煤系地层中储层基本特征与优质储层的形成与分布

通过对鄂尔多斯盆地和四川盆地煤系地层中发育的优质储层分布规律研究,发现优质储层主要受层序界面、有利沉积相带、有机酸性水的溶蚀作用等因素控制。一般来说,优质储层主要分布在三级层序的中下部、三角洲平原或前缘多期分流河道叠置的部位。它们在有机酸性水大量形成时期保留了较多的原生孔隙,酸性水容易进入并溶解其中易溶的碎屑颗粒,产生大量次生溶蚀孔隙,从而形成相对优质的有效储集层。因此,优质储层纵向上与不整合面或层序界面密切相关;平面上受沉积有利相带或断裂带的控制。     

Investigations of nonlinear performances of implicit pseudodynamic algorithms

Although it has been shown that the implementation of the HHT-α method can result in improved error propagation properties in pseudodynamic testing if the equation of motion is used instead of the difference equation to evaluate the next step acceleration, this paper proves that this method might lead to instability when used to solve a nonlinear system. Its unconditional stability is verified only for linear elastic systems, while for nonlinear systems, instability occurs as the step degree of convergence is less than 1. It is worth noting that the step degree of convergence can frequently be less than 1 in pseudodynamic testing, since a convergent solution is achieved only when the step degree of convergence is close to 1 regardless of whether its value is greater or less than 1. Therefore, the application of this scheme to pseudodynamic testing should be prohibited, since the possibility of instability might incorrectly destroy a specimen. Consequently, the implementation of the HHT-α method by using the difference equation to determine the next step acceleration is recommended for use in pseudodynamic testing.     

基于Alpha稳定分布概率神经网络的围岩稳定性分类研究EI北大核心CSCD

工程围岩是一种高度非线性的复杂动态系统,其影响因素众多,单一的评价指标已不能准确描述围岩分类情况。目前,综合考虑多种指标评价围岩分类的方法很多,但围岩评价指标之间或多或少存在一定的相关性,其评价指标中存在一些服从非高斯分布的指标,无法满足概率神经网络(PNN)样本层中采用高斯分布作径向基函数的要求,因此,提出一种对称Alpha稳定分布(SaS)。SaS有更广泛的数学表达,其径向对称特性还可充当PNN样本层中高斯分布。在SaS的基础上,建立广州抽水蓄能电站二期工程围岩分类评价的SaS-PNN模型。预测结果表明,SaS-PNN模型具有良好的预测效果,其误判率为为4.55%。可为地下工程围岩分类评价提供一种新思路。     

从施工地质灾害看地质勘察设计和施工责任划分

施工期间发生地质灾害常导致何种因素引发的争论。对我国北方某高速公路深路堑边坡开挖到坡顶时发生整体滑坡的案例剖析,发现该边坡是多层云母片岩构成软弱夹层的顺向坡。通过对该区工程地质调查和资料分析,认为构成边坡体的多个软弱夹层及施工期间遭遇强降水是影响该边坡稳定性的主要自然原因。对本区复杂地质条件认识不足,勘察、设计和施工过程中预防、治理对策力度不够也是造成滑坡发生的人为原因。采用层次分析法、多因素关系矩阵法、德尔菲法（专家打分法）等3种方法,计算出了自然和人为6种因素作用因子权重值,给出了基于科学计算的因素作用结果分析和责任权重划分。本文研究结果可望为其他地质条件类似工程因子筛选和责任划分,提供一定参考。     

塔中地良奥陶系地层格架与沉积演化

塔里木中部地区奥陶系大致以Ⅰ号断裂为界分东北和西南两个地层分区,自下而上分白云岩段、灰岩段、泥质灰岩段、泥岩夹灰岩段、泥岩夹砂岩段、砂砾岩段、泥岩夹砂岩段、泥岩灰岩互层段和砂岩段等9个岩性段。早奥陶世,塔中地区以碳酸盐岩台地相为主,自西向东为局限台地相、开阔台地相、台地边缘相和深水斜坡相。中——晚奥陶世,塔中地区西部以混积陆架相为主,东部以深水斜坡相为主。中—晚奥陶世,塔中东部及塔东地区在构造上具弧后前陆盆地性质。中—上奥陶统地层完整地记录了该盆地从形成发展到消亡的过程,即早期为深水斜坡相复理石活动沉积,晚期演化为浅海陆架相稳定沉积。     

新疆天山冰川区动力过程的空间分布特征

冰川环境中的动力过程种类多且复杂。一般冰底以挤压、磨蚀等过程为主，其它部位则是以斜坡、塌积、坠落、流水、寒冻风化等过程最多。前者能真正反映冰川动力过程的本质。地貌全过程（侵蚀、搬运、堆积）中，堆积过程控制着冰碛的构造、层序、组构和相模式。     

江苏省土壤元素地球化学基准值

土壤元素地球化学基准是指自然环境中土壤元素正常含量,属于土壤固有的化学组成与结构特征。江苏省现有国土面积约102 600 km2,至2007年已经完成全省1∶250 000多目标区域地球化学调查。按照4 km2采集1个样品、采样深度150～200 cm,16 km2分析测试1个组合样,共获得全省6 127个代表自然环境土壤之样品的52个元素与TOC含量的数据,剔除异常含量数据后,以平均含量代表全省土壤元素地球化学基准值、"基准值±1.5或2倍标准离差"表示元素基准值变化范围,获得了江苏省土壤52个元素及TOC的地球化学基准值,为土壤环境评价等提供了基础资料。结果表明:(1)全省土壤大多数元素含量数据不服从正态分布,但剔除异常数据后对平均含量影响不明显;(2)人为活动因素导致江苏土壤的Cd、Hg、Se、N等元素在地表20 cm以上深度发生显著富集,给建立土壤元素地球化学基准值增添了新的难度;(3)成土母质、土壤成因类型与地貌等差异是影响江苏土壤元素含量分布的基本要素。     

有机污染物在不同沿海沉积环境中积累的差异性

以浙江沿海水域为研究区域,在系统地测定水体与沉积物中有机污染物种类的基础上,研究了表层沉积物中有机污染物的积累与沉积环境、沉积物矿物组成和排放环境因素之间的相互关系.结果显示,沿海水体和表层沉积物中主要存在的有机污染物有石油烷烃类化合物、邻苯二甲酸酯化合物、有机硅氧链类化合物、氯代苯酚类、苯醚类和胺类化合物等6大类,它们在表层沉积物中的积累强度呈现出河口大于沿岸大于强潮汐河沉积环境的趋势,但在相同沉积环境的沉积物中有机污染物的积累强度存在一定的差异,这说明有机污染物在沿海沉积物中的积累除与沉积环境有关外,还与区域有机污染物的排放特点有关.     

水力压裂微地震井地联合监测系统及仪器

水力压裂技术是油气田增产和低渗透油田开发的有效技术手段,通过监测油层裂缝延展过程中产生的微地震事件,能够有效地判断裂缝走向.现有的井中监测方法存在成本较高、施工难度大的问题;地面监测存在信号信噪比低、垂向分辨能力差等问题.本文采用井地联合微地震监测的方法,在地面布置采集仪器的同时,选择邻近的单口监测井放置井中仪器,对微地震事件进行联合监测定位.采用联合监测的方法,在水平方向和垂直方向上都能够获得较好的监测视角,对比单一监测方法提高了微地震事件的定位精度.在此方法的基础上研制的井地联合微地震监测仪器系统,解决了现有仪器系统在进行联合监测时通讯链路不通的问题,实现了在压裂施工现场对微地震联合监测数据的实时回收、处理及结果呈现.应用本系统在大庆油田进行现场监测,获取的微地震事件对压裂裂缝进行了有效评价;通过对已知射孔点进行反演定位,采用井地联合监测将定位误差由地面监测的32 m降低至14 m,验证了本文技术的有效性.     

黄海潮波系统下的GOCI反演及OSU模式海表流场数据适用性研究

黄海呈现独有的地形条件,且该海域的潮波运动独具特征。本文利用静止海洋水色成像仪（Geostationary Ocean Color Imager, GOCI）遥感反演和俄勒冈州立大学（Oregon State University,OSU）潮流模式分别获取了黄海海域的海表流场,基于该海域独特的潮波系统提出并识别潮波干涉区,进而对GOCI反演的流场做潮流提取,并对两种潮流数据作分区可用性评价,通过实测的漂流浮标数据验证评估。结果表明：利用GOCI反演和OSU潮流模式获取的海表流场具有一定程度的可靠性,GOCI反演的海表流场的流速平均相对大小误差值为0.77,OSU潮流模式获取的海表流场流速平均相对大小误差值为0.49;在靠近潮波干涉区的黄海中部海域,GOCI潮流数据与实测数据在方向上的一致性要优于OSU潮流数据,两者平均角度误差值分别为48.45°和63.10°;在远离潮波干涉区的黄海近岸海域,OSU潮流数据与实测数据在速度大小和方向上的一致性要优于GOCI潮流数据。