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1.
基于AVO分析的要求,提出振幅能量补偿、共反射点道集角度范围及速度的平滑、动校正等进行AVO分析前需要注意的问题。通过对资料进行振幅能量补偿、共反射点道集(CRP)角度范围、动校正的评估及速度的平滑处理可以帮助研究人员判断数据是否适合开展AVO分析,从而降低分析结果出现错误的概率。  相似文献   
2.
准噶尔盆地莫索湾地区深层压力预测   总被引:3,自引:1,他引:2  
莫索湾凸起井下侏罗系下部普遍表现为超压特征,但井底以下地层压力特征不清楚。莫深1井是莫索湾凸起上以深层石炭—三叠系大型背斜圈闭为勘探目标的一口重点科学探索井,钻前开展压力预测,对莫深1井钻井工程的合理设计具有十分重要的意义。采用地震层速度法预测地层压力在正常压力段比较准确,但在超压段,地震层速度与真实地层速度之间的系统误差较大,预测压力明显小于实测压力值。VSP测井速度较地震层速度对超压段更为敏感,利用VSP速度对地震速度进行校正,可以大大降低这种系统误差。采用校正后的地震层速度进行地层压力预测,其预测精度有较大提高。  相似文献   
3.
针对中国东部某油田Y区块测井资料质量不理想和叠后纵波阻抗反演不能进行有效储层预测等问题,开展叠前同时反演工作。资料准备阶段与反演过程中,对测井曲线进行环境校正和标准化处理,对横波曲线估算、岩性剖面建立、岩石物理参数分析等技术环节进行严格质量控制。反演得到各类岩石物理参数数据体,结合岩石物理参数分析优选出储层敏感参数,进行有效储层预测。分析表明,叠前同时反演技术可以作为研究区储层预测的有效技术手段,反演预测结果与研究区主力油层吻合良好,符合研究区地质认识,并指出扇三角洲前积砂体中上部是有利的勘探目标。  相似文献   
4.
000年以来,南海油气勘探开发快速发展,特别是深水区获得了重大天然气发现,但对该区的天然气资源认识程度较低,出现了勘探实践与南海资源评价结果不符的情况。因此,需要系统开展南海海域天然气资源评价,科学地认识南海海域天然气资源潜力。在归纳南海油气勘探新进展及油气地质新认识的基础上,总结了构造型、生物礁地层型、深水沉积岩性型及基岩潜山型4类天然气成藏模式,将台西南、北部湾、珠江口、琼东南、莺歌海、中建南、双峰、万安、南薇西、北康、曾母、文莱沙巴、南薇东、礼乐及西北巴拉望等15个主要沉积盆地作为资源评价对象;选择“以多参数类比法为主、以成因法和统计法为辅”的资源评价方法,建立了万安、文莱沙巴和珠江口等3个类比刻度区,代表断陷、走滑和前陆3类不同类型的沉积盆地,通过刻度区精细解剖,系统获得了南海天然气资源面积丰度等关键参数,最终利用特尔斐法综合,预测15个主要沉积盆地的天然气地质资源量为31.85×1012m3,明确了南海常规天然气勘探潜力及未来勘探方向。  相似文献   
5.
对合成氨装置开车时脱硫系统放空天然气的回收利用进行了可行性和技术措施分析,并对川化股份有限公司300kt/a合成氨引进装置实施此技术改造的效益进行了估算。  相似文献   
6.
烟草抗野火病细胞突变体筛选   总被引:4,自引:0,他引:4  
烤烟品种红花大金元叶片组织悬浮培养细胞经过4~5代继代培养后,铺平板于含野火病粗毒的MS+2,4-D2.0mg/L+6-BA0.1mg/L(简称MSI)培养基上进行筛选或置于含野火病粗毒的MSI液体培养基上进行浅层筛选培养。存活愈伤组织转移至相同培养基进一步筛选,经两次筛选得到的愈伤组织在MS+2,4-D0.1mg/L+6-BA2.0mg/L培养基上诱导分化形成植株,通过上述方法筛选得到的抗性愈伤组织细胞比未经筛选进行继代培养的愈伤组织细胞对野火病粗毒表现出较强的抵抗力;对筛选得到的愈伤组织再生植株及其后代进行人工接种,从中筛选出一些抗病株系,研究结果表明,利用体细胞无性系变异,采用细胞离休筛选技术,可以获得抗野火病的烟草新材料。  相似文献   
7.
BP神经网络技术在声波测井曲线重构中的运用   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于神经网络的曲线重构法是提高声波测井曲线质量的有效方法.该方法通过神经网络技术的非线性算法,在声波曲线与自然电位、电阻率、自然伽马等多条测井曲线之间建立一种非线性关系.运用BP神经网络技术综合了自然电位、电阻率、自然伽马等多条曲线的信息对声波曲线进行重构,以此增加曲线重构的信息量,为曲线重构的准确性提供了保障.通过在准噶尔盆地石南地区的运用,证明该方法能大大提高受井壁垮塌影响的声波测井曲线的质量.  相似文献   
8.
陈儒荣  杨志力  周江邻 《建筑》2021,(23):74-75
城市老旧小区管线改造涉及物业小区内管线改造和与小区直接相关相邻的市政管线改造,牵涉面广,是一项综合、细致和复杂的系统工程.本文结合重庆市金紫山老旧小区管线改造实例,对老旧小区管线改造实施过程中存在的问题进行分析并提出相应对策.  相似文献   
9.
10.
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