CN111708786A - 基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法 - Google Patents
基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111708786A CN111708786A CN202010809653.XA CN202010809653A CN111708786A CN 111708786 A CN111708786 A CN 111708786A CN 202010809653 A CN202010809653 A CN 202010809653A CN 111708786 A CN111708786 A CN 111708786A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- river
- level
- fan
- information
- river fan
- 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.)
- Pending
Links
- 239000013049 sediment Substances 0.000 title claims abstract description 34
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims description 24
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims description 10
- 238000011160 research Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 8
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims abstract description 5
- 238000000151 deposition Methods 0.000 claims description 73
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims description 71
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 3
- 210000002268 wool Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000002224 dissection Methods 0.000 abstract description 2
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 5
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 3
- 208000035126 Facies Diseases 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2282—Tablespace storage structures; Management thereof
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V9/00—Prospecting or detecting by methods not provided for in groups G01V1/00 - G01V8/00
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
- G06F16/211—Schema design and management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)
Abstract
本发明提供一种适用于河流扇内部沉积体界面级划分的标准,以“沉积单元”为核心,进行河流扇数据体构建;首先是对河流扇数据体进行逻辑设计,建立数据体的基本框架;其次是对各信息内容进行标准化处理;最后实现河流扇数据体的应用。本发明对河流扇进行精细解剖,定性及定量的表征砂体内部的各种参数,建立河流扇沉积数据体,实现对数据体内部各种信息的分类及标准化统计。该研究方法为河流扇的研究提供了数据支撑和技术指导。
Description
技术领域
本发明涉及河流扇信息处理技术领域,具体涉及一种基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法。
背景技术
河流扇是在冲积扇的研究基础之上提出的一种沉积体系,目前关于其沉积特征、控制因素、沉积模式及与相关沉积体之间关系的研究还存在很多争议。众学者关于河流扇的研究也多是基于某一特定观点进行定性研究,缺乏对河流扇整体、全面的定量分析;同时,目前关于河流扇沉积的研究手段较为单一,多数研究只聚焦于河流扇在形态、地貌、区域演化等宏观的沉积特征之上,缺乏对扇体内部沉积单元的精细解剖与分析;此外,针对河流扇的专业术语、判别指标相对混乱,造成了河流扇缺乏统一、全面、系统的研究方法以及缺乏有效且具有代表性的成果数据。
现有技术中,通过卫星地图、地质考察等方法,考察沉积体在规模尺度、发育区位、内部典型特征等方面的信息。通过采集大量基础数据,基于数据统计分析,对沉积体的沉积特征、地质规律进行总结。这些方法虽采集了大量基础数据,但数据信息采集精确度不高,针对地质体内部单元的定量数据相对较少,且数据采集过程中缺乏统一的统计标准,不能满足地质体内部精细研究及定量研究的需求;此外,目前该些方法仅是单独针对地质体某一方面信息进行统计,缺乏一种综合应用这些研究方法的技术手段,使得地质数据的共享性及可移植性较低。
还有通过构型-岩相类型分析法对沉积体进行研究,使得沉积体系的研究逐渐从垂向露头分析法向沉积体沉积单元—岩相分析法转变。该方法将沉积体系中不同成因沉积体划分为各种构型,各构型又包含多种岩相,不同岩相组合形成一种沉积构型,不同沉积构型组合形成沉积体系。这种分析方法建立了一套标准的构型-岩相类型划分标准,使得对于某种特定的沉积体系的研究由整体的定性分析转变为系统的解剖分析,为沉积体系的内部解剖研究奠定了理论基础。这种方法虽然提供了一套标准的构型-岩相类型划分标准,但每种划分标准只适用于某一特定类型的沉积体系,对于河流扇的内部沉积单元缺乏相应的划分标准。同时,该方法只提出了一种构型-岩相划分思路,并未建立相应的数据统计系统,实际运用过程中难以做到数据的标准化处理,数据的可移植性也受到限制。
发明内容
基于上述技术问题,本发明提供一种适用于河流扇内部沉积体界面级划分的标准,实现对河流扇多类型、多方位数据的分类与统计功能,同时对河流扇内部沉积单元的数据信息进行标准化处理及分析,为河流扇全面、系统的研究提供数据基础。
本发明,以“沉积单元”为核心,对河流扇进行精细解剖,定性及定量的表征砂体内部的各种参数,建立河流扇沉积数据体,实现对数据体内部各种信息的分类及标准化统计。该研究方法为河流扇的研究提供了数据支撑和技术指导。
技术方案为:以“沉积单元”为核心,进行河流扇数据体构建。首先是对河流扇数据体进行逻辑设计,建立数据体的基本框架;其次是对各信息内容进行标准化处理;最后实现河流扇数据体的应用。
基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法,包括以下步骤:
第一步:数据体逻辑关系的构建;
河流扇数据体的建立以地质学理论为基础,并充分考虑河流扇的地质数据特征,对各种数据的管理及应用以“沉积单元”为核心的四个概念层级框架,对河流扇地质实体进行分层分析,并建立各个层级之间的关联;
河流扇数据体以案例、露头、沉积单元、岩相为基本层级单元采用自上而下、逐级继承的逻辑设计方法;第一层级为河流扇的研究案例;第二层级为独立研究的露头剖面;第三层级为河流扇内部的沉积单元;第四层级为岩相;第一层级研究案例包括若干个第二层级的露头;第二层级研究露头包括若干个第三层级沉积单元;第三层级沉积单元包括若干个第四层级的岩相;
第二步:信息采集及标准化处理:
河流扇的信息采集由宏观到微观,囊括河流扇的所有相关信息;第一层级案例,主要是从整个河流扇的大体系角度,统计河流扇的发育背景及平面几何参数信息;第二层级独立研究的露头剖面,主要从河流扇的某个露头出发,统计露头的基本概况及几何参数;第三层级沉积单元,主要基于河流扇内部的地质实体,统计地质实体的类型及几何参数;第四层级岩相,主要包括河流扇内部的岩相类型及几何参数;
信息采集包括:
1.案例层级信息采集
第一层级案例层级的统计信息对应一个河流扇沉积体系的宏观信息,统计信息包括:(1)河流扇发育区的气候类型;(2)河流扇发育区的构造背景;(3)河流扇的终端类型;(4)河流扇发育区的植被发育情况;(5)河流扇发育区的构造沉降类型;(6)河流扇发育区的相对温度及湿度;(7)河流扇的主导负载类型;(8)河流扇的内部河流类型;(9)河流扇发育区的汇水盆地大小;(10)河流扇内部河道的输沙量;(11)河流扇内部河流流量;(12)河流扇扇面坡度;(13)河流扇扇体几何尺度;(14)河流扇发育区基底的沉降速率;
2.露头剖面层级信息采集
第二层级露头层级的统计信息对应一个河流扇沉积体系中某一个露头的信息,统计信息包括:(1)露头的发育位置;(2)露头的长宽;(3)露头揭示的地层厚度;
3.沉积单元层级信息采集
第三层级沉积单元层级对应一个露头中沉积单元的信息,统计河流扇的微观信息,是河流扇沉积研究的基础;统计信息包括:(1)河流扇沉积单元类型;(2)沉积单元规模尺度;(3)沉积单元叠置关系;(4)沉积单元净毛比;(5)沉积单元横剖面面积;(6)沉积单元的界面级;
4.岩相层级信息采集
第四层级岩相层级是沉积单元建立的重要基础,统计信息包括:(1)岩相类型;(2)岩相规模尺度;(3)岩相叠置关系;(4)岩相的矿物含量;(5)岩相的界面级。
信息标准化处理主要针对信息采集过程中核心层级单元获取的部分信息,统一各种类型信息的划分,并对其进行编码;以减少数据内容的冗杂,简化地质数据的录入、查询及维护工作;此外,界面级是地质体的内在特征,根据河流扇沉积单元的成因机制,需建立一套适用于河流扇内部沉积体界面级划分的标准;
所述信息标准化处理包括:
1、沉积单元层级信息标准化处理;
2、岩相层级信息标准化处理;
3、沉积单元和岩相界面等级划分。
第三步:数据体应用设计:
河流扇数据体录入不同来源的数据信息,对河流扇地质体数据信息的分析和可视化功能;再通过输入所需信息的关键词,利用数据体筛选过滤功能,从而得到相关信息为后期河流扇特征总结、成因分析及定量沉积模式研究提供数据支撑。
本发明提供的基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法,建立的河流扇沉积数据体为河流扇沉积系统、全面的研究提供了数据支持与方法参考。为解决河流扇研究领域存在的诸多争议做了有益的贡献。同时,本发明提供的各类适用于河流扇沉积的分类标准,为统一河流扇研究的相关沉积信息标准提供了重要参考。
附图说明
图1为本发明的数据体逻辑流程图;
图2为实施例的河流扇半径分布条形图;
图3为实施例的河流扇坡度分布柱状图;
图4为实施例的河流扇沉积单元饼状图;
图5为实施例的河流扇岩相单元饼状图;
图6为实施例的不同盆地类型及气候背景下河流扇的分布状况散点图;
图7a为实施例的河流扇平面沉积单元样式及局部切物源方向沉积单元样式;
图7b为实施例的河流扇CH单元内部的主要岩相占比及组合;
图7c为实施例的河流扇AC单元内部的主要岩相占比及组合;
图7d为实施例的河流扇LA单元内部的主要岩相占比及组合。
具体实施方式
结合实施例说明本发明的具体技术方案。
基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法,包括以下步骤:
第一步:数据体逻辑关系的构建;
河流扇数据体的建立以地质学理论为基础,并充分考虑河流扇的地质数据特征,对各种数据的管理及应用以“沉积单元”为核心的四个概念层级框架,对河流扇地质实体进行分层分析,并建立各个层级之间的关联。
河流扇数据体以案例、露头、沉积单元、岩相为基本层级单元采用自上而下、逐级继承的逻辑设计方法。如图1所示,第一层级为河流扇的研究案例;第二层级为独立研究的露头剖面;第三层级为河流扇内部的沉积单元;第四层级为岩相。第一层级研究案例包括若干个第二层级的露头;第二层级研究露头包括若干个第三层级沉积单元;第三层级沉积单元包括若干个第四层级的岩相。
第二步:信息采集及标准化处理:
河流扇的信息采集由宏观到微观,囊括河流扇的所有相关信息。第一层级案例,主要是从整个河流扇的大体系角度,统计河流扇的发育背景及平面几何参数等信息;第二层级独立研究的露头剖面,主要从河流扇的某个露头出发,统计露头的基本概况及几何参数;第三层级沉积单元,主要基于河流扇内部的地质实体,统计地质实体的类型及几何参数;第四层级岩相,主要包括河流扇内部的岩相类型及几何参数。
信息采集包括:
1.案例层级信息采集
第一层级案例层级的统计信息对应一个河流扇沉积体系的宏观信息,统计信息包括:(1)河流扇发育区的气候类型(表1);(2)河流扇发育区的构造背景(表1);(3)河流扇的终端类型(表1);(4)河流扇发育区的植被发育情况;(5)河流扇发育区的构造沉降类型;(6)河流扇发育区的相对温度及湿度;(7)河流扇的主导负载类型;(8)河流扇的内部河流类型(表1);(9)河流扇发育区的汇水盆地大小;(10)河流扇内部河道的输沙量;(11)河流扇内部河流流量;(12)河流扇扇面坡度;(13)河流扇扇体几何尺度;(14)河流扇发育区基底的沉降速率;
2.露头剖面层级信息采集
第二层级露头层级的统计信息对应一个河流扇沉积体系中某一个露头的信息,统计信息包括:(1)露头的发育位置;(2)露头的长宽;(3)露头揭示的地层厚度;
3.沉积单元层级信息采集
第三层级沉积单元层级对应一个露头中沉积单元的信息,统计河流扇的微观信息,是河流扇沉积研究的基础。统计信息包括:(1)河流扇沉积单元类型;(2)沉积单元规模尺度;(3)沉积单元叠置关系;(4)沉积单元净毛比;(5)沉积单元横剖面面积;(6)沉积单元的界面等级;
4.岩相层级信息采集
第四层级岩相层级是沉积单元建立的重要基础,统计信息包括:(1)岩相类型;(2)岩相规模尺度;(3)岩相叠置关系;(4)岩相的矿物含量;(5)岩相的界面等级;
表1:信息采集详情
信息标准化处理主要针对信息采集过程中核心层级单元获取的部分信息,统一各种类型信息的划分,并对其进行编码。以减少数据内容的冗杂,简化地质数据的录入、查询及维护工作。此外,界面等级是地质体的内在特征,根据河流扇沉积单元的成因机制,需建立一套适用于河流扇内部沉积体界面等级划分的标准。
信息标准化处理包括:
1、沉积单元层级信息标准化处理:
沉积单元类型划分如表2所示:
表2:沉积单元类型划分表
2、岩相层级信息标准化处理:
岩相类型划分如表3所示:
表3:岩相类型划分表
3、沉积单元和岩相界面等级划分;
沉积单元和界面等级划分标准如表3所示,其划分标准在Miall A D,1996年提出的河流系统沉积体界面等级划分标准的基础上进行划分。
表3:沉积单元和界面等级划分标准
第三步:数据体应用设计:
河流扇数据体录入不同来源的数据信息,利用统计图表等技术实现对河流扇地质体数据信息的分析和可视化等功能。再通过输入所需信息的关键词,利用数据体筛选过滤功能,从而得到相关信息为后期河流扇特征总结、成因分析及定量沉积模式研究等提供数据支撑。
1.河流扇特征总结
该数据体不仅能输出河流扇平面上的数据特征,还能输出河流扇垂向上的沉积特征。
(1)平面上数据特征
河流扇半径分布如图2所示,据此可知河流扇半径主要分布范围为10㎞~50㎞,平均半径为30㎞;河流扇坡度分布如图3所示,据此可知河流扇坡度主要分布范围为0.5~2.5°,平均半径为1.2°。
(2)垂向上沉积特征
河流扇沉积单元占比如图4所示,据此可知河流扇发育程度较高的沉积单元为CH、OF、AC、LA四种,占比分别为26%、13%、13%、10%。并且总体上可知河流扇河道复合体占优势,反应河流扇主要受河流体系的控制。
河流扇沉积单元内部的岩相占比如图5所示,据此可知河流扇砂质类岩相占比可达66%、泥岩类岩相达19%、粉砂岩相及砾岩相占比较小,比例分别为9%、6%。且河流扇分布最广的三类岩相为St、Sp、Sr,占比分别为23%、10%、11%。
2.河流扇成因分析
该数据体通过输出河流扇在不同控制因素下的分布状况,进而分析河流扇的成因。河流扇在不同盆地类型及气候下的分布如图6所示,据此可知干旱和半干旱气候条件下,前陆盆地、前陆山间盆地和弧后盆地是是河流扇发育的有利条件。
3.定量沉积模式研究
依据该数据体输出的河流扇特征、沉积单元特征及岩相单元特征等分析数据,建立河流扇定量沉积模式,如图7a到图7d所示,图7a为河流扇平面沉积单元样式及局部切物源方向沉积单元样式;图7b为河流扇CH单元内部的主要岩相占比及组合;图7c为河流扇AC单元内部的主要岩相占比及组合;图7d为河流扇LA单元内部的主要岩相占比及组合。
Claims (3)
1.基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步:数据体逻辑关系的构建;
河流扇数据体的建立以地质学理论为基础,并充分考虑河流扇的地质数据特征,对各种数据的管理及应用以“沉积单元”为核心的四个概念层级框架,对河流扇地质实体进行分层分析,并建立各个层级之间的关联;
河流扇数据体以案例、露头、沉积单元、岩相为基本层级单元采用自上而下、逐级继承的逻辑设计方法;第一层级为河流扇的研究案例;第二层级为独立研究的露头剖面;第三层级为河流扇内部的沉积单元;第四层级为岩相;第一层级研究案例包括若干个第二层级的露头;第二层级研究露头包括若干个第三层级沉积单元;第三层级沉积单元包括若干个第四层级的岩相;
第二步:信息采集及标准化处理:
河流扇的信息采集由宏观到微观,囊括河流扇的所有相关信息;第一层级案例,主要是从整个河流扇的大体系角度,统计河流扇的发育背景及平面几何参数信息;第二层级独立研究的露头剖面,主要从河流扇的某个露头出发,统计露头的基本概况及几何参数;第三层级沉积单元,主要基于河流扇内部的地质实体,统计地质实体的类型及几何参数;第四层级岩相,主要包括河流扇内部的岩相类型及几何参数;
信息标准化处理主要针对信息采集过程中核心层级单元获取的部分信息,统一各种类型信息的划分,并对其进行编码;以减少数据内容的冗杂,简化地质数据的录入、查询及维护工作;此外,界面级是地质体的内在特征,根据河流扇沉积单元的成因机制,建立一套适用于河流扇内部沉积体界面级划分的标准;
第三步:数据体应用设计:
河流扇数据体录入不同来源的数据信息,对河流扇地质体数据信息的分析和可视化功能;再通过输入所需信息的关键词,利用数据体筛选过滤功能,从而得到相关信息为后期河流扇特征总结、成因分析及定量沉积模式研究提供数据支撑。
2.根据权利要求1所述的基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法,其特征在于,第二步中,信息采集包括:
1.案例层级信息采集
第一层级案例层级的统计信息对应一个河流扇沉积体系的宏观信息,统计信息包括:(1)河流扇发育区的气候类型;(2)河流扇发育区的构造背景;(3)河流扇的终端类型;(4)河流扇发育区的植被发育情况;(5)河流扇发育区的构造沉降类型;(6)河流扇发育区的相对温度及湿度;(7)河流扇的主导负载类型;(8)河流扇的内部河流类型;(9)河流扇发育区的汇水盆地大小;(10)河流扇内部河道的输沙量;(11)河流扇内部河流流量;(12)河流扇扇面坡度;(13)河流扇扇体几何尺度;(14)河流扇发育区基底的沉降速率;
2.露头剖面层级信息采集
第二层级露头层级的统计信息对应一个河流扇沉积体系中某一个露头的信息,统计信息包括:(1)露头的发育位置;(2)露头的长宽;(3)露头揭示的地层厚度;
3.沉积单元层级信息采集
第三层级沉积单元层级对应一个露头中沉积单元的信息,统计河流扇的微观信息,是河流扇沉积研究的基础;统计信息包括:(1)河流扇沉积单元类型;(2)沉积单元规模尺度;(3)沉积单元叠置关系;(4)沉积单元净毛比;(5)沉积单元横剖面面积;(6)沉积单元的界面级;
4.岩相层级信息采集
第四层级岩相层级是沉积单元建立的重要基础,统计信息包括:(1)岩相类型;(2)岩相规模尺度;(3)岩相叠置关系;(4)岩相的矿物含量;(5)岩相的界面级。
3.根据权利要求1或所述的基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法,其特征在于,第二步中,所述信息标准化处理包括:
1、沉积单元层级信息标准化处理;
2、岩相层级信息标准化处理;
3、沉积单元和岩相界面等级划分。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010809653.XA CN111708786A (zh) | 2020-08-13 | 2020-08-13 | 基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010809653.XA CN111708786A (zh) | 2020-08-13 | 2020-08-13 | 基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111708786A true CN111708786A (zh) | 2020-09-25 |
Family
ID=72547225
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010809653.XA Pending CN111708786A (zh) | 2020-08-13 | 2020-08-13 | 基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111708786A (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108446788A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-24 | 长江大学 | 基于成岩过程的碎屑岩储层孔隙度预测方法 |
US20190212460A1 (en) * | 2018-01-08 | 2019-07-11 | Dagang Oil Field Of Cnpc | Method for secondary exploration of old oil area in fault subsidence basin |
CN110096565A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-06 | 江苏省测绘工程院 | 一种集成工程地质成果的多源数据标准化处理方法 |
-
2020
- 2020-08-13 CN CN202010809653.XA patent/CN111708786A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190212460A1 (en) * | 2018-01-08 | 2019-07-11 | Dagang Oil Field Of Cnpc | Method for secondary exploration of old oil area in fault subsidence basin |
CN108446788A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-24 | 长江大学 | 基于成岩过程的碎屑岩储层孔隙度预测方法 |
CN110096565A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-06 | 江苏省测绘工程院 | 一种集成工程地质成果的多源数据标准化处理方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109270589B (zh) | 一种砂岩型铀矿有利成矿岩相带的定位方法 | |
CN102297828B (zh) | 一种基于核磁三组分百分比的储层孔隙结构分类方法 | |
CN100465998C (zh) | 基于三维建模的立方体预测模型找矿方法 | |
CN110318745B (zh) | 一种沉积微相约束下粒径岩性测井评价方法 | |
CN106355011B (zh) | 一种地球化学数据元素序结构分析方法及装置 | |
CN103670384B (zh) | 一种储层分类方法及系统 | |
CN101726761A (zh) | 一种风险约束的油气资源空间分布预测方法 | |
CN109508363A (zh) | 基于gis的水利大数据服务平台及其工作方法 | |
CN109375283B (zh) | 一种砂岩储层3d渗透率演化史的分析方法 | |
CN105089662B (zh) | 碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正方法及系统 | |
CN105136628B (zh) | 三角洲沉积遥感探测方法及装置 | |
Krumbein | The “geological population” as a framework for analysing numerical data in geology | |
CN110728402A (zh) | 一种基于地质标本分析的区域矿产资源预测系统 | |
Panahi et al. | Multifractality as a measure of spatial distribution of geochemical patterns | |
CN109389154A (zh) | 洪积扇砂砾岩储层岩相识别方法及装置 | |
Grunwald et al. | Soil layer models created with profile cone penetrometer data | |
CN102903132A (zh) | 一种盐渍化土壤的数字制图方法 | |
CN111708786A (zh) | 基于沉积单元分析的河流扇数据体构建方法 | |
Miksa et al. | It all comes out in the wash: Actualistic petrofacies modeling of temper provenance, Tonto Basin, Arizona, USA | |
CN108446476A (zh) | 一种定量预测断块油气藏的成藏概率的方法和装置 | |
US20230204810A1 (en) | Finite element-based ore deposit drilling information processing and analysis method and device | |
CN109444189B (zh) | 利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法 | |
CN103278852A (zh) | 利用地震数据体波形结构特征模型预测油气的方法 | |
CN114114396B (zh) | 一种台地相厚层灰岩沉积相刻画和预测系统及预测方法 | |
CN111691878A (zh) | 用于页岩的岩相品质分级评价方法及装置 |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200925 |