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S-wave velocity inversion and prediction using a deep hybrid neural network

Science China Earth Sciences 2022年第4期65卷 724-741页

作者： Jun WANG junxing cao Shuang ZHAO Qiaomu QI State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation Chengdu University of TechnologyChengdu 610059China Key Laboratory of Earth Exploration and Information Techniques(Chengdu University of Technology) Ministry of EducationChengdu 610059China Research Institute of Exploration and Development Southwest Petroleum CompanySINOPECChengdu 610041China

The S-wave velocity is a critical petrophysical parameter in reservoir description,prestack seismic inversion,and geomechanical analysis.However,obtaining the S-wave velocity from field measurements is difficult.When no measured Swave data are available,petrophysical modelling provides the most accurate S-wave velocity prediction.However,because of the complexity of underground geological structures and diversity of rock minerals,the prediction results of petrophysical modelling are easily affected by factors such as the cognition and experience of the modeller.Therefore,the development of novel robust and simple S-wave velocity inversion and prediction methods independent of the modeller is critical.Inspired by ensemble learning and based on the geologic sedimentation law of reservoirs and their characteristics in logging response,an Swave velocity inversion and prediction method based on deep hybrid neural network was developed by combining the classical convolution neural network(CNN)with the long short-term memory(LSTM)network.Considering the conventional logging data such as acoustic and density as the input in the proposed method,the CNN was used to establish the nonlinear mapping relationship between the input data and S-wave velocity,and the LSTM network was used to integrate the vertical variation trend of the stratum.Thus,intelligent data-driven inversion and prediction of the S-wave velocity were realised.The experimental results revealed that the proposed method exhibited a strong generalisation ability and could obtain prediction results comparable to those of petrophysical modelling with a single-well data set for training.Thus,a novel methodology for robust and convenient S-wave velocity prediction was devised.The proposed method has considerable academic and application implications.

关键词： Deep learning Convolutional neural network Long short-term memory network Hybrid neural network Sedimentary constraint S-wave velocity prediction Petrophysical inversion

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Prestack gathers feature enhancement method based on BEMD and CTKEO

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Earthquake Research Advances 2021年第S1期1卷 63-65页

作者： Xudong Jiang junxing cao ShaoChen Shi Zhaodong Su Tao Xiang The State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation Chengdu University of TechnologyChengduChina

The hydrocarbon detection method based on pre-stack gather data has higher accuracy and reliability than those methods based on post-stack data.This kind of method requires that pre-stack gather data have high SNR(Signal Noise Ratio)and obvious AVO(amplitude variation with offset)characteristics.Therefore,it is important to optimize the pre-stack gathers and enhance their AVO(Amplitude variation with offset)effect.This abstract proposes a gather optimization and AVO feature enhanced method for hydrocarbon detection.The gather optimization method based on the improved BEMD(bidimensional empirical mode decomposition).It starts from the original signal directly,and can be optimized as pre-stack gather steadily and quickly.Then,the characters of CTKEO(Corss Teager-Kaiser energy)algorithm which is strong sensitivity to interaction of two signals is fully utilized to enhance AVO features.The method proposed in this abstract provides a good data base for pre-stack inversion from gather optimization to AVO feature enhancement.

关键词： Prestack gather BEMD CTKEO AVO

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西藏琼嘉岗伟晶岩型锂矿矿物包裹体形成过程及其对熔-流体特征的指示

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岩石学报 2024年第2期40卷 450-464页

作者：施睿哲赵俊兴何畅通秦克章赵永能曹明坚贾丽辉中国科学院矿产资源研究重点实验室中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 德国地学研究中心波茨坦144734 岩石圈演化国家重点实验室中国科学院地质与地球物理研究所北京100029

西藏琼嘉岗伟晶岩型锂矿是喜马拉雅地区发现的首例具有工业价值的伟晶岩型锂矿床,该矿床的发现证实了喜马拉雅地区具有成为我国稀有金属战略基地的潜力,也为喜马拉雅地区寻找伟晶岩型锂矿床提供了指示意义。本研究主要针对琼嘉岗锂矿花... 详细信息

西藏琼嘉岗伟晶岩型锂矿是喜马拉雅地区发现的首例具有工业价值的伟晶岩型锂矿床,该矿床的发现证实了喜马拉雅地区具有成为我国稀有金属战略基地的潜力,也为喜马拉雅地区寻找伟晶岩型锂矿床提供了指示意义。本研究主要针对琼嘉岗锂矿花岗岩和伟晶岩中三种主要副矿物独居石、磷灰石和锆石中的矿物包裹体进行扫描电镜分析,确定矿物包裹体种类、频率以及产状(与裂隙关系),结合磷灰石中长石包裹体电子探针分析,综合指示琼嘉岗锂矿熔-流体性质及演化过程。研究表明:(1)琼嘉岗锂矿独居石、磷灰石和锆石中主要发育硅酸盐、氧化物、磷酸盐以及少量硫化物包裹体,其中填充裂隙和穿切裂隙的富稀土矿物独居石和磷灰石包裹体均由热液蚀变形成,而锆石放射性损伤强烈的区域中发育的远离裂隙的晶质铀矿和方钍石包裹体的形成也和流体作用相关;(2)电气石白云母花岗岩的磷灰石中发育钶钽铁矿以及烧绿石包裹体表明早期花岗岩岩浆富集铌和钽,稀有金属包裹体的数量以及类型也对高演化的花岗岩和伟晶岩是否具有稀有金属成矿潜力以及矿化类型具有一定指示意义;(3)锂辉石伟晶岩磷灰石中发育异常高且变化大的An值的斜长石包裹体,它们分别记录了磷灰石在结晶时对早期富钙熔体的捕获以及熔体的分异过程。本文的研究结果还表明副矿物中矿物包裹体的种类以及元素组成可以为高演化花岗岩-伟晶岩体系的熔-流体特征及演化提供指示意义。

关键词：琼嘉岗伟晶岩型锂矿矿物包裹体副矿物斜长石熔-流体特征

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基于变分模态分解的谱蓝化方法在叠前地震资料高分辨处理中的研究及应用

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物探化探计算技术 2024年第3期46卷 251-261页

作者：肖裕锋曹俊兴付京城师少晨向韬成都理工大学地球勘探与信息技术教育部重点实验室成都610059

叠前地震资料的分辨率会影响叠前反演的精度以及AVO分析的结果,所以提高叠前道集的分辨率就显得尤为重要。谱蓝化高分辨方法结合了测井信息,使处理后的地震资料更加接近实际情况。但其在计算过程中,使用各道叠加的平均振幅谱计算谱蓝化... 详细信息

叠前地震资料的分辨率会影响叠前反演的精度以及AVO分析的结果,所以提高叠前道集的分辨率就显得尤为重要。谱蓝化高分辨方法结合了测井信息,使处理后的地震资料更加接近实际情况。但其在计算过程中,使用各道叠加的平均振幅谱计算谱蓝化算子,导致部分频谱信息未参与计算。因此笔者提出基于VMD(变分模态分解方法)的谱蓝化方法,通过VMD将地震数据分解为多个IMF(本征模态分量),计算其谱蓝化算子,以提高各IMF的分辨率,并重构得到高分辨地震数据结果。在合成道集和实际地震道集数据处理中运用该方法,结果表明:基于VMD的谱蓝化方法进一步提高频谱信息以及叠前道集分辨率,与实际测井资料正演道集相吻合。

关键词：叠前反演谱蓝化高分辨率变分模态分解

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花岗伟晶岩分异演化与含矿性评价——从造岩矿物组构视角

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地质学报 2024年第5期98卷 1527-1549页

作者：秦克章刘宇超赵俊兴赵永能周起凤施睿哲朱丽群何畅通李俊瑜曹明坚中国科学院矿产资源研究重点实验室中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 中国冶金地质总局矿产资源研究院北京101300

高演化稀有金属伟晶岩的成矿过程是复杂和苛刻的,涉及到岩浆-热液过程热历史、岩浆迁移路径与成矿空间、侵位环境的过冷程度以及岩浆组分中稀有金属元素的初始富集等条件。而伟晶岩的分带特征是其形成过程的一种综合体现,不论是伟晶岩... 详细信息

高演化稀有金属伟晶岩的成矿过程是复杂和苛刻的,涉及到岩浆-热液过程热历史、岩浆迁移路径与成矿空间、侵位环境的过冷程度以及岩浆组分中稀有金属元素的初始富集等条件。而伟晶岩的分带特征是其形成过程的一种综合体现,不论是伟晶岩区域分带还是伟晶岩内部结构分带,都反映了伟晶岩岩浆结晶分异过程中岩浆的性质与形成环境,而这同时也赋予了造岩矿物在组构上的特殊性,形成遗传代码,对其进行解密,从而能够用于示踪与评估花岗伟晶岩的演化程度与成矿潜力。对于区域伟晶岩群的成矿潜力评估,由于含矿熔体在组分上的跨度较大,随着远离母体花岗岩体距离的增大,伟晶岩群演化程度增加,熔体中铁镁质组分以及Ca、Ba、Sr等碱土金属含量迅速降低,而挥发分、助熔剂组分、碱金属含量在残余熔体中逐渐增加,长石、云母与石英在类别和组构上产生显著变化;其中长石向钾-钠端元演化,且钠长石相对钾长石占据主导地位,云母由黑云母向白云母以及锂白云母转变,石英阴极发光特征与晶体结构及微量元素成分也表现出规律性的变化。受矿物晶格的限制,长石的K/Rb、K/Cs以及云母的K/Rb、K/Cs、Nb/Ta等比值特征能有效区分不同矿化潜力的伟晶岩群。石英的阴极发光特征能够揭示其生长环境与历史,石英的Li、Al、Ti、Ge等微量元素组成可以用来区分不同类型的伟晶岩矿床,并提供关于岩浆演化和成矿过程的重要线索。伟晶岩内部分带的形成主要受成矿熔体规模、过冷度以及成矿空间的封闭性等因素的控制,但在初始熔体成分上可以具有较大的变化。其中强分带型稀有金属伟晶岩记录了完整的岩浆-热液演化过程,不同阶段石英、长石和云母在晶体形态、微观结构以及微量元素组成上都具有显著变化。弱分带型稀有金属伟晶岩(钠长石-锂辉石伟晶岩)的造岩矿物组分在伟晶岩内部变化不大,其受构造控制明显,在空间上与贫矿伟晶岩之间可具有较大的矿物组成差异,表明二者之间存在流动分异过程。而长距离(以更厚的地壳或大型拆离断层为标志)的熔体迁移正是形成超大型伟晶岩稀有金属矿床的有利要素。

关键词：花岗伟晶岩造岩矿物长石-石英-云母组构特征岩浆分异演化含矿性评价

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检测非洲猪瘟病毒抗原的双抗体夹心ELISA方法的建立

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中国兽医学报 2024年第1期44卷 7-11页

作者：林彦星翁巧玉吴江黄超华史卫军金业陈鹏张彩虹杨俊兴阮周曦曹琛福陈兵曾少灵花群义深圳海关动植物检验检疫技术中心广东深圳518045 湖南普简生物科技有限公司湖南长沙410013 深圳市心月生物科技有限公司广东深圳518000

利用非洲猪瘟病毒(ASFV)p72蛋白不同抗原表位的2株单克隆抗体,1株作为捕获抗体,另1株用辣根过氧化物酶(HRP)标记后作为检测抗体,采用方阵法对ELISA反应条件进行优化,建立了检测ASFV抗原的双抗体夹心ELISA方法。结果显示,该方法中捕获抗... 详细信息

利用非洲猪瘟病毒(ASFV)p72蛋白不同抗原表位的2株单克隆抗体,1株作为捕获抗体,另1株用辣根过氧化物酶(HRP)标记后作为检测抗体,采用方阵法对ELISA反应条件进行优化,建立了检测ASFV抗原的双抗体夹心ELISA方法。结果显示,该方法中捕获抗体包被质量浓度为1.25 mg/L,酶标单克隆抗体的最适稀释度为1∶4000。通过试验确定该方法的临界值为0.299,当样品D_(450)值≥0.3,且P/N大于2时,判定为阳性。该双单抗夹心ELISA方法可特异性检测ASFV抗原,其他抗原检测结果均为阴性,特异性强;重复性好,批内和批间变异系数(CV)均小于8%。应用本研究建立的方法与荧光PCR方法同时对225份临床样品进行检测,总符合率为96.89%。结果表明,本研究建立的双抗体夹心ELISA方法可用于ASFV抗原的大量样品检测,为ASF防控提供了技术支持。

关键词： ASFV 单克隆抗体双抗体夹心ELISA

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Fluid migration paths in the marine strata of typical structures in the western Hubei-eastern Chongqing area,China

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Petroleum Science 2013年第1期10卷 1-18页

作者： Xu Guosheng Liang Jiaju Gong Deyu Wang Guozhi Yuan Haifeng cao junxing Zhang Chengfu State Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and Exploitation(Chengdu University of Technology) Research Institute of Petroleum Exploration and Development SINOPEC Zhongyuan Oilfield Company

The western Hubei-eastern Chongqing area is an important prospective zone for oil and gas exploration in the central Yangtze area. Three representative structures, the Xinchang structure, Longjuba gas-bearing structure and the Jiannan gas field, were selected to analyze biomarker parameters in marine strata and to examine various types of natural gas and hydrocarbon sources. Fluid inclusions; carbon, oxygen, and strontium isotopic characteristics; organic geochemical analysis and simulation of hydrocarbon generation and expulsion history of source rocks were used for tracing fluid migration paths in marine strata of the study area. The Carboniferous-Triassic reservoirs in three typical structures all experienced at least two stages of fluid accumulation. All marine strata above the early Permian were shown to have fluids originating in the Permian rocks, which differed from the late stage fluids. The fluids accumulated in the late Permian reservoirs of the Xinchang structure were Cambrian fluids, while those in the late Carboniferous reservoirs were sourced from a combination of Silurian and Cambrian fluids. A long-distance and large-scale cross-formational flow of fluids destroyed the preservation conditions of earlier accumulated hydrocarbons. A short-distance cross-formational accumulation of Silurian fluids was shown in the late Permian reservoirs of the Longjuba structure with favorable hydrocarbon preservation conditions. The fluid accumulation in the Carboniferous reservoirs of the Jiannan structure mainly originated from neighboring Silurian strata with a small amount from the Cambrian strata. As a result, the Jiannan structure was determined to have the best preservation conditions of the three. Comparative analysis of fluid migration paths in the three structures revealed that the zone with a weaker late tectonism and no superimposition and modification of the Upper and Lower Paleozoic fluids or the Upper Paleozoic zone with the fluid charging from the Lower Paleozoic in the western Hubei-easteru Chongq

关键词： Western Hubei-eastern Chongqing area marine strata geochemical tracer fluid migration path

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上细下粗富水复合砂层渗透破坏机制试验及初步工程应用研究

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岩石力学与工程学报 2023年第7期42卷 1778-1788页

作者：潘泓蔡磊罗俊兴曹洪骆冠勇华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室广东广州510640 中交四航工程研究院有限公司广东广州510230

高富水砂层易发生渗透破坏,是地下工程施工主要风险源。目前对“上细下粗”复合砂层的渗透破坏致灾机制的尚不清楚。通过分析对比14组砂土侵蚀模型试验数据,发现由下层粗砂、上层细砂组成的“上细下粗”的复合砂层渗流破坏特征与单一砂... 详细信息

高富水砂层易发生渗透破坏,是地下工程施工主要风险源。目前对“上细下粗”复合砂层的渗透破坏致灾机制的尚不清楚。通过分析对比14组砂土侵蚀模型试验数据,发现由下层粗砂、上层细砂组成的“上细下粗”的复合砂层渗流破坏特征与单一砂层显著不同,其渗透破坏的机制为:下层粗砂的渗透性显著大于上层粉细砂层,两者形成串联关系,下层强透水层能耗小,主要起供水作用,上层细砂层有一定厚度且渗透性小,承受大部分的渗透压力,从而使细砂颗粒迅速流失,导致流土型渗透破坏。在相同边界条件下,地下水对复合砂层土体扰动范围更广,土体流失更显著,流失速率更快。当渗漏出口接近粗砂与细砂交界面且处于细砂一侧时,流土现象最为显著。基于试验得到的规律,对2018年佛山“2.7”地铁事故发生大面积坍塌的原因进行探讨,认为“上细下粗”复合砂层及渗漏出口独特位置——“粉砂和中粗砂交界处”是造成该事故大面积坍塌的重要地层条件。在类似工程需重视复合砂层的识别,并做好密封措施,防止渗漏出口的出现。

关键词：土力学复合砂层流土渗流破坏盾构

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基于深度双向循环神经网络的储层孔隙度预测

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地球物理学进展 2022年第1期37卷 267-274页

作者：王俊曹俊兴周欣油气藏地质及开发工程国家重点实验室(成都理工大学) 成都610059 成都理工大学地球物理学院成都610059

储层孔隙度是描述储层特征的重要参数之一,根据测井资料进行准确的孔隙度预测对于储层精细描述至关重要.为此,发展一种基于深度双向循环神经网络的储层孔隙度预测方法,并利用实际井数据验证其有效性和准确性.将测井数据看成纵向上具有... 详细信息

储层孔隙度是描述储层特征的重要参数之一,根据测井资料进行准确的孔隙度预测对于储层精细描述至关重要.为此,发展一种基于深度双向循环神经网络的储层孔隙度预测方法,并利用实际井数据验证其有效性和准确性.将测井数据看成纵向上具有联系的时序数据,利用双向循环网络建立测井数据与储层孔隙度之间的非线性映射关系,同时引入"丢弃"和"早停止"策略防止过拟合.研究结果表明,相较于多元线性回归方法和全连接深度神经网络,该方法不仅有效解决了孔隙度预测中的空间尺度问题,而且弥补了传统深度网络无法提供上下文信息的缺陷,提高了孔隙度预测的准确性和稳定性.

关键词：人工智能深度学习双向循环神经网络孔隙度预测

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某风电场长溜坡绿化治理技术应用

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水利水电施工 2023年第1期 93-95页

作者：曹军兴中国电建集团江西省水电工程局有限公司

本文通过分析某风电场长溜坡绿化治理现状及绿化治理的特点,介绍了不同类型的长溜坡绿化技术的施工工艺、性能。经过现场实际应用,论证了该技术在长溜坡复绿、保持水土、经济和生态等诸多方面所具有的高效益和市场应用前景。

关键词：风电场施工开挖长溜坡绿化治理

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