遥感技术在水电站地址勘察中的应用

基于降雨径流模型确定水电站地址勘察已成为水资源评价中的一个重要课题。随着卫星技术的发展,遥感、地理信息系统能够快速地确定水电站地址勘察。选取位于云南省中部滇中盆地地区澜沧江流域作为研究区,利用遥感和地理信息系统技术,从数字高程模型角度出发,确定了流域尺度、流域边界和最小面积、平均高程、流域平均坡度等水文信息。运用分辨率为2.5 m的IRS-P5立体卫星数据导出数字高程模型。该数字高程模型用于生成盆地的流向和流量累积图。通过对这些图像的分析得出了综合排水网;利用地形资料,包括流域面积、平均流域高程和降雨资料的有限点观测值,推导出整个流域的回归模型,使用平均面雨量计算其雨量分布图,结合Kriging统计方法生成子流域验证这个回归模型,并给出了水电站地址勘察建设地点。     

数字高程模型在流域信息提取中的应用

该文以山西省沁河流域为研究对象,对30mAster-dem数据进行拼接等预处理,利用ArcGIS软件的Hydrology扩展模块,基于数字高程模型实现水流方向的确定,流域汇流能力的分析,河网的提取,流域边界的确定和子流域的划分。利用1:25万地形图与遥感影像对通过数字高程模型提取出的流域信息进行修正,最后将生成的结果与水文资料相比较,吻合度高;通过此方法能快速获得流域信息,对流域有直观的了解,对于流域的监测与治理、保护有所帮助。     

地质资料属性及其社会化服务价值研究（增刊）

地质资料作为一种特殊的专业性档案资料,其一直处于多学科的交叉地带,属于交叉学科。本文从研究地质资料的属性和价值的角度出发,阐述了地质资料的基本概念及分类,分析了地质资料的双重属性及其特点,全面论述了地质资料社会化服务的价值,为推进地质资料学科建设奠定基础。     

基于地震多属性融合技术的煤层巷道识别方法

常规地震属性解释方法利用单一属性,或多种属性单独解释、相互印证的方式来识别地下异常地质体。虽然在一定程度上能够满足勘探要求,但客观存在准确性不高的问题。为了准确查明地下煤层巷道的展布情况和边界范围,提出了基于地震多属性融合技术的煤层巷道探测识别方法。设计了地质模型,利用正演模拟研究了巷道的地震响应特征。巷道是一种处于煤层之中且与煤层有着共同顶底板岩层的特殊地质空腔体,一般充水或空气。由于与顶底围岩间存在的较大波阻抗差异而形成的强反射界面,会导致巷道处反射波能量出现局部变强的现象。从正演结果中提取多种煤层地震属性表明,相对波阻抗和振幅类属性可以很好的描述这种异常。沿目的煤层从实际地震数据中提取了相对波阻抗、瞬时振幅和平均振幅3种不同地震属性,将这3种地震属性视为R、G、B颜色分量,利用RGB色彩融合技术对这3种地震属性进行融合。利用含有3种地震属性信息融合后的属性,成功查明了煤层巷道的平面位置及其边界范围,说明利用地震多属性融合技术来识别巷道是行之有效的。结果表明,相较于单一地震属性,地震多属性融合后的属性可以展现出更丰富的地质信息,巷道及边界更为清晰和连续,提高了解释精度,为探测识别煤矿巷道提供了依据。     

地质资料属性及其社会化服务价值研究

地质资料作为一种特殊的专业性档案资料,其一直处于多学科的交叉地带,属于交叉学科。本文从研究地质资料的属性和价值的角度出发,阐述了地质资料的基本概念及分类,分析了地质资料的双重属性及其特点,全面论述了地质资料社会化服务的价值,为推进地质资料学科建设奠定基础。     

人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用

针对在地震属性应用中难以精细识别煤层裂缝发育区边界的难题,开展了基于人工监督神经网络技术的煤层裂缝发育区应用研究。从地震资料中获取倾角导向体以提取高质量的地震属性,以多属性为指导进行人工拾取样点,并基于多层感知器进行神经网络机器训练学习,建立裂缝的最优属性集,拓展整体数据后获得裂缝概率体,从而识别划分出煤层裂缝发育区。该技术在山西阳泉新元矿区进行了应用,煤层裂缝发育区的识别结果明显优于属性直接识别,但勘探区内暂无钻井资料,预测效果还有待进一步验证。     

兖州矿区综放开采地表移动盆地特征分析

通过对兖州矿区综放开采地表移动观测资料的综合分析，研究了综入开采地表移动特征的特殊性及其机理，给出了边界、角、移动角和最大下沉角的经验计算公式和适用的角度参数。     

坝基弱层声波检测及其资料浅析

本文通过大量的声波测井资料．揭示了万家寨水利枢纽坝基弱层分布规律．并结合地质资料对弱层属性及其波速真值进行了分析和探讨。     

利用地震属性提取解释三维地震勘探中的构造

阐述了地震属性的概念,及其经过数学变换而导出的有关地震波的特征,以及利用地震属性的提取及优化,揭示出地震资料中的构造异常,提高地震资料对构造解释的精度.     

地下水数值模拟中分布式水文模型的耦合应用

华北地区山前侧向补给及河道入渗补给边界对地下水数值模拟精度影响很大,尤其在实测资料缺失地区,常规地下水数值模拟由于这两类边界处理方法简单导致误差较大.分布式水文模型可用于实测资料缺失地区山前侧向排泄量及河道径流量模拟.因此,该文选用HEC-HMS分布式概念水文模型,计算流域出山口地下水侧向排泄量及河道水位变化过程,作为地下水侧向补给与河道入渗补给边界与Visual MODFLOW模型耦合应用,较常规方法处理此类边界地下水数值模拟精度提高10%以上.     

利用地震正演模拟实现高保真AVO处理质量监控

本文介绍了一种利用偶极声波和密度测井资料进行叠前道集正演，对实际地震处理道集振幅随偏移距距变化特征进行对比和监控的方法。通过采用实测偶极声波和密度测井资料，利用Zoeppritz方程及其近似公式计算井的叠前正演道集，选取沉积稳定的区域标志层，分析其截距和梯度属性。通过对比正演AVO道集和井旁实际偏移道集波组特征及AVO属性特征，达到检验处理过程和结果是否保幅的目的，实现了AVO特征定量监控。     

某铜铁矿尾矿库废水神经网络预测研究

金属矿山尾矿库废水中含有H^ 、CN^-和多种金属离子，是矿区及其流域酸性污染和金属污染的主要污染源。在收集某铜铁矿尾矿库废水14年水质监测资料基础上，运用人工神经网络的改进BP算法对其8项水质指标进行了分析、分类和仿真预测，揭示了该矿尾矿库废水的污染特性，查清了主要污染物。     

利用试井资料确定油藏内外边界研究

胜利油区地质构造复杂，反映其动态特征的试井曲线也异常复杂。在综合分析了胜利油区十五年来的电子压力计试井资料的基础上，研究了不同试井资料的曲线特征，包括内外边界、不渗透边界、定压边界、不渗透及定压边界组合等的曲线特征；以及利用多井试井确定断层封堵性问题等。在此基础上，总结出了一套适合胜利油区复杂内外边界的试井资料解释方法。     

煤层岩浆岩侵入区的交会图定量预测技术——以卧龙湖煤矿为例

以卧龙湖煤矿某采区实际钻孔资料为基础,建立了8个符合采区实际情况的煤层模型。通过合成地震记录方法,获得了所有模型的正演合成地震记录。并通过地震属性技术,提取了上述模型10号煤层反射波的波峰振幅、波谷振幅、瞬时振幅、瞬时频率和甜面体值等属性。在此基础上,利用交会图技术分析了正常煤层和不同岩浆岩侵入煤层在属性交会图分布上的对应位置;并且利用蒙特卡罗模拟法模拟了更接近真实情况的属性交会图。通过分析蒙特卡罗模拟后的属性交会图,确定了属性交会图预测岩浆岩侵入区的定量划分标准。将此标准应用到实际采区,所划分的正常煤与变焦区、变焦区与岩浆岩完全替代区边界与钻孔数据和井下采掘数据一致,平面摆动误差较小。     

不同添加物对铸造铝及铝合金晶粒细化的影响

介绍了晶粒细化的最新技术及其细晶机理。Al-Ti-B、Al-Ti-C、Al-Ti-C-B和Al-Ti-B-Re等晶粒细化剂能有效细化铝和铝合金晶粒，但这些晶粒细化剂含有金属熔液中没有的元素，容易出现衰退的现象，可能造成合金污染。纳米晶促变形核法，加入的是包含金属熔液中固有的合金元素细化剂，而固液混合铸造是在熔液中加入大量同种成分的合金粉末，它们都具有很好的细晶效果和应用价值。     

地震属性分析在小煤窑采空区探测中的应用

结合山西五家沟煤矿地质情况,阐述了小煤窑采空区地球物理特征及地震响应,利用属性分析技术提取了多种地震属性并进行了对比优化。采用总振幅属性时,采空区边界显著,易辨认确定。根据地震时间剖面和属性分析综合解释结果,圈定了小煤窑采空区的范围。     

基于DEM的颖川河流域地形因子的提取与量化分析

地形因子的提取与量化分析能够为水文过程、生态环境、地质灾害以及水土流失预测评估等研究提供数据基础和技术支持。如何科学地表达地形特征,合理地量化地形属性,有效地提取地形因子,并成功应用于水文、生态、环境领域成为目前需要解决的问题。文中研究以天水市麦积区颖川河流域为例,以1:50000地形图为数据源,构建了基于水文地貌关系的DEM数字高程模型。在此基础上,提出了建立坡度、坡向和坡位;地形起伏度、地形曲率;水文河网、流域边界;沟壑密度以及地形指数提取方法,为准确地表达颖川河流域的地形地貌特征提供了技术支持,对颍川河流域水文过程和土壤侵蚀的定量评估奠定了基础,具有重要的科学意义。     

地层切片结合相干技术在砂体刻画中的应用

针对油田开发中后期井间砂体边界刻画困难、河道组合方式多样化、难以确定河道内部变差砂体展布等问题,对研究区萨尔图油层组进行了精细的地质解释与层位标定。在地震沉积学的理论指导下,利用地层切片技术提取振幅属性,并定性定量地优选各沉积单元的地震切片,用相干技术作为辅助刻画砂体边界的方法,最终制作了振幅—相干融合切片,与测井资料相结合,对研究区萨尔图油层组共33个沉积单元展开了精细刻画砂体的研究。研究显示振幅—相干融合切片对研究区内井间砂体边界、河道组合方式及河道内部变差砂体的刻画均有良好效果,并对研究区北部测井资料缺失的下段层位进行了砂体展布预测,解决了以往仅以测井资料作为刻画砂体依据的一些弊端。     

基于LightGBM和SVM的多属性砂体厚度预测

预测储层砂体厚度对指导油气勘探有着重要意义。以陆东凹陷前后河地区九佛堂组上段湖侵体系域为例，由于研究区地震资料品质差，砂体变化复杂，难以使用单一地震属性反映储层特征，利用机器学习方法进行多属性融合预测地层厚度。LightGBM是实现梯度提升决策树算法的开源框架，可用于特征选择，支持向量机是常用的机器学习算法，在解决小样本问题上具有优势。在此基础上，利用研究区钻、测井资料和地震属性建立样本集，优选了7种地震属性，对其标准化处理后进行模型训练，进而预测砂体厚度，最终得到了符合地质认识的结果。研究为地震多属性砂体厚度预测提供了有效方法和新的思路。     

基于分水岭算法的地震属性异常体边缘检测技术

从地震资料中识别采空区时,不易察觉波组特征在地震记录上反映弱的采空区。此外,在采空区周边特殊构造及薄层的影响下,来自不同界面的反射波之间相互干扰,使波形畸变,造成解释困难。为了解决上述问题,将基于分水岭算法的图像分割方法引入地震属性分析中,用计算机自动识别地震属性异常区边缘,提高地震资料解释精度,减少人为因素。以山西五家沟某矿区的三维地震相干属性为例,应用基于分水岭算法的边缘检测方法对其进行处理,圈定采空区的边界范围,经矿方验证效果显著。