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181.
182.
通过系统研究神东矿区主要可采煤层的煤岩特征,以及神木煤的热解试验结果,探讨了不同煤岩组成的生烃性能。研究认为,神东煤有机质含量高;热解液态烃产率低,气态烃产率较高;镜质组含量与生烃潜量具有明显的正相关关系,煤中丰富的镜质组是主要的成烃母质。不同煤岩成分和类型的研究结果表明,亮型煤生烃性能最好,母质最优;暗型煤生烃性能及母质较差。 相似文献
183.
鄂尔多斯盆地煤成气与油型气成因类型鉴别模式研究 总被引:6,自引:1,他引:5
本文依据鄂尔多斯盆地不同层位天气气中CH4C2H6和CO2的碳同位互不特征,建立了适合本区地质条件的两种天气气成因类型判别模式,即δ^13~δ^13Cco2判别模式和△δ^131-2~δ^13C2判别模式。 相似文献
184.
采用当前方法测量地震形变场时,不能有效去除地震图像中存在的噪声,得到的测量结果与实际结果之间的误差较大,存在抗干扰性差和测量精准度低的问题。提出基于无人机摄影的地震形变场测量技术,对无人机摄影得到的主图像和辅图像做配准处理,采用SAR处理器处理图像数据,得到干涉图。利用SUSAN算法检测干涉图的边缘,通过K均值方法划分模板区域中存在的特征值类别,根据划分结果得到干涉图的相关参数和噪声区域,结合非线性扩散方法和SUSAN算法完成干涉图的去噪处理,依据基线估计去除干涉图中存在的平地效应,利用网络流算法完成相位解缠,获得地形相位值,绘制地震形变图,完成地震形变场的测量。实验结果表明,所提方法的抗干扰性强、测量精准度高。 相似文献
185.
Based on the scales transformation of electromagnetic theory, the analytical expressions of electric fields inside and outside a magnetised cold plasma sphere are presented by reforming the spherical electromagnetic parameter. The obtained results are in good agreement with that in the literature. The angle between the direction of inside field and that of outside field is derived. In S wave band, calculations for the effects induced by parameters of the inner field are established. Simulations show that the angle between incident field and the outside magnetic field influences the inner field remarkably. The inner field will increase as the electron density increases. The inner field varies with frequency nonlinearly. There is an angle between the inner field and the incident field, it changes nonlinearly with the frequency. 相似文献
186.
陕西苹果干旱指数研究及基于县域单元的苹果干旱风险分布 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效利用气候资源,趋利避害,合理规划和发展陕西苹果产业,促进县域苹果种植布局优化和健康、可持续生产,结合陕西省苹果种植区地理、气候的实际特征,计算和分析了代表不同气候类型的4个代表县的苹果各生育期的干旱指数;并对4个代表县进行了分生育期的苹果干旱风险分布分析。结果显示:萌芽—幼果期是陕西苹果全生育期旱情最重时段,其次是果实膨大期和着色—成熟期,再次是越冬期;延安果区苹果全生育期的旱情在整个陕西果区最为严重,其次是渭北东部果区,再次是渭北西部果区,关中果区苹果全生育期旱情相对最轻。研究成果可为陕西苹果不同生育期、不同果区的防旱抗灾工作开展和县域单元内苹果产业防灾减灾决策提供参考。 相似文献
187.
188.
189.
分析了传统测井解释方法的局限性。从神经网络的机理、特点出发,提出了一种基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法。首先选取适当的测井资料向量组成一个训练模式对,由多个训练模式对构成一个学习样本集。通过神经网络的学习,使网络记住这些特征并形成预测模型,最后根据预测模型计算相应参数。以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,预测了孔隙度与渗透率,并与实测值进行了对比。上述实例分析表明,该方法用于砂岩型铀矿预测岩性、孔隙度和渗透率具有一定的可行性。与传统方法相比,该方法不需要建立具体的解释模型和计算公式,有较好的适应性和预测精度。基于人工智能神经网络技术的岩性识别、孔隙度和渗透率预测方法具有较高的实用价值。 相似文献
190.