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991.
成都洛带上沙溪庙组气藏地层水分布特征研究 总被引:2,自引:1,他引:1
成都洛带沙溪庙组气藏普遍含水,气藏不同位置地层水含量对于天然气的产量及产出时间有很大的影响。地层水矿化度较高,属CaCl2型,具混合水的水化学特征。地层水与天然气共同赋存同一储层中,属于同一压力系统,与天然气伴生产出,无边、底水存在,缺乏有效补给。含水层往往分布于有利的沉积微相一分流河道及河口坝中,厚度大、物性好的砂体含水特征更为明显。通过对该气藏水水化学特征及气水关系的研究,初步明确了该地层水的分布特征。 相似文献
992.
新田岭白钨矿床是湘南W-Sn多金属矿集区中的一个大型矽卡岩型矿床,产于骑田岭岩体北接触带.本文对矽卡岩矿石中1件黄铁矿样品进行了流体包裹体He、Ar同位素测定,获得3He/4He值为4.08 Ra,40Ar/36Ar为342,反映了在矽卡岩矿床的成矿流体中亦有地幔流体的显著参与;运用石英Rb-Sr法获得成矿等时线年龄为(157.4±3.2)Ma(2σ)(MSWD=1.6),87Sr/86Sr初始值为0.71044±0.00012,该年龄值与柿竹园超大型钨多金属矿床及芙蓉大型锡矿等的成矿年龄在测试误差范围内基本一致,表明中侏罗世是湘南地区钨锡成矿的高峰期. 相似文献
993.
994.
通过对塔里木盆地孔雀河斜坡东南部地区中晚奥陶系砂岩中重矿物分析研究,表明库鲁克塔格露头样品稳定重矿物为锆石-电气石-石榴石-磁铁矿-赤褐铁矿组合,孔雀1井样品稳定重矿物为锆石-石榴石-电气石-白钛石组合,二者有些差异,但分析结果反映了同样的母岩性质.研究区内沉积岩母岩主要来自于酸性、中基性岩浆岩和部分变质岩,为混源产物.结合对地震剖面的分析,认为研究区物源来自南(阿尔金造山带)和北(库鲁克塔格隆起)两部.根据稳定重矿物ZTR指数判断,南、北两个方向而来的沉积物在孔雀1井附近交汇,并沿各自路线运移、沉积. 相似文献
995.
高密度电法是一种高效率、高精度的勘探技术,近年来在工程勘壹领域中的应用越来越广泛。对高密度电法勘探的应用现状及应用领域进行了简要的总结,介绍了高密度电法勘探的基本原理及MN-B三极测量装置系统的工作方法。结合西气东输施工道路料场勘查,对MN-B三极测量装置系统的数据采集、数据处理、地质解释和存在的问题进行了详细的论述与探讨。结果显示,高密度电法在西气东输管道施工道路天然建筑料场的勘查中显示出了较多的优点,取得了较好的效果,对于快速料场勘查、确定料场有用层的厚度、准确地计算料场储量具有不可替代的作用。 相似文献
996.
基于蒙特卡罗法的多级黄土滑坡可靠性分析 总被引:2,自引:1,他引:1
滑坡稳定性分析目前工程中一般采用极限平衡算法。为了确定滑坡的稳定性系数,在计算过程中要将岩土体、计算模型简化,忽略一些影响滑坡稳定的次要因素,把影响滑坡稳定的各种主要因素作为确定参数。由于滑坡岩土体本身的非均质性及其参数确定具有随机性和变异性,用唯一的稳定系数不能客观地反映整个滑坡的真实安全程度。以陕西省夏呀河滑坡为例,通过野外详细调查、工程勘探和室内土工试验,初步确定该滑坡存在四级滑动面,难以用简单的单一滑动面计算其稳定性。因此,先采用推力传递系数法对滑坡体上的四级滑坡分别进行滑坡稳定性计算,得到该滑坡体上的四级滑坡稳定系数。再采用蒙特卡罗法对该四级滑坡进行可靠性分析,得到其可靠度,定量地表达夏呀河四级滑坡的安全程度。同时对比分析夏呀河四级滑坡的稳定系数和失稳概率,综合评价该滑坡体上的四级滑坡的稳定性及其风险概率,为滑坡的工程治理及预测预警、灾害危险性评价提供依据。 相似文献
997.
基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
998.
MODIS数据自适应火点检测的改进算法 总被引:6,自引:4,他引:2
在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想. 相似文献
999.
1000.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献