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公開番号2025009716
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-20
出願番号2023204791
出願日2023-12-04
発明の名称地熱田深部熱源メカニズムの探査方法、システム及び電子機器
出願人中国科学院地質與地球物理研究所,INSTITUTE OF GEOLOGY AND GEOPHYSICS,CHINESE ACADEMY OF SCIENCES
代理人弁理士法人白坂
主分類G01V 1/00 20240101AFI20250109BHJP(測定;試験)
要約【課題】地熱田深部熱源メカニズムの探査方法に関し、既存の熱源探査方法では直接的な温度情報が得られにくいことにより、熱源探査の正確性、ロバスト性が優れない課題を解決することを意図している。
【解決手段】本方法は、探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の地質データを採取することと、航空磁気異常データに応じて反転を行い、キュリー面深さを確定することと、地震画像化データと結び付けて、モホ面箇所の温度及び岩石圏マントルの温度分布を計算することと、第1データとして、地熱田深部温度構造データを計算することと、第2データとして、探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のその異なる深さでの温度制約情報を取得することと、第1データと第2データの温度フィッティング度を計算し、最適熱構造モデルパラメータを取得することと、深部3次元温度構造を構築し、探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の熱源を確定することと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の地質データを採取し、前記地質データには、異なる地層における各類の岩石の熱物理パラメータ、地震画像化データ、航空磁気異常データが含まれることと、
前記航空磁気異常データに応じて反転を行い、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのキュリー面深さを確定し、前記地震画像化データと結び付けて、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのモホ面箇所の温度及び岩石圏マントルの温度分布を計算することと、
前記航空磁気異常データに応じて反転を行い、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのキュリー面深さを確定するが、その方法としては、
地熱田磁性層の厚さ又はキュリー面の深さがＺ
ｂ
であると仮定し、この磁性層によって生成される理論磁気異常パワースペクトルΦ（ｋ）
ｔｈｅ
は、
ｌｎ（Φ（ｋ）
ｔｈｅ
）＝Ａ－βｌｎ（ｋ）＋２ｌｎ（１－ｅ
－ｋｚｂ
）であり、
そのうち、ｋは、波数であり、Ａは、定数であり、βは、地磁場フラクタル次元であるものと、
航空磁気異常データに基づいて、第１パワースペクトルとして、観測された磁気異常パワースペクトルを計算するものと、
ベイズ反転理論に基づいて、前記理論磁気異常パワースペクトルにおける第１パラメータの、前記第１パワースペクトルでの事後分布を計算し、
Ｐ（ｍ｜ｄ）∝Ｐ（ｄ｜ｍ）Ｐ（ｍ）
そのうち、ｍは、第１パラメータを表し、ｄは、第１パワースペクトルを表し、Ｐ（ｍ｜ｄ）は、事後分布を表し、Ｐ（ｄ｜ｍ）は、尤度分布を表し、Ｐ（ｍ）は、アプリオリ分布を表し、前記第１パラメータは、Ａ、β、Ｚ
ｂ
を含むものと、
前記アプリオリ分布を平均分布とし、前記尤度分布はガウス分布に従うものであり、前記事後分布を推定し、前記第１パラメータを統計して、キュリー面深さを確定するものと、であり、
前記異なる地層における各類の岩石の熱物理パラメータに基づいて、地熱田深部温度構造モデルにより、第１データとして、地熱田深部温度構造データを計算することと、
前記キュリー面深さ、前記モホ面箇所の温度、前記岩石圏マントルの温度分布及び地熱田マントル捕獲岩に基づいて、フィッティングを行い、第２データとして、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のその異なる深さでの温度制約情報を取得することと、
前記第１データと前記第２データの温度フィッティング度を計算し、前記温度フィッティング度が設定フィッティング度閾値よりも大きいすべての地熱田深部温度構造モデルを保留し、統計分析により、出現確率が最も大きい地熱田深部温度構造モデルを最適モデルとし、前記最適モデルのその対応する熱物理パラメータが即ち最適熱構造モデルパラメータであることと、
前記最適熱構造モデルパラメータに基づいて前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の深部３次元温度構造を構築し、さらに深さ温度場分布に応じて、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の熱源を確定し、前記熱源がマグマ熱源、非マグマ熱源を含むことと、
を含む、ことを特徴とする地熱田深部熱源メカニズムの探査方法。
続きを表示（約 2,900 文字）【請求項２】
前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのモホ面箇所の温度を計算するが、その方法としては、前記地震画像化データに基づいて、設定された第１タイプの岩石の、設定された第１条件で測られた波速データと結び付けて、モホ面箇所の温度を計算し、前記第１タイプの岩石は、ハルツバージャイト、レルゾライトを含み、前記第１条件は、高温、高圧を含む、ものである、ことを特徴とする請求項１に記載の地熱田深部熱源メカニズムの探査方法。
【請求項３】
岩石圏マントルの温度分布を計算するが、その方法としては、
設定された第２タイプの岩石の、設定された第２条件で測られた波動パラメータに基づいて、マントル波速構造モデルにより、岩石圏マントルの温度分布を取得し、前記第２タイプの岩石は、マントル岩石を含み、前記第２条件は、温圧を含む、ものであることを特徴とする請求項２に記載の地熱田深部熱源メカニズムの探査方法。
【請求項４】
地熱田深部温度構造データを計算するが、その方法としては、
TIFF
2025009716000006.tif
17
134
であり、
そのうち、Ｔ（ｚ）は、地熱田深部温度構造データを表し、Ｑ
ｓ
は、地表熱流であり、Ｔ
ｓ
は、地表温度であり、Ａ
０
は、地表発熱率であり、Ｋは、熱伝導係数であり、ｌ
ｒａｄ
は、放射性発熱輻射半径であり、Ｔ
ｒ
は、マントル断熱温度であり、Ｚは、深さを表し、ｅｒｆは、誤差関数を表す、ことを特徴とする請求項２に記載の地熱田深部熱源メカニズムの探査方法。
【請求項５】
前記第１データと前記第２データの温度フィッティング度を計算するが、その方法としては、
θ＝１－＜ＲＭＳＥ＞、
TIFF
2025009716000007.tif
12
83
であり、
そのうち、θは、温度フィッティング度を表し、＜＞は、正規化を表し、Ｔ（Ｚ
ｉ
）
ｏｂｓ
は、探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のその異なる深さでの温度制約情報を表し、Ｔ（Ｚ
ｉ
）
ｐｒｅ
は、地熱田深部温度構造データを表し、ｎは、データ点の個数を表す、
ことを特徴とする請求項４に記載の地熱田深部熱源メカニズムの探査方法。
【請求項６】
探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の地質データを採取し、前記地質データに、異なる地層における各類の岩石の熱物理パラメータ、地震画像化データ、航空磁気異常データが含まれるように構成されるデータ採取モジュールと、
前記航空磁気異常データに応じて反転を行い、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのキュリー面深さを確定し、前記地震画像化データと結び付けて、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのモホ面箇所の温度及び岩石圏マントルの温度分布を計算するように構成されるデータ反転モジュールと、
前記航空磁気異常データに応じて反転を行い、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのキュリー面深さを確定するが、その方法としては、
地熱田磁性層の厚さ又はキュリー面の深さがＺ
ｂ
であると仮定し、この磁性層によって生成される理論磁気異常パワースペクトルΦ（ｋ）
ｔｈｅ
は、
ｌｎ（Φ（ｋ）
ｔｈｅ
）＝Ａ－βｌｎ（ｋ）＋２ｌｎ（１－ｅ
－ｋｚｂ
）であり、
そのうち、ｋは、波数であり、Ａは、定数であり、βは、地磁場フラクタル次元であるものと、
航空磁気異常データに基づいて、第１パワースペクトルとして、観測された磁気異常パワースペクトルを計算するものと、
ベイズ反転理論に基づいて、前記理論磁気異常パワースペクトルにおける第１パラメータの、前記第１パワースペクトルでの事後分布を計算し、
Ｐ（ｍ｜ｄ）∝Ｐ（ｄ｜ｍ）Ｐ（ｍ）
そのうち、ｍは、第１パラメータを表し、ｄは、第１パワースペクトルを表し、Ｐ（ｍ｜ｄ）は、事後分布を表し、Ｐ（ｄ｜ｍ）は、尤度分布を表し、Ｐ（ｍ）は、アプリオリ分布を表し、前記第１パラメータは、Ａ、β、Ｚ
ｂ
を含むものと、
前記アプリオリ分布を平均分布とし、前記尤度分布はガウス分布に従うものであり、前記事後分布を推定し、前記第１パラメータを統計して、キュリー面深さを確定するものと、であり、
前記異なる地層における各類の岩石の熱物理パラメータに基づいて、地熱田深部温度構造モデルにより、第１データとして、地熱田深部温度構造データを計算するように構成される温度構造計算モジュールと、
前記キュリー面深さ、前記モホ面箇所の温度、前記岩石圏マントルの温度分布及び地熱田マントル捕獲岩に基づいて、フィッティングを行い、第２データとして、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のその異なる深さでの温度制約情報を取得するように構成される温度制約確定モジュールと、
前記第１データと前記第２データの温度フィッティング度を計算し、前記温度フィッティング度が設定フィッティング度閾値よりも大きい場合に対応するすべての地熱田深部温度構造モデルを保留し、統計分析により、出現確率が最も大きい地熱田深部温度構造モデルを最適モデルとし、前記最適モデルのその対応する熱物理パラメータが最適熱構造モデルパラメータであるように構成されるモデルパラメータ取得モジュールと、
前記最適熱構造モデルパラメータに基づいて前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の深部３次元温度構造を構築し、さらに深さ温度場分布に応じて、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の熱源を確定し、前記熱源がマグマ熱源、非マグマ熱源を含むように構成される熱源確定モジュールと、
を備える、ことを特徴とする地熱田深部熱源メカニズムの探査システム。
【請求項７】
少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つの前記プロセッサに通信接続されるメモリと、を備える電子機器であって、
前記メモリには前記プロセッサにより実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記プロセッサに実行されて請求項１～５のいずれか１項に記載の地熱田深部熱源メカニズムの探査方法を実現するために用いられる、
ことを特徴とする電子機器。
【請求項８】
コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体にはコンピュータ命令が記憶され、前記コンピュータ命令は、前記コンピュータに実行されて請求項１～５のいずれか１項に記載の地熱田深部熱源メカニズムの探査方法を実現するために用いられる、
ことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、地熱資源開発の技術分野に属し、具体的には地熱田深部熱源メカニズムの探査方法、システム及び電子機器に関する。
続きを表示（約 3,100 文字）【背景技術】
【０００２】
地熱資源は、１つのクリーンエネルギとして、貯蔵量が大きく、分布が広く、クリーンで環境に優しく、安定的で信頼できる等の利点を有するため、エネルギ構造調整の過程においてますます注目されている。地熱資源は、温度に応じて高温地熱資源と中低温地熱資源に分けることができ、そのうち高温地熱資源は莫大な発電潜在力を秘めており、気候変動に対処し、エネルギの安全と持続可能な発展を保障し、エネルギ変革を実現する有効な手段である。地熱田の深部熱源メカニズムは高温地熱資源の有無を直接に決定する。従来の熱源探査方法は、主に水化学及び地表熱流等の方法が利用されているが、これらの方法では直接的な温度情報が得られにくく、地熱資源の開発方案を直接に制約している。様々な地球科学探査計画の実施に伴い、爆発的に増える観測データとビッグデータの技術方法は、深部熱源メカニズム（Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）の発明探査のための条件を提供している。これに基づいて、本発明は、地熱田深部熱源メカニズムの探査方法を提案している。
【発明の概要】
【０００３】
既存技術における上述課題を解決するために、即ち既存の熱源探査方法では直接的な温度情報が得られにくいことにより、熱源探査の正確性、ロバスト性が優れない課題を解決するために、本発明の第１側面において、
探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の地質データを採取し、前記地質データには、異なる地層における各類の岩石の熱物理パラメータ、地震画像化データ、航空磁気異常データが含まれることと、
前記航空磁気異常データに応じて反転（ｉｎｖｅｒｔｉｎｇ）を行い、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのキュリー面深さを確定し、前記地震画像化データと結び付けて、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのモホ面箇所の温度及び岩石圏マントルの温度分布を計算することと、
前記異なる地層における各類の岩石の熱物理パラメータに基づいて、地熱田深部温度構造モデルにより、地熱田深部温度構造データを計算し、第１データとすることと、
前記キュリー面深さ、前記モホ面箇所の温度、前記岩石圏マントルの温度分布及び地熱田マントル捕獲岩に基づいて、フィッティングを行い、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のその異なる深さでの温度制約情報を取得し、第２データとすることと、
前記第１データと前記第２データの温度フィッティング度を計算し、前記温度フィッティング度が設定フィッティング度閾値よりも大きい場合に対応するすべての地熱田深部温度構造モデルを保留し、統計分析により、出現確率が最も大きい地熱田深部温度構造モデルを最適モデルとし、前記最適モデルのその対応する熱物理パラメータが最適熱構造モデルパラメータであることと、
前記最適熱構造モデルパラメータに基づいて前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の深部３次元温度構造を構築し、さらに深さ温度場分布に応じて、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田の熱源を確定し、前記熱源がマグマ熱源、非マグマ熱源を含むことと、を含む地熱田深部熱源メカニズムの探査方法を提案する。
【０００４】
いくつかの好ましい実施形態において、前記航空磁気異常データに応じて反転を行い、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのキュリー面深さを確定する方法としては、
地熱田磁性層の厚さ又はキュリー面の深さがＺ
ｂ
であると仮定し、この磁性層によって生成される理論磁気異常パワースペクトルΦ（ｋ）
ｔｈｅ
は、
ｌｎ（Φ（ｋ）
ｔｈｅ
）＝Ａ－βｌｎ（ｋ）＋２ｌｎ（１－ｅ
－ｋｚｂ
）であり、
そのうち、ｋは、波数であり、Ａは、定数であり、βは、地磁場フラクタル次元であるものと、航空磁気異常データに基づいて、第１パワースペクトルとして、観測された磁気異常パワースペクトルを計算するものと、ベイズ反転理論に基づいて、前記理論磁気異常パワースペクトルにおける第１パラメータの、前記第１パワースペクトルでの事後分布を計算し、
Ｐ（ｍ｜ｄ）∝Ｐ（ｄ｜ｍ）Ｐ（ｍ）
そのうち、ｍは、第１パラメータを表し、ｄは、第１パワースペクトルを表し、Ｐ（ｍ｜ｄ）は、事後分布（ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を表し、Ｐ（ｄ｜ｍ）は、尤度分布（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を表し、Ｐ（ｍ）は、アプリオリ分布（ｐｒｉｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を表し、前記第１パラメータは、Ａ、β、Ｚ
ｂ
を含むものと、前記アプリオリ分布を平均分布とし、前記尤度分布はガウス分布に従うものであり、前記事後分布を推定し、前記第１パラメータを統計して、キュリー面深さを確定するものと、である。
【０００５】
いくつかの好ましい実施形態において、前記探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のそのモホ面箇所の温度を計算するが、その方法としては、前記地震画像化データに基づいて、設定された第１タイプの岩石の、設定された第１条件で測られた波速データと結び付けて、モホ面箇所の温度を計算し、前記第１タイプの岩石は、ハルツバージャイト（ｈａｒｚｂｕｒｇｉｔｅ）、レルゾライト（Ｌｈｅｒｚｏｌｉｔｅ）を含み、前記第１条件は、高温、高圧を含む、ものである。
【０００６】
いくつかの好ましい実施形態において、岩石圏マントルの温度分布を計算するが、その方法としては、設定された第２タイプの岩石の、設定された第２条件で測られた波動パラメータに基づいて、マントル波速構造モデルにより、岩石圏マントルの温度分布を取得し、前記第２タイプの岩石は、マントル岩石を含み、前記第２条件は、温圧を含む、ものである。
【０００７】
いくつかの好ましい実施形態において、地熱田深部温度構造データを計算するが、その方法としては、
【０００８】
JPEG
2025009716000002.jpg
15
113
であり、
そのうち、Ｔ（ｚ）は、地熱田深部温度構造データを表し、Ｑ
ｓ
は、地表熱流であり、Ｔ
ｓ
は、地表温度であり、Ａ
０
は、地表発熱率であり、Ｋは、熱伝導係数であり、ｌ
ｒａｄ
は、放射性発熱輻射半径であり、Ｔ
ｒ
は、マントル断熱温度であり、Ｚは、深さを表し、ｅｒｆは、誤差関数を表す。
【０００９】
いくつかの好ましい実施形態において、前記第１データと前記第２データの温度フィッティング度を計算するが、その方法としては、
θ＝１－＜ＲＭＳＥ＞
【００１０】
JPEG
2025009716000003.jpg
9
59
であり、
そのうち、θは、温度フィッティング度を表し、＜＞は、正規化を表し、Ｔ（Ｚ
ｉ
）
ｏｂｓ
は、探査すべき深部熱源メカニズムの地熱田のその異なる深さでの温度制約情報を表し、Ｔ（Ｚ
ｉ
）
ｐｒｅ
は、地熱田深部温度構造データを表し、ｎは、データ点の個数を表す。
（【００１１】以降は省略されています）

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