现代数学方法识别火山岩岩性 典型岩性识别是怎样的？
人工神经网络、灰色关联、聚类分析、贝叶斯、对应分析、主成分分析及模糊数学等方法都可以较准确地识别火山岩岩性，其关键是根据薄片分析资料和对应深度的测井信息构建识别样本库。
本节以准噶尔盆地LQJ区火山岩为研究对象，优选出自然伽马、声波、电阻率、密度、中子等测井参数，利用灰色关联数学方法，对研究工区的火山岩岩性进行识别。
(一) 火山岩岩性识别模式构建
在众多测井方法中，常规测井因为其价格低廉且也能解决许多复杂地质问题而应用非常广泛，各油田常规测井资料也最为丰富，充分利用常规测井资料不但可以节约成本，而且多种常规测井组合是从不同角度反映地下复杂的地质体。这是一些非常规测井资料难以比拟的。
测井相分析的目的就是从测井资料中提取与岩相相关的信息，应用一套数学分类准则，将各组测井响应值划到具有多种意义的测井相中，从而将整个单井地层剖面划分为若干个测井相，再通过与岩心薄片分析等地质资料的详细对比，确定每个测井相的岩相类型。实际上测井相分析的技术关键在于:①根据已知关键井的岩心薄片鉴定分析和测井等资料建立准确的测井相-岩相的对应关系，即研究工区的测井相-岩相的统计模式或测井相-岩相模式;②使用有效的模式识别分类准则。
所谓测井相-岩相模式指的是研究地区的测井相与地质相的总体对应规律，也就是已知模式的确定。测井数据中包含了大量的地质相信息，但是测井数据与地质相的对应大多带有统计性。建立测井相-岩相模式就是详细研究关键井取心资料与测井资料的对应关系以及区域的总体特性，建立起区域性的测井相-岩相的对应规律，统计出关键井中各种岩相在井段中出现的概率及某种岩相的所有测井相特征的均值和方差，以构成二维数据表。
一种测井相能否唯一地反映出某一岩相特征取决于所用测井方法的类型和数量以及数学分类准则，因此应选择一组最能反映火山岩岩相特征的测井方法来进行测井相分析。从取心资料中获取关键井的连续地层剖面岩相信息，通过与测井曲线的幅值对比，并进行地层岩性深度归位，然后将归位后的取心资料地层剖面数据输入计算机，再通过对该地层剖面测井变量特征值的统计拾取，可得到各层的测井响应特征值。最后赋予各层对应的取心岩性，从而建立起研究工区测井相-岩相的对应关系。
若将岩性相同的地层各测井变量加权求和后，便建立了含有各种岩性、具有较强代表性的测井相-岩相中心统计模式。其中各模式对应的所有特征均值(测井曲线值)在高维空间中的点即为模式的凝聚点。
若加入各层子样本模式，就构成另一种统计模式。这种模式可作为盆地内的测井相-岩相识别模式使用，它不但具有中心模式所代表的主要岩性的测井相特征，而且也包含了关键井地层剖面复杂多样的岩性和电性特征。显然这种模式较中心聚类模式的岩性分辨率高，容错性强，不易出现岩性混类或误判。由此，研究工区的测井相-岩相统计模型便建立起来了。实际处理时视情况的不同，可分别采用上述两种统计模式之一来判断岩性，从中优选分析出较好的识别结果作为测井相输出成果。本书采用测井相-岩相统计子模式来对研究工区的岩性进行识别。
考虑到测井资料的分辨能力和信息量及测井曲线品质，主要采用GR、Rt(Rlld)、AC、CNL、DEN这5条常规测井曲线参与测井相分析，对研究工区进行过薄片鉴定的井建立了测井相-岩相统计子模式(表2－2)。表中LITH为岩相(性)类别，GR、Rt、AC、CNL、DEN的数值大小代表各测井曲线特征幅值。由此模式可判断研究工区各井的测井相-岩相类别。
表2－2 测井相-岩相统计子模式
考虑到灰色关联法在判释岩性方面具有较高的准确度，因此仍希望用这种方法来实现火山岩的岩性识别。如何利用上述的方法原理进行岩性的识别呢?沉积岩岩性识别是在测井曲线自动分层基础上进行的，要进行自动分层必须具备了一定井段的测井资料。测井曲线经预处理、分层取值后，形成以深度为序列的一组组测井值。如果把待划分的地层看成一个个模式，那么这一组组测井值可看成待判模式的特征。测井相识别的目的就是根据这些特征采用某种模式识别方法，将未知模式划分为已知模式。对火山岩地层来说，很难对其进行分层。为此在实际应用中，在建立研究工区测井相-岩相统计模式的基础上，将每一个测井数据作为一个层段的特征值来逐点识别，然后再将岩性相同的井段合为一层。
(二) 灰色关联识别方法
灰色关联分析的目的是通过衡量因素之间的关联程度，寻找系统中各因素间的主要关系，找出影响目标值的重要因素，从而掌握事物的主要特征。用这种方法判释各层的测井相和岩相，就是把岩层的岩性看作一个包含已知因素(测井参数、评价标准、评价参数、权值)和未知因素(岩性)的灰色过程，采用灰色系统中的每一个灰数的统计值(统计确定出每个评价参数的标准)，建立多参数岩相综合评价的灰色量自动分析数学模型，然后用该模型通过求取样品间的灰色关联度而进行识别预测。
1. 数据标准化
由于各类岩相参数的物理意义不同、数据的量纲不同(如电阻率和孔隙度测井数据)，因此需对原始数据进行处理，使之产生无量纲和归一化的数据列。较常用的数据变换的方法有初值化和均值化等方法。
设初始评价数据列为X0'，被比较数据列为Xi'，可表示为:
准噶尔盆地火山岩储层测井评价技术
对上述数据作均值化处理，则可形成标准化数据列X0和Xi:
准噶尔盆地火山岩储层测井评价技术
i=1，2，3，…，n(n个已知的岩相子模式);j=1，2，3，…，M(M个变量)。
于是可将标准化后的评价数据列X0、被比较数据列Xi和权值数据列Y表示为:
准噶尔盆地火山岩储层测井评价技术
2.计算灰色多元加权系数Pi(j)
采用层点标准指标绝对值的极值加权组合放大技术，求灰色多元加权系数Pi(j)
准噶尔盆地火山岩储层测井评价技术
Δi(j)=X0(j)－Xi(j)
i=1，2，…，n;j=1，2，…，M。
式中:Pi(j)———数据X0与Xi在第j个参数的灰色多元加权系数;
Δi(j)———数据X0与Xi在第j个参数的标准指标绝对差;
minminΔi(j)、maxmaxΔi(j)———标准指标两极最小差和最大差;
A———灰色分辨系数(常取为0.5);
Y(j)———第j个参数的权值。
由上式即可得出灰色多元加权系数序列:
准噶尔盆地火山岩储层测井评价技术
3. 计算与标准模式(参考数列Xi)的灰色关联度Cgi
采用综合归一化技术，将各灰色多元加权系数集中为一个值，由此形成一灰色加权归一系数的行矩阵(1行M列)
准噶尔盆地火山岩储层测井评价技术
4. 未知层段岩相的判别
采用最大隶属原则Pmax=max{Cgi}，选择灰色多元加权归一向量中的最大值，与此最大值所对应的标准模式样品类别属性就可作为待判层段的分类结果，即测井相与岩相类别。同时可根据行矩阵的数值大小确定判别分类的可信度和准确性。
显然，灰色关联分析用于测井相-岩相分类时，仅需通过求取比较样本数列(由类别属性未知的样本构成)和参考样本数列(由类别属性已知的多个样本构成)之间的灰色关联度(贴近度)，依最大隶属原则进行样品分类。该法对标准模式要求不严，判别时可将已知属性的所有样品(包括各种子模式)都作为比较数列，分类时不会出现混类现象，同时要求数据量不多、计算简便、易于现场应用。
(三) 火山岩岩性识别实例分析
根据上述理论，编制了基于测井资料的灰色关联识别测井岩相(性)程序。利用已建立的测井相-岩相模式，对研究工区白X1井等井进行了处理。表2－3是白X1等井按灰色关联度隶属最大原则的岩性判释结果。从表中不难看出:灰色关联度的值都基本上大于0.85，说明待判层的岩性与已知的某种岩性关联程度较高，属于同一类别，岩性判释的可信度高，与所对应井段薄片鉴定结果较为一致，符合率达到85%以上。现场目前最常用的两参数交会图技术只能区分熔岩类(安山岩、玄武岩、辉石闪长岩等)、凝灰岩类(沉凝灰岩、火山角砾岩等)和杂砂岩类(砂砾岩、砾岩、砂岩等)三大类型，不能详细地区分其具体岩性。本书所述方法解决了常规方法不能区分其具体岩性的难题，并且识别率较高，完全能够满足石油地质工程中岩性识别精度的要求。
表2－3 灰色关联度岩性判释结果
续表
火山岩岩性识别的发展~
火山岩岩性识别是火山岩储层研究的基础。 在火山岩储层评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一和火山岩岩性识别方法的不完善,给火山岩储层的评价工作造成困难,制约了火山岩储层评价技术的发展。 因此,准确识别火山岩岩性已成为石油工作者迫切需要解决的问题。
火山岩的识别经历了复杂的发展过程,Sanyal等人(1979)针对流纹岩、玄武岩和凝灰岩的自然伽马、密度、中子和声波测井曲线的绘制了直方图和交会图。 Benoit等(1980)讨论了在玄武岩、流纹岩、英安凝灰岩以及花岗岩上密度、中子、声波和自然伽马测井的响应。Khatchikian(1982)针对阿根廷某盆地的火成岩地层,在前面两人的基础上利用密度-中子、密度-声波测井频率交会图、M-频率交会图和Z值图等对岩性进行了识别。 这是国外测井技术在火山岩识别上的发展过程。 在国内,主要分为3个主线发展。
1.在测井技术方面
黄隆基等(1997)分析了火山作用过程,总结出一套利用测井方法研究火山岩岩性、岩相的基本方法,将测井技术成功应用于火山岩的识别中。 朱爱丽等(1997)在此基础上总结了致密玄武岩测井响应特征,利用测井相分析技术详细地确定了大港油田枣北地区沙三段的火成岩岩性。 潘保芝(2003)运用测井数据对应分析法进行火山岩岩性识别,并且在大庆油田进行了实际运用,取得了很好的应用效果。 陈钢花等(2001)总结了火山角砾岩、凝灰岩等的测井响应特征和地层微电阻率成像图像识别模式。 杨申谷等(2003)在地层划分方程基础上,利用测井资料建立大洼油田火山岩地层的测井识别方程和测井识别图版。 张剑等(2006)针对辽河油田火山岩储层,利用元素测井资料建立了一套适合该区的岩性识别方法,将元素测井技术引入了火山岩岩性识别中;王飞等(2008)利用地球化学测井资料识别火山岩岩性。
2. 交会图技术方面
范宜仁等(1998)在新疆克拉玛依油田,利用交会图技术有效识别了该区的火山岩岩性,并对裂缝进行了有效识别。 交会图技术被引入火山岩识别中。 赵建等(2003)针对松辽盆地徐家围子地区火山岩地层,利用密度、自然伽马、声波、电阻率、针铀等测井数据两两交会识别岩性。 王薇等(2006)建立了大庆徐深气田火山岩储层测井响应特征,岩性识别方法采用了交会图法和主成分分析。
3.聚类分析法方面
陈建文(2000)对于火山岩岩性识别方法的研究从优选测井资料入手,主要采用聚类分析法,再利用优选后的数据交会识别火山岩岩性,将聚类分析法引入。 魏斌等(2003)在综合资料标定测井资料的基础上,应用聚类分析法有效识别了大庆徐家围子地区的火成岩类别。
王拥军等(2006)在这些前人的基础上利用元素测井资料制作了元素交会图,又利用元素与常规测井曲线制作交会,结合两者对其研究区块的火山岩岩性进行了有效识别。 张莹等(2007)给出了玄武岩、安山岩等熔岩类及火山角砾岩、凝灰岩等火山碎屑岩类的FMI识别模式图。 此后,席道瑛等人(1994),夏宏泉等人(1996),邹长春等人(1997),张洪等人(2002),刘为付等人(2002),潘保芝等人(2003),张世晖等人(2003),张平等人(2009),均利用模式识别里的神经网络原理对各自地区的火成岩岩性进行了识别。
（一）典型岩性肉眼识别1.辉绿岩该类岩石为基性侵入岩，常以岩脉、岩墙产出，辽河油区中主要分布于太古宇潜山中，多产于断裂带，主要矿物组成以基性斜长石为主，辉石含量次之，含少量中长石和角闪石。
放大镜下观察：岩石颜色为黑绿、深绿、灰绿色；矿物组合为斜长石、辉石、部分地区的辉绿岩中可见角闪石。结晶好，为全晶质，矿物呈自形晶或半自形晶，粒度中细粒，辉绿结构。
2.玄武岩该类岩石为基性喷出岩，辽河油区主要分布在新生界古近系的房身泡组、沙河街租、东营组中，特别是房身泡组中玄武岩发育。
岩石颜色以灰绿、灰色为主，放大镜下观察矿物组合为斜长石、辉石，（隐晶质玄武岩不能观察）具有间粒、拉玄结构，常见气孔杏仁构造。
3.安山岩（次安山岩）
该类岩石为中性喷出岩，若没有喷出地表而在浅层形成的岩石叫次安山岩。辽河油区安山岩主要分布在中生界，主要发育于中生界义县组以及太古宇潜山、元古宇潜山的上部。主要矿物组合为斜长石、角闪石，角闪石往往已斑晶产出。
岩石颜色以浅色为主，主要为浅红、灰白。放大镜下可以观察到岩石的斑晶，成菱形（角闪石），以安山结构为主，具有气孔杏仁构造。
4.流纹岩该类岩石为酸性喷出岩，主要分布于中生界，常见于辽河盆地内的曙光潜山上部、油燕沟中生界潜山以及外围盆地的中生界地层中，分布范围小。矿物组成主要为钾长石、云母、石英等，可出现角闪石等暗色矿物。
流纹岩颜色较浅，以灰白、浅白、浅红为主，放大镜下可以观察到球粒结构，流纹构造。
5.粗面岩该类岩石为碱性喷出岩，主要产于辽河盆地东部凹陷古近系的沙河街组中，厚度大，分布范围小。矿物组合主要为钾长石（透长石）、云母，可见暗色矿物霓石、霞石。
岩石颜色浅，以灰白、浅灰为主，放大镜下观察到长柱状钾长石微小晶体定向排列，其间充填隐晶质，具有气孔杏仁构造，粗面结构。
6.斜长角闪岩该类岩石为变质岩，分布于太古宇潜山中，以残留体形式产出，其矿物组合60%以上为角闪石，其次为长石、石英。
岩石颜色深，以深绿、灰绿为主。放大镜下观察，矿物组成主要为角闪石、呈柱状，截面为菱形。柱粒状变晶结构。常常绿泥石化。
7.混合岩该类岩石为超变质岩，产于太古宇潜山中，是由基体和脉体组成，分布较少，矿物组合基体因原变质岩的不同而不同，脉体主要是由长石、石英组成。
岩石颜色变化较大，与混合岩化的程度有关，混合岩化程度越高，颜色越浅，常见基体和脉体两部分，基体为原变质岩，一般由斜长角闪岩、绿片岩、浅粒岩、变粒岩组成，主要矿物为角闪石、阳起石、绿泥石等，以柱粒状、片状变晶结构为主。脉体由长石、石英组成，常见长石为斜长石和微斜长石。常见条带状、条痕状、眼球状混合岩。
8.混合花岗岩该类岩石是由混合岩化形成的超变质岩，产于潜山中，属于基底岩石，在辽河油区分布广泛，常于混合岩伴生，其矿物组合为长石（钾长石、斜长石）、石英、云母（白云母、黑云母）。
该类岩石颜色一般有两种，浅红色和灰白色，浅红色的一般为钾长石、二长混合花岗岩，灰白色的为斜长混合花岗岩。放大镜下观察，可见花岗变晶结构，一般为块状构造。岩石绿泥石化、绿帘石化、高岭土化。
9.灰岩灰岩在辽河油区分布范围较小，主要产于元古宇、古生界，少量产于中生界和新生界，矿物成分主要为方解石，可含少量白云石。
灰岩一般呈灰色、深灰色，能够和冷稀盐酸强烈反应，生成二氧化碳气体，这是识别灰岩的主要方法之一。
10.白云岩白云岩和灰岩一样，辽河油区分布范围小，主要产于元古宇、古生界，少量产于中生界和新生界，矿物成分主要为白云石，可含少量方解石。
白云岩一般呈黄白、浅灰、灰白色，不能和冷稀盐酸强烈反应，但能和热稀盐酸反应生成二氧化碳气体，通过这一点能和灰岩区分开来。此外，硬度较灰岩大。
11.石英岩（变余石英砂岩）
石英岩（变余石英砂岩）属于区域变质岩，辽河油区主要分布于元古宇潜山中，矿物成分主要为石英，含量在90%以上。
石英岩具有粒状变晶结构，变余石英砂岩具有变余砂状结构。
石英岩颜色浅，以灰白、浅灰色为主，硬度大（大于摩氏6级），用日常使用的小铁刀不能划出痕迹，同时不和冷、热稀盐酸反应，通过这两项可以和其他岩石区分开来。
12.板岩板岩为区域变质岩，分布于辽河油区的元古宇，分布范围窄，只在部分井筒中产出，主要组成为泥质，含有大量绢云母。结构为变余泥状结构，板理构造。
板岩的颜色多样，有颜色较深的灰黑色，也有颜色较浅的浅灰色、灰白色、黄白色等。通常根据岩石的硬度和新矿物白云母以及板理构造区别于其他岩石类型。
13.碎屑岩碎屑岩包括角砾岩、砾岩、砂砾岩、砂岩、粉砂岩、泥岩、火山碎屑岩等，分布广泛。辽河油区产于古生界、中生界、新生界，是辽河油区的主要岩石，主要由碎屑组成，碎屑包括岩屑、火山碎屑、矿物以及胶结物。
碎屑岩颜色繁多，其结构主要为碎屑结构、火山碎屑结构，构造以层理构造为主，以结构和构造区别于其他岩石。
（二）部分典型岩性测井曲线识别1.辉绿岩辉绿岩测井曲线的响应值具有以下几个特征。
1）密度：曲线形态具有高幅块状的特点，密度为2.81～3.1g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态呈倒箱型，数值大，一般在18%～27%。
3）自然伽马：自然伽马曲线呈现倒箱型，低值特征，一般在20～30API之间，当岩石向中性过渡时，自然伽马增大。
4）Pe曲线值大，曲线形态成块状，幅度较大，其值在5～7之间。
2.玄武岩1）密度：曲线形态具有高幅块状的特点，密度在2.60～2.80g/cm3之间。
2）补偿中子：曲线形态呈倒箱型，数值大，一般在10%～15%。
3）自然伽马：自然伽马曲线呈现倒箱型、低值特征，一般在30～60API之间，当岩石向中性过渡时，自然伽马增大，部分可以达到65API。
3.安山岩（次安山岩）
1）密度：变化较大，在2.35～2.57g/cm3之间。
2）补偿中子：曲线形态幅度变化大，一般在10%～16%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在80～160API之间。
4.流纹岩1）密度：密度值为2.45～2.55g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态平直，数值低，一般在3%～6%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在80～130API之间。
5.粗面岩1）密度：密度值为2.55～2.65g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态呈倒箱型，数值大，一般在24%～36%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在40～80API之间。
6.煌斑岩1）密度：密度值为2.65～2.75g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态呈倒箱型，数值低，一般为8%～15%。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在40～80API之间，其中云煌岩为100～165API，斜闪煌斑岩为40～60API。
4）Pe值在4～9之间。
7.混合花岗岩（1）二长混合花岗岩1）密度：密度值为2.52～2.65g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态呈倒箱型，数值低，一般在0～6%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在70～270API之间。
（2）斜长混合花岗岩1）密度：密度值为2.65～2.75g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态平直，数值低，一般在0～3%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在60～120API之间。
8.石英岩1）密度：密度值为2.45～2.65g/cm3。
2）补偿中子：曲线平直，数值比较大，一般在6%～15%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在70～120API之间。
9.板岩1）密度：密度值为2.55～2.65g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态变化大，一般为3%～9%。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在80～150API之间。
10.煤1）密度：密度值为1.30～1.50g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态倒箱形，数值大，一般在30%～60%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化不大，数值小，一般在30～55API之间。
11.灰岩1）密度：密度值为2.75g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态平直，数值小，一般在2%～5%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在15～45API之间。
12.白云岩1）密度：密度值为2.75～2.78g/cm3。
2）补偿中子：曲线形态平直，数值低，一般在0～5%之间。
3）自然伽马：自然伽马曲线幅度变化大，一般在15～45API之间。
火山岩分类标准
答：火山岩岩石类型是火山岩储层研究的基础部分, 由于受到火山喷发方式、 喷发环境、岩浆成分、构造作用以及成岩作用等多种因素的影响, 火山岩岩性复杂、 种类多, 火山岩识别和划分难度大。根据资料的丰富程度, 可采取不同的火山岩分类与命名方案。(一)火山岩分类研究概况 火山熔岩的分类主要依据火山岩的产...
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岩石描述方法及典型岩性描述实例有哪些?
答：（6）含油性主要描述碎屑岩的油味、含油饱满程度、产状、滴水情况、含油级别、荧光特征（直照荧光、点滴试验、系列对比等）。2.碎屑岩典型描述实例（1）碎屑岩岩性典型描述实例1）杂色角砾岩。岩石呈杂色，由砾石组成，含量90%，砾石最大40mm×80mm，一般10～20mm，砾石表面具溶蚀的麻点，砾石成分为灰质...
不同测井方法的响应特征
答：从基性到酸性岩,声波时差有逐渐增大的趋势,但总体变化不大;火山碎屑岩的声波时差大于同质的熔岩,且从基性到酸性逐渐增大;火山熔岩从基性到酸性泊松比逐渐减小;不同岩性的声波速度变化不大,但是密度变化较大,故声阻抗的变化较大;不同岩性熔岩泊松比变化较大,且岩性相同的前提下孔隙度越大,泊松比越大,泊松比是识别...
岩性识别样本库的建立
答：(一) 岩心薄片岩性定名 岩心岩性的准确定名是火山岩岩性识别的基础。本次研究共收集了DX地区、SX地区和WSW地区40口井、760张薄片。由于有的薄片资料较早，定名可能不准确。本次研究将所有收集到的薄片资料全部在镜下观察并按照地质学的火山岩岩性成分分类标准统一重新定名，并拍摄272张显微照片。(二)...
火山岩岩相
答：表1-1 火山岩岩相按基础地质分类 在研究中,以火山岩岩类学的研究思路进行火山岩油气藏的岩性研究,划分出的复杂的岩石学系统无法在测井和地震上反映出来。因此,应用岩类学的思路来研究火山岩油气藏岩石类型的研究方法显得目标不明确。火山岩油气藏中研究岩性,主要是用于火山岩储层的划分与对比,而火山岩...
古火山机构调查
答：1.古火山机构调查的内容与方法 火山岩相构造填图及地层、岩相的研究,是识别古火山机构最基本、最有效的方法。火山岩相构造填图的比例尺,可根据研究目的、要求及所研究的火山构造的规模和结构构造的复杂程度来选择。典型的火山机构解剖,要填制较大比例尺的火山岩相构造图。调查路线的密度及布置方法,应从实际需要出发...
如何提取遥感图像中的地质信息?
答：(6)IHS变换法增强岩性信息 对多波段图像选择适当的代数运算后所产生的新图像进行IHS变换,可起到突出岩性的目的。例如,利用TM波段比值进行IHS变换,可以识别火山岩地区的岩性和与矿化有关的蚀变特征。 1)用TM5/TM7,TM3/TM4,TM3/TM2比值分别赋红、绿、蓝进行IHS变换。 2)在变换处理后的图像上,Fe2O3含量高的...
研究工作方法及程序
答：以研究区域成矿地质背景为目的的陆相火山岩区研究工作,应加强火山地层、火山构造、火山岩性岩相、火山岩建造及岩石构造组合的研究,合理划分火山地层、各级火山构造的类型及其组合方式,正确厘定火山岩岩性岩相类型,根据统一的火山岩建造分类命名原则,划分火山岩建造类型;在此基础上,分析研究区火山岩浆活动规律和时空展布特...
