浅水三角洲沉积体系与储层岩石学特征

浅水三角洲已经成为当前沉积学研究和油气勘探的重点领域,浅水三角洲常规和非常规砂岩储层中发现了丰富的油气资源。鄂尔多斯盆地中—古生界发育大型浅水三角洲沉积,结合岩芯、测井、分析化验等资料,对盆地西部地区山1—盒8段浅水三角洲的母岩特征、沉积充填、砂体展布与储层岩石学特征进行研究,为研究区常规砂岩储层和致密砂岩油气勘探提供地质依据。分析表明,研究区南部和北部砂岩重矿物组合相似,以锆石和白钛矿为主。综合La/Yb-REE与Dickinson三角图解、稀土元素配分模式和碎屑锆石定年分析认为,北部物源主要来自盆地西北部阿拉善古陆太古界和元古界花岗岩、片麻岩、石英砂岩,向南影响到陇东地区北部;南部物源主要来自盆地南部北秦岭地区太古界、元古界花岗岩、片麻岩和片岩,向北影响陇东地区中南部。山1段发育曲流河三角洲,盒8段发育辫状河三角洲,孤立型与垂向叠置型水下分支河道砂体是主要的砂体类型。盒8段沉积时期,古湖泊可能萎缩;南北物源形成的三角洲在研究区中部环县东南一带交汇混合。砂岩类型主要为岩屑质石英砂岩、石英砂岩和岩屑砂岩,结构成熟度中等—较差。砂岩成岩改造强烈,水—岩反应复杂,压实作用是储层致密化的主因,多期胶结作用使砂岩的孔喉结构变得十分复杂。孔隙类型以微米—纳米级的岩屑溶蚀孔、剩余粒间孔和高岭石晶间孔为主,整体上属于非常规致密砂岩储层。砂体分布与“甜点”预测是研究区致密油气勘探的关键。     

白天和夜间通用的卫星遥感沙尘判识算法构建与验证分析

Himawari-8是日本发射的新一代静止气象卫星,与前一代的MTSAT-2相比,在时间、空间分辨率上都有了很大提升,特别是红外通道数量从4个增至10个,为红外遥感沙尘提供了新的观测数据。本研究利用Himawari-8的红外观测数据,发展了仅用红外通道的沙尘全天候判识算法,可以实现对白天和夜间的连续监测。算法在前人基础上去除了可见光通道,同时引入更多红外通道来进行云检测和沙尘判识。由于一日之中,地表温度发生变化,因此针对白天和夜间设置了两套不同的判别阈值,来保证算法的全天适用性。最后通过两次沙尘事件对沙尘判别结果的分析和检验表明,遥感判识结果与地面气象站和PM_(10)观测较为一致,说明了只用红外通道全天候判识沙尘的可行性。     

基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究

基于日本Himawari-8卫星的云产品,对中国中东部地区2017年夏季(6—8月)每日08—17时的降水资料进行了分析,重点讨论了云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)三个云参数与降水的关系。试验表明,降水概率与云参数相关性较高,存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是,单个云参数与降水强度相关性则较低;COD、CPS、CTT与小时降雨率的相关系数分别为0.2315、0.1823、-0.2235,均为弱相关。如果综合考虑联合两个或三个云参数形成小时降雨率分布矩阵,则降水过程能得到更为清晰的体现。2017年8月28日的个例表明,相比纯粹基于红外的算法,三参数方法可以明显提高小时降雨率的估计精度。     

印尼8.7、8.5级远震对云南地区小震的激发和地下流体异常响应初探

2004年12月26日和2005年3月29日,印度尼西亚苏门答腊西北海域相继发生8.7和8.5级地震。通过对这两次地震与云南地震活动关系和地下流体记录异常变化的分析,认为:印尼两次8级地震的发生可能会使云南提前进入新一轮强震活跃期;远震对云南地区小震的激发和导致地下流体记录出现异常变化的因素虽然都与大地震面波的强弱、地质构造环境等有关,但机理不同。     

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鄂尔多斯盆地南部旬邑-宜君地区中生界储层特征

对鄂尔多斯盆地南部旬邑 -宜君地区中生界主要储集层——直罗组、延安组、延长组储层特征从沉积相、砂体纵向展布、岩性和物性等几方面进行了简要论述。通过研究指出本区储层具有低孔、低渗的特点。在纵向上以直罗组储层相对最好 ,延安组次之 ,之后才是三叠系延长组。储集层普遍具有岩性细、成岩后生变化强烈的特点。由于储层低孔、低渗 ,因此 ,油层的压裂改造措施必不可少     

Application of S-SEBI model for crop evapotranspiration using Landsat-8 data over parts of North India

Estimation and monitoring of crop evapotranspiration (ET_c) or consumptive water use over large-area holds the key to irrigation management plans and regional drought preparedness. The objective of this study was to estimate ET_c by applying the simplified-surface energy balance index (S-SEBI) model to Landsat-8 data for the 2014–2015 period in parts of North India. An average ET_c was estimated 2.72 and 2.47 in mm day^?1 with 0.22, 0.18 standard deviation and 0.11, 0.07 standard error for Kharif and Rabi crops, respectively. On validation part, a close relationship was observed between S-SEBI derived and scintillometer observed evaporative fraction with 0.85 correlation coefficient and 0.86 agreement index. The statistical analysis also endorses the results accuracy and reliability with 0.026 and 0.602, relative root-mean square errors and model efficiency for wheat crop, respectively. The study showed that normalized difference vegetation index and LST are closely related and serve as a proxy for qualitative representation of ET_c.