航空物探在酸性岩岩性划分中的效果

北山地区近几年来开展的大比例尺、高精度航空物探(磁、伽马能谱)测量,为岩性分类提供了可靠的高分辨率基础资料,也为这一地区的地质矿产勘查提供了新的信息.以北山东段岩性构造填图酸性侵入岩分类为例,介绍航空物探岩性分类的技术方法及工作要点.     

高精度航空物探在重要成矿带资源调查中的应用

高精度航空物探测量能够在复杂地形条件下同时获取均一的高质量航空地球物理多参量数据资料,其两项重要工作内容是进行岩性构造填图和矿产资源远景预测,成果是进行基础地质研究和区域成矿远景预测的重要地球物理资料。笔者以湘东南地区为例,系统地介绍了利用实测高精度航空物探资料进行岩性构造填图及找矿远景预测的过程和成果,解释成果不仅能够直接指导找矿工作,而且能够服务于以后的相关地质专题研究。综合表明即使在地质调查程度相对较高的地区,高精度航空物探调查工作仍能发挥重要作用。     

基于多源遥感与航空物探数据的岩性分类方法

遥感影像可以获取地表岩性的光谱、色调、纹理等信息,但其所提取的信息局限于地表,对深层地质问题解释并无明显优势;航空物探数据则对地下深部异常体信息的提取更具优势.单一某类数据难以满足基础地质、资源勘查等方面复杂应用的需求.因此,提出一种遥感与航空物探信息联合分析方法,以新疆某地为研究区,结合遥感与航空物探多源数据特征,基...     

自组织竞争人工神经网络在砂岩型铀矿测井数据解释中的应用

详细介绍了自组织竞争人工神经网络模型结构、原理和钻孔岩性自动识别过程,给出了神经网络模型在钻孔岩性自动识别过程中的有效性实例。自组织竞争人工神经网络具有自组织能力、自适应能力和较高的容错能力;与BP算法相比较,计算量小,收敛速度快,且不需要已知的先验信息而自动确定分类类别。钻孔岩性识别结果与岩心地质编录的对比试验表明,在砂岩型铀矿测井数据的解释中,应用自组织竞争人工方法可较好地完成钻孔岩性自动分类。     

航空物探在藏东南某铁路隧道勘察中的应用研究

藏东南某铁路隧道,长度为42.3 km,位于青藏高原东南部,沿线海拔高、相对高差大,山顶冰川密布,自然环境恶劣,极端气候频发,常规物探方法及设备无法满足隧道勘察的精度和效率要求。为解决地形条件限制下长段落隧道无物探资料覆盖的难题,本文基于航空瞬变电磁(VTEM)、航空大地电磁(ZTEM)及航空磁法,利用直升机搭载空中物探测量系统,首次在青藏高原极端恶劣的气候条件下实现了长大隧道的物探资料全覆盖,并将隧道相关航空物探成果与地面物探、深孔钻探实际揭示进行了融合对比分析。结果表明:(1)航空物探在藏东南某铁路隧道的应用可填补高原艰险山区隧道工程无勘察资料可用的空白,能够高效地为高原艰险山区线状工程选线、设计、施工提供依据;(2)通过对航空电法、磁法所得电阻率、磁化率的空间分布的解译,可实现隧道沿线地层岩性、构造、节理密集带的全面分析与解释;(3)航空电磁法可较好地反映地层界线、断裂构造、节理密集带等低阻异常区和电阻率变化带,其成果与地面物探、深孔钻探吻合度较好,航空电磁法的探测解译成果可靠性较高,探测效果及能力对于长大隧道勘察是有效的;(4)通过多源物探融合对比解译,可进一步提高航空物探成果的解译精度,并将其应用于隧道勘察设计中。     

航空物探空间数据显示平台设计

为了解决多源数据显示及分析的问题,根据航空物探数据的空间特性,以GIS理论为基础,应用三层架构原理,利用C#语言,研发了航空物探空间数据显示平台。该平台拥有数据管理、符号化展示等性能,为航空物探资料的解释提供了更直观的信息。     

GA-BP神经网络模型在彬长矿区测井岩性识别中的应用

为提高测井岩性识别的自动化程度和地质解释精度,在分析遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)与误差反向传播算法(Back-Propagation,简称BP)各自特性的基础上,针对BP算法在反演中测井数据识别样本大以及BP算法本身存在的缺陷,提出了利用GA算法来同时优化BP神经网络的结构和连接权值的解决方案,建立了基于GA优化BP神经网络的测井数据岩性识别模型。该模型通过彬长矿区实际数据的检验,获得了较高的识别速度和准确率。      

基于深度学习方法的测井岩性识别研究

采用机器学习方法进行自动岩性识别是当下的研究热点,神经网络作为具有代表性的机器学习方法,具有非线性建模能力强、结构灵活以及泛化性强等优点,目前已初步应用于岩性识别问题中。当下神经网络方法在测井岩性解释上的限制因素主要在于数据类别不均衡问题难以解决以及现有模型的可解释性较差。文章讨论了深度神经网络模型在纳岭沟地区铀矿测井解释的岩性分类问题上的应用,通过采用不同结构的模型缓解了类别不均衡对分类结果的影响,并着重分析了模型的层次结构和训练过程,更全面地解释了模型的内在机制和决策逻辑。结果显示,长短时记忆网络能在保持较高训练效率的同时获得高于80%的识别精度,8层全连接网络能达到90%以上的精度,但是需要的计算资源较大,训练时间较久。以上模型可应用于不同环境和需求。文章为深度学习方法在岩性识别问题上的应用提供了有益的见解和经验,具有一定参考价值。     

地球物理数据处理解释系统中坐标转换的设计及实现

坐标数据作为基础数据涉及航空物探数据处理的整个过程,与数据处理质量和解释效果息息相关。笔者在调研分析地球物理数据处理解释系统需求的基础上,应用C++编程语言,结合坐标参数文件管理方式,完成了系统中坐标转换功能研制,并提供了标准化的API接口。经评估,转换后的精度,达到了航空物探数据处理要求。     

航空物探在水工环勘查中的应用

航空物探在水工环勘查中具有覆盖面积大、速度快、周期短等特点,到目前为止,已经完成了多个测区的生产测量和成果解释工作,并取得了明显的勘查效果。根据以往国内航空物探在水工环方面的勘查效果,并分析国际上近年来利用航空物探进行水工环勘查的实例,提出了航空物探在水工环勘查领域的优势和应用前景。