简介:初步研究表明新疆哈密头苏泉地区哈尔欣巴花岗岩为A型花岗岩.该岩体富硅(SiO2=71.87%-76.80%)和碱(K2O+N2O=7.39%-8.94%),贫铁、锰、镁(FeOt0.67%-2.04%;MnO0.03%-0.06%;MgO0.10%-0.61%),具较高FeOt/MgO比值,A/NKC=0.78-1.02,属准铝质花岗岩石.在微量元素和稀土元素组成上,岩石富Zr,Rb,Ce等不相容元素,亏损Ni,Co,Cr等元素.10000×Ga/Al为3.12-4.1,大于A型花岗岩下限值(2.6).在Zr,Ce,Nb,Y与10000×Ga/Al,及(Nb+Zr+Ce+Y)/(FeOt/MgO)、SiO2/(FeOt/MgO)图解中大多数点都落在A型花岗岩区域.在A1-A2构造环境判别图上显示后造山花岗岩特征.对头苏泉地区哈尔欣巴A型花岗岩的厘定,为研究该区地壳物质组成及构造演化具重要意义.
简介:新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。