油田水动力系统与油气藏的形成

油田水中存在“沉积承压水”和“地表渗入水”两个相对独立而又相互作用的水动力系统,前者由上覆地层重量所引起的地静压力以及地静压力等引起的异常孔隙流体压力所形成,具有内循环承压式水交替特征,后者为大气降水和地表水向储集层的渗入而形成,以外循环渗入或水交替为特征。这两大系统（尤其是前者）的作用在很大程度上控制了含油气盆地中油气的运移、聚集和保存,油气聚集区主要位于水文地质带中的交管阻滞一停滞带内,沉积交替强度的低值区是油气富集区,沉积水的离心流使凹陷中的油气围绕凹陷中心呈带状分布。     

埕岛油田数据基础重组及开发应用

从数据管理及后期应用的角度提出了数据平台的要领，讨论了该数据平台的物理结构、逻辑结构，在分类与组织的基础上给出了相应的数据字典。同时，还基于该平台探讨了测井曲线库及图形库的建设方法，并实现了具体功能。     

吉林省地质灾害类型及防治对策探讨

本文针对吉林省的地质灾害类型及各类地质灾害的成因，分布及其危害进行了论述。对其防治对策进行了探讨，提出了切合本省实际的五项防治措施。     

一种提高重力勘探精度的新方法

本文着重介绍了一种以直接预测油气藏为目的的高精度重力勘探的新方法，以及该方法在实际应用中的效果分析．     

原子探针层析技术及其在矿床研究中的应用

原子探针层析技术（APT）是一种能够以亚纳米分辨率提供定量的三维元素和同位素分析的测试分析技术,具有极高的空间分辨率和低的检出限。虽然原子探针主要用于材料科学和半导体领域,但随着近年来在矿床研究中应用的不断增加,正逐渐成为矿床研究的有用手段。与传统的地质分析技术相比,原子探针具有独特的技术优势,可以测量体积＜0.0007μm3的矿物的元素组成,能够在纳米尺度上揭示矿物成分的复杂性,为理解地质演化过程提供全新的认识。本文在简述原子探针层析技术的基本原理、样品的选择和处理以及针尖样品制备的基础上,重点从成矿元素赋存状态、纳米尺度包裹体和稳定同位素组成三个方面阐述了原子探针在矿床研究中的代表性应用成果。迄今为止,原子探针在矿床学中的应用主要集中在成矿元素赋存状态的分析上,尤其是与金矿相关的黄铁矿或其他化学组成相对简单的矿物。而在纳米尺度包裹体和稳定同位素组成方面,原子探针应用成果虽不如前者丰富,但也取得了一些重要的全新认识,表现出良好的应用前景。原子探针在矿床学领域迅速发展的同时,也存在一些亟需解决的问题,如复杂质谱峰的标定、三维重建失真等。尽管如此,相信随着技术的不断进步,原子探针将逐渐成为矿床研究的重要工具。     

广西南丹县大厂矿田铜坑锡矿成矿地球化学模型和找矿预测标志

广西大厂锡矿是一个成矿物质多来源、控矿因素多样化和矿床类型多种类的超大型锡多金属矿床。对其成矿过程中各类组分的分配特征和规律,各类微量元素、有机烃气异常在纵向上的展布特征和异常综合分带模型,深部盲矿预测标志等方面进行了剖析和总结。经研究发现,该区成矿组分复杂,具有多期次脉动成矿的特征,各组分在纵向上产生明显的轴向分带和多个浓集中心。根据区内成矿元素的分带规律预测,认为本区深部还存在铜、锌矿化体。     

秦皇岛A油田河流相储层展布特征

秦皇岛A油田位于渤海中部海域,区内油气藏主要发育在新近系的明化镇组。明化镇组下段为曲流河沉积地层,具有很强的非均质性,使得注水开发收效不均匀,平面矛盾突出。选取Ⅲ2砂体为研究对象,利用40余口钻井资料和覆盖油田的三维地震资料对储层内部结构和平面展布特征进行了系统的分析。研究认为,Ⅲ2砂体是由两期点坝砂体叠置而成,每一期砂体在平面上由4~5个单一点坝顺向组合而成,点坝之间的溢岸沉积是导致储层非均质性强的主要因素,控制了剩余油的分布。油田的生产动态证实,注入水流动规律与点坝砂体的平面展布具有良好的对应关系,部分井区水驱效果不均衡,个别单井产能低下都能从中找到原因。     

页岩气藏地质学特征研究新进展——来自2011年AAPG年会的信息

以2011年美国AAPG年会论文摘要和大会专题发言材料为主要依据,结合近年来对北美地区页岩气野外地质考察的成果,对页岩气藏的地质学特征作了一个基本介绍。重点介绍北美地区页岩气藏的分布和开发现状,页岩气藏的地层沉积相和层序地层特征,储集岩特征和岩石学、成岩作用特征4个方面的内容,并结合中国页岩气藏研究的现状,对中国页岩气资源潜力进行了概述性分析。     

基于合成孔径雷达回波信号的海洋溢油监测方法研究

海洋油污染是各类海洋污染中最常见、分布面积最广且危害程度最大的污染之一。近年来,海洋特别是近海人类活动频繁,且随着海上运输和石油加工业的发展,油田井喷、钻井平台爆炸、船舶碰撞等所造成的溢油事故增多,因而,监测海洋溢油具有重要的经济和社会现实意义。研究采用MatLAB工具,通过图像预处理(图像校正和增强)、特征提取和神经网络识别等方法,对合成孔径雷达(SAR)海洋溢油图像进行处理,最终期望实现半自动区分SAR图像上各类目标,并进行多种神经网络方法效果比较。研究首先对SAR海洋溢油图像进行初步人工识别;然后进行图像预处理(几何校正、滤波处理等)和基于灰度共生矩阵的特征值计算;最后,借助神经网络方法对溢油区域和疑似溢油区域进行分类,输出分类处理后的图像。通过输出图像分析发现,神经网络能对SAR海洋溢油图像中溢油、海水、土地3类目标进行明确分类,且RBF神经网络模型精度高于BP神经网络。本文提出的半自动分类方法不仅能提高SAR图像处理效率,将分类目标扩充有溢油和非溢油扩充到溢油、海水、土地3类,提高图像处理的全面性,同时通过比较RBF和BP神经网络在SAR溢油图像分类上的具体优劣,有着较好实际意义。     

董家口港溢油漂移数值模拟

采用油粒子模式,以原油为溢油油种,在模拟潮流的基础上分别预测了董家口30万t码头航道溢油油膜在静风、西北风和不利风向3种情况下的油膜动态漂移过程。对溢油油膜漂移路径及扫海范围的模拟,可为码头溢油应急计划的制定提供一定的导向作用。