摘要 航空电磁 (AEM) 数据已被证明可用于近地表地质测绘,而且在世界范围内收集的数据越来越多。然而,将测量的电阻率数据转换为岩性数据并不是一件简单的任务。因此,充分利用这些数据仍然具有挑战性。在进行成功的地质解释和构建合理的 3D 地质模型之前,必须考虑许多限制。在本文中,我们提出了一种对 AEM 数据进行 3D 地质建模的方法,其中将这些限制与认知和知识驱动的数据解释一起考虑。建模是通过使用体素建模技术和为此目的开发的工具迭代执行的。基于 3D 电阻率网格,这些工具允许地质学家选择定义 3D 模型中任何所需体积形状的体素组。八叉树建模的最新发展确保使用有限数量的体素进行精确建模。
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望,因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此,我们探讨了降解扩散模型,新的生成方法的能力,以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式,数据分布和多样性中的有效性。重要的是,这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外,我们还测试了有条件的扩散模型,以创建逼真的相模型,同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法,例如基于变量图或基于多个统计的方法(MPS),已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力(González等,2008; Linde等,2015)。但是,它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如,变量图仅依靠两点关系来构建地质模型,该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比,MP可以捕获更复杂的地质现象。然而,国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据,在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络(GAN)应用于地理编码(Zhang等,2019; Song等,2021a,2021b)和反转问题(Mosser等,2020; Song等,2023)。但是,gan的培训可能会面临挑战,因为两个神经网络(发电机和歧视者)以对抗性方式同时训练。
本报告总结了 EGS3D 项目的工作,该项目由 ADEME 和 BRGM 共同资助(协议编号 07.05.C0030),于 2007 年 10 月至 2010 年 1 月期间开展。该项目的目标是最大限度地整合地质知识,制作 Soultz-sous-Forêts EGS 储层的一系列地质模型,这将有助于更好地了解底土结构,并将作为在 Soultz 站点开展的其他工作的基础(诱发微震分析、地球物理反演、THM 建模等。),特别是对于垂直地震剖面(VSP)的解释。然而,IFP 和 GEIE 于 2007 年春季在 GPK3 和 GPK4 井中开展的 VSP 采集活动(本项目将支持该活动)仅得到了部分处理,并且有很长的延迟。该数据目前尚未根据裂缝进行解释,因此无法与井中获取的现场地质数据进行比较。尽管如此,我们还是努力强调 VPS 可能成像的结构,以便为未来的解释提供帮助。
“本季度的MT磁铁生产性能是杰出的,尤其是创纪录的自由现金流,在本季度和年度至今的2.295亿美元中实现了1.611亿美元。该团队在EDNA MAY HUB的表现也将受到基本自由现金流的赞赏,在本季度和年度为7530万美元的季度和至今的3250万美元中,Stockpiles的期望继续超过我们的期望。本季度报告的Rebecca-Roe PFS表明经济回报率很高,支持了我们最初的收购决策,并针对2025年9月的DFS和最终投资决定。Eridanus和Mill扩建研究将在2025年3月的季度中纳入更新的MT磁铁矿山计划中,并将证明我们的运营的积极影响和可持续性。在2024年12月季度结束时,我们目前正在跟踪生产计划和成本概况,这是由高级提示矿石驱动的,迄今为止,在等级方面的预期超出了期望。我们在MT Magnet的地质和运营团队在2025年3月的季度进行了提示的地质模型审查,迄今为止,吨和成绩均汇总和磨练,还纳入了最近的等级控制钻探。”
准确评估地下地质条件对于地下能源资源的可持续管理至关重要。随着浅层储量枯竭导致能源勘探向更深的深度延伸,地质变形的复杂性也随之增加。为了应对这些挑战,人们一直在努力将各种地球物理、岩土工程和地质调查与分析和数值模型相结合,但由于地下非均匀性、流变性质变化和复杂的应力状态,理解变形机制仍然十分困难。虽然在测量技术和先进建模方面取得了重大进展,但仍然迫切需要将数据和精确的地质模型结合起来,从而增强与地下挖掘和资源开采相关的变形的量化。这种综合方法对于管理带来巨大社会风险的不确定地质条件至关重要(Khan 等人,2021 年;Khan 等人,2022 年)。尽管地球物理技术已应用于动态地质灾害的监测和预警,但由于信息识别、数据挖掘和处理方面的限制,灾害风险的精确识别和分类仍然具有挑战性。有效预防和控制动态地质灾害需要快速动态监测、多维智能分析和综合预警策略。为此,本研究主题的目标是通过创新的地球物理工作流程、智能方法和数值建模技术展示评估、预测和预防动态地质灾害的最新进展。探索创新理论、方法和技术,以
摘要:一种地球物理方法的复合物用于研究旨在生产详细地质映射的小型喀斯特区域,以确认已知污水坑的地质定位,并发现表面以下洞穴和空隙的可能持续。应用偶极子电磁谱分析和辐射图(伽马射线光谱法)来确定硬碳酸盐岩石和风化的山谷填充沉积物的空间分布。在研究区域的选定位点进行了详细的高清磁力测定法,目的是区分污垢和人造的石灰kilns,即将石灰石加热并转化为石灰的坑。使用微重力和电抗性断层扫描(ERT)方法来创建地下洞穴的高分辨率图像。ERT和地质调查的结果用作重力建模的初始模型。各种尺寸的地下腔是对比的地球物理对象,根据填充材料的组成,电阻率的范围从非常电导的到相对电阻。电阻率属性的解释并不总是直接的。我们必须区分充气(高抗性)和壤土充满水的(低抗性)腔和断裂。合并的地球物理学方法使我们能够确定更准确的近表面地质模型,在我们的情况下,对ERT倒置中强导的强导异常的平行解释,重力建模的主要密度降低会导致在表面低于50至60 m的深度处的腔内存在。
能源管理局(BOEM)评估了墨西哥中部大陆货架中的朱红色租赁块,以在耗尽的石油田中销售碳储量。在他们的研究中,Boem确定了基于石油生产史的潜在存储位置,将朱红色39块的4路关闭为潜在的储存地点。我们的项目提供了带有数值模拟的Vermilion 39字段的详细地下表征,以更准确地评估该字段的存储性能。此外,我们提出了Boem不考虑的朱红块中的高价值盐水储存储存量。该潜在位置位于朱红块55-56和67-68中的低浸入未呈现的沉积物中。我们将两个地点都作为该地区运营商可以开发的商业碳存储的高价值目标。使用3D地震调查和井数据对两个站点进行了表征,以识别潜在的存储复合物并绘制其结构。然后使用这些解释来构建地质模型,并通过强3代码对CO2注入进行数值模拟。最后,进行了基础设施和经济评估,以确定两个地点CCS项目的商业生存能力。数值仿真结果表明,朱红39的4路闭合可能会持有超过5000万吨的二氧化碳,主要利用结构和地层捕获。我们确定该站点的最大风险是通过传统井泄漏。在这个位置,最大的风险是目标单元的储层质量。仿真结果表明,盐水储层储存功能还可以利用毛细管和残留诱捕来存储5000万吨二氧化碳,以稳定注射后的二氧化碳羽流。我们的结果表明,所选的站点可以存储商业上可行的捕获的二氧化碳,抵消运输和捕获的成本,并有可能通过当前可用的45Q税收抵免来实现利润。我们提出两个高级
图 1.2-1 说明迭代过程的图表 22 图 1.2-2 Cigeo 项目开发,自 1991 年以来逐步整合安全性的迭代过程 - 关键里程碑 23 图 2.1-1 高放废物玻璃化废物包图像 31 图 2.2-1 Cigeo 的地面和地下设施图表 32 图 2.2-2 位于斜坡区域的建筑物地理周长图表 33 图 2.2-3 竖井区域的地理周长图表 34 图 2.2-4 不同区域和地面-底部连接的图像 35 图 2.3-1 ZIRA 的位置以及可能设有地面设施的区域 38 图 2.4-1 Cigeo 项目主要阶段图表 39 图 2.4-2 根据连续阶段显示施工工作和运营顺序的图表 40 图 3.2-1协调一致的操作安全和关闭后安全方法 46 图 3.2-2 解释用于识别和分析操作情况的方法的图表 50 图 1.4-1 当前的 ILW-LL 处置包模型 79 图 1.4-2 CS4 ILW-LL 处置容器,盖子用螺钉固定 82 图 1.4-3 铸造过程中和全尺寸原型上的容器底部图片。83 图 1.4-4 CS4 容器跌落测试演示 84 图 1.4-5 CS4 容器从 2.3 米高处跌落到其一角之前和之后(数值模拟结果和全尺寸原型结果) 85 图 1.4-6 密封、灌浆和仪表化的 CS4 容器,用于一小时 ISO 834 防火测试。测试前后全尺寸原型的状况。86 图 1.4-7 参考配方与聚丙烯纤维扩散特性 87 图 1.4-8 CS3、CS2 和 CS4 原型的制造步骤 88 图 1.5-1 当前 HLW 处置包模型 89 图 1.5-2 AVM 玻璃化废物串联处置包 92 图 1.5-3 R7-T7 处置包,右上方为抓握槽的详细视图。93 图 1.5-4 陶瓷垫上的蚀刻标记。93 图 1.5-5 跌落测试和氦气泄漏测试。94 图 1.5-6 对 HLW 容器进行的测试。95 图 1.6-1 用于 Cigeo 的初级包装知识的使用过程 98 图 1.6-2 与沥青污泥包装相关的安全标准 108 图 1.6-3 在经认可的防火测试实验室(法国工作人员)对包含四桶沥青废物的 CS4 包装进行的防火测试。109 图 2.1-1 钻孔 EST442,目标 Dogger。使用反循环潜孔锤进行钻孔(照片:Eric Poirot,Andra)118 图 2.1-2 Andra 实验室周围的地震反射勘测(照片:Véronique Paul,Graphix)118 图 2.1-3 将数据集成到地质模型中(照片:Patrice Maurein)119 图 2.2-1 该区域的地形图 120
矿产资源的定量评估涉及在已知数据点之间进行插值和外推,这些数据点的范围多种多样,从正式的矿体估算到大陆(甚至全球)规模的评估。这些潜在矿化评估在充分了解可能存在的地质变化(这些变化在空间和数值上限制了已知数据点之间的计算信息)的情况下最为可靠。在矿床规模的资源估算中,可靠的地质或结构模型(主要来自钻井数据)限制了所使用的地质统计参数。在更大规模的潜在矿化评估中,钻井数据相对稀疏,必须使用区域规模的信息来补充当地矿床规模的信息。区域规模的输入通常必然更具概念性,但仍然应该与透明且可重复的统计数据和数据处理相关联,以便对潜在矿产资源进行尽可能好的大规模评估。与矿床规模的矿产资源地质统计估计类似,存在各种技术来评估更大规模数据点之间未采样的潜在矿化。已经有大量研究结合矿产潜力建模对矿化潜力的空间分布进行了研究。用于定量分析矿产资源的最成熟的技术是美国地质调查局在 1970 年代开发的技术,此后已用于世界各地的许多定量矿产资源评估,尽管铀矿很少使用。资源评估的“三部分方法”通常依赖于由良好、内部一致的特定矿床类型的地质模型控制的输入、这些矿床类型的品位和吨位的综合矿床统计数据,以及对这些矿床类型在明确界定的区域或允许地质条件下出现的可能性的良好理解(理想情况下使用矿产潜力建模)。国际原子能机构已经为这些建模技术制定了必要的参数,这些参数在 2018 年和 2019 年发布的各种出版物和数据库中进行了介绍。本出版物概述了包含省份(使用允许区域方法开发)的矿床模型以及根据必要的最终输入品位吨位模型计算出的品位和吨位参数。正文中的矿床模型是从附件中简化而来的,可在线作为单独的补充文件获取。信息以总结描述性矿床(和更广泛的矿物系统)表的汇编形式呈现,旨在用作每种矿床类型和矿床亚型的独立“数据表”。由于矿床亚型是矿床类型的衍生物,为了实现所需的独立格式,它们之间需要一定程度的重复。通过这些,成员国可以以一致和可重复的方式评估剩余的(或推测的)铀资源在已发现资源之外的长期供应潜力。由于从开始勘探到发现铀,再到开发和生产铀需要几十年的时间,而且目前已发现的资源不一定能充分开发,这些推测性资源是成员国长期能源规划战略的重要组成部分。负责本出版物的国际原子能机构官员是核燃料循环和废物技术司的 M. Fairclough 和 K. Poliakovska。