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期刊信息/Journal information
吉林大学学报（地球科学版）
吉林大学学报（地球科学版）

林学钰

双月刊

1671-5888

jdxbdxb@jlu.edu.cn

0431-88502374

130026

长春市西民主大街938号

吉林大学学报（地球科学版）/Journal Journal of Jilin University(Earth Science Edition)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《吉林大学学报（地球科学版）》力求以繁荣和发展地质学科科技与教育事业为重点，推动科技事业发展，培养新生力量，把期刊办成国内外学术交流的重要园地。本刊主要刊登地质学、地球物理学、地质资源与地质工程、水利工程、土木工程、测绘科学等学科领域中的最新科研成果。 　 《吉林大学学报（地球科学版）》为中文地质学类核心期刊，被国内外10余家数据库和文摘刊物收录和摘引，为《中国科技论文统计与分析》和《中国科学引文数据库》源刊，其被引频次和影响因子在综合类期刊中居于前列。本刊连续多年被吉林省评为一级期刊，多次获国家、省部级优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    鄱阳湖湖滨多宝沙山成因机制

    徐俊杰陈松刘广宁刘道涵...
    1383-1395页
    查看更多>>摘要：鄱阳湖地区属于亚热带季风性湿润气候带,湖滨却多处发育沙漠.多宝沙山是湖滨面积最大的沙漠,给当地环境造成了非常严重的危害.前人多认为多宝沙山是风成的;然而,沙山多处沿岸露头的地层层理均表现为水成特征.为进一步明确多宝沙山成因,本研究进行了物探(高密度电阻率法和瞬变电磁法)和野外地质露头调查,发现第四系除风成特征外,还具有水成的厚度分布及层序地层特征.本研究认为多宝沙山是风力搬运和水下沉积共同作用的结果,其形成与湖平面多次起伏、彭蠡泽南扩、湖底平坦的地形、三角洲快速沉积、断块差异运动、强劲的冬季风等多重因素在时间和空间上的耦合相关.多宝沙山形成于全新世时期,位于古赣江三角洲前缘亚相,后期发生构造抬升,多宝沙山被强风改造,风沙覆盖了除西山、笔架山之外的古构造高地,最终形成了现今的多宝沙山.

    南方沙漠鄱阳湖多宝沙山高密度电阻率法瞬变电磁法成因机制

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    基于粗-细网络模型分步训练的地震数据重建方法

    葛康建王长鹏张春霞张讲社...
    1396-1405页
    查看更多>>摘要：由于地形等复杂条件的限制,叠前地震数据在空间上存在不完整或不规则分布的情况,导致数据出现缺失或混淆等现象.近年来,基于卷积神经网络的方法已经广泛应用于缺失地震数据重建工作.然而一步训练过程的网络模型不足以重建具有宽振幅范围的缺失地震数据,低振幅缺失部分的重建结果仍需改进.因此本文提出一种具有分步训练过程的粗-细网络模型.该模型由粗网络和细网络组成,分步恢复宽振幅范围内的缺失地震数据.在细网络中引入离散小波变换代替池化操作,其可逆性在上采样阶段有利于保留细节特征.模型采用混合损失函数重建缺失信号的真实细节.粗网络的初步恢复结果经过掩码操作处理后输入到细网络,细网络进一步精确恢复缺失部分的低振幅信号.实验结果表明,与残差网络(ResNet)、U型网络(U-Net)和多级小波卷积神经网络(MWCNN)的重建方法相比,本文方法在合成数据和真实数据上展现出更卓越的重建性能:在缺失75％的合成数据上,信噪比为18.818 5 dB;在缺失50％的真实数据上,信噪比为12.255 1 dB.在消融研究中,本文模型重建的均方误差为1.689 3 × 10-4,信噪比为19.284 6 dB,峰值信噪比为43.743 5 dB,结构相似性为0.984 1,均优于其他三组对照实验.

    粗-细网络混合损失离散小波变换地震数据重建

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    基于变分模态分解的营四段厚层砂砾岩地层细分层序

    丁恺赵福海高莲凤李丙喜...
    1406-1418页
    查看更多>>摘要：利用常规测井曲线对厚层砂砾岩储层进行层序细分,存在界面不清难以确定划分标准的问题.变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法分解精度高并且抗噪性能优越,受模态混叠影响小,可以将测井数据内的各级基准面旋回信息分解出来.本文对松辽盆地徐家围子断陷徐西凹陷营城组四段(简称营四段)厚层砂砾岩地层测井曲线应用VMD方法分解得到各频率域固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),优选出相关性高的IMF1和IMF10,根据瞬时频率范围和采样率推算出高频IMF1对应短周期旋回,低频IMF10对应长周期旋回.选取对应周期的IMF可以指导对应级别层序的划分,划分出两个三级层序和五个四级层序.VMD方法在营四段的应用表明,该方法适用于厚层砂砾岩地层的高频层序划分.

    变分模态分解砂砾岩地层层序划分营城组松辽盆地

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    准噶尔盆地南缘地区含膏质地层岩性特征及测井识别方法

    庞志超肖华毛晨飞陈国军...
    1419-1431页
    查看更多>>摘要：近来年准噶尔盆地南缘地区中生界碎屑岩油气藏屡获突破,成为盆地重要的勘探领域.中生界普遍含有石膏,因此含膏质地层的岩性优选是储层评价的关键.为提高该区岩性识别的精度,并对含膏质地层储层曲线进行校正,本文基于岩石物理实验,分析不同岩性的测井曲线响应特征,对比发现含膏质地层导致补偿中子值降低、声波时差减小、电阻率升高;对含膏质岩性进行了测井识别,并提出了蒙特卡罗数值模拟方法,对膏质砂岩进行不同孔隙度、不同膏质体积分数条件下的补偿中子测井地层模拟,建立了补偿中子孔隙度曲线校正模型,最终实现了岩性的精细划分.解释的岩性与薄片分析对比符合率达到88.2％.

    准噶尔盆地南缘中生界含膏质地层蒙特卡罗数值模拟岩性识别测井

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    基于MobileNetV2的岩石薄片岩性识别

    王婷婷黄志贤王洪涛杨明昊...
    1432-1442页
    查看更多>>摘要：岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义.为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5种岩石类型共3 700张岩石薄片图像进行岩性识别.在MobileNetV2的倒残差结构中嵌入坐标注意力机制,融合图像中多种矿物的全局特征信息.此外,改进MobileNetV2中的分类器,降低模型的参数量和计算复杂度,从而提高模型的运算速度和效率,并采用带泄露线性整流函数(leaky rectified linear unit,Leaky ReLU)作为激活函数,避免网络训练中的梯度消失问题.实验结果表明,本文提出的改进后的MobileNetV2模型大小仅为2.30 MB,在测试集上的精确率、召回率、F1值分别为91.24％、90.18％、90.70％,具有较高的准确性,相比于SqueezeNet、ShuffleNetV2等同类型的轻量化网络,分类效果最好.

    岩石薄片图像轻量化神经网络MobileNetV2坐标注意力机制岩性识别

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