粒度分析在瓮福磷矿沉积环境研究中的应用

本文通过对贵州省瓮福磷矿南沱组和陡山沱组沉积岩石碎屑粒度分析及粒度参数的研究，对沉积环境作出解释，与其它相素分析的结果是吻合的，这表明粒度分析可以作为确定沉积环境的参照资料。     

浙西西峰寺组的粒度分析及其环境意义

<正> 研究沉积岩相的方法很多,粒度分析和颗粒形态及其表面特征的研究,对于分析和确定碎屑沉积介质的性质、搬运方式和水动力条件等方面比较有效。数理统计方法早已用于沉积物结构分析,一般用直方图、频率曲线图、粒度累积曲线图、概率累积曲线图、CM图、粒度参数散布图、道格拉斯指数及其剖析图等等,来判别与分析碎屑岩的沉积岩相。     

沉积岩微区形貌及成分定量研究的图像分析仪方法

本文介绍了利用ＩＥＬＴＺ－ＴＡＳＡ－ｐｌｕｓ型义进行沉积微区形貌及成分定量分析的方法，如沉积岩粒度分析，矿物定量测量，面孔率及微裂隙的定量测量等，并与其它方法作了比较。研究结果表明，该方法具有快速，精确和统计信息最大等优点，但对于许多岩矿样品来说，灰度自动检测比较困难，而需要结合操作者的地质学知识和经验通过光笔装置进行半自动测量。     

1960年以来青海湖沉积物粒度的时空分布及其控制因素

对大型湖泊盆地沉积物粒度组成进行研究，有助于解读全球致密油气和页岩油气勘探开发与其记录的古气候信息。 文章对青海湖沉积物粒度时空分布进行了详细的研究，通过采集覆盖大部分湖区的27根近现代沉积岩芯，并对湖心的三根 典型沉积岩芯进行了137Cs测定获取沉积岩芯的年龄；基于磁化率地层年龄模式，建立了整个湖区沉积岩芯的年代框架。粒 度分析结果显示，青海湖岩芯沉积物的粒度分布呈多峰，以细颗粒沉积为主，其中粉砂含量60%~70%，粘粒组分为10%~ 35%，砂粒组分低于20%。青海湖沉积物的粒度变化在空间上相对较复杂，中值粒径呈现明显的砂岛附近、西部和西南湖 区高，其他湖区低的特征。在时间上，大体上自1960年到2017年呈现变粗的趋势，砂粒组分增多，粘粒组分减少。这些粒 度的时空变化可能是受风砂活动、流域土壤侵蚀、河流径流变化、湖平面变化和人类活动共同作用而成。     

川西北白系中垩的河流相沉积环境

对沉积岩进行粒度分析和各种统计处理,研究沉积环境的水动力条件,前人做过大量工作。笔者采用薄片粒算法,对川西北白垩系(城墙岩群)之剑阁组中砂岩段(表1)作粒度分析并与其它地区粒度分析资料之概率曲线图进行对比。以研究其沉积环境。运用沉积岩中的微量元素含量与国内外所获资料的分析研究相比较,从而进一步研究该区白垩系的沉积环境均属河流(网状河)相沉积。     

层间剪切带工程地质专家系统知识模型的建立

层间剪切带工程地质专家系统是一个专门对层间剪切带工程地质问题进行研究和评价的实用型专家系统。本文介绍了为研制该系统而建立起来的领域知识结构模型, 该知识模型是在总结、归纳该领域三位著名专家的知识和经验的基础上建立起来的, 是专家系统知识表达及推理策略的基础。     

陆源碎屑沉积作用对化学元素配分的制约

为探讨粒度分选沉积作用对沉积物化学成分配分的影响，对比研究了五台群中石英型，长石石英岩，粉砂岩和粘土岩等不同粒度沉积岩的化学成分特征，结果表明：不同粒度沉积岩的主元素及微量元素均具有较大的变化范围，ＳｉＯ２与Ａｌ２Ｏ３及ＴＦｅ２Ｏ３之间呈线性负相关关系，这种负相关关系还表现在ＳｉＯ２与ＲＥＥ，Ｒｂ，Ｓｅ之间，这种特征可以用石英的稀释作用进行解释．     

冰碛物的粒度参数特征及其与沉积环境的关系

粒度是碎屑沉积物(岩)最重要的结构特征。粒度性质主要受沉积介质、营力强度的控制,与沉积物形成的环境关系极为密切。因而,粒度分析资料已被广泛用来研究沉积岩的成因,成为研究沉积环境的重要途径之一。     

扬子地区晚震旦世陡山沱期磷块岩粒度分析与沉积环境的关系

粒度分析是测定沉积岩(物)中的碎屑不同粗细颗粒含量的一种方法。不同粒度的分选和岩石分布与当时的水动力条件密切相关。在不同的沉积环境中水动力能量是不同的,导致沉积(物)颗粒碎屑大小也不相同,为此想通过此方法测定沉积岩(物)中的颗粒碎屑大小及含量来判断沉积环境。     

大口径钻头设计与合理使用专家系统

三口径钻头设计与合理使用专家系统,由大口径钻头设计专家系统、大口径钻头合理使用专家系统、大口径电脑图库三部分组成。详细介绍了该专家系统的知识体系、知识表示以及知识库的维护等内容。     

准噶尔盆地侏罗纪含煤地层沉积有机相研究

准噶尔盆地侏罗纪煤系是一套良好的生油源岩，其生油潜力取决于沉积有机相。笔者依据有机岩石学研究方法，利用显微组分的多种特性，将侏罗纪沉积期划分成高位沼泽、森林沼泽、流水沼泽和开阔水体４种沉积有机相类型，其中森林沼泽有机相和流水沼泽有机相是主要的生烃有机相，森林沼泽有机相是煤成气的主要源区，流水沼泽有机相则是煤成油的主要源区。     

广西宁明地区第三系沉积相研究及对储集性的控制

在总结前人资料基础上，依据岩性、古生物和地震资料，将宁明等三盆地第三系自下而上划分为：下大阐、上大闸、宁明、弄怀四个组。利用岩性、沉积特征、粒度、地震诸方面资料将本区第三系划分出：洪积扇河流、湖岸、湖泊和沼泽等五个相，并对各种沉积微相特征进行描述。同时研究了本区第三系不同阶段的沉积相展布特征及沉积相对储集性的控制。     

用自然伽玛曲线与岩石粒序关系解释沉积相

分析了三角洲相的自然伽测井曲线与岩石粒度的相关关系，并应用数学处理方法，对自然伽至测井曲线形态特征进行了量化，建立起与各种沉积相相对应的测井曲线形态标准特征模式，利用计算机自动解释沉积相类型。     

喀喇昆仑地区沉积岩特征及岩相变化

喀喇昆仑地区从二叠纪开始,广泛沉积不同类型的碎屑岩、泥质岩、硅岩、碳酸盐岩和混积岩。沉积层序发育完整,白垩纪之前基本上属于稳定的连续造海建造系列。经初步研究,除西部二叠系出现半深水陆架边缘-岛弧盆地相、陆架区冷水型冈瓦纳相沉积和东部下三叠统有具复理石或重力流性质的外陆架半深水碎屑岩-硅泥质岩建造沉积外,大部分都是以细屑岩-碳酸盐岩建造为主的地台型浅海陆棚相和浅海平原相沉积,直到保罗纪末才形成早白垩世,以红色粗碎屑岩为主的陆相磨拉石建造,从而结束了长达1.5亿年连续沉积历史。     

新疆阿舍勒、冲乎尔地区泥盆纪岩相古地理研究

新疆阿舍勒、冲乎尔地区泥盆纪地层以火山岩为主，伴有陆源碎屑岩和内源沉积岩。对其古地理面貌的恢复，只有采用特殊的研究思路才能实现。缘于此，本文采用成因相和环境相的研究思路，对该地区的岩相古地理面貌做了较为详细的研究和恢复，为如何在火山沉积盆地中进行古地理研究提供了思维方法和工作模式。     

含气岩系的组成及其形成环境

含气岩系是讨论天然气形成的地质基础，它的组成包括气源岩层、储集岩层和盖层三部分。不同地区、不同时代含气岩系的组合类型及其分布特点各异。含气岩系的形成与地质历史时期的沉积环境密切相关，最有利于形成含气岩系的气源岩层、储集岩层和盖层的沉积环境，应为海洋沉积相域的滨岸沼泽相至浅水台地相，少数在浅海开阔台地沉积环境中.陆盆沉积相域多在浅湖相，少数位于半深湖相环境中，它的生、储、盖层组合及其形成次序是形成天然气藏的决定因素。     

西秦岭上三叠统海底扇沉积环境特征与模式

利用浊积岩相、相组合和组合序列分析方法,将西秦岭上三叠统浊积岩系划分为B、C、D、E、G等5个浊积岩相;水道、越岸沉积、舌状体-水道过渡带、舌状体、盆地平原等5个相组合;盆地平原→舌状体和盆地平原→舌状体→舌状体-水道过渡带→水道等2个组合序列。研究结果表明研究层段属海底扇沉积环境,并具有浊流搬运斜坡较陡,冲刷作用强烈;堆积地形平缓,为盆底扇;巳扇体规模较小,水道与舌状体相连等特征。基于上述分析,建立了海底扇的沉积模式。     

Expert systems for automated correlation and interpretation of wireline logs

CORRELATOR is an interactive computer program for lithostratigraphic correlation of wireline logs able to store correlations in a data base with a consistency, accuracy, speed, and resolution that are difficult to obtain manually. The automatic determination of correlations is based on the maximization of a weighted correlation coefficient using two wireline logs per well. CORRELATOR has an expert system to scan and flag incongruous correlations in the data base. The user has the option to accept or disregard the advice offered by the system. The expert system represents knowledge through production rules. The inference system is goal-driven and uses backward chaining to scan through the rules. Work in progress is used to illustrate the potential that a second expert system with a similar architecture for interpreting dip diagrams could have to identify episodes—as those of interest in sequence stratigraphy and fault detection- and annotate them in the stratigraphic column. Several examples illustrate the presentation.     

Construction of a fluvial facies knowledge graph and its application in sedimentary facies identification

Lithofacies paleogeography is a data-intensive discipline that involves the interpretation and compilation of sedimentary facies. Traditional sedimentary facies analysis is a labor-intensive task with the added complexity of using unstructured knowledge and unstandardized terminology. Therefore, it is very difficult for beginners or non-geology scholars who lack a systematic knowledge and experience in sedimentary facies analysis. These hurdles could be partly alleviated by having a standardized, structured, and systematic knowledge base coupled with an efficient automatic machine-assisted sedimentary facies identification system. To this end, this study constructed a knowledge system for fluvial facies and carried out knowledge representation. Components include a domain knowledge graph for types of fluvial facies (meandering, braided and other fluvial depositional environments) and their characteristic features (bedforms, grain size distribution, etc.) with visualization, a method for query and retrieval on a graph database platform, a hierarchical knowledge tree-structure, a data-mining clustering algorithm for machine-analysis of publication texts, and an algorithm model for this area of sedimentary facies reasoning. The underlying sedimentary facies identification and knowledge reasoning system is based on expert experience and synthesis of publications. For testing, 17 sets literature publications data that included details of sedimentary facies data (bedforms, grain sizes, etc.) were submitted to the artificial intelligence model, then compared and validated. This testing set of automated reasoning results yielded an interpretation accuracy of about 90% relative to the published interpretations in those papers. Therefore, the model and algorithm provide an efficient and automated reasoning technology, which provides a new approach and route for the rapid and intelligent identification of other types of sedimentary facies from literature data or direct use in the field.     

油藏描述中的沉积相研究

沉积相和沉积微相研究是油藏描述技术中的基础工作。在油田勘探开发不同阶段，对不同类型的油藏所进行的沉积相研究的内容和方法不同。勘探阶段以沉积学和地震地层学理论为指导，开展沉积盆地地震相、沉积相和构造岩相带分析；滚动勘探阶段综合应用地质、地震、测井和钻井资料，进行沉积亚相、砂体做相与油乞富集关系研究，开发阶段以地质、测井、钻井和油田生产动静态资料为依据，研究油藏内不同开发小层的砂体大小、形态和分布。