CN109256179A - 一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置 - Google Patents
一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109256179A CN109256179A CN201811189783.7A CN201811189783A CN109256179A CN 109256179 A CN109256179 A CN 109256179A CN 201811189783 A CN201811189783 A CN 201811189783A CN 109256179 A CN109256179 A CN 109256179A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- weathering
- weathering index
- rock
- chemical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Abstract
本发明涉及一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置,属于岩石风化判别技术领域。本发明根据实验室分析的氧化矿物含量确定元素风化指数计算公式中的区域常数进行调整,得到优化后的元素风化指数模型,根据石油钻井现场实时获取的岩石元素含量计算元素风化指数,得到元素风化指数时效性高,且得到元素风化指数能够随井深连续变化,应用更广泛,克服了实验室得到的风化指数时效性低、不连续的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置,属于岩石风化判别技术领域。
背景技术
风化是指岩石在物理、化学、生物作用下发生破碎、不稳定矿物分解的过程,在石油地质研究中具有重要意义。风化过程中,随着不稳定矿物分解,岩石元素不断变化,首先是活跃的碱金属元素(Na、K)和碱土金属元素(Ca、Mg)被溶解淋滤,继而是含P、S、Si元素矿物分解,随着风化进程,由于其它组分的相对流失,造成较稳定元素Fe、Al、Ti相对富集。因此,许多学者根据元素的流失和迁移特性,利用氧化物含量计算用以衡量风化程度的指数。
目前,石油钻井中风化指数主要是根据岩石矿物中氧化物摩尔数相对变化关系来表达,如威格特残积指数V=(Al2O3+K2O)/(MgO+CaO+Na2O)。为进一步精确刻画岩石风化程度,可根据母源矿物差异,优选反映风化程度的敏感矿物来风化指数,如长石矿物是最重要的母源矿物采用化学蚀变指数CIA=100*Al2O3/(Al2O3+Na2O+K2O+CaO),用氧化物含量计算风化指数方法。例如,公布号为CN105717149A的专利申请文件,该文件公开了一种玄武岩风化程度的判别方法,该方法首先采集玄武岩样本,然后检测出玄武岩样本中八种氧化物的含量,并根据各氧化物的含量计算玄武岩样本的化学指数BWI的值,BWI=(Fe2O3+Al2O3)/(SiO2+K2O+Na2O+CaO+MgO+FeO),最后根据得到的化学指数来判断玄武岩石的风化程度。
上述方法均需要在钻井岩心中采取岩石样品,并在实验室中化验分析获得氧化物含量,因钻井取心井段少,且不连续,所以获得的风化指数缺乏系统性;且因分析周期长,难以满足生产需要。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于岩石元素的风化指数确定方法,以解决目前采用实验室中获取的岩石氧化物含量来表征岩石风化指数导致获取的风化指数不及时,不连续的问题;同时,本发明还提供了一种基于岩石元素的风化指数确定装置。
本发明为解决上述技术问题而提供一种基于岩石元素的风化指数确定方法,该方法包括以下步骤:
1)在研究区石油钻井现场对不同钻井深度中岩心、岩屑中的化学元素含量进行测定,得到不同深度化学元素含量;
2)将得到的不同深度化学元素含量带入元素风化指数计算模型,确定不同深度的元素风化指数。
本发明根据石油钻井现场实时获取的岩石元素含量计算元素风化指数,得到元素风化指数时效性高,且得到的元素风化指数能够随井深连续变化,应用更广泛,克服了实验室得到的风化指数时效性低、不连续的问题。
进一步地,本发明给出了元素风化指数的计算模型,每种元素增加了相应的区域常数,计算的风化指数更能准确反映研究区岩石实际风化程度,所述步骤2)中确定元素风化指数包括威格特残积元素风化指数Fv和/或化学蚀变元素风化指数FCIA,所述威格特残积元素风化指数Fv和化学蚀变元素风化指数FCIA所采用的计算模型分别为:
FV=(0.0185a1·Al+0.0128a2·K)/(0.0417a3·Mg+0.025a4·Ca+0.0217a5·Na)
FCIA=100·0.0185b1·Al/(0.0185b1·Al+0.0217b2·Na+0.0128b3·K+0.025b4·Ca-0.0538b5·P)
其中Al、K、Mg、Ca、Na和P分别为化学元素铝、钾、镁、钙、钠和磷的质量百分含量,a1、a2、a3、a4、a5、b1、b2、b3、b4和b5均为与母源矿物相关的区域常数,理想模型下均为1。
进一步地,本发明还给出了计算模型中区域常数的确定过程,使计算模型更能贴近实际,提高元素风化指数的准确率,所述区域常数的确定过程如下:
A.在研究区筛选风化程度不同层位的岩心为采样对象,获取各采样对象的化学元素含量和氧化矿物含量;
B.根据得到的化学元素含量确定理想模型下元素风化指数,根据氧化矿物含量确定氧化物风化指数;
C.将得到的各采样对象的氧化物风化指数与对应采样对象的元素风化指数进行拟合,对理想模型中的区域常数进行调整,使元素风化指数与氧化物风化指数两绝对相关系数达到设定值以上。
进一步地,本发明为实现对岩石化学元素含量的测定,给出了化学元素含量的具体测量方式,所述化学元素含量采用X射线元素录井仪测量得到。
进一步地,为了确定元素风化指数计算模型中的区域常数,本发明给出了拟合的方式,所述步骤B中的氧化物风化指数由样品岩心氧化矿物摩尔数百分含量计算得到,所述的氧化物风化指数包括威格特残积指数V和/或化学蚀变指数CIA,所述步骤C在拟合时是将威格特残积指数V与威格特残积元素风化指数Fv进行拟合,将化学蚀变指数CIA与化学蚀变元素风化指数FCIA进行拟合。
进一步地,所述步骤C中的设定值为0.9。
同时,本发明还提供了一种基于岩石元素的风化指数确定装置,包括存储器和处理器,以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器与所述存储器相耦合,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
1)在研究区石油钻井现场对不同钻井深度中岩心、岩屑中的化学元素含量进行测定,得到不同深度化学元素含量;
2)将得到的不同深度化学元素含量带入元素风化指数计算模型,确定不同深度的元素风化指数。
进一步地,所述步骤2)中确定元素风化指数包括威格特残积元素风化指数Fv和/或化学蚀变元素风化指数FCIA,所述威格特残积元素风化指数Fv和化学蚀变元素风化指数FCIA所采用的计算模型分别为:
FV=(0.0185a1·Al+0.0128a2·K)/(0.0417a3·Mg+0.025a4·Ca+0.0217a5·Na)
FCIA=100·0.0185b1·Al/(0.0185b1·Al+0.0217b2·Na+0.0128b3·K+0.025b4·Ca-0.0538b5·P)
其中Al、K、Mg、Ca、Na和P分别为化学元素铝、钾、镁、钙、钠和磷的质量百分含量,a1、a2、a3、a4、a5、b1、b2、b3、b4和b5均为与母源矿物相关的区域常数,理想模型下均为1。
进一步地,所述区域常数的确定过程如下:
A.在研究区筛选风化程度不同层位的岩心为采样对象,获取各采样对象的化学元素含量和氧化矿物含量;
B.根据得到的化学元素含量确定理想模型下元素风化指数,根据氧化矿物含量确定氧化物风化指数;
C.将得到的各采样对象的氧化物风化指数与对应采样对象的元素风化指数进行拟合,对理想模型中的区域常数进行调整,使元素风化指数与氧化物风化指数两绝对相关系数达到设定值以上。
进一步地,所述化学元素含量采用X射线元素录井仪测量得到。
进一步地,所述步骤B中的氧化物风化指数由样品岩心氧化矿物摩尔数百分含量计算得到,所述的氧化物风化指数包括威格特残积指数V和/或化学蚀变指数CIA,所述步骤C在拟合时是将威格特残积指数V与威格特残积元素风化指数Fv进行拟合,将化学蚀变指数CIA与化学蚀变元素风化指数FCIA进行拟合。
进一步地,所述步骤C中的设定值为0.9。
附图说明
图1是本发明华北地区某油田不同风化程度层位样品元素风化指数FV与威格特残积指数V的拟合图;
图2是本发明华北地区某油田不同风化程度层位样品元素风化指数FCIA与化学蚀变指数CIA的拟合图;
图3是本发明华北地区某油田某井X射元素录井风化指数综合图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。
本发明基于岩石元素的风化指数确定方法的实施例
本发明在研究区石油钻井现场对不同钻井深度中岩心、岩屑中的化学元素含量进行测定,得到不同深度化学元素含量;将得到的不同深度化学元素含量带入元素风化指数计算模型,确定不同深度的元素风化指数。下面对各步骤的具体实现方式进行详细说明。
1.在研究区筛选风化程度不同层位的岩心为采样对象,获取各采样对象的化学元素含量和氧化矿物含量。
在区域地质研究的基础上,筛选风化程度不同层位具有代表性的岩心为采样对象。采用X射线元素录井仪(或具有相同功能的X射线荧光分析仪)对采样对象的化学元素含量进行测量,其中化学元素包括但不限于以下元素:硅、铝、铁、钛、钠、钾、钙、镁、磷;利用实验室分析各采样对象的氧化矿物摩尔数百分含量。
2.确定采样对象的氧化物风化指数和理想模型下元素风化指数。
本发明的元素风化指数包括包括威格特残积元素风化指数Fv和/或化学蚀变元素风化指数FCIA,本实施例选取包括威格特残积元素风化指数Fv和化学蚀变元素风化指数FCIA进行计算。
威格特残积元素风化指数Fv是根据岩石风化过程中不稳定元素分解以及稳定元素相对富集原理经计算得到,所用的计算模型为:
FV=(0.0185a1·Al+0.0128a2·K)/(0.0417a3·Mg+0.025a4·Ca+0.0217a5·Na)
其中Al、K、Mg、Ca、Na分别为化学元素铝、钾、镁、钙、钠的质量百分含量,a1、a2、a3、a4、a5均为与母源矿物相关的区域常数,理想模型下均为1,受区域地质条件影响略有差异。Fv数值越大代表岩石风化程度越高,Fv数值越小代表岩石风化程度越低。
化学蚀变元素风化指数FCIA在计算时需根据研究区母源类型优选出反映风化程度的敏感元素种类,利用敏感元素组合优化化学蚀变元素风化指数计算模型,对于长石矿物为最重要母源矿物的化学蚀变元素风化指数计算模型为:
FCIA=100·0.0185b1·Al/(0.0185b1·Al+0.0217b2·Na+0.0128b3·K+0.025b4·Ca-0.0538b5·P)其中Al、K、Ca、Na和P分别为化学元素铝、钾、钙、钠和磷的质量百分含量,b1、b2、b3、b4和b5均为与母源矿物相关的区域常数,理想模型下均为1,受区域地质条件影响略有差异。FCIA数值越大代表岩石风化程度越高,FCIA数值越小代表岩石风化程度越低,100代表完全风化。
利用实验室分析的氧化矿物摩尔数百分含量,根据威格特残积指数V和化学蚀变指数CIA公式,得到威格特残积指数V和化学蚀变指数CIA。
3.进行数据拟合,调整元素风化指数中的区域常数。
将实验室获取的各采样对象的威格特残积指数V与对应威格特残积元素风化指数Fv进行拟合,根据统计分析规律对威格特残积元素风化指数计算模型中区域常数微调,使威格特残积元素风化指数与实验室氧化矿物计算的威格特残积指数V两绝对相关系数达到设定值(本实施例为0.9)以上,此时,威格特残积元素风化指数计算模型中区域常数即为针对该研究区的区域常数,将得到的区域常数带入威格特残积元素风化指数公式,即可得到优化的威格特残积元素风化指数计算模型。
同理,将实验室获取的各采样对象化学蚀变指数CIA与对应化学蚀变元素风化指数FCIA进行拟合,根据统计分析规律对化学蚀变元素风化指数公式中区域常数微调,使化学蚀变元素风化指数与实验室氧化矿物计算的化学蚀变指数CIA两绝对相关系数达到设定值(本实施例为0.9)以上,此时,化学蚀变元素风化指数公式中区域常数即为针对该研究区的区域常数,将得到的区域常数带入化学蚀变元素风化指数公式,即可得到优化的化学蚀变元素风化指数公式。
4.根据优化后的计算模型计算现场元素风化指数。
采用X射线元素录井仪(或具有相同功能的X射线荧光分析仪)在石油钻井现场随钻井深度对岩心、岩屑中的化学元素进行连续分析,得出随深度变化的元素分析数据,其中化学元素包括但不限于以下元素:硅、铝、铁、钛、钠、钾、钙、镁、磷。将现场获取的岩石元素含量带入到优化后的威格特残积元素风化指数公式和化学蚀变元素风化指数公式计算相应的元素风化指数,并绘制出风化指数曲线,利用得到的风化指数值对岩石风化程度定量评价,根据风化指数值和曲线变化对地层进行划分对比,确定风化壳风化程度对储层物性和油气富集规律研究。
下面以华北地区某油田为例对本发明的效果进行验证。
1.首先在该区域地质研究的基础上,筛选出风化程度不同层位具有代表性的岩心为采样对象,取1吋小岩心柱从中间平分,编写相同编号,一半样品做X射线元素分析,获得岩生石元素质量百分比数据,如表1所示;另一半送实验室做氧化矿物含量分析,获得岩石氧化矿物摩尔数百分含量数据,如表2所示。
2.利用X射线元素录井仪分析各采样对象的元素质量百分含量,根据理想模型下元素风化指数FV和元素风化指数FCIA计算模型(即计算模型中区域常数为1),初步计算岩石元素风化指数;利用实验室分析的氧化矿物摩尔数百分含量,根据威格特残积指数V和化学蚀变指数CIA公式,计算岩石氧化物风化指数。
3.将实验室获取的各采样对象威格特残积指数V与对应采样对象的威格特残积元素风化指数Fv进行拟合,将实验室获取的各采样对象化学蚀变指数CIA与对应采样对象的化学蚀变元素风化指数FCIA进行拟合,根据统计分析规律对元素风化指数公式中区域常数微调,使元素风化指数与实验室氧化矿物计算的指数两绝对相关系达0.9以上(见图1、图2所示),此时,元素风化指数计算模型中区域常数即为针对研究区的区域常数,根据得到区域常数确定优化后的元素风化指数计算模型。
4.采用X射元素分析仪在石油钻井现场随钻井深度对岩心、岩屑中的化学元素含量进行连续分析,得出随深度变化的X射线元素含量数据;利用X射线元素含量数据,根据优化后的元素风化指数计算模型计算元素风化指数FV和元素风化指数FCIA,计算结果见表3。
5.根据元素风化指数FV和元素风化指数FCIA数据、岩心段实验室风化指数数据以及常规地质录井数据绘制风化指数综合图。
图3为华北地区某油田某钻井根据X射元素录井分析的元素含量计算的元素风化指数FV和元素风化指数FCIA与岩心段实验室分析计算的威格特残积指数V和化学蚀变指数CIA对比分析综合图。
从图3中看出,实验室分析数据计算的风化指数与石油钻井现场X射线元素分析数据计算的风化指数吻合性好。四个取心段(50205028m,5080-5084,
5115-5124m,5180-5184m)实验室计算的岩石风化程度(威格特残积指数V和化学蚀变指数CIA)分布在元素风化指数曲线(元素风化指数FV和元素风化指数FCIA)两侧,说明本发明的石油钻井中基于岩石元素的风化指数计算方法获得的岩石风化指数准确可靠。
同时,从图3中还可以看出,风化壳上覆地层徐庄组属于强风化地层,元素风化指数FV和元素风化指数FCIA大幅升起,说明风化程度高;其下伏海相地层毛庄组属还原环境沉积,元素风化指数FV和元素风化指数FCIA大幅负异常,说明风化程度低;上部陆相地层沙河街组元素风化指数FV和元素风化指数FCIA居中,说明元素风化指数FV和元素风化指数FCIA真实反映了地层岩石风化程度。
因此,本发明能够在石油钻井现场实时计算风化指数,时效性高,且能获得连续景深的风化指数,应用更广泛,克服了实验室得到的风化指数不连续的问题;此外,每种元素增加了相应的区域常数,计算的风化指数更能准确反映研究区岩石实际风化程度。
本发明基于岩石元素的风化指数确定装置的实施例
上述方法可以作为一种计算机程序,存储在基于岩石元素的风化指数确定装置中的存储器中并可在基于岩石元素的风化指数确定装置中的处理器上运行。该装置中的处理器可以采用单片机、DSP、PLC或MCU等实现,存储器可以采用RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其他形式的存储介质,可以将该存储介质耦接至处理器,使处理器能够从该存储介质读取信息,或者该存储介质可以是处理器的组成部分。该装置中所执行的步骤方法已在方法的实施例中进行了详细说明,这里不再赘述。
上述各实施例仅用于说明本发明,其中方法的各实施步骤等都是可以有所变化的,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之内。
表1:华北地区某油田X射线元素录井分析与风化指数计算统计表
续表1:华北地区某油田X射线元素录井分析与风化指数计算统计表
续表1:华北地区某油田X射线元素录井分析与风化指数计算统计表
表2:华北地区某油田岩心氧化矿物分析与风化指数计算统计表
续表2:华北地区某油田岩心氧化矿物分析与风化指数计算统计表
表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
续表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
续表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
续表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
续表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
续表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
续表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
续表3:华北地区某油田某井X射线元素录井分析与风化指数计算表
Claims (10)
1.一种基于岩石元素的风化指数确定方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)在研究区石油钻井现场对不同钻井深度中岩心、岩屑中的化学元素含量进行测定,得到不同深度化学元素含量;
2)将得到的不同深度化学元素含量带入元素风化指数计算模型,确定不同深度的元素风化指数。
2.根据权利要求1所述的基于岩石元素的风化指数确定方法,其特征在于,所述步骤2)中确定元素风化指数包括威格特残积元素风化指数Fv和/或化学蚀变元素风化指数FCIA,所述威格特残积元素风化指数Fv和化学蚀变元素风化指数FCIA所采用的计算模型分别为:
FV=(0.0185a1·Al+0.0128a2·K)/(0.0417a3·Mg+0.025a4·Ca+0.0217a5·Na)
FCIA=100·0.0185b1·Al/(0.0185b1·Al+0.0217b2·Na+0.0128b3·K+0.025b4·Ca-0.0538b5·P)
其中Al、K、Mg、Ca、Na和P分别为化学元素铝、钾、镁、钙、钠和磷的质量百分含量,a1、a2、a3、a4、a5、b1、b2、b3、b4和b5均为与母源矿物相关的区域常数,理想模型下均为1。
3.根据权利要求2所述的基于岩石元素的风化指数确定方法,其特征在于,所述区域常数的确定过程如下:
A.在研究区筛选风化程度不同层位的岩心为采样对象,获取各采样对象的化学元素含量和氧化矿物含量;
B.根据得到的化学元素含量确定理想模型下元素风化指数,根据氧化矿物含量确定氧化物风化指数;
C.将得到的各采样对象的氧化物风化指数与对应采样对象的元素风化指数进行拟合,对理想模型中的区域常数进行调整,使元素风化指数与氧化物风化指数两绝对相关系数达到设定值以上。
4.根据权利要求1或3所述的基于岩石元素的风化指数确定方法,其特征在于,所述化学元素含量采用X射线元素录井仪测量得到。
5.根据权利要求3所述的基于岩石元素的风化指数确定方法,其特征在于,所述步骤B中的氧化物风化指数由样品岩心氧化矿物摩尔数百分含量计算得到,所述的氧化物风化指数包括威格特残积指数V和/或化学蚀变指数CIA,所述步骤C在拟合时是将威格特残积指数V与威格特残积元素风化指数Fv进行拟合,将化学蚀变指数CIA与化学蚀变元素风化指数FCIA进行拟合。
6.根据权利要求3所述的基于岩石元素的风化指数确定方法,其特征在于,所述步骤C中的设定值为0.9。
7.一种基于岩石元素的风化指数确定装置,其特征在于,包括存储器和处理器,以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器与所述存储器相耦合,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
1)在研究区石油钻井现场对不同钻井深度中岩心、岩屑中的化学元素含量进行测定,得到不同深度化学元素含量;
2)将得到的不同深度化学元素含量带入元素风化指数计算模型,确定不同深度的元素风化指数。
8.根据权利要求7所述的基于岩石元素的风化指数确定装置,其特征在于,所述步骤2)中确定元素风化指数包括威格特残积元素风化指数Fv和/或化学蚀变元素风化指数FCIA,所述威格特残积元素风化指数Fv和化学蚀变元素风化指数FCIA所采用的计算模型分别为:
FV=(0.0185a1·Al+0.0128a2·K)/(0.0417a3·Mg+0.025a4·Ca+0.0217a5·Na)
FCIA=100·0.0185b1·Al/(0.0185b1·Al+0.0217b2·Na+0.0128b3·K+0.025b4·Ca-0.0538b5·P)
其中Al、K、Mg、Ca、Na和P分别为化学元素铝、钾、镁、钙、钠和磷的质量百分含量,a1、a2、a3、a4、a5、b1、b2、b3、b4和b5均为与母源矿物相关的区域常数,理想模型下均为1。
9.根据权利要求8所述的基于岩石元素的风化指数确定装置,其特征在于,所述区域常数的确定过程如下:
A.在研究区筛选风化程度不同层位的岩心为采样对象,获取各采样对象的化学元素含量和氧化矿物含量;
B.根据得到的化学元素含量确定理想模型下元素风化指数,根据氧化矿物含量确定氧化物风化指数;
C.将得到的各采样对象的氧化物风化指数与对应采样对象的元素风化指数进行拟合,对理想模型中的区域常数进行调整,使元素风化指数与氧化物风化指数两绝对相关系数达到设定值以上。
10.根据权利要求7或9所述的基于岩石元素的风化指数确定装置,其特征在于,所述化学元素含量采用X射线元素录井仪测量得到。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811189783.7A CN109256179B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811189783.7A CN109256179B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109256179A true CN109256179A (zh) | 2019-01-22 |
CN109256179B CN109256179B (zh) | 2020-09-15 |
Family
ID=65046145
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811189783.7A Active CN109256179B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109256179B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110083930A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-02 | 中国地质大学(北京) | 页岩风化指数的构建方法及装置 |
CN111220616A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-02 | 山东大学 | 基于长石特征的隧洞内碎屑岩抗风化能力判别系统与方法 |
CN111261236A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-09 | 山东大学 | 隧道火成岩风化程度确定系统及方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4328001A (en) * | 1980-09-08 | 1982-05-04 | Caruccio Frank T | Method of determining weathering characteristics of rock formations in earth moving operations |
CN103744109A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-04-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种无井覆盖区碎屑岩风化壳结构的识别方法 |
CN105717149A (zh) * | 2016-01-27 | 2016-06-29 | 中南大学 | 一种玄武岩风化程度的判别方法 |
CN107180302A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-19 | 中国石油大学(华东) | 利用岩屑元素含量评价岩石可钻性的方法 |
-
2018
- 2018-10-12 CN CN201811189783.7A patent/CN109256179B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4328001A (en) * | 1980-09-08 | 1982-05-04 | Caruccio Frank T | Method of determining weathering characteristics of rock formations in earth moving operations |
CN103744109A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-04-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种无井覆盖区碎屑岩风化壳结构的识别方法 |
CN105717149A (zh) * | 2016-01-27 | 2016-06-29 | 中南大学 | 一种玄武岩风化程度的判别方法 |
CN107180302A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-09-19 | 中国石油大学(华东) | 利用岩屑元素含量评价岩石可钻性的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
徐则民 等: ""基于结构体的峨眉山玄武岩风化程度评价(Ⅲ)-既有风化指数评价"", 《中国地质》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110083930A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-02 | 中国地质大学(北京) | 页岩风化指数的构建方法及装置 |
CN111220616A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-02 | 山东大学 | 基于长石特征的隧洞内碎屑岩抗风化能力判别系统与方法 |
CN111261236A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-09 | 山东大学 | 隧道火成岩风化程度确定系统及方法 |
CN111220616B (zh) * | 2020-01-21 | 2021-06-01 | 山东大学 | 基于长石特征的隧洞内碎屑岩抗风化能力判别系统与方法 |
WO2021147553A1 (zh) * | 2020-01-21 | 2021-07-29 | 山东大学 | 隧道火成岩风化程度确定系统及方法 |
US11933713B2 (en) | 2020-01-21 | 2024-03-19 | Shandong University | Determining system and method for weathering resistant capability of clastic rocks in tunnel based on feldspar features |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109256179B (zh) | 2020-09-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105257286B (zh) | 一种获取地层岩石组分含量的方法及装置 | |
Godsey et al. | Catchment chemostasis revisited: Water quality responds differently to variations in weather and climate | |
Argast et al. | The chemical discrimination of clastic sedimentary components | |
CN109256179A (zh) | 一种基于岩石元素的风化指数确定方法及装置 | |
Abbott et al. | A detailed framework of Marine Isotope Stages 4 and 5 volcanic events recorded in two Greenland ice-cores | |
Li et al. | Paleo-environmental conditions of the Early Cambrian Niutitang Formation in the Fenggang area, the southwestern margin of the Yangtze Platform, southern China: Evidence from major elements, trace elements and other proxies | |
CN105888657A (zh) | 利用元素录井进行沉积岩的岩性识别方法 | |
CN101943669A (zh) | 低场核磁共振测量钻井液含油率的方法 | |
CN108508182B (zh) | 快速确定笔石相热页岩中生物硅含量的测录井方法 | |
Rademaker et al. | Multi-technique geochemical characterization of the Alca obsidian source, Peruvian Andes | |
Beiranvand et al. | Sequence stratigraphy of the late Cretaceous–Paleocene Gurpi formation in southwest Iran | |
Richards | Realising the potential of portable XRF for the geochemical classification of volcanic rock types | |
CN111948374A (zh) | 一种泥页岩中富有机质页岩层段的地球化学识别方法及系统 | |
Fu et al. | Geochemical changes in the Late Ordovician to Early Silurian interval in the northern margin of the Upper Yangtze Platform, southern China: Implications for hydrothermal influences and paleocean redox circumstances | |
CN110133724B (zh) | 一种应用阵列声波测井数据进行气层识别的方法 | |
CN109344516A (zh) | 一种地质录井中随钻岩石风化势能指数确定方法及装置 | |
CN105806852B (zh) | 氧闭合模型的构建方法及氧闭合模型的应用方法 | |
KOeNIGER et al. | Geochemistry, tectonomagmatic origin and chemical correlation of altered Carboniferous–Permian fallout ash tuffs in southwestern Germany | |
CN115220130A (zh) | 潜山地层矿物含量确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Gieskes et al. | Chemistry of interstitial waters and sediments in the Norwegian-Greenland sea, Deep Sea Drilling Project Leg 38 | |
Varkouhi | Biogenic silica diagenesis under early burial in hemipelagic marine sediments | |
CN108240999A (zh) | 一种碎屑岩岩性的识别方法 | |
Freundt et al. | The long-lived Chiltepe volcanic complex, Nicaragua: magmatic evolution at an arc offset | |
CN113720745A (zh) | 含碳屑碎屑岩储层地球物理测井计算孔隙度的方法 | |
Federman et al. | Compositional heterogeneity of distal tephra deposits from the 1912 eruption of Novarupta, Alaska |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |