乌南次凹南屯组高精度层序划分及地质意义

依据岩芯、录井和测井等方面资料,对海拉尔盆地乌尔逊凹陷乌南次凹南屯组内的高精度层序地层格架及其控制下的沉积体系展布特征进行了研究。结果表明,研究区南屯组主要发育有5类层序界面,共划分出3个三级层序和9个四级层序。纵观各层序的残留地层厚度变化,可发现在南屯组沉积时期沉降中心逐渐西移,地层展布特征自下至上由“中厚-东、西薄”逐渐过渡为“西厚-东薄”的变化规律。乌南次凹南屯组沉积时期主要发育有辫状河三角洲、扇三角洲、湖底扇及湖泊4种沉积体系,沉积体系平面展布具有“东西分带”的特点,其中扇三角洲沉积体系主要发育在西部乌西陡坡带,辫状河三角洲沉积体系主要发育在东部乌东缓坡带,不同时期各沉积体系的平面展布特征具有明显的继承性。     

查干诺尔凹陷南屯组湖底扇沉积特征及沉积模式研究

在区域层序地层格架内,根据岩石相、地震剖面相、测井相特征并结合粒度分析等资料,对海拉尔盆地查干诺尔凹陷下白垩统南屯组内发育的湖底扇沉积体系、沉积特征及模式进行了系统的研究,认为研究区南屯组湖底扇沉积体系主要发育有3类亚相和5类微相。在此基础上,建立了查干诺尔凹陷南屯组的湖底扇沉积模式,认为平面微相相序表现为“内扇主沟道→中扇辫状沟道→外扇浊积岩→深湖泥”的变化规律,且水道体系（主沟道、辫状沟道）之间,都被明显规模的深湖相泥岩所分隔。在这一沉积模式控制下,湖底扇沉积在研究区南部由东侧陡坡带向湖盆中心延伸较远,而由南向北则随着构造坡折带影响能力的减弱,逐渐过渡为扇三角洲沉积体。     

霍多莫尔构造带南一段近岸水下扇成因探讨

海拉尔盆地霍多莫尔构造带下降盘南一段沉积时期发育了局限分布的近岸水下扇体沉积,针对其沉积规律认识不够深入的问题,利用岩石薄片、粒度分析、扫描电镜及岩心观察和古地貌恢复等技术手段,通过对霍多莫尔构造带下降盘南一段储层岩石学特征、黏土矿物特征、成岩作用特征、沉积构造特征、沉积相及测井响应特征和地震相特征6个方面的综合分析,总结出其具有成分成熟度和结构成熟度低、成岩欠压实、近距离搬运及快速卸载等特点,提出原始地貌较大的地形高差、靠近物源及沉积期强烈的构造抬升,是形成该区近岸水下扇的主要控制因素。同时,指出油气富集与扇的大小无相关性,主要受相带和砂体发育影响控制,霍多莫尔构造带下降盘南一段的3砂组,沿霍多莫尔断裂发育的近岸水下扇扇中及湖底扇等部位应是下一步勘探开发的主攻方向。     

基于突变级数法的煤矿外因火灾危险等级评价

为了给煤矿外因火灾危险等级评价提供一种更加合理的方法,采用将突变理论与模糊数学相结合的突变级数法,从明火致因、电火致因、其他原因等3个方面分析了煤矿外因火灾的影响因素,建立了煤矿外因火灾危险评价指标体系,并运用突变级数法对煤矿外因火灾危险等级进行评价。以沈阳焦煤集团林盛煤矿为例,基于突变级数法,求得该煤矿外因火灾危险等级评价的总突变隶属矩阵,依据总突变隶属函数值越大越优的原则,得到该煤矿外因火灾危险等级为二级,即较安全。依据评价结果,提出了提高该煤矿外因火灾安全性的相关对策。     

基于蚁群算法优化极限学习机模型的滑坡位移预测

采用高精度的优化算法对于提高滑坡位移预测模型的准确性具有重要意义,然而已有文献中很少对多种优化算法进行对比研究。以三峡库区的八字门滑坡为例,以极限学习机（ELM）理论为基础进行滑坡位移预测,同时运用多种算法对建立模型过程中的参数选择进行优化以期提高预测效果。为提高预测精度,以移动平均法为基础,将滑坡位移分解为趋势项和周期项,趋势项位移使用多项式函数进行预测,周期项位移使用MATLAB自编程序的极限学习机模型进行预测,两项预测值相加即可得到最终的累计位移预测值。计算结果表明：单一的ELM模型能够较为准确地预测具有阶跃式曲线的滑坡累计位移,预测结果的平均误差为23.5 mm,拟合优度为0.973。与粒子群算法和遗传算法相比,蚁群算法（ACO）在计算用时和优化效果上更优,蚁群算法优化极限学习机模型对位移的预测精度也最高,平均误差为10.1 mm,拟合优度为0.998,可在类似滑坡的位移预测研究中进行推广。