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磷脂脂肪酸在地下水微生物生态学中的应用及存在的若干问题 总被引：6，自引：0，他引：6
磷脂脂肪酸(PLFA)是研究地下水微生物生态的一种新兴技术，它比基于培养基的传统方法有许多明显的优势，但同时也存在一些需要解决的问题。样品中的PLFA总量可以通过转换因子估算地下水微生物的生物量，但微生物群落组成的差异和环境的物理变化都是潜在的误差来源，以传统微生物技术互补和选择合适的转换因子可提高结果的可靠性；PLFA还可以被用来指示地下水微生物在各种环境压力下的生理状态；用特定的PLFA生物标志物、PLFA的组成模式、指纹技术来描述地下水微生物的群落结构和变化特征时，存在的主要问题是不同微生物PLFA的重叠、背景值的干扰和环境因子变化的影响，以PLFA技术为主导，借助于数学统计方法，结合传统微生物技术、核酸鉴定、同位素示踪等多种技术可望有效地消除各种干扰因子，从而揭示完整的地下水微生物的生理生态，为地下水污染的生物修复提供理论指导。 相似文献
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岩性识别是一项重要的地质基础研究内容.以交会图为代表的常规岩性识别工具虽然在构建的二维或三维图版中能够依据手动归类的测井数据点集来明确各种岩性的一系列测井响应判定,但却无法适用于致密砂岩储层,其原因是该类储层的岩性成分不仅复杂,且较多岩性的测井响应特征具有相似性.根据机器学习在数据分析上的强大性能,本文提出利用在模式识别方面能力出众的GBDT模型来解决岩性识别问题.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层测井资料为基础,通过设计两种实验来验证提出模型的岩性识别能力.为提高验证效果,在实验中加入BP、PNN和KNN三种传统模式识别模型进行对比.实验结果显示,GBDT识别准确率最高,分别为90.14％和90.41％.基于GBDT较传统模式识别模型能够给出更为准确的预测值,实验结果充分证明了提出模型不仅能有效识别致密砂岩储层岩性,在岩性识别研究领域上还具有良好的推广应用前景. 相似文献
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以交会图为代表的传统岩性识别图版无法适用于致密砂岩地层,其主要原因是大部分地层岩性的测井响应特征相似度高,难以基于图版分析被有效识别。LightGBM较传统模式识别模型能更高效地解决问题,为此采用该模型识别致密砂岩地层岩性。由于LightGBM在建模时利用了较多的超参数,导致预测结果难以保证为最优,所以采用GS算法进行优化,进而提出GS-LightGBM。实验目的层为姬塬油田西部长4+5段致密砂岩地层。提出模型的预测能力通过设计两个实验来验证。为突出验证效果,实验中加入SVM和XGBoost作为对比模型。实验结果显示,GS-XGBoost和GS-LightGBM的准确率、F1-score和AUC指标相接近,都最高,但GS-LightGBM的计算时间只有GS-XGBoost的约1/23。实验结果表明,GS-LightGBM模型可在不失精度的情况下,能快速给出预测结果,具备了在致密砂岩地层岩性识别研究上的应用价值和推广性。 相似文献
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蓝藻钙化普遍发生于淡水和盐水环境,对叠层石的形成和碳循环有重要意义。本文模拟研究了pH值、光照强度、水动力、温度等环境因子对Synechocystis sp．藻类钙化动力学的影响。实验表明,pH值为7．5的弱碱环境和一定强度的水动力条件有利于Synechocystis sp．的钙化,过低或过高的水动力都不利于钙化;在5、15和25℃三个梯度范围内,温度为25℃时有利于钙化,且钙化速率与生物量密切相关;3000 lux的光照强度下,Synechocystis sp．钙化速率最大,更高的强度下钙化速率反而急剧下降,低浓度钙离子发生的钙化作用以生物钙化为主,高浓度下以生物引发的物理化学钙化为主。 相似文献
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水环境中的重金属污染是个普遍关注的环境问题.研究[1～4]表明,细菌、真菌和藻类都可用作有效的生物吸附剂去除水中的多种金属.生物吸附技术处理含重金属废水的主要优点是成本低、吸附效率高和可再生[5].将生物质置于海藻酸钙、聚乙烯醇等包埋剂中有利于固液分离、生物质的回收再生和应用于各种滤池.本研究主要研究海藻酸钙包埋的混合SRB菌群对Ni的生物吸附行为. 相似文献
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向日葵根分泌物对针铁矿吸附Cd2+的抑制效应 总被引：1，自引：0，他引：1
向日葵根分泌物明显抑制针铁矿吸附Cd2+。随着pH的升高,针铁矿对Cd2+的吸附量升高,针铁矿对Cd2+的平衡吸附量pH在3~6时增长的幅度较大,pH>7后,对Cd2+的吸附量的增长趋于稳定。在溶液初始pH为3~8的范围内,向日葵根分泌物抑制针铁矿对Cd2+的吸附。针铁矿等温吸附Cd2+符合Langmu ir方程和Freund lich方程,吸附动力学符合二级速率方程。根分泌物的存在明显抑制针铁矿对Cd2+的吸附强度和吸附速率。表明针铁矿对Cd2+的吸附是一个熵增的吸热反应;根分泌物的存在则降低了吸附反应的自发性。 相似文献
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致密砂岩储层的研究对于当前国内油气勘探进展至关重要.准确掌握致密砂岩储层特征是开展油藏描述和有利区优选等工作的重要前提,而获取储层表征参数又是刻画储层特征的关键,所以储层参数预测技术逐渐成为当前研究热点之一.渗透率是划分油气水层以及后续井开发工程的重点分析要素.对于致密砂岩储层而言,因其非均质性强,使得渗透率很难用常规方法准确求取.为此,本文根据机器学习在数据分析上的强大性能,提出利用GBDT技术预测致密砂岩储层渗透率.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层测井资料为基础,通过设计2个实验来验证提出方法预测效果.为突出提出方法的预测能力,在实验中引入逐步迭代、Timur模型和BP模型进行对比.2个实验结果显示提出方法得到的拟合误差最小,证明GBDT技术能够有效用于致密砂岩储层渗透率预测,并且预测资料仅需测井数据,无需其他实验数据支撑,表明技术具有良好的推广性. 相似文献
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针对我国铁矿矿产资源储量数据一直处于分散状态,没有发挥其应有价值的实际情况,对全国性铁矿资源潜力数据的共享与应用进行了深入研究.系统地梳理了以矿区作为基本单元的全国2 026个大中型铁矿的资源潜力信息,基于Oracle Spatial和面向对象特性建立了可兼容其他矿种的铁矿空间数据模型,以Web服务为基本组件的面向服务体系结构搭建系统基础框架,采用面向对象程序设计语言实现目标系统.结合系统对我国铁矿类型、铁矿资源潜力预测等进行了分析,统计结果表明:预测铁矿资源潜力为600.233 2 亿t,预测有资源潜力的矿区为389处,15个铁矿找矿远景区的潜在资源量为378 亿t.这种松耦合的系统框架易扩展与集成,从而可方便地为其他系统提供数据支撑. 相似文献
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交会图在致密砂岩储集层应用上难以奏效,其主要原因是多种储集层岩性具有相似测井响应特征而难以在交会图版中被有效分辨.众多机器学习技术可有效分辨属性相似度高的数据,为此识别性能出众的GBDT(gradient boosting decision tree,梯度提升决策树)常被用来解决致密砂岩储集层岩性识别问题.但GBDT使用较多超参数致训练模型难以最优化,本文选用PSO(particle swarm optimization,粒子群算法)来解决优化问题,进而提出PSO-GBDT模型.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储集层为研究对象,通过设计两个实验来验证提出模型的识别能力.实验结果表明,PSO-GBDT岩性识别准确率分别为(90.37％,88.20％)和(93.48％,90.16％),高于其他验证模型.该模型能有效解决致密砂岩储集层岩性识别问题,在岩性识别研究上具有良好的推广应用前景. 相似文献
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生物吸附法是含重金属废水处理技术一种新兴的、颇具应用前景的技术.与传统处理技术相比,它具有效率高和运行成本低等优点[1～3].生物吸附法去除重金属的机理主要有细胞外积累/沉淀、细胞表面吸附/沉淀和细胞内积累[4].研究表明,胞外聚合物(EPS)在去除水溶液中的重金属中起重要作用[5～9].虽然已有大量的文献报道了细菌、真菌等微生物吸附重金属,但有关微生物分泌的EPS吸附重金属的行为和机理研究还相对薄弱.本研究的目标是研究硫酸盐还原菌(SRB)分泌的EPS对Ni2+的吸附行为及其机理. 相似文献