高密度电法测量在团结沟金矿外围的应用

在黑龙江省团结金矿外围开展高密度电法工作，目的是利用该项技术在区内寻找隐伏矿体及进行地质填图，通过工作表明，采用高密度电法测量，对寻找隐伏矿体和划分岩性界限均有很好的指示意义。     

利用ETM数据对新疆西天山赛里木湖四台-温泉县地区进行1：5万地质填图的遥感解译及探索

通过卫星遥感技术进行地质填图以及找矿越来越成为一种快捷有效的手段。遥感地质解译根据遥感影像,通过遥感图像的数字处理,来提取与岩性特征和构造特征相关的地质信息,再结合工作区的地质资料进行地质填图。ETM＋具有从可见光到热红外的波谱范围,能满足一定矿物、岩石的岩性特征的划分需要。对ETM十的多波段数据采用主成分分析法和多波段组合分析方法。     

特殊地质地貌区填图中地球物理信息的提取及研究——以宁夏同心地区为例

地球物理手段是特殊地质地貌区填图诸多方法技术中经济、快速、有效的方法之一.通过在宁夏同心地区开展的电阻率测深、高密度电阻率、氡气及地球物理测井等方法取得的资料,通过对资料的精细处理,系统分析和研究,提取有效地质信息.建立视电阻率曲线与地下水矿化度的关系模型,圈定隐伏断层位置,划分垂向地层结构特征,较好解决地质填图中的相关地质问题.     

云南个旧陡岩勘查区Sn多金属矿化信息提取与评价

个旧矿区被南北向个旧断裂分为东、西2个矿区。东区是已知矿床的集中区,随着东区"危机矿山"问题的日益凸显,西区的地质研究工作和资源潜力评价已成为矿山深部和外围找矿的热点。西区陡岩地区具有良好的成矿地质条件,是近年来个旧西区地质找矿工作的重点。采用因子分析(FA)-多重分形法(S-A)对1∶1万原生岩石化探数据中17种元素进行分析,获取锡多金属矿致异常信息,再通过变差函数分析异常控制因素,结合本次1∶1万野外地质填图成果,获得如下认识:①F1因子代表Cd-Hg-Pb-Zn元素组合,是中低温热液型多金属矿化的反应;F3代表Sn、Mo元素组合,反映的是岩体及热液的相关信息;F5包括Sn、Sr,Sr是碳酸盐岩的常见元素,反映Sn元素部分来源于个旧组灰岩和法郎组炭质、泥质灰岩。②勘查区东南部异常晕展布特征为串珠状分布且异常浓集中心恰好都位于岩性分段面,推测该区存在隐伏岩体。③该区的断裂控矿性不明显,Sn元素异常展布的空间结构性主要由南西向的地层和该区的隐伏岩体控制。     

张量曲率边界识别方法在煤田火烧区磁异常中的应用

 为了准确识别煤田火烧区边界位置,对火烧区磁异常进行更加精细的解释,将张量曲率边界识别方法引入到煤田火烧区磁异常的解释中,探讨分析煤田火烧区磁异常的张量曲率特征.根据煤田火烧区磁异常的特点,利用张量曲率的较大特征值和较小特征值分别圈定煤田火烧区和正常区.模型试验中,通过与常用的Theta 图以及垂向导数等方法对比,体现了张量曲率分析方法在地质体边界识别中的优越性,验证了该方法在火烧区边界识别中的有效性.将该方法应用于乌达某煤田实测磁异常数据的解释,发现利用该方法圈定的火烧区范围和其他勘探结果以及已知地质资料相符,说明该方法可以准确有效地识别煤田火烧区和正常区边界范围,为煤田火烧区的磁异常解释提供很好的依据.     

地球物理勘探方法玄武岩下找煤初探

长白地区处在吉林省东部山区,山高林密,地表大部被玄武岩覆盖,局部又有推覆体覆盖,以往地质工作程度较低.通过地面地质工作,对该区域地质规律及主要岩层、岩性又有了新的认识.应用TEM方法,解决了在高阻玄武岩层下和推覆体下识别、确定古生界石炭二叠系地层,对揭示玄武岩厚度和研究含煤盆地的分布,以及断裂的分布起到了关键性的作用,收到了良好的地质效果.     

剖面法编联地质界线在地质填图中的应用

目的丰富野外地质填图方法和技术,提高地质填图的水平和图件质量。方法在遥感图像解译与地质填图实践的基础上,利用地质产状与地形变化的关系,在需要内插地质界线点的地段,垂直岩层走向切地形剖面,将剖面旁侧已知界线点的产状沿走向移至剖面中的相应高程处,再过此点延伸倾向线至地形剖面线,交点即为内插地质分界点,最后结合"V"字形法则,过同一地质界线的不同交点,求联地质界线。结果得出了地层产状稳定、走向不变而倾角变化、倾角不变而走向变化及倾角、走向均有变化4种不同的内插地质界线点编联地质界线具体作图方法与步骤,大大丰富和方便了野外填图工作。结论该方法既准确快速又方便可行,保证了地质界线勾绘的质量。     

安徽东至兆吉口铅锌多金属矿床地质特征及找矿方向

安徽东至兆吉口铅锌多金属矿床与长江中下游成矿带安庆-贵池矿集区南侧毗邻,区域成矿地质条件优越.通过对区域地质背景、矿区地质特征、矿区物化探成果和矿体地质特征进行分析研究,得出兆吉口铅锌矿主要产于兆吉口倒转背斜核部蓟县系环沙组下段细碎屑变质岩中的断裂或裂隙中,综合分析认为兆吉口矿床可能为浅变质岩断裂带中的中低温充填交代脉型铅锌矿床类型.激电测深、磁法和地球化学方法在该矿床具有良好的找矿效果,磁性特征显示兆吉口矿床下部存在隐伏岩体,化探特征显示异常区位于东至断裂与岩体接壤区.综合矿区地质特征和物化探特征,指出该区下一步找矿方向.     

罗浮山隐伏地热资源研讨

根据罗浮山的地质构适条件、岩性特征及热异常现象,分析推论罗浮山存在隐伏地热资源,并提出找矿靶区,为罗浮山的地热资源勘探提供理论依据。     

砂泥岩地层概率神经网络岩性反演技术应用研究

概率神经网络是一种基于概率密度函数理论的神经网络,能够广泛地应用于模式识别等领域.针对地震岩性反演预测问题,提出了一种具体的概率神经网络方法,包括网络模型的构造和预测识别步骤等.研究区主要目的层为沙溪庙组沙一段湖滩砂及河道砂体,储层单层厚度小,岩性横向变化较大,利用地震资料进行常规储层预测较困难.为此,根据该区储层的测井响应特征、地震属性特征与地质岩性特征的相关性,利用概率神经网络方法对地震属性数据做变换,从而对地层特征进行预测识别.     

基于最小二乘支持向量机和高分辨率遥感影像的大尺度区域岩性划分

基于大尺度区域分割的理念,提取高分辨率遥感图像中与岩性相关的纹理、形状、光谱信息,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)在非线性预测中的优势,对研究区地质岩性进行识别。首先对高分辨率图像中与岩性相关的光谱、纹理、形状、高程等特征信息进行样本选取,选取过程中以图像的纹理为主要特征信息,同时以J-M距离、转换分类度为依据选取最优特征空间,采用因子分析变换降维对特征空间进行压缩,实现特征信息最优化;然后对已知样本进行训练,建立分类模型,评价模型精度;最后利用模型对研究区进行岩性划分,并进行分类后处理。研究结果表明:基于LS-SVM的分类方法在利用高分辨率遥感图像岩性识别中表现良好,为地质岩性分类提供了一种新的方法和手段;加入纹理等信息后的LS-SVM分类模型更加利于岩性的判别。     

EM分类法在区域地球化学数据挖掘中的应用——以湖南省洞口地区1∶20万水系沉积物Pb异常识别为例

利用新技术、新方法从海量的区域地球化学数据中挖掘找矿信息，实现找矿突破，具有重要的理论与实际意义。本文以湖南省洞口地区1:20万水系沉积物Pb异常识别为例，尝试利用EM（expectation maximization）分类法消除岩性背景的影响，提高Pb异常识别的准确率。根据研究区岩性背景特征，选择Na2O、K2O、CaO、MgO、La、Nb、Th、Zr、Sr、Li、Mn、Ti和V作为分类指标，将研究区水系沉积物样品分成了5类。利用分类数据和原始数据，分别圈定了Pb地球化学异常。对比分析结果表明，分类前后圈定的Pb异常存在显著差异，主要表现为分类方法突出了低背景值区的一些低弱异常，同时削弱了高背景值区的一些虚假或无意义的异常。另外，新方法圈定的Pb异常与已知矿床（点）位置的对应关系更好。EM分类法可显著提高水系沉积物区域地球化学异常识别的精度。     

广东省韶关大宝山铜多金属矿外围找矿潜力的研究

在大宝山矿区开展地质测量、物化探、地表工程等地质工作基础上,对研究区内元素地球化学特征进行了初步分析。对主成矿元素分布特征、相关性等分析表明,区内主成矿元素为W、Mo、Cu、Au,其中土壤测量异常规模较大、峰值高、富集系数高;成矿主元素Mo、Cu、Au等相关性好。在物化探工作成果基础上,筛选找矿靶区,并进行钻孔深部验证,取得了很好的找矿成果,提高了探矿潜力,并确定了船肚矿区北部、南部及大宝山东部三处找矿靶区。     

奇异性指数理论在东天山覆盖区地球化学数据分析中的应用

奇异性指数分析方法可以用于地球化学局部异常的圈定和奇异性程度的度量,其具有尺度不变性和自相似性的特征,使之能够对覆盖区地球化学弱异常信息进行有效的提取。在总结了奇异性指数理论基本原理的基础上,以赤湖-三岔口地区地球化学数据为例,对该区铜元素进行奇异性指数填图,并对奇异性指数填图法与传统异常填图法进行对比分析,结果显示奇异性指数能够有效地在覆盖区提取地球化学元素弱异常信息。     

基于改进随机森林的火山岩测井岩性识别

准噶尔盆地石炭系火山岩岩性复杂,在某种岩性薄片、岩心等资料数量明显少于其他岩性时,常规方法划分岩性存在困难。为了解决上述问题,提高火山岩岩性识别精度,运用SMOTE算法增加少数岩性类别样本数量,解决数据不均衡问题；通过网格搜索和K折交叉验证法确定最优参数组合,开展基于改进随机森林的火山岩岩性识别研究。通过分析火山岩岩心、薄片、测井响应特征等资料,建立了岩性交会图版,确定了研究区对岩性敏感的测井参数重要性程度。实例资料应用表明,改进的随机森林算法有效的解决了传统随机森林算法受岩性样本类型不均衡及数据量较小的影响,火山岩岩性识别准确率由87%提升到了94%,为不均衡样本情况下火山岩岩性识别提供借鉴。     

关于建立海拉尔盆地J油田P油组有效厚度划分的电性标准

海拉尔盆地J油田储层类型多样,储层岩性复杂,以砂岩、砂砾岩、凝灰质砂岩和沉凝灰岩为主,而且储层物性变化较大,使常规测井资料难以准确划分储层和储层评价.结合研究区地质特点,应用试油法、经验统计法、含油产状法等方法来确定不同层位储层物性下限标准.以物性下限标准为基础,优选对储层岩性、物性、含油性敏感的测井曲线,建立有效厚度划分的电性标准.提高该区开发井有效厚度的测井解释精度,满足油田开发的需要.     

基于Debseg-Net的岩屑图像语义分割

岩屑的岩性识别是地质工作中的一项重要内容。为解决传统人工鉴别岩性的低效问题和通用机器学习模型在岩屑岩性识别上的不适用性：包括准确率欠佳、网络参数冗杂、网络效率低下,针对岩屑图像的特征设计了一种岩屑图像的语义分割网络Debseg-Net,该网络采用编解码结构,卷积与转置卷积结合实现对岩屑图像特征的提取与像素级分类,采用深度可分离卷积减少参数量从而可进一步加深网络,使用跳级连接避免迭代过程中的信息丢失。同时提出了一种高效的岩屑图像自标记方法。经多次实验,Debseg-Net在以10口探井收集的640张共计5类岩屑图像数据集上,识别准确率达到98.43%,平均交并比达到90.01%,领先同类型分割网络2.59至7.04个百分点,在实现数字化岩屑录井进程中提供了方法。     

基于模糊粗糙集的公路地质灾害影响因子的权重分配

地质灾害影响因子权重分配是地质灾害区划的关键,以贵州省三凯线地质灾害调查数据为实例,于公路沿线随机选取非灾害点,选择高程、坡度、河流切割密度、地层岩性4个地质灾害主要属性,形成属性决策表,根据相关知识采用不同的三角模糊隶属度函数,确定模糊粗糙集地质灾害要素权重分配模型,计算各属性与地质灾害之间的依赖度,建立模糊粗糙集地质灾害属性权重确定方法,该权重应用于因子叠加方法进行公路地质灾害区划,研究表明:用模糊粗糙集确定的地质灾害影响因子权重,相比传统专家打分所确定的权重具有较高的精度.     

基于交会图和贝叶斯聚类分析法的岩性识别方法

摘要:本文将针对造成伊通盆地莫里青断陷测井解释符合率低的主要因素即复杂的岩性,开展研究,根据这一状况,提出了利用交会图 及贝叶斯聚类分析算法 的岩性识别方法。先对区域资料进行测井响应标准化 ,选择出合适的样本数据,确定自然伽马,电阻率,声波时差,中子,密度五条测井曲线作为岩性识别的参数,符合率达到82.9%。在对区域内十口探井进行岩性解释,最终符合率达到87.1%,有效地提高该区域的解释精度。     

基于随钻数据的岩性识别机器学习算法研究进展

机器学习算法是岩性识别领域重点研究内容之一。与传统岩性识别方法相比,通过监测随钻参数变化进行岩性识别,具有高精度、多信息、集成化、智能化的优点。近年来,随着岩性识别技术不断发展,机器学习算法在岩性识别领域的研究和应用日益广泛。利用机器学习算法分析随钻数据,能够提高岩性识别结果的准确性,更高效地识别地层的岩性和构造。为了厘清岩性识别机器学习算法的发展现状,发掘其在岩性识别技术领域中的技术难题,综述了岩性识别机器学习算法的研究进展。首先,简要介绍了机器学习的概念与发展历程;其次,分类阐述能够用于岩性识别领域的机器学习算法;再次,总结了岩性识别领域各类常用机器学习算法的应用现状,比较了各类算法在岩性识别应用中的优缺点;最后,总结了岩性识别算法存在的问题和面临的挑战,并对其下一步发展方向提出了建议,使未来能更加准确高效地利用机器学习算法分析处理随钻数据,实现机器学习算法与岩性识别技术的深度结合。