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地层不整合结构的量化判识是油气藏,特别是地层不整合油气藏成藏研究的关键问题。针对断陷盆地覆盖区不整合结构研究相对局限、量化判识不够的现状,研究了济阳坳陷第三系不整合纵向结构的发育特征,将不整合结构划分为Ⅰ1,Ⅰ2 和Ⅱ三种类型,它们可通过实验室岩芯样品的分析测试量化判识。由于不整合各层结构在测井曲线上都有一定的响应,因而根据多种测井曲线构建了综合分层曲线,并用最优分割法确定了地层中不整合面的位置。在此基础上,根据GR,AC和SP 曲线建立了主成分曲线,并综合岩芯地质和分析测试研究成果,提出了量化判识不整合结构的量化标准图版。该方法应用于济阳坳陷地层不整合油气藏勘探中,取得良好效果。 相似文献
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塔里木盆地水汽含量的计算与特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用1976-2009 年塔里木盆地的和田、库车、若羌、喀什和民丰5 个探空站的实测资料计算了逐月平均水汽含量,并建立了与地面水汽压的关系式;利用这种关系式计算了盆地及周边地区28 个站水汽含量,进行了EOF分解,得出了水汽分布形式;分析了地表水汽压随高度的变化;对在盆地腹地及周边地区进行的GPS观测资料进行了水汽含量的反演,并与探空计算值进行了对比。结果表明:盆地内水汽含量有两个高值区,主要分布在盆地西部和北部的边缘地带,中心水汽含量在13~14 mm,均位于塔里木河干流、叶尔羌河流域、阿克苏河支流周围的绿洲地区。塔克拉玛干沙漠腹地是水汽的低值区中心,水汽含量仅为7~8 mm,塔中是所有站中水汽量最少的,由中心向外逐渐增加,在环塔里木盆地的西部、北部绿洲区达到最高,然后由于海拔高度的影响又逐渐减小。塔里木盆地地基GPS反演水汽数据与探空计算值存在良好的线性关系。 相似文献
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1 INTRODUCTION The typhoon is a destructive weather phenomenon that stands at the top of ten major natural disasters[1]. Typhoon-related damages are the immediate consequences of weather it brings forth, which include heavy rain, strong winds and storm surges (water gain). They cause flash floods, bring down houses and break through dams[1]. Of the research on typhoons for the recent 10 years[2], new advances have been reported on abrupt changes in the motion, structure and intensity of… 相似文献
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抗差估计等价权函数一般由正态分布统计量构造,其临界值(或称准则)一般由实际经验确定。首先分析了正态分布统计量和学生化残差统计量的区别,然后分别讨论了基于这两种统计量构造的等价权函数的区别。研究表明,利用学生化残差统计量构造的等价权函数以及顾及误差显著性水平确定的临界值,不仅考虑了观测误差的大小,而且还可以顾及了实际观测的图形强度和多余观测数,可以克服人为确定临界值可能带来的参数估计的有效性和抗差性方面的风险。 相似文献
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There is an urgent need for the development of a method that can undertake rapid, effective, and
accurate monitoring and identification of fog by satellite remote sensing, since heavy fog can cause
enormous disasters to China’s national economy and people's lives and property in the urban and coastal
areas. In this paper, the correlative relationship between the reflectivity of land surface and clouds in
different time phases is found, based on the analysis of the radiative and satellite-based spectral
characteristics of fog. Through calculation and analyses of the relative variability of the reflectivity in the
images, the threshold to identify quasi-fog areas is generated automatically. Furthermore, using the
technique of quick image run-length encoding, and in combination with such practical methods as
analyzing texture and shape fractures, smoothness, and template characteristics, the automatic
identification of fog and fog-cloud separation using meteorological satellite remote sensing images are
studied, with good results in application. 相似文献
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