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针对珠江口盆地X油田韩江组高泥质疏松砂岩段扩径严重引起测井曲线质量差、波阻抗属性叠置严重、储层薄且非均质性强等难题,形成的薄储层精细表征技术概括为"三步法":①遗传化神经网络技术重构能得到反映真实地层特征的弹性曲线,进而解决在疏松砂岩井段因扩径严重导致测井曲线失真的问题;②针对高泥质疏松砂岩薄储层识别难的问题,新构建DVT敏感特征参数来区分砂岩与泥岩;③利用波形指示高分辨率反演方法预测高泥质疏松薄砂岩储层的空间展布。实际应用表明:该技术在X油田注水收效、调整井优化实施和开发调整方案井网设计等方面取得了较好的应用效果,解决了该油田3~5 m薄层精确描述的难题,形成了一套完整的针对高泥质疏松砂岩薄储层预测的技术流程。该技术对同类油藏表征和油田高效开发具有参考意义。 相似文献
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从聚氨酯橡胶的特殊物理性能——高弹性、高耐磨、抗静电、耐油性等方面展开讨论,详细介绍了混炼型、浇注型、热塑型聚氨酯橡胶的加工工艺流程,重点分析了混炼型、浇注型聚氨酯橡胶的配方及其性能,并举例说明了德国拜尔公司KA8550热塑性聚氨酯橡胶的性能指标;从对比聚氨酯、丁腈橡胶的耐油、耐溶剂及电性能,分析了聚氨酯纺纱胶辊的应用特点及其性能指标.指出只要将材料国产化、工艺合理化,聚氨酯橡胶完全可以替代丁腈橡胶制造纺纱胶辊,且耐磨性能优、回磨周期长、节约能源,可大面积推广. 相似文献
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BOLIN SHI BAOPING JI DAZHOU ZHU ZHENHUA TU ZHAOSHEN QING 《Journal of food quality》2008,31(2):232-249
ABSTRACT
The determination of soluble solids content (SSC) in intact apples was analyzed by means of near‐infrared spectroscopy using an acousto‐optic tunable filter technology. Genetic algorithms (GAs) were performed to select wavelengths within the range from 1,065 to 1,625 nm. Partial least squares regression (PLSR) model based on GAs was compared with the nonvariable selection. Furthermore, the majority of selected wavelengths that brought on that result have been analyzed with regard to the typical absorption bands of sugars and the low‐noise spectral signals. With the GAs approach, the spectral points were reduced from 88 to 17, and the low relative standard deviation of prediction (RSDp) (6.02%) and high coefficient of calibration (0.914) were achieved. The results showed that PLSR combined with GAs not only simplified and optimized the calibration model, but also improved the prediction effect of the calibration model. It was concluded that the GAs‐based method extracted relevant SSC information from special spectral regions and left out the useless spectral points simultaneously.PRACTICAL APPLICATIONS
The determination of soluble solids content (SSC) in intact apples is quite important for assessing the internal quality of fruit. However, the portable spectrophotometer did not provide a reliable spectral signal. The multivariate modeling of the entire spectra not only computes complexly, but also increases spectral interferences. In the present study, an acousto‐optic tunable filter spectrometer was used for analysis. Genetic algorithms (GAs) were presented for the wavelength selection in order to predict the SSC in intact apples, based on partial least squares regression of near‐infrared spectral data. The results demonstrated that the wavelength selection based on GAs can build a simple model and can improve the performance of the model. It was also shown that the GAs‐based method extracted relevant information from special spectral regions and left out the useless spectral points simultaneously. It is valuable to establish a nondestructive measurement for developing online sensing systems.995.
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