数学地质学进展及其在油气资源勘探开发中的应用
数学与地质学的联系与应用
数学与地质学的联系与应用数学和地质学两个看似截然不同的学科，实际上却有着密切的联系和广泛的应用。
数学作为一门基础学科，为地质学提供了重要的分析和解决问题的工具。
在地质学的研究中，数学被广泛应用于地质数据的分析、模拟与预测、地质力学的建模以及探测技术的优化等多个方面。
本文将从数学与地质学的基本联系、相关方法和应用实例三个方面来探讨数学与地质学之间的紧密关系。
数学与地质学之间的联系可以从多个角度来理解。
首先，地质学研究中的数据分析和处理离不开数学方法。
地质学家经常需要从现有的地质数据中发掘出有用的信息，例如地质剖面的绘制、地壳运动的研究和矿产资源的评估等。
在这个过程中，数学中的统计学、回归分析和插值方法等都发挥了重要作用，帮助地质学家更好地理解和解释地质数据。
其次，数学在地质学中的模拟与预测研究中起到了关键的作用。
地质学涉及到地球内部的动态变化过程，如地壳构造运动、地震活动等，这些过程往往难以直接观测和测量。
因此，地质学家借助数学模型来进行定量预测和分析，以提供更准确的地质演化解释。
举个例子，地震学家通过建立震源机制模型等数学模型，预测地震活动的趋势和可能性，为地震防灾工作提供了重要参考。
此外，数学方法还为地质力学的建模提供了重要的理论基础。
地质力学旨在研究地壳中各种力学过程的规律，如地壳的应力分布、地震活动的机理等。
在地质力学的研究中，数学中的微分方程、矩阵理论和偏微分方程等方法被广泛应用于地震波传播、岩石断裂和地壳应变等问题的建模和计算。
这些数学工具为地质学家提供了解决实际问题的途径，推动了地质力学的发展。
除了以上几个方面，数学在地质学中还应用于地质探测技术的优化。
地质勘探是地质学中非常重要的环节，通过采集和处理地下信息来揭示地壳内部的结构和特征。
而在地质勘探中，数学在数据采集、图像处理和信息提取等方面发挥了关键作用。
例如，采用数学中的反演理论可以从地震数据中还原地下的地质信息，为资源勘探和工程建设提供重要依据。
数值分析在地质勘探中的应用研究
数值分析在地质勘探中的应用研究地质勘探是指通过各种技术手段对地下构造、地质构造和地层特征等进行系统观测、测量和分析，以获取有关地质情况的数据，为矿产资源的勘探、储量估算和地质灾害预测等提供依据。
近年来，随着科技的不断发展，数值分析作为一种有效而且经济的工具被广泛应用于地质勘探领域。
本文将探讨数值分析在地质勘探中的应用研究。
一、地质模拟数值分析在地质勘探中的一个重要应用是地质模拟。
地质模拟是指利用计算机技术对地质过程进行数值模拟和数值模型的建立。
通过地质模拟，可以模拟出地质体的复杂结构和地质过程的演化规律，为地质勘探提供定量分析的工具。
地质模拟可以用于模拟矿床的形成过程、地下水的流动和污染传播、地震的发生机制等。
通过数值模拟，可以有效地预测矿床的分布、地下水资源的利用和保护、地震的震源机制等，为地质勘探提供重要的科学依据。
二、地壳形变分析数值分析还可以应用于地壳形变的分析。
地壳形变是指地球表面由于地质构造运动和地震活动而引起的形变过程。
通过数值分析，可以对地壳的形变过程进行模拟和分析，进而预测地震灾害的潜在风险。
地壳形变分析可以通过模拟地殼的变形过程，来预测地震活动的区域和时间。
同时，还可以通过数值模拟，为灾害预防和抗震设计提供重要的依据，减轻地震对社会经济的危害。
三、地球物理勘探数值分析在地质勘探中的另一个应用是地球物理勘探。
地球物理勘探是指通过测量和分析地球的物理场，以获取地下构造和矿产资源的信息。
通过数值分析，可以对地球物理场进行模拟和分析，提取出有关地下构造和矿产资源的信息。
地球物理勘探中的数值分析主要包括重力测量、地磁测量、地电测量和地震勘探等。
通过数值模拟，可以对地球物理勘探数据进行解释和分析，提高勘探效果，减少勘探风险，为矿产资源的勘探和开发提供支持。
四、地质灾害预测数值分析在地质勘探中还可应用于地质灾害预测。
地质灾害是指由于地质因素导致的自然灾害，如山体滑坡、地震、泥石流等。
通过数值分析，可以对地质灾害的发生机制和过程进行模拟和分析，以预测地质灾害的潜在风险。
数字化勘探开发技术在石油行业中的应用实践与问题解决方案
数字化勘探开发技术在石油行业中的应用实践与问题解决方案随着信息技术的快速发展，数字化勘探开发技术在石油行业中的应用越来越重要。
数字化勘探开发技术利用先进的软硬件系统和大数据分析能力，为石油行业提供了更加高效、精确的资源勘探和开发方案。
本文将介绍数字化勘探开发技术在石油行业中的应用实践，并提出了一些可能的问题解决方案。
一、数字化勘探开发技术的应用实践1. 数据获取与处理数字化勘探开发技术的基础在于大量的数据获取与处理。
传感器、无人机、卫星遥感和地震勘探等技术手段使得石油行业能够收集到大量的地质、地球物理和地球化学数据。
这些数据通过数字化勘探开发技术进行分析、处理和解释，为石油勘探和开发提供了准确的地质模型和储层描述。
2. 地质建模和储层描述利用数字化勘探开发技术，石油公司可以利用采集的数据进行三维地质建模和储层描述。
通过对数据进行处理和分析，综合各种地质参数，可以获得准确的地质模型和储层描述。
这些模型可以帮助石油公司在资源勘探与开发过程中作出更加明智的决策。
3. 油藏模拟和动态调整数字化勘探开发技术还可以应用于油藏模拟和动态调整。
利用地质模型和储层描述，结合物理模型和流体动力学模型，能够对油藏进行模拟。
模拟可以帮助石油公司预测油藏的开发效果，优化开发方案，并进行动态调整，以最大程度地提高开采效率和经济效益。
二、数字化勘探开发技术面临的问题1. 数据安全问题在数字化勘探开发技术中，数据安全是一个重要的问题。
石油行业收集的数据包含大量机密信息，如果被黑客攻击或未经授权的人员访问，将导致泄露的风险和经济损失。
因此，石油公司需要加强数据安全管理，采用先进的加密技术和访问控制措施，确保数据的机密性和完整性。
2. 数据质量问题数字化勘探开发技术依赖于大量的数据采集和处理，而数据质量是保证分析和建模结果准确性的基础。
然而，由于数据来源的多样性和复杂性，数据质量问题常常存在。
例如，数据采集过程中可能存在误差和偏差，数据质量可能会受到人为因素的影响。
数学在石油工业中的应用
数学在石油工业中的应用数学是一门全球通用的学科，广泛应用于各行各业。
石油工业作为现代化产业的代表之一，自然也不例外。
数学在石油工业中发挥着重要的作用，本文将从几个方面来探讨数学在石油工业中的应用。
一、沉积学沉积学是油气勘探领域的重要学科，它主要研究地球表层形成的矿物、岩石和沉积物的物理、化学和生物学特征，以及这些特征反映地质历史的过程。
数学在沉积学中扮演着不可或缺的角色，它可以帮助石油工业工作者对地质信息进行处理、分析和解读。
通过沉积学的专业知识，结合数学模型，可以进行地层相和物性模拟。
例如，三维地震反演和地震图像的研究，就需要应用到一系列复杂的数学方法。
这些方法包括了微积分、偏微分方程、半导体物理等等。
这些数学方法帮助工业技术人员在勘探、开采等各个环节中更加深入地了解储油层的空间分布、地质构造和物性，指导油气勘探开发的实践。
二、地下水流动地下水对石油勘探有着重要的影响，特别是在含油气区、含水层分布区和盐岩地质区，地下水流动会对储层中油气的分布、气水关系等起到不可忽略的作用。
因此，石油工业中需要对地下水流动进行研究，以便更好地预测储层的性质和油气的分布。
地下水流动具有复杂的数学特性，需要使用数学模型来解决。
此时我们需要应用到计算机模拟技术，运用一些固有的偏微分方程来模拟水流的速度、流量和渗透性等参数，从而更好地预测油气的分布和储存条件。
三、模拟石油生产过程模拟石油生产过程是以数学模型为基础的工艺模拟。
这种模拟是建立在对储存油气物质性质、石油勘探及采油过程的深刻理解之上的。
经由模拟，我们可以更好地处理和预测如何提高油井的生产率和延长油田的寿命。
模拟生产过程需要建立复杂的模型，将水流、物质运移、流体力学、石油化学等因素综合计算。
这些工业背景下的数学问题需要巧妙地设计与解决。
通过计算机技术的应用，可以更加精确地预测油井的性能，指导石油开采的实践。
总结：总之，数学在石油工业中有着广泛的应用，运用数学模型可以帮助我们更好地预测地层构造、沉积层特性、地下水流动特性，并对石油生产过程进行模拟能够更好的设想石油工业在未来的发展方向。
数学中的数学地质学
数学中的数学地质学数学地质学是一门综合了数学和地质学的交叉学科，旨在通过数学的表达和推导，研究地质学中的各种现象和问题。
数学地质学可以帮助地质学家更好地理解地球的形成和演化，揭示地质过程背后的数学规律，并为地质学的研究提供更精确的分析工具。
本文将介绍数学地质学的基本概念和应用领域，探讨数学地质学在地质学中的重要作用。
一、数学地质学的基本概念数学地质学是一门跨学科的研究领域，它将地质学和数学结合起来，利用数学的方法和工具来研究地质学中的各种问题。
数学地质学主要包括以下几个方面的内容：1. 统计学在地质学中的应用：地质学中经常需要对大量的地质数据进行统计分析，如测井数据、地震数据等。
统计学可以帮助地质学家总结和分析这些数据，揭示数据背后的规律和趋势。
2. 数学建模和模拟：地质学中的许多现象和过程可以通过数学模型来描述和解释。
数学建模可以帮助地质学家更准确地模拟地质过程，预测地质事件的发生和演化。
3. 地理信息系统（GIS）：地理信息系统是一种集成了地理学、地图学、地质学和计算机科学等技术的综合学科。
数学地质学可以借助GIS技术对地质信息进行处理、分析和可视化展示，提高地质学的研究效率和精度。
二、数学地质学的应用领域数学地质学的应用领域广泛，可以应用于地质学中的各个分支，如构造地质学、沉积地质学、岩石学等。
下面我们以几个具体的应用领域为例，探讨数学地质学在地质学中的重要作用。
1. 地层的解释和对比：地层是地质学中重要的研究对象，通过对地层的解释和对比可以推断出地质历史和地质事件的发生顺序。
数学地质学中的相似性对比方法可以帮助地质学家在不同地点的地层之间建立起联系，揭示地层的演化规律。
2. 重力和磁力方法的应用：重力和磁力方法是地球物理学中常用的勘探方法，可以用于查明地下结构和地质构造。
数学地质学可以通过数学模型和算法，对重力和磁力数据进行处理和解释，揭示地质构造的特征和地下岩石体的分布情况。
3. 地震活动的预测和研究：地震是地质学中的一个重要研究方向，通过对地震活动进行研究可以揭示地球内部的结构和动力学过程。
高中数学学习中的数学与地质勘探技术的应用
高中数学学习中的数学与地质勘探技术的应用数学作为一门学科，不仅在我们日常生活中起到重要的作用，而且在科学研究和应用领域也有广泛的应用。
在高中数学学习中，数学与地质勘探技术的应用是一个重要的方向。
本文将从数学在地质勘探技术中的应用角度进行探讨。
一、地质勘探技术简介地质勘探技术是指通过一系列的手段和方法，对地球内部构造、地质体结构和矿产资源进行探测和研究的技术。
地质勘探技术的发展，对于认识和了解地球的内部结构以及寻找和开发矿产资源具有重要意义。
二、地质勘探技术中的数学模型在地质勘探技术中，数学模型被广泛应用于数据处理、成像和解释分析等方面。
地球物理探测技术中的重力、磁力和电磁场测量数据处理，都需要运用到数学模型，用于描述和解释地球内部的物理现象。
同时，数学模型也被应用于地震勘探中的地震数据处理和成像等方面。
数学模型的应用，改善了地质勘探技术的准确性和可靠性，提高了勘探工作的效率和效果。
三、地质勘探技术中的统计分析统计分析是数学在地质勘探技术中的重要应用之一。
通过对野外采样数据进行统计分析，可以获得地质体的特征参数，比如均值、方差、相关系数等。
这些参数对于地质构造和矿产资源的评估和预测非常重要。
另外，在地质勘探中，为了估计和预测矿床的储量和品位，还需要利用统计学的方法进行推断和预测。
四、地质勘探技术中的数据插值与模拟地质勘探过程中，采集到的数据通常是有限的，不能完全反映地下的真实情况。
因此，需要利用数学的插值方法将野外数据插补到未采样区域，从而得到更全面和准确的地质信息。
另外，在地质勘探过程中，利用数学模拟方法可以获取到矿体的三维模型，进一步指导矿产资源的勘探和开发工作。
五、地质勘探技术中的优化问题数学优化方法在地质勘探技术中也得到了广泛的应用。
在资源勘探中，通过数学优化模型，可以获得最佳的勘探决策方案。
另外，在地质构造分析中，通过对地震数据进行反演和反问题求解，可以优化地震勘探的设计和布局，提高地震勘探的效果和效率。
中国石油大学数学地质复习题(含答案) 2
《数学地质》复习内容第一章绪论1.数学地质的现代定义。
数学地质是利用数学的思维、数学的逻辑、数学模型和计算机科学的理论和方法，智能化、定量化研究地质过程中所产生的地质体和资源体的科学。
2.数学地质的主要研究内容。
①地质多元统计分析：是应用统计分析方法研究地质问题方法的统称。
多元元统计分析方法中的几种最常用方法：1）回归分析：研究相关变量的相关关系，确定它们之间近似函数关系的一种统计分析方法。
2）趋势面分析：是研究地质变量空间分布趋势及其局部异常的统计分析方法。
3）聚类分析：是一种定量分类的统计分析方法。
4）判别分析：是定量确定样本归属的一种多元统计分析方法。
5）相关分析(数据序列分析)：研究数据序列间相互关系及自身性质的统计方法。
6）模糊识别分析。
7）模糊聚类分析。
8）地质因子分析。
9）对应分析：在同一空间内研究样品与变量的关系，对样品进行成因解释的一种统计分析方法。
②矿产资源预测：一直是数学地质的重要组成部分和研究内容。
油气资源定量评价的重要方法：蒙特卡罗模拟、盆地数值模拟、油田规模序列法、回归分析法、Weng旋回模型法、历史趋势外推法。
③地质数据库：它是存储在某种存储介质上的地质信息(数值型、符号型、文字及图形等)和信息处理软件的集合。
④地质过程的数学模拟：用数学模型描述地质过程的发生和演化过程，并在计算机上现地质过程的一种试验。
⑤计算机地质绘图第二章地质变量与地质数据1.地质变量、地质数据的概念和类型及特点。
①地质变量概念：是反映某地质现象在时间或空间上变化规律的量。
如生油岩的厚度、地层的埋藏深度、生油岩中有机质的丰度等。
地质变量类型：一般根据地质变量所取数据的方法及性质，可将其分为观测变量（定性和定量变量）和综合变量。
1）观测变量：是可以直接进行观测、分析或度量的地质变量。
如地层的厚度、原油的密度或粘度等。
2）综合变量：是把两个或两个以上的观测变量按一定的方式进行组合而得到的具有综合意义的地质变量。
石油勘探开发中的数学问题(沈平平等编著)PPT模板
§A2.1傅里叶 级数
§A2.2傅里叶 积分
§A2.3傅里叶 变换
§A2.4多维傅 里叶级数和傅 里叶变换
§A2.5傅里叶 变换中的基本 定理
§A2.6褶积定 理
附录 数学基 础
附录2傅里叶(Fourier)级数与傅里 叶变换
1 §A2.7互相 关定理
3 §A2.9多维 褶积
§A2.11希
5 尔伯特 (Hibert) 变换
3 §A5.3z变 换
§A5.4快速
4 傅里叶变 换(FFT)
§A5.5将z
5 变换用于 数字系统
6 §A5.6相位 因素
附录 数学基础
附录7滤波
0 1
§A7.1简介
0 4
§A7.4巴特沃 斯滤波器
0 2
§A7.2滤波器 的合成与分析
0 5
§A7.5时窗
0 3
§A7.3频率滤 波器
0 6
§A7.6最佳滤 波器
B
第二章地 震信号数
据处理
C
第三章地 球物理中 的正问题
D
第四章地 球物理中 的反问题
E
第五章地 震反演理 论与方法
F
第六章地 震层析成
像
上篇勘探地球物理学中的数学问题
第七章现代数学方法 参考文献
上篇勘探地球物理学中的数学问题
第一章引言
§1.1地球物理 学研究
§1.2地震方法 简介
§1.3地震成像 及其数学问题
附录 数学基础
附录7滤波
附录 数学基础
附录1基本概念
0 1
§A1.1行列式
0 4
§A1.4最小平 方法
0 2
§A1.2矢量分 析
数学在地质学中的应用
数学在地质学中的应用地质学是研究地球及其组成、历史和变化的科学。
而数学作为模型构建和分析的重要工具，在地质学中也得到了广泛应用。
本文将探讨数学在地质学中的应用，包括地质测量、地质力学、地质模拟等方面的应用，并举例说明其具体应用场景。
一、地质测量中的数学应用地质测量是地质学中不可或缺的一部分，它主要通过测量获取地球的地理和地形信息。
数学在地质测量中有着重要的作用，例如地形测绘中的地图投影和坐标转换、地震监测中的波形分析以及地质构造分析中的三角测量等。
地图投影是将地球的曲面投影到平面上的技术，经过数学建模后，可以实现地球表面的显示。
常见的地图投影方法包括等角投影、等距投影和等面积投影等，每种投影都有其独特的数学模型和公式。
地震监测中，地震波形的分析是判断地震规模和震源位置的重要手段。
通过测量地震波的传播速度和振幅变化，可以推断出地震的强度和震源深度。
数学中的数据分析方法，如傅里叶变换和小波变换等，被广泛用于地震波形的处理和解释。
地质构造分析中的三角测量，是测量地质体之间相对位置和角度的方法。
三角测量利用数学中的三角函数、正弦定理和余弦定理等，将实际测量的数据转换为几何关系的描述，从而得到地质构造的准确结构。
二、地质力学中的数学应用地质力学研究地层和岩石的力学性质以及地质过程中的力学行为。
在地质力学研究中，数学模型和计算方法被广泛运用，例如岩石的应力分析、断裂力学和岩体稳定性分析等。
岩石的应力分析中，数学方法可以用来计算岩石的受力情况和变形特征。
通过建立岩石的力学模型，运用弹性力学和塑性力学等数学理论，可以分析和预测不同地质条件下岩石的强度、稳定性和失稳机制。
断裂力学研究地质中的断层和岩石的破裂现象。
数学模型和数值计算方法可以模拟地质断裂的过程，并预测断裂带的发展。
断裂力学的数学方法和计算模型在地震预测、地下水资源评价和岩体稳定性评估等方面具有重要应用。
岩体稳定性分析是为地质工程设计提供可靠基础的研究内容。
油气勘探的理论与方法
油气勘探的理论与方法油气勘探是指在地质构造或沉积盆地中寻找和发现富含可开采的石油和天然气资源的行为。
它是一个复杂而艰巨的过程，需要运用一系列的理论和方法。
下面将对油气勘探中常用的理论和方法进行探讨。
一、油气勘探理论：1.岩石学理论：岩石学理论是通过对沉积岩和岩石储集层的研究，了解岩石的组成、结构和物理性质等方面的信息。
岩石学理论可以指导勘探人员确定油气的成藏条件，寻找与储集层相关的地质特征，如孔隙度、渗透率、储层位移等。
2.地球物理学理论：地球物理学理论是通过应用物理和数学方法，研究地球的物理性质、地质构造和岩石储集层等方面的信息。
地球物理学理论可以通过地震勘探、地热勘探和地电勘探等手段，获取油气藏地下结构和地层特征的信息，以及预测油气藏的分布和储量。
3.地质学理论：地质学理论是对地球历史演变和地理环境等方面的研究。
在油气勘探中，地质学理论可以帮助勘探人员识别和解释地质构造和地层特征，了解油气形成的地质背景，从而确定油气贮藏的可能性和方向。
二、油气勘探方法：1.地质调查：地质调查是通过实地观察和采样，了解地质构造、地层特征和其中一地区的地质背景等方面的信息。
地质调查可以帮助勘探人员确定勘探区域的潜力和优势，以及油气形成的地质环境，为后续的勘探工作提供基础数据。
2.遥感探测：遥感探测是利用航空或航天平台上的遥感器，在地表获取图像和数据。
遥感技术可以快速获取大范围的地表信息，包括地形、沉积物、地表水等，为油气勘探提供广泛而有效的数据。
3.井地震勘探：井地震勘探是利用井内地震波在地下储集层中的传播和反射规律，获取地下储集层的地质信息和石油、天然气的分布情况。
井地震勘探可以精确测定地震速度、波幅、波形等参数，从而确定储层的储量、孔隙度等关键评价指标。
5.地应力测定：地应力测定是通过实地测量和计算，确定地壳中的地应力状态。
地应力测定可以帮助勘探人员了解地下的构造特征，如断层带、构造应力场等，从而为油气的寻找和评价提供重要的参考依据。
地质学在石油勘探中的应用与意义
地质学在石油勘探中的应用与意义石油，作为现代工业的“血液”，其勘探和开采对于国家的经济发展和能源安全至关重要。
而地质学，这门研究地球的物质组成、内部构造、外部特征、各层圈之间的相互作用和演变历史的科学，在石油勘探中发挥着不可或缺的关键作用。
地质学在石油勘探中的应用，首先体现在对沉积盆地的研究上。
沉积盆地是石油生成和储存的重要场所。
地质学家通过对盆地的形成机制、演化历史、沉积环境等方面的深入研究，可以判断该盆地是否具备生成石油的条件。
例如，在研究沉积环境时，他们会关注沉积物的类型、来源和分布规律。
如果一个盆地在地质历史时期曾经是一个富含有机质的浅海或湖泊环境，那么就有可能为石油的生成提供丰富的物质基础。
地层学的知识在石油勘探中也具有重要地位。
地层就像是地球的“千层饼”，每一层都记录着特定时期的地质信息。
地质学家通过对地层的划分、对比和年代测定，可以了解地层的沉积顺序和年代关系。
这对于确定石油储层的位置和分布范围非常关键。
比如，通过对比不同地区的地层特征，可以追踪石油可能的运移路径，从而找到潜在的油田。
构造地质学对于石油勘探同样意义重大。
地质构造就像是地球内部的“骨骼框架”，控制着油气的聚集和分布。
褶皱和断层等构造不仅可以形成油气圈闭，还会影响油气的运移通道。
一个良好的圈闭构造能够有效地阻止油气的逸散，使其在一定的空间内聚集形成油田。
地质学家通过对地质构造的分析，能够识别出有利的圈闭构造，为石油勘探指明方向。
在石油勘探中，岩石学的应用也不可小觑。
岩石的类型、孔隙度、渗透率等特征直接影响着石油的储存和运移。
例如，砂岩通常具有较好的孔隙度和渗透率，是常见的石油储集岩；而页岩的孔隙度较低，往往作为盖层阻止油气的向上逸散。
通过对岩石的微观结构和成分的研究，地质学家可以评估岩石的储油能力和封盖性能。
地球化学在石油勘探中也发挥着独特的作用。
通过对岩石和土壤中烃类物质的检测和分析，可以指示地下是否存在油气藏。
同时，对原油和天然气的化学成分分析，可以帮助了解油气的来源和演化过程，为勘探提供重要的线索。
数学建模在地质勘探中的应用有哪些
数学建模在地质勘探中的应用有哪些地质勘探是一项极其重要的工作，它旨在揭示地球内部的结构、成分和演化过程，为资源开发、环境保护和地质灾害预防等提供关键的信息和依据。
而数学建模作为一种强大的工具，在地质勘探中发挥着越来越重要的作用。
数学建模可以帮助地质学家更好地理解和预测地质现象。
例如，在研究地层结构时，通过建立数学模型，可以模拟地层的沉积过程、变形机制和岩石的物理性质变化。
这使得地质学家能够更准确地推断地下岩层的分布和特征，为寻找矿产资源和油气藏提供有力的支持。
在矿产资源勘探中，数学建模用于分析矿床的形成机制和分布规律。
通过收集大量的地质数据，如岩石类型、矿物质含量、地质构造等，建立数学模型来预测潜在的矿点位置和矿产储量。
这种方法不仅提高了勘探的效率，还降低了勘探成本和风险。
数学建模在油气勘探中也有着广泛的应用。
利用地震波数据，结合数学算法，可以构建地下地质结构的三维模型。
这有助于确定油气储层的位置、形状和大小，评估油气资源的可采性。
同时，通过模拟油气在储层中的流动和分布，还可以优化油气田的开发方案，提高油气采收率。
在地质灾害预测方面，数学建模同样不可或缺。
以山体滑坡为例，通过对地形、地质结构、降雨量等因素进行建模，可以评估不同区域发生滑坡的可能性和危险程度。
这为提前采取防范措施、保障人民生命财产安全提供了科学依据。
数学建模还能用于分析地下水的流动和分布。
了解地下水资源的情况对于农业灌溉、城市供水和生态环境保护都至关重要。
通过建立地下水流动模型，可以预测地下水的水位变化、水质演变以及与地表水的相互作用，为合理开发和管理地下水资源提供决策支持。
在地质年代测定中，数学建模也发挥着作用。
利用放射性同位素的衰变规律，结合地质样品的分析数据，可以建立精确的地质年代模型，确定岩石和地层的形成时间，从而重建地质历史。
此外，数学建模在地质数据处理和解释中也具有重要意义。
地质勘探中会产生海量的数据，如何有效地处理和分析这些数据是一个挑战。
数学地质学论文
数学地质在矿产地质工作中的应用姓名：钱开兴学号：201210106103班级：资环121摘要：随着数学与计算机技术的进一步发展，近几年来，数学与地质学的结合更加的紧密，诸如数学统计分析，地质过程的模拟等技术使得矿产地质工作的效率大大提高，这意味这数学地质在不断的进步与革新，同时数学地质的进步也促进了数学地质在矿产地质工作中应用的深入，今天，在矿产地质工作的各个阶段都有着数学地质的身影。
关键词：数学地质矿产地质（一）什么是数学地质？数学地质（mathematical geology），地质学分支学科，是六十年代以来迅速形成的一门边缘学科。
它是地质学与数学及电子计算机相结合的产物，目的是从量的方面研究和解决地质科学问题。
它的出现反映地质学从定性的描述阶段向着定量研究发展的新趋势，为地质学开辟了新的发展途径。
数学地质方法的应用范围是极其广泛的，几乎渗透到地质学的各个领域。
数学地质以地质学为基础，数学为工具，电子计算机为技术手段，以解决地质问题为目的。
（二）数学地质的概念。
①广义上的数学地质：数学地质以地质学为基础，数学为工具，电子计算机为技术手段，以解决地质问题为目的。
②狭义上的数学地质：狭义的指建立、检验和解释地质过程概念的随机模型的总称。
（三）数学地质的发展史数学地质的发展是一个综合的发展过程，其发展与数学，地质学，计算机技术的发展紧密结合。
数学地质萌芽于19世纪初叶，1833年英国的C.莱伊尔首次用统计分析方法划分了巴黎盆地的第三系地层。
至1920年以前，沉积学家和古生物学家应用描述统计学总结和解释其数据。
20世纪30年代以后，单变量和双变量统计分析的应用领域扩展到矿业及地质勘探等方面。
50年代以来，电子计算机和多元统计方法开始引入地质学。
1949年B. H.伯马发表论文《多元分析──地质学和古生物学中的一种新型分析工具》。
1956年美国W.C.克伦宾把岩石成分作为n 维空间中的一个点或向量进行统计处理，应用多元分析方法研究岩石的矿物、岩性和化学成分。
流动单元流动单元的划分以及在油气田开发中的应用
汇报提纲
1
流动单元的概念以及研究进展
2
划分流动单元的目的和意义
3
流动单元的划分方法
4
油气田开发中的应用
5
存在的问题以及发展趋势
三 流动单元的划分方法
自1984年流动单元概念提出以来，不同学者根据自己对这 一概念的理解并结合各自研究工区的地质特点，提出不同的
流动单元研方法。归纳起来，主要分为三大类：
（1）露头沉积界面研究方法
（2）以地质研究为主的流动单元划分
1.沉积相法 2.储层层次分析法 3.非均质综合指数法
三 流动单元的划分方法
2 孔喉几何形状法（R35）
相关数据和资料的准备
岩心资料
作用:判断岩石种类，按种类进行驱替实验。用Winland法得孔隙度和渗透率的 关系
log R 0.732 0.588log K 0.864log()
测井资料
作用：后期校正时使用
图片资料
劳仑兹曲线：实际上是将各种岩石种类的孔隙度对应的渗透率做累计曲线。 作用：在它的基础上划分流动单元，夹层和隔层。
流动单元的划分以及在 油气田开发中的应用
汇报日期：2019年12月10日
汇报提纲
1
流动单元的概念以及研究进展
2
划分流动单元的目的和意义
3
流动单元的划分方法
4
油气田开发中的应用
5
存在的问题以及发展趋势
汇报提纲
1
流动单元的概念以及研究进展
致密储层动态地质力学建模关键技术及工程应用-概述说明以及解释
致密储层动态地质力学建模关键技术及工程应用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述致密储层是指孔隙度低、渗透率差的油气储层，由于其自身特殊的地质特征，在油气勘探和开发中具有重要意义。
随着对能源需求的不断增长，致密储层的勘探和开发已成为石油行业的热点领域。
针对致密储层的动态地质力学建模是一项关键技术，它能够揭示储层的物理特性和力学行为，为油气勘探和开发提供重要的科学依据。
通过动态地质力学建模，我们可以模拟储层的变形、应力分布和渗流规律，进而预测油气的产量和开采效果。
本文将介绍致密储层动态地质力学建模的基本原理和关键技术，以及其在工程应用中的重要意义。
通过综合分析和总结已有的研究成果，我们将探讨如何提高致密储层动态地质力学建模的精确性和可靠性，以及未来的发展方向和挑战。
本文的目的是为读者提供一个全面的了解致密储层动态地质力学建模的指南，帮助他们更好地理解该领域的基本原理和技术方法，并为油气勘探和开发提供科学支持。
希望本文能够促进该领域的研究和应用，推动致密储层资源的可持续开发和利用。
文章结构部分是用来介绍文章的整体组织和内容安排。
在这一部分，我们可以简要描述文章的章节和主题，并说明每个章节的主要内容和目标。
文章结构部分的内容可以描述如下：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行组织和展开：第一部分是引言，包括一个概述、文章结构和目的的介绍。
我们将简要介绍致密储层动态地质力学建模的背景和重要性，并明确文章的目标和意义。
第二部分是正文，主要涵盖致密储层动态地质力学建模的基本原理以及两个关键技术。
在2.1节，我们将详细介绍致密储层动态地质力学建模的基本原理，包括相关概念和基本方法。
在2.2节和2.3节，我们将重点介绍两个关键技术，分别探讨其原理、方法和应用案例。
通过对这些关键技术的深入讨论，我们将揭示致密储层动态地质力学建模的核心要点和技术难点。
第三部分是结论，我们将对前面章节的内容进行总结，并分析致密储层动态地质力学建模的工程应用前景。
大数据技术在油气勘探开发中的应用研究
大数据技术在油气勘探开发中的应用研究随着现代科技的不断发展，人类已经进入了一个“大数据”时代。
而这种时代特点的核心就是数据的爆炸性增长和处理的复杂性，而这些都使得我们能够从以前难以预测的范围内找出新有用的信息。
而在油气勘探开发中，大数据技术则被广泛应用，可以更好的解释油气地质行为，指导勘探开发过程。
一、大数据技术与油气勘探开发作为资本密集型行业，油气勘探开发推进的核心是寻找高质量、高效率的投资项目，其关键因素是对地质环境的全面认知。
而传统的勘探开采方式却往往需要耗费大量时间与金钱，如果采用大数据技术，则可以从海量数据中快速挖掘，更快地建立统一模型。
这一点在油气勘探行业中尤其重要。
大数据技术在油气勘探中的应用，除了快速挖掘关键信息，还能够识别地质结构中的区域差异。
通过对各种不同的地质特征、地球体系的物理、化学和数学模型等进行全面分析，大数据技术可以从中发现物理矛盾、区域性特异性和偏差规律，从而优化零星地质分析结果，并大幅度提高正确发现油气储层的准确率。
二、大数据技术在油气地质行为的解释上的应用大数据技术在油气勘探开发中的应用分为两个方面，一个是对地质环境的全面认知，另一个是对油气地质行为的全面分析。
对于地质环境的全面认知，必须采用强大的数据平台来管理和处理与地质环境相关的海量数据。
这些数据包括生物、岩石、矿物、地形、岩性、岩石结构、地球化学、物理学、地球物理学等多领域数据。
由于这些数据是存储在不同的数据库中，因此需要通过先进的数据处理和管理平台来协调和整合这些数据。
随着大数据技术的发展，人们现在可以进行更深层次的数据分析，从而对地质环境的认知更加全面。
而对于油气地质行为的全面分析，则需要从数据的角度思考，通过油藏地质的综合数据来提取解释出油气地质行为的规律。
油气勘探开发中需要的结构模型越来越复杂，对数据的处理要求也越来越高，传统数据分析软件已经难以胜任复杂地质数据分析的任务。
因此，大数据技术在这方面也能发挥重要作用。
数学方法在油气田开发中的应用
数学方法在油气田开发中的应用作者：暂无来源：《石油知识》 2015年第3期韩珊(中国石油大学[北京]石油工程学院北京102200)摘要本篇文章主要介绍了模糊数学方法、最优化方法和BP神经网络数学方法原理及实例，并分析了它们在油气田开发中的利与弊。
关键字模糊数学；最优化控制；误差逆传播网络；模型油气田开发是依据详探威果和必要的生产性开发试验，在综合研究的基础上对具有工业价值的油气田，制订出合理的开发方案并对油气田进行建设和投产，使油气田按预定的生产能力和经济效果长期生产，直至开发结束。
在油气田开发中，油田评价尤为重要，而想要正确快速的评价一块油田，所采用的数学方法更加重要。
1成熟数学方法应用及实例1.1模糊数学方法1.1.1原理模糊数学方法是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的数学。
模糊性主要是指客观事物差异的中间过渡界线的“不分明性”，如储层的合油气性、油田规模的大小、成油地质条件的优劣、圈闭的形态、岩石的颜色等。
应用模糊数学的综合评判理论评价和优选油气田开发方案，所得结论是客观的、合理的，已经在石油工业中得到广泛应用。
1.1.2应用实例大庆油田萨南开发区萨东过渡带300m地区，一、二、三条地区基础井网，1968年投产，采用井距为300m的四点法面积井网布井，开采层位萨尔图、葡萄花油层，两个油层为统一压力系统，平均原始地层压力为11.82MPa，原始饱和压力为10.15MPa，边、底水不活跃，开发面积为67km2，地质储量为1638 x l04t。
参考黄炳光、唐海研究成果，建立如下水驱开发效果的综合评价指标体系：根据储量控制程度、储量动用程度、能量保持水平、剩余可采储量的采油速度、含水率、存水率、注入孔隙体积、年产油量综合递减率等8项指标对水驱开发效果影响的重要程度，由层次分析法确定出相应的权重系数。
结合该8项评价指标的评价结果，利用模糊数学综合评判法确定出该区块的水驱开发效果评价矩阵为：(0338，0.2 35，0107，0070，0070)。
知识图谱在油气勘探开发中的应用现状与发展趋势
知识图谱在油气勘探开发中的应用现状与发展趋势目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 知识图谱概述 (4)二、知识图谱在油气勘探开发中的应用现状 (5)2.1 数据整合与挖掘 (6)2.1.1 历史数据整合 (8)2.1.2 实时数据集成 (10)2.2 油气勘探知识表示 (11)2.2.1 实体识别与描述 (12)2.2.2 关系抽取与构建 (13)2.3 油气勘探决策支持 (14)2.3.1 预测模型构建 (15)2.3.2 推荐系统应用 (16)2.4 油气勘探智能推荐 (18)2.4.1 地质信息可视化 (19)2.4.2 勘探方案优化建议 (20)三、知识图谱在油气勘探开发中的发展趋势 (21)3.1 技术融合创新 (22)3.1.1 大数据分析 (24)3.1.2 人工智能辅助 (25)3.2 跨领域协同 (26)3.2.1 跨学科合作 (28)3.2.2 跨行业融合 (29)3.3 标准化与互操作性 (30)3.3.1 国际标准制定 (32)3.3.2 数据共享与交换 (33)3.4 应用场景拓展 (34)3.4.1 油气田开发全过程管理 (35)3.4.2 新型能源技术探索 (36)四、结论 (38)4.1 知识图谱在油气勘探开发中的应用成果总结 (39)4.2 对未来发展的展望与建议 (40)一、内容综述知识图谱作为一种强大的知识表示和管理工具，在油气勘探开发领域展现出了显著的应用潜力和价值。
随着大数据、云计算等技术的快速发展，知识图谱在油气勘探开发中的应用得到了进一步的推广和深化。
在油气勘探阶段，知识图谱能够将地质、地球物理、地球化学等多源异构数据整合在一起，构建出全面、直观的知识框架。
通过图谱中的关联关系，可以更加便捷地挖掘和识别潜在的油气藏和勘探目标，为勘探决策提供有力支持。
知识图谱还可以辅助进行油气田开发规划，优化开发策略，提高开发效率。
在油气开发阶段，知识图谱的应用同样取得了显著成效。
地质学的应用领域与未来发展趋势
地质学的应用领域与未来发展趋势地质学是研究地球构造、岩石组成、地质事件和地质现象的学科。
它在许多领域都有广泛的应用，包括资源勘探、环境保护、地质灾害防治等。
本文将重点探讨地质学的应用领域和未来的发展趋势。
首先，地质学在能源勘探与开发方面有着重要的应用。
随着全球能源需求的不断增长，寻找新的能源资源成为了当务之急。
地质学通过对地球的内部结构和地质过程的研究，可以帮助人们找到石油、天然气、煤炭等传统能源资源的储备地，并指导其开采和利用。
同时，地质学也在寻找新能源资源方面发挥了重要作用，如地热能、生物质能、太阳能等。
未来，随着可再生能源的发展和应用，地质学将进一步加强在能源领域的研究，并为清洁能源的开发做出贡献。
另外，地质学也在环境保护和灾害防治方面发挥着重要作用。
地质学帮助我们了解地球的自然环境，从而预测和评估自然灾害的潜在风险，并制定相应的预防和减灾策略。
例如，地质学在地震学中的应用，可以帮助我们了解地壳运动的规律和趋势，从而预测地震的可能发生地点和强度。
此外，地质学还能够研究气候变化、土壤侵蚀、地质污染等环境问题，为环境保护和可持续发展提供科学依据。
随着科学技术的不断发展，地质学在实践和方法上也得到了创新。
现代地质学研究逐渐由传统的野外观察和实地取样转变为实验室分析和计算机模拟。
例如，地球物理学、地球化学、地球生物学等多个学科在地质学中得到应用，并且与工程学、计算机科学等跨学科合作，推动地质学的理论与技术的快速发展。
未来，随着技术的进一步进步，地质学研究将更加依赖于大数据、人工智能、遥感技术等先进技术的应用。
这将极大地提高地质学的研究效率，并且带来更准确的结果。
此外，在国际合作与交流方面，地质学也有着广阔的发展空间。
地球是一个整体，许多地质问题具有全球性。
各国地质学家之间的合作与交流将促进地质学的快速发展。
例如，通过国际合作，可以共享地质数据和研究成果，加深对地球的认识。
同时，全球合作还可以共同应对地球面临的全球性挑战，如气候变化、全球资源管理等。
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数学地质学进展及其在油气资源勘探开发中的应用
杨 苗
(油气资源与勘探技术教育部重点实验室(长江大学),长江大学电子信息学院 434023)
摘 要:数学地质是运用数学的理论和方法研究地质学基础理论和解决地质学中实际问题的地质学分支,核心是从量的方面研究和解决地质科学问题。
本文回顾了数学地质学概念和其历史发展的萌芽、形成、发展、普及、推广,提高、完善阶段五个阶段;,介绍了数学地质的内容和方法,以及数学地质在石油地质勘探开发中的应用,最后展望了近年国内外数学地质的现状与发展方向。
关键词:数学地质学;油气勘探;现状;发展
1 数学地质学概念
数学地质是在地质学与数学互相渗透,紧密结合的基础上产生的一门边缘学科。
它是运用数学的理论和方法研究地质学基础理论和解决地质学中实际问题的地质学分支。
电子计算技术是数学地质研究的主要技术手段,目的是从量的方面研究和解决地质科学问题。
它的出现反映地质学从定性的描述阶段向着定量研究发展的新趋势,为地质学开辟了新的发展途径。
其应用范围是极其广泛的,几乎渗透到地质学的各个领域,目前在国际上已经有了比较普遍的开展,对某些地质问题的研究取得不少的实际效果。
关于对数学地质的其它几种观点:
1.1 地质数学的观点,加拿大F.P阿格特伯格—地质数学包括用于地壳研究的所有的数学方法。
1.2 随机过程的观点,苏联维斯捷列乌斯—数学地质是关于地质过程的概念随机模型的建立、检验和解释的科学。
1.3 计算机的观点,美国J.W.哈博D.F梅里亚姆—数学地质就是指计算机在地质学中的应用。
1.4 赵鹏大院士提出—数学地质是研究地壳运动数量规律性的科学。
2 数学地质学的发展历史
数学地质学的思想来源很早,开始于18世纪中叶,20世纪50年代才逐步形成一门独立的边缘学科,其发展可大致分为以下五个阶段:
2.1 萌芽阶段(1840～1935年)。
是在地质学中应用数学的初步尝试及在个别方面进行少量分散研究。
如1840年莱伊尔通过对古生物化石的统计分析进行第三系地层的划分。
1914～1934年俄国人列文森—列星格通过研究岩石的岩浆系数的频率分布,研究了玄武岩、流纹岩的分类。
2.2 形成发展阶段(1936～1957年)。
数学方法的应用有个别问题逐渐扩展到一些地质学分支。
1939年西姆波森等编著了“定量地质学”一文,为后来古生物统计学的发展奠定了基础。
美国人克鲁拜因1934年开始进行沉积作用和地层的统计分析,成为美国数学地质的奠基人和一个学派的领导者。
1954年绍等人应用统计分析方法研究地球化学问题。
1956年切叶思应用均值、方差、标准差于岩石学研究。
在这一期间,电子计算机开始应用于地质学。
2.3 普及、推广阶段(1958～1970年)。
数学方法和电子计算机在地质学中广泛应用。
从1965年公布第三代电子计算机试制成功,电子计算机在地质学中应用的文章首次超过了100篇。
1967年在美国石油地质工作协会上建立了电子计算机数据储存和索取委员会。
1968年在巴黎召开的国际地质会议上成立了国际数学地质协会。
1968年出版国际数学地质杂志,出版数学地质计算程序公报。
多元分析在地质学中大量应用,数学地质已成为一门独立的学科。
2.4 提高、完善阶段(1971年—)。
数学地质学科向更高水平发展,地质统计学取得明显进展,由法语国家向英语国家逐渐推广,并且水平不断提高,地质多元统计有形成独立分支的趋势。
数学和地质学的不断结合推动了数学地质的进展。
在这过程中,第四、五代计算机的问世,为模拟数据库和专家系统提供了先进技术手段。
新的多元统计方法和新的数学理论和方法继续不断地与地质相结合。
地质过程的计算机模拟得到广泛的应用和加强。
地质数据库大量建立和应用。
地质人工智能专家系统的研制和应用受到日益重视。
43
2007年第5期 内蒙古石油化工
收稿日期:2006-11-12
作者简介:杨苗(1985-),女,湖北天门人,大学本科毕业,研究方向:计算机软件设计和工业自动化2003级2班。
3 数学地质的内容和方法
3.1 地质数据的统计分析。
其中常用的有:趋势面分析、回归分析、因子分析、判别分析,聚类分析、典型相关分析、克里格、时间序列分析、数字滤波等; 3.2 地质过程的计算机模拟,地下水运动过程模拟、构造断裂的模拟。
矿物地球化学的模拟等;概率性数学模拟:如地层剖面的马尔科夫过程模拟等; 3.3 地质数据储存、索取、自动处理和显示。
野外地质数据处理系统,矿产资源、地下水资源数据处理系统,各种专用地质数据处理系统,自动绘图系统等。
4 数学地质在石油地质勘探开发中的应用
4.1 多元统计分析的应用。
大庆油田研究院应用趋势面分析成功地解释了三肇凹陷和古龙地区的油气分布规律,指出小幅度的局部隆起构造,即趋势剩余图中的正剩余圈闭区,基本上控制了油气分布,而且剩余曲面的几何形态对油气聚集起了重要作用,这一结论通过新的钻井和试油资料证明,三肇和古龙凹陷共统计19口井,与预测相符的有17口井,符合率达89.5%。
胜利油田研究院应用趋势面分析对利津等地区石油资源进行了评价,取得满意的效果〔2〕。
我们应用干酪根光学鉴定、元素分析、生油岩热解分析三类资料的九个指标,进行了多元统计分析,建立了南海地区干酪根类型的判别函数,通过了多种方法的分析,最后选出两个指标,判别函数的分类与常规的分类比较,符合率达83.3%。
4.2 蒙特卡洛法的应用。
四川石油管理局研究院应用蒙特卡洛法对四川盆地某层天然气资源潜力,进行了预测,结论为: 该气藏的资源潜力最小不地狱1
5.13亿立方米。
最高期望不大于91.61亿立方米。
石油物探局应用蒙特卡洛法对二连地区额合宝力格凹陷资料进行了评价,对二连的早期石油勘探提供了可靠的资料。
4.3 地质程序库、数据库、计算机绘制地质图件方面的应用。
石油总公司已经在全国范围内建立了大型石油勘探开发数据库。
数据库作为系统的核心组成部分,由一系列相互关联的专业数据库组成,它包括钻井、录井、试油、测井、物探、储量、圈闭、分析化验,科研等专业子库及模型,方法,知识等辅助子库。
数据库结构严格遵循数据库设计原理以及中油股份勘探生产分公司企业标准。
4.4 地质过程的数学模拟。
近年来除了在资源评价上进行蒙特卡洛模拟外,在其它地质分支学科的数学模拟也取得了可喜的进展。
如:石油大学用有限元法模拟冀鲁帚状构造体系的构造应力场。
大庆油田科学研究院对湖泊三角洲进行了数学模拟。
4.5 地质人工智能专家系统。
储层专家系统,资源评价专家系统。
除此之外,模糊数学、系统分析、决策分析也正在引到石油地质勘探与开发工作中。
5 近年国内外数学地质的现状与发展方向
数学地质和地学信息是地球科学中新的研究方向和研究领域,是具有较强生命力的和自己特色的新学科。
数学地质的最新进展大致方向为:
5.1 地质体和地质过程的数学模拟。
主要分为理论模拟和实际应用两个方面,在理论方面为了地球科学数据标准、词典与技术的发展和现状、空间数据库、地球科学中的球状问题、建立地质体和地质过程的数学模型、应用了各种新的数学模型和方法、并将数学模拟的结果用于延伸地质解释和进行地质预测,同时在很多方面得到了实际应用。
例如:将地下流体模拟结果用于石油开采和地下水资源开发,将质体和地质过程数学模拟结果用于废弃矿山研究、环境污染评价、矿产资源评价,储层的开采和设计以及地质数据的三维可视化显示等。
5.2 地质统计学。
目前,地质统计学仍然是数学地质的一个重要分支方向,在2000～2006期间在国内外的重要数学地质期刊有相当多数量的地质统计学论文发表,这些论文的内容主要涉及:快速克立格研究、协同克立格研究、普通克立格、泛克立格和距离加权的比较研究、条件克立格和非线性体积均值研究、地质统计学中的空间、时间模型研究、条件模拟研究以及变异函数研究、地质统计建模与不确定传播、地质统计模拟、多变量地质统计学和数据同化、GIS与地质统计学的桥接和结合。
5.3 地质多元统计研究。
地质统计学是充分考虑数据空间分布特性的统计学方法,是一个在数学质发展的早、中期就己经存在的研究方向,近年来仍有一些研究进展。
例如;判别分析可靠性研究、空间因子分析的应用研究等。
基于变差函数和交叉变差函数的最短距离均值法纹理分类 光谱信息和变差函数相结合用于距离计算的、基于变差函数和交叉变差函数的最短距离均值法纹理分类。
其他方面:在数学形态学研究、分维和分形、闭合数组研究、谱分析研究等方面均取得了一定进展。
6 结束语
数学地质学是一门地质与数学交叉的新兴学科。
国内外的生产实践表明,数学地质学除了在找矿勘探、矿体圈定、储量计算、采矿设计、矿山生产及地学科研等方面具有明显的优越性外,它在石油地质、第四纪地质、地层学、生物学、生态学、岩石学、地球化学、构造地质、地震地质、海洋地质、农业、水文地质、工程地质、古气候、古地理、气象学、遥感地质、环境、林业、医学等许多方面都有成功应用的实例。
44内蒙古石油化工 2007年第5期 。