基于非开挖泥浆性能检测系统与弱监督学习的地层岩性识别

针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判别的问题,提出一种基于非开挖泥浆性能检测与弱监督机器学习结合的典型非开挖地层岩性识别方法。结合自主设计研发的非开挖泥浆性能检测系统工程现场应用,获取非开挖掘进导向段泥浆流变性能参数和密度等敏感参数的训练样本。利用部分有标签数据与K近邻（K Nearest Neighbors,KNN）算法对所有泥浆参数训练样本进行特征标签,采用核函数映射到高维空间支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类处理,建立了以上海地区典型非开挖地层分类为目标的分类模型。将该地层识别模型应用于上海地区非开挖工程,验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达96%。研究成果通过采集导向段泥浆性能参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要地质信息保障。      

水平定向钻隧道地质勘察孔岩屑运移与地层相关性研究

为准确反演勘察孔地层岩性信息、提高岩屑反演勘察孔地层岩性的准确性, 依托某隧道水平定向钻地质勘察项目, 开展了水平定向钻隧道地质勘察孔岩屑运移与地层相关性研究。研究结果表明: 依据岩屑运移速度、费祥俊临界流速理论和Larsen最小返速理论对现场岩屑运移形式的分析, 推知不同围岩岩屑颗粒在水平定向钻孔环空内的运移形式以推移为主, 少部分悬移, 且存在少量岩屑床; 在水平定向钻勘察工程现场, 钻头处产生的地层岩屑最先以悬浮运移状态随泥浆返出; 基于物料输送相关理论分析岩屑颗粒自由悬浮和运动方程, 建立了水平定向钻勘察孔岩屑悬移运移模型; 依托现场碳质板岩和石英片岩相关参数进行了岩屑运移与地层相关性分析, 分别得出完整地层和断层破碎带的岩屑运移孔壁阻力系数, 且断裂带处岩屑运移孔壁阻力系数约为非断裂带处的2.72倍; 得出不同直径钻杆工作范围内的钻孔环空岩屑最终悬浮运移速度, 建立了岩屑运移与地层的关联分析计算模型。研究结果为准确反演勘察孔地层岩性信息, 以及后续隧道的顺利施工提供了理论和数据支持。      

利用GS-LightGBM机器学习模型识别致密砂岩地层岩性

以交会图为代表的传统岩性识别图版无法适用于致密砂岩地层,其主要原因是大部分地层岩性的测井响应特征相似度高,难以基于图版分析被有效识别。LightGBM较传统模式识别模型能更高效地解决问题,为此采用该模型识别致密砂岩地层岩性。由于LightGBM在建模时利用了较多的超参数,导致预测结果难以保证为最优,所以采用GS算法进行优化,进而提出GS-LightGBM。实验目的层为姬塬油田西部长4+5段致密砂岩地层。提出模型的预测能力通过设计两个实验来验证。为突出验证效果,实验中加入SVM和XGBoost作为对比模型。实验结果显示,GS-XGBoost和GS-LightGBM的准确率、F1-score和AUC指标相接近,都最高,但GS-LightGBM的计算时间只有GS-XGBoost的约1/23。实验结果表明,GS-LightGBM模型可在不失精度的情况下,能快速给出预测结果,具备了在致密砂岩地层岩性识别研究上的应用价值和推广性。      

变质岩区隧道开挖作用下围岩应力场变化及其稳定性分析

为研究复杂工程地质条件下的隧道围岩在施工过程中的力学特征,以陕西省石泉县喜河—后柳改建公路的拟建隧道为研究对象,以有限元为研究方法,基于其地形地貌、地层岩性、水文地质等工程地质特征数据,形成模型相关参数,以此建立隧道三维地质数值分析模型,利用隧道钝化模拟单向全断面开挖的施工工况,探讨其应力分布特征及变化规律。结果表明:开挖的隧道会表现出显著的应力集中现象,其对隧道顶部围岩稳定性影响最大;在本模型中,隧道开挖未支护时,天然应力处于临界状态的中风化绿泥石石英片岩和断层带整体处于破坏的应力状态,而开挖前相当稳定的微风化绿泥石石英片岩、微风化石灰岩、微风化闪长岩在开挖时大部分处于稳定状态,只有局部处于破坏状态,而微风化碳质石英片岩稳定性不受影响;在参考监测数据中,中风化绿泥石石英片岩开挖后失稳,其他岩层处于稳定状态。     

黔北地区窄陡型向斜页岩气水平井地质导向技术对策

黔北地区五峰组-龙马溪组页岩地层残留于窄陡型向斜中, 具有地层速度变化大, 地震资料靶点预测精度低; 地层倾角变化频, 地层走向及轨迹难以把控; 地层稳定性差, 井眼扩大严重等难点。增大了地质导向难度, 水平井钻遇率低。针对这些问题, 梳理分析了实钻中地质导向遇到的难点, 通过井震结合, 完善三维地震速度模型, 精确提取各地层、各方位地层视倾角; 实钻中通过多元厚度建模, 不断矫正细化对靶点深度的预测, 优化随钻三维轨迹; 进入箱体后, 强化地球物理响应特征, 对随钻曲线进行正演提取及反演对比, 利用多元元素谱及成像技术精细刻画箱体成像特征。在7口井的钻探应用中靶点误差与设计降低至25 m, 优质页岩钻遇率提高到99.2%, 箱体钻遇率从87.6%提高至96.5%, 其中3口实现了中靶率、优质页岩钻遇率和箱体钻遇率3个100%的地质导向成果。类似于黔北地区这种窄陡型残余留向斜地质导向难点通过该套技术对策可以及时避开小褶皱等细微构造变化, 有效保障水平井箱体钻遇率, 为水平井地质导向提供了扎实的技术支撑。      

基于岩石图像深度学习的多尺度岩性识别

岩性识别作为人工智能和大数据在地质工程细分领域的实践应用方向, 可以为相关人员野外地质工作提供有效助力。为了更好地促进岩性识别在专业领域的应用, 通过对巢湖北部山区的岩石图像采集、数据预处理、迁移学习、网络搭建、网络训练及模型测试等步骤, 实现了基于岩石图像的大数据深度学习识别; 并在归纳总结前人工作的基础上, 提出了多尺度岩性识别方法。根据岩石细观图像建立多尺度模型并赋予一定权重, 与岩石识别模型共同识别得到综合结果, 对岩石岩性整体识别的同时兼顾局部纹理、粒径等细观信息。研究结果表明, 本模型对岩石识别的适用性强, 多尺度方法对于提高识别结果的正确率具有一定的帮助, 模型的测试正确率达到95%以上, 能很好地识别岩石岩性。      

泵吸反循环钻进工艺在松散地层水井钻探中的应用

北海市第四系北海组和湛江松散松软地层找水成井,采用泵吸反循环钻进工艺施工。循环水池大小和循环通道,孔口护筒的埋设,护壁措施,全面钻头结构,钻进参数的控制等对泵吸反循环钻进工艺在松散、松软地层水井钻探施工关系极大。笔者对上述几个方面进行了较详细介绍和探讨,可供同行借鉴。实践证明,这种钻进方法是施工速度快、可准确判层。成井质量好、成本低、工作条件好。特别是适合在松散、松软地层中成井钻探。     

机器学习方法在预测泉水潜在出露位置中的应用

泉水出露受到多种因素影响,在传统地质勘查手段之外,各种模型方法及影响因子预测手段,也被越来越多地应用于泉水的研究中。本文尝试利用机器学习的方法进行泉水出露位置的预测研究。根据北京市野外调查,确定了1378个测试样本点,选取了高程、坡度、坡向、地形湿度指数、径流强度指数、距河流距离、距断裂距离、岩性、归一化植被指数及土地利用类型作为影响因子,对比了2种机器学习方法（随机森林模型、分类回归树模型）和地统计方法（证据权重模型）的预测效果。研究发现：随机森林模型的预测效果最好（Area Under Curve, AUC=0.86）,分类回归树和证据权重模型效果相当（AUC分别为0.81、0.80）;随机森林模型同时揭示,岩性、距断裂距离和距河流距离这3个影响因子对泉潜在出露的影响最大。本研究表明,在强烈人类活动影响下机器学习方法仍然具有较好的泉水出露预测能力,有望为泉水保护、恢复提供新的技术方法。     

变质岩岩石化学组分的测井评价及其在岩矿分析中的应用——以中国大陆科学钻探工程主孔超高压变质岩为例

为了更有效地利用测井资料识别岩性,以中国大陆科学钻探工程主孔超高压变质岩的测井与岩心化学分析资料为对象,研究两者之间的内在关系。从相关文献中搜集和整理了主孔的189个岩心样品的全元素分析资料,提取了岩心分析与测井响应的样本数据。在此基础上,分析了氧化物含量与常规测井响应的统计关系,并通过逐步线性回归方法,建立了氧化物含量的测井评价模型。利用测井资料,计算主孔72~2010m井段地层的氧化物含量,对主孔地层岩性和钛矿（化）发育特征进行解释。研究表明,对于复杂的变质岩类,常规测井响应与地层元素组分之间存在内在的联系;在获得岩心全元素分析数据的条件下,利用测井资料建立地层化学组分的评价模型,能够为岩性与含矿分析提供更为直接的数据。     

油藏地质建模及实时跟踪研究

为了提高采收率,降低开发风险,以滩海地区某油田为研究对象,结合地质、测井、地震等资料,对该油藏进行实时跟踪地质特征综合研究。应用地质建模、随钻测井、地质导向等技术,建立了精细的三维地质导向模型,并根据随钻测井数据和综合地质信息,实时验证构造和储集层信息,对导向模型不断校正,使模型与实钻结果一致,还以该模型为基础,优化水平井钻井的前进轨迹。结果表明,此种方法的应用降低了海上油田开发风险,能取得良好的开发效果。     

山东巨野煤田正邦井田薄煤层区地震勘探效果

山东省巨野煤田正邦井田地质条件较复杂，主采煤层为石炭纪太原组16煤层，属于薄煤层勘探区。根据区内地震地质条件，采用高分辨地震勘探，了解断层、褶曲、16煤层赋存范围等地质问题，经钻孔验证，获得了较好的地震勘探精度和效果。     

测井技术在泰安姚庄油页岩勘探中的识别应用

油页岩是一种很有前景的油气资源,测井技术是油页岩矿勘探开发的关键技术。该文依托姚庄地区油页岩矿钻孔的测井工作,通过对典型钻孔zk002的测井资料进行分析对比,得出测井曲线的变化与岩层有机质含量的关系,识别出地层岩性,并定出含油页岩层厚度,其结果与地质岩心钻探结果基本一致,因此,测井技术能较好地识别含油页岩层。     

基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法

空间分层是准确度量遥感分类不确定性程度及其空间分布的基础与关键。本文提出了一种基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法,首先基于随机森林算法获取像元后验概率,确定分类不确定性度量指标;其次,采用模糊C均值进行空间分层;最后,对分层结果合理性进行定性与定量评估,并与同尺度数据产品精度评价结果及后验概率不确定性分层方法进行对比分析。以北京市顺义区Landsat 8 OLI遥感影像数据为例,研究结果表明：① 基于最大概率、模糊混淆指数和概率熵指标将顺义区分为不确定性大、中、小3层,相应的遥感数据层分类精度分别为62.28%、74.96%、79.31%;② 分类不确定性空间分层结果与度量指标大小的空间分布基本一致,错分地类图层与不确定性大层的地类空间分布基本一致;③ 遥感数据和数据产品的各层地类空间特征、层分类精度大小趋势一致,与总体分类精度相比,不确定性大层的层分类精度降低,不确定性小层的层分类精度提高;④ 与后验概率不确定性分层方法相比,本研究不确定性大层的层分类精度降低1.08%,不确定性中层提高3.58%,不确定性小层提高0.16%,q值由0.19提高到0.24,空间分异性更高。证实了研发的遥感分类不确定性空间分层结果的合理性。研究旨在提出适用于遥感分类的不确定性分层方案,用于优化遥感分类训练样本和精度评价验证样本的空间布设。     

关中盆地新生界地层划分对比与第四纪下限

关中盆地巨厚的新生代沉积为研究区域构造、沉积环境演变与古气候变化研究提供了良好的地质记录，但目前对新生界地层划分和第四纪下限问题仍存在争论。基于钻孔和剖面资料，结合古地磁和生物地层，对关中盆地新生界地层进行了梳理和修订，就第四纪下限和新生界地层划分与对比问题进行了探讨。岩性地层、磁性地层、生物地层证据以及气候变化特征等都支持将第四纪下限定在传统三门组的黄三门与绿三门的交界处或风成黄土与红黏土的界线之处，即松山负极性向高斯正极性转换处(M/G)，古地磁年龄为2.6 Ma。基于关中盆地钻孔和剖面的古地磁数据及前人资料，划分了新生界地层，重新厘定了各沉积地层的沉积年代，将新近纪和第四纪沉积分为风成相和河湖相两套同期异相沉积地层序列，风成红黏土的年代延伸到中中新世，建议将中新世的风成堆积命名为段家坡组。这对关中盆地沉积环境形成演化与古气候变化研究、盆地资源开发以及地质工程建设具有重要意义。      

Research on influence factors of rock-soil thermal properties by laboratory test

In order to discover the relation between rock-soil thermal properties and strata during the process of engineering investigation, the authors studied the measuring principle of Thermal Conductivity Scanner （TCS） and measured the thermal properties of 45 drilling samples from Qinghai with TCS in the laboratory. The results show that the specific heat capacity （SHC） decreases while the thermal conductivity （TC） increases with the increase of the depth. With the lithological change, the specific heat capacity and thermal conductivity have the opposite trend. The depth and lithology have a greater influence on the thermal conductivity than the specific heat capacity.     

山东省阳谷-茌平煤田煤层对比研究

利用阳谷-茌平煤田内的聊城勘查区、阿城镇勘查区、阳谷勘查区、博平勘查区的钻孔资料及地质成果,主要从煤层组合关系、标志层方面对煤田内各勘查区的煤层进行横向比对。山西组发育2~5层煤,3煤发育稳定,厚度较大,易于对比;太原组发育13~17层煤,根据沉积旋回性及赋煤特征分为上组煤、中组煤和下组煤,太原组有3层全区发育稳定的灰岩层,可作为该煤系地层的标志层。同时结合煤层间距及相邻岩层的岩性组合关系,找出各勘查区煤层的对应关系,并提出了统一编号的方案,为该煤田的煤炭资源储量的核实统计及地质综合研究带来方便。     

海陆过渡相优质页岩测井识别: 以鄂尔多斯盆地大宁-吉县地区山2段为例

鄂尔多斯盆地东南缘海陆过渡相地层矿物组成复杂,页岩与砂岩、煤等岩性频繁交互,岩性纵向变化快。由于常规测井曲线分辨率较低,且扩径现象普遍,导致海相页岩气评价中常用的岩性识别与优质页岩识别方法效果较差。首先利用反褶积技术提高自然伽马、无铀伽马和铀测井曲线分辨率,然后通过测井交会图组合图版分别识别海陆过渡相地层岩性和页岩岩相,进一步通过新提出的铀-自然电位曲线重叠法识别海陆过渡相优质页岩。结果表明:反褶积技术能有效提高自然伽马、无铀伽马和铀曲线分辨率,利用自然伽马-密度测井交会图识别海陆过渡相地层岩性效果较好;铀-无铀伽马交会图能进一步识别3种岩相页岩（钙质硅质页岩、硅质黏土质页岩和黏土质页岩）;在海陆过渡相地层中,新提出的铀-自然电位重叠法比传统ΔlogR法识别优质页岩效果更好。本研究可为海陆过渡相页岩气储层测井评价提供理论支持,提高优质页岩识别准确率。      

随机森林方法支持的复杂地形区土地利用/土地覆被分类研究

随机森林方法目前已经成为遥感分类机器学习中一种有效方法,探索基于中等分辨率的Landsat卫星数据与随机森林方法相结合对复杂地形区长时间序列数据的获取及土地利用/土地覆被变化及模拟研究是非常有意义的。本文基于Landsat8OLI卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法对青海省湟水流域复杂地形区土地利用类型进行了分类研究。针对复杂地形区域的情况,将研究区进行地理分区,根据每个分区的特点,选择相应的地形特征参数,并通过提取Landsat 8数据的光谱信息与纹理信息构建最优特征集,探索随机森林方法在复杂地形区土地利用分类的适用性。结果表明：使用Landsat8OLI数据进行随机森林分类,能较好地得到湟水流域复杂地形区域的土地利用类型结果;光谱、地形及纹理信息的结合在不同分区的表现结果不同。在脑山区光谱与地形信息结合能使随机森林分类效果最佳,总体精度达到91.33%,Kappa系数为0.886;而在浅山区与川水区综合考虑光谱、地形、纹理信息进行随机森林分类效果最佳,浅山区与川水区总体精度分别达到92.09%和87.85%,Kappa系数分别为0.902和0.859;利用随机森林算法进行优化选择纹理特征组合可以在保证分类精度的同时能够快速地提取土地利用类型信息,为复杂地形区土地利用类型的区分提供了实际可行的方法。     

山东省东平—汶上铁矿带西侧低缓磁异常区铁矿初步验证及意义——以李官屯隐伏低缓磁异常铁矿为例

研究区位于鲁西地区重要的东平—汶上铁矿带西侧,为低缓磁异常区。通过高磁测量、井中三分量磁测、钻探验证等手段,在梁山李官屯附近低缓磁异常区发现铁矿一处,矿床类型为条带状铁建造(BIF)型铁矿。该区下伏地层主要为新太古代泰山岩群山草峪组,岩性为黑云变粒岩,局部夹磁铁石英岩、磁铁角闪石英岩,矿石的主要组成矿物为磁铁矿、黄铁矿、黄铜矿。研究区山草峪组大面积分布,根据成矿时代、赋矿层位、含铁建造及岩石组合,结合成矿规律研究分析,梁山地区的大面积条带状分布的低缓磁异常区是寻找隐伏铁矿体的有利部位。