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1.
2.
针对地质钻探小井眼条件下失返性漏失堵漏技术难题,开展了适用于地质钻探堵漏要求的聚合物交联凝胶研究。采用单因素优选法,优选了交联凝胶体系用各种处理剂,并以环保型植物胶GJ为成胶剂,加入交联控制剂N1及交联剂1号等组分,研制了一种延迟交联凝胶。该凝胶在广西某铀矿勘查ZK6-37-1孔堵漏成功应用,解决了2个孔段失返性漏失问题。研究结果表明,该凝胶具有交联时间可控(交联时间10~75 min)以及较高的凝胶强度(承压≥6 MPa),在解决失返性漏失方面具有广阔的应用前景。 相似文献
3.
金矿立体地球化学探测模型与深部钻探验证 总被引:1,自引:0,他引:1
深部资源地球化学探测科学问题的的焦点是元素大深度垂向迁移机理和立体地球化学探测模型的建立。本文以胶东蚀变岩型金矿和贵州水银洞卡林型金矿钻孔岩芯和地表联合取样获得的数据, 建立千米深度立体地球化学探测模型。蚀变岩型金矿立体地球化学模型显示, Au、S和Hg与金矿密切相关, 分布模式既有相似性又有差异性, Au的立体几何分布模式兼具矿化剂元素S和远程指示元素Hg的双重特征, 金异常和矿化剂元素硫与矿体倾斜方向一致, 反映了成矿过程中流体沿控矿构造的轴向运移; 金异常与类气体元素汞在垂向上一致, 而且出现从矿体到地表的连续贯通式异常, 反映了流体沿微裂隙和纳米孔的垂向迁移。卡林型金矿立体地球化学模型显示, Au、As、Sb、Hg、Tl和S在不整合面都显示高含量特征, 与深部层状主矿体分布一致; 在矿体上覆地层中都存在弱异常, 显示了明显的成矿流体沿隐伏微小断裂垂向迁移特点; 所不同的是Sb和Tl元素在不整合面附近显示了最高的元素含量, 而Sb和Hg在近地表均显示了明显高的异常特征。立体几何模型清晰地显示了矿体的展布特征和范围, 而且金及其伴生元素垂向迁移在地表形成清晰异常, 为利用金及伴生元素和矿化剂元素进行深部矿体三维预测提供了重要依据, 对指导深部金矿勘查发挥了重要作用。针对胶东蚀变岩型金矿地表完全被土壤覆盖区的穿透性地球化学微细粒级土壤采样, 金属活动态提取分析圈定的异常, 经深部钻探验证, 胶东焦家成矿带五一村3200 m钻探, 在2428.00~3234.16 m深度发现6层矿化体, 其中高品位矿体位于2854 m深度; 上宫金矿地表基岩出露, 采集断层泥或裂隙岩石样品, 可以清晰探测深部异常, 经2000 m钻探, 在1312 m处发现高品位金铅锌银矿体; 贵州水银洞采集地表细粒级土壤, 能够直接有效地揭示深部金矿体, 经500~1500 m钻探验证, 在300~1500 m深度新增金资源量203 t。 相似文献
4.
2017年精河MS6.6地震震前,尼勒克、巴伦台和小泉沟台钻孔应变仪记录到显著的应变变化,经现场落实确认,异常是可靠的。根据这3个台的记录资料计算相对应变的变化,结果表明,地震前最大(小)主应变大小和方向分别出现明显加速和急剧偏转变化。此外还发现,相对应变场异常期间主方向与震源机制解P轴方位较为一致。 相似文献
5.
铝合金钻杆的使用性能是制约深部钻探技术发展的“瓶颈”。本文综合考虑孔内工况因素和钻杆性能因素,以钻柱组合设计为基础准则,从特深孔钻探工程技术需求出发,开展了高强耐温铝合金钻杆材质选择和评价的试验研究。试验结果表明:2219铝合金固溶时效制度分别为535 ℃/1 h、165 ℃/20 h,2618铝合金固溶时效制度分别为530 ℃/1 h、200 ℃/20 h;2219铝合金在高温长时间暴露后的室温力学性能优于2618铝合金,在高温瞬时条件下的力学性能劣于2618铝合金;2219铝合金中含有Zr,该元素在热暴露过程中起到减缓溶质扩散速率的作用,这对提高热暴露后的剩余强度是有利的。 相似文献
6.
钻进过程状态监测旨在实时描述钻进工况,判断运行性能优劣程度进行非优追溯,及时指导司钻人员调整作业操作,保证钻进过程安全、高效、稳定开展。钻进工况是钻进系统运行状态的反映,因此开展面向状态监测技术的钻进工况识别研究具有重要的理论和应用价值。本文针对钻进工况识别问题,基于状态监测数据,建立基于支持向量机的钻进工况识别模型,对钻进工况进行识别。综合工况识别结果,对钻进效率进行评估,并对影响钻进效率的因素进行讨论,寻找提升钻进效率的手段。最后,采用钻进现场实钻数据进行仿真实验,验证所提方法的可行性和有效性。 相似文献
7.
8.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
9.
地层横波波速测量以及各向异性评价是目前随钻声波测井应用及方法研究的难题之一.针对这些问题,本文试图从钻铤上的偏心点声源在各向异性地层中的响应出发,寻求和探讨解决方案.我们基于三维有限差分模拟的随钻测井信号,研究了偏心点声源在水平横向各向同性(HTI)慢速地层井孔中激发声波传播规律,研究结果表明:在HTI地层中偏心点声源能够同时激发出快、慢两种波形,并且此两种波形中主要分别包含快、慢弯曲波,由于与钻铤波的耦合作用,其速度总是分别小于地层快、慢横波波速,所以无法直接用于地层横波波速的测量.但根据进一步的灵敏度分析可知当在3kHz以上时,它们的相速度分别对地层参数水平和垂直剪切模量(c66和c44)最为敏感.基于此特性,本文提出一种基于解析近似解的最小二乘拟合法,能够通过快、慢波频散曲线反演地层横波波速,所测值误差小于3%,并且具有很好的容错率和稳定性;进而由横波速度反演值评价地层各向异性大小.最后,地层快横波偏振方位可以利用垂直于偏心声源方向的偶极采集的信号能量变化曲线来获取. 相似文献
10.
Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
ABSTRACT High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning. 相似文献