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层状块状硫化物矿化的潜力...
1. 英格兰西南部矿产勘察计划（MRP）开展的工作报告。 （报告区域位置如图 4 所示） 2. MEIGA 支持的商业矿产勘探区域（数字参见图 5） 3. 埃克斯穆尔北莫尔顿地区的矿山 4. 英格兰西南部 IPB 矿床勘探标准 5. 哈茨-莱茵地块的简化地层、岩性和矿化 6. 英格兰西南部中泥盆纪页岩和板岩中 SEDEX 矿床勘探标准 7. 基于知识的勘探前景分析主要阶段摘要 8. 该地区 1:50 000 比例的地质图 9. 德文郡西部上泥盆纪和下石炭纪地层的总结序列（基于 1:50 000 图纸 336 卡梅尔福德、337 塔维斯托克和 348 普利茅斯） 10. 德文郡北部上泥盆纪和下石炭纪地层的总结序列11. 西南英格兰测量的岩石密度和磁化率数据摘要（基于 BGS 记录） 12. 东康沃尔郡和德文郡的详细重力调查。 13. 研究区域河流沉积物地球化学数据的统计摘要（所有值以 ppm 为单位） 14. 研究区域主要目标地层河流沉积物地球化学数据的统计摘要（所有值以 ppm 为单位） 15. 研究区域淘金精矿地球化学数据的统计摘要（所有值以 ppm 为单位） 16. 目标矿区的矿山数量
通过基于岩石物理的框架
地震特征的紧密燃气砂岩（TGS）储层对于识别有希望的气轴承区是必不可少的。然而，由于TGSS中的复杂微观结构，探索地震中弹性弹性特性的岩石物理显着性很大。同时，砂岩和泥岩的层状结构在准确提取至关重要的紧密砂岩特性方面加剧了困难。提出了一种基于岩石物理的综合框架，以从地震数据中估算TGSS的储层质量。TGSS是使用双孔隙率模型建模的，为计算岩石物理模板提供了用于储层参数估计的实用工具。V p / v S的比率用于通过从电线日志中评估的岩性区分来评估的阈值在目标范围内预测TGS储层的累积厚度。这种方法还促进了更好地捕获TGSS的弹性特性进行定量地震解释。使用基于电线对数分析获得的相关性从P波阻抗中估算了总孔隙率。之后，构建了与估计的总孔隙率集成的三维岩石物理模板，以解释速度比和大量模量的微裂缝孔隙率和气体饱和度。集成框架可以最佳估计主导质量的参数。基于获得的参数提出的指标的结果与气体生产非常吻合，并且可以用于预测有希望的TGS储层。©2023作者。此外，结果表明，考虑微裂纹孔隙率可以更准确地预测高质量的储层，从而进一步验证了所研究区域中提出的方法的适用性。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
钻孔突破，钻孔崩溃和页岩肿胀
1 Department of Petroleum and Gas Engineering, Federal University Otuoke, Federal University Otuoke, Bayelsa State, Nigeria *Corresponding Author: Engr (Dr) Ekeinde Evelyn Bose Department of Petroleum and Gas Engineering, Federal University Otuoke, Federal University Otuoke, Bayelsa State, Nigeria Article History Received: 24.11.2024 Accepted: 30.12.2024 Published: 02.01.2025摘要：通过岩石钻探的钻孔的特定不稳定，例如钻孔突破，钻孔塌陷和页岩肿胀，由于其对钻孔安全性和效率的不利影响，在钻井操作中是一个重大关注的问题。尽管对钻孔不稳定性进行了大量研究，但找到解决此问题的解决方案仍然难以捉摸。这篇综述的目的是从一般的身体不稳定原则的角度检查岩石中不稳定性的主要机制。分析特定不稳定性问题的关键标准是构建综合相图。在这种情况下，讨论了三种主要方法及其部分实施。第一种方法涉及在钻孔已经塌陷并旨在确定洞穴壁的最终位置的假设下构建相图。但是，这种方法提出了一些挑战。洞穴可能会导致严重的开球或打破问题，在洞穴过程中的不稳定以及同时建模流体样的多孔材料中的洞穴并发症，并通过井眼的敞开壁过滤旁边的流量过滤。第三种方法涉及分析相图以研究合规性触摸模式的结果。第二种方法需要开发相图，这些相图表征了被驱动的钻孔壁的机械和液压不稳定性。这些相图是特定的不稳定性标准，但是由于它们通常是非Quasi静态的，因此在跨各种故障机制上概括了困难，并且在发生故障后被忽略并实施了传播禁令。但是，这些相图和最终边界条件的崩溃通常会忽略主要的耗竭和原位阻抗，它们是至关重要的系统特定物理补充，可以增强经典的平衡方程模式。因此，这些因素的整合对于对井眼不稳定性的更全面理解至关重要。关键字：定向钻孔；具体的不稳定性；井眼突破；钻孔崩溃；页岩肿胀；页岩床上用品；岩性；原位应力；钻孔液；加强井眼。w troduction to w ellbore i nstability
题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集
第 10 届澳大利亚酸与...研讨会
宾汉姆峡谷矿周围被 60 多亿吨（54 亿吨）废石所包围，这些废石是 1903 年至今露天采矿过程中产生的，废石面积约为 2,000 公顷。废石堆从顶部到底部厚度超过 300 米。1930 年至 2000 年，废石堆的选定部分使用基于硫酸铁的浸出剂主动浸出以提取铜，而其他部分仅接受流星浸出。从 2011 年至今，力拓肯尼科特公司研究了宾汉姆峡谷矿废石堆水质的演变及其地球化学控制因素。在此项目中，通过现场测井和 13 个成对的钻孔仪器对废石堆进行了详细描述；在 13 个地点中的 12 个，钻孔穿透了垃圾场的整个深度，穿过了采矿前的土壤接触面，进入了基岩。钻孔深度接近地表以下 275 米，使用旋转声波钻孔方法，以便 (1) 回收岩心和 (2) 测量近现场特性。钻孔的现场记录包括统一土壤分类系统描述、碎屑岩性、相对氧化、糊状物 pH 值和地球物理方法（陀螺仪、温度、中子和伽马）。对钻孔岩心的岩土特性（密度、粒度分布、含水量、塑性指数和极限、直接和块体剪切）进行了分析，通过扫描电子显微镜 (QEMSCAN) 对矿物进行了定量评估，改进了酸碱核算 (ABA)，改进了合成沉淀浸出程序 (SPLP)，通过 Corescan 进行了高光谱分析，并采集了水样（如果遇到）。钻孔内安装的仪器包括渗水仪、热敏电阻节点、直接温度传感 (DTS) 光纤电缆、时域反射 (TDR) 剪切电缆、气体（氧气、二氧化碳）测量管和振线压力计 (VWP)。此外，每个钻孔点都对当地废石表层的氧气消耗进行了多次测量。从钻孔中获取的数据与广泛钻探、矿物学和岩石地球化学评估、水力和示踪剂测试以及 20 年的渗流和水质数据的历史信息（超过 50 年）相关联，以开发一个描述废石堆的水力、地球化学和物理行为的概念模型。废石堆中的黄铁矿和其他硫化矿物因空气的扩散和对流进入而氧化，产生酸性、高总溶解固体的废水，以及在废石中形成的黄钾铁矾，作为储存额外酸性的次生相。主要的空气进入机制是对流，占废石堆中硫化物氧化的 90% 以上。根据废石堆的温度分布和水平衡，地球化学反应造成的水分损失占水预算的很大一部分。1.0 简介力拓肯尼科特宾汉峡谷矿场现有的废石堆占地约 2,000 公顷，包含超过 60 亿吨（5.4 亿吨）的材料。从 1930 年左右开始，人们一直在对废石堆进行浸出以回收铜，直到 2000 年停止浸出。