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以层序地层研究为基础,根据铸体薄片、扫描电镜、镜质体反射率、X衍射及地球化学等分析,对东营凹陷沙河街组层序与成岩的关系进行了系统研究。研究结果表明:不同层序部位具有不同的成岩响应,低位体系域主要发育微晶方解石胶结、硬石膏胶结、黄铁矿胶结等,湖盆扩张体系域主要发育有铁碳酸盐胶结、粘土矿物胶结等;高位体系域主要发育有白云石胶结、铁白云石胶结、溶蚀作用、粘土矿物胶结等;层序界面附近主要发育溶蚀现象和铁碳酸盐岩胶结现象。层序发育过程中,原始水介质条件及元素富集规律是引起早期成岩响应的主要因素,并对早期的成岩物质组分造成强烈影响;讨论了层序对成岩演化的控制作用,主要体现在3个方面:a.层序发育控制了原始成岩组分,进而控制后期成岩改造;b.早期成岩作用对层序发育过程具有一定的响应关系,后期成岩改造掩盖了部分成岩响应;c.层序界面通过河流作用、沉积间断减缓压实作用、后期成岩流体的侵入作用对成岩演化造成影响。 相似文献
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物源与沉积相对鄂尔多斯盆地北部上古生界天然气优质储层的控制 总被引:7,自引:0,他引:7
利用LA-ICP-MS锆石微区原位U-Pb定年方法,建立了鄂尔多斯盆地北部上古生界下石盒子组盒8段与山西组山1段砂岩碎屑锆石的年龄谱系,结合砂岩重矿物分析、显微镜下碎屑矿物的定量统计与阴极发光鉴定,通过与源区地层同位素年代学的对比,分析了研究区上古生界天然气储层的物源区和母岩的时代、性质。在大量岩心观察与沉积相研究的基础上,通过镜下对砂岩薄片中碎屑矿物、填隙物、孔隙类型及其含量的观察与定量统计,结合砂岩图像粒度、孔隙度、渗透率、毛细管压力测试,研究了各砂岩类型及其骨架矿物与胶结物的特征、孔隙类型、储集物性及平面分布规律。讨论了源区母岩的性质、沉积相及空间展布、沉积作用与水动力条件等对形成天然气优质储层及储层储集性能演化的影响。 相似文献
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为掌握蒙古韭(Allium mongolicum)在中国的分布现状和种群发展趋势,采用野外踏查和栽培实验相结合的方法,对其地理分布范围进行了界定;以结实量调查数据为基础,分析了不同分布区域蒙古韭的结实特点以及影响因素。结果显示:(1)蒙古韭在中国的分布区约在36°28′—46°14′N、88°39′—116°05′E之间,包括陕西、甘肃、宁夏、内蒙古、新疆、青海6省(区)。(2)由于生境差异,蒙古韭不同群落中物种组成差异很大,蒙古韭多为伴生种或偶见种,很少为优势种。(3)不同生境条件下蒙古韭的结实特性差异较大,多数地区没有结实或结实率很小,主要是因为干旱导致其生殖生长受阻,加之人为因素干扰,使蒙古韭不能正常完成其生活史。 相似文献
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正近年来,青海省经济的高速发展对土地、矿产资源的需求越来越大,导致了国土资源违法违规行为易发高发,偷采盗采砂金、煤炭等矿产资源违法屡禁不止,造成生态环境破坏,群众信访案件增多。重点项目、民生工程、未批先建等政府主导违法现象突出。同时,国土部门执法手 相似文献
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一种基于贝叶斯理论的区域斜坡稳定性评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本文结合滑坡物理模型和统计模型的优点,针对小流域滑坡稳定性分析,建立了一种基于贝叶斯理论的区域斜坡稳定性评价模型。该模型主要采用灾害自身信息来修正原始模型中的参数,解决了区域稳定性评价中参数难以确定的问题。该方法首先设定模型的初始参数分布,然后利用采样点雨前和雨后稳定性不同的信息建立验证方程,再根据马尔科夫链蒙特卡罗模拟和贝叶斯方法确定最终的参数分布,进而得出区域稳定性分布。应用该模型对福建省蔡源小流域的6 13滑坡群发性事件进行分析。结果显示,蔡源小流域地区的无量纲黏聚系数C为0.028,有效摩擦角为16.7,土壤的导水系数T和降雨量q的比值为529.026m,可能不稳定地区和不稳定地区达到76.0%。该模型利用历史灾害数据自动模拟出合适的参数,对区域滑坡稳定性评价具有重要意义。 相似文献
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人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比 总被引:1,自引:0,他引:1
机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP(Back Propagation)人工神经网络模型和CART(Classification and Regression Tree)决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。 相似文献
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