基于参数辨识的典型区地热资源量研究——以银川平原西部斜坡区为例

发布时间：2022-07-09 17:55

　　通过地温监测、含水层结构和岩性构造辨识,剖析了银川平原西部斜坡区地热田的地温场特征和热储层分布规律,确定了热储随机变量,并分别利用随机变量频率分布和三角分布等蒙特卡罗统计手段识别了随机变量参数,结合热储法计算了典型区地热资源量。研究结果表明:银川平原地热田属深循环中低温传导型地热系统,共分为5个构造分区（西部斜坡区、中部深陷区、东部斜坡凹陷区、东部斜坡隆起区和南部斜坡区）和4个热储层（新近系干沟河组、新近系红柳沟组、古近系清水营组和奥陶系马家沟组）。研究区地热资源储量丰富,垂直地温场温度与地层深度呈正相关关系,主要热储层位于400～800m的渐新统清水营组;研究区热储随机变量包括热储温度、岩石孔隙率、岩石比热容和岩石密度等参数,热储温度随机分布频率为25%、50%、75%、97.5%的西部斜坡区地热资源量在175.56×10¹⁴～230.04×10¹⁴ kJ之间,其中,75%的热储温度随机分布频率可作为研究区热储温度随机变量的优选频率,该频率下地热资源储量与热储法分层计算结果标准差仅为4.21%;利用热储特征分析和蒙特卡洛法的参数识别,能够克... 

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【文章目录】：
1 研究区概况
    1.1 气候条件
    1.2 地质概况
    1.3 水文地质特征
2 地热资源特征
    2.1 地温场特征
    2.2 热储层特征
    2.3 区域构造特征
    2.4 地热流体特征
3 地热资源量计算
    3.1 参数分类
        (1)恒定参数:
        (2)随机参数:
    3.2 识别随机变量参数
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]地热能在区域能源领域中的应用和发展[J]. 李宁波,李翔,杨俊伟,于湲,王立志.  城市地质. 2020(01)
[2]关中地区U型地热井水平井段高效换热规律数值模拟[J]. 唐胜利,李鹏飞,姜鹏飞,张育平.  西安科技大学学报. 2020(01)
[3]基于热储法的银川盆地地热资源评价[J]. 任光远.  环境与发展. 2019(12)
[4]山东省东营市东营区地热资源特征及储量评价[J]. 闫佰忠,孙剑,江海洋,李迎鹏,安娜.  河北地质大学学报. 2019(05)
[5]新时代能源环境下的地热能开发[J]. 陆静丹.  智能城市. 2019(16)
[6]中国地热资源及其潜力评估[J]. 尹玉龙.  科技与创新. 2018(05)
[7]中国地热资源潜力评价[J]. 王贵玲,张薇,梁继运,蔺文静,刘志明,王婉丽.  地球学报. 2017(04)
[8]基于热储法的鲁西平原地热资源评价[J]. 朱喜,张庆莲,刘彦广.  地质科技情报. 2016(04)
[9]浅谈地热资源及储量计算方法[J]. 任国澄.  西部探矿工程. 2015(11)
[10]热储法在地热资源评价中的应用——以重庆巴南区地热田为例[J]. 王治祥,温金梅,李德龙.  地下空间与工程学报. 2015(S1)



本文编号：3657560