利用ETM+数据进行沉积岩区岩性识别

重庆市长寿区位于四川盆地东南缘,为单一沉积岩分布区,其岩石光谱特征复杂,遥感识别难度极大。以2000年成像的ETM+影像数据为信息源,借助ENVI4.5遥感数据处理软件,研究了ETM+影像数据应用于长寿地区三叠系-侏罗系地层岩性识别的最佳波段组合、波段比值、主成分变换等处理技术,探讨了采用最大似然分类法提取了碎屑岩、碳酸盐岩、水体、居民地等信息的有效性。为该区域遥感技术应用提供了一定依据。     

利用ETM+数据进行沉积岩区岩性识别

重庆市长寿区位于四川盆地东南缘,为单一沉积岩分布区,其岩石光谱特征复杂,遥感识别难度极大。以2000年成像的ETM+影像数据为信息源,借助ENVI4.5遥感数据处理软件,研究了ETM+影像数据应用于长寿地区三叠系-侏罗系地层岩性识别的最佳波段组合、波段比值、主成分变换等处理技术,探讨了采用最大似然分类法提取了碎屑岩、碳酸盐岩、水体、居民地等信息的有效性。为该区域遥感技术应用提供了一定依据。     

利用测井数据进行岩性识别的多元统计方法

在中国大陆科学钻探CCSD-1井110～2 000 m井段实测资料的基础上,通过取芯井岩芯和相应测井曲线对应特征的分析,挑选出对岩性识别能力强的测井参数,应用多组判别分析方法,建立了研究区各类岩性的识别模型.应用该模型可对井剖面地层进行连续自动解释,获得整口井的岩性解释剖面图,为进一步的地质研究提供基础资料.最后将得出的结果与分层资料进行误差分析,以判断资料的可靠性和方法的实用性.     

利用地震信息识别地层岩性圈闭

在区域地震地层学分析的基础上,利用地震信息识别地层岩性圈闭。根据我国地层岩性油气藏开发的情况,本文着重对我国主要含油气盆地的削蚀圈闭、前积体圈闭和岩隆进行了分析。指出识别这些圈闭的地球物理标志和在目前条件下这类圈闭勘探的重要意义。     

利用瞬变电磁测量数据进行岩性、岩相划分及沉积体系识别

沙枣泉盆地内铀矿化与扇前缘亚相关系密切。根据测区岩性视电阻率的差异,开展盆地内瞬变电磁测量及相应的数据处理,建立测区视电阻率与不同岩性的对应关系,划分了不同岩性、岩相在平面上的分布范围,识别了冲积扇沉积体系,解释出扇前缘亚相的空间位置。从后期钻探验证结果看,效果非常明显。     

利用ETM 遥感技术进行尾亚杂岩体的岩性识别

地处新疆东天山地处荒漠戈壁区的尾亚椭园形杂岩体,在构造上位于卡瓦布拉克微地块中部几个大构造线交切处的构造软弱部位,面积167.40km2,其中外环面积77.28km2,内环面积90.12km2.其近等轴状形态和多期次侵入的复杂岩性,对研究该区构造-岩浆活动具有重要意义,引起众多学者的注目.长期以来,岩性提取一直是遥感地质工作者希望攻克的难题之一.通过利用多光谱遥感技术对于这样一个面积较大,岩石裸露,岩相复杂的杂岩体进行岩性识别.不仅可以对前人的工作进行补充与完善,为岩浆活动、岩石学、区域构造研究提供新的证据,将遥感岩性识别信息用于尾亚杂岩体的形成、演化机制的探讨,扩大了多光谱遥感技术在地质中的应用领域.     

应用CP网络进行岩性识别

为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。     

基于地质图像大数据的岩性识别研究

近些年来,随着大数据、深度学习等技术的飞速发展,大数据的开发与利用为众多行业带来了显著经济与社会效益。借助大数据手段,开展地质文本、图像和序列数据挖掘与应用研究,具有极其重要的理论与社会意义。本文在归纳总结前人工作的基础上,重点针对地质大数据中的图像数据,基于深度学习理论,构建网络学习模型,通过基于网络搜索的数据采集、数据预处理、网络搭建、网络训练及结果/评价等步骤,实现基于地质图像的大数据岩性识别。结果表明,图像识别岩性的测试准确率约为90%;有限的图像数据数,可能是产生识别误差的一个原因;机器对岩石图片所呈现的某些特征相似性,如宏观的形状、颜色等,也会给出正相关评分,从而产生误判。理论上,采用BCNN(Bilinear Convolutional Neural Network)等能够捕捉更精细细节的网络模型,解决计算机视觉中的细粒度识别问题,从而从根本上提升图像识别效率,应该是今后一个研究方向。     

利用Landsat-8和Worldview-2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat-8和Worldview-2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat-8和Worldview-2影像进行协同:在对Landsat-8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview-2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat-8中短波红外数据与Worldview-2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。     

PALSAR及RADARSAT2全极化雷达数据在地质构造应用中的研究

由于雷达数据不受天气影响,且具有一定的穿透能力,近年来已被广泛的运用在地质构造信息提取研究中。ALOS PALSAR与RADARSAT2是近年发展的最先进的雷达传感器,其全极化模式同时又具有较高的空间分辨率,这为植被区地质构造研究提供了良好的数据源。本文选取非洲埃塞俄比亚西部为研究区,通过对研究区域两种全极化雷达数据进...     

SAR遥感数据用于岩性识别与分类的研究

利用新疆北部山区雷达遥感数据,通过遥感数字图像处理与增强,生成雷达遥感假彩色合成影像应用于岩性判释。对不同岩性岩石,利用极化雷达提供的地表岩石的多种散射信息作为输入进行计算机神经网络分类,岩性识别分类的总精度为62.6%。与常规雷达数据分类对比,分类精度与岩石识别正确率均有显著提高。     

利用支持向量机识别松辽盆地火山岩岩性

利用支持向量机(SVM)方法,选取个性特征元素,建立火山岩岩性成分的识别方法,来区分玄武质、安山质、粗面质、英安质、流纹质火山岩岩性.通过对松辽盆地内部的火山岩样本进行学习和预测,火山岩大类平均识别率达到95%以上,表明支持向量机在火山岩岩性成分识别方面取得了良好效果.     

利用地震特征参数识别储层岩性横向变化

地震数据中蕴含着丰富的地下地质信息，合理利用地震信息可以有效地识别复杂地区的储层特性，本方法利用地震数据的自相关函数，提取其特征参数来识别储层的特性，分析岩性的横向变化，为解释人员提供了可参考的依据，经实例应用研究表明了该方法的有效性。     

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...     

岩性储集层的混沌识别技术研究

本文从动力学系统原理出发,论述了混沌理论中的李指数法,并从地震剖面上提取李指数,并应用李指数来区分和识别储集层的岩性变化特征和含油气性。计算和应用研究表明,李指数随着相空间维数的增加容易趋于稳定值,这就使它预测地震序列横向变化的可靠性增大,这正是李指数预测岩性和含油气性的一个优越性。成功地应用实例表明,混沌识别技术是岩性储集层的一种有效识别技术,并具有广阔的应用前景。     

利用遥感光谱特征提取岩性信息的基础和技术研究

地物光谱特征的研究是遥感技术的基础研究工作之一．从光谱遥感发展与地质应用的趋势出发。从光谱遥感岩矿识别基础与识别技术方法两方面阐述了光谱遥感的研究进展．在技术方法方面，主要从多光谱与成像光谱以及遥感与航空放射性信息集成3个层次上，分析利用光谱特征进行岩石矿物识别的研究进展及其潜力与可行性，并简单阐述了遥感与航空放射性信息的复合这一遥感岩性信息识别研究的发展趋势．     

火山岩岩性的测井识别

火山岩岩性识别是火山岩储层和火山岩油气藏描述的基础。识别含油气盆地中的火山岩岩性最直接有效的方法是岩芯分析 ,但不可能在每口井中都取芯 ,因此利用常规测井资料进行火山岩岩性的识别成为了必然的选择。这里选取松辽盆地徐家围子断陷营城组为实例进行研究。徐家围子断陷是松辽盆地内的一个较大的中生代断陷 ,下白垩统营城组发育于断陷晚期 ,分布面积广 ,火山岩发育。岩芯观察、薄片鉴定、岩芯测试分析表明 :营城组火山岩岩性有玄武岩、玄武安山岩、安山岩、英安岩、流纹岩、火山角砾岩、凝灰岩、安山玢岩和流纹斑岩等。通过对测井曲线…     

运用LANDSAT ETM+和ASTER数据进行岩性分类

本文评价了运用ASTER和LANDSAT ETM+数据进行岩性制图的性能。分别利用ASTER数据不同波段区图像及其组合,以及ETM+数据进行岩性分类,并探讨了将ASTER和ETM+数据叠加在一起进行了岩性分类; 利用现有地质图对所有分类结果进行了定量评价。结果表明,ASTER数据不同波段的岩性识别能力不同,并且较ETM+数据能更准确地识别岩性。更重要的是,把ASTER与ETM+数据结合在一起进行岩性分类,可获得比用任一数据单独分类更高的分类精度,表明二者的光谱特征具有一定的互补性。     

基于热红外遥感数据的西藏冈底斯东段岩性识别

ASTER数据包含有从太空测量来自地球表面的多光谱热红外辐射数据。通过对JHU光谱库中岩石矿物热红外光谱特征的分析,以及对ASTER影像TIR波段光谱特征进行分析,利用比值法和光谱角制图法SAM相结合进行石英、砂岩和硅酸盐岩类等造岩矿物识别并在西藏冈底斯东段泽当矿田应用,最后将遥感解译分析结果与该区已的地质资料进行比较。结果表明,ASTER影像TIR波段基本上能识别硅酸盐类造岩矿物,并且对于岩性识别具有很大的应用潜力。