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772.
致密砂岩储层孔隙度低、渗透率低、非均质性强,气层所对应的测井响应特征较为复杂,气层识别和评价难度较大,多解性突出.以三水模型、岩心、地质和试气资料为基础,采用能量谱峰值与能量加权累计法定量分析致密砂岩气层的电阻率与自由流体孔隙度组合曲线的小波多尺度能谱特征,以及小波包能量谱特征.组合曲线的多尺度小波能量谱分析方法在致密砂岩气层识别中气层的能量谱与水层的能量谱明显不同,并用其识别苏里格地区的致密砂岩气层.结果表明识别致密砂岩气层能量加权累计法定量分析比小波能量峰分析效果更好. 相似文献
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泵压是反映金刚石绳索取心钻进时井内作业是否正常的重要参数。为了进一步研究泵压波动变化与实际钻进作业之间的关系,指导钻进工作的快速、安全开展,结合江西相山河元背地区CUSD2井实际泵压波动数据及相关钻进资料,建立了适用于本井的循环系统压力损失计算模型。对比分析模型计算的理论泵压与实际泵压的波动变化趋势,将模型应用于实际钻进,在此基础上预测后续地层的泵压波动区域范围,发现7 MPa的泵压安全值不再适用于后续地层钻进,调整设置泵压安全值为10 MPa,并利用邻井泵压波动数据进一步验证其可靠性。适当调整修正理论模型,使其可应用于河元背以及相山地区绳索取心钻进中,指导该地区钻探工作。 相似文献
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南沙群岛海域长腹剑水蚤(Oithona spp.)的种类组成、数量分布及其与环境因子的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
中小型桡足类是海洋食物网中重要的中间环节,在碳循环里细菌碳和藻类碳向高营养级转化的过程中扮演重要角色。本文通过分析2013年3—4月、6—7月、9—10月和11—12月南沙群岛海域(111°30′E—112°30′E,4°30′N—11°30′N)的生态环境调查数据,对长腹剑水蚤属(Oithona)的种类组成、数量分布及其与环境因子的关系进行了研究。结果表明:(1)南沙群岛海域共出现长腹剑水蚤15种(包括1个未定种),其中线长腹水蚤(Oithona linearis)、粗长腹剑水蚤(O.robusta)和长刺长腹剑水蚤(O.longispina)为南沙群岛海域首次记录,长腹剑水蚤属种类组成沿水深变化的现象较为明显,该属虽然在南沙群岛海域广泛分布,但单种的出现频率较低,其种类出现的季节性较强;(2)南沙群岛海域的长腹剑水蚤可以划分为常见广布组群Ⅰ和低频组群Ⅱ;(3)长腹剑水蚤年均栖息密度为30ind./m3,季节变化呈单峰型,秋季最高、冬季最低,高数量区主要出现在受南沙西部沿岸流和东部沿岸流影响的近岸海域;(4)在0—750m水深范围内,长腹剑水蚤数量沿水深梯度的垂直变化明显,呈现由浅至深数量明显减少的趋势,长腹剑水蚤主要集中分布在0—75m的水层中,75—500m数量急剧降低至最低后,在500—750m基本维持不变;(5)GAM分析表明,纬度、海水温度、盐度和叶绿素a浓度对长腹剑水蚤数量均有影响,以纬度的影响最为显著,其中长腹剑水蚤属最适温度为28.6—29.2℃,最适盐度为32.6—33.2,最适叶绿素a浓度为5—10μg/L;(6)长腹剑水蚤属更适栖息于低温和低盐,且受沿岸流影响的环境中。因此,其数量分布的季节变化与季风驱动的沿岸流势力强弱密切相关。 相似文献
776.
根据2007年8月(夏季),11月(秋季),2008年1月(冬季)和2010年4月(春季)在胶州湾海域测得的p H、溶解无机碳(DIC)、总碱度(Alk),以及通过以上参数计算得到的二氧化碳分压(p CO2)的数据,结合现场的化学、水文、生物等参数,探讨和分析了该海域的二氧化碳各参数的分布特征、季节变化和影响因素。结果表明:胶州湾p H、DIC、Alk和p CO2的年变化范围分别为:7.77—8.30,1949.2—2201.8μmol/kg,2033.9—2382.5μmol/kg和89.9—745.3μatm,均呈现明显的时空变化。温度是影响胶州湾碳酸盐体系的主要影响因素之一,同时陆地径流和降水会降低海水碳酸盐体系中各参数的含量,但是人类活动和生物活动也会在一定程度上增加DIC、Alk和p CO2的含量。 相似文献
777.
开展海底滑坡运动特性研究是深水陆坡区滑坡地质灾害认识与防治的基础,建立了基于非牛顿流体欧拉-欧拉两相流理论的小尺度海底滑坡数值模型。在与实验数据和BING程序结果对比验证的基础上,模拟分析海底滑坡的一般运动规律及特性,并同无水条件下的滑坡模拟结果进行了对比。结果表明:环境水的存在可引发"滑水"现象,延长滑坡运动时间,增加运动距离,但端部最大峰值速度相对无水条件时较小;滑坡体物质组成、地形坡度、初始速度、初始厚度等因素,对最终的运动距离有较大的影响;滑坡体在运动过程中因扰动、混水而导致的屈服强度和粘滞系数的不断降低是海底滑坡长距离运动的主要原因。 相似文献
778.
基于灵敏度分析的海洋油气资源BP神经网络预测模型的优化 总被引:2,自引:2,他引:0
作者针对BP神经网络结构设计中存在的问题,提出利用灵敏度分析方法对BP神经网络预测模型进行优化。通过BP算法与参数灵敏度分析的结合,寻找网络输入属性与输出属性之间的影响因子;在保证精度的前提下优选网络输入属性,简化网络结构,以增强网络的泛化能力,减少人为主观因素对网络设计的影响。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立BP神经网络预测模型并进行了优化及预测精度评价,表明优化后的模型既能有效提高油气资源预测结果的稳定性,又不损失预测精度。 相似文献
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780.
海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法. 相似文献