亚洲地热图编制及地热潜力评估

【摘要】：能源危机和环境污染是当今人类面临的两大问题。作为可再生能源中的一员,比起生物能、风能、潮汐能等,地热能具有很大的优势,它即是现实能源,又是巨大的潜在能源。虽然地热能通过地表散发的总量很大,但很分散,能够被直接利用的有限。它的生成与岩石圈板块发生、发展、演化及其相伴的地壳热状态、热历史有着密切的内在联系,特别是与更新世以来的构造应力场、热动力场有着直接的联系。因此,深入认识地热资源产生原理,分析影响地热资源产生利用的各因素,评估某个地区的地热潜力就具有十分重要的意义。 作为七大洲中面积最大的洲,亚洲拥有丰富的地热资源。本论文是在国家自然科学基金“水源热泵地下土—水系统THCB耦合运移机理研究”(No.40972172)、上海市科学技术委员会资助项目(10dz1202300)、吉林省留学人员科技创新创业项目、教育部留学回国人员科研启动基金及中国地质调查局“亚洲地下水资源和环境地质编图”项目的资助下,对亚洲地热资源分布进行研究。论文主要从亚洲地热数据库、亚洲地热图编制、亚洲地热分布、基于BP网络的地热潜力评估模型的建立、模型应用等五个部分进行论述： 第一部分全面收集整理亚洲地区的热点资料(包括火山、温泉和热水井资料),同时收集了亚洲某些地区的大地热流值和地温梯度值,形成亚洲地热数据库。 第二部分运用MapGIS软件,基于亚洲地热数据库中热点资料,编制亚洲地热分布图。同时,绘制了亚洲3000m深度地温场略图及亚洲地温梯度略图。分析了影响地温分布的各控制因素及大地热流值与地质环境的关系；总结了亚洲地温、地温梯度及大地热流的分布特征。 第三部分根据地热资源形成的地质类型和赋存特征,将亚洲地热区分成现代火山型、隆起断裂型及沉积盆地型三大类。深入分析和研究了各类型地热资源在亚洲的分布,进一步深化了对地热资源形成的认识。 第四部分在充分了解运用BP网络进行多因素之间非线性关系的映射具有很大优势的前提下,引入BP网络对现代火山型和沉积盆地型地热资源的潜力进行评估。综合分析了影响火山型地热资源及沉积盆地型地热资源产生和利用的各种定性定量因素,选择主要的影响因素作为BP神经网络模型的输入。现代火山型地热选取的是：地层与岩性、构造特征、火山活动、地表热显示、水化学特征、地震活动、地温梯度及温泉温度8个因素；沉积盆地型地热选取的是：地层与岩性、构造特征、水动力学条件、水化学特征、地表热显示、地温梯度及大地热流、热水井(孔)信息(即1000m深度热水井的出水温度和流量)9个因素。以地热资源潜力为输出,建立了基于BP网络的地热资源潜力评估模型。 第五部分利用第四部分建立的模型评价了一些地区的地热资源潜力。 本文编制的亚洲地热分布图、亚洲3000m地温场图和亚洲地温梯度图,已通过中国地质科学院水文地质环境地质研究所总项目组的验收,图件对了解亚洲地热资源的形成、分布具有重要的实际意义。本文充分利用Matlab神经网络工具箱(NNtool)的功能,建立了基于BP神经网络的地热潜力评估模型,并在实际应用中取得了良好的效果。本文将评价体系和人工神经网络理论结合起来,建立了一种评价地热潜力的新方法。 【关键词】：地热 地热分布 地热分区 地热潜力 人工神经网络 工具箱
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：P285
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-25
• 1.1 地热分布的研究意义11-13
• 1.2 亚洲地热编图的研究现状13-18
• 1.2.1 国内现状13-14
• 1.2.2 国外现状14-18
• 1.3 BP神经网络在地学领域的研究现状18-22
• 1.3.1 人工神经网络概述18-19
• 1.3.2 人工神经网络发展历史19-20
• 1.3.3 BP神经网络在地学中的应用现状20-22
• 1.4 亚洲地热资源图项目概述22-23
• 1.5 研究内容和技术路线23-25
• 第2章 亚洲地热图编制25-33
• 2.1 亚洲地热数据库25-27
• 2.1.1 亚洲地热数据库资料25-26
• 2.1.2 亚洲地热数据库形成26-27
• 2.2 MapGIS编图的方法、原理27-30
• 2.3 MapGIS亚洲地热图30-33
• 第3章 亚洲地热分布图研究33-42
• 3.1 亚洲地热分布图分区33-34
• 3.1.1 全球地热带划分原则33
• 3.1.2 亚洲地热分布图分区原则及各分区特征33-34
• 3.2 亚洲地热资源分布34-42
• 3.2.1 亚洲现代火山型地热分布34-38
• 3.2.2 亚洲隆起断裂型地热分布38-39
• 3.2.3 亚洲沉积盆地型地热分布39-42
• 第4章 亚洲地温场图和地温梯度图42-50
• 4.1 亚洲3000m深度地温场图研究42-45
• 4.1.1 地温分布的控制因素42-43
• 4.1.2 亚洲3000m地温分布特征43-45
• 4.2 亚洲地温梯度图研究45-46
• 4.3 亚洲大地热流研究46-50
• 4.3.1 大地热流与地质环境的关系47-48
• 4.3.2 亚洲大地热流分布特征48-50
• 第5章 基于BP神经网络算法的地热潜力评估模型50-68
• 5.1 BP网络的工作原理50-52
• 5.2 BP网络模型的数学描述及算法实现52-54
• 5.2.1 网络参数初始化52
• 5.2.2 正向前馈过程52-53
• 5.2.3 误差的反向传播阶段53-54
• 5.3 Matlab神经网络工具箱54-55
• 5.3.1 Matlab神经网络工具箱概述54
• 5.3.2 运用NNtool建立BP网络模型的必要性54-55
• 5.4 地热资源潜力预测模型的建立55-68
• 5.4.1 现代火山型地热55-61
• 5.4.2 沉积盆地型地热61-68
• 第6章 地热潜力评估模型应用68-78
• 6.1 腾冲火山区地热潜力评估68-71
• 6.1.1 腾冲火山区概况68-71
• 6.1.2 腾冲火山区地热潜力评估及结果71
• 6.2 周良庄地区地热潜力评估71-74
• 6.2.1 周良庄地区概况71-73
• 6.2.2 周良庄地区地热潜力评估及结果73-74
• 6.3 德惠地区地热潜力评估74-78
• 6.3.1 德惠地区概况74-77
• 6.3.2 德惠地区地热潜力评估及结果77-78
• 第7章 结论78-80
• 参考文献80-87
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果87-88
• 作者简介87
• 在学期间所取得的科研成果87-88
• 致谢88

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