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<正>记者近日从自然资源部国土空间生态修复司获悉,经过严格评审,辽宁丹东,山东青岛、日照和威海,江苏连云港,浙江台州、温州,福建莆田,广西北海,海南海口10个城市入选国家"蓝色海湾整治行动"城市。"蓝色海湾整治行动"是我国"十三五"规划纲要中的重大海洋 相似文献
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渤海石臼坨凸起沙河街组发育一套湖相混积岩岩性段,呈现出良好的油气显示.利用显微岩石与矿物学观察、扫描电镜、电子探针、碳氧同位素地球化学、气液包裹体温度分析等方法技术,研究总结了渤海石臼坨凸起古近系沙河街组混积岩的成岩作用和孔隙演化特征.沙河街组混积岩储层主要为陆源碎屑质-碳酸盐混积岩,储集空间主要为残余原生粒间孔和生物体腔孔,为高孔高渗储层.储层中发育的成岩作用主要有:①压实作用;②胶结作用,主要为颗粒包壳、孔隙衬垫与充填和交代白云石等自生白云石胶结作用,自生白云石具有典型的多期生长特征;③溶蚀作用,主要为陆源碎屑中的长石、岩屑等的溶蚀,其次是早期衬垫白云石的溶蚀.伴随成岩演化,储层孔隙度由初始的40%演变到现今的22%.早期孔隙衬垫白云石、长石溶蚀对古近系沙河街组混积岩中的有利储层发育具有重要控制作用. 相似文献
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江苏省土壤重金属分布特征与污染源初步研究 总被引:4,自引:2,他引:2
以24 186个表层土壤(0~20 cm)和6 127个深层土壤(150~200 cm)样品之Cd、Hg、Pb、As等含量数据为基础,研究了江苏全省土壤环境的重金属分布与主要污染特征.结果表明.全省自然土壤环境与人为活动土壤环境的重金属元素分布都不均匀,但人为活动土壤环境中的不均衡程度远高于自然土壤环境:全省农田中有1.02%的土壤受到Cd、Hg、Pb等8种重金属的严重污染,苏州市、无锡市土壤环境被重金属污染的程度相对严重;工业化、城市化进程中的人为活动及自然地质作用都是引起江苏局部土壤重金属污染的重要原因,自然成因的重金属污染土壤多呈面状、多元素、低强度、双层污染等特点,从而与人为成因的重金属污染土壤有所区别. 相似文献
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准噶尔盆地南缘中段紫泥泉子组三段(E1-2z3)储集性能好,是本区油气勘探的重要层段。储层的分布与物源有密切的成生联系,物源体系分析是油气勘探的一项重要工作。本文基于研究区内钻井和野外露头剖面的重矿物资料,对重矿物含量变化及平面分布特征进行分析,划分出不同的重矿物分区,同时对工区内钻井的砂砾岩厚度进行统计,并分析其在平面上的展布特征,确定了准噶尔盆地南缘紫泥泉子组三段物源体系,为下一步沉积体系的精细研究和储层预测奠定了基础。 相似文献
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"OneGeology计划"中文名为"同一个地质计划"、"地质一体化计划"或者"世界大地质计划",其目的是建立一个包含多个国际组织和国家的地质调查机构参与的全球数字地质图共享系统。该计划应用J2EE和WebGIS技术,以网络为平台提供各种比例尺的地质图,参与该项目的国家通过发布基于开放地理信息系统协会(OGC)标准的网络服务并将访问接口注册到OneGeology门户网站实现地质图空间数据的共享。本文以中国新建成的1∶100万国际分幅地质图空间数据库为基础,应用"OneGeology计划"的有关标准和要求,进行数字地质图共享试点研究,为建立中国小比例尺数字地质图共享系统"OneGeology-China"奠定基础。 相似文献
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为确保水下自主航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)地磁导航的可靠性及其航迹规划的合理性,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和改进反向传播(back-propagation, BP)神经网络结合的候选地磁匹配区自组织优化分类方法。将候选地磁匹配区的分类问题统一在模式识别的框架下,首先,采用PCA对若干地磁图特征参数进行线性变换,获取独立的主成分特征参量;然后,利用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的初始权阈值来提高候选地磁匹配区适配性分类的准确性;最后,借助GA-BP神经网络来构建地磁图特征参数和匹配性能的映射关系,完成地磁适配区的自动识别。仿真实验结果表明,该自组织优化分类方法在地磁导航适配区选取方面具有较高的分类精度和可靠性,为AUV的高精度长航时自主导航提供重要保障。 相似文献
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为了提高卫星钟差预报的精度,针对钟差数据中量级较小的误差,提出了一种基于中位数的小波阈值法钟差数据预处理策略。首先,利用小波阈值方法将钟差数据进行分解,得到分解后的高频系数和低频系数。然后,利用中位数法处理各层影响阈值设置的高频系数,通过处理后的高频系数计算阈值,从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后,用北斗二号卫星钟差数据进行了验证,结果表明,利用所提方法处理后的钟差数据建模,小波神经网络(wavelet neural network,WNN)模型预报的精度提高约14.1%,预报稳定性提高约19.7%。该方法可以有效剔除钟差历史观测序列中量级较小的误差,改善钟差数据质量,从而提高模型钟差预报的精度。 相似文献