山东省大中型水库水化学性状研究──几种主要水化因子的变化及其在评价水库鱼产力中的作用

本文通过对山东省３８座代表性大、中型水库总氮（ＴＮ）、总磷（ＴＰ）、化学耗氧量、硬度及电导率（λ）五种主要水化因子连续两年（１９８９～１９９０）的调查与研究，探讨了水化因子与水库鱼产力的关系。用反映鲢、鳙生长状况的综合生长指数（ＧＩ）作为水库鱼产力的指标。它与水化因子相关分析表明，总磷是山东省３８座水库鱼产力的主要影响因子。提出ＧＩ与总磷、总氮及电导率等水化因子的逐步回归方程关系非常显著。证明利用水化因子作为水库鱼产力的评价指标是可行的。并指出：同一水库的相同水化因子存在年间差异，其主要原因在于降雨量和水库进水量的不同，鉴于此．同一水库鱼产力也存在年间差异。     

LAS格式解析及其扩展域的应用

激光雷达是近年来兴起的一种快速获取地物目标三维信息的主动遥感技术。其采集的离散激光点具有数据量大,信息丰富等特点。目前常用的LIDAR数据存储格式,在存储LIDAR数据时存在种种不足,且数据交换和共享困难。LAS格式是ASPRS制定的标准LIDAR数据交换格式,能较好地解决多属性离散激光点数据的存储问题,具有结构严谨,便于扩展等优点。本文在对LAS格式进行解析的基础上,针对LAS变长记录的扩展域,介绍了一些实际的应用。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

水平井含水率上升影响因素

利用塔里木油田塔中4油田(TZ4)底水油藏相关的地质、流体数据建立数值模型。在所建模型的基础上,应用数值模拟计算的累积产油、产水和产液量回归俞启泰水驱特征曲线,以反映水平井见水特征的参数b。以参数b为研究对象,采用正交试验的方法研究不同因素对b值的影响,筛选影响水平井见水特征的主要因素,认为原油粘度、油层厚度、非均质性及水平井水平段在油藏中的位置是影响水平井含水上升趋势的主要指标。最后建立主要因素与b值的关系式,结合俞启泰曲线b值图版,提出预测水平井见水规律的公式——图版法(F-b法)。应用F-b法对塔里木水平井含水率进行预测,并与其他相关方法及实际生产数据对比,认为F-b法可作为预测塔里木油田水平井含水率、估算可采储量的一种有效方法。     

胶东半岛大磨曲家金矿床成矿流体物理化学条件演化

胶东大磨曲家金矿床流体包裹体包括水溶液包裹体、富CO2包裹体和高盐卤水包裹体3种类型,前两者发育较多,高盐卤水包裹体发育极少。流体包裹体显微测温及盐度、密度、压力估算显示,水溶液包裹体均一温度为98~376℃,据冰点温度估算,盐度为0.53%~8.28%,水溶液包裹体均一压力低于50×105Pa;富CO2包裹体完全均一温度为255~348℃,盐度为2.42%~11.43%,均一压力为1 000×105~2 500×105Pa;富CO2包裹体中CO2均一温度为23.0~32.4℃,指示该类包裹体可能含有数量不等的CH4或H2S。静水压力体制下,根据纯CO2包裹体均一压力估算成矿深度约为1 km。在270℃左右,均一压力从富CO2包裹体到水溶液包裹体急剧降低,指示成矿流体在270℃左右可能发生过一次减压沸腾过程,成矿流体盐度和密度在270℃左右也有显著的变化。因此,沸腾作用及其引起的成矿流体物理化学条件的急剧变化可能是导致大磨曲家金矿床成矿物质沉淀的重要机制。     

基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价

采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。