柴达木盆地三湖坳陷横波勘探中的低幅异常消除技术

近年来,在柴达木盆地三湖坳陷开展了横波地震勘探,但是由于该区低幅度构造发育,横波静校正引起的"低幅"异常与上述低幅度构造相互混杂,难以区分。为此,针对该区横波表层调查难以控制表层横波速度模型的变化、横波近偏移距初至污染严重、横波折射层发育导致高速界面难以确定等问题,首先采用曲线拟合技术预测污染区横波初至时间确保初至完整性,然后采用面波模型与多层折射分层联合约束反演横波表层速度,最后通过基于速度谱分析的层位匹配建模技术确定合理的横波速度界面,形成了横波表层"低幅"异常消除技术,并进行了现场应用及效果评价。研究结果表明:①曲线拟合技术可以弥补近道污染区横波初至空白,保证层析反演模型的完整性;②基于瑞雷波的频散特性反演建模可以为确定该区浅层横波速度提供可靠的资料,提高浅层模型精度;③面波模型与多层折射分层联合约束反演能够更准确的反演该区表层横波速度场,较好地建立横波速度模型,消除横波剖面上"低幅"异常现象。结论认为,所形成的横波地震勘探低幅异常消除技术消除了横波静校正引起的"低幅"异常现象,提高了横波地震资料的成像品质。     

活性炭纤维的表面改性及其电化学性能研究

用质量分数65%的浓硝酸分别浸渍炭化前和炭化后的蚕茧,然后在不同温度条件下进行热处理,得到改性活性炭纤维材料。利用低温氮气吸附-脱附仪、傅里叶变换红外光谱仪、扫描电子显微镜和透射电子显微镜对改性前后活性炭纤维材料的孔结构和电化学性能进行分析表征。用循环伏安、交流阻抗和恒流充放电等测试方法研究了活性炭纤维电极材料的炭化温度和炭化顺序对中孔炭孔结构及电化学性能的影响。结果表明:随着炭化温度的升高,活性炭纤维电极材料比表面积和孔容逐渐增加;炭化温度为600℃时,采用先炭化后吸附方法制备的活性炭纤维电极材料比电容可以达到124.56F/g,比先吸附后炭化制备的样品比电容(82.69F/g)提高了约51%。     

表面预氧化改性SiC对高铝-SiC浇注料性能的影响

为了提高高铝-SiC浇注料的性能,将SiC粉分别在600℃、800℃、1 000℃预氧化,分析其物相组成和显微结构;用预氧化SiC代替原高铝-SiC浇注料中的SiC制样,试样干燥后经1 100℃×3 h热处理,检测有关性能,研究表面预氧化改性SiC对高铝-SiC浇注料性能和显微结构的影响。结果表明:碳化硅经预氧化后改善了表面的亲水性,可增加浇注料的流动性,促进凝结;碳化硅预氧化后改善了与其它物料的亲和性,促进界面的烧结与结合,提高浇注料的力学性能。     

指令性目标课题活动程序目标可行性分析解读——《水利工程质量管理小组活动导则》解读(十一)

<正>一、标准要求5. 1. 4. 4目标可行性分析目标可行性分析仅针对指令性目标课题,可从以下几个方面考虑:a.对现状进行分析,找出问题的症结。b.针对问题症结,预计解决的程度,测算小组将达到的水平。c.根据测算验证是否能实现指令性目标。二、标准解读《导则》明确了目标可行性分析三个方面要求,即     

地球化学测量找矿在伊春市伊东林场金银矿床的应用

中国东北地区地处西环太平洋构造带,是浅成低温热液金矿的重点成矿区域,其中位于松辽盆地北缘的德尔布干、呼玛、小兴安岭和吉东矿集区[1～3],则是该成矿类型的典型区域,而地球化学找矿方法在该地区的成效尤为显著。其中在黑河-逊克-伊春-佳木斯等地发现的团结沟大型金矿、东安大型金矿、高松山大型金矿以及平顶山金矿等多处金矿床,均是通过化探手段发现的。在该区应用广泛的还有常规的水系地球化学测量和土壤地球化学测量。伊东金银矿就是在该区1∶5万水系沉积物异常内进行了土壤地球化学测量后,圈定了多处组合异常,从而发现了17条金矿体。实践表明,利用土壤地球化学测量在该区找矿效果显著,在小兴安岭浅覆盖地区值得进一步推广。     

燃煤电厂重金属污染与控制技术研究进展

煤炭作为我国现在和将来很长一段时间内不可替代主要能源,其燃烧过程中引起的重金属污染问题不可忽视。目前对燃煤过程中重金属污染的研究主要集中在汞、镉、铬等方面,对铅、砷、硒的研究相对较少,本文综述了痕量金属铅、砷、硒在燃煤过程中的形态及控制技术并提出了可能的研究方向及建议。     

多工艺联合洗井和抽水试验在CGSD-01井中的应用

天津东丽湖CGSD-01井为地热勘探井,设计井深4000 m,完钻井深4051.68 m。为最大程度清理钻井过程中对含水层的堵塞,本井采用了焦磷酸钠洗井、压缩空气洗井和酸化洗井3种工艺方法联合洗井,并先后进行2次抽水试验。联合抽水试验表明多工艺联合洗井效果理想。本文主要阐述了CGSD-01井洗井及抽水试验实施工艺,以期为今后同类研究及施工提供有益的借鉴。     

基于GRA-GRNN模型的露天金属矿爆破后矿岩界线位移分析

为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素。因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联-广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素。首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-GRNN模型选取主要影响因素及对其强度进行分析,并将其结果与BP神经网络模型预测结果进行了对比。从实验结果可知,影响爆堆爆破后形变强度排前三的因素为:爆破前地形方向、爆孔排距和列距,强度分别为0.880、0.760和0.755,预测结果优于BP模型。