含硫化物脉状矿床成矿流体的中阶段 δD亏损：实例与原因

很多含硫化物脉状金银矿床的成矿过程可以大致分为3个阶段,从早到晚分别以形成黄铁矿-石英组合、多金属硫化物和碳酸盐网脉为标志.所谓中阶段δD亏损,是指在成矿流体δ18O逐渐降低(或升高)时,中阶段δD同时低于早阶段和晚阶段的δD.列举了一些矿床的氢氧同位素研究结果,例证了这种现象的存在;根据中阶段伴随大量硫化物沉淀的事实,认为硫化物沉淀时流体中H2S或HS-的H 被金属离子置换出来,H 加入到流体系统后导致了流体的中阶段δD亏损.对不同温度H2O-H2S体系1000In ot值的概算显示,在200-650℃温度范围,H2S或HS-的δD低于H2O的δD约211‰～478%‰,H2S或HS-中H 的少量释放即可导致流体水δD的显著降低.因此建议,成矿流体从早到晚δ18O逐渐降低,中阶段δD亏损的规律,可以作为含硫化物脉状矿床氢氧同位素演化的概念性模型.     

南海西部海域新生代构造古地理演化及其对油气勘探的意义

南海西部海域构造复杂,主要发育有北东—北东东向、北西向和近南北向3组深大断裂。其中,北西向断裂与板块汇聚、碰撞有关,多具走滑性质;北东—北东东向断裂具有与中国东部裂谷盆地相似的发育特点,呈张扭性质;近南北向断裂可能是南海在扩张活动期间于洋、陆壳过渡部位形成的走滑调节断裂,是洋盆扩张的西部边界。新生代里,南海经历了4次成盆事件与3期扩张活动,盆地经历了古新世—中始新世陆缘断陷、渐新世—早中新世扩展与中中新世以来的热沉降3个演化阶段。陆缘断陷阶段的充填系列主要是北东—北东东向与北西向的河流—冲积扇、湖泊沼泽等陆相沉积及火山岩等;盆地扩展阶段表现为中-小型断陷、断-坳陷逐渐复合与联合为大-中型坳陷,古地理格局逐渐由河流与湖沼陆相环境演变为滨海至浅海相的沉积环境;热沉降阶段的成盆活动逐渐减弱以至停止,地层表现超覆,盆地出现联合迹象。结合以往勘探与油气资源调查成果分析,认为南海西部海域陆架陆坡区发育的大-中型沉积盆地石油地质条件良好,蕴藏着丰富的油气资源,勘探潜力巨大。     

渤海湾盆地新生界生油岩系底界面温度分布

依据渤海湾盆地2000余口测温井的地温梯度数据、地层岩性描述、分层数据以及钻井资料,计算了该盆地各生油岩系底界面的温度。统计结果表明:渤海湾盆地沙河街组大部分凹陷区地层底界面温度介于90℃至150℃,目前仍具有大量生油的温度条件,而在隆起或一些凸起地区,该地层组段温度普遍小于90℃,未能达到生油的温度指标。东营组和孔店组地层也仍具有一定的生油温度条件。研究还表明:地层温度与地层界面埋深密切相关,温度随界面埋深的增大而升高,沉积厚度大的凹陷区地层界面温度大于沉积厚度小的凸起区或斜坡地带,说明地层界面埋深是决定地温高低的主要控制因素,而地温梯度对地层界面温度的影响相对较小。     

PSO-RBFNN模型及其在岩土工程非线性时间序列预测中的应用

岩土工程受力变形演化是一个典型的非线性问题,其演化的高度非线性和复杂性,很难用简单的力学、数学模型描述,但可用粒子群优化径向基神经网络对岩土工程应力、位移非线性时间序列进行动态实时预测。网络径向基层的单元数通过均值聚类法确定后,所有其它参数：中心位置、形状参数、网络权值,均通过粒子群优化算法在全局空间优化确定。工程实例应用表明,该模型预测结果准确、精度高,有良好的应用前景。     

地下水数值模拟中人为边界的处理方法研究

边界条件预测是地下水数值模拟中的关键问题。本文针对人为边界受自然和人为因素影响,边界流量变化复杂难于预测的问题,讨论了人为边界条件的处理方式和实现方法,并将其应用到具有人为边界的二维潜水含水层系统。预测结果表明,受区内人工开采影响,边界流量呈逐年上升趋势,部分边界由流出边界转化为流入边界,结果符合地下水系统变化趋势,提高了预测精度。     

俄罗斯砂岩型铀矿成矿定量预测技术及应用

本文系统地介绍了俄罗斯砂岩型铀矿成矿定量预测技术的基本原理及建立矿床物理-数学模型、成矿预测等关键技术,并在潮水盆地大红山地区进行了成矿预测应用.认为该成矿预测技术丰富了我国铀矿成矿定量预测方法,可作为我国砂岩型铀矿成矿预测的一种新的技术手段.     

钱二块铀矿床采铀注液结垢趋势的理论分析与预测

用离子系数矩阵法对钱二块铀矿床地浸采铀试验注液中存在的独立离子反应进行了确定,由溶度积规则及反应平衡原理,借助Matlab编程,估算出了钱二块铀矿床地浸采铀试验注液可能会生成的沉淀物种类及数量,为防治结垢提供了一定的理论依据.     

河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.     

两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比

时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大.