风化矿物黄钾铁矾40Ar/39Ar 测年的基本方法——从样品采集到年龄测试

由于40Ar/39Ar定年方法在技术上极具复杂性,目前,国内在开展干旱区研究中很少使用风化矿物定年研究手段。重点介绍黄钾铁矾矿物40Ar/39Ar定年法的基本流程,并针对该方法的技术问题初步探讨了解决办法。研究表明,科学的野外采集样品、仔细的挑选矿物并综合采用多种测试手段（X衍射、扫描电镜、电子探针）进行监测可以获得纯净的风化矿物,并结合精细的40Ar/39Ar阶段加热技术,能够获得比较可靠的风化矿物40Ar/39Ar年龄。     

胡尖山油田元72区延9油藏油水识别及分布特征

胡尖山油田元72区延9段油藏属于低孔中渗岩性-构造油藏。研究区块处于开发后期,部分井出现含水上升快,域底水含水高等现象。通过常规测井响应识别油水特征,同时选取典型样品的测井参数,运用交会法、P^1/2正态概率法和视地层水电阻率法等对油层组进行综合识别。然后,根据单井油水综合识别成果对各井的油水层进行纵、横向的连井分析,通过对各个方向油水连井剖面以及油水在平面上展布特征的分析,得出研究区目地层的油水特征及分布规律,为胡尖山油田元72区延9油藏的下一步开发方案的调整和优化提供基础。     

基于遗传算法的磁流变阻尼器模型参数识别

磁流变阻尼器是一种具有广阔应用前途的半主动控制装置,但其复杂的力学特性很难精确描述。非线性参数模型是一个相对简单并且能够很好地描述磁流变阻尼器力学特性的力学模型,但该模型既是非线性的、又是非解析的,参数识别十分困难。结合传统遗传算法良好的全局搜索能力和二分法可靠的收敛性,本文提出了一种改进的遗传算法——层次压缩遗传算法。对非线性参数模型的参数识别结果显示：层次压缩遗传算法简单可行,具有较高的识别精度。同时也验证了非线性参数模型描述磁流变阻尼器阻尼力特性的准确性。     

平点技术在西非深水碎屑岩储层烃检中的应用

针对西非深水碎屑岩储层部分高孔隙度含水砂岩和含油砂岩具有相似振幅亮点和远道振幅增强的三类AVO异常的难题,提出运用平点技术进行储层烃类检测。通过地震反射几何外形、振幅及相位等信息落实研究区发育短轴单平点、短轴双平点、短轴复合单平点和长轴复合单平点4种类型,W目标目的层以短轴双平点为主。在以反射系数和地层倾角为核心参数进行正演模拟的基础上,建立了地震平点反射产生的定量判别模板。运用平点强化技术及共等值线抽道集叠加技术,落实了平点分布。通过烃类平点的判别依据,推测上部平点条带代表气油界面、下部平点条带代表油水界面。结合烃检敏感属性分析,有效预测了含油气面积。平点技术的应用,降低了储层烃检的多解性,提高了预测精度。     

亚波长尺度裂缝地震散射分辨分析

裂缝储层地震特征的准确识别已成为当前地震勘探的难点之一, 特别是深层礁滩或碳酸盐岩储层, 其大部分裂缝都在亚波长尺度, 按照传统地震反射四分之一波长几何分辨准则是不能完全分辨的.传统研究裂缝地震响应的方法主要基于各向异性等效介质理论, 但由于亚波长尺度裂缝微小且其地震反射弱并存在噪声干扰等问题, 故该传统方法逼近精度有限.然而, 这类部分可分辨裂缝可在地震散射范畴来分析和预测, 本文基于散射聚焦分辨分析理论, 提出了表征裂缝系统空间分布和形态特征的波数域散射成像矩阵方法, 据此计算了含裂缝与不含裂缝的波数域成像矩阵之间的振幅差异性和结构差异性, 从散射能量及其各向异性的角度分析了亚波长尺度裂缝的地震可识别性.均匀和复杂背景介质下的算例表明, 振幅差异性随裂缝厚度和密度的变化规律显著, 结构差异性随裂缝角度变化规律更加明显.同时讨论了随机噪声和排列长度等因素对裂缝系统地震散射可识别性的影响.排列长度和噪声对于裂缝厚度响应影响较小, 主要影响高角度裂缝的识别, 同时要求排列长度大于三倍目标深度才可应用该方法进行裂缝参数识别.

     

语音识别技术在地学领域的应用

语音识别是通过计算机将语音自动转换成文字的技术,是一种以语音为基础的人与机器之间的交互方法,在生产生活方面都有广泛的应用。语音识别的工作流程主要包括特征提取—识别建模及模型训练—解码得到结果。随着移动终端设备的智能化和硬件性能的飞速发展,传感器种类不断丰富,研究并加以利用这些最新的软件环境和硬件设备,使得野外数据采集更为高效准确是数字勘查技术的发展趋势。采用基于语音识别的、方便快速又智能的方法来提高技术人员野外数据采集的效率,对于革新传统意义上的野外数据采集具有重要意义。     

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

介绍了基于MRF参数的线性规划法纹理识别的原理和单纯形算法。通过对7种从航空像片上采集的典型纹理的分类实验表明,平均正确识别率为0.94,平均正确拒绝率为0.92。     

基于卷积神经网络模型的照片精细化识别研究

目前的照片精细化识别主要是基于传统机器学习,识别精度无法保证大范围应用,部分基于神经网络模型的方法在提升精度的同时难以兼顾效率。基于此,提出一种轻量化的卷积神经网络模型,减少了模型的参数量与计算量,从而提高速度。方法包含跨阶段融合以及多尺度融合策略,强化模型的特征学习能力,提升模型的预测精度。在利用三调照片对菠萝、柚子、香蕉等地表植被的识别中,通过与主流模型的对比实验发现,提出的模型在识别速度和精度方面均有较大提高。     

尼泊尔Ms 8.1级地震活动构造及次生地质灾害研究

2015年尼泊尔Mw 7.8大地震诱发了大量的山体滑坡,对尼泊尔境内与周边地区造成了严重的影响。选取离震中较近的辛杜帕尔乔克地区作为研究区,基于L波段ALOS-2和C波段Sentinel-1A两种合成孔径雷达数据,采用堆叠合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术开展震后滑坡的探测与识别,结合光学影像圈定出滑坡隐患点14处。在此基础上,联合升降轨数据和多维小基线集（multidimensional small baseline subset,MSBAS)-InSAR技术获取了典型滑坡的二维时间序列形变特征,结果表明,该典型滑坡的主要形变发生在水平东西向,最大形变速率为-69 mm/a。同时,通过对该典型滑坡时间序列中的趋势项与周期项形变信号进行分析,发现地震对于滑坡运动具有明显的加速作用,且降雨量的增加使得滑坡位移在每年的8月-11月呈现出周期性变化,可为震后滑坡监测研究提供参考。

     

2021年5月21日云南漾濞MS 6.4地震的前震迁移特征

<正>1研究背景2021年5月21日21时48分(北京时间)云南大理州漾濞县发生M_S 6.4地震,根据云南省地震局报告,震中位于(25.68°N,99.88°E),震源深度8 km。此次地震是继2014年云南景谷M_S 6.6地震以来滇西地区发生的最大一次地震,引起了国内外地震研究专家的广泛关注,社会影响较大。此次地震震源区位于滇西南保山次级块体东边界[图1,图中断裂数据来源于“中国活动构造图”(邓起东等,2007);地震目录来源于国家地震科学数据中心https://data.earthquake.cn],主震附近分布近NS向或NW向右旋走滑型的金沙江断裂带、维西—乔后—巍山断裂带、澜沧江断裂带、红河断裂带,以及NE向左旋走滑型的程海断裂带和丽江—小金河断裂带等。震后地震精定位、震源机制解和地质调查结果显示,此次地震发生在NW向维西—乔后—巍山断裂带西侧隐伏断层上,无明显的地表破裂(段梦乔等,2021;雷兴林等,2021;张克亮等,2021)。