西北地区农业旱灾与预测研究

西北地区干旱灾害在中国乃至世界上具有代表性,常常对农业生产、社会经济和人民生活带来巨大威胁。利用西北五省区(陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆)1951～2000年的50年农业旱灾面积统计资料,分析了农业旱灾的时空强度变化。表明西北地区农业旱灾有增加趋势,以20世纪90年代增加最明显。利用西北地区均匀分布的40个站点50年的降水和气温资料,采用变换的Z指数法,探讨了干旱强度和地表径流量的时间变化与西北地区农业旱害的关系。表明降水量的减少及河川径流枯期与农业旱灾面积负相关关系密切。应用波谱分析与逐步自回归方法,分别建立了西北地区干旱指数的拟合回归预测模型,农业旱灾面积、成灾面积和绝收面积预测模型,并对西北地区干旱灾害的趋势进行了预测。表明西北地区干旱灾害在21世纪前十年有所减缓。经检验,模型预测效果良好,根据预测结果可以采取有针对性的减灾措施,减少西北地区农业灾害损失。     

小尺度断层定量预测及对注水开发的影响——以渤中34油田为例

大尺度断层往往控制了沉积盆地的形成和油气成藏,而小尺度断层则影响着注水开发效果和剩余油分布.大尺度断层可以通过二维或三维地震资料识别,而小尺度断层的识别则特别困难.本文提出了一种基于断层分形生长模式和三维地质力学模拟相结合来确定小尺度断层的数量、发育位置和方位的方法,并根据油田开发动态资料来确定小尺度断层对注水开发和剩余油分布的影响.将地震上识别的大尺度断层引入到三维数值力学模型中,模拟大尺度断层形成时期断裂带附近的应力扰动作用,然后结合破裂准则来建立最易发生破裂的方位和最大库伦剪切应力网格,以这两套网格和断层尺度的幂律分布确定的小尺度断层数量为约束条件来确定随机模型,对小尺度断层的密度、产状和发育位置进行定量预测.研究表明:利用分形理论和三维地质力学模拟可以对大尺度断层伴生小尺度断层进行有效预测;小尺度断层对注水开发效果和剩余油分布的影响取决于小尺度断层的规模(断距)以及小尺度断层方位和注采方向的关系.     

高放废物地质处置阿拉善预选区巴彦诺日公地段目标深度岩体质量预测

高放废物地质处置阿拉善预选区巴彦诺日公地段位于阿拉善地块东部,主要由二叠纪侵入的花岗岩构成,地壳次稳定。通过踏勘,确定了2个钻孔,布置了若干条物探剖面。以这2个钻孔为中心,在17km×17km范围内进行了工程地质测绘,获得了地表结构面分布特征。地表岩体质量以III级岩体为主,地表以下3m~4m处多为I级和II级岩体。根据钻孔岩芯编录和力学试验数据,对岩芯质量进行评价,岩芯整体质量较好,以Ⅰ级和Ⅱ级岩体为主。对比岩体质量和测井数据,发现岩体质量与岩体的物理参数具有明显的相关性。通过和CSAMT剖面上对应位置的对比,建立了岩体质量与电阻率的关系。结合地表岩体质量、钻孔岩芯质量和物探剖面,对目标深度岩体进行了预测：目标深度（600m深左右）岩体质量以Ⅰ级岩体为主,局部有Ⅱ级岩体和Ⅲ岩体。     

新疆哈密红石铜矿区300m中段原生晕地球化学特征及成矿预测

新疆哈密红石铜矿位于东天山大南湖-头苏泉岛弧带北段的卡拉塔格地区,为浅成低温热液脉型铜矿床。在矿床深部300m中段开展1:100原生晕地球化学剖面测量,选择Ag、Cu、Mo、Zn、As、Sb、Hg、Au、Pb、W、Ba、Bi、Sn等13种元素进行测试分析,查明与矿有关的地球化学特征,预测成矿有利地段。研究通过R型因子分析,识别Sb-Hg-As-Au前缘晕指示元素组合、Ag-Cu-Mo-Zn近矿晕指示元素组合、Ba-Bi尾晕指示元素组合,以及Se-Zn-Pb等元素共同代表岩浆期后中高温热液活动阶段,显示出该矿床具有多期、多阶段成矿的特征;依据C.B.格里戈良分带指数原理,建立（Sb×Hg）D/（Ba×Bi）D矿体定量预测指标,并结合矿化-蚀变特征,圈定1处成矿有利重点地段和1处成矿有利一般地段,分别为300m中段25线~19线成矿热液角砾岩筒的深部或周边,以及300m中段13线~7线1、6、9号脉矿（化）带的深部和周边;验证孔ZKY2101揭露了角砾岩筒深部的矿化情况,取得良好效果。     

张集煤矿灰岩含水层数值模拟及涌水量预测

为了正确评价淮南煤矿张集煤矿灰岩含水层对煤层开采的影响,探明详细的水文地质条件,本文利用–536 m水平放水成果资料,利用GMS建立了张集煤矿C3I 组灰岩含水层水文地质模型及其数值模型,经识别和验证后,获得了灰岩含水层水文地质参数,并结合“突水系数”,进行数值模拟分析,计算水文地质参数,预计灰岩疏水量,并利用数值模拟参数分别模拟计算了–536 m、–565 m 水平、–566 m水平的安全开采下的疏放量,依据此次计算结果,给张集煤矿采煤过程中灰岩水的防治提供了一定借鉴。     

川滇黔铅锌(锗)成矿区区域地球化学测量在找锗预测中的作用

锗作为一种稀散元素,是现代信息产业最重要的金属之一,然而大多数锗资源是在综合评价煤矿床、铅锌矿床以及铁矿床的过程中发现的,缺乏专门的找锗方法。为了进一步加强锗矿找矿方法的研究,本文以川滇黔接壤处作为研究区,通过采用探索性分析方法(EDA)和基于分形理论的浓度-面积(C-A)方法以及证据权模型,分析研究区内低密度水系沉积物测量数据Zn、Ge元素的数字特征和分布规律。结果表明:(1) Ge元素分布由单个总体构成,基本符合正态分布,数值变化小(变异系数=0. 13),基本围绕地壳丰度值(1. 6×10~(-6))波动,且矿床的分布与地球化学异常之间没有明显的相关关系,因此采用以Ge找Ge的思路是行不通的,而这可能是由于Ge在表生氧化状态下的多亲和性和高度分散性造成的。(2) Zn元素分布明显不符合正态分布,且有多个峰值,数据离散程度大(变异系数=1. 14),可能至少由两个以上总体构成,且在空间上矿床的分布与地球化学异常之间有良好的相关关系,大多数矿床位于相对高值区。另外鉴于在原生状态下,Ge元素往往以类质同象的形式赋存在闪锌矿中,因此在区域上采用以Zn找Ge的思路是可行的。(3)采用累计概率法、直方图法、箱式图法、原生晕法以及基于多重分形的C-A方法,确定的异常下限分别为146. 5×10~(-6)、392. 7×10~(-6)、153. 9×10~(-6)、87. 5×10~(-6)和124×10~(-6)。通过采用证据权方法所提供的空间相关性统计量(t)进行检验,发现异常下限应当落在120×10~(-6)～130×10~(-6)的区间内。因此基于分形理论的C-A方法是最合理的,这可能是其不仅考虑了频数特征,还考虑了空间几何特征的原因。(4)在圈定地球化学块体的基础上,结合热液矿床受构造控制,且往往具有"丛聚效应"以及"鹤立鸡群"的特点,圈定黑区-赤普、大湾子-大桥边、茂租-乐红、毛坪、天宝山-小石房、猫猫厂-白蜡厂、大梁子、会泽、青山-杉树林、猴子厂-顶头山以及富乐作为寻找锗矿的潜力区,建议进一步加强这11个矿田级远景区锗资源的找矿工作。     

Prediction Model of Coal Reservoir Pressure and its Implication for the Law of Coal Reservoir Depressurization

The main methods of coalbed methane(CBM) development are drainage and depressurization, and a precise prediction of coal reservoir pressure is thus crucial for the evaluation of reservoir potentials and the formulation of reasonable development plans. This work established a new reservoir pressure prediction model based on the material balance equation(MBE) of coal reservoir, which considers the self-regulating effects of coal reservoirs and the dynamic change of equivalent drainage area(EDA). According to the proposed model, the reservoir pressure can be predicted based on reservoir condition data and the actual production data of a single well. Compared with traditional reservoir pressure prediction models which regard EDA as a fixed value, the proposed model can better predict the average pressure of reservoirs. Moreover, orthogonal experiments were designed to evaluate the sensitivity of reservoir parameters on the reservoir pressure prediction results of this proposed model. The results show that the saturation of irreducible water is the most sensitive parameter, followed by Langmuir volume and reservoir porosity, and Langmuir pressure is the least sensitive parameter. In addition, the pressure drop of reservoirs is negatively correlated with the saturation of irreducible water and the Langmuir volume, while it is positively correlated with porosity. This work analyzed the reservoir pressure drop characteristics of the CBM wells in the Shizhuangnan Block of the Qinshui Basin, and the results show that the CBM reservoir depressurization can be divided into three types, i.e., rapidly drop type, medium-term stability type, and slowly drop type. The drainage features of wells were reasonably interpreted based on the comprehensive analysis of the reservoir depressurization type; the latter was coupled to the corresponding permeability dynamic change characteristics, eventually proving the applicability of the proposed model.     

基于因子分析的LM-BP网络的盾构施工地表沉降预测

盾构施工引起的地表沉降量的预测与评价具有很强的随机性和不确定性,用常规的数学模型难以准确表达。本文采用因子分析法对影响盾构施工引起地表沉降的9个因素进行了主因子的提取,得到4个主因子。以此数据集对BP神经网络进行训练,并用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行了优化,建立了基于因子分析的LM-BP神经网络预测模型。结合工程实例将预测结果与LM-BP神经网络模型的预测结果进行比较分析,表明本预测模型具有较高的准确性,符合实际工程的需要。     

耦合PCA-SVM算法的金矿矿床规模预测分析研究

判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的主要特征,再将主要特征带入支持向量机算法,从而训练出最优分类器以预测金矿成矿规模。文中共使用了3 812个金矿样本数据用于学习训练和预测分析,训练准确率为92.3%,测试准确率为88.7%,分别比直接使用支持向量机算法高出14.3%和17.1%。基于PCA-SVM的预测模型,不仅消除了人为主观因素的影响,而且有效提高了勘探过程中矿床预测的准确率和矿床勘探的效率,为地质勘查工作提供依据。     

桂北同乐-老堡地区铅锌矿控矿因素及找矿预测

桂北同乐-老堡地区位于南岭成矿带西段,已发现老堡、大滩等铅锌矿床、矿点多处,矿床类型以沉积-改造型为主。在对成矿地质背景研究的基础上,探讨了地层、岩性、构造与铅锌成矿的关系。根据研究区内的成矿地质背景、控矿条件以及化探异常分布特点等因素,划分出3个铅锌找矿远景区,2个找矿靶区,为下一步矿产勘查工作提供了依据。