场地地下水源热泵系统抽灌实验及数值模拟研究

基于野外实际地下水源热泵系统和长时间抽灌实验,构建场地水文地质概念模型和水热耦合模型,进行场地地下水温度场数值模拟研究。利用场地群井观测数据对所建模型进行验证,诸观测孔各时段的绝对误差均值为0.38℃,平均相对误差率为2.00%,表明模型模拟结果良好。模型经验证后,预测不同抽灌模式下温度场分布,发现季节性交替抽灌结果优于正常抽灌,但均产生热贯通现象,说明现状抽灌井距(30 m)偏小。设计不同抽灌井距情况模拟回灌井对抽水井的影响,得到研究场地合理井距为50 m。进一步研究渗透系数、热弥散度、抽灌水量和回灌水温差对合理井距的影响,发现抽灌水量和回灌水温差的影响最大。     

基于GIS信息量模型的地热潜力区评价研究——以云南腾冲地区为例

一个准确的地热潜力评价模型有助于降低开发风险和减少投入。基于GIS平台,文章通过量化地热分布与周围控制因素的空间关系,构建信息量模型对云南腾冲地热潜力区进行评价。应用的公开数据包括地震震中数据、断层分布、布格重力数据、Landsat7 ETM+影像、航磁数据和SRTM高程影像;分别转换为古登堡-李斯特"b"值图、到断层距离图、到主地堑距离图、地表温度图、磁异常图和水系分布图。在构建数学预测过程中,提出结合信息量值的因子分析法检验影响因子独立性问题,保证评价可靠性。指数分析和面积比分析结果表明,信息量模型能够很好地应用于地热潜力区评价。预测出尚未开发且面积较大的地热潜在区4处,分布于龙川江流域、南底河流域和怒江流域;统计出未开发地热田总面积为1835.6 km2,占整个研究区的6.72%。本研究可以为缺乏调查信息区域初步确定地热潜力区,降低经济风险。     

叠前反演技术在公山庙高密度三维区块致密砂岩储层预测及抽稀试验中的应用

针对公山庙高密度三维区块沙溪庙组储层与围岩阻抗差异小及高密度采集成本与勘探效果难以平衡的问题,本文首先利用基于Xu-White模型的横波预测、近中远道精细储层标定和岩石物理模板的建立等叠前反演关键技术,进而通过叠前同时反演对工区内具有潜力的3号大型规模河道进行定量预测,以此指导井位部署。其次,较小的地层倾角及较小的的地震速度变化为抽稀地震成像成果数据指导地震采集设计提供了可能性,因此依据面元和覆盖次数设计了抽稀后的3种不同观测系统。然后为使各套数据没有时差,抽稀后的观测系统采用高密度数据的约束层析静校正量,其余处理参数参照高密度处理流程进行调整,并分析不同观测系统情况下对地震资料品质的影响。最后结合不同的观测系统设计对应的反演流程,分别从纵向分辨率与横向分辨率对各个观测系统识别不同规模河道的能力进行评价,综合考虑有效性和经济型,依次优选出一套与高密度数据识别效果相当的观测系统。本次研究的抽稀试验期望从叠前反演的角度为该地区最佳观测系统论证提供技术支撑。     

基于大数据分析的地热勘探潜力区预测方法的新进展

地质、地球物理、地球化学等数据信息资料是预测地热系统的关键。热源、流体或热量的运移途径、地热储层、盖层和保温条件对一个有效的地热系统的形成和保存至关重要。同时,地热勘探应考虑地形、地震活动、野生动物保护、环境敏感区和基础设施等因素。全球地热数据库调研分析表明:目前只有以美国为代表的少数国家整合了不同的地热数据库中历史积累的数据,能够初步用于地热勘探潜力区预测。大多数其他国家和地区的地热数据库数据缺乏统一的数据组织方式,查询和分析功能不完善,无法进行深层次的数据挖潜及有效使用。地理信息系统工具和数学方法的引入,有可能是解决这一问题的途径,可以整合不同属性的数据,运用模糊逻辑方法或机器学习方法方法,叠加潜力区带分析思想,从而预测隐藏式地热系统。     

河北平原地热流体可采量计算方法及岩溶热储分布规律研究

随着能源供需矛盾的加剧,河北省地热资源开发利用呈快速增长态势,对地热流体可采量及其计算方法的研究亟待加深。通过实例,采用热储法、解析法、统计分析法和数值模拟4种方法对河北平原区层状热储地热流体可开采量进行了评价和对比; 分析了岩涪热储及资源现状。研究认为: 热储法和解析法适合勘查程度较低、无地热井或仅有少量地热开采井和产能试验数据的地热田,其计算精度较低; 统计分析法和数值模拟法适用于勘查程度较高、已开发利用多年、具有多年动态监测资料的地热田,计算结果可靠程度较高; 地热流体中岩溶热储具有温度高、易回灌、可持续性好等特点,主要赋存于古生界和中新元古界地层中; 岩溶热储被新生界地层覆盖,有利于储集层的聚热和保温; 在基岩隆起带(古潜山)岩溶裂隙发育,构成深部热水储集层,可形成有重要开发利用价值的地热田,是下一步地热勘查和开发的主要热储类型。     

基于EnKF综合水头和浓度观测数据推估地下水流模型参数

地下水反应运移模型具有参数个数众多,观测数据类型多样的特点。为了探究不同类型观测数据在反应运移模拟数据同化中的数据价值,构建了三氯乙烯降解反应运移模型的理想算例,基于水头和浓度两种类型观测数据,采用集合卡尔曼滤波方法推估渗透系数和贮水系数的非均质空间分布,讨论了影响同化结果的因素。结果表明:与仅同化水头数据的结果相比,联合同化水头和浓度观测数据推估渗透系数场和贮水系数场时具有更高的精度,在观测数据拟合和模型预测方面也有更好的表现。与目前溶质运移模型、非饱和流模型等地下水模型中的研究结果相似,数据同化结果受样本数量,观测井的数量和位置的影响,合理优化布置监测井和选择样本数量可有效改善数据同化效果并提高计算效率。     

增强型地热系统热-水动力-力学(THM)耦合模拟——以河北马头营凸起区为例

增强型地热系统(EGS)的裂隙热储层在长期开采过程中,由于不断地提取高温干热岩体的热量,致使高温花岗岩岩体温度下降,进而诱发岩体产生二次破裂,甚至出现流体短路,降低地热系统开采效率。为了保证EGS热能的稳定提取,需要建立试验场地的热-水动力-力学(THM)耦合模型,分析水动力和热效应对该储层裂隙发育规律的影响。本文基于河北马头营凸起区EGS开发场地的循环注水试验数据,建立场地热-水动力-力学耦合模型,通过模型模拟结果与现场观测结果进行比较,先验证了THM耦合模型的准确性,然后利用校正后的模型预测了不同注入方案下,EGS储层渗透率的提高和增产带的空间范围,揭示了储层裂隙增产带的范围受温度、压力、注入速率的影响情况。结果表明：经过63 d的增产处理,该模型预测的增产层体积约为10万m³;提高注水压力能刺激现有的裂隙发生剪切性破裂,拓宽增产带的区域;减小注水的温度有助于提升流体的穿透能力,扩大储层的增产带;在水力压裂的开始阶段,适当利用冷水注入有利于提高储层渗透率,且提高注入速率会使储层增产带的范围扩大。     

冰岛北部Hamar地热田开采模型

冰岛北部Ｈａｍａｒ地热田是一低温地热田，１９６６年以来，已完成１１口钻井，根据地热田温度，压力的观测数据，通过模拟方法，了解地热系统的物理状态和参数，可以为制定合理的长期开采，管理方案提供科学依据，本文采用一种集总参数模型模拟计算了地热系统的物理状态和参数，进一步预测了不同开采量条件下该地热系统的压力变化，提出了比较合理的开采方案。     

由相对地热梯度推断的腾冲火山区现存岩浆囊

为利用温泉来研究和监测腾冲火山区的现今岩浆分布并探讨其活动性，提出相对地热梯度的概念：假设各热田或水热活动区的热储深度相等，则热储温度与地表温泉温度之差为该地相对地热梯度。通过对前人在该地区获得的温泉的基本要素和温泉水化学分析数据分析，选取了159个温泉计算相对地热梯度。用这159个数据，通过克里金插值方法获得了腾冲火山区的相对地热梯度平面分布。结果发现腾冲火山区有3个相对地热梯度在100℃以上的高值区域。结合其他资料，认为腾冲火山区现今存在3个岩浆囊，它们的几何尺度为19～28kin，深度为4～12km或更深，并且目前的活动性各不相同。     

深部水热型地热潜力区的GIS预测模型——以土耳其西安纳托利亚地区为例

开发地热资源有着很大的不确定性和很高的经济风险,需要建立可靠的数学预测模型以确定潜在地热区。通过对地震震中、断层、布格重力异常、磁异常和红外遥感5个与地热密切相关的因素进行整合,建立了地热潜力区的数学预测模型;并以土耳其西安纳托利亚地区为例,对模型的优劣性进行分析评价。运用指数叠加模型和证据权重模型分别建立地热潜力区图,预测成功指数表明证据权重模型的预测结果更为准确。其中,中高潜力区总面积为26 529 km²,占总面积的31.14%,包含39个地热点,占总地热点的50.65%。预测结果显示潜在地热区位于Ayd?n,Denizli,Manisa和Bal?kesir,其中前2个地区的地热已经被开发利用。本研究可以在地热勘探阶段确定潜在地热区,降低经济风险。     

红外热像技术在滑坡物理模型试验中的应用

将红外辐射成像技术引入滑坡物理模型试验中,通过红外热像仪与三维激光扫描仪所搭建的监测系统,对滑坡模型坡体表面变形破坏全过程进行温度与位移的监测。基于滑坡表面监测数据,将原始红外热像监测图形进行数据修正与差值处理,采用处理后获得的温度场数据,将其与模型坡表位移演化规律进行对比分析。结果表明,滑坡模型在进入加速变形阶段前,潜在破裂区域温度随荷载的增大而均匀上升,破裂带内、外温差较小;滑坡模型进入加速变形阶段后,会在潜在破裂区域的红外热像上出现条形的高温异常区域,破裂区域的破裂带内、外温差迅速拉大,两者相差最高为0.49°C,整体滑动失稳前夕,平均红外辐射温度-时间曲线上再表现出破裂带内温度陡增后降低的规律。研究结果表明,红外热像技术可以应用于滑坡模型试验,利用温度可对滑坡进行预测预报提供参考。     

抚顺发电厂地面沉降成因分析及其灰色理论预测

在论述研究区环境地质条件的基础上,对区内地面沉降的成因进行了分析,并基于区内地面沉降监测点实际观测数据建立了灰色DGM模型,然后以此模型对研究区未来三年的地面沉降进行了预测,预测结果表明:在未来三年内,区内大部分主要建筑物基础地面最大沉降量将超出或接近允许值,而基础沉降差在允许值范围内.     

水质污染监测工作简介

随着环境科学的不断受到重视和迅速发展,环境质量监测工作已经由局部地区或国家,发展到几乎包括各大洲及整个世界范围。目前,环境监测的对象已经包括大气;海洋和内海;河流和湖泊;地下水;雪和冰;土壤;植物和森林;食品;饮用水;动物及人类等。 本文只讨论属于地学范围的地下水水质污染监测工作。 水质监测这一领域并非全新的工作,对于一些特定地下水的动态观测已经进行了许多年,例如国内外对一些地热温泉的观测,城市地下水的长期观测等,积累了多年的数据,资料。而随着环境水文地质工作     

蒙特卡罗法在地热资源评价中的应用

通过印度尼西亚B地热田地质勘查和已有资料分析,参照中国地热行业勘查和资源评价相关规范,对比该地热田已有的资源评价结果;以热储法（体积法）为基本公式,运用蒙特卡罗（Monte Carlo）法进行预测,随机参数均为地热地质条件限定下的取值范围;最终以体积法估算结果作为评估资源量下限,获得待评价地热田的可发电量资源潜力,为该地热田的进一步开发提供可靠依据。相比传统方法,蒙特卡罗法更适用于地热勘查初级阶段的地热资源评价,具有预测范围合理、数据结果定量化、可提供概率分析置信区间等优点。     

基于神经网络的混沌时间序列预测

应用混沌方法对时间序列观测数据进行处理,计算出最大lyapunov指数,得到最大可预报时间尺度。在此基础上,建立人工神经网络预测预报混沌时间序列的模型。结合实例,对该预测方法进行了计算验证。     

天津市蓟县系雾迷山组地热流体地球化学特征

蓟县系雾迷山组是天津地区最重要的基岩裂隙型热储层。通过对天津市平原区不同构造单元的70组蓟县系雾迷山组地热流体样品的水化学测试,从其化学类型、特殊组分、热储温度及地热水成因等方面进行分析研究。结果表明,流体化学类型北部以HCO_3·SO_4-Na、HCO_3·SO_4·Cl-Na为主,往南变为Cl·HCO_3-Na、Cl·HCO_3·SO_4-Na、Cl·SO_4·HCO_3-Na为主,南部为Cl·SO_4-Na为主;地热流体中的氟、偏硅酸、偏硼酸、温度均达到了"有医疗价值浓度"或"命名矿水浓度"标准;由于雾迷山组地热流体水-岩之间未达到离子平衡状态,K-Mg温标不适用于本地区热储温度的计算,采用玉髓温标来预测热储温度的方法比较适用于本地区的热储。通过成因分析可知该热储属于贫溴的含岩盐地层溶滤水,具有陆相沉积水的特征。     

孔隙型地热储层热固结变形特性试验研究

地热资源的开采会导致热储温度、压力改变,影响其固结变形特性,引发环境地质问题。以鲁西北砂岩热储开采区孔隙型地热储层为研究对象,开展不同应力、温度条件下的固结变形试验,分析固结变形特性,并对卡萨格兰德法与能量法所计算出的先期固结压力进行比较,结果表明：地热储层固结变形量与含水率、温度均呈负相关关系;地热储层自重压缩系数约为标准压缩系数的10%;计算先期固结压力时,低压缩性土可采用能量法,中、高压缩性土可采用卡萨格兰德法Harris模型、Gaussian模型与能量法;先期固结压力与温度呈负相关关系;在25～80℃范围内,初始温度越高,升温使先期固结压力降低越快。     

基于遗传算法-支持向量机的滑坡渗透系数反演

求解库岸边坡岩土体的渗透系数是研究滑坡渗流场及多场演化的基础,一般通过原位试验和室内试验求得,但试验成本较高且试验位置具有一定的随机性。本文以三峡库区马家沟滑坡为例,提出一种利用地下水位动态观测资料反演滑坡岩土层渗透系数的方法。具体步骤为:（1）依据滑坡的勘察资料和水位观测数据,构建滑坡数值模型;（2）利用SPSS生成不同渗透系数正交试验组合,并将渗透系数代入数值模型中计算监测井的水位,得到不同渗透系数及其对应的模拟水位数据;（3）应用遗传算法优化的支持向量机构建坡体模拟水位与渗透系数的非线性映射关系,再通过代入实际动态监测水位值求得滑坡岩土层的渗透系数;（4）将求得的渗透系数代入数值模型,用计算的模拟水位与实际观测水位进行对比验证。研究结果表明:遗传算法优化的支持向量机具有良好的学习预测效果,能准确预测渗透系数与水位的关系。该反演方法具有高效、准确的优点,反演结果的精度满足实际应用需要。     

遥感影像地表温度反演与地热资源预测——以石家庄地区为例

热红外遥感技术可以反演地表温度信息,可在地热资源预测方面发挥重要作用.研究基于京津冀地区地热成藏模式,利用单窗算法反演出石家庄地区2015年3月6日地表温度,结合夜间热红外影像、遥感构造解译结果和剩余重力异常数据,综合分析,相互论证,圈定1处山地对流型地热远景区和2处沉积盆地型地热远景区.其中,平山县寺沟村昼夜地温值均...     

使用长短期记忆人工神经网络进行花岗岩变形破坏阶段的判别

判别岩石所处的变形破坏阶段是分析岩石变化过程的重要基础。由于室内试验视频数据具有很好的等时距分布特征,可以使用基于长短期记忆的神经网络（LSTM-NN）模型判别外荷作用下岩石的变形破坏阶段。本文根据花岗岩室内单轴压缩试验所得应力-应变曲线和试验视频图像中裂隙的分布情况,将岩石变形破坏过程分成岩石压密阶段、弹性变形阶段、裂隙扩展阶段、整体破坏阶段,在提取不同阶段不同组分主要数字特征参数（面积）基础上,建立了基于LSTM-NN模型的岩石变形破坏阶段分类网络,分析了模型主要参数（学习率和最大周期等）对分类准确性的影响,使用所建模型对岩石所处变形破坏阶段进行了判别。结果表明,在LSTM-NN模型参数中,学习率和最大周期对变形破坏阶段判别准确率的影响较大,二者分别为0.005和200时的判别准确率达到最高;对于整个变形破坏阶段来说,LSTM-NN模型对裂隙扩展阶段预测的判别效果最好、对整体破坏阶段预测的判别效果最差;对于花岗岩中不同组分来说,LSTM-NN模型对变形破坏阶段预测准确性高低的顺序是裂隙、黑云母、长石、石英。