中国海相碳酸盐岩的分布及油气地质基础问题

中国海相碳酸盐岩在陆上与海域广泛分布,尤以陆上最具特色。中国大陆由小克拉通地块、微地块及其间的造山带镶嵌构成,发育于这些克拉通上的海相古生代盆地规模小、盆内分异明显、盆缘改造强烈,受中新生代巨厚沉积物覆盖,海相碳酸盐岩埋深大、热演化程度高,储集层非均质性强,油气成藏与分布复杂。自威远、靖边气田发现以来,尤其是近年塔河、普光、元坝、安岳等大型油气田发现以来,海相碳酸盐岩的油气勘探前景逐渐明朗。长期的勘探实践发现了海相碳酸盐岩发育礁滩体、白云岩、岩溶缝洞体、裂缝带等四类储集体,它们受沉积、成岩与构造演化的共同制约;礁/滩储层、斜坡区岩溶、风化壳岩溶、裂缝带均可大规模成藏。目前,海相碳酸盐岩的深化研究与持续勘探面临一系列重大难题。在基础科学层面,古老生物群落、古生态、古气候与古地理特征及其耦合关系,克拉通盆地的成因与构造-沉积分异机制,原始盆地面貌及其演化过程,沉积充填动力学等研究方面亟待加强;在油气勘探应用层面,在岩相古地理重建、碳酸盐岩台地边缘精细刻画与台地内部结构细化、碳酸盐岩储集层多期叠加改造机理、岩溶储集层成因分类、非均质碳酸盐岩储集层描述和评价技术等研究方面需要不断深入,在源-储配置、油气成藏过程、油气保存与调整再分配,油气富集规律方面需要深入探索。建议整体与动态研究海相碳酸盐岩层系的"成盆-成岩-成储-成藏"的全要素、全过程,厘定古裂陷槽、古台地、古隆起的分布,落实烃源岩、有利储集层(礁滩体、白云岩、顺层与层间岩溶、裂缝带等)的分布及其配置关系,构建符合实际的油气成藏模式,为油气资源潜力评价和有利区带预测奠定基础,促进中国海相碳酸盐岩油气勘探的持续发现。     

论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法

首先分析了空间数据挖掘和知识发现（SMDKD）的内涵和外延；然后分别研究了用于SDMKD的概率论，证据理论，空间统计学，规则归纳，聚类分析，空间分析，模糊集，云理论，粗集，神经网络，遗传算法，可视化，决策树，空间在线数据挖掘等理论和方法及其进展；最后展望了SDMKD的发展前景。     

SVM方法在武汉区域夏季暴雨预报业务中的应用

以2003～2006年ECMWF数值预报产品、Japan和T213降水预报场资料为基础,应用支持向量机（SVM）方法和CMSVM应用软件平台,通过对训练样本进行交叉验证和模型核参数的逐渐逼近,分区建立了武汉区域16,个区SVM24h暴雨预报模型,并在武汉区域5～7月进行实时业务应用。通过预报结果检验,5～7月武汉区域暴雨预报TS评分为33．59％,其中湖北省平均成绩为34．69％、湖南省平均成绩为34．15％、河南省平均成绩为31．71％。检验结果较好,表明SVM方法在区域性暴雨预报中具有一定的预报能力和参考价值。     

联合DBSCAN聚类采样和SVM分类的滑坡易发性评价

针对基于机器学习的滑坡易发性评价中非滑坡样本选取不规范导致的分类精度较低问题,本文提出联合基于密度的噪声应用空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)采样策略和支持向量机(Support Vector Machine,...     

内蒙古突泉盆地侏罗系油气发现及工作展望

突泉盆地是公益性油气基础地质调查项目在大兴安岭中南部火山岩覆盖区已发现的油气新区,有望成为实现松辽外围侏罗系油气新区、新层系勘探突破的远景盆地.基于突泉盆地地质背景、沉积特征与烃源岩发育特征,阐述了突参1井和突D1井的地质设计思路及其油气发现情况,并从原型盆地恢复、烃源岩评价、火山岩覆盖区勘探方法以及非常规致密油的超低孔、超低渗储层等方面,对下一步工作进行了探讨.     

成矿预测:从二维到三维

随着矿产资源勘探方法以及计算机科学技术的不断发展,成矿预测的理论和方法已从定性发展至定量,从二维拓展到三维。近十年来,随着深部矿产资源勘探工作的推进,三维成矿预测研究得到了迅猛发展,相关理论与方法也已逐步走向成熟。本文总结了国内外二维成矿预测研究的现状,同时对近十年来国内外学者在三维地质建模技术、三维成矿预测方法等方面的主要成果和进展做了系统总结和分析。目前,国内外多个地区已相继开展了三维成矿预测工作,并成功圈定多个深部找矿靶区,相关成果为深部找矿勘探工作提供了新的方法和方向。在此基础上,本文对未来三维成矿预测的发展趋势进行展望,相较于传统的二维成矿预测,三维成矿预测往往受限于三维预测信息的缺乏。如何更好的挖掘二维数据在深度方向的指示能力,将二维数据推演至三维环境,利用数值模拟、机器学习等方法开展数据挖掘、充分发挥已有数据的内蕴信息将在未来推动三维成矿预测理论的深入发展,提高三维成矿预测的理论方法及应用实践水平。     

基于CART算法的三维成矿预测研究——以安徽白象山矿区为例

把地质大数据和人工智能技术引入矿产资源定量评价及成矿预测体系中,提高了海量地质数据的有效信息挖掘,弥补了传统方法的不足。本文基于白象山矿区基础地质资料和物化探成果资料,利用三维地质体建模技术和三维空间分析技术,量化三维控矿因素,建立了一种基于CART 算法的三维成矿预测模型。通过在白象山矿区的实验表明：该模型能较好的定位已知矿体,并且预测出在已知矿体北部、东部、东北部、西部、南部和东南部具有较高的成矿概率,可圈定找矿靶区。该模型将地质大数据应用于找矿勘探工作,具有纯数据驱动、预测精度高、预测结果可靠等优点。研究发现,该模型的预测效果与训练数据集的数量、矿控因素提取、决策树深度等有关。     

遗传算法优化的支持向量机湿地遥感分类——以洪河国家级自然保护区为例

湿地遥感分类作为湿地管理、监测与评价的重要手段,受到了广泛的关注。遗传算法(GA)借鉴了生物进化规律进行启发式搜索寻优,支持向量机(SVM)是一种新型的空间数据挖掘方法,二者相结合可以发挥各自的优势,寻找到支持向量机的全局最优参数,从而较准确地对湿地进行遥感分类。以洪河自然保护区为例,采用遗传算法优化的支持向量机方法进行了湿地遥感分类研究。同格网搜索下的支持向量机湿地遥感分类及最大似然监督分类对比,结果表明,遗传算法优化较格网搜索方式总精度提高了7.29%,较最大似然监督分类提高了12.06%,方法改善了沼泽、草地与裸地三种地物间的区分,是湿地遥感分类的有效手段。     

遥感影像分类与地学知识发现的集成研究

遥感与地学之间存在着数据与知识上巨大的互补性。本文通过地面类型数据将遥感影像分类与地学知识发现结合起来:用遥感数据驱动发现地学知识,用地学知识解释、确认、检验遥感分类结果,并使用统计值和分布谱来定量化表达地学知识,形成一体化的遥感地学分类系统。     

安徽南陵姚家岭铜铅锌矿床的发现及意义

姚家岭铜铅锌矿床是长江中下游金属成矿带铜陵矿集区近年来普查新发现的大型矿产地.矿床类型是与燕山晚期隐爆斑岩体侵入活动相关的浅成热液充填交代-斑岩型矿床。姚家岭铜铅锌矿床的发现,反映了该区成矿的多样性和复杂性,突破了本区矽卡岩型和层控叠加改造型两个传统的成矿模式。对铜陵矿集区乃至长江中下游地区的深部找矿工作具有十分重要的指导意义。