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“扬子型”铅锌矿床的地质特征
一、矿化集中的时空分布
“扬子型”铅锌矿床在准地台周边及其隆起的碳酸盐中分布很广,成矿时期从南华纪至早古生代,最重要的有南华系莲沱组(彭山式),震旦系陡山沱组上部(董家河式),震旦一寒武系麦地坪组(大渡河式),下寒武系清虚洞组(花垣式)。除此,在奥陶系、石炭系和三叠系也有发现。这类矿床形成于晋宁造山后扬子地台伸展裂陷构造环境,是罗迪尼亚超大陆裂解事件的产物。空间上主要分布以下地区: 相似文献
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镇泾地区延长组河流相砂体分布与圈闭形成的关系研究 总被引:3,自引:1,他引:2
鄂尔多斯盆地镇泾地区侏罗系地层以三角洲-湖泊沉积体系为主,研究区范围内主要发育主河道和部分分流河道砂体。研究区构造平缓,主要为单斜地层、在东南部存在大型鼻状构造。通过对主要储层段(长6、8油层组)砂体分布及与构造之间关系进行研究,分析砂体走向与构造线方向的关系认为在构造单斜地区,当两者相交时(交角β≠0)是形成圈闭的关键因素之一,在大型鼻状构造地区因构造线的弯曲与河道砂体组合可以形成圈闭。根据研究区砂体分布和构造线组合出4种地层-岩性及岩性圈闭。利用构造图与砂体分布图对主要储层段存在的圈闭确定出长6、8油层组10个层圈闭。 相似文献
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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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MODIS数据自适应火点检测的改进算法 总被引:6,自引:4,他引:2
在MODIS火点检测算法基础上提出一种自适应火点检测的改进算法,并对改进算法进行的构建详细描述.改进的算法按照直方图统计来选择进行非火点排除的中红外通道亮温阈值,利用背景像素相对增温法判断疑似火点,提高了火点的识别能力.另外改进算法对云覆盖下的火点也有一定的识别能力.选择中国小火点发生频繁的广东地区进行改进算法的检验,结果表明火点检测效果理想. 相似文献
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鄂尔多斯盆地合水地区长8储层特低渗透成因分析与评价 总被引:12,自引:6,他引:6
鄂尔多斯盆地合水地区长8储层的物性总体较差,发育粒间孔、溶孔,孔隙结构类型属小孔隙、微细喉道和微喉道型;分析表明其特低渗透成因主要受沉积作用和成岩作用的共同影响,不同沉积微相储层的物性差异较大,柔性组分含量高、粒度细和成分成熟度较低是造成储层特低渗透特征的主要原因;同时成岩压实、胶结作用使得储层的孔隙度减小、渗透性变差,而溶蚀作用和少量成岩微裂缝的产生又在很大程度上改善了储层的特低渗透性能;水下分流河道与河口坝砂体是研究区主要储层的分布相带. 相似文献
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大庆杏南地区葡Ⅰ组三角洲前缘储层的非均质性 总被引:1,自引:0,他引:1
当油田主力油层进入高含水期时,非主力油层接替主力油层将成为必然趋势。三角洲前缘亚相储层非均质性较强,一直以来被作为非主力油层。为提高非主力油层的储量动用程度,必须精细研究三角洲前缘亚相储层非均质性特征,查明剩余油分布规律,从而有效指导油田开发的调整挖潜。利用密井网、岩矿鉴定等资料对杏南地区葡I油层组前缘亚相储层进行研究,将三角洲前缘细分为枝状、朵状、席状3种类型,详细分析了不同沉积环境下砂体的成因类型,描述了不同类型砂体在平面上、空间上的展布特征和组合关系,不同砂体内部性质的差异以及砂体内部微观孔隙结构的类型和分布特征,从平面、层间、层内以及微观特征等方面研究了三角洲前缘储层的非均质性。在此基础上分析了储层非均质性对剩余油分布的影响,指出不同三角洲前缘储层中剩余油的富集位置。 相似文献