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摘要:本发明公开了一种基于综合测井大数据进行砂岩型铀矿定量预测的方法,它涉及铀矿定量预测技术领域。包括以下步骤:1、建立煤田和油田孔自然伽马与验证孔定量伽马数据关系;2、确定矿层的品位和厚度;3、利用测井数据进行岩性解释;4、批量化处理数据。本发明能够快速准确地确定铀矿体单层资源量和赋存位置,极大提高了测井数据筛选和资源评价的效率,为成矿远景区规划、矿产资源量预测等方面提供了重要技术支持。
主权项:1.一种基于综合测井大数据进行砂岩型铀矿定量预测的方法,其特征在于,包括以下步骤:1、建立煤田和油田孔自然伽马与验证孔定量伽马数据关系;2、确定矿层的品位和厚度;3、利用测井数据进行岩性解释;4、批量化处理数据;所述的步骤1具体包括:a收集筛选煤田、油田勘查钻孔测井曲线资料;b统计铀矿勘查钻孔测井和岩心化学分析数据;c建立煤田和油田孔自然伽马与验证孔定量伽马数据的线性关系;所述的步骤a包括:收集盆地中的煤田、油田勘查钻孔测井资料,包括常规九条测井曲线,即三岩性曲线,三电阻率曲线、三孔隙度曲线,分别统计每个钻孔测井曲线的类型和数值;所述的步骤b包括;选取具有不同伽玛异常的钻孔岩石样品分析结果,统计铀、钍、钾三种元素的含量,开展自然伽马幅值与铀、钍、钾3种元素含量的一元线性回归分析对比分析,建立自然伽马幅值与铀、钍、钾元素含量之间的相关系数,确定放射性异常是否是由铀元素引起;所述的步骤c包括:将验证钻孔的定量伽马测井数据与对应的煤田或油田孔的自然伽马测井数据进行对比分析,获得二者的相关性分析结果并求平均值,建立研究区自然伽玛值和定量伽玛测定的铀含量之间的回归模型;y0.01%=AxAPI+BR2=C式中:y为验证钻孔的铀含量品位,x为煤田、油田钻孔的自然伽玛值,R为相关系数;A、B、C为常数;若C0.5,说明二者之间的相关关系较为显著,可以利用这个公式对其它未验证的油田钻孔自然伽马数值换算成相应的铀含量。
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