谁是浩特?请参考下图
作者:Jef Caers /斯坦福大学 教授
科普说明
了解地下结构的形状和几何特征在地球科学中至关重要。想象一下,地下的岩石层、矿体或断层就像隐藏的雕塑,它们的形态(比如是层状的、漏斗状的,还是块状的)直接影响我们寻找资源(如矿产、油气、地下水)或评估地质灾害风险。科学家们会利用各种线索来推测这些看不见的“雕塑”长什么样。
我们开发的新方法,就像给地质学家提供了一个强大的“数字雕塑工具箱”。它的特别之处在于,不仅能利用传统的实地测量数据(如钻井岩芯、地表岩石的分界线、地球物理探测信号),还能把专家们手绘的地质剖面图和分析图也“喂”给电脑! 这些图纸凝聚了地质学家对地下情况的理解和经验,是宝贵的专家知识。
这个工具能做什么?
构建模型: 能创建二维或三维的地下结构模型。
融合多源数据: 模型构建过程可以同时或分别考虑并满足以下约束条件:
1. 钻井揭示的地下信息
2. 地表观测到的岩石分界线
3. 地质学家绘制的专业图纸(核心创新点)
4. 地球物理数据(重力、磁法数据模拟 - 开发中)
评估可靠性: 定量计算所构建模型几何特征的不确定性(例如:这个储层厚度最可能在50-70米之间)。
模拟探测: 能根据构建好的模型,模拟计算出它应该会产生什么样的重力或磁力探测信号(开发中),这有助于和实际观测数据对比验证模型。
检验猜想: 可以用来验证某些地质假设是否合理(开发中)。例如,如果某个猜想的地质结构无法生成符合实际观测地球物理数据的模型,那么这个猜想可能就需要修正。
1. 几何特征 (Geometric Features): 指地下地质体(如地层、岩体、断层、矿体等)的形状、大小、方位、接触关系等空间属性。
2. 随机建模 (Stochastic Modeling): 一种数学方法,通过引入随机性(概率)来生成多个可能的结果(此处指地质模型),用以表征对地下真实情况认知的不确定性。它不是得到一个“唯一正确答案”,而是得到一系列“可能的答案”。
3. 水平集蒙特卡洛采样 (Level-Set Monte Carlo Sampling): 一种结合了水平集方法(用于描述复杂几何形状边界)和蒙特卡洛方法(基于随机抽样进行模拟)的先进技术,特别适合模拟具有复杂几何形态且存在不确定性的对象(如地质体)。
4. 钻井数据 (Drillhole Data): 通过钻探获取的地下岩芯、岩屑、测井等信息,是了解地下垂向变化的直接证据。
露头接触 (Outcrop Contacts): 指地表可见的、不同岩性地质体之间的分界线,是推断地下地质构造在横向(地表)上延伸的重要依据。
5. 地质图件 (Geological Diagrams): 泛指地质学家绘制的各种图件,如地质剖面图、构造纲要图、岩相古地理图等,它们以图形化方式表达专家对区域或局部地质特征(包括几何形态)的理解和解释。
6. 地球物理数据 (Geophysics): 通过测量地球物理场(如重力场、磁场、地震波场、电场等)的变化来推断地下岩石物性(密度、磁性、波速、电阻率等)和结构的数据。文中特指重力 (gravity) 和 磁法 (magnetic) 数据。
7. 不确定性量化 (Quantify Uncertainty): 指用数学方法(如概率分布、置信区间)来描述模型参数或预测结果的可信程度或变化范围。
8. 验证地质假说 (Falsify Geological Hypotheses): 指利用构建的模型和模拟数据(如重磁模拟结果)来检验某个地质理论或猜想是否与实际的观测数据相符合。如果模拟结果与观测严重不符,则该假说可能被“证伪”或需要修正。
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