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151.
塔里木河下游胡杨气体交换特性及其环境解释 总被引:9,自引:9,他引:9
结合塔里木河下游不同地下水埋深下胡杨的气体交换参数及其环境因子的实测结果,探讨地下水位及环境因子对胡杨光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(gs)、水分利用效率(WUE)等气体交换参数的影响规律。研究表明:随着地下水位下降,胡杨净光合速率和蒸腾速率日变化最大值提前,地下水埋深越深,净光合速率“双峰”曲线趋势越明显,地下水位4.37 m以上时,蒸腾速率呈“双峰”曲线,当地下水位下降到5.91 m时,蒸腾速率呈“单峰”曲线;低地下水埋深下,光合作用受抑制的主要原因是气孔限制;随着地下水位下降,光合抑制的主要原因则是非气孔限制;适度水分胁迫有利于提高胡杨水分利用效率\.同时,结果显示: 4 m为胡杨的合理生态水位,地下水位为4~5 m时,胡杨受到轻度水分胁迫,低于6 m,胡杨受水分胁迫加剧。 相似文献
152.
153.
154.
ODP204航次天然气水合物的可能有利储层——浊积层 总被引:3,自引:1,他引:3
为了解岩性在天然气水合物分布中的作用, 利用岩矿鉴定、扫描电镜和能谱法对ODP204航次的 4个站位 10个钻孔共计 115个沉积物样品进行分析, 发现沉积物中矿物成分基本相近, 以粘土矿物为主, 含少量以石英为主的陆源碎屑。样品中含有丰富的硅藻和有孔虫等微体化石, 可形成硅藻粘土—硅藻土、有孔虫硅藻土或凝灰质硅质生物粘土。石英碎屑大多呈棱角状, 粒径小、含量少, 同时, 样品中可见透镜体、团块或旋涡状层状结构以及杂乱堆积的斑杂构造。上述特征表明沉积物为含有大量深海或半深海的浊流沉积物或其夹层。由于钻井岩心中有相当部分的天然气水合物样品分布在上述沉积物中, 推断这些浊流沉积物很可能是ODP204航次天然气水合物的有利储层。 相似文献
155.
氩同位素用于库车坳陷天然气主力气源岩判识 总被引:7,自引:0,他引:7
稀有气体是天然气中指示其地球化学特征的重要组分,放射成因氩( Arr)的年代积累效应广泛应用于同位素定年和天然气的气源对比.本文系统地讨论了 40Ar的形成机理及其运移进入气藏的过程,利用 40Ar的母体元素 K在煤和煤系泥岩中的丰度差异,分析了以煤和煤系泥岩为母源的天然气 40Ar/36Ar同位素组成上的不同,并利用这种差异对煤系中煤岩或煤系泥岩为源岩的天然气藏的主力源岩进行了判识,继而建立了利用氩同位素组成判识煤系烃源岩主力源岩的方法.利用此方法对塔里木盆地库车坳陷三叠系-侏罗系煤与煤系泥岩互层的烃源岩进行了探讨, 数学计算结果表明该区主力源岩为煤系泥岩, 煤对天然气藏的贡献较小. 相似文献
156.
157.
银额盆地哈日凹陷Y井钻遇多层天然气显示层,并对井深2946.0~2951.0m井段射孔压裂,获天然气9.15×104m3/d(无阻流量)。对浅层天然气显示层确定为白垩系银根组无异议,但获得工业气流的产层时代归属尚存争议。通过镜质体反射率(Ro)随深度的变化规律的研究,以及利用钻井岩心实验分析获得泥岩地球化学特征对沉积物源区沉积环境的判别,约束了二叠系与白垩系巴音戈壁组的不整合界面位于第9次取心(岩心底深2593.80m)与第10次取心(岩心顶深2909.60m)之间;地球物理测井自然伽马、电阻率等曲线在2792.0m出现突变,确定二叠系与白垩系巴音戈壁组的不整合界面为2792.0m。明确了Y井天然气产层为二叠系,指示了二叠系良好的油气资源前景,区内今后油气勘探应以二叠系为主要目的层。 相似文献
158.
观测系统设计在地震勘探中起着至关重要的作用,最佳观测系统不仅可以提高资料品质,还能够降低采集成本。通过对海洋垂直缆(vertical cable,VC)进行正演模拟我们发现,随着偏移距的增大,同相轴会出现交叉、合并现象,地层顺序也会发生变化。我们针对单VC和多VC的特点,分别设计了相应的观测系统。然后对所设计的观测系统进行评价与优化,并得出了一些有益的结论:采用增加激发点密度的方法对面元覆盖次数的改善效果要好于采用增加激发面积的方法对面元覆盖次数的改善效果;当目标层存在倾角时,通过在构造走向上增加激发线条数,同时在下倾方向上增加激发线长度可以补偿照明损失;当目标层为背斜或向斜时,通过增大最大环半径来增加背斜和向斜照明范围的方法奏效甚微;当激发面积和接收面积相等时,通过同时增大激发面积和接收面积来提高中心区域面元覆盖次数的方法行不通,而当激发面积大于接收面积时则该问题得以解决。 相似文献
159.
随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV(Mean Impact Value)技术与LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。 相似文献
160.