川滇黔铅锌(锗)成矿区区域地球化学测量在找锗预测中的作用

锗作为一种稀散元素,是现代信息产业最重要的金属之一,然而大多数锗资源是在综合评价煤矿床、铅锌矿床以及铁矿床的过程中发现的,缺乏专门的找锗方法。为了进一步加强锗矿找矿方法的研究,本文以川滇黔接壤处作为研究区,通过采用探索性分析方法(EDA)和基于分形理论的浓度-面积(C-A)方法以及证据权模型,分析研究区内低密度水系沉积物测量数据Zn、Ge元素的数字特征和分布规律。结果表明:(1) Ge元素分布由单个总体构成,基本符合正态分布,数值变化小(变异系数=0. 13),基本围绕地壳丰度值(1. 6×10~(-6))波动,且矿床的分布与地球化学异常之间没有明显的相关关系,因此采用以Ge找Ge的思路是行不通的,而这可能是由于Ge在表生氧化状态下的多亲和性和高度分散性造成的。(2) Zn元素分布明显不符合正态分布,且有多个峰值,数据离散程度大(变异系数=1. 14),可能至少由两个以上总体构成,且在空间上矿床的分布与地球化学异常之间有良好的相关关系,大多数矿床位于相对高值区。另外鉴于在原生状态下,Ge元素往往以类质同象的形式赋存在闪锌矿中,因此在区域上采用以Zn找Ge的思路是可行的。(3)采用累计概率法、直方图法、箱式图法、原生晕法以及基于多重分形的C-A方法,确定的异常下限分别为146. 5×10~(-6)、392. 7×10~(-6)、153. 9×10~(-6)、87. 5×10~(-6)和124×10~(-6)。通过采用证据权方法所提供的空间相关性统计量(t)进行检验,发现异常下限应当落在120×10~(-6)～130×10~(-6)的区间内。因此基于分形理论的C-A方法是最合理的,这可能是其不仅考虑了频数特征,还考虑了空间几何特征的原因。(4)在圈定地球化学块体的基础上,结合热液矿床受构造控制,且往往具有"丛聚效应"以及"鹤立鸡群"的特点,圈定黑区-赤普、大湾子-大桥边、茂租-乐红、毛坪、天宝山-小石房、猫猫厂-白蜡厂、大梁子、会泽、青山-杉树林、猴子厂-顶头山以及富乐作为寻找锗矿的潜力区,建议进一步加强这11个矿田级远景区锗资源的找矿工作。     

Prediction Model of Coal Reservoir Pressure and its Implication for the Law of Coal Reservoir Depressurization

The main methods of coalbed methane(CBM) development are drainage and depressurization, and a precise prediction of coal reservoir pressure is thus crucial for the evaluation of reservoir potentials and the formulation of reasonable development plans. This work established a new reservoir pressure prediction model based on the material balance equation(MBE) of coal reservoir, which considers the self-regulating effects of coal reservoirs and the dynamic change of equivalent drainage area(EDA). According to the proposed model, the reservoir pressure can be predicted based on reservoir condition data and the actual production data of a single well. Compared with traditional reservoir pressure prediction models which regard EDA as a fixed value, the proposed model can better predict the average pressure of reservoirs. Moreover, orthogonal experiments were designed to evaluate the sensitivity of reservoir parameters on the reservoir pressure prediction results of this proposed model. The results show that the saturation of irreducible water is the most sensitive parameter, followed by Langmuir volume and reservoir porosity, and Langmuir pressure is the least sensitive parameter. In addition, the pressure drop of reservoirs is negatively correlated with the saturation of irreducible water and the Langmuir volume, while it is positively correlated with porosity. This work analyzed the reservoir pressure drop characteristics of the CBM wells in the Shizhuangnan Block of the Qinshui Basin, and the results show that the CBM reservoir depressurization can be divided into three types, i.e., rapidly drop type, medium-term stability type, and slowly drop type. The drainage features of wells were reasonably interpreted based on the comprehensive analysis of the reservoir depressurization type; the latter was coupled to the corresponding permeability dynamic change characteristics, eventually proving the applicability of the proposed model.     

开放洞穴环境变化特征及其影响因素:以桂林凉风洞为例

通过对桂林凉风洞洞穴内、外温湿度、pCO2进行连续高频监测,发现洞穴温度受大气度温影响呈现出季节性变化规律。由于受到洞穴结构的阻隔作用影响,洞穴由外向里的温度变化幅度逐渐变小,并且响应的时间存在季节性差异。监测数据表明:洞穴内部温度的季节性变化幅度明显低于洞外气温变化幅度。比较洞内、外温度的时间序列发现,在季节尺度上洞穴温度升温阶段滞后时间长（与外部通风的气温流动交换慢）,降温阶段滞后时间短（与外部通风的气温流动交换快,呈现突变特征）,这可能与不同季节洞穴内部结构的“缓冲作用”的强弱变化有关。该洞穴空气中pCO2存在明显的夏季高、冬季低的季节性变化特征。并且外界大气环境季节性变化和洞穴上覆动植物的季节性活动,使得洞穴pCO2主控因素也存在季节性差异。      

基于因子分析的LM-BP网络的盾构施工地表沉降预测

盾构施工引起的地表沉降量的预测与评价具有很强的随机性和不确定性,用常规的数学模型难以准确表达。本文采用因子分析法对影响盾构施工引起地表沉降的9个因素进行了主因子的提取,得到4个主因子。以此数据集对BP神经网络进行训练,并用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行了优化,建立了基于因子分析的LM-BP神经网络预测模型。结合工程实例将预测结果与LM-BP神经网络模型的预测结果进行比较分析,表明本预测模型具有较高的准确性,符合实际工程的需要。     

耦合PCA-SVM算法的金矿矿床规模预测分析研究

判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的主要特征,再将主要特征带入支持向量机算法,从而训练出最优分类器以预测金矿成矿规模。文中共使用了3 812个金矿样本数据用于学习训练和预测分析,训练准确率为92.3%,测试准确率为88.7%,分别比直接使用支持向量机算法高出14.3%和17.1%。基于PCA-SVM的预测模型,不仅消除了人为主观因素的影响,而且有效提高了勘探过程中矿床预测的准确率和矿床勘探的效率,为地质勘查工作提供依据。     

煤层定向水平分支井预测方法研究

借鉴石油系统地质导向工作方法,提出煤层中水平段钻进确定煤层倾角的三维空间计算方法,以及如何指导进入着陆点后调整孔斜角的原则。根据不同地层产状下钻头钻进和钻出煤层的姿态,总结出在钻进过程中因煤层产状变化引起的8种不同脱靶(入靶)模式,并推导出三维空间内8种模式下真实煤层视倾角的计算方法。采用半定量的方法给出脱靶后调整钻孔轨迹的方法以及孔斜调整区间。通过钻探实例验证该预测算法能够指导减少脱靶,提高煤层钻遇率和钻井效率。     

太原ML5.0级地震前后的重力场变化

讨论了2002年9月3日太原ML5.0级地震前后重力场的变化.震前2001年12月～2002年6月重力场表现为上升-下降-上升及平静-活动-平静的活动方式.部分测点点值、测段段差值的趋势性异常在持续相当长时间后,于2002年3月发生转折,6月表现为变化加速,点值和段差值的变化幅值在(30～60)×10-8m·s-2之间,地震发生在加速变化过程中.震后该区的重力异常逐渐恢复.重力变化可能是由该区地壳形变、地壳深部质量迁移和断层蠕动共同作用引起的.     

基于CSA-PLS算法的养殖水体水质快速高光谱预测反演模型研究

养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜索算法(CSA)结合偏最小二乘回归(PLSR)的高光谱特征波段筛选方法,快速构建回归模型,实现光谱数据的精准预测反演。以连片的养殖小区为研究对象,采集养殖水体样本并拍摄同时期的高光谱影像数据。首先对提取的采样点光谱数据利用多种数据变换方法分别预处理;其次利用这些数据,对水质指标总氮(TN)、氨氮(NH₄⁺-N)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)分别构建全波段的SVR和AdaBoost回归模型,同时与提出的CSA-PLS自动筛选波段方法和传统的连续投影算法(SPA)筛选波段后构建的模型进行比较分析;最后根据决定系数(R²)和均方根误差(REMS)选出适合各水质指标的最优模型。从实验结果可以看出,所提波段筛选方法的AdaBoost模型预测结果优于SVR和传统SPA方法提取特征波段后构建的模型,与全波段最优模...     

基于潜标观测的黑潮-亲潮混合区近惯性能量季节变化特征研究

近惯性内波广泛存在于全球海洋,是维持深层海洋跨等密度面湍流混合及海洋层结的重要能量来源。基于黑潮-亲潮混合区的多年深海潜标数据,分析了:(1)该海域近惯性内波及其能量的季节变化特征与影响因素,(2)上层和深层近惯性运动的频率、波数谱及垂向分布等特征。结果表明,该海域存在丰富的近惯性动能,无论海洋上层还是深层均呈现显著的冬季强、夏季弱的季节变化特征,冬季(12～2月)上层的近惯性能量可占全年能量的41%,深层近惯性信号同样显著,同潮汐信号相当。平板模型分析表明,该区域近惯性动能的季节循环特征主要受风场的季节变化所主导,同时受到黑潮延伸体流轴的摆动调制。     

我国西北地区21世纪季节气候变化情景分析

使用各国政府间气候变化专门委员会(IPCC)数据分发中心提供的7个全球海气耦合气候系统模式(CCC、CCSR、CSIRO、DKRZ、GFDL、HADL、NCAR)的模拟结果,对我国西北地区未来21世纪考虑温室气体增加(GG)和温室气体与硫化物气溶胶共同影响(GS)时,冬夏季的气候变化情景进行了分析.模式集成结果分析表明,我国西北地区的变暖趋势与全球、东亚和中国一致,但变暖幅度明显高于全球、东亚和中国.对未来100年各个季节线性倾向的分析表明,西北地区GG和GS时都是冬季变暖最大,可高达5～8℃/100a,且整个西北地区中新疆地区为最大变暖区.21世纪由于人类活动,西北地区最低温度和最高温度都将明显升高,其线性趋势可达4～6℃/100 a.由于全球气候模式对区域尺度的模拟存在较大的不确定性,未来需要作更多的深入研究.