导读:本文包含了岩石分类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:岩石,准噶尔盆地,力学,特征,火山岩,裂隙,喉结。
岩石分类论文文献综述
[1]（2019）在《《岩石力学与工程学报》2019年第38卷第1～12期总分类目次》一文中研究指出(本文来源于《岩石力学与工程学报》期刊2019年12期）
左艳东[2]（2019）在《矿井顶底板岩石的分类与局部冒顶事故的防治措施》一文中研究指出阐述了矿井采煤工作面顶底板岩石成分的分类和按顶板与煤层相对位置的分类;顶板事故防治中局部冒顶发生前的预兆和局部冒顶事故的防治措施方法等问题。(本文来源于《技术与市场》期刊2019年08期）
刘登丽,谢明英,涂志勇,施征南[3]（2019）在《EP-A油田岩石分类及储层流动单元研究》一文中研究指出储层流动单元划分对认识油藏的非均质性、注水开发效果和剩余油分布规律研究提供了有效手段。EP-A油田处于开发初期,存在两个问题有待解决:一是没有明确的孔渗关系,如果使用单一的孔渗关系计算渗透率,储层非均质性会被忽略,开发过程中历史拟合和开发指标预测也会受到影响;二是如何将岩石分类结果运用在叁维地质模型中。本次研究运用岩心观察和实验数据进行岩石类型精细划分,共分为叁类,每一类岩石类型给予相应的孔渗关系,并运用相应的孔渗关系计算渗透率,解决了储层非均质性无法准确表征渗透率的难题。在取心井上建立岩石类型与电性特征的关系,采用神经网络方法运用到非取心井中,进而运用到叁维地质模型中,通过流动带指数(FZI指数)进行流动单元划分,从而有利于动态历史拟合,使下一步调整井的开发指标预测更加合理,降低了潜在开发风险。(本文来源于《中外能源》期刊2019年05期）
王瑞,张生泽,严城民[4]（2019）在《关于火山岩化学分类命名与岩石系列划分的讨论》一文中研究指出在系统收集相关资料的基础上,结合多年的工作实践体会,对火山岩化学分类命名与岩石系列划分的方法进行讨论。火山岩化学分类命名中较为常见的有TAS图解、Na_2O+K_2O—SiO_2图解、QAPE图解。火山岩系列的划分方法为岩石化学指数和地球化学图解。在图解判别中,先划分碱性岩系和亚碱性岩系,在亚碱性岩系中进一步划分钙碱性系列和拉斑玄武岩系列。(本文来源于《云南地质》期刊2019年01期）
高阳,王永诗,李孝军,李趁义[5]（2019）在《基于岩石孔喉结构的致密砂岩分类方法——以济阳坳陷古近系为例》一文中研究指出致密砂岩沉积类型多样,孔渗关系复杂,孔喉结构是储层表征与评价的关键参数。以济阳坳陷古近系致密砂岩为研究对象,在对不同沉积类型致密砂岩的岩石学特征、孔喉结构特征分析的基础上,利用系统聚类分析法建立基于岩石孔喉结构的致密砂岩分类方案。结果表明:济阳坳陷古近系致密浊积砂岩、致密滩坝砂岩、致密叁角洲前缘砂岩在岩石组构和孔喉结构上具有相似性,其Ⅰ类优质储层孔喉半径均值大于1.1μm,Ⅱ类较好储层为0.7～1.1μm,Ⅲ类中等储层为0.4～0.7μm,Ⅳ类差储层小于0.4μm;致密砂砾岩与前3种储层具有明显区别,Ⅰ类优质储层孔喉半径均值大于1.3μm,Ⅱ类较好储层为0.8～1.3μm,Ⅲ类中等储层为0.3～0.8μm,Ⅳ类差储层小于0.3μm。(本文来源于《油气地质与采收率》期刊2019年02期）
[6]（2018）在《《岩石力学与工程学报》2018年第37卷第1～12期总分类目次》一文中研究指出(本文来源于《岩石力学与工程学报》期刊2018年12期）
周益来,张广智,张佳佳[7]（2018）在《基于岩石物理特征的贝叶斯分类储层识别》一文中研究指出1、引言可靠的相预测是油藏描述中的关键问题,但是在油气勘探的早期阶段钻井较少,井资料有限,因此使用传统的线性分类完成岩性分类效果不理想,无法较好的进行储层识别,本文在岩石物理和统计岩石物理学理论的基础上利用非线性分类方法——贝叶斯分类法,进行岩性分类和储层识别。传统通常选择伽马等常用物性参数作为分类参数,但是为了给后续的反演提供数据,而且由于特征参数对分类效果具有很大的影响,因此本文将选择多个对储层敏感的弹性参数作为分类特征参数。论文中实验(本文来源于《2018年中国地球科学联合学术年会论文集（四十五）——专题98：东亚多板块汇聚与燕山运动、专题99：深部地球化学找矿、专题100：油气地球物理》期刊2018-10-21）
双棋,张昌民,黄立良,赵康,万敏[8]（2018）在《砂砾岩岩石相分类研究及应用——以准噶尔盆地中拐凸起上乌尔禾组为例》一文中研究指出准噶尔盆地中拐凸起上二迭统上乌尔禾组发育一套近源粗粒扇叁角洲沉积,储层砂体以砾岩为主,其内部结构复杂、物性差异大、横向变化,是典型砂砾岩岩性油气藏代表,明确砂砾岩岩石相特征有利于沉积微相分析与储层研究。通过调研前人关于岩石相研究,发现以沉积构造与岩性相结合的常规划分方案,或者在此基础之上结合沉积成因衍生出来的划分方案不够精细,都难以直观的、有效的反映出研究区砂砾岩沉积特征。结合砂砾岩岩石学特征,对研究区取心井岩心基本特征进行精细描述,通过归纳总结,选取合适的砂砾岩基本要素,最终以颜色、沉积构造、支撑方式和岩性等4个基本要素对研究区砂砾岩进行岩石相命名分类。研究结果表明,研究区上乌尔禾组岩性以泥岩、砂岩和砾岩为主,对应识别出泥岩相、砂岩相、砾岩相,共计150多种岩石相类型,以砾岩相最为发育;并以此为依据,利用岩石相垂向上的迭置组合特征,以及测井响应特征,对典型井取心段沉积微相进行精细划分,准确地识别出了多种不同类型沉积微相。这一岩石相划分方法对研究区复杂砂砾岩石相多样性研究提供了研究依据,为精细的沉积微相研究提供了有效方法。(本文来源于《第十五届全国古地理学及沉积学学术会议摘要集》期刊2018-09-14）
王斌[9]（2018）在《低渗透砂岩储层岩石物理相分类及有利区预测》一文中研究指出鄂尔多斯盆地樊学长6_1段是典型的低孔特低孔-超低渗透砂岩油藏,为研究区块主力生产层。通过开展物性测试、铸体薄片、扫描电镜、X-衍射、常规压汞和恒速压汞、核磁共振和油水相渗等实验测试方法,针对不同的成岩相储层类型进行精细描述,明确各类储层的微观特征。通过沉积相与成岩相的迭加,结合实验特征参数,对樊学长6_1储层有利区进行预测。主要认识为:樊学地区长6_1沉积了一套北东物源的叁角洲前缘亚相砂体,主要岩性为长石砂岩、岩屑长石砂岩,黏土矿物和碳酸盐胶结发育,粒度较细,分选中等偏好,磨圆较差。长6_1段经历了复杂的成岩演化过程,成岩阶段处于中成岩A期晚期,部分已经进入了中成岩B期的早期,压实作用和胶结作用造成的孔隙度减少率分别为55.72%和32.41%,是造成目的层致密化的重要影响因素,溶蚀作用增加的孔隙度为4.36%,长石溶蚀孔隙与残余粒间孔形成的组合孔隙类型在研究区最为常见,根据黏土矿物含量与孔隙类型面孔率值将长6_1段划分为六类成岩相。基于多种实验测试手段表征,高岭石+绿泥石胶结-粒间孔相储层品质最优,该类成岩相带物性较高,粒间孔发育,孔喉半径大,孔隙配位数高且连通性好,可动流体饱和度高,油水两相驱替干扰程度低,渗流能力强,驱油效率高;碳酸盐胶结致密相最差,储层孔渗值低,整体表现较差的孔隙结构特征,胶结物大量发育并充填孔隙,孔喉半径小且连通性差,可动流体饱和度低,油水两相驱替干扰程度大,驱油效率低,基本为研究区无效的储集层。通过对沉积微相和成岩相带的迭加,优选RQI为划分参数,将研究区储层划分为叁类岩石物理相(PF1、PF2和PF3),其中PF1和PF2类为主要的储集层,结合典型井的实验测试结果与生产动态指标,完成研究区有利区预测,与沉积微相和成岩相平面展布有良好的对应性。(本文来源于《西北大学》期刊2018-06-01）
程国建,范鹏召[10]（2018）在《基于深度信念网络的岩石粒度分类》一文中研究指出为提高地质研究中石粒度分析的识别精度,提出一种基于深度信念网络的分类方法,该方法通过深度信念网络模型自动提取图像特征、构建分类器,实现基于薄片图像的岩石粒度自动识别。使用来自鄂尔多斯某油田区域的4 800张岩石图像对深度信念网络进行训练,用其中1 200张岩石图像测试模型的准确性达到了94.75%。理论与实验综合分析结果表明,使用深度信念网络对岩石图像进行粒度分类能够得到更加准确、高效的分类结果。(本文来源于《西安石油大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
岩石分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
阐述了矿井采煤工作面顶底板岩石成分的分类和按顶板与煤层相对位置的分类;顶板事故防治中局部冒顶发生前的预兆和局部冒顶事故的防治措施方法等问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
岩石分类论文参考文献
[1]..《岩石力学与工程学报》2019年第38卷第1～12期总分类目次[J].岩石力学与工程学报.2019
[2].左艳东.矿井顶底板岩石的分类与局部冒顶事故的防治措施[J].技术与市场.2019
[3].刘登丽,谢明英,涂志勇,施征南.EP-A油田岩石分类及储层流动单元研究[J].中外能源.2019
[4].王瑞,张生泽,严城民.关于火山岩化学分类命名与岩石系列划分的讨论[J].云南地质.2019
[5].高阳,王永诗,李孝军,李趁义.基于岩石孔喉结构的致密砂岩分类方法——以济阳坳陷古近系为例[J].油气地质与采收率.2019
[6]..《岩石力学与工程学报》2018年第37卷第1～12期总分类目次[J].岩石力学与工程学报.2018
[7].周益来,张广智,张佳佳.基于岩石物理特征的贝叶斯分类储层识别[C].2018年中国地球科学联合学术年会论文集（四十五）——专题98：东亚多板块汇聚与燕山运动、专题99：深部地球化学找矿、专题100：油气地球物理.2018
[8].双棋,张昌民,黄立良,赵康,万敏.砂砾岩岩石相分类研究及应用——以准噶尔盆地中拐凸起上乌尔禾组为例[C].第十五届全国古地理学及沉积学学术会议摘要集.2018
[9].王斌.低渗透砂岩储层岩石物理相分类及有利区预测[D].西北大学.2018
[10].程国建,范鹏召.基于深度信念网络的岩石粒度分类[J].西安石油大学学报(自然科学版).2018
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