四川龙门山中段上三叠统须家河组特征

上三叠统须家河组广泛分布于四川汶川县、都江堰市、崇州市、大邑县等毗邻地区。呈NE向展布,出露面积大于150km²,厚度大于2851m。笔者在进行1:5万“三江幅”和“万家坪幅”区域地质调查时,于该区测制了须家河组剖面。本文对这一地区的须家河组进行了一、二、三段的划分,并对岩石特征、地层对比、底顶界线、生物地层和年代地层进行概略讨论;须家河组的沉积环境可划分为三角洲相和河流相。     

沉积相的一些术语定义的新思考:基于迈尔(Miall,1985)的文章

近年来,《古地理学报》(中文版及英文版)连续收到一些来稿,其作者根据迈尔(Miall,1985)文章的观点和方法,把他们研究地区碎屑岩剖面中的每个岩层中的岩石挑出来,归纳出一些岩石类型,如砾岩、砂岩、细粒岩等,并称它们为岩相(lithofacies)。这不符合沉积相的定义。我曾写过几篇文章,即冯增昭(2018,2020)及Feng(2019),指出这些问题,希望国内外的作者、尤其是国内的作者,不再继续盲目地引用和传播迈尔(1985)文章的观点和方法。迈尔是第1个称岩石(实际上是沉积物)为岩相的人,他的观点和他提出的相分析方法误导了沉积相的正确定义及正常的相分析方法。本文主要讨论迈尔(Miall,1985)文章中的问题,即他把沉积物当作岩相并用岩相分析相。不讨论他文章的贡献及建筑单元中的一些术语欠严谨的问题。在这里,必须申明,本文中的相,是沉积岩石学中的相,不是火成岩岩石学、变质岩岩石学、古生物学、地层学、地球物理学、地球化学等地质学分支学科中的相。岩相、相和沉积相是同义的术语。当然,这些术语的定义是有争议的,希望遵循“百花齐放和百家争鸣” 的方针和地质实践,逐步地解决这些争议。     

松辽盆地东岭地区深层火成岩测井特征与岩性识别

以松辽盆地东岭地区深层火成岩地层为研究对象,基于录井、岩心、薄片分析等岩性资料,建立火成岩岩性与测井响应的关系,绘制了利用测井响应识别火成岩岩性的图版。并利用自组织神经网络方法识别岩性,取得了良好的效果。     

利用归一化层速度预测和研究储层物性的方法

归一化层速度是对任意深度处的层速度进行归一化处理的一种速度形式，归一化处理的目的是把任意深度处的层速度转换为与深度无关的格式，归一化后层速度的横向变化主要取决于地层岩性，孔隙度等物性的变化，利用这一特点可以方便地利用已知钻井资料对其进行标定，比较简单地进行地层岩性，孔隙度等特性的预测。实际应用表明，其预测结果与钻井揭示吻合较好，预测效果令人满意。     

基于ASTER遥感影像的西昆仑岩性信息提取方法研究

基于西昆仑西段布伦口地区各岩性段内岩石样品的矿物组成及其光谱特征分析,提取代表各岩性单元的岩性端元波谱曲线;对研究区内ASTER可见光(VNIR)和短波红外(SWIR)数据进行匹配滤波处理,成功提取了研究区内9种重要的岩性单元(包括古元古界布仑阔勒群的黑云石英岩、黑云斜长片麻岩、黑云石英片岩和黑云角闪斜长片麻岩,志留系温泉沟群的绿泥石绢云母板岩、黑色千枚岩和绢云母石英片岩,以及石英闪长岩和英云闪长岩)。经已知地质资料和野外查证资料分析证明,用上述方法提取岩性信息的结果可靠,能为岩性填图及矿床勘查工作提供参考。     

Assembly and concept of a web-based GIS within the paleolimnological project CONTINENT (Lake Baikal,Russia)

Web-based Geographical Information Systems (GIS) are excellent tools within interdisciplinary and multi-national geoscience projects to exchange and visualize project data. The web-based GIS presented in this paper was designed for the paleolimnological project ‘High-resolution CONTINENTal paleoclimate record in Lake Baikal’ (CONTINENT) (Lake Baikal, Siberia, Russia) to allow the interactive handling of spatial data. The GIS database combines project data (core positions, sample positions, thematic maps) with auxiliary spatial data sets that were downloaded from freely available data sources on the world wide web. The reliability of the external data was evaluated and suitable new spatial datasets were processed according to the scientific questions of the project. GIS analysis of the data was used to assist studies on sediment provenance in Lake Baikal, or to help answer questions such as whether the visualization of present-day vegetation distribution and pollen distribution supports the conclusions derived from palynological analyses. The refined geodata are returned back to the scientific community by using online data publication portals. Data were made citeable by assigning persistent identifiers (DOI) and were published through the German National Library for Science and Technology (TIB Hannover, Hannover, Germany).     

应用CP网络进行岩性识别

为通过测井解决岩性识别问题，引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP（Counter-Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上，结合某油田的实际测井资料，进行了CP网络识别研究。应用结果表明：CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论：CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题，具有广阔的应用前景。     

基于GF-2影像西藏桑耶地区岩性-构造遥感解译

西藏桑耶地区位于青藏高原中南部,区内切割强烈,地势陡峻,属于高山峡谷区。为提高区域地质调查野外工作效率,在调查中率先开展了遥感解译研究。在充分收集已有资料的基础上,通过对GF-2卫星数据进行预处理和影像增强,结合野外验证建立了各地质要素的遥感解译标志,实现了区内不同地层岩性、侵入岩、断裂和褶皱等地质要素的提取,最终编制了研究区1:5万遥感地质解译图,为区域地质调查提供了数据支撑。结果表明: 各地质要素在GF-2数据上均有良好反映,完全满足1:5万尺度的遥感地质解译和编图的需要,充分显示出该卫星数据在区域地质调查等工作中具有良好的应用前景。     

基于岩样细观图像深度学习的岩性自动分类方法

在现阶段的岩土工程中,通常采用人工识别的方法来判别岩样种类,不仅耗时长、专业性强,还易受主观因素影响,准确率不理想。随着计算机技术的发展,机器学习逐渐被应用于岩性的自动识别,开启了岩样分类的新路径。本文以重庆市主城区4种典型岩样（泥岩、砂质泥岩、泥质砂岩和砂岩）的细观图像为研究对象,基于Inception V3卷积网络模型和迁移学习算法,建立了岩样细观图像深度学习模型,并完成了训练学习。结果显示：模型在训练1 000次后,训练集中的分类准确率达到92.77%,验证集中的分类准确率为76.31%。其中,验证集中的砂岩识别准确率为97.28%,泥岩识别准确率为81.85%,泥质砂岩识别准确率为72.59%,砂质泥岩识别准确率为72.35%。与现有的机器学习方法相比,本识别模型不仅可以自动识别岩性极为相近的岩样,而且具有较好的识别准确率、鲁棒性和泛化能力。     

西藏札达县夏浦沟的放射虫硅质岩和岛弧火山岩: 新特提斯洋内俯冲体系的记录?

在西藏阿里地区夏浦沟野外调查发现放射虫硅质岩、熔岩组合.放射虫硅质岩SiO₂含量在89.47%~92.94%之间, Si/Al在43~67之间, Al/ (Al+Fe+Mn) 比值在0.68~0.74之间, MnO/TiO₂平均比值为0.60, Ce/Ce*平均值为0.89, La_N/Ce_N平均值1.09, 指示它位于洋盆和大陆边缘过渡的环境, 总体更接近大陆边缘环境.伴生的火山熔岩以安山质为主, 具低TiO₂ (0.75%~0.98%)、轻稀土弱富集和源自板片流体的易溶元素如Ba、U、Pb相对轻稀土富集, 亏损高场强元素(HFSE) Nb、Ta、Ti等, 指示形成于岛弧环境, 很可能是中生代新特提斯洋洋内俯冲系统的组分.放射虫动物群主要包括Alievium cf.regulare、Alievium cf.fatuum、Archaeospongoprunum cf.patricki、Archaeodictyimitra mitra Dumitrica等早白垩世分子, 其提供了岛弧活动时间上限的约束.