页岩气资源调查评价中的采样测试工作

页岩气是一种新的能源矿产,具有巨大的勘查开发潜力,现已成为全球油气勘探的一个新领域。采样测试作为一种勘查手段,在页岩气气藏岩性、成因来源、赋存形式、成藏特征、成藏条件、含气量等方面的研究中起着极其重要的作用,在页岩气的勘查开发中具有极其重要的意义。在页岩气资源评价等勘查中,正确采集测试样品、合理选定测试项目和测试方法、有效运用采样测试这一勘查手段,是页岩气资源调查评价中一项十分重要的工作。     

贵州瓮安玉山煤矿煤质特征及其影响因素

玉山煤矿含煤地层为吴家坪组,可采煤层2层,具有中灰、中等挥发分、高硫分、低磷分、特低—低氯,低砷、高氟,中高发热量的煤质特征,煤类丰富,呈条带状分布。通过对区内沉积环境和煤的变质作用2个方面的分析,阐述了形成煤层高硫、中灰特征的影响因素,解释了煤类分带现象,并指出了主要煤质指标的变化规律。     

威海市环翠区地下水环境质量评价

在威海市环翠区地下水调查研究的基础上,选取10项因子,采用单项组分评价和综合评价相结合的方法对区内浅层地下水进行分析评价。结果显示,区内大部分地区水质较好,部分地区由于受人类活动等的影响,导致水质变差,其主要超标因子有硫酸盐、硝酸盐、氯化物、总硬度等。     

矿产资源基准价款体系的研究及应用—以莱芜市为例

在基层采矿权价款征管实践中,因地域条件、矿业权市场、经济状况、人为因素等产生的采矿权价款差异这一难题,影响了资源优化配置对经济发展的导向性作用。结合基层采矿权基准价款评估工作实践,以莱芜市基准价款体系的建立为例浅析采矿权基准价款体系的创新过程。     

莫桑比克东部沿海锆钛砂矿矿石质量特征——以赞比西亚省5004C矿区为例

滨海砂矿是目前全球最大的潜在海洋矿产资源之一,仅次于石油与天然气。莫桑比克东部沿海滨海砂矿资源丰富,在世界上占有重要地位。该文结合莫桑比克赞比西亚省5004C矿区锆钛砂矿,分析矿石结构与构造、矿石物质组成、矿物含量及变化等矿石质量特征,为莫桑比克东部沿海锆钛砂矿的勘探和开发提供有利信息。     

基于傅里叶变换质谱的烃源岩成熟度评价方法及地质意义

<正>伴随非常规油气资源的勘探开发,油气资源开采的广度和深度进一步扩大,一定程度上缓解了我国油气供需矛盾、保障了我国能源安全,同时有力推动了能源结构战略转型。但同时也对能源地质研究工作提出了新的挑战。有机质成熟度是油气评价的重要参数之一,不同成熟阶段的有机质会对应产出不同成因、不同性质、不同质量的油气,如何准确评价沉积有机质成熟度是当前油气资源勘探开发工作的关键问题之一。前人在科研实践工作中从光学、化学、谱学等角度提出了适用条件各异的成熟度评价方法,在部分地质环境中获得了良好的应用效果,但已有的成熟度指标多受测定方法原理的制约导致其适用性不同程度受限(肖贤明等,2020),制约了油气资源的高质量勘探开发。     

输电线路电磁干扰对北斗变形监测数据质量及定位精度的影响分析

我国自主研发的北斗卫星导航系统已完成组网,除了传统测绘领域之外,目前北斗正在各行业普及,落实相关应用。本文针对输电线路地质灾害监测应用,从北斗原始观测值数据质量、定位精度两个角度探究输电线路电磁环境对北斗卫星监测数据的影响。长达23d的500kV输电线路北斗监测数据分析结果表明：在强电磁干扰、无电磁干扰两种情形下,数据完整率差异小于1%,多路径效应差异小于0.1m,信噪比差异均小于0.3dBHz,周跳比差异均小于150;定位精度的相对差别小于5%。综合而言,输电线路电磁环境对北斗变形监测数据质量及定位精度的影响不显著。     

地理国情要素数据成果的一致性检查方法

本文结合全国地理国情要素数据成果过程质量控制、质量复核工作,以及地理国情要素数据成果自身、与地表覆盖分类数据成果、与外业调查核查数据、与专题资料的一致性要求,通过分析检查中发现的质量问题,提出了地理国情要素数据成果的质量控制方法。该方法为国情要素数据成果的质量控制提供了技术参考,为质检工作提供了方法依据。     

地理空间要素与贫困分布的关系研究——以赫章县为例

本文以赫章县为例,以乡镇为研究单元,从地形地貌、土地资源、交通条件等方面构建地理空间要素评价指标。并利用地理探测器、地理加权回归模型等方法,从空间的视角科学分析地理空间要素对贫困化空间分布的影响,揭示了贫困程度与资源环境的空间分布规律,为实现因地制宜、精准脱贫,以及巩固脱贫摘帽成果提供了决策参考。     

岷县地质灾害易损性模糊综合评价

岷县地形多变、地貌多样、地质环境复杂,近年来地震、滑坡等地质灾害多发。基于易损性影响因素,结合岷县具体情况,选取人口密度、国内生产总值、公路、房屋、林地和耕地6个指标,以乡镇为基本单元,利用模糊综合评判法构建评价体系,将研究区易损性划分为不同等级。结果表明,高易损性地区占研究区总面积的20.62%,中易损性地区的占比为19.90%,低易损性地区的占比为37.25%,极低易损性地区的占比为22.23%。将易损性结果与地质灾害历史灾害点进行叠加分析发现,中易损性和高易损性地区的历史灾害占灾害总数的50.53%,为岷县防灾减灾工作提供了新的思路和参考。