贡献百分数以及与其对应的序数百分数,获得渗透率累积分布特征。通过倒数变换,将不同形态的累积曲线转换为直线,其斜率介于0~1之间,实现了统一标准下的非均质性定量化表征。结果表明,研究区Z225井取心段3个单砂层非均值程度系数均小于0.5,因此其均具有较强的层内非均质性。 相似文献
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西秦岭阳山金矿带硫同位素特征:成矿环境与物质来源约束 总被引:13,自引:9,他引:4
阳山金矿带成岩期的黄铁矿主要为立方体-他形,反映出一种较低温度(<200℃)、成岩流体的过饱和度低、快速冷却、氧逸度和硫逸度低、物质供应不足的成岩条件,δ34S值变化范围较大(-4.2‰~12.5‰),反映了硫源自于泥盆系地层,其中灰岩中黄铁矿硫源自于海水中硫酸根离子的还原作用,千枚岩中黄铁矿经历了细菌还原作用。成矿期黄铁矿具有多种晶形,但立方体单晶较少,指示成矿系统处于中-低温(200~300℃)、成矿流体的过饱和度高、缓慢冷却、氧逸度和硫逸度高、物质供应充分的成矿有利条件。成矿早阶段和主阶段硫化物的δ34S值变化范围为-4.2‰~3‰,接近于岩浆硫范围,其中成矿主阶段的黄铁矿以五角十二面体、八面体和立方体形成的聚形更常见,且聚形黄铁矿的硫同位素值变化范围更窄(-2.1‰~1.2‰),更符合岩浆硫来源特征;成矿晚阶段辉锑矿的δ34S值变化范围为-6.6‰~-4.5‰,而与其共生的黄铁矿δ34S值分别是7.6‰和-12.1‰,反映晚阶段除岩浆岩硫源外,浅变质的泥盆系地层也提供了部分硫源。 相似文献
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三维空间中地质曲面模拟是矿产勘查、大比例尺成矿预测等地学领域的重要研究内容之一.与地球化学、地球物理数据的曲面拟合相比,地质界面拟合更加复杂且具有一般性.从功能需求角度出发,地质界面拟合需要处理层状地层、不整合地层以及存在构造的地层等多种情况;从算法实现角度讲,该拟合过程不同于物化探数据通过某一属性值进行曲面拟合的情况,因为在地质界面模拟过程中,不存在这样的特征值进行曲面拟合,因此不能直接使用物化探数据等值面提取的思想模拟地质接触界面.针对上述问题,提出了一种基于反距离加权法移动立方格算法的层状地层曲面拟合算法.该方法模型适合绝大多数层状地学三维曲面模拟. 相似文献
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燕山东部天津蓟县至河北兴隆一带中元古界长城群细粒碎屑岩中,普遍发育有在层面上表现为纺锤状裂缝的沉积构造,并曾经被解释为后生动物遗迹化石或地震震荡液化脉等。这种沉积构造常与变余波痕、皱饰构造等相伴产出。根据初步观察与研究的结果推断,纺锤状裂缝可能是由于微生物席对沉积面的封闭作用,导致沉积物在成岩作用早期发生脱气与脱水等作用的产物,因此可以将其归入微生物参与形成的原生沉积构造(席底构造)的范畴。纺锤状裂缝与其他的席底构造一样,为前寒武纪的沉积环境重塑提供了一个重要的证据,同时也说明在前寒武纪的地球表层环境中,微生物以其新陈代谢的多样性及巨大的生物量,在沉积纪录中留下了重要的烙印。 相似文献
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泸沽湖表层沉积物粒度空间分布特征及其影响因素 总被引:2,自引:1,他引:1
选择位于青藏高原和云贵高原过渡区的泸沽湖作为研究对象,对南部主湖区70个表层沉积物样品进行了粒度分析,结合湖泊周围自然地理要素,探讨了粒度各组分在空间上的分布特征及其影响因素。结果表明:泸沽湖南部主湖区表层沉积物沉积类型以黏土质粉砂为主,少数样品为砂质粉砂、砂,砾石主要分布在研究区南部和北部湖滨带,其中粉砂是该研究区的优势粒级。另外,南部主湖区表层沉积物粒度各组分分布具有明显的空间差异性,其中研究区东南侧及西南侧由于受入湖河流(山跨河、三家村河)的影响,导致黏土组分呈舌状分别向北、向东北方向延伸,但东南侧由于受湖水外流形成的定向湖流顶托作用,对研究区物源的贡献较弱;研究区西北部砂组分由于受到悬移作用和定向湖流影响,由西北向东南方向凸出;由于受反时针环流作用的影响,大量细粒物质由研究区北部和西南侧悬移至研究区南部并沉积下来,使得此处有大量细物质沉积。同时指出,泸沽湖南湖表层沉积物粒度空间分布的差异性特征受控于湖泊沉积动力过程及沉积物对环境变化响应敏感程度的差异,研究湖泊表层沉积物粒度组成不仅对于认识湖泊水动力及物质输入状况有很大的促进作用,对合理选择钻孔岩芯位置、开展湖泊沉积古气候环境变化研究具有一定的参考意义。 相似文献
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人工蜂群算法优化的SVM遥感影像分类 总被引:2,自引:0,他引:2
SVM分类器的参数设定对分类精度有着显著的影响,针对现有人工智能算法优化参数易陷入局部最优的现状,提出了一种基于人工蜂群算法改进SVM参数的遥感分类方法(ABC-SVM)。该方法模仿蜜蜂采蜜的行为,以训练样本的交叉验证精度代表蜜源的丰富程度,通过蜂群的分工协作搜索出最优蜜源(即SVM分类器最优参数),最终利用参数优化后的SVM分类器实现遥感影像的分类。本文先后比较了3种人工智能算法(包括人工蜂群算法优化的SVM(ABC-SVM)、遗传算法GA(Genetic Algorithm)优化的SVM(GA-SVM)、粒子群算法PSO(Practical Swarm Optimization)优化的SVM(PSO-SVM))在UCI标准数据集上的分类精度和效率,以及3种人工智能算法优化的SVM算法与未经优化参数的SVM算法在遥感影像上分类的差异。结果显示:(1)在利用UCI数据集测试3种人工智能算法优化的SVM算法的结果中,ABC-SVM显示出更高的分类精度、更高的适应度和更快的收敛速度;(2)在利用遥感影像验证4种分类算法精度的结果中,人工智能算法优化后的SVM比未经参数优化的SVM算法的分类精度更高;其中,ABC-SVM分类精度最高,分别比遗传算法、粒子群算法的结果高1.67%、1.50%。 相似文献