阳离子交换色谱分组分离和测定硅酸盐岩石和水系沉积物中十四个微量元

本文在我们过去工作的基础上,进一步试验了化探样品中多种痕量元素分组分离的条件,选用高氯酸—过氧化氢溶液洗提钼、磷、钨和钒;氢溴酸溶液洗提铋、镉,铅和锂;硫酸—过氧化氢溶液洗提铀;不同浓度的盐酸洗提钴、镍、铜,锰、锌和稀土;最后用草酸铵溶液洗提钍。试用于水系沉积物样品中十四个痕量元素分析,检出限、精密度和准确度都较好。     

阳离子交换色谱分组分离和测定硅酸盐岩石和水系沉积物中十四个微量元素

本文在我们过去工作的基础上,进一步试验了化探样品中多种痕量元素分组分离的条件,选用高氯酸—过氧化氢溶液洗提钼、磷、钨和钒;氢溴酸溶液洗提铋、镉、铅和锂;硫酸—过氧化氢溶液洗提铀;不同浓度的盐酸洗提钴、镍、铜、锰、锌和稀土;最后用草酸铵溶液洗提钍。试用于水系沉积物样品中十四个痕量元素分析,检出限、精密度和准确度都较好。     

玄武岩—水相互作用的溶解机理研究

在常温常压排除大气干扰的封闭体系条件下,将一定粒度的玄武岩样品浸泡在不同酸度的水溶液里,研究玄武岩－水相互作用过程中元素释放和溶液酸度的变化情况。结果发现：（１）经过一段时间后,溶液中主要元素的浓度趋向平衡;（２）溶液酸度发生明显变化,即不论反应初始溶液是碱性的还是酸性的,最终都将趋于中性,我们把此现象称为溶液的中性化效应。根据溶液中溶解组分的浓度和样品表面组成的ＸＰＳ测定结果,提出玄武岩在碱性和酸性溶液中不同的溶解机理。     

无高氯酸常压酸溶-ICP-MS法同时测定土壤中的As、Cd、Pb、Cr、Zn、Cu、Ni

采用无高氯酸常压酸溶分解土壤样品,利用等离子体质谱法可以1次溶矿测定As、Cd、Pb、Cr、Zn、Cu、Ni 7个重金属元素,具有较高的分析效率、较好的分析质量、较低的分析成本。实验表明,试样溶液中氯的含量对分析元素信号有较大影响。采用硝酸-氢氟酸-硫酸-过氧化氢分解样品以避免引入氯离子,从而能有效避免Cr、As元素在样品分解过程中的损失和氯离子产生的质谱干扰。Cd的测定需采用干扰校正公式扣除Sn的干扰。对于As元素,若试样溶液中不含或仅含微量的氯离子,采用标准模式测定即可得到理想的分析结果,否则必须采用CCT模式进行测定。除As以外的其他元素不论在标准模式或CCT模式下均能得到理想的分析结果。     

高REE-Nb-Fe-Mn样品Mg同位素测定的化学分离方法

利用多接收电感耦合等离子体质谱仪测定Mg同位素比值时,样品溶液中的基质元素可影响Mg同位素比值的准确测定。根据白云鄂博样品富含REE、Nb、Fe(REE质量分数可达10%、Nb质量分数可达0.1%)等元素的特性,本研究在评估测试溶液中Nd(REE)、Mn元素质量比对Mg同位素比值影响的基础上,建立了适用于富含REE、Nb、Fe等元素的特殊样品中Mg同位素的化学纯化方法。研究表明,当m（Nd）/m（Mg）>0.2、m（Mn）/m（Mg）>0.2时,REE和Mn的存在明显影响Mg同位素测定值的准确性,应予以去除。所建纯化方法首先是利用AG MP-1阴离子交换树脂,以10 mol/L HCl+0.001% H₂O₂溶液为上样介质和淋洗液,接取前2.5 mL淋洗液,去除样品中 Fe、Mn等杂质元素;然后利用AG50W-X12阳离子交换树脂,以2 mol/L HCl为上样介质和淋洗液,去除REE、Nb等杂质元素。所建方法满足多接收器等离子体质谱进行高REE-Nb-Fe-Mn样品中Mg同位素测定的要求。     

电感耦合等离子体质谱法测定黑土地样品中铅、铜、镉、镍元素

电感耦合等离子体质谱广泛应用于地质样品中的多种微量元素分析,而本文着重讲述了ICP-MS对黑土地样品中的铅,铜,镉,镍四种元素的分析和探讨,主要采用封闭压力酸溶法溶解黑土地土壤样品,以Rh单元素标准溶液作为内标和基体,匹配混标溶液作为标准进行样品测定,对有证标准样品和空白进行多次实验测试,测定结果表明能够达到相关测试要求,极大的节约了时间成本,也为黑土地中其他元素分析奠定了基础。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定红土镍矿石中镍铬镁铝钴

选用王水、氢氟酸、高氯酸、盐酸对红土镍矿石样品进行溶样试验,结果表明采用王水溶解,氢氟酸助溶,高氯酸冒烟除去氢氟酸的溶样方法较好;用盐酸溶解盐类,电感耦合等离子体发射光谱法测定溶液中镍、铬、镁、铝、钴元素,对目标元素进行了光谱干扰考察,选择了合适的分析谱线,结果表明铁会使目标元素谱线背景强度增高,采用在混合标准溶液中加入与样品中含量相当的铁可以消除基体干扰;除铬元素外其他目标元素加标回收率在96.83%～105.23%,相对标准偏差小于3.3%。建立的方法应用于标准样品分析,除铬元素外的其他元素测定值与标准值吻合较好。铬元素回收率较低,有待进一步研究。     

玄武岩全岩元素含量快速、准确分析新技术:双铱带高温炉与LA-ICP-MS联用法

全岩样品主元素和微量元素的准确测试是地球科学研究的重要手段和依据.传统溶液进样ICP-MS元素测试方法制样和测试所需周期较长(两周以上).相对溶液进样法而言,激光剥蚀系统与ICP-MS联用测试全岩粉末熔融玻璃的方法可以大大地提高测试效率.在前人研究基础上,针对前人熔融制样中Pb、Zn元素的严重丢失问题,研究了Pb、Zn...     

ICP-MS分析用地质样品制备过程中Nb、Ta等元素的特殊化学行为

常规PTFE对瓶亚沸蒸馏HF时,Nb、Ta等部分高场强元素提纯效果较差,甚至适得其反,暗示Nb、Ta在HF蒸馏过程中存在“挥发”作用。然而,高温、高压酸溶法溶解岩石样品时,Nb、Ta等并没有表现出类似的“挥发”作用。对Nb、Ta等在高温、高压酸溶法溶样过程不同实验阶段的行为进行了详细研究。研究结果表明岩石样品中的AJ、Fe、Mg、Ca等主元素基体会影响Nb、Ta等元素在溶液中的存在形式和稳定性。当基体元素与Ta含量比值达到1×10^4以上时,Nb、Ta在稀硝酸介质中可以稳定存在,Ta回收率达到100％。进一步的研究结果表明,在HF中加入Al、Fe等基体,可以明显降低HF蒸出液中Ta浓度,增强HF中Ta等元素的提纯效果。在用于ICP—MS分析的样品化学制备过程中Nb、Ta表现出了不同的化学行为,在以稀硝酸为介质的Nb、Ta溶液中Ta的水解聚合程度和可能性远远大于Nb。因此,除了在样品提取前使样品溶液中保留足够的HF介质外,要获得准确的Nb／Ta比值应充分延长Ta的积分时间或者采用时间分辨分析信号平均值。     

水浴消解-顺序注射-氢化物发生原子荧光光谱法测定铁矿石中砷和汞

采用水浴加热低温消解浸取铁矿石样品,顺序注射-氢化物发生原子荧光光谱法测定铁矿石样品中砷和汞的含量.选择了消解试剂,研究了硼氢化钾浓度、载气流量、屏蔽气流量、溶液酸介质、载流、溶液酸碱比例、样品中的主要基体元素等因素对砷和汞测定的干扰,并确立了适宜的测定条件.砷浓度在0～100 μg/L与荧光强度呈良好的线性关系,砷的...     

灰色位势识别算法在储层预测中的应用

本文详细介绍了灰色位势识别这一新颖的非线性多类模式识别的数学原理、算法思路及在XX气田储层预测中的应用，表明了该算法具有较好的非线性的识别归类效果，值得进一步研究推广。     

地表水污染源识别方法研究进展

地表水污染源的准确识别对于突发水污染事件中制定补救策略、确定责任方具有重要的指导意义。从污染源识别的基本问题出发,综述了地表水污染源识别的两类方法,一类是数学模拟法,包括直接求解法和间接求解法,直接求解法又包括解析法和正则化方法,间接求解法又包括模拟优化法、概率统计法及耦合算法;另一类是足迹分析法。在此基础上,系统地讨论了污染源识别的不确定性,包括污染源信息、观测数据、地表水模型、水动力条件、污染物性质5个方面。并指出地表水污染源识别的不确定性和时效性是制约其应用价值的关键因素,需要在方法耦合、识别效率提高、不确定性分析及污染物性质等方面做进一步的研究。     

地表水污染源识别方法研究进展

地表水污染源的准确识别对于突发水污染事件中制定补救策略、确定责任方具有重要的指导意义。从污染源识别的基本问题出发,综述了地表水污染源识别的两类方法,一类是数学模拟法,包括直接求解法和间接求解法,直接求解法又包括解析法和正则化方法,间接求解法又包括模拟优化法、概率统计法及耦合算法;另一类是足迹分析法。在此基础上,系统地讨论了污染源识别的不确定性,包括污染源信息、观测数据、地表水模型、水动力条件、污染物性质5个方面。并指出地表水污染源识别的不确定性和时效性是制约其应用价值的关键因素,需要在方法耦合、识别效率提高、不确定性分析及污染物性质等方面做进一步的研究。     

PNN在煤田随钻测井岩性判识应用研究

介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求.     

Groundwater contaminant source identification based on iterative local update ensemble smoother

Identification of the location and intensity of groundwater pollution source contributes to the effect of pollution remediation, and is called groundwater contaminant source identifcation. This is a kind of typical groundwater inverse problem, and the solution is usually ill-posed. Especially considering the spatial variability of hydraulic conductivity field, the identification process is more challenging. In this paper, the solution framework of groundwater contaminant source identification is composed with groundwater pollutant transport model (MT3DMS) and a data assimilation method (Iterative local update ensemble smoother, ILUES). In addition, Karhunen-Loève expansion technique is adopted as a PCA method to realize dimension reduction. In practical problems, the geostatistical method is usually used to characterize the hydraulic conductivity feld, and only the contaminant source information is inversely calculated in the identifcation process. In this study, the identification of contaminant source information under Kriging K-field is compared with simultaneous identification of source information and K-field. The results indicate that it is necessary to carry out simultaneous identification under heterogeneous site, and ILUES has good performance in solving high-dimensional parameter inversion problems.     

Statistical inverse analysis based on genetic algorithm and principal component analysis: Applications to excavation problems and pressuremeter tests

This study concerns the identification of constitutive models from geotechnical measurements by inverse analysis. Soil parameters are identified from measured horizontal displacements of sheet pile walls and from a measured pressuremeter curve. An optimization method based on a genetic algorithm (GA) and a principal component analysis (PCA), developed and tested on synthetic data in a previous paper, is applied. These applications show that the conclusions deduced from synthetic problems can be extrapolated to real problems. The GA is a robust optimization method that is able to deal with the non‐uniqueness of the solution in identifying a set of solutions for a given uncertainty on the measurements. This set is then characterized by a PCA that gives a first‐order approximation of the solution as an ellipsoid. When the solution set is not too curved in the research space, this ellipsoid characterizes the soil properties considering the measured data and the tolerate margins for the response of the numerical model. Besides, optimizations from different measurements provide solution sets with a common area in the research space. This intersection gives a more relevant and accurate identification of parameters. Finally, we show that these identified parameters permit to reproduce geotechnical measurements not used in the identification process. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

排油气门限的基本概念、研究意义与应用

排油气门限是源岩在埋深演化过程中，生油气量饱和了自身吸附、水溶、油溶和毛细管封堵等多种形式的存留需要并开始以游离相大量排出的临界地质条件。研究表明，源岩的排油气门限主要随源岩的有机母质丰度（Ｃ／％）、干酪根类型指数（ＫＴＩ）和转化程度（Ｒｏ／％）三者的不同而改变。应用排烃临界地质条件可以建立源岩概念和差别标准；计算源岩排油气量并确定源岩等级评价标准；研究源岩排油、气相态并分析油气运聚成藏机理；划分源岩排油气阶段并建立源岩排油气地质模式。实际应用表明，用排油气门限、排油气量、排油气阶段、排油气地质模式和排油、气窗等替代生烃研究中的相应概念和术语指导油气田勘探更合理，效果更好。     

地震储层预测在石南油田河道砂体识别中应用

石南油田石南21井区，是2003年准噶尔盆地的重点评价区块，也是加快准噶尔盆地腹部油气勘探、增储上产最现实的区块之一、该区块实施了三维地震处理解释一体化，在以复杂地表条件综合建模静校止、针对岩性圈闭处理的振幅补偿、组合反褶积提高分辨率为关键技术的精细目标处理基础上，综合运用全三维解释、波阻抗反演、神经网络分析等多种地震技术方法和手段，对石南21井区河道砂体进行识别与描述，有效地指导了评价井的部署和实施，为在准噶尔盆地开展寻找岩性圈闭积累经验。     

基于颜色特征的数字钻孔图像溶隙结构识别方法

针对数字全景钻孔摄像系统获取的实测图像,提出了一种基于颜色特征的数字式钻孔图像溶隙结构识别方法。利用岩层中的典型结构,如土质层、溶隙在颜色上与普通岩石具有较大差异性的特点,首先建立了一个自适应HSV颜色空间溶隙结构检测模型,利用该模型获取溶隙结构的二值化图像;对该二值化图像进行滤波处理;然后从处理后的二值化图像进行分区像素密度统计来确定土质层或溶隙区域的深度、面积及方位角等信息,从而实现数字式钻孔图像中溶隙结构的自动识别。通过对大量数字式钻孔图像进行试验并与对应的钻孔雷达图像进行结果对比表明,其方法能对全孔图像的溶隙和土质层进行快速、准确地自动化检测与定位,为钻孔图像岩体结构的自动识别与工程应用提供了一种新的可靠方法。     

识别所钻地层的人工神经网络法应用

对用人工神经网络方法来解决钻探生产的实际问题, 在不取心的情况下识别所钻地层的岩性进行了研究.根据钻探生产的特点, 设计了人工神经网络的结构和输出方式, 开发了人工神经网络识别所钻地层的软件, 分析了影响人工神经网络应用效果的各因素, 在人工神经网络的优化设计方面作了较深入的研究.研究表明: 人工神经网络用于识别所钻地层有很好的效果; 人工神经网络的参数, 如学习率、隐含层层数、隐含层单元数和数据处理方式等对人工神经网络的应用效果有影响.