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根据煤田三维地震观测系统设计现状,指出常规的的评价参数已不能完整反映观测系统的性能。在煤田精细构造和岩性勘探中,还需增加对采集脚印、反射弥散、目的层照明度和照明率等属性的分析。通过对几种观测系统从循环节、唯一炮检距覆盖次数、炮检距变化系数等属性的分析讨论,认为:①对目前常用的1/2横向滚动的束状观测系统应通过减少滚动线数进行优化;②在低信噪比和静较正问题突出、勘探目的以构造为主的地区,应采用有利于构造成像的窄方位观测系统,在高信噪比和静较正问题不突出的地区,应采用有利于提高分辨率和储层预测的宽方位观测系统;③同类型观测系统就其面元属性而言,斜交型观测系统普遍优于正交型观测系统。 相似文献
922.
烷基苯系列化合物广泛分布在岩石圈中,但其母质来源和指示意义仍存在一定争议。对四川盆地晚三叠世须家河组和鄂尔多斯盆地晚三叠世延长组烃源岩样品进行了岩石热解及GC-MS(GC-MS-MS)分析,检测出一系列的长直链烷基苯及其异构体。烃源岩基本地球化学参数表明四川盆地和鄂尔多斯盆地样品均遭受过较强程度的微生物降解作用,有机质类型以腐殖腐泥型为主,埋藏期间经历过一定程度的黏土矿物催化作用,以弱氧化的淡水沉积为主。此外,两个研究区样品中长直链烷基苯及其异构体的相对含量呈现出相反的分布模式,在前人研究基础上并结合研究区烃源岩沉积环境和热演化背景,认为烷基苯系列化合物可能来自于类脂化合物(如脂肪酸和脂肪醇)或简单芳烃化合物与类脂化合物的反应,且热作用会导致长直链烷基苯向其异构体转化。综合以上研究表明长直链烷基苯及其异构体可以作为一种指示有机质热演化程度和母质来源的有效参数。 相似文献
923.
石英砂原矿质量的优劣,有害杂质铁、铝的赋存状态及其在各粒级砂矿中的分布,是决定选矿效果的关键。当有害杂质赋存于泥中或呈颗粒状态存在时,通过水洗脱泥,螺旋溜槽流程极易选别,水力分级和振动筛起到去粗弃细的效果;擦洗可除去部分薄膜铁,而包裹铁、固溶铁一般难于剔除。福建生产玻璃砂的矿山均采用喷射泵采砂船水下开采,自上而下玻璃砂、型砂一次采空,建议选矿样要按大块段采集,玻璃砂、型砂分别包装,先作小样除铁效果试验并确定玻璃砂、型砂的混合比例,再进行选矿流程试验,以免造成整个样品达不到选矿目的。 相似文献
924.
高效混叠采集技术可以实现多组激发源同时激发产生地震波场,大大提高采集效率,但是由于相邻激发源之间较短的等待时间,会使得地震数据产生严重的混叠干扰,影响地震数据成像质量。针对此问题,设计了一种改进型seislet域迭代阈值压制混叠噪声方法。该方法首先采用中值滤波对经过NMO后的混叠数据进行滤波,然后利用seislet域迭代阈值去噪技术提取剩余的有效信号,并和经过中值滤波后的结果相加,接着再利用混叠算子计算去混叠噪声后地震数据的伪分离结果,然后求取该伪分离数据和原始混叠地震数据的差值,再次重复上述步骤,将每步骤提取的剩余有效信号进行累加,直到信噪比达到期望值,输出最终压制混叠噪声的地震数据。通过数据验证,本文改进方法可以在压制混叠干扰的同时,有效的保护信号。 相似文献
925.
926.
927.
928.
通过对湛江湖光岩玛珥湖现代环境介质(水体和表层沉积物)中的长链烷基二醇类化合物的定性和定量分析,检测出了一系列的长链烷基二醇化合物,包括1,13-C28、1,13-C30、1,14-C30、1,15-C30和1,15-C32.表层水体中1,14-C30相对含量最高,中层水体中1,15-C30相对含量最高,而底层水体中1,13-C30相对含量最高.推测1,14-C30主要来源于硅藻,但也不排除异鞭藻来源.1,13-C28可能同时具有黄绿藻和硅藻来源.1,13-C30、1,15-C30和1,15-C32长链化合物主要来源于黄绿藻(Eustigmatophytes),但也存在其他藻类来源.表层沉积物中长链烷基二醇化合物的分布与中层水体颗粒物各二醇类化合物的分布相似,表明湖光岩玛珥湖沉积物中长链烷基二醇类化合物主要来源于浮游藻类.湖泊水体颗粒物中二醇指数(DIX)同实测的湖泊水体温度具有很强的线性相关性,而表层沉积物中DIX一致,表明湖光岩玛珥湖中二醇指数能够用来作为水体温度的替代性指标.此研究结果为长链烷基二醇类化合物在湖泊古环境重建应用中提供了现代过程证据. 相似文献
929.
Q区块目的层为砂泥岩薄互层,常规方法预测的储层精度不能满足油田时下的需求。通过调研,认为薄互层具有各向异性,“两宽一高”地震数据的出现,为各向异性解释提供了数据基础。通过理论分析,采用分方位马尔科夫链地质统计反演预测储层展布规律。该方法将马尔科夫链转移概率与贝叶斯遗传概率相结合,利用地震波组特征进行约束,同时,方位信息的加入为储层预测精度的提高提供了选项。突破了以往只在碳酸盐岩及基岩各向异性反演的认知限制,使碎屑岩薄储层中的各向异性得以体现。通过理论与实践结合,证实了优势方位的储层预测精度优于其他方位。 相似文献
930.
高斯过程回归(GPR)是一种基于贝叶斯理论的监督学习算法,在基于数据驱动(DDM)的模型结构不确定性分析中具有广泛应用。目前研究中通常假设物理参数和超参独立并进行联立识别,这会导致参数补偿。文章提出两步识别DDM量化模型结构误差,并通过2个地下水模型案例,分别在不考虑模型结构误差、考虑模型结构误差(联立识别DDM、两步识别DDM)的情况下,对比分析了参数识别和模型预测结果。结果表明,不考虑模型结构误差直接进行参数识别时,为补偿结构误差,物理参数会过度拟合,从而影响模型预测效果。基于DDM刻画模型结构偏差时,物理参数和超参的独立性假设会影响参数识别结果。提出的两步识别DDM法没有假设物理参数和超参独立,能够减少参数过度拟合效应,从而更准确刻画结构误差,有效提高了模型的预测性能。 相似文献