南海北部深水盆地沉积-构造的差异性及其油气意义

南海北部深水区自西向东依次分布着琼东南盆地、珠江口盆地、台西南盆地等新生代被动陆缘盆地,这些盆地经历了大致相当的从裂陷到坳陷的构造演化史,但在张裂活动过程中存在着明显的沉积-构造的差异性。构造沉降特征分析显示:在同一构造带上自西向东有盆地主要构造沉降发生的时段逐步变晚的趋势;在不同构造带上自北向南有盆地主要构造沉降发生的时段逐步变晚的趋势。这种沉积-构造的差异性对烃源岩的发育类型、分布及生储盖组合等方面有明显的控制作用,表现为:裂谷期构造沉降幅度大的盆地,陆相烃源岩发育,以陆生陆储陆盖型成藏组合为主;裂后期构造沉降幅度大的盆地,海相烃源岩发育规模较大,海生海储海盖型成藏组合及混生海储海盖型生储盖组合所占分量逐渐增多。推测渐新统湖相-湖沼相及海陆过渡相源岩和中新统海相烃源岩应是南海北部深水区油气的主要来源,陆生海储海盖型、海生海储海盖型及混生海储海盖型生储盖组合应是深水区基本生储盖组合类型。     

矿井涌水量混沌时间序列分析与预测

矿井地下水系统是个非线性系统,由于地下水系统的复杂性,很难完全确定影响矿井涌水量的因素,因此传统的矿井涌水预测表现出较大的局限性。而混沌时间序列分析能够利用单变量处理方法,分析矿井地下水系统中,由于多因素耦合作用所产生的矿井涌水量时间序列。通过对某矿区1985年9月至2005年2月矿井涌水量时间序列资料的分析,显示矿井涌水量时间序列具有混沌特征;通过对比预测值和实测值,表明预测精度高。因此,混沌时间序列分析方法用于矿井涌水量预测是可行的。     

中伊朗盆地Garmsar区块Qom组沉积微相及储层特征研究

伊朗Garmsar区块Qom组形成于碳酸盐岩台地沉积环境,岩性以生物屑灰岩、含砂生物屑灰岩、泥晶灰岩为主,是典型的裂缝~孔隙型储层。利用区内野外实测剖面资料和露头岩样测试资料,对Qom组沉积相进行标识及类型划分,并对Qom组沉积微相及其平面展布特征进行分析,指出了该区域开阔台地相~高能红藻滩微相和局限台地相~泻湖夹台内滩微相是研究区储层发育的有利部位。F段中部的粒内溶孔较为发育,而溶缝主要出现在C1、C3亚段,整个Qom组构造微裂缝不甚发育。但储层孔渗条件比较差,属于中~低孔、低渗~特低渗储层,且存在严重的不均一性。为此,从沉积相与储层特征角度研究认为,中伊朗盆地Garmsar区块Qom组油气勘探存在一定的风险。     

水文时间序列周期识别的新思路与两种新方法

针对水文序列周期识别的困难,提出首先对原序列处理,再识别周期的新思路,同时提出两种新方法:一种是模拟延长序列法,即通过建模延长原序列,再应用最大熵谱分析法(MESA)对延长序列识别周期;另一种方法是构建主频序列法,应用小波重构法重构原序列主频部分,然后应用MESA对重构序列进行周期识别。结合实例,运用多种方法对同一序列进行周期识别。分析结果表明:由于受序列长度偏短、偏态性、复杂随机成分等因素的影响,传统单一处理方法(周期图法、FFT、MESA、小波分析)周期识别效果并不理想,而使用两种新方法可以有效地减小或消除上述因素的影响,周期识别效果有明显改善。     

辽宁白云三道沟沉积变质改造型金矿

金矿脉受推覆构造带控制,矿质来自辽河群含金层位,属硅钾蚀变沉积变质改造型金矿。     

青海驼路沟钴矿成矿特征及控矿规律研究

驼路沟钴矿床位于东昆仑造山带昆南复合拼贴带内,是国内少数独立钴矿床之一.赋存地层为奥陶-志留纪纳赤台群哈拉巴依沟组,矿体呈似层状、透镜状产出,矿体产状与围岩一致,层位、构造控矿特征显著,变形变质强烈,沿走向和倾向均有斜列和波状弯曲、膨大、缩小现象.矿床热液叠加成矿显著,表现出"似层非层、似脉非脉"的特点,成矿后改造使矿段间差异性抬升和矿体侧伏明显,矿床成因为热水沉积-热液叠加改造型.     

济宁颜店铁矿地质特征及济宁岩群含矿性研究

伏于济宁滋阳山一带千米盖层之下的古元古代济宁岩群是一套低绿片岩相变质含铁岩系,主要岩石组合为千枚岩、板岩、磁铁石英岩等,其原岩为海相含灰质泥岩、砂岩类中酸性火山岩、硅铁岩等,该套岩系最大控制厚度达580m。其中赋存的条带状磁铁石英岩呈层状、似层状埋深在1612．89～1796．54m之间,共有5层铁矿,总厚度85．53m。估算预测的铁矿资源量（334）9．76亿t,mFe平均品位22．37％;低品位矿体预测的资源量（334）2．64亿t,mFe平均品位16．99％。     

塔里木盆地塔河地区下石炭统巴楚组沉积演化

以塔里木盆地加里东期和海西两期构造运动为背景,结合现有的岩心、露头、测井、录井和地震资料,对巴楚组可识别出早期的辫状河三角洲沉积,中期的渴湖沉积和盐湖沉积,以及晚期的咸化溻湖沉积。本文分别从横向上和纵向上对塔河地区巴楚组沉积演化进行深入分析;总结了巴楚组构造运动与沉积响应之间的关系,以期为该地区的下石炭统巴楚组的进一步勘探提供科学依据。     

动态最小二乘支持向量机学习算法

针对大样本集的训练问题和动态训练样本的模型更新问题,提出了动态最小二乘支持向量机学习算法.该算法充分利用已建好的模型,逐渐加入新样本,并可删除位于任何位置的非支持向量,避免了矩阵求逆运算,保证了算法的高效率.大坝变形及电离层延迟两个时间序列的预报实例表明,该算法具有计算时间短、预报精度高的特点.     

一种基于Helmert方差分量估计的Vondrak滤波方法

从基于Helmert方差分量估计的Vondrak滤波方法(简称HVF法)的基本假设入手,介绍了HVF方法,该方法能够在未知拟合函数的情况下,通过自动选择合理的平滑因子控制数据平滑的程度,对时序数据序列进行合理平滑,最大限度的削弱数据序列中的随机误差,将信号与噪声合理分离.