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以高斯理论为基础计算弯曲钻孔节点空间坐标 总被引:1,自引:0,他引:1
为了拟合出更加接近钻孔实际的曲线,结合钻孔测斜实际,以严密的高斯理论为基础,给出了以钻孔天顶角和倾角为参数的弯曲钻孔的参数方程。并在此基础上,推出了钻孔曲线各点的计算公式,更准确地描述了钻孔的实际情况,为后续工作剖面图的绘制和储量计算提供了基础。这里使用高斯和折线法作为一个实例,对比计算了赤土店铅锌矿区ZK13002钻孔。计算结果表明:在钻孔曲线形状、累计弧长、插值点特征等多个方面的高斯法都优于折线法,而因算法的改变引起的工作量又是很小的。 相似文献
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利用国家气象中心GRAPES人工增雨云系模式,选取2008年7月4日重庆地区一次降水过程进行数值模拟,分析了重庆地区降雨天气的水汽分布、云系宏微观分布、云中微物理转化和增雨潜力等特征。结果表明:本次降水大气过程中,重庆地区水汽含量极为丰富,水汽分布与地形分布呈明显的对应关系,低层水汽输送较大,整层水汽通量较高,有明显水汽辐合,云中液态水对地面降水影响很大。西南气流和地形共同作用为重庆地区液态水的形成提供了有利条件,在东北部山区迎风坡处大量水汽累积抬升,易形成丰富的液态水。重庆东北部地区水汽向云水转化较强,过冷液态水含量丰富,冰晶含量少,0℃层附近水汽垂直通量较大,降水效率较低,有较大的增雨潜力。 相似文献
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东营凹陷下第三系深部碎屑岩储层次生孔隙垂向分布及成因分析 总被引:26,自引:1,他引:26
东营凹陷下第三系埋深大于 30 0 0 m的深部碎屑岩储层普遍发育 2~ 4个次生孔隙带 ,Φ=10 %~ 30 % ,K=0 .1× 10 - 3μm2~ 30× 10 - 3μm2 ,为中孔低渗低孔低渗油气储层。综合有机质热演化过程、成岩作用和构造断裂等分析 ,认为东营凹陷埋深大于 30 0 0m碎屑岩地层中 ,第一、二个次生孔隙带埋深在 30 0 0 m~ 390 0 m之间 ,其形成主要与有机质成熟过程释放有机酸对长石等颗粒的溶解有密切关系 ,在深大断裂附近储层同时受到大气淡水的影响 ,而深陷带包裹于暗色泥岩中的浊积砂岩的次生孔隙发育情况还与泥质岩异常压力带有关 ;第三个次生孔隙带埋深一般为 390 0 m~ 430 0 m,主要成因于粘土矿物转化造成的还原环境 ,同时受到硫酸盐热化学氧化还原反应的影响。这三个次生孔隙发育带对储集油气有效。第四个孔隙发育带埋深在 470 0 m以下 ,主要是构造成因的微裂缝 ,较难成为有效的油气储层。 相似文献
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利用四川地区自动气象站逐小时降水观测资料,分析了2010~2019年5~9月短时强降水事件24h累计降水量、频次和强度的时空分布特征,探讨了短时强降水事件发生的频次、极值分布及其与地形、海拔高度等的关系。结果表明:四川地区平均24h累计降雨量基本在50mm以上,盆地东北部、西南部、南部及阿坝州东部甚至超过100mm,最大值出现在广安,达175mm。四川地区短时强降水事件开始时间的日变化特征表现为“V”型结构的夜间峰值位相,事件持续时段多为傍晚至凌晨,时长可达10h以上,最长甚至可持续22h。在强降水事件极值的日变化上,极大值频次和降水量呈单峰结构,在03时达到最大,其后逐渐减小至15时达到谷值,而后再次增大;降水强度呈弱双峰结构,分别在04时和16时达到谷值,13时和18时达到峰值,其日变化呈“增-减-增-减”的特征。四川短时强降水事件与复杂地形有密切的关系,5~6月事件活跃区在四川盆地中部,7月在盆地西部的龙门山脉一带,8月在雅安、乐山附近,9月在盆地北部且频次明显减少;短时强降水事件的最大小时雨强可达80mm以上,出现在7~8月的盆地西部龙门山一带和南部地区。短时强降水事件随着海拔高度的增加,发生频次和日数逐渐减少,海拔2000m以上地区基本无强降水发生日出现( 峨眉山气象站例外)。 相似文献
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快速射电暴于2007年首次在脉冲星巡天的历史数据中被发现,是一种在射电波段观测到的具有色散量的单个强脉冲,其特征为持续时间仅为若干毫秒,峰值流量密度可达到央斯基量级。类似于射电脉冲星的单个脉冲,但其色散显著超过同一视线方向上银河系内星际介质的预期最大值。对截止2018年6月帕克斯望远镜、绿岸望远镜、阿雷西博射电望远镜、UTMOST望远镜和ASKAP望远镜已探测到的52例快速射电暴进行了观测量统计分析,根据模型扣除银河系星际介质导致的色散量后,快速射电暴平均色散量为584.5 pc·cm-3,暗示着快速射电暴来自河外。通过最佳拟合估算红移幂律分布谱dN/dFobs=4.14±1.30×F■sky-1·day-1。根据分析结果预计,FAST望远镜使用19波束接收机后,其多科学目标同时巡天在经过一年时间内能发现大约10个快速射电暴,将有效地扩大样本数量,为快速射电暴研究提供重要信息。 相似文献
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The study deals spatial mapping of earthquake hazard parameters like annual and 100-years mode along with their 90% probability of not being exceeded (NBE) in the Hindukush–Pamir Himalaya and adjoining regions. For this purpose, we applied a straightforward and most robust method known as Gumbel’s third asymptotic distribution of extreme values (GIII). A homogeneous and complete earthquake catalogue during the period 1900–2010 with magnitude MW ⩾ 4.0 is utilized to estimate these earthquake hazard parameters. An equal grid point mesh, of 1° longitude X 1° latitude, is chosen to produce detailed earthquake hazard maps. This performance allows analysis of the localized seismicity parameters and representation of their regional variations as contour maps. The estimated result of annual mode with 90% probability of NBE is expected to exceed the values of MW 6.0 in the Sulaiman–Kirthar ranges of Pakistan and northwestern part of the Nepal and surroundings in the examined region. The 100-years mode with 90% probability of NBE is expected to exceed the value of MW 8.0 in the Hindukush–Pamir Himalaya with Caucasus mountain belt, the Sulaiman–Kirthar ranges of Pakistan, northwestern part of the Nepal and surroundings, the Kangra–Himanchal Pradesh and Kashmir of India. The estimated high values of earthquake hazard parameters are mostly correlated with the main tectonic regimes of the examined region. The spatial variations of earthquake hazard parameters reveal that the examined region exhibits more complexity and has high crustal heterogeneity. The spatial maps provide a brief atlas of the earthquake hazard in the region. 相似文献
39.
Energy distributions of the large-scale horizontal currents caused by wind in the baroclinic ocean 总被引:3,自引:0,他引:3
ZHOU Lei TIAN Jiwei & WANG Dongxiao . Physical Oceanography Laboratory Ocean University of China Qingdao China . Key Laboratory of Tropical Marine Environmental Dynamics South China Sea Institute of Oceanology Chinese Academy of Sciences Guangdong China 《中国科学D辑(英文版)》2005,48(12):2267-2275
Wind is the main energy source for the generation of the internal waves and the ocean mixing. Wunsch[1] estimated that about 1 TW (1 TW = 1012 W) energy was transported into the ocean from the winds by us-ing the altimeter data. Watanabe et al.[2] numerically calculated that the mixing processes obtained 0.7 TW energy from the global wind, which afforded most of the energy needed by the maintenance of the Merid-ional Overturning Circulation (MOC). During the past 50 years, in the Norther… 相似文献
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