基于LSTM循环神经网络的储层物性参数预测方法研究

储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔隙度)之间有很强非线性映射关系,并具有时间序列特征.充分利用多种测井参数预测储层泥质含量和孔隙度对于储层精细描述具有十分重要的意义.深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,目前,全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果.而长短时记忆(LSTM)循环神经网络更适合解决序列化的数据问题,因此本文提出基于LSTM循环神经网络利用多种测井参数进行泥质含量和孔隙度预测的方法,预测结果的均方根误差比常规全连接深度神经网络分别下降了42.2%和48.6%,实际应用表明,对于具有序列化特性的泥质含量和孔隙度,LSTM循环神经网络预测的准确性和稳定性要明显优于常规全连接深度神经网络.     

粒度不均匀铬矿石取样代表性的研究

以一批进口土耳其铬矿石为例,对所取的40个样品进行0～ 10 mm、10 ～ 50 mm、50 ～ 150 mm、150～ 250 mm及大于250 mm五个区间的粒度筛分,分析粒度不均匀的铬矿石在各粒度区间内组分含量和所占质量百分比的差异情况.根据分析结果对40个样品在50 ～ 150 mm区间内的质量百分比与样品总组分含量进行相关性分析,结果表明:两者的相关系数为0.466,相关系数的显著性概率为0.002,小于0.01,说明在50～150 mm粒度区间内矿石的质量百分比与样品的总含量的相关性是高度显著的,提出为了提高粒度不均匀的铬矿石取样代表性,应首先保证在所含矿石质量百分比与总组分含量相关性最大的粒度区间内(50 ～ 150 mm),所取矿石样品与实际货物中矿石的质量百分比相一致.     

多曲线融合技术在储层随机反演中的应用

在储层预测研究中,某些复杂地区存在声波时差曲线受诸多因素的影响而很难真正反映储层特征的问题,为此提出了综合利用自然伽马、自然电位、电阻率等特征曲线,在不同的地层单元内,用多曲线信息融合的方法进行约束反演,其目的是构建一条既能较好反映岩性,又能保持时深关系前后一致的拟声波时差曲线,进行随机反演,使结果更能突出储层与围岩的差异,提高剖面的纵向分辨率和横向连续性。     

桂西隆或金矿床流体包裹体与C-H-O-He-Ar同位素对成矿流体来源的制约

广西隆或金矿床位于右江盆地隆或孤立碳酸盐岩台地内部,为一产于C/D不整合面上的层状卡林型矿床。为了查明隆或金矿的成矿流体来源,探讨矿床成因,本次工作对其开展了详细的野外地质考察,对不同成矿阶段石英、方解石进行了系统的包裹体岩相学观察、显微测温及C-H-O-He-Ar同位素分析。包裹体岩相学及测温结果显示,石英、方解石中主要发育富液相气液两相水溶液包裹体,含有少量CO₂三相包裹体。其中石英中包裹体均一温度集中在170.4~282.6℃,盐度w （NaCl_eq）集中在2.57%~8.41%,密度为0.774~0.938 g/cm³;方解石中包裹体的均一温度集中在178.5~237℃,盐度w （NaCl_eq）集中在2.9%~7.17%,密度为0.845~0.935 g/cm³,为中低温、低盐度、低密度的H₂O-NaCl体系。通过计算得出成矿流体的成矿压力为45.83~74.17 MPa,成矿深度为1.611~2.472 km。石英的δ¹⁸O_V-SMOW值为25.5‰~28.7‰,对应的δ¹⁸O_H2O为14.10‰~17.18‰,δDV-SMOW值为-79‰~-51‰,两个阶段石英H、O同位素投点虽位于变质水区域及附近,但Ⅱ阶段石英具有向岩浆水漂移的趋势。方解石的δ¹³C_PDB集中在-6.5‰~-4.6‰,δ¹⁸O_V-SMOW分布在19.9‰~21.1‰,其投点靠近海相碳酸盐岩区域,表明方解石的形成主要来源于碳酸盐的溶解。石英包裹体中³He/⁴He的值为0.351~0.744 Ra,位于地幔氦和地壳氦之间,幔源He （%）值为5.11%~11.17%,说明地壳流体占主导地位;方解石中³He/⁴He值为0.038~0.073 Ra,位于地壳氦附近。石英、方解石的⁴⁰Ar/³⁶Ar值为303.1~436.4,经计算得成矿流体中大气⁴⁰Ar贡献介于67.71%~97.49%,表明了成矿流体具有壳幔混合的特征,并且有大量大气水的参与。综上分析,文章推测隆或金矿床中原始成矿流体来自深部岩浆流体,原始成矿流体在上升过程中与盆地建造水发生混合,形成了多流体混合的成矿流体,并且随着成矿的进行,大量的大气降水或地下水的渗入。结合构造环境、矿化蚀变等特征,文章认为隆或金矿床为中低温低压浅成热液卡林型金矿床。     

山东胶东地区盘子涧金矿成矿流体He-Ar同位素地球化学特征

盘子涧金矿地处山东胶东地区蓬莱—栖霞金成矿带南部,是典型的石英脉型金矿,Au品位高,目前对该矿床成矿流体来源的研究尚不深入。在详细的矿相学观察及黄铁矿显微结构研究基础上,对盘子涧金矿主成矿阶段(石英-黄铁矿(绢云母)阶段和金-石英-多金属硫化物阶段)的载金黄铁矿进行了流体包裹体He-Ar同位素组成分析。结果表明:盘子涧金矿载金黄铁矿中流体包裹体的3He丰度为(3.49~8.50)×10^-14 cm^3 STP·g^-1,4He丰度为(2.46~5.06)×10^-8 cm^3 STP·g^-1,3He/4He值为0.8 Ra^1.2 Ra(Ra为大气3He/4He值,Ra=1.39×10^-6),成矿流体表现出以富集地幔为主导的壳幔混合特征;40Ar丰度为(1.02~2.65)×10^-7 cm^3 STP·g^-1,40Ar/36Ar值为896.3~1724.1,是大气饱和水40Ar/36Ar值的2~3倍,与中国东北部幔源岩样品40Ar/36Ar值相近,推测成矿流体主要来源于富集地幔,成矿流体中存在着一定量的地壳放射性成因40Ar,表明地壳流体参与了成矿作用。综上所述,推断山东胶东地区盘子涧金矿成矿流体为以富集地幔流体为主导的壳幔混合流体。     

新疆巴楚小海子岩体铁钛成矿特征及资源利用前景

新疆巴楚小海子是近年来在塔里木大火成岩省探获的一个低品位-大吨位岩浆型钒钛磁铁矿床,其成岩成矿机制以及资源利用前景尚不清楚。文章针对小海子岩体2种含矿岩相橄榄辉长岩和橄榄辉石岩开展了地质地球化学研究。橄榄辉长岩相和橄榄辉石岩相虽然在空间上关系不明,但岩相学观察表明它们矿物组成的差异与矿物堆晶作用有关,且二者具有相似的稀土元素球粒陨石标准化和微量元素原始地幔标准化配分曲线,说明是同源岩浆演化的产物,橄榄石较低的Fo值（67.9~72.5）指示幔源母岩浆在深部岩浆房中发生了分异。小海子岩体和与相距约45 km的瓦吉里塔格相比,岩石组成和地球化学组成相似,表明为同源岩浆成因,但后者矿物组成变化范围更大,指示瓦吉里塔格岩体在形成过程中经历了更高程度的分离结晶作用,这可能是造成瓦吉里塔格岩体比小海子岩体的w（TiO₂）更高的原因。小海子岩体虽然w（TiO₂）较低（3%~4%）,但铁钛氧化物固溶体分离结构不发育,且矿物颗粒粗大,使得铁和钛选矿解离比中国其他地区的钒钛磁铁矿更为容易,因此钛资源利用前景巨大,笔者建议出台地方性的勘查技术规范,为这类铁钛资源的开发利用提供技术标准。     

重塑饱和黄土长期渗流劣化机制及其渗透性分析

为研究重塑饱和黄土在长期渗流条件下的劣化机制,以杨凌Q3黄土为研究对象,用pH=4的稀乙酸溶液作为渗透液加速劣化,通过长时间的常规渗透试验和不同围压下的三轴渗透试验,测量了渗透系数随时间的变化过程,分析了渗透系数随时间的变化规律,探讨了重塑饱和黄土在长期渗流条件下的劣化机制。结果表明：渗透系数随着渗透时间持续减小,与时间符合幂函数关系;渗透系数是反映黄土劣化最敏感的参数;最小孔隙比面的孔隙比决定了渗透系数的大小;最小孔隙比面的孔隙比与初始孔隙比的比值可以用来描述黄土长期渗流的劣化程度,其比值定义为黄土长期渗流劣化率;结合黄土的非线性渗透模型提出了在一定围压下三轴渗透试验渗透系数与黄土长期渗流劣化率的关系式,进而推导出黄土长期渗流劣化率随时间的变化关系式。     

基于深度学习的测井岩性识别方法研究与应用

深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,从而有效地解决复杂的非线性问题.本文将深度学习技术应用于地球物理测井的岩性识别中,构建了一个基于Re Lu激励函数、Adagrad优化算法、Softmax回归层等技术方法整合的深度神经网络模型,利用自然伽马、深感应、岩性密度、中子-密度孔隙度和平均中子-密度孔隙度5种测井参数,以及陆相-海相指示和相对位置2种地质约束变量作为输入变量训练深度神经网络模型.通过对实际井数据的测试验证取得了非常理想的效果,展示了将深度学习技术应用于地球物理的良好前景.     

超声提取-离子色谱法测定铁矿石中水溶性氟氯溴及硝酸根

铁矿石样品经超声提取、离心机分离沉淀后,分别通过IC-RP柱、IC-Na柱及0.22μm微孔过滤膜过滤,25.00 mmol/L NaOH溶液作为淋洗液,利用AS-19型阴离子分离柱和ASRS 300-4 mm连续自动再生化学抑制器分离样品中氟、氯、溴和硝酸根多种水溶性阴离子和采集数据。经过IC-RP柱可吸附样品溶液中有机质,通过IC-Na柱可将溶液中重金属离子置换成Na+,使之与淋洗液的阳离子成分一致。对水溶性阴离子的提取效率进行实验,确定提取时间为30 min。在标准溶液及待测样品溶液中加入一定量相应的淋洗液,使溶液和淋洗液的电导值相匹配来消除水负峰的影响。F-、Cl-、Br-、NO3-的方法检出限分别为2.1、3.5、2.5、2.0μg/g,工作曲线的相关系数>0.999。用铁矿石标准样品GBW 07218a验证方法的准确度与精密度,测定值与标准值基本吻合,精密度(RSD,n=10)小于5%,加标回收率为96%～104%。用于实际样品的分析,测定值与离子选择电极法结果接近。方法线性范围宽,操作简单,快速高效,适用于实验室日常检测工作。     

山东沂沭断裂带中段南小尧金矿元素地球化学特征及其地质意义

南小尧金矿位于山东沂沭断裂带中段,发育蚀变岩型和石英脉型金矿体。通过对南小尧金矿3种矿石(黄铁绢英岩化绿片岩、黄铁矿化绿泥石化糜棱岩和石英-硫化物脉)及黄铁矿主、微量元素特征分析,探讨其成矿物质与成矿流体特征、构造条件和成矿机制。结果表明:3种矿石整体富集Co、Ni,稀土元素总含量较低,成矿流体来源于深部,Eu异常为弱的负异常向正异常过渡,流体的性质可能发生变化;黄铁矿Au与Ag质量分数之比低于0.5且贫As,成矿流体的温度较高;3种矿石的形成可能与火山活动有关,其中黄铁绢英岩化绿片岩和石英-硫化物脉的形成与火山、次火山热液有关,火山热液可能来自于燕山期的火山活动;矿石原岩可能为沉积岩和偏碱性的中—基性岩浆岩,矿石的成矿物质可能来源于深部地幔。综上所述,南小尧金矿的成矿物质与成矿流体均来自于深部,由于火山-岩浆活动而向上涌入,随着大气降水的注入,成矿环境由弱还原向弱氧化转变,这种转变加速了Au的沉淀,使Au在不同的构造位置富集成矿,形成不同类型的金矿。