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621.
对白腐茵Trametes versicolor处理棉秆RMP制浆性能进行了研究。结果表明,Trametes versicolor有强的产漆酶能力,能对棉秆有效降解。随Trametes versicolor处理时间的增大,RMP成浆的得率和白度逐渐降低,强度性能有明显的提高;但过长的预处理时间会降低强度性能。预处理初期,随处理时间增大,纤维平均长度逐渐增大,细小组分含量逐渐降低;随着处理时间的进一步延长,纤维平均长度有所降低。Trametes versicolor理时间的延长可改善磨浆性能。Trametes versicolor理不同时间的漂白性能不同,处理时间为6d时,各光学性能指标变化很小,而强度有较大提高;当处理时间达到18d以后,白度明显低于对照样。 相似文献
622.
623.
624.
625.
冀中坳陷隐蔽型潜山油气藏主控因素与勘探实践 总被引:4,自引:0,他引:4
渤海湾盆地冀中坳陷具有形成碳酸盐岩潜山油气藏的地质条件。随着勘探程度的不断深入,勘探方向逐步转向埋藏深、识别难度大、成藏条件复杂的隐蔽型深潜山、潜山内幕等隐蔽型潜山目标。研究表明,埋藏深度大于3 500m的隐蔽型深潜山以沙河街组三段—四段为主要烃源层,油气资源比较丰富,其储集空间以孔洞、裂缝为主,物性受埋深影响小,具有较好的储集能力;潜山内幕成藏受控于潜山内幕储盖组合的有效性、潜山内幕储层物性与油气运移通道输导能力的耦合关系,具有良好封堵能力的内幕盖层、良好储集物性的内幕储层以及优势的油气运移通道是潜山内幕成藏的关键。牛东潜山带、长洋淀潜山带、肃宁潜山带等多个隐蔽型潜山油气成藏区带的发现,展现了冀中坳陷该领域良好的勘探前景。 相似文献
626.
冀中坳陷隐蔽型潜山油藏类型与成藏模拟 总被引:6,自引:0,他引:6
基于近年来冀中坳陷隐蔽型潜山油藏勘探进展,分析隐蔽型潜山油藏的类型和成藏特点,并通过油气运聚模拟实验剖析隐蔽型潜山油藏的油气运聚机制。潜山油藏可分为容易发现的潜山顶(头)聚油的常规型潜山油藏和不易发现的潜山坡及潜山内幕聚油的隐蔽型潜山油藏。有效隔(盖)层的存在是潜山内幕油藏形成的重要条件,控山断层是其最主要的油气运移通道;潜山坡油藏圈闭的形成需2个遮盖条件,即顶部由不整面之上的泥质盖层遮挡,侧面由潜山内幕隔层形成封堵,不整合面是其主要油气运移通道。二维油气运聚模拟实验表明,输导通道(断层或不整合面)与潜山储集层渗透率的比值及充注动力决定潜山油气的优先充注部位,当断层或不整合面为高效输导层时,油气优先充注潜山顶部,形成潜山顶(头)油藏;当断层或不整合面的渗透性变差或其本身具非均质性,而潜山内幕或潜山坡又存在高渗透性储集层时,则油气优先向潜山内幕或潜山坡充注,形成潜山内幕或潜山坡油藏。 相似文献
627.
文章介绍了一起某电厂主变压器倒挂运行时,电压互感器发生分频谐振,导致主变压器低压侧开口三角电压报警动作的案例.结合现场检查处理情况,对铁磁谐振的原理进行了分析,并根据现场实际情况提出了变更运行方式、装设消谐电阻及消谐装置等应对措施. 相似文献
628.
渤海湾盆地霸县凹陷牛东1井在6000m深度的潜山发现了高产轻质油和天然气,井底温度达到201℃,油气当量超过1000t/d,揭示了深层油气勘探潜力巨大。但是对于该油气成因存在不同的认识,有人认为是潜山油藏在新近纪快速埋藏过程中原油受到高温而裂解形成轻质油和天然气,有人认为是深层高成熟烃源岩生成的轻质油和天然气再充注成藏的。分别采取与牛东1井油气相关的成熟度较低的烃源岩样品和原油样品,进行生烃热模拟实验,得到了不同成熟度的油气产物,并且通过分析对比原油和天然气中共同存在的8个轻烃地球化学参数,发现霸县凹陷深层油气是源自高成熟烃源岩,不是潜山内原油裂解形成的。在成因研究的基础上对深层的勘探前景进行预测。 相似文献
629.
利用高浓盘磨将一段高浓磨后游离度为710 mL的化机浆磨至游离度为600 mL,研究了两种不同游离度的浆料对后续选择性磨浆的影响。结果表明,在本实验条件下,利用选择性磨浆,与对比浆相比,当半成品化机浆游离度为710 mL时,可使化机浆生产过程的能耗降低13.1%,此时松厚度和撕裂指数分别提高11.6%和1.7%,但抗张指数和内结合强度分别降低10.5%和16.8%;当半成品化机浆游离度为600 mL时,能耗降低2.9%,此时松厚度提高4.7%,撕裂强度相当,但抗张指数和内结合强度分别降低4.2%和12.4%;一段高浓磨出浆游离度对实施化机浆的选择性磨浆具有明显影响,与一段高浓磨后浆游离度600 mL相比,出浆游离度710 mL时,磨浆能耗降低10.6%,松厚度和撕裂指数分别提高6.7%和1.9%,抗张指数和内结合强度分别降低6.6%和4.9%。 相似文献
630.
数据集类别分布非均衡极大制约了人工智能技术在电力变压器故障诊断领域中的应用。为克服数据非均衡导致自适应算法(adaptive boosting, AdaBoost)分类精度提升有限的缺陷,研究提出了一种结合AdaBoost和代价敏感的Adacost算法,以有效提升诊断模型的综合分类性能。首先,确定专家打分和混淆矩阵结合的代价敏感矩阵以保证模型的合理性和客观性;然后,构建基于Adacost算法的电力变压器故障诊断模型,并以油中溶解气体无编码比值作为诊断模型的输入特征参量;最后进行算例仿真,同时选用准确率、F1度量以及G-mean作为诊断模型的评价指标。研究结果显示,相较于决策树和AdaBoost分类器,Adacost模型的各评价指标均有大幅提升,其中F1度量分别提升了22.03%、10.07%,表明所提方法有效提升了非均衡数据集下诊断模型的故障识别性能。 相似文献