岩性识别技术现状与进展

发布时间：2018-02-09 00:02

  本文关键词： 岩性识别 重磁 地震 测井 遥感　出处：《地球物理学进展》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：自从1815年世界上第一幅地质图诞生以来,岩性识别即如何刻画、认识地下岩性分布一直是地质学中的重要问题.一个世纪以来,地质填图技术从手工填图发展到了数字填图,但鉴于地表地质填图受深度的限制,只能反映浅表岩性的分布,难于识别深部岩性,在覆盖区更不能给出下伏岩性的变化,限制了资源勘查的效果.为了克服地表地质填图的缺点,地球物理、遥感等技术逐渐引入到岩性识别中,并取得了长足进展.本文从岩性识别原理、方法、效果等方面入手,结合实例,对比分析了当前主要几种岩性识别技术的特点.综合分析认为,三维岩性识别将是资源勘查中重要的一个环节,如何准确识别地下岩性的三维分布特征是实现深部矿产、油气资源勘查突破的关键;从技术层面分析,认为采用钻孔等先验信息约束,开展重磁三维反演,获取地下密度和磁化率模型,根据物性与岩性的逻辑关系,识别岩性的三维分布特征是现阶段三维岩性识别最有可能成功并适合推广的方法.
[Abstract]:Since the birth of the first geological map in the world in 1815, lithology recognition is how to depict it, and understanding the distribution of underground lithology has always been an important problem in geology. In the past century, geological mapping technology has developed from manual mapping to digital mapping. However, because of the limitation of depth in surface geological mapping, it can only reflect the distribution of shallow lithology, and it is difficult to identify the deep lithology, and the change of underlying lithology can not be given in the overburden area. In order to overcome the shortcomings of surface geological mapping, geophysical and remote sensing techniques have been gradually introduced into lithology recognition, and great progress has been made. This paper starts with the principle, method and effect of lithology identification. Combined with practical examples, the characteristics of several main lithologic identification techniques are compared and analyzed. The comprehensive analysis shows that 3D lithology recognition will be an important link in the exploration of resources. How to accurately identify the 3D distribution characteristics of underground lithology is the key to realize the breakthrough in the exploration of deep minerals and oil and gas resources. The model of underground density and magnetic susceptibility is obtained. According to the logical relationship between physical properties and lithology, it is the most likely and suitable method to recognize the 3D distribution characteristics of lithology.
【作者单位】： 东华理工大学地球物理与测控技术学院;中国地质科学院矿产资源研究所国土资源部成矿作用与资源评价重点实验室;中国地质大学(武汉);
【基金】：中国地质科学院基本科研业务费专项经费(YYWF201526) 国家自然科学基金项目(41574133,41104061) 地质调查项目(121201103000150017)联合资助
【分类号】：P618.13;P631

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 孟凡顺;徐会君;朱焱;黄彦铭;;基于主成分分析的距离判别分析方法在岩性识别中的应用[J];石油工业计算机应用;2011年01期

2 刘倩茹;薛林福;潘保芝;白烨;张程恩;;梨树断陷砂砾岩测井岩性识别[J];测井技术;2013年03期

3 周家纪,孙淑霞,王绪本,赵晖;一种遗传神经网络及其在岩性识别中的应用[J];成都理工学院学报;1998年S1期

4 张万良;遥感岩性识别研究的发展趋势——遥感与航空放射性信息集成[J];矿物岩石地球化学通报;2005年01期

5 赵杰;李春华;;基于神经网络的两种岩性识别方法的研究[J];现代电子技术;2009年22期

6 田玉昆;周辉;袁三一;;基于马尔科夫随机场的岩性识别方法[J];地球物理学报;2013年04期

7 张治国,杨毅恒,夏立显;自组织特征映射神经网络在测井岩性识别中的应用[J];地球物理学进展;2005年02期

8 宗金峰;;最大隶属优势准则在测井岩性识别中的应用[J];河北地质学院学报;1988年01期

9 李剑峰,赵英俊,刘德长,付锦;灵泉盆地多源地学信息综合岩性识别方法探讨[J];国土资源遥感;1999年02期

10 王淑盛,徐正光,刘黄伟,王志良,史立峰;改进的K近邻方法在岩性识别中的应用[J];地球物理学进展;2004年02期

相关会议论文 前8条

1 郭瑞华;曹庆年;程国建;;基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在岩性识别中的应用[A];第十一届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2009年

2 李功权;;基于神经网络的随钻岩性识别软件的开发[A];全国ISNBM学术交流会暨电脑开发与应用创刊20周年庆祝大会论文集[C];2005年

3 李新虎;;基于不同测井曲线参数集的支持向量机岩性识别对比[A];陕西地球物理文集（十）--资源与灾害地球物理[C];2011年

4 尚林阁;李舟波;刘四新;柳孟文;;变质岩系储集层的岩性识别方法[A];1992年中国地球物理学会第八届学术年会论文集[C];1992年

5 李继安;;人工智能神经网络在岩性识别、孔隙度和渗透率预测中的应用——以十红滩铀矿床为例[A];陕西地球物理文集（九）[C];2010年

6 潘保芝;吴海波;李舟波;;松辽盆地火成岩岩性识别方法与储集参数评价[A];中国地球物理.2003——中国地球物理学会第十九届年会论文集[C];2003年

7 周黎明;邓荣来;;灰色关联度方法的火成岩岩性识别[A];中国地球物理学会年刊2002——中国地球物理学会第十八届年会论文集[C];2002年

8 王佑宁;惠卓雄;刘志刚;袁庆友;;PDC钻头条件下岩性识别新技术探讨[A];录井技术文集（第四辑）[C];2004年

相关重要报纸文章 前2条

1 记者 王志田 通讯员 房雁冰;大庆录井分公司伊朗探索出岩屑采集与岩性识别新法[N];中国石油报;2006年

2 记者 王公民 通讯员 张晓刚;辽河形成岩性快速识别技术[N];中国石油报;2010年

相关博士学位论文 前2条

1 牟丹;辽河盆地中基性火成岩测井岩性识别方法研究[D];吉林大学;2015年

2 李春山;X射线荧光岩屑识别技术研究[D];西北大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 李鑫涛;煤巷顶板锚固孔钻进特性试验研究[D];河南理工大学;2015年

2 石振杰;基于面向对象的遥感技术岩性识别研究[D];昆明理工大学;2016年

3 韩韧;矿井钻机随钻测振方法及其应用[D];中国矿业大学;2016年

4 张洪江;常规、成像测井等资料砂砾岩岩性识别研究[D];东北石油大学;2011年

5 邵阳;含火山岩地层测井响应分析及岩性识别技术研究[D];大庆石油学院;2010年

6 马晓龙;扶新隆起带扶余油层测井资料岩性识别及岩相划分[D];东北石油大学;2011年

7 王鑫;东营北带深层砂砾岩测井层序对比与岩性识别研究[D];中国石油大学;2010年

8 关涛;砂砾岩岩性识别方法研究[D];吉林大学;2013年

9 盛宇宏;基于IDL的岩性识别[D];中国地质大学（北京）;2010年

10 张磊;常用数学物理方法在测井解释中的应用[D];长江大学;2012年

，

本文编号：1496594