关于吉木萨尔凹陷页岩油的思考

关于准噶尔盆地吉木萨尔凹陷芦草沟组原油类型,历来有2种观点,一种观点认为属于致密油,另一种观点认为属于页岩油。参照《致密油地质评价方法》和《页岩油地质评价方法》这2个国家标准,厘定了吉木萨尔凹陷芦草沟组原油的归属。研究表明,依据源储关系和单层厚度统计数据,认为吉木萨尔凹陷芦草沟组原油为页岩油。依据页岩油的赋存条件、源储关系和富集模式,将吉木萨尔凹陷芦草沟组页岩油划分为夹层富集型页岩油。从烃源岩地球化学参数、储集层岩性和物性、油藏参数、裂缝发育情况和脆性特征几个方面,对比了国内外典型页岩油特征。结果表明,吉木萨尔凹陷芦草沟组页岩油为低—中成熟度页岩油,烃源岩在早期就开始大量生排烃;储集层孔隙度相对较高,但渗透率明显偏低;油藏含油饱和度较高,但原油密度大,黏度高,气油比低,流动性差;储集层天然裂缝不发育,岩石力学脆性较差。     

15层剪力墙楼房爆破拆除

待爆楼体为全剪力墙结构,墙壁厚均为0.2m,是专门为试验电梯所建造.在施工过程中,根据楼体的特点,严格控制各种爆破参数,选取了最佳的旋转轴,有效地控制了楼体的后坐,达到了预期的爆破效果.     

梅花形排线用WW型行星传动机构

介绍一种倒立式卸线机梅花形排线机构。其设计中采用了ＷＷ型行星齿轮传动，使结构紧凑、转动平稳。已成功地用于直径小于１．５ｍｍ钢丝卸线。     

固相萃取–液相色谱–荧光检测法测定半夏中 苯并[a]芘残留量

目的建立半夏样品中苯并[a]芘残留量的固相萃取-液相色谱-荧光检测法。方法样品用水浸泡后,用正己烷萃取,硅胶固相萃取柱和ENV固相萃取柱净化,分析时采用SUPELCOSILTM LC-PAH(25 cm×4.6 mm,5μm)色谱柱分离,以乙腈-水(85:15=V:V)为流动相,荧光检测激发波长384 nm,发射波长406 nm,外标法定量。结果苯并[a]芘的检出限为0.1μg/kg,在1.0~50.0 ng/m L浓度范围内,苯并[a]芘的线性相关系数为0.9999,线性关系良好,方法回收率在78.0%~102.5%范围内,相对标准偏差低于9.6%。结论该方法准确、实用、简便、快速,在中药材的苯并[a]芘残留量检测方面有广泛应用前景。     

超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱法同时筛查和测定番茄中11种真菌毒素

建立使用超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱法同时对番茄中11种真菌毒素筛查和定量的方法。样品经1%甲酸-乙腈提取后，用QuEChERS提取包盐析，并经分散型固相萃取净化管净化，采用ACQUITY UPLCBEHshieldRP18(100 mm×2.1 mm,1.7μm)色谱柱分离，在电喷雾离子源正负离子同时扫描及平行反应监测模式下，使用内标法和外标法定量，同时利用二级碎片离子建立筛查数据库，实现11种真菌毒素的快速筛查。结果表明，11种真菌毒素在0.25～100.0μg/L范围内线性良好，相关系数(R²)均大于0.991，检出限为0.1～10.0μg/kg，定量限为0.3～30.0μg/kg，在低(1倍定量限)、中(2倍定量限)、高(10倍定量限)3个水平进行加标回收率实验，其平均回收率为78.5%～108.7%，相对标准偏差为1.0%～9.3%(n=6)。该方法操作简单、灵敏度高、结果准确，适合于番茄中11种真菌毒素的快速筛查和准确定量。     

基于特征融合并行优化模型的电能质量扰动分类方法EI北大核心CSCD

为了提高对复杂电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)的分类准确率,该文提出一种基于特征融合并行优化模型的PQDs分类方法。该方法以特征融合的方式,使用全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)并行挖掘PQDs在空间和时序上的高维特征,并提出全局最大池化(global max pooling,GMP)和时间序列重组(time series reshape,TSR)优化,提升模型的分类性能。为了验证所提方法的有效性,该文基于Keras框架搭建分类模型,建立含72类扰动的PQDs数据库并进行仿真实验,所提方法在20dB白噪声环境中平均分类准确率可达92.38%,相较于其他主流深度学习分类方法有更高的噪声鲁棒性和分类准确率。另外,对硬件平台所采样的10类PQDs进行分类测试,共100组实验信号均得到正确分类,该结果进一步验证了所提方法的可靠性。     

基于“天擎”平台的微信程序设计与实现

从气象部门近年推广使用的大数据云平台“天擎”中获取气象服务数据和产品,并使用Java开发程序进行处理,以微信为端口,向用户推送定制化的气象服务产品。     

基于电压波形分割-聚类的配电网弧光接地辨识方法研究

本研究提出了一种基于波形子序列分割和联合三相电压-零序电压波形特征提取聚类的单相弧光接地故障辨识方法，用于解决传统基于阈值判断方法在配电网中检测弧光接地故障时受到电流的限制。该方法首先对录波器电压波形故障段进行分割，建立三相电压和零序电压的波形子序列。然后通过特征指标分析和主成分分析方法对波形特征进行全面描述和降维处理。最后采用基于波形子序列的K-means聚类算法对降维后的特征分布进行故障辨识。实验结果表明，该方法在试验样本中具有较高的准确采集率，达到96.78%,对于配电网故障监测和诊断具有重要的实际应用价值。     

碱湖型页岩油“甜点”分类与主控因素——以准噶尔盆地风城组为例

碱湖型页岩油资源前景广阔，但因多源混积使得其储层不同于经典页岩油储层，“甜点”储层的成因异常复杂。碱湖型页岩油“甜点”的研究是陆相页岩油亟需补充的内容。基于岩心观察、岩石薄片鉴定、全岩X射线衍射和地层微电阻率成像(FMI)测井等资料分析，对准噶尔盆地玛湖凹陷风城组碱湖型页岩油开展了“甜点”分类与主控因素研究。研究结果表明，根据主要矿物成分和含量可将风城组的碱湖沉积划分为7类细粒沉积岩，按页岩油赋存的岩石类型可将“甜点”分为混合型、内源控制型、陆源供给型3种类型。混合型“甜点”主要受岩石结构、有机质丰度、裂缝和溶蚀作用等因素综合控制；内源控制型“甜点”主要受岩石成分、裂缝和溶蚀作用等因素控制；陆源供给型“甜点”主要受岩石结构、矿物成分和溶蚀作用等因素综合控制。三类“甜点”在准噶尔盆地玛湖凹陷呈规律性展布，分别分布在玛湖凹陷前陆斜坡浅湖区、前陆凹陷深湖区、陡坡与深湖过渡区。混合型“甜点”是玛湖凹陷风城组碱湖型页岩油勘探开发的首选目标。     

一种自动立体显示器立体对比度和视区检测方法

提出了一种基于CCD摄像头的自动立体显示器立体对比度和视区检测方法。首先，运用Direct3D API设计的计算机图形显示在自动立体显示屏上。然后，用一台CCD摄像头代替人的双眼接受立体视图。最后，根据算法提取数字图像的特征参数来计算说明自动立体显示器显示效果的立体对比度，并获得观看自动立体显示器的左右眼视区分布。实验结果表明，此方法能很好地检测自动立体显示器的立体对比度和左右眼视区。