文章摘要
李瑞炜,谢迎春,卢辉雄,孙国强,冯博,程旭.基于模糊证据权模型的冀中坳陷孔隙型地热资源潜力评价[J].矿产勘查,2022,13(10):1541-1551
基于模糊证据权模型的冀中坳陷孔隙型地热资源潜力评价
Potential evaluation of pore geothermal resources in Jizhong depression based on fuzzy weight of evidence model
投稿时间：2021-10-20  
DOI：10.20008/j.kckc.202210019
中文关键词: 冀中坳陷  孔隙型地热资源  模糊证据权模型  GIS评价
英文关键词: Jizhong depression  pore geothermal resources  fuzzy weight of evidence model  GIS assessment
基金项目:本文受中核集团集中研发项目“地热勘查开发利用关键技术研究”与河北省重点研发计划项目“华北平原中低温地热异常信息热红外遥感探测技术研究与应用”联合资助。
作者单位
李瑞炜 核工业航测遥感中心, 河北 石家庄 050002
河北省航空探测与遥感技术重点实验室, 河北 石家庄 050002
高分辨率对地观测系统河北应用技术支持中心, 河北 石家庄 050002 
谢迎春 中核坤华能源发展有限公司, 浙江 杭州 311112 
卢辉雄 核工业航测遥感中心, 河北 石家庄 050002
河北省航空探测与遥感技术重点实验室, 河北 石家庄 050002
高分辨率对地观测系统河北应用技术支持中心, 河北 石家庄 050002 
孙国强 中核坤华能源发展有限公司, 浙江 杭州 311112 
冯博 核工业航测遥感中心, 河北 石家庄 050002
河北省航空探测与遥感技术重点实验室, 河北 石家庄 050002
高分辨率对地观测系统河北应用技术支持中心, 河北 石家庄 050002 
程旭 核工业航测遥感中心, 河北 石家庄 050002
河北省航空探测与遥感技术重点实验室, 河北 石家庄 050002
高分辨率对地观测系统河北应用技术支持中心, 河北 石家庄 050002 
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中文摘要:
      冀中坳陷孔隙型地热资源储量丰富,开发潜力巨大。本文以冀中坳陷孔隙型地热资源为研究对象,根据地热资源成藏机理研究,确定布格重力异常、磁异常、地温梯度、盖层厚度和基底埋深等5个评价指标,通过构建模糊证据权模型开展地热资源潜力评价。预测结果显示地热资源分布的后验概率为2.82×10-5～3.21×10-2,按自然间断点法将全区划分极高潜力区、高潜力区、中潜力区、低潜力区与极低潜力区共5级分区,并发现深泽、新城和陌南为3处尚未完全开发的高潜力区。预测结果与地热资源实际分布特征基本一致,说明模糊证据权模型在地热资源潜力评价方面具有良好适用性。
英文摘要:
      Pore geothermal resources in Jizhong depression were abundant in reserves and had a great development prospect. Based on the pore type geothermal resources in Jizhong depression as the research object, determined the fracture of bouguer gravity anomaly, magnetic anomaly, geothermal gradient cap, layer thickness and basement buried depth and so on five evaluation indexes, the model of fuzzy weights was constructed in geothermal resources potential evaluation. The results showed that the posteriori probability of geothermal resources distribution was 2.82×10-5~3.21×10-2. The whole region was divided into five divisions:high potential area, high potential area, medium potential area, low potential area and very low potential area. The Shenze, Xincheng and Monan were found to be three undeveloped high potential areas. The prediction results of the model were basically consistent with the actual distribution characteristics of geothermal resources. The fuzzy weight of evidence model had good applicability in the potential evaluation of geothermal resources.
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