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141.
页岩气的有效开发依赖水平井的压裂效果,而页岩脆性是影响页岩压裂的关键因素。通过对比分析现有的3种脆性指数计算方法,即矿物脆性指数计算法、岩石力学脆性指数计算法、基于多元回归脆性指数计算法,优选基于多元回归的脆性指数计算法计算五峰—龙马溪组(简称龙马溪组)页岩储层脆性指数。以四川盆地东部南川地区龙马溪组海相页岩气为例,利用南川地区三维地震资料叠前反演方法,获取多元回归脆性指数计算方程所需的参数,预测页岩脆性指数。结果表明,在已有钻井矿物脆性指标约束下,叠前反演法计算的脆性指数平面预测效果较好,且与实际压裂数据具有较好的一致性,能够满足南川地区页岩气勘探开发的需要。 相似文献
142.
采用TCLP法、内梅罗综合污染指数、嵌入Igeo综合污染指数法等方法对贵州织金县某煤矿区周边农田土壤重金属进行评价。土壤中Cd、Cr、Cu、Ni、Hg和Zn的含量范围分别为0.79~2.08 mg·kg-1、144.20~464.40 mg·kg-1、91.63~187.50 mg·kg-1、48.13~104.47 mg·kg-1、0.14~2.33 mg·kg-1、144.35~265.89 mg·kg-1,所有土壤样点的Cd、Cr、Cu和Ni含量均已超过国家土壤环境质量二级标准,部分土壤样点的Hg和Zn含量超过二级标准。TCLP法评价结果所有土壤样点均未受到重金属污染;内梅罗综合污染指数法评价结果为农田土壤重金属生态风险处于安全水平;嵌入Igeo综合污染指数法评价结果表明,90%的土壤达到中度污染以上,其中65%的土壤处于中度污染,25%的土壤受到中度至重度污染;潜在生态危害指数法评价表明,所有土壤样点重金属均处于轻微生态风险水平。针对不同评价方法得出的结果存在差异的情况,在评价土壤重金属污染状况时,应根据评价目标的差异选择合适的评价方法。 相似文献
143.
144.
145.
146.
选取关中平原2008-2016年的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)遥感干旱监测结果,基于最优的干旱影响评估方法确定冬小麦各生育时期干旱对其单产的影响权重,构建县域尺度加权VTCI与小麦单产间的一元线性回归模型,并结合求和自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)对各县(区)的冬小麦单产进行估测及向前一、二、三旬的预测。结果表明,基于改进的层次分析法与熵值法的最优组合赋权法对冬小麦各生育时期的权重确定较合理,以拔节期(0.489)最大,抽穗-灌浆期(0.427)次之,返青期(0.035)与乳熟期(0.049)较小;加权VTCI与小麦单产之间的相关性显著,单产估测精度较高;向前一、二、三旬的单产预测精度均较高,且以向前一旬的预测精度最高,有76.9%的相对误差小于2.0%,71.6%的均方根误差小于75.0 kg/hm2。 相似文献
147.
为了分析云南元谋干热河谷典型冲沟插值误差的空间分布特征,采用反距离加权(inverse distance weighting,IDW)、局部多项式(local polynomial interpolation,LPI)、张力样条(spline with tension,ST)、析取克里格(disjunctive Kriging,DK)以及不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)模型方法对高程采样点进行插值,用交叉验证法、相对差系数及沟谷线差异衡量其插值精度。遴选高程误差大于1 m的误差点,用变异系数(coefficient of variation,CV)、全局Moran指数和Getis-Ord Gi*指数分析其空间格局特征。结果表明:TIN和DK精度较高,IDW精度最低;高程误差均呈聚集分布,聚集程度TIN > LPI > DK > ST > IDW;高程误差均呈空间正自相关,TIN模型插值误差的自相关程度最高;误差热点位于坡度大的区域。 相似文献
148.
基于阜新市的土壤多样性与土地利用类型关联性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以阜新市为研究对象,将土地利用动态演变的模拟和预测以及关联分析测度方法应用于土壤多样性和土地利用类型关联性分析的研究中。选取1985—2015年间8个时期的遥感影像进行土地利用分类,并基于土壤矢量数据,对阜新市土壤和土地利用的多样性进行初步分析和定量化研究,探究了土壤与土地利用之间的关联性。研究结果表明:对阜新市土壤多样性指数影响因子的关联度从大到小依次是城镇、农用地、林地、水域、其他,关联度值分别为0.850 6、0.747 7、0.779 5、0.803 3、0.641 9,选取城镇、农用地、林地和水域这4个因子作为多元线性回归模型中的自变量参数,对土壤多样性指数进行预测,得到相关系数R=0.990,因此,4个因子对土壤多样性指数影响具有较强的关联性。由此可见,大规模土地利用变化是引起土壤多样性变化的一个首要驱动因子。 相似文献
149.
从水压力、水管理、水污染、灾害风险及社会经济效应5个要素出发,构建水环境综合评价体系,并用均值法求得水环境综合评价指数,对我国31个省(市、自治区)的水环境状况进行评价。以人口数量为权重将分省(市、自治区)要素指标转化为流域尺度,对我国十大流域片进行水环境评价及5个单要素分析,指出地域间水环境差异及水环境问题。 相似文献
150.