草湖地区侏罗系层序地层及沉积体系特征          下载免费PDF全文

陆金波  王英民  张雷  王改云  顾秀梅 《沉积与特提斯地质》2011,31(1):1-5

基于测录井资料对比,结合区域构造演化特征,将草湖凹陷侏罗系划分为两个三级层序J-SQ1与J-SQ2。J-SQ1时期气候温暖潮湿,层序发育完整的上升半旋回和下降半旋回沉积,发育辫状河体系和湖泊体系;J-SQ2时期气候逐渐转为炎热半干旱,层序发育不完整,只发育上升半旋回沉积,主要由氧化型湖泊体系构成,发育滨浅湖砂滩、泥滩互层沉积。其中,J-SQ1早期辫状河河道砂体叠置厚度大,储层物性好,上覆中厚层湖相泥岩沉积,是本区有利的储集层段。  相似文献   

临汾市浮山县不同结构建筑物特征研究     

马秀芳 《山西地震》2023,(3):23-26

房屋建筑抽样详查是山西省地震灾害风险普查工程的关键内容之一，旨在摸清房屋建筑的抗震设防情况、为评估其抗震能力提供支撑。文章以2020-2022年临汾市浮山县房屋建筑抽样详查工作为基础，重点对房屋建筑的结构特征、年代特征及设防情况进行分析。结果表明，临汾市浮山县城区房屋以2000年新建的多层钢筋混凝土结构、砖混结构和高层建筑为主，均采用基本设防烈度8度(0.20 g)进行抗震设防；乡镇及农村房屋以20世纪80年代修建的土木结构为主，基本未进行抗震设防。建议通过采取抗震加固措施进行加固，加强防震减灾科普宣传，提高民众的意识等方式，降低房屋的地震灾害风险。  相似文献   

福建地质灾害监测预警专项平台设计与实现     

委民正 《福建地质》2023,(3):211-216

平台依托“天地图·福建”,利用三维地理信息和物联网技术,建成了连接地质灾害监测设备的三维立体监测大数据中心,并实现了数据汇集、灾情预警和灾情处置的信息化闭合管理功能。正式上线运行2年多来,取得了较好的应用效果,是“人防+技防”地质灾害监测预警实验工作实现的重要技术手段。  相似文献   

DRY-1B型电容分量式钻孔应变仪关键技术与应用     

彭华  马秀敏  孙尧  姜景捷  郝飞 《地质力学学报》2023,(3):313-323

文章简述了DRY-1B型电容分量式钻孔应变仪(简称“钻孔应变仪”)的理论基础，攻关了微位移感知、降噪、控温、性能测试、标定等关键技术，并通过了性能测试，标定结果表明：该应变仪达到了高分辨率(≥5×10^-11ε)、宽频带(10～100 Hz可选)、大动态范围(≥1×10^-3ε)、24位AD记录、低功耗(<3 W)等技术指标，其性能优于同期美国PBO和日本同类钻孔应变仪，是一款国际领先的地壳运动长期观测仪器，基本能够满足地壳长期应变缓慢积累的蠕变运动和短期应变快速变化的地震火山活动等观测需求。2008年以来，通过20余个地应力台站的应用，该钻孔应变仪记录到大量的地壳形变、断裂活动、同震应变波、应变阶跃、矿压活动等应变信息，并以北长山地应力台站应变监测数据自洽性检验和土耳其地震映震能力分析为例发现：北长山地应力台站电容传感器1#+3#和2#+4#元件应变曲线总体平稳，相关系数R²达到0.95;1#-3#和2#-4#元件的差应变年变化速率为10^-8量级，反映出长岛地区以剪切应力为主，且处于地震活动相对...  相似文献   

地应力作用下鸭绿江断裂带活动对丹东五龙背地热温泉的影响初析     

毛佳睿  马秀敏  孙尧  姜景捷  张文汇 《地质力学学报》2023,(3):402-416

鸭绿江断裂带为郯庐断裂系的重要分支，现今构造活动强烈，沿断裂带出露温泉60余处，地热资源丰富。为查明断裂带南段五龙背地区的现今地应力状态和断层的活动性，研究断裂活动对温泉地热水体的控制作用和远期影响，采用水压致裂法对该区开展了12个测段的原位地应力测量。测量结果显示，在测段深度36.80～215.50 m范围内，最大、最小水平主应力及垂直主应力值(S_H、S_h、S_v)分别为6.00～13.52 MPa、3.18～7.26 MPa和0.97～5.7 MPa，总体而言，3个主应力值呈现随深度的增加而逐渐增大的趋势，最大水平主应力方向以北东向为主；断裂带中段(198.60～207.80 m)，主应力关系为S_H>S_v>S_h，有利于走滑型活动，具有一定潜力的富水导水条件，断裂带上段(36.80～196.63 m)及下段(215.50m),S_H>S_h>S_v，有利于逆断层活动，热流通...  相似文献   

机器学习算法在地球物理测井中的适用性及应用     

程希  周军  傅海成  罗雄民 《西北地质》2023,(4):336-348

机器学习，特别是深度神经网络学习算法的发展，正在改变人们发现知识的方式。目前油气工业正在向转向非常规和深海的油气勘探和开发。基于有限岩石物理参数建立的评价解释模型难以满足反映非常规储层复杂的岩性和结构，这使传统测井评价技术受到了很大的挑战。以油气大数据为基础、机器学习算法为核心、油气大数据云计算为动力以及油气应用场景为源泉的油气人工智能（Oil&Gas AI）极大地改变传统的油气工业各个领域。笔者以地球物理测井为研究对象，依据数据驱动的地球物理知识发现原理和机器学习属性，按照“数据–算法–平台–知识–应用场景”研究思路，开展机器学习算法在测井技术中的适用性研究。对机器算法的内在特性、原理、质量控制、硬件要求，学习模型选择、测试以及性能评价实现过程进行分析。笔者梳理和总结了机器学习算法在测井中适用性的树状图，尤其是在油气测井的方法研究、数据处理以及地层评价中的应用潜力与机器学习算法对应关系，其中包括数据校正的模拟方法、数据标定的岩石物理分析、测井数据质量控制、综合评价以及油藏评价监测。研究表明，机器学习算法在岩性识别与储层分类、力学评价、以及油藏评价等方面应用有明显的优势，贯穿于...  相似文献