地电化学异常形成机理初探

一直以来,人们都倾向认为地电化学方法取得的异常是由其吸附的金属离子引起,文中通过多个矿区地电化学试验发现,电提取微量元素异常往往与Fe、Al等常量元素异常高度一致,而Fe、Al等常量元素是组成粘土矿物的主要成分. 进一步对地电化学泡塑样品开展扫描电镜观测,发现电提取后泡塑载体样品中存在大量的大小从数微米至数十微米的粘土矿物颗粒. 由此初步推断,当前所使用的地电化学方法取得的异常很大程度上是由土壤中存在的具有电活动性的极细粒粘土矿物颗粒引起,地电化学提取过程对这些粘土矿物颗粒具有选择性吸附.     

基于工业CT力学实验平台的建立及应用

将工业CT与数字体图像相关法相结合测量物体内部三维变形及应变已发展成为一种新的实验力学方法。本文介绍基于工业CT,自行研制的加载装置和数字体图像相关法(DVC)建立起的力学实验平台,该平台包括基本原理模块、数字虚拟实验模块、原位加载扫描实验模块、变形计算模块和结果输出模块,可以实现单轴压缩、三点弯曲、四点弯曲、点加载及拉伸实验试件内部三维变形场的测量。针对岩石材料与复合材料介绍该平台的应用。     

眼眶肌锥内血管外皮细胞瘤的CT及MRI诊断

目的:探讨眼眶肌锥内血管外皮细胞瘤(HPC)的CT及MRI表现和病理组织学特点,旨在提高对HPC的认识。方法:结合文献复习,回顾性分析1例经手术病理证实的HPC影像学表现、病理组织学特点、治疗及预后。结果:HPC的CT表现为眼眶内软组织密度;MRI表现以等T1信号、长T2信号为主,内见特征性多发细小流空信号,眼内肌及视神经明显受压,球后脂肪间隙存在。增强扫描:病变呈不均匀强化。结论:深入了解HPC的CT及MRI表现和病理组织学特点,对HPC的诊断、治疗和预后具有重要价值。     

TEROS:雷暴高能辐射观测系统的设计与实现

为获取雷暴高能辐射的强度、能量及时间等信息,本文设计了一套基于双通道闪烁体探测器的分布式雷暴高能辐射观测系统.该系统由远程终端单元和高能辐射探测单元组成,基于本底放射性统计涨落实现了短爆发事件的在线识别,并可通过累积能谱数据离线检索γ射线辉光事件,具有测量能量范围宽、抗干扰能力强、易组网等特点.利用碘化钠闪烁体探测器建立的国内首个分布式雷暴高能辐射观测系统在人工引雷试验中得到应用验证,在全部5次人工触发闪电的22次先导/回击过程中,捕获到17次高能辐射事件.试验结果表明该系统具备复杂电磁环境下的雷暴高能辐射在线监测与数据采集能力,将为本领域研究持续提供观测资料,推动国内高能大气物理研究的发展.

     

地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法

多类型油气藏储层受到煤层反射干扰, 有效识别与去除煤层地震响应是提高煤系储层地震描述精度的关键技术之一.常规煤层匹配识别欠缺考虑煤层弹性参数的影响, 引起煤层定位不准确、识别可靠性低、运算效率低等问题, 本文充分考虑了弹性参数对煤层具有较好的指示作用, 首次提出了地震反演驱动的改进匹配追踪煤层识别方法.首先根据岩石物理分析, 构建煤层指示因子, 提出匹配追踪煤层指示参数的地震反演方法, 该参数能够较好地刻画煤层空间展布; 基于此, 在地震反演驱动下获得了煤层的先验位置, 将其引入匹配追踪算法中约束匹配追踪搜索邻域, 为缓解现有匹配追踪算法运行效率缓慢, 将经验模态分解(EMD)引入匹配追踪领域, 同时将连续相位替换瞬时相位加快匹配追踪运算效率, 研发了煤层指示因子约束下基于EMD字典的改进匹配追踪煤层识别算法.模型测试验证了本文方法识别煤层的可行性, 实际资料的计算结果表明, 该方法在保持精度的情况下大大提高了计算效率, 此外, 预测的煤层与实际测井解释的煤层基本一致, 有助于油气储层预测和识别, 具有重要的实际应用价值.

     

基于自适应多分辨率奇异值分解的大地电磁数据处理

针对强电磁干扰极易掩盖微弱的大地电磁有用信号,本文结合奇异值分解在去噪方面的优越性,提出基于自适应多分辨率奇异值分解（Adaptive Multi-Resolution Singular Value Decomposition,AMRSVD）的大地电磁数据处理方法.首先对大地电磁数据构建Hankel矩阵,利用MRSVD得到不同分辨率的近似信号和细节信号;然后选用近似信号和细节信号的标准差差值,对大地电磁数据进行信噪辨识;接着结合MRSVD和相邻细节信号的标准差差值,提出先验信息未知情况下的AMRSVD法;最后对辨识出的强干扰运用AMRSVD去除噪声,重构有用信号.实验结果表明,该方法的处理效率高,能有效分离出相关性较强的噪声,时间序列和视电阻率-相位曲线均得到有效改善.

     

基于半监督学习的井震联合储层横向孔隙度预测方法

传统地震储层预测技术一般基于弹性参数反演和岩石物理建模的级联流程实现储层孔隙度预测, 其预测精度受到波动理论和岩石物理理论的近似假设、初始模型和二次反演累积误差等因素的影响.为缓解这些问题, 本文提出了一种基于双向门控递归单元神经网络的半监督学习井震联合孔隙度预测方法, 实现从地震数据直接预测储层横向孔隙度.通过少量的地震测井样本标签对和多目标函数约束建立智能化多尺度多信息融合孔隙度预测模型, 实现地震数据到孔隙度, 孔隙度再到生成地震数据的闭环映射.此外, 在网络模型每次迭代更新的过程中随机引入非井旁地震道参与网络训练, 非井旁地震道的波形匹配能在一定程度上保证井间孔隙度的预测精度.模型数据和实际数据测试结果表明, 本文提出的方法相比于有监督学习孔隙度预测方法能进一步提高储层孔隙度的预测准确性和横向连续性, 获得较为可靠的储层物性参数的空间分布.

     

金—四（4—三甲铵苯基）卟啉配合物吸附波研究及其应用

在0.24mol/L酒石酸钾钠-0.15mol/L KOH及pH 9.2的NH_4Cl-NH_3·H_2O介质中,Au(Ⅲ)与四(4-三甲铵苯基)卟啉(简称T(4TMAP)P)的配合物于-1.72V(vs·SCE)处产生一灵敏的吸附波,波高与Au浓度在0.001～0.25μg/ml内呈直线关系。用泡沫塑料分离富集后,测定地质样品中的痕量Au,结果满意。     

煤矿井下连续管钻进管柱分析及射流钻进实验

为了解决现有水平定向钻进导向方法测量精度低,定位深度浅,测量数据不连续以及受磁场干扰影响大的问题,提出一种基于磁信标的水平定向钻进导向定位方法,实现水平定向钻进的位置和姿态测量;设计了基于三阶磁梯度张量的测量阵列,通过仿真验证该方法可以消除地磁场的影响,实现位置测量;依据惯性导航理论,利用MEMS传感器、测量阵列位置信息和零速信息进行多源数据融合,对惯性导航解算出的姿态误差进行估计和修正,提高姿态测量精度。通过地面位置测量实验对基于三阶磁梯度张量的位置测量算法进行验证,位置测量结果的平均相对误差为4.57%;通过地面姿态测量实验对多源数据融合算法进行验证,结果表明,倾角误差在0.3°以内,工具面角误差在0.7°以内,方位角的误差值在1°以内,证明了提出的姿态测量算法的准确性和有效性。研究成果可以提高非开挖水平定向钻进适用范围、实时性和定位精度,为水平定向钻进导向技术自动化提供了理论基础。