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一种新的储层孔隙成因类型--石英溶解型次生孔隙 总被引:26,自引:2,他引:26
石英作为碎屑岩储层中的一种难溶组分,普遍认为它和次生孔隙的形成关系不十分密切。研究认为泌阳凹陷核桃园组储层中的碎屑石英颗粒存在明显的溶解现象,并形成以石英直接溶解型孔隙为主的储集空间特征。石英颗粒被溶解的部分在薄片中所占的范围为 2 %~ 7%者常见,高者达 8%以上,在总孔隙中所占的相对含量也多数在10 %~ 35 %之间,早成岩B期是其最主要形成期。石英溶解型次生孔隙的大量存在为碎屑岩储层中SiO2 胶结物及次生孔隙成因等问题的解释以及储层预测和评价提供了新的可能性。 相似文献
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油气差异泵吸作用机理探讨——以泌阳凹陷为例 总被引:5,自引:1,他引:5
通过对泌阳凹陷油气成藏过程的系统研究,发现在差异抬升过程中,深凹源岩区抬升幅度小,凹陷四周圈闭发育区抬升幅度大,差异抬升运动导致源岩和圈闭之间的势能差急剧增大,从而促使油气大规模沿砂体向圈闭充注,这一过程类似于水泵抽水的过程,据此,文中提出了油气泵吸作用和油气差异泵吸作用的概念及机理,并以泌阳凹陷为例讨论了油气差异泵吸作用的形成条件、主要影响因素及油气差异泵吸作用对油气差异分布的控制作用。研究表明:影响油气差异泵吸作用的因素主要有势能梯度、通道质量和泵源配置及油气运移距离;泌阳凹陷油气分布总体上受成藏运聚系统的控制,在各运聚系统内油气分布受油气差异泵吸作用的控制,其中势能梯度、泵源配置及油气运移距离是影响油气差异分布的主要因素,而在每一个大泵(复合泵)内部,通道质量差异是影响油气差异分布的主要因素。 相似文献
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Accurate water level forecasts are essential for flood warning. This study adopts a data‐driven approach based on the adaptive network–based fuzzy inference system (ANFIS) to forecast the daily water levels of the Lower Mekong River at Pakse, Lao People's Democratic Republic. ANFIS is a hybrid system combining fuzzy inference system and artificial neural networks. Five ANFIS models were developed to provide water level forecasts from 1 to 5 days ahead, respectively. The results show that although ANFIS forecasts of water levels up to three lead days satisfied the benchmark, four‐ and five‐lead‐day forecasts were only slightly better in performance compared with the currently adopted operational model. This limitation is imposed by the auto‐ and cross‐correlations of the water level time series. Output updating procedures based on the autoregressive (AR) and recursive AR (RAR) models were used to enhance ANFIS model outputs. The RAR model performed better than the AR model. In addition, a partial recursive procedure that reduced the number of recursive steps when applying the AR or the RAR model for multi‐step‐ahead error prediction was superior to the fully recursive procedure. The RAR‐based partial recursive updating procedure significantly improved three‐, four‐ and five‐lead‐day forecasts. Our study further shows that for long lead times, ANFIS model errors are dominated by lag time errors. Although the ANFIS model with the RAR‐based partial recursive updating procedure provided the best results, this method was able to reduce the lag time errors significantly for the falling limbs only. Improvements for the rising limbs were modest. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献