沉积旋回叠置形式的波形分析及旋回层序划分方法

在陆源碎屑岩地层的沉积记录中,测井曲线上一个砂泥岩旋回可以采用正弦波进行描述,测井曲线幅度的高低反映旋回粒度大小的变化,旋回波长则是度量旋回厚度的标尺。本研究表明,测井曲线变化幅度与其平均值之差计算的累积残差曲线,是识别沉积体系、判别旋回层序界面的一个有效图解方法。根据数值模拟实验,证实对于任意一个级次的旋回复合波系,累积残差曲线的正半波和负半波曲线分别对应低频旋回的向上变细和向上变粗的沉积序列,正半波和负半波曲线的转换点位置对应旋回层序界面的深度。同时,引进测井曲线的频谱分析和滤波方法,可以划分沉积旋回的级别,进而研究沉积旋回变化形式的驱动机制。文中以柴达木盆地东部地区仙3井为例,根据测井数据计算的累积残差曲线,说明了划分低频和高频旋回层序的方法和流程,讨论了旋回幅度、波长变化与沉积环境和沉积速率的关系。     

结合蒸汽和空气注入修复多孔介质中DNAPL污染物的多目标多相流模拟优化

基于数值方法模拟对比分析仅注入蒸汽与同时注入蒸汽和空气两种情形下原位曝气方法修复多孔介质中DNAPL污染物(以TCE为例)的修复过程。结果显示蒸汽的注入速率和焓值对蒸汽锋面在含水层中的运移速率影响显著;同时注入蒸汽和空气能够有效抑制只注入蒸汽时出现的DNAPL再冷凝现象,从而提高修复效率。基于模拟-优化方法对同时注入蒸汽和空气修复的理想范例建立了多目标多相流优化模型,采用一种自适应通用多目标优化算法AMALGAM求解Pareto锋面。优化结果表明基于混合优化框架的AMALGAM优化算法能有效综合利用多种独立进化算法的优点,自适应地根据独立进化算法的优劣生成子代,保证子代种群最优,收敛速度较NSGA算法更快。     

近50a来新疆降水随海拔变化的区域分异特征

依据降水随高度变化率和分区连片的原则,将新疆102个气象站划为两种类型6个降水分区.海拔〈2 500m的3个区,降水随海拔变化近似呈线性;海拔〉2 500m的3个区,降水随海拔变化呈近似二次曲线类型.线性分布类型最大降水高度带在山顶,二次曲线类型最大降水高度带在＂山腰＂,它随季节和气候干旱程度发生变化：夏季高,冬季低;...     

云南麻栗坡铁厂铝土矿地质特征及控矿因素

文章从区域成矿地质背景入手,详细研究了铁厂铝土矿矿床地质特征,较系统讨论了岩相古地理、构造、岩性、气候和古地貌等控矿因素,为矿床成因研究和找矿勘查提供依据。     

藏北雁石坪夏里组高频岩相旋回的驱动机制研究

Walsh频谱分析引用不连续的方波代替傅里叶频谱分析中连续的正弦波和余弦波,由于Walsh函数的不连续性,它广泛应用于地层旋回周期的检测。藏北雁石坪地区中侏罗统夏里组发育一套以砂岩、泥岩为主的高频岩相旋回,在地层颜色上也表现出较好的旋回性。对该组地层岩性和颜色进行Walsh频谱分析对比发现,岩性频谱曲线及颜色频谱曲线的主频周期与米兰科维奇旋回周期之间均具有极好的对应关系,认为海平面的周期性变化是夏里组高频岩相旋回的驱动机制。同时根据岩性旋回频谱和颜色旋回频谱计算得出夏里组的沉积速率约为0．111m／ka,沉积持续时间约为3．689Ma。     

基于小波分析的神经网络在遥感测温数据拟合中的应用

将小波母函数嵌入人工神经网络的神经元,形成紧致型小波神经网络,该网络用于遥感测温的数据拟合中,可提升纯粹的BP神经网络的拟合精度。本文结合红沿河核电站无人机红外测温试验,对其采集的一组温度数据采用小波神经网络进行拟合。对实验数据进行了统计分析,结果表明:小波神经网络能保证拟合误差在很小的范围之内,并且优于BP神经网络。     

基于深度学习的PM2.5预测模型建立

本文以京津冀地区为例,选择大气气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)和气象参数为影响因子,建立基于深度置信网络DBN(Deep Belief Nets)的PM2.5预测模型,对PM2.5进行有效预测,并与BP神经网络预测结果对比,最后形成整个京津冀地区的PM2.5预测专题图。实验结果表明基于深度学习的置信网络对PM2.5浓度预测效果比BP神经网络更佳,预测精度有较大提高。     

磁化率测量在沉积锰矿床中的应用

为研究磁化率在沉积锰矿床中的应用,对广西下雷锰矿床的钻孔岩心进行了磁化率测量试验。结果表明,含锰岩系中矿层磁化率与围岩磁化率明显不同,通常碳酸锰矿磁化率值比围岩要高出1~2个数量级,而围岩中硅质岩、灰岩、泥岩的磁化率无明显差异。磁化率可作为野外快速判别含锰岩系的代用指标。通过讨论下雷原生碳酸锰矿的磁化率异常,认为碳酸盐矿物磁性很低,对磁化率的贡献极小,磁化率异常高值指示与其伴生的铁质矿物;碳酸锰矿中含有磁性矿物,其磁性强弱决定了矿层磁化率的大小;黏土矿物中的绿泥石可吸附含铁的强磁性物质,绿泥石及其含量是影响碳酸锰矿磁化率的一个重要因素。     

基于测井曲线频谱分析柴达木盆地西部七个泉地区上、下油砂山组米兰科维奇旋回特征

七个泉地区位于柴达木盆地西北缘,由于毗邻阿尔金断裂带等原因,地层较为复杂,高精度的沉积旋回研究较薄弱且鲜有讨论。对柴达木盆地西部七深2井自然伽马测井数据进行了频谱分析及滤波分析,分析结果表明中高频旋回厚度比值与天文轨道周期比值具有良好的对应性,在论证了沉积速率之后,表明柴西七个泉地区上、下油砂山组地层中较好地保存了米兰科维奇旋回。其中上油砂山组短偏心率,轴斜率长周期、短周期,岁差长周期、短周期所控制的沉积旋回厚度分别为11.38,5.92,5.10,2.35,2.11m;下油砂山组短偏心率,轴斜率长周期、短周期,岁差长周期、短周期所控制的沉积旋回厚度分别为8.17,4.45,3.27,1.85,1.51m。     

MGO软件在地下水污染抽出-处理方案优化中的应用

国内外用于地下水流和污染物运移的模拟软件很多,但用于地下水系统模拟优化的软件极少。在概略介绍一款模块化地下水模拟优化软件MGO基础上,利用该软件并选取遗传算法对美国犹他州某一地下水污染场地抽取-处理(pump and treat,PAT)系统的模拟优化模型进行求解,寻求最优动态抽水处理方案。结果表明:在优化后的动态管理策略下,管理期内PAT系统的总抽水量减小9.89%,使抽水成本和污染物处理成本相应减少,优化后的总成本较优化前减少11.27%。实例研究表明:MGO能够有效求解地下水PAT系统模拟-优化模型,可推广应用于大型场地条件下基于水力控制的地下水污染治理方案的优化实践。