利用滩坝砂体规模研究古风力的定量恢复*

古风力是一项重要的古气候指标,其定量恢复是一个难题。风作用于水体产生的波浪大小间接地反映了风力,能够为古风力的恢复提供思路。发育于破浪带和冲浪回流带的破浪沙坝、沿岸沙坝分别记录了破浪和冲浪过程,作者分别介绍利用古湖泊中发育的破浪沙坝和沿岸沙坝进行古波况和古风力恢复的原理和操作流程。(1)根据破浪沙坝的几何形态,可以将其厚度与破浪水深建立函数关系,而破浪水深又由破浪波高决定,因此破浪沙坝厚度可以恢复破浪波高,据此可以进一步根据波浪统计关系恢复有效波高、根据风浪关系恢复风力。此方法依托以下3个参数: 单期次的破浪沙坝厚度、破浪沙坝的基座坡角、古风程。(2)沿岸沙坝厚度近似记录了冲浪的极限高度,后者受控于有效波高,据此也可以恢复有效波高和风力。此方法依托以下5个参数: 单期次的沿岸沙坝厚度、古(平均)水深、古风程、古风向相对于岸线的入射角、组成沿岸沙坝的沉积物粒度。上述2种方法综合性较强,涉及古风向、古地形坡度、风程或盆地直径、古水深等参数的恢复,需要综合运用古地貌恢复、去压实校正、古岸线识别、古水深恢复等技术,并需要结合波浪理论。古湖泊滨岸带地层中保存有大量的滩坝沉积,利用其恢复古波况和古风况具有一定的应用前景,能够有助于更详细地重建沉积盆地的古地理背景。     

安徽宿松志留系—泥盆系碎屑锆石物源分析及其大地构造意义*

安徽宿松志留系—泥盆系分布于下扬子地层区西部,大别造山带东南缘,郯庐断裂带南端东侧。为了获得宿松地区志留系—泥盆系的物源信息,对出露于宿松地区的坟头组、茅山组及五通组细砂岩及粉砂岩进行了碎屑锆石LA-ICP-MS U-Pb定年。结果显示,3个样品均获得了约970 Ma、820 Ma的主要峰值年龄和约450 Ma的次要峰值年龄。碎屑锆石主要来源于花岗质岩石。根据花岗岩中锆石的判别图,研究层段碎屑锆石大多属于I型和S型花岗岩锆石,而江南造山带内新元古代及华南地区加里东期的花岗质岩石大多为I型和S型。通过与华南碎屑锆石年龄谱的对比,认为研究地层物源主要来自华南板块内部。根据锆石结晶年龄与沉积年龄差异模式图,判别出安徽宿松志留系—泥盆系形成于碰撞背景。     

基于孔压静力触探的岩土参数正态性检验方法对比

岩土参数的正态分布是岩土工程可靠分析的基本假定之一。目前,岩土工程参数的正态性检验以KS （Kolmogorov-Smirnov）检验为主,然而诸多研究表明,对于小样本数据,KS检验的正态性检验结果并不可靠。本文以废黄河泛滥沉积相粉土中的孔压静力触探（CPTU）锥尖阻力q_t数据为研究对象,首先采用ANOVA （方差分析）检验,从CPTU测试资料中进行总体的样本筛选,然后应用SW （Shapiro-Wilk）检验、KS检验、LF （Lilliefors）检验和AD （Anderson-Darling）检验等4种正态性检验方法,在不同样本容量条件下,对测试数据进行正态性检验评价。当测试数据的样本容量充足时,分析结果表明：SW检验结果最为严格,KS检验结果最不保守,而LF检验和AD检验的严格性介于两者之间;对于常规岩土工程设计,采用KS检验结果即可满足稳定性分析要求,对于复杂岩土工程设计,采用SW检验对设计参数进行正态性检验,可降低设计的不确定性。     

渤海湾盆地庙西中南洼围区原油成因类型及分布主控因素

通过原油生物标志化合物参数聚类分析,在对比沙河街组不同层系烃源岩地化特征的基础上,分析了渤海海域庙西中南洼已发现原油的成因类型、来源及其分布规律。结果表明,研究区目前已发现的原油主要有Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型3种成因类型,其中：Ⅰ型原油来源于沙三段烃源岩,主要分布在垦利6-4区和蓬莱25区,其进一步可分为Ⅰ₁和Ⅰ₂两个亚类,分别对应中高熟沙三型原油和中低熟沙三型原油;Ⅱ型原油来源于沙三段和沙四段烃源岩,主要分布在蓬莱31区;Ⅲ型原油主要来源于沙四段烃源岩,可能有少量的沙三段烃源岩贡献,主要分布在渤中36区。原油地化特征及分布规律指示研究区为近源成藏特征。综合烃源岩分布特征及断层活动性分析认为蓬莱25区和垦利6-4区原油类型主要受烃源岩控制,而蓬莱31区和渤中36区原油类型和分布受断裂和烃源岩联合控制。     

微动技术在堤坝渗漏探测中的应用

堤坝是重要的水利工程,其安全性至关重要。坝体渗漏是常见的安全隐患之一,对坝体渗漏位置、程度以及坝体结构变化的探测一直是重要的物探课题。微动勘探作为一种新兴的物探手段,应用范围正逐步拓展,通过某水库大坝渗漏检测实例,展示频率-波数法微动线性点阵剖面测量进行大坝渗漏检测的效果,该技术通过提取频散曲线及视S波速度成像,刻画地层速度结构并圈定异常,可实现对大坝渗漏快速精确的无损探测,具有一定的方法优势和广泛的应用前景。     

断陷湖盆缓坡带古河道定量恢复方法及油气地质意义：以霸县凹陷文安斜坡东营组为例

河流沉积砂体定量表征是油田高效勘探开发的重要基础。文章综合利用定量岩心分析、测井相分析、定量地震沉积学和三维地震剖面识别方法,对霸县凹陷文安斜坡东营组古河道砂体厚度,河道（带）宽度,（满岸）河道水深等河流参数进行了定量化计算。研究表明,文安斜坡东营组发育北部苏桥、中部文安和南部长丰镇三个物源输入口,河流呈NEE-SWW向分散于文安斜坡带,其中河道带宽度（w）为1.04~2.61 km,平均宽度（wcb）为1.71 km;主河道宽度（W）为15.2~179.6 m,平均宽度（Wc）为84.4 m;主河道沉积水深（D）为1.34~5.21 m,平均水深（Dc）为3.29 m;主河道满岸水深（Dmax）为2.35~9.15 m,平均满岸水深（Dmaxa）为5.77 m;主河道沉积厚度（H）为2.15~8.32 m,平均厚度（Hc）为5.25 m,河道长度（L）为18.5~28.2 km,平均河道带长度（Lcb）为25.1 km,流向（A）为40°~65°。确定文安斜坡东营组发育辫状河沉积,斜坡东侧中外带为主要的砂岩卸载区,河流以垂向挖掘性河流为主,侧向迁移为辅,河道砂岩平面呈“条—带”状。文安斜坡西侧内带以侧向迁移河流为主,下蚀作用为辅,河道砂岩呈“席—带”状。东营组河道砂岩具有“下生上储”的有利成藏条件,具有良好的岩性、构造—岩性圈闭（油气藏）勘探前景。     

Brittleness index predictions from Lower Barnett Shale well-log data applying an optimized data matching algorithm at various sampling densities

The capability of accurately predicting mineralogical brittleness index(BI)from basic suites of well logs is desir-able as it provides a useful indicator of the fracability of tight formations.Measuring mineralogical components in rocks is expensive and time consuming.However,the basic well log curves are not well correlated with BI so correlation-based,machine-learning methods are not able to derive highly accurate BI predictions using such data.A correlation-free,optimized data-matching algorithm is configured to predict BI on a supervised basis from well log and core data available from two published wells in the Lower Barnett Shale Formation(Texas).This transparent open box(TOB)algorithm matches data records by calculating the sum of squared errors be-tween their variables and selecting the best matches as those with the minimum squared errors.It then applies optimizers to adjust weights applied to individual variable errors to minimize the root mean square error(RMSE)between calculated and predicted(BI).The prediction accuracy achieved by TOB using just five well logs(Gr,pb,Ns,Rs,Dt)to predict BI is dependent on the density of data records sampled.At a sampling density of about one sample per 0.5 ft BI is predicted with RMSE～0.056 and R2～0.790.At a sampling density of about one sample per 0.1 ft BI is predicted with RMSE～0.008 and R2～0.995.Adding a stratigraphic height index as an additional(sixth)input variable method improves BI prediction accuracy to RMSE～0.003 and R2～0.999 for the two wells with only 1 record in 10,000 yielding a BI prediction error of＞±0.1.The model has the potential to be applied in an unsupervised basis to predict BI from basic well log data in surrounding wells lacking mineralogical measure-ments but with similar lithofacies and burial histories.The method could also be extended to predict elastic rock properties in and seismic attributes from wells and seismic data to improve the precision of brittleness index and fracability mapping spatially.     

内蒙古呼包鄂地区近56年来大气环境容量变化特征分析

为探讨内蒙古呼包鄂地区大气对污染物承载能力的变化,科学评价气候变化对大气环境的影响,利用1961—2016年呼包鄂地区8个国家气象站降水量、风速、云量资料,分析了该地区气象条件的变化特征及大气环境容量的时空分布特征,并对大气环境容量与气象要素之间的相关性进行了分析。结果显示:呼包鄂地区大气环境容量1月的最小、4月的最大,春季的>秋季的>夏季的>冬季的,年平均大气环境容量为62.4 t/d/km^2;月、季、年平均大气环境容量呈波动减小趋势,特别是20世纪70年代末期之后减小趋势更为显著;有明显的空间分布特征,由城区向郊区逐渐增大,城郊差异冬季最为明显,夏季差异最小;大气环境容量与降水相关性差,与风速和日最大混合层高度呈显著的正相关关系,特别是与风速相关性更显著,与小风日数呈显著的负相关关系。