简介:针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指数等测井响应值作为输入,岩芯实验总有机碳含量作为输出,通过学习输入曲线与总有机碳含量的函数关系,动态预测整口井的总有机碳含量曲线。通过对焦石坝地区两口页岩气探井建模及预测可知,当随机森林中树的数量达到500时,建立的模型即可对训练样本中输入与输出的函数关系进行完全学习。通过训练结果及预测结果可知,随机森林回归方法不易发生过拟合现象,泛化能力极强,同时预测得到的曲线更为平滑,预测总有机碳含量较其他方法更为准确,有效地提高测井信息预测总有机碳含量模型的精度,对页岩气储集层评价提供帮助。
简介:为预测范庄银矿床M23主矿体的深部变化趋势,在对矿区地质特征和矿床成因研究的基础上,开展了野外地质调查及地球化学研究。结果发现矿体具有明显的侧伏现象。微量元素统计分析表明,Cu、Sb、As为矿体的近矿指示元素,矿体具有多期次的特点。M23矿体化探数据表明,矿体自上而下其原生晕轴向分带序列为:Au-Bi-Cu-As-Zn-Pb-Sb-Mo-Ag-Sn-W-Hg,具有明显的"头尾晕共存"和"反分带"特征。结合矿体剥蚀系数的变化规律,预测在M23矿体向深部(696m以下)有较大延深(伸)或有深部有盲矿体存在,钻探验证(见矿高程370m)说明矿床深部有较大的增储潜力。
简介:为预测和评价贵州普安泥堡金矿床的成矿潜力,采用原生晕地球化学方法对10460勘探线所控制的Ⅲ-1号矿体进行原生晕轴向分带特征研究。采集了该勘探线上6个钻孔矿体附近的构造蚀变岩石样品进行ICP-AES分析。通过对各元素进行相关性分析及因子分析,选取原生晕地球化学特征研究的指示元素为Au、As、Ag、Cu、Hg、Mo、Co、Cd、Sb。综合原生晕分带图及指示元素分带序列分析,判断Ⅲ-1矿体原生晕出现了明显的分带异常,其由浅部到深部总体表现为:前缘晕元素+尾晕元素—近矿晕—前缘晕元素+近矿晕元素+尾晕元素的元素异常分布序列,指示在深部存在一个或多个隐伏矿体,是造成元素异常叠加共存与轴向分带序列异常的原因。
简介:为了揭示小兴安岭-张广才岭地区金属元素分布特征和突破找矿瓶颈,对区域成矿金属元素进行了聚类分析、因子分析和分形分析。结果表明,成矿元素组合为Pb-Zn-Mo-Ag-Au-Cd,可以作为找矿的指示元素,分形分析确定主成矿元素Pb-Zn-Mo-Ag的异常下限,基于Suffer和Mapgis软件建立元素异常分布图显示,异常区与已知大多数矿床套合,Pb、Zn、Ag异常高值带与其所在区域北西向次级断裂展布方向一致,与燕山早期花岗岩体也存在密切的关系。Au异常主要沿燕山晚期中酸性火山岩建造展布,这些元素异常高值带与地质体套合较好的区域均为成矿有利区。结合区域成矿规律共圈出找矿靶区4处。这一研究思路和方法为小兴安岭-张广才岭及其类似地区的找矿预测工作提供了科学依据。
简介:X射线光电子能谱(XPS)又称化学分析光电子能谱(ESCA),是本世纪五、六十年代发展起来的一种用于表面分析的仪器。其基本原理是:将一束单色的X射线光子打到样品上,光子就被样品中的原子吸收,每一次吸收都引起一个瞬时的电子发射。只要光子的能量hv大于原子、分子或固体中某原子轨道电子的结合能EB,便能将电子激发而离开,得到具有一定动能的光电子。由于X射线能量较高,所以主要得到的是来自原子的内层轨道的电子。因为能量是守恒的,所以电子的动能KE加上使这个电子脱离轨道而到达谱仪真空中所需要的能量必定等于X射线的能量。如果X射线的能量是已知的,动能用电子能谱仪测量,那么,就可以得到电子在原子轨道上的结合能。利用能量分析器的色散作用,可测得电子按能量高低的数量分布。由分析器出来的光电子经倍增器进行信号放大,再以适当的方式显示、记录,便可得到XPS谱图。
简介:60年代中叶建立的40Ar39Ar计时技术,已被广泛应用于测定各种矿物岩石的年龄,探讨区域性乃至全球性的重要地质问题。高精度40Ar39Ar计时技术的建立,使微钾矿物、流体包裹体40Ar39Ar定年成为可能。本文综合了笔者十多年来从事流体包裹体...
简介:转变思维方式,将航磁数据改变成与化探数据相同的格式,应用多元统计分析方法建立基于物化探综合信息的区域Au找矿靶区定量预测模型。模型中航磁信息展现出优于Au元素的判别能力。以定量预测模型对全区各研究单元与已知有矿单元做相似程度判定,选择相似程度高的53个单元为一级找矿靶区(每个靶区面积25km^2),其中18个(34%)靶区内有已知矿床(点)产出,认为,其余35个(66%)预测找矿靶区应该是寻找Au矿的有利区域。此结果不但改变了传统(定性)地质研究中认为,航磁成果对Au矿找矿靶区判定效果不佳的结论,同时更加充分说明,海量数据信息中隐藏着极大的潜能,只有转变思维方式,依据大数据的观念,应用定量研究的方法(用数学的方法研究地质问题)才能将其充分地挖掘出来。
简介:岩浆Cu-Ni-PGE硫化物矿床形成的重要过程是硫化物熔体的熔离,而关键在于成矿岩浆中硫的过饱和。判断岩浆Cu-Ni-PGE硫化物矿床中硫来源最直接有效的方法就是研究其硫同位素特征。当矿床的硫同位素值超出了地幔硫同位素的组成范围,揭示了壳源硫的混入。如果矿床硫同位素值δ^34S落入地幔值的范围内,则需要结合围岩硫同位素组成、并考虑岩浆房中是否发生了硫同位素交换反应来进一步判断是否有围岩硫的加入。异常的Δ^33S值主要出现在太古宙沉积硫化物中,利用δ^34S与Δ^33S相结合可识别样品中是否存在太古宙岩石中来源的硫;然而,一些太古宙岩石中硫化物Δ^33S值也可以在0‰附近;在一些后太古宙岩石的硫化物中也发现了异常的Δ^33S值;因此在根据Δ33S值来判断S是否来源于太古宙岩石时应谨慎。仔细测定围岩和潜在的混染源的硫同位素组成对于准确评价岩浆Cu-Ni-PGE硫化物矿床中S的来源是非常关键的。硫同位素和其他同位素如镍同位素、铜同位素、铁同位素相结合也许对于认识岩浆Cu-Ni-PGE硫化物矿床中成矿物质来源及成矿岩浆演化过程能够提供新的思路。