运用AVO属性参数交会图识别裂缝性碳酸盐岩储气层

AVO研究方法已从早先通过对CRP道集的观察定性确定含气储层发展到定量的AVO属性异常分析，最常规的判断含气储层的方法是利用AVO截距和斜率的变化。由于裂缝的出现也会引起AVO截距和斜率的变化，那么AVO截距和斜率所表现出的变化到底是由于流体的影响还是因为裂缝的出现而导致的呢？通过对川东北宣汉地区毛坝1井、毛坝2井和川岳83井深化AVO正演模型研究来寻找充分表现AVO属性参数与含气性相一致的表现形式，从而选择合适的参数指示裂缝性碳酸盐岩储层的含气特征。模型研究发现通过对AVO属性参数的变换处理，采用AVO属性变化参数交会图能很好地反映含气储层与非含气储层之间的差异，通过此项的研究形成了川东北地区三维AVO属性直接指示油气的快捷方式。     

属性识别理论在黄前水库水质评价中的应用

本文根据属性识别理论,探讨了水库水质的综合评价模型,应用此模型对黄前水库的水质进行评价,结果与灰色关联度法基本相同,比较符合实际情况。同时该方法简单、易懂,更适合于有标准的系统质量评价问题。     

超细无机粉体快速流态化的雾化分级

介绍了对无机超细粉的雾化分级处理工艺。实验表明 ,以快速流化床处理无机超微粉体是有效的 ;气速和料量是影响雾化分级效果的两大因素。     

Shader的奥妙

使用过Softimage Extreme 3D或Renderman的读者应该知道,这两款软件强大的渲染引擎就是依靠灵活多变的Shader支持的。可以说,谁掌握了Shader谁就向掌握3D图像处理技术的目标迈进了一大步。那么,什么是Shader呢?本文对Shader的功能、类型、属性及处理方法进行了较详细的分析讲解。     

蛋白质分级沉淀的算图表示

<正> 蛋白质分级沉淀技术是生化工程中应用十分普遍的工艺之一。它是通过蛋白质中不同组分对沉淀剂所表示出的不同溶解度而逐渐分步沉淀,脱离溶液主体相,从而达到分离目的,如细胞胞外酶的提纯、血液的分级等。常用的沉淀剂有有机溶剂、非离子聚合物及中性盐等。当在溶液中逐渐添加这类沉     

基于熵权的料场方案模糊多属性优选研究

砂石料场方案选择中存在着许多难以精确度量的模糊性因素，常规的平衡法、系统分析法很难对此进行有效的处理。将模糊数学理论应用于砂石料场的方案选择，提出了熵权与模糊理论相结合的砂石料场方案优选方法，重点对标准化属性矩阵的产生、主客观权重结合得到综合权重及相对接近度的计算等几个方面进行了说明，并通过实例验证了该方法的可行性与实用性。     

织布机微机检测管理系统

本文介绍了用8031单片机和IBM PC微机及其兼容机构成的分级式织机检测管理系统,较为详细地论述了系统的设计思想以及系统的硬件结构和软件结构。     

地震属性神经网络油气模式识别技术及其在东海的应用

神经网络油气模式识别技术是综合利用地震属性进行油气预测的技术之一 ,它首先通过计算获得多种地震属性 ,综合分析找出对储层油气比较敏感的地震属性组合 ;然后收集油气井与非油气井的井旁道地震属性 ,组成学习样本并进行神经网络学习 ;最后利用学习结果对储层进行油气预测。该技术在东海某工区的应用结果表明 ,振幅统计类和复数道统计类地震属性是对该地区储层油气最敏感的地震属性组合。神经网络油气模式识别技术可以作为东海地区储层油气预测的一种手段。