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基于我国4个主要含油气盆地146口钻井天然气中汞含量分析,并结合气体地球化学分析,识别了我国主要含油气盆地天然气中汞的来源与分布特征.研究表明,我国含油气盆地天然气中汞的含量差异较大,分布在0.01~4050μg/m3,其中汞含量最高的气井位于松辽盆地徐深气田.克拉通盆地中汞含量相对较低,其中塔里木盆地次生气藏中汞含量最低;在裂谷盆地中由于存在深切基底的大断裂,存在深部流体混入的地质条件,天然气中的汞含量可能异常高,例如松辽盆地徐深气田.在深大断裂不发育的相对稳定盆地,天然气中汞主要是有机成因;在有深部流体混入的裂谷盆地气藏中,天然气中的汞可能主要来自深部,并且以汞含量和R/Ra值异常高为主要特征. 相似文献
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地震前电磁辐射信息特征研究 总被引:2,自引:0,他引:2
反映电磁辐射信息的地震前异常变化很多,但都有一个震前平静-加强-平静然后发震的特征,为了更好地体现这种特征,根据十几年来河北廊坊电磁台网的观测资料,通过给不同强度段的各台日信息量赋予不同的权值,并把当日各台权值累加来反映当日内多台信息量集中的强弱,然后把上述权累加和用一种不连续积分的方法反映异常的持续时间,通过对监测范围内4次Ms≥5.0地震震例分析,发现该方法反映震前异常特征明显,短临效果很好, 相似文献
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据CatherineMcCammon等报道,在巴西Luiz河发现的金刚石中含有一些矿物包裹体,其中有(Mg,Fe,Al)(Si,Al)O3,(Mg,Fe)O,CasiO3和四面体的铁铝-镁铝榴石混合物(tetragonalalmandine-pyropephase,下简称为TAPP),通过研究其氧化状态,就能了解一些下地幔的信息。含有包裹体的金刚石来自下地幔。通过对其内部包裹体周围的微裂隙检查,包裹体内部矿物压力测定及同位素研究,可以证明金刚石在后来的地质作用中未改变其化学成分。包裹体中的(Mg,Al)(Si,Al)O3在下地幔可能以钙钛矿的形式存在,而TAPP则是其原始相。… 相似文献
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日本京都大学防灾研究所石川有三先生于1979年5月下旬来华,与国家地震局地球物理研究所同志合作开展地震预报问题的研究,至今已有九个多月。在此期间,除在北京工作外,他曾先后去河北、辽宁、陕西、四川及云南等省进行专业考察和收集部份有关资料,在工作过程中与我国有关地区的地震工作者进行了较广泛的学术交流,并参观访问了一些专业台站和群测点,通过这些活动,也进一步增进了中日两国地震工作者的相互了解和友谊。石川先生这次在各地逗留的时间较长,接触的面较广,因而对我国地震预报研究工作的现状,可能了解得较全面一些。他于今年2月上旬为本刊撰写了题为《一个日本人所看到的中国地震预报研究工作》的综述文章如下: 相似文献
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This paper deduces the expression of the Schottky contact capacitance of AlGaN/AlN/GaN high electron mobility transistors (HEMTs), which will help to understand the electron depleting process. Some material parameters related with capacitance--voltage profiling are given in the expression. Detailed analysis of the forward-biased capacitance has been carried on. The gate capacitance of undoped AlGaN/AlN/GaN HEMT will fall under forward bias. If a rising profile is obviously observed, the donor-like impurity or trap is possibly introduced in the barrier. 相似文献
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The offshore jacket platform is a complex and time-varying nonlinear system,which can be excited of harmful vibration by external loads.It is difficult to obtain an ideal control performance for passive control methods or traditional active control methods based on accurate mathematic model.In this paper,an adaptive inverse control method is proposed on the basis of novel rough neural networks (RNN) to control the harmful vibration of the offshore jacket platform,and the offshore jacket platform model is established by dynamic stiffness matrix (DSM) method.Benefited from the nonlinear processing ability of the neural networks and data interpretation ability of the rough set theory,RNN is utilized to identify the predictive inverse model of the offshore jacket platform system.Then the identified model is used as the adaptive predictive inverse controller to control the harmful vibration caused by wave and wind loads,and to deal with the delay problem caused by signal transmission in the control process.The numerical results show that the constructed novel RNN has advantages such as clear structure,fast training speed and strong error-tolerance ability,and the proposed method based on RNN can effectively control the harmfid vibration of the offshore jacket platform. 相似文献