CN112198559B - 一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪 - Google Patents
一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112198559B CN112198559B CN202011073853.XA CN202011073853A CN112198559B CN 112198559 B CN112198559 B CN 112198559B CN 202011073853 A CN202011073853 A CN 202011073853A CN 112198559 B CN112198559 B CN 112198559B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- geothermal
- geothermal field
- power generation
- hydrothermal
- resistivity
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims abstract description 91
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 27
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 27
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 10
- 239000010438 granite Substances 0.000 claims description 10
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 8
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 239000011575 calcium Substances 0.000 claims description 6
- 238000009835 boiling Methods 0.000 claims description 5
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 239000010703 silicon Substances 0.000 claims description 5
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 claims description 4
- 241000923606 Schistes Species 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 239000006028 limestone Substances 0.000 claims description 4
- 239000004579 marble Substances 0.000 claims description 4
- 239000010445 mica Substances 0.000 claims description 4
- 229910052618 mica group Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 4
- ODINCKMPIJJUCX-UHFFFAOYSA-N Calcium oxide Chemical compound [Ca]=O ODINCKMPIJJUCX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 201000010001 Silicosis Diseases 0.000 claims description 2
- 235000012255 calcium oxide Nutrition 0.000 claims description 2
- 239000000292 calcium oxide Substances 0.000 claims description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 2
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 claims description 2
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims 1
- 230000009545 invasion Effects 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 241001494479 Pecora Species 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 101100117236 Drosophila melanogaster speck gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000010008 shearing Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明属于地热资源技术领域,公开了一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪,根据地表热显示对地热田的类型进行初步判定,再通过重磁异常和断层特征再次确认地热田类型并初步圈定适合水热发电的地热田范围;根据大地热流值以及地温计测温数据,再次确认适合水热发电的地热田范围;对储层及盖层岩性进行定性分析,结合大地电磁所测得电阻率,确定适合水热发电的地热田范围。本发明将从地表热显示、重磁异常、大地热流值、断层的发育情况、地温计测温以及储盖层情况对高温水热型地热田进行判别,提出可行的判别指标,为勘探适合水热发电的高温水热型地热田提供参考与帮助。本发明提供的量化判别方法具有一定的创新性。
Description
技术领域
本发明属于地热资源技术领域,尤其涉及一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪。
背景技术
在新能源战略背景下,地热资源以其绿色、储量大、分布广、稳定性好、利用系数高的特点,在现今可利用的清洁能源中具有相当强的竞争力。据不完全统计,地球内部的整体热量约为已知全球煤炭总储量的1.7亿倍,其中,实际可利用的热量相当于4948万亿吨标准煤。
目前,在全球能源框架中,地热能占比不高,但是地热能的利用系数为最高,可达0.72。世界上地热资源利用率排前十名的国家年利用热容量11675MW,24个建立地热发电站的国家总装机容量达到10751MW。目前已探明的地热资源较为丰富,可占世界地热资源总量的7.9%。
地中海-喜马拉雅造山带中,主要为印度板块与欧亚板块碰撞后产生的青藏高原以及非洲板块、阿拉伯板块和安纳托利亚板块碰撞产生的土耳其高原山地区,强烈的造山运动,使其成为现今世界上构造运动最激烈、强震活动最集中、水热活动最密集的地域之一。据统计,西藏地区高温地热系统(温度≥150℃)共57个,蕴藏地热能为86EJ,发电潜力为1.92GWe,土耳其截止到2010年已发现227块地热田,近2000处高温泉点,水热型发电潜力约为4.50GWe,发电潜力巨大。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:
(1)现有技术中,地热田开发程度较低,对高温水热型地热田缺乏深入分析,未能形成一套判别指标,浪费精力于探查适合水热发电的区域。
(2)高温水热型地热田勘探技术已经比较成熟,可以获得较为详细的地质情况,如地表热显示、断层发育情况、重磁异常和岩层岩性、电性等,但是在以往对地热田进行分析时使用的指标比较单一,没有进行各个指标之间的联合分析,从而使得确定的地热田范围较广,准确率较低。
(3)高温地热发育区为负磁力异常,但并非所有磁力负异常区都是适合水热发电的区域,需要结合断层发育特征、重力异常、大地热流值以及地温计测温等情况综合分析。但现阶段,学者们多数仅仅将重磁异常情况与大地热流值、地温计测温结合圈定地下高温流体,未将地热田内地表热显示、断层发育、储盖组合等地质特征与重磁异常和大地热流值结合起来,这样圈定的地热田范围,可能由于储层品质较差或者盖层保温效果不好而没有较大的经济价值。
(4)在现有技术中,地热田的判定方法仅适用于某一沉积盆地的中低温地热田,或者是某一区域的高温地热田,没用形成一种适用性较强的判定方法。
解决以上问题及缺陷的难度为:
目前,对高温水热型地热田勘探技术已经比较成熟,所能获得的判定指标较多,但是选择使用某种单一的指标对地热田进行判定时会使判定的准确率较低。采用多个指标联合的形式对地热田进行判定可以提高对地热田进行判定的准确率,但是在运用多个指标进行判定时,需要对指标的进行选择,即需要考虑合适的指标组合,尽可能的圈定较为准确的适合水热发电的地热田范围,又要考虑可行性,指标尽量选择成熟技术手段所得或者是成本较低的勘测手段所得。
解决以上问题及缺陷的意义为:
采多指标的判定方法对地热田的类型及范围进行判定,可以避免使用单一指标对地热田进行判定的局限性,反复验证了地热田的类型,逐步缩小了适合水热发电的地热田范围,提高了圈定地热田范围的准确性。减少了在地热田开发过程中不必要的费用,为高效率寻找适合水热发电的高温地热田提供参考与帮助。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪。
本发明应用于地中海-喜马拉雅造山带中,主要为印度板块与欧亚板块碰撞后产生的青藏高原以及非洲板块、阿拉伯板块和安纳托利亚板块碰撞产生的土耳其高原山地区。
本发明是这样实现的,一种识别造山带区域高温水热地热田的方法,应用于地中海-喜马拉雅造山带,所述识别造山带区域高温水热地热田的方法包括:
从地表热显示对地热田进行初步判定地热田的类型,再通过重磁异常和断层特征进一步判定地热田的类型和大体适合水热发电的范围;
将储盖层岩性的定性分析与大地电磁所测得电阻率、大地热流值以及地温计测温的定量分析结合,最终圈定适合水热发电的地热田范围。
进一步,所述造山带区域高温水热型地热田分为熔融体型和侵入体型。包括:
温泉区发育钙/硅华,放热冒气地面发育泥质,表现为明显的负磁力异常和中等重力异常,正断层与边界断层垂直,倾角大于45°,断距140-250m,大地热流值波动较大,介于87-152mW/m2之间,地温计测温140-250℃,深部盖层为云母片岩,电阻率小于30Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率6-20Ω·m,深部储层为大理岩,电阻率50-200Ω·m,浅部储层为灰岩/砾岩,电阻率小于30Ω·m的地热田为适合水热发电的熔融体型地热田。
沸泉发育硅华、热泉发育钙华、温泉和放热冒气地面发育泥质,表现为明显的负磁力异常和正/负重力异常,正断层与边界断层平行,倾角大于50°,断距介于50-280m之间,大地热流值较为均匀126mW/m2左右,地温计测温150-278℃,深部盖层为粗安岩/粗面岩,电阻率40-70Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率小于10Ω·m,深部储层为糜棱岩化/斑状花岗岩,电阻率80-200Ω·m,浅部储层为砂砾岩/碎花岗岩,电阻率小于30Ω·m的地热田为适合水热发电的侵入体型地热田。
进一步,所述识别造山带区域高温水热地热田的方法具体包括:
步骤1:优先对蚀变区的地表热显示进行观察统计,在温泉区发育钙/硅华、放热冒气地面发育泥质的地热田区域初步判定为熔融体型地热田;在沸泉区发育硅华、热泉区发育钙华、温泉区和放热冒气地面区发育泥质的地热田初步判定为侵入体型地热田;
步骤2:进行重磁数据及断层特征分析,其中磁力异常较低值(负磁力异常)区域为典型地热田区域,而后将重力异常和断层特征结合,进一步判定地热田的类型以及圈定大体适合水热发电的范围,其中中等重力异常,区内正断层与边界断层垂直的区域为适合水热发电的熔融体型地热田,而正/负重力异常,区内正断层与边界断层垂直的区域为适合水热发电的侵入体型地热田;
步骤3:在步骤1、2所判定的类型以及圈定的大体范围后,利用大地热流值以及地温计测温结果数据进一步圈定适合水热发电的地热田范围,其中中等大地热流值,地温计测算温度较高的区域为适合水热发电的侵入体型地热田区域,而大地热流值变化较大且数值较大,地温计测算温度较高的区域为适合水热发电的熔融体型地热田区域;
步骤4:在步骤3圈定的范围内,利用盖层岩性和电阻率情况进行圈定适合水热发电的区域范围,侵入体型地热田适合水热发电的区域深部多为较大电阻率的粗安岩/粗面岩,浅部多为小电阻率的沉积岩,而熔融体型地热田适合水热发电的区域深部多为较小电阻率的云母片岩,浅部多为小电阻率的沉积岩;
步骤5:综合以上判定情况,考虑储盖组合问题,根据储层岩性和电阻率最终确定适合水热发电的地热田范围,其中侵入体型地热田适合水热发电的区域深部多为较大电阻率的糜棱岩化/斑状花岗岩,浅部则为小电阻率的砂砾岩/碎裂花岗岩,而熔融体型地热田适合水热发电的区域为较大电阻率的大理岩,浅部为小电阻率的灰岩/砾岩;
进一步,所述步骤2具体包括:
根据重磁数据与断层特征分析,地热区均表现为明显的负磁力异常,而重力异常具有较大差异性,结合断层特征可较好的判别两种类型地热田。中等重力异常地区,圈定正断层与边界断层垂直,倾角大于45°,断距介于140-250m之间的部分为适合水热发电的熔融体型地热田;
而正负重力异常地区,圈定正断层与边界断层平行,倾角大于50°,断距介于50-280m之间的部分为适合水热发电的侵入体型地热田。
所述步骤3具体包括:
适合水热发电的地热田多发育于高大地热流值高温区,圈定大地热流值为126mW/m2左右,地温计测温显示150-278℃为适合水热发电的侵入体型地热田;
圈定大地热流值介于87-152mW/m2之间,地温计测温显示140-250℃为适合水热发电的熔融体型地热田。
所述步骤4具体包括:
在步骤1-3的基础上,利用盖层岩性和电阻率情况进行判定,圈定深部盖层为粗安岩/粗面岩,电阻率40-70Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率小于10Ω·m的地热田范围则判定为适合水热发电的侵入体型地热田;
圈定深部盖层为云母片岩,电阻率小于30Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率6-20Ω·m的地热田范围则判定为适合水热发电的熔融体型地热田。
所述步骤5具体包括:
根据储层岩性和电阻率最终确定适合水热发电的地热田范围,圈定深部储层为糜棱岩化/斑状花岗岩,电阻率80-200Ω·m,浅部储层为砂砾岩/碎花岗岩,电阻率小于30Ω·m的地热田范围为适合水热发电的侵入体型地热田;
圈定深部储层为大理岩,电阻率50-200Ω·m,浅部储层为灰岩/砾岩,电阻率小于30Ω·m的地热田范围为适合水热发电的熔融体型地热田;
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
根据地表热显示、重磁异常以及断层特征判别其所属地热田类型;
根据重磁异常、断层特征、大地热流值、地温计测温数据以及电法勘探所得储层及盖层电阻数据,结合储层及盖层岩性分析,圈定适合进行水热发电的地热田范围。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
根据地表热显示初步判别地热田类型;
根据重磁勘探数据,结合地区断层特征,进一步确定其所属地热田类型并圈定大体适合水热发电的地热田范围;
根据大地热流值以及地温计测温数据,对之前步骤圈定的适合水热发电的地热田范围进行筛选;
利用电法勘探所得储层及盖层电阻数据,结合储层及盖层岩性,最终确定适合进行水热发电的地热田范围。本发明的另一目的在于提供一种实施所述识别造山带区域高温水热地热田的方法造山带区域高温水热地热田识别仪。
结合上述的所有技术方案,本发明所具备的优点及积极效果为:
本发明将从地表热显示、重磁异常、大地热流值、断层特征、地温计测温以及储层、盖层组合情况对高温水热型地热田进行判别,提出可行的判别指标,为勘探高温水热型地热田提供参考与帮助。
本发明提供了一种判别造山带区域高温水热地热田是否适合水热发电的量化指标,该量化指标在目前地热田勘探识别研究中心较少涉及,具有一定的创新性。首先,根据地表热显示对地热田的类型进行初步判定,再通过重磁异常和断层特征再次确认地热田类型并初步圈定适合水热发电的地热田范围;然后,根据大地热流值以及地温计测温数据,再次确认适合水热发电的地热田范围;最终,对储层及盖层岩性进行定性分析,结合大地电磁所测得电阻率,确定适合水热发电的地热田范围。本发明将从地表热显示、重磁异常、大地热流值、断层的发育情况、地温计测温以及储盖层情况对高温水热型地热田进行判别,提出可行的判别指标,为勘探适合水热发电的高温水热型地热田提供参考与帮助。本发明提供了一种判别造山带区域高温水热地热田类型及是否适合水热发电的量化指标,该量化指标在目前地热田勘探识别研究中心较少涉及,具有一定的创新性。
对比的技术效果或者实验效果包括:
图3所示为西藏羊易地热田,图3a为目前业界根据断层发育、重磁异常特征以及大地电磁所得电阻率识别出的适合水热发电区域,图3b为本发明识别的适合水热发电区域(五角星区),两者相比较,本发明综合考虑多个因素,互相制约,虽然缩小了适合水热发电区域的范围,但所识别的区域更具有开发价值。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的识别造山带区域高温水热地热田的方法流程图。
图2是本发明实施例提供的识别造山带区域高温水热地热田的方法原理图。
图3本发明实施例提供的西藏羊易地热田,图3a为目前业界根据断层发育、重磁异常特征以及大地电磁所得电阻率识别出的适合水热发电区域,图3b为本发明识别的适合水热发电区域(五角星区)。
图4本发明实施例提供的初步圈定地表热显示明显,正断层表现大倾角、大断距的区域为适合水热发电的区域。
图5本发明实施例提供的对图4已圈定的适合水热发电范围进行进一步筛选,选择大地热流值均匀较高、地温计测温较高的区域图(阴影区)。
图6本发明实施例提供的分析储层及盖层岩性以及电性特征,选择深部为粗面岩、电阻率介于40-70Ω·m的盖层与斑状花岗岩、电阻率80-200Ω·m的储层叠合区域,浅部为第四纪冲积层、电阻率小于10Ω·m的盖层与砂砾岩、电阻率小于30Ω·m的储层叠合区域为最终圈定的、适合水热发电的区域图(五角星区)。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明涉及的技术名词有:
造山带:分布于板块边缘、板块之间或板块内部,构造变形强烈,热液活动集中,包括地壳挤压收缩、岩层褶皱断裂、岩浆活动与变质作用所形成的山脉,以及拉伸构造或剪切走滑在形成裂谷或裂陷盆地的同时,周边相对抬升而构成的山系。
高温水热地热田:指现代地壳内占有一定空间位置,有利地质构造部位、具有一定的物理特性(温度、压力、相态)和特殊化学组分的、温度超过150℃的地下热水和蒸汽。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的识别造山带区域高温水热地热田的方法,给出了一种判别造山带区域高温水热地热田是否适合水热发电的量化指标。造山带区域高温水热型地热田可分为熔融体型和侵入体型,包括:
S101,根据地表热显示初步判别所属地热田类型。
S102,根据重磁勘探数据,结合地区断层特征,进一步确定其地热田类型并圈定大体适合水热发电的范围。
S103,根据大地热流值以及地温计测温数据,进一步缩小适合水热发电的范围。
S104,利用电法勘探所得储层电阻数据,结合储层及盖层岩性,敲定适合进行水热发电的地热田区域。
如图2所示,本发明实施例提供的识别造山带区域高温水热地热田的方法具体包括:
步骤1:优先对蚀变区的地表热显示进行观察统计,在温泉区发育钙/硅华、放热冒气地面发育泥质的地热田区域初步判定为熔融体型地热田;在沸泉区发育硅华、热泉区发育钙华、温泉区和放热冒气地面区发育泥质的地热田初步判定为侵入体型地热田;
步骤2:进行重磁数据及断层特征分析,其中磁力异常较低值(负磁力异常)区域为典型地热田区域,而后将重力异常和断层特征结合,进一步判定地热田的类型以及圈定大体适合水热发电的范围,其中中等重力异常,区内正断层与边界断层垂直,倾角大于45°,断距介于140-250m的区域为适合水热发电的熔融体型地热田,而正/负重力异常,区内正断层与边界断层垂直,倾角大于50°,断距介于50-280m的区域为适合水热发电的侵入体型地热田;
步骤3:在步骤1、2所判定的类型以及圈定的大体范围后,利用大地热流值以及地温计测温结果数据进一步圈定适合水热发电的地热田范围,其中大地热流值为126mW/m2左右,地温计测算温度介于150-278℃的区域为适合水热发电的侵入体型地热田区域,而大地热流值变化较大介于87-152mW/m2之间,地温计测算温度介于140-250℃的区域为适合水热发电的熔融体型地热田区域;
步骤4:在步骤3圈定的范围内,利用盖层岩性和电阻率情况进行圈定适合水热发电的区域范围,侵入体型地热田适合水热发电的区域深部多为40-70Ω·m的粗安岩/粗面岩,浅部多为小于10Ω·m的沉积岩,而熔融体型地热田适合水热发电的区域深部多为小于30Ω·m的云母片岩,浅部多为10Ω·m的沉积岩;
步骤5:综合以上判定情况,考虑储盖组合问题,根据储层岩性和电阻率最终确定适合水热发电的地热田范围,其中侵入体型地热田适合水热发电的区域深部多为80-200Ω·m的糜棱岩化/斑状花岗岩,浅部则为小于30Ω·m的砂砾岩/碎裂花岗岩,而熔融体型地热田适合水热发电的区域为50-200Ω·m的大理岩,浅部为小于30Ω·m的灰岩/砾岩;
下面结合具体实验及实施例对比本发明作进一步描述。
图3是本发明实施例提供的中国西藏羊易地热田识别效果图。
图中:(a):原有技术识别适合水热发电区域效果图;(b):本发明识别适合水热发电区域效果图(五角星区)。
以中国西藏羊易地热田为例,该地热区内地表蚀变可见多种类型,尤其可见较多的钙华,硅华和泥质相对较少,温泉和冒气放热地面较为常见,整体处于负磁力异常、正重力异常以及正断层与边界断层平行且较为密集的区域,初步圈定地表热显示明显,正断层表现大倾角、大断距的区域为适合水热发电的区域,如下图4的黑线区域。
根据大地热流值资料以及地温计测温数据,对已图4圈定的适合水热发电范围进行进一步筛选,选择大地热流值均匀较高、地温计测温较高的区域,如图5阴影区所示。
最终,分析储层及盖层岩性以及电性特征,选择深部为粗面岩、电阻率介于40-70Ω·m的盖层与斑状花岗岩、电阻率80-200Ω·m的储层叠合区域,浅部为第四纪冲积层、电阻率小于10Ω·m的盖层与砂砾岩、电阻率小于30Ω·m的储层叠合区域为最终圈定的、适合水热发电的区域,如图6五角星区所示。
在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上;术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
应当注意,本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现;软件部分可以存储在存储器中,由适当的指令执行系统,例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现,例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现,也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现,也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种识别造山带区域高温水热地热田的方法,其特征在于,应用于地中海-喜马拉雅造山带,所述识别造山带区域高温水热地热田的方法包括:
从地表热显示对地热田的类型进行初步判定,再通过重磁异常和断层特征进一步判定地热田的类型并初步圈定适合水热发电的地热田范围;
将储盖层岩性的定性分析与大地电磁所测得电阻率及大地热流值和地温计测温的定量分析结合,进一步判定地热田的类型并确定适合水热发电的地热田范围;
所述造山带区域高温水热型地热田分为熔融体型和侵入体型,包括:
温泉区发育钙/硅华,放热冒气地面发育泥质,表现为明显的负磁力异常和中等重力异常,正断层与边界断层垂直,倾角大于45°,断距140-250m,大地热流值波动较大,介于87-152mW/m2之间,地温计测温140-250℃,深部盖层为云母片岩,电阻率小于30Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率6-20Ω·m,深部储层为大理岩,电阻率50-200Ω·m,浅部储层为灰岩/砾岩,电阻率小于30Ω·m的地热田为适合水热发电的熔融体型地热田;
沸泉发育硅华、热泉发育钙华、温泉和放热冒气地面发育泥质,表现为明显的负磁力异常和正/负重力异常,正断层与边界断层平行,倾角大于50°,断距介于50-280m之间,大地热流值较为均匀126 mW/m2左右,地温计测温150-278℃,深部盖层为粗安岩/粗面岩,电阻率40-70Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率小于10Ω·m,深部储层为糜棱岩化/斑状花岗岩,电阻率80-200Ω·m,浅部储层为砂砾岩/碎花岗岩,电阻率小于30Ω·m的地热田为适合水热发电的侵入体型地热田;
所述识别造山带区域高温水热地热田的方法具体包括:
步骤1:根据地表热显示,在温泉区发育钙/硅华、放热冒气地面发育泥质的地热田区域初步判定为熔融体型地热田;在沸泉区发育硅华、热泉区发育钙华、温泉区和放热冒气地面区发育泥质的地热田初步判定为侵入体型地热田;
步骤2:进行重磁数据及断层特征分析,进一步判定地热田的类型以及是否适合水热发电,圈定大体范围;
步骤3:在步骤2的基础上,利用大地热流值以及地温计测温结果数据进一步圈定适合水热发电的地热田范围;
步骤4:在步骤1-3的判定基础上,利用盖层岩性和电阻率情况圈定适合水热发电的区域范围;
步骤5:综合以上判定情况,考虑储盖组合问题,根据储层岩性和电阻率最终确定适合水热发电的地热田范围;
所述步骤2具体包括:根据重磁数据与断层特征分析,地热区均表现为明显的负磁力异常,而重力异常具有较大差异性,结合断层特征可较好的判别两种类型地热田;
中等重力异常地区,圈定正断层与边界断层垂直,倾角大于45°,断距介于140-250m之间的部分为适合水热发电的熔融体型地热田;
而正负重力异常地区,圈定正断层与边界断层平行,倾角大于50°,断距介于50-280m之间的部分为适合水热发电的侵入体型地热田;
所述步骤3具体包括:适合水热发电的地热田多发育于高大地热流值高温区,圈定大地热流值为126 mW/m2,地温计测温显示150-278℃为适合水热发电的侵入体型地热田;
圈定大地热流值介于87-152 mW/m2,地温计测温显示140-250℃为适合水热发电的熔融体型地热田;
所述步骤4具体包括:
利用盖层岩性和电阻率情况进行判定,圈定深部盖层为粗安岩/粗面岩,电阻率40-70Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率小于10Ω·m的地热田范围为适合水热发电的侵入体型地热田;
圈定深部盖层为云母片岩,电阻率小于30Ω·m,浅部盖层为沉积岩,电阻率6-20Ω·m的地热田范围为适合水热发电的熔融体型地热田;
所述步骤5具体包括:
根据储层岩性和电阻率最终确定适合水热发电的地热田范围,圈定深部储层为糜棱岩化/斑状花岗岩,电阻率80-200Ω·m,浅部储层为砂砾岩/碎花岗岩,电阻率小于30Ω·m的地热田范围为适合水热发电的侵入体型地热田;
圈定深部储层为大理岩,电阻率50-200Ω·m,浅部储层为灰岩/砾岩,电阻率小于30Ω·m的地热田范围为适合水热发电的熔融体型地热田。
2.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1的步骤。
3.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1的步骤。
4.一种实施权利要求1所述识别造山带区域高温水热地热田的方法造山带区域高温水热地热田识别仪。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011073853.XA CN112198559B (zh) | 2020-10-09 | 2020-10-09 | 一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011073853.XA CN112198559B (zh) | 2020-10-09 | 2020-10-09 | 一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112198559A CN112198559A (zh) | 2021-01-08 |
CN112198559B true CN112198559B (zh) | 2021-08-17 |
Family
ID=74012676
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011073853.XA Active CN112198559B (zh) | 2020-10-09 | 2020-10-09 | 一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112198559B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116663430B (zh) | 2023-07-27 | 2023-09-22 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 高温地热田储层结构孔隙度定量表征的方法及系统 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2140557B (en) * | 1983-05-04 | 1986-10-01 | Qmc Ind Res | Geothermal measuring apparatus |
US9181930B2 (en) * | 2008-09-23 | 2015-11-10 | Skibo Systems, LLC | Methods and systems for electric power generation using geothermal field enhancements |
GB2492958B (en) * | 2011-07-15 | 2013-12-11 | Rolls Royce Plc | A distribution pipeline power plant |
EP3184967A1 (en) * | 2015-12-23 | 2017-06-28 | Elster Solutions GmbH | Electronic meter |
CN109709626B (zh) * | 2018-11-15 | 2022-02-08 | 山东省地质矿产勘查开发局 | 一种构造圈闭型弱开放式层状岩溶热储地热田找矿方法 |
-
2020
- 2020-10-09 CN CN202011073853.XA patent/CN112198559B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112198559A (zh) | 2021-01-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yin et al. | Developmental characteristics, influencing factors and prediction of fractures for a tight gas sandstone in a gentle structural area of the Ordos Basin, China | |
Zhang et al. | Prediction of karst for tunnelling using fuzzy assessment combined with geological investigations | |
Dershowitz et al. | Integration of discrete feature network methods with conventional simulator approaches | |
Rajabi et al. | Subsurface fracture analysis and determination of in-situ stress direction using FMI logs: An example from the Santonian carbonates (Ilam Formation) in the Abadan Plain, Iran | |
Huang et al. | The genesis of giant lithium pegmatite veins in Jiajika, Sichuan, China: Insights from geophysical, geochemical as well as structural geology approach | |
CN110119994B (zh) | 一种gis支持下的金属矿爆堆位移提取及预测方法 | |
CN112198559B (zh) | 一种识别造山带区域高温水热地热田的方法及识别仪 | |
Jiayong et al. | Where is Qinzhou-Hangzhou juncture belt? Evidence from integrated geophysical exploration | |
Chen et al. | Controls of preferential orientation of earthquake‐and rainfall‐triggered landslides in Taiwan's orogenic mountain belt | |
CN107608006A (zh) | 一种海底热液硫化物资源评价方法 | |
Elming et al. | Cooling history and age of magnetization of a deep intrusion: A new 1.7 Ga key pole and Svecofennian-post Svecofennian APWP for Baltica | |
CN107945272A (zh) | 一种基于高清钻孔彩电的岩体结构面的搜索方法 | |
CN111044702B (zh) | 针对陆相频繁薄互层的细粒岩储层预测方法及设备 | |
CN105093264A (zh) | 岩层有效裂缝发育带预测方法及系统 | |
Wei et al. | Fusing minimal unit probability integration method and optimized quantum annealing for spatial location of coal goafs | |
CN112180462B (zh) | 一种识别火山区域高温水热地热田的方法及识别系统 | |
Hu | A drawing system for pole diagram and rose diagram of rock mass structural surface | |
CN113934806A (zh) | 一种土壤地球化学测量数据精细化处理方法 | |
Chen et al. | Geophysical characteristics of a fault system in the northern Central Range of Taiwan and its applications for geothermal energy exploration | |
Montahaei | Audio-magnetotelluric modeling for 2D characterization of shallow sedimentary basins and groundwater system in Central Zagros, Iran | |
Sheng et al. | Relationship between the migration of crustal material, normal faulting, and gneiss domes in the vicinity of the Dinggye region, central part of the Tethys–Himalaya terrane: Insights from the 3-D electrical structure | |
Li et al. | An Automatic Spatial-Temporal Evolution Inversion Method of Mining Goaf Based on the Improved Hotspot Analysis and Probability Integral Method | |
Yang et al. | Surrounding rock stability classification method of coal roadway based on in situ stress | |
Luwang et al. | Progress of research on key technologies for hydrogeochemical prospecting in North China type coalfield | |
Zhou et al. | Automatic Approach for Fast Processing and Data Analysis of Seismic Ahead‐Prospecting Method: A Case Study in Yunnan, China |
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 |